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A OpenAI dissolveu sua equipe independente de robótica e transferiu os pesquisadores para outros departamentos da empresa. A reestruturação foi confirmada pela companhia à revista Fortune em reportagem publicada em 14 de novembro de 2026.
Segundo a empresa, a área de pesquisa em robótica foi incorporada ao principal grupo de pesquisa, liderado pelo diretor de pesquisa Mark Chen. As equipes de robótica aplicada e hardware passaram para a estrutura de produtos e aplicações, comandada pelo presidente Greg Brockman.
Um porta-voz afirmou que a robótica continua no centro da visão de longo prazo da OpenAI. De acordo com a empresa, a mudança busca acelerar o desenvolvimento de robôs de uso geral e não representa recuo no setor.
A reorganização ocorreu durante a Conferência sobre Aprendizado de Robôs (CoRL), realizada em Austin, nos Estados Unidos. A OpenAI havia reservado o estande 208, mas o espaço estava vazio e sem o logotipo da companhia quando foi visitado pela Fortune.
A OpenAI já havia encerrado uma equipe de robótica em 2020, citando a escassez de dados sobre robôs e a possibilidade de alcançar a inteligência artificial geral por outros caminhos. Em 2024, a empresa retomou uma equipe independente e anunciou uma parceria com a startup Figure, encerrada em fevereiro de 2025.
A companhia informou que trabalha atualmente em um robô humanoