13 de out. de 2025·8 min
Sundar Pichai e a transformação da IA em um primitivo da internet
Uma visão prática de como Sundar Pichai conduziu o Google para tornar a IA uma camada fundamental da internet — em produtos, infraestrutura e segurança.
Uma visão prática de como Sundar Pichai conduziu o Google para tornar a IA uma camada fundamental da internet — em produtos, infraestrutura e segurança.
Um primitivo da internet é um bloco de construção básico que se pode presumir que estará lá — como hyperlinks, busca, mapas ou pagamentos. As pessoas não pensam em como isso funciona; apenas esperam que esteja disponível em todo lugar, barato e confiável.
A grande aposta de Sundar Pichai é que a IA deveria se tornar esse tipo de bloco de construção: não uma funcionalidade especial em alguns produtos, mas uma capacidade padrão que fica por baixo de muitas experiências na web.
Por anos, a IA apareceu como complementos: melhores marcações de fotos aqui, filtro de spam mais inteligente ali. A mudança que Pichai incentivou é mais estrutural. Em vez de perguntar “Onde podemos polvilhar IA?”, as empresas começam a perguntar “Como projetamos produtos assumindo que a IA está sempre disponível?”
Essa mentalidade altera o que é priorizado:
Isto não é um mergulho técnico em arquiteturas de modelos ou receitas de treinamento. Trata-se de decisões de estratégia e produto: como o Google sob Pichai posicionou a IA como infraestrutura compartilhada, como isso influenciou produtos que as pessoas já usam, e como escolhas internas de plataforma moldaram o que foi possível.
Vamos percorrer os componentes práticos necessários para transformar a IA em um primitivo:
Ao final, você terá uma visão clara do que é preciso — organizacional e estrategicamente — para a IA parecer tão básica e onipresente quanto o resto da web moderna.
A influência de Sundar Pichai na direção da IA no Google fica mais fácil de entender se você olhar para o tipo de trabalho que fez sua carreira: produtos que não apenas conquistam usuários, mas criam fundações que outros constroem sobre.
Pichai entrou no Google em 2004 e rapidamente ficou associado a experiências "padrão" — ferramentas de que milhões dependem sem pensar na máquina por trás. Ele teve papel central na ascensão do Chrome, não apenas como navegador, mas como uma forma mais rápida e segura de acessar a web que impulsionou padrões e expectativas de desenvolvedores.
Mais tarde, assumiu grande responsabilidade pelo Android. Isso significou equilibrar um ecossistema massivo de parceiros (fabricantes, operadoras, desenvolvedores de apps) mantendo a plataforma coerente. É um tipo específico de liderança de produto: você não pode otimizar apenas para um app ou função — tem que definir regras, APIs e incentivos que escalam.
Essa mentalidade de construtor de plataformas se encaixa bem no desafio de fazer a IA parecer “normal” online.
Quando a IA é tratada como plataforma, decisões de liderança tendem a priorizar:
Pichai virou CEO do Google em 2015 (e CEO da Alphabet em 2019), colocando-o em posição de impulsionar uma mudança em toda a empresa: IA não como projeto paralelo, mas como infraestrutura compartilhada. Essa lente ajuda a explicar escolhas posteriores — padronizar ferramentas internas, investir em compute e transformar a IA em uma camada reutilizável entre produtos em vez de reinventar tudo cada vez.
O caminho do Google para fazer a IA parecer “básica” não foi só sobre modelos inteligentes — foi sobre onde esses modelos podiam viver. Poucas empresas estão na interseção de alcance massivo de consumidores, produtos maduros e programas de pesquisa de longa duração. Essa combinação criou um ciclo de feedback excepcionalmente rápido: lançar melhorias, ver como se comportam e refinar.
Quando bilhões de consultas, vídeos e interações de apps fluem por um punhado de serviços centrais, até ganhos minúsculos importam. Melhor rankeamento, menos resultados irrelevantes, reconhecimento de voz um pouco melhor — na escala do Google, esses incrementos se traduzem em experiências diárias perceptíveis para os usuários.
É importante ser preciso sobre o que “vantagem de dados” significa aqui. O Google não tem acesso mágico à internet, e não pode garantir resultados só por ser grande. A vantagem é principalmente operacional: produtos de longa duração geram sinais que podem ser usados (dentro de políticas e limites legais) para avaliar qualidade, detectar regressões e medir utilidade.
A Search treinou as pessoas a esperar respostas rápidas e precisas. Com o tempo, recursos como autocomplete, correção ortográfica e compreensão de consultas aumentaram a expectativa de que sistemas devem antecipar intenções — não apenas combinar palavras-chave. Essa mentalidade mapeia diretamente para a IA moderna: prever o que o usuário quer muitas vezes vale mais do que reagir ao que ele digitou.
Android deu ao Google uma forma prática de distribuir recursos orientados por IA em escala global. Melhorias em entrada de voz, inteligência no dispositivo, recursos de câmera e experiências tipo assistente podiam alcançar muitos fabricantes e faixas de preço, fazendo a IA parecer menos um produto separado e mais uma capacidade embutida.
“Mobile-first” significou projetar produtos em torno do smartphone como tela e contexto padrão. “AI-first” é um princípio organizador parecido, mas mais amplo: trata o aprendizado de máquina como um ingrediente padrão em como produtos são construídos, aprimorados e entregues — em vez de uma funcionalidade adicionada no final.
Na prática, uma empresa AI-first assume que muitos problemas de usuários podem ser resolvidos melhor quando o software prevê, resume, traduz, recomenda ou automatiza. A pergunta muda de “Devemos usar IA aqui?” para “Como projetamos isso para que a IA faça parte da experiência de forma segura e útil?”
Uma postura AI-first aparece em decisões cotidianas:
Também muda o que “lançar” significa. Em vez de um único lançamento, recursos de IA frequentemente exigem ajuste contínuo — monitorar desempenho, refinar prompts ou comportamento do modelo e adicionar salvaguardas conforme o uso real revela casos de borda.
Pivôs em nível de empresa não funcionam se permanecerem no nível de slogan. A liderança define prioridades por meio de enquadramentos públicos repetidos, alocação de recursos e incentivos: quais projetos recebem equipe, quais métricas importam e quais revisões perguntam “Como isso melhora com IA?”
Para uma companhia do tamanho do Google, esse sinalizar é principalmente sobre coordenação. Quando equipes compartilham uma direção comum — IA como camada padrão — grupos de plataforma podem padronizar ferramentas, equipes de produto podem planejar com confiança e pesquisadores podem traduzir avanços em coisas que escalam.
Para que a IA pareça um “primitivo da internet”, ela não pode viver apenas em demos de pesquisa isoladas ou experimentos pontuais de produto. Precisa de fundações compartilhadas — modelos comuns, ferramentas padrão e formas repetíveis de avaliar qualidade — para que equipes construam sobre a mesma base em vez de reinventar tudo cada vez.
Uma mudança chave sob a mentalidade de construtor de plataformas de Pichai foi tratar a pesquisa em IA menos como uma série de projetos independentes e mais como uma cadeia de suprimentos que transforma novas ideias em capacidades utilizáveis de forma confiável. Isso significa consolidar trabalho em pipelines escaláveis: treinamento, testes, revisão de segurança, implantação e monitoramento contínuo.
Quando esse pipeline é compartilhado, o progresso deixa de ser “quem tem o melhor experimento” e vira “quão rápido podemos, com segurança, enviar melhorias para todo lugar”. Frameworks como TensorFlow ajudaram a padronizar como modelos são construídos e servidos, enquanto práticas internas de avaliação e rollout facilitaram mover resultados de laboratório para recursos em produção.
Consistência não é só eficiência operacional — é o que faz a IA parecer confiável.
Sem isso, os usuários vivenciam a IA como desigual: útil em um lugar, confusa em outro e difícil de confiar.
Pense nisso como eletricidade. Se cada casa tivesse que operar seu próprio gerador, a energia seria cara, barulhenta e pouco confiável. Uma rede elétrica compartilhada torna a eletricidade disponível sob demanda, com padrões de segurança e desempenho.
O objetivo do Google com uma base de IA compartilhada é similar: construir uma “rede” confiável de modelos, ferramentas e avaliação para que a IA possa ser plugada em muitos produtos — com consistência, rapidez e salvaguardas claras.
Se a IA ia se tornar um bloco de construção básico para a internet, desenvolvedores precisavam de mais do que artigos de pesquisa impressionantes — precisavam de ferramentas que fizessem o treinamento e a implantação de modelos parecerem trabalho de software normal.
TensorFlow ajudou a transformar o aprendizado de máquina de uma arte especializada em um fluxo de engenharia. Dentro do Google, padronizou como equipes construíam e entregavam sistemas de ML, reduzindo esforços duplicados e facilitando mover ideias entre grupos de produto.
Fora do Google, TensorFlow reduziu a barreira para startups, universidades e times empresariais. Um framework compartilhado significou tutoriais, componentes pré-treinados e pipelines de contratação formados em torno de padrões comuns. Esse efeito de “linguagem compartilhada” acelerou a adoção muito além do que um único lançamento de produto poderia fazer.
(Se quiser um rápido refresco sobre o básico antes de aprofundar, veja /blog/what-is-machine-learning.)
Abrir ferramentas como TensorFlow não foi só generosidade — criou um ciclo de feedback. Mais usuários significaram mais relatórios de bugs, mais contribuições da comunidade e iteração mais rápida em recursos que importam no mundo real (desempenho, portabilidade, monitoramento e deploy).
Também incentivou compatibilidade no ecossistema: provedores de nuvem, fabricantes de chips e fornecedores de software puderam otimizar para interfaces amplamente usadas em vez de proprietárias.
A abertura traz riscos reais. Ferramentas amplamente disponíveis podem facilitar o escalonamento de usos maliciosos (fraude, vigilância, deepfakes) ou permitir implantações sem testes adequados. Para uma empresa no porte do Google, essa tensão é constante: compartilhar acelera o progresso, mas também amplia a superfície de dano.
O resultado prático é um caminho intermediário — frameworks abertos e releases seletivos, pareados com políticas, salvaguardas e orientações mais claras sobre uso responsável.
À medida que a IA se torna mais “primitiva”, a experiência do desenvolvedor também muda: construtores esperam cada vez mais criar fluxos de app via linguagem natural, não apenas APIs. É aí que ferramentas de criação por vibe como Koder.ai se encaixam — permitindo que equipes prototipem e lancem apps web, backend e mobile via chat, mantendo a opção de exportar o código-fonte quando precisarem de controle total.
Se a IA vai parecer uma camada básica da web, ela não pode se comportar como um “projeto especial” que funciona apenas às vezes. Precisa ser rápida o suficiente para uso cotidiano, barata para rodar milhões de vezes por minuto e confiável para que as pessoas a usem em tarefas rotineiras.
Workloads de IA são incomumente pesados. Requerem grande quantidade de computação, movimentam muitos dados e frequentemente precisam de respostas rápidas. Isso cria três pressões práticas:
Sob a liderança de Pichai, a estratégia do Google apostou na ideia de que o “encanamento” determina a experiência do usuário tanto quanto o próprio modelo.
Uma forma de manter a IA utilizável em escala é hardware especializado. As Tensor Processing Units (TPUs) do Google são chips customizados projetados para executar cálculos de IA de forma mais eficiente que processadores genéricos. Pensando de forma simples: em vez de usar uma máquina multiuso para todo trabalho, você constrói uma máquina especialmente boa nas matemáticas repetitivas que a IA exige.
O benefício não é só motivo de orgulho — é a capacidade de entregar recursos de IA com desempenho previsível e custo operacional menor.
Chips sozinhos não bastam. Sistemas de IA também dependem de data centers, armazenamento e redes de alta capacidade que podem mover informações entre serviços rapidamente. Quando tudo isso é projetado como um sistema coeso, a IA pode se comportar como uma utilidade “sempre disponível” — pronta sempre que um produto precisar.
O Google Cloud faz parte de como essa infraestrutura alcança empresas e desenvolvedores: não como atalho mágico, mas como uma forma prática de acessar a mesma classe de computação em grande escala e padrões de implantação por trás dos próprios produtos do Google.
Sob Pichai, o trabalho de IA mais importante do Google nem sempre apareceu como um app novo e chamativo. Apareceu como momentos cotidianos ficando mais suaves: Search adivinhando o que você quer, Photos encontrando a memória certa, Translate captando o tom em vez de só as palavras, e Maps prevendo a melhor rota antes mesmo de você perguntar.
No começo, muitas capacidades de IA foram apresentadas como complementos: um modo especial, uma nova aba, uma experiência separada. A mudança foi fazer da IA a camada padrão por baixo dos produtos que as pessoas já usam. Isso altera o objetivo do produto de “experimente algo novo” para “isso simplesmente deve funcionar”.
Em Search, Photos, Translate e Maps, a intenção é consistente:
Uma vez que a IA está embutida no núcleo, o padrão sobe. Usuários não avaliam como experimento — esperam que seja instantâneo, confiavelmente correto e seguro com seus dados.
Isso significa que sistemas de IA têm de entregar:
Antes: encontrar uma foto significava rolar por datas, vasculhar álbuns ou lembrar onde você a salvou.
Depois: você pode pesquisar naturalmente — “praia com guarda-sol vermelho”, “comprovante de março” ou “cachorro na neve” — e o Photos mostra imagens relevantes sem você organizar nada. A IA fica invisível: você repara no resultado, não na máquina por trás.
Isso é o que significa “de funcionalidade para padrão” — a IA como mecanismo silencioso de utilidade diária.
A IA generativa mudou a relação pública com o aprendizado de máquina. Antes, recursos de IA basicamente classificavam, ranqueavam ou previam: “isso é spam?”, “qual resultado é melhor?”, “o que há nesta foto?” Sistemas generativos podem produzir linguagem e mídia — redigir texto, escrever código, criar imagens e responder perguntas com saídas que podem parecer raciocínio, mesmo quando o processo subjacente é baseado em padrões.
O Google foi explícito que sua próxima fase está organizada em torno dos modelos Gemini e assistentes de IA que ficam mais próximos de como as pessoas realmente trabalham: perguntar, refinar e decidir. Em vez de tratar a IA como componente oculto por trás de uma única funcionalidade, o assistente vira uma porta de entrada — capaz de chamar ferramentas, buscar, resumir e ajudar a ir da pergunta à ação.
Essa onda introduziu novos padrões padrão em produtos de consumo e empresariais:
Saídas generativas podem ser confiantes e erradas. Isso não é um caso raro — é uma limitação central. O hábito prático é verificação: checar fontes, comparar respostas e tratar texto gerado como rascunho ou hipótese. Os produtos que vencem em escala tornarão essa checagem mais fácil, não opcional.
Fazer a IA parecer uma camada básica da web só funciona se as pessoas puderem confiar nela. Na escala do Google, uma pequena taxa de falha vira realidade diária para milhões — então “IA responsável” não é um projeto lateral. Tem de ser tratada como qualidade de produto e uptime.
Sistemas generativos podem gerar erros confiantes (alucinações), refletir ou amplificar vieses sociais e expor riscos de privacidade quando lidam com entradas sensíveis. Há também preocupações de segurança — injeção de prompt, exfiltração de dados via uso de ferramentas e plugins maliciosos — e riscos amplos de uso indevido, de golpes e malware a geração de conteúdo proibido.
Isso não é teórico. Surge do comportamento normal do usuário: perguntas ambíguas, colar textos privados ou usar IA em fluxos onde um erro tem consequências.
Nenhuma salvaguarda única resolve o problema. A abordagem prática é em camadas:
À medida que modelos são embutidos em Search, Workspace, Android e ferramentas de desenvolvedor, o trabalho de segurança tem de ser repetível e automatizado — mais parecido com monitorar um serviço global do que revisar uma única funcionalidade. Isso significa testes contínuos, caminhos de rollback rápidos e padrões consistentes entre produtos, para que a confiança não dependa de qual equipe lançou uma dada função.
Nesse nível, “confiança” vira uma capacidade de plataforma compartilhada — que determina se a IA pode ser um comportamento padrão em vez de um experimento opcional.
A estratégia AI-first do Google não se desenvolveu no vácuo. À medida que a IA generativa saiu dos laboratórios para produtos de consumo, o Google enfrentou pressão por múltiplas frentes ao mesmo tempo — cada uma afetando o que é lançado, onde roda e quão rápido pode ser implantado.
No nível do modelo, a competição não é só “quem tem o melhor chatbot”. Inclui quem pode oferecer modelos confiáveis e custo-eficientes (como os modelos Gemini) e as ferramentas para integrá-los em produtos reais. Por isso a ênfase do Google em componentes de plataforma — historicamente TensorFlow, e agora APIs gerenciadas e endpoints de modelo — importa tanto quanto demos de modelos.
Em dispositivos, sistemas operacionais e assistentes padrão moldam o comportamento do usuário. Quando recursos de IA estão embutidos em celulares, navegadores e suítes de produtividade, a distribuição vira vantagem estratégica. A posição do Google em Android, Chrome e Search cria oportunidades — mas também eleva expectativas de que recursos sejam estáveis, rápidos e amplamente disponíveis.
Em plataformas de nuvem, IA é um diferencial importante para compradores empresariais. Decisões sobre TPUs, precificação e onde modelos podem ser hospedados costumam refletir comparações competitivas que clientes já fazem entre provedores.
A regulação adiciona outra camada de restrição. Temas recorrentes incluem transparência (o que é gerado vs. o que foi fonte), direitos autorais (dados de treinamento e saídas) e proteção de dados (como prompts e dados empresariais são tratados). Para uma empresa do porte do Google, esses tópicos podem influenciar design de UI, padrões de logging e quais recursos são habilitados em quais regiões.
Juntas, competição e regulação tendem a empurrar o Google para lançamentos em fases: prévias limitadas, rotulagem de produto mais clara e controles que ajudam organizações a adotar IA gradualmente. Mesmo quando o CEO enquadra a IA como plataforma, entregá-la amplamente frequentemente exige sequenciamento cuidadoso — equilibrando velocidade com confiança, conformidade e prontidão operacional.
Tornar a IA um “primitivo da internet” significa que ela deixa de ser uma ferramenta separada que você procura, e começa a se comportar como uma capacidade padrão — similar à busca, mapas ou notificações. Você não a pensa como “IA”; você a experiencia como a forma normal de produtos entenderem, gerarem, resumirem e automatizarem.
Para usuários, os “novos padrões” são conveniência e velocidade: menos cliques, mais respostas e mais automação em tarefas diárias. Mas isso também eleva expectativas sobre precisão, transparência e controle — as pessoas vão querer saber quando algo é gerado, como corrigir e quais dados foram usados.
Para empresas, as “novas expectativas” são mais duras: clientes vão pressupor que seu produto possa entender intenção, resumir conteúdo, auxiliar em decisões e integrar fluxos de trabalho. Se sua IA parecer encaixada — ou pouco confiável — ela não será comparada ao “sem IA”, e sim aos melhores assistentes que os usuários já têm.
Se quiser uma maneira simples de avaliar ferramentas de forma consistente, use uma checklist estruturada como /blog/ai-product-checklist. Se você está avaliando build-vs-buy para produtos com IA, vale testar quão rápido você sai da intenção para um app funcionando — plataformas como Koder.ai são projetadas para esse mundo de “IA como padrão”, com construção por chat, deployment e exportação de código-fonte.
Um primitivo da internet é uma capacidade fundamental que se pressupõe existir em todo lugar (como links, busca, mapas ou pagamentos). Nesta perspectiva, a IA torna-se uma camada confiável, barata e sempre disponível que muitos produtos podem “conectar”, em vez de uma funcionalidade independente que você precisa procurar.
Uma funcionalidade é opcional e muitas vezes isolada (por exemplo, um modo especial ou uma aba). Uma capacidade padrão está integrada ao fluxo principal — os usuários esperam que “simplesmente funcione” em todo o produto.
Sinais práticos de que a IA está se tornando padrão:
Porque primitivos precisam funcionar para todo mundo, o tempo todo. Na escala do Google, até pequenas latências ou aumentos de custo se tornam enormes.
Portanto, as equipes priorizam:
Trata-se de entregar IA através de produtos que as pessoas já usam — Search, Android, Chrome, Workspace — para que a adoção ocorra via atualizações normais em vez de “vá usar nosso app de IA”.
Se você constrói seu próprio produto, o análogo é:
É um estilo de liderança otimizado para ecossistemas: estabelecer padrões, ferramentas compartilhadas e componentes reutilizáveis para que muitas equipes (e desenvolvedores externos) construam de forma consistente.
Em IA, isso se traduz em:
Significa transformar avanços de pesquisa em fluxos de produção repetíveis — treinamento, testes, revisão de segurança, implantação e monitoramento — para que as melhorias sejam entregues amplamente.
Um conselho prático para equipes:
Consistência faz a IA parecer confiável entre produtos e reduz trabalho duplicado.
Os benefícios incluem:
TensorFlow padronizou como modelos são construídos, treinados e servidos — dentro do Google e na indústria — tornando o ML mais próximo do desenvolvimento de software tradicional.
Ao escolher uma stack de desenvolvimento, procure:
TPUs são chips especializados projetados para executar as operações matemáticas comuns em IA de forma eficiente. Em escala massiva, essa eficiência pode reduzir custos e melhorar tempos de resposta.
Você não precisa de chips customizados para tirar proveito da ideia — o que importa é casar a carga de trabalho com a infraestrutura certa:
Porque modelos generativos podem afirmar com confiança algo errado, e em grande escala pequenas taxas de falha afetam milhões.
Medidas práticas que escalam: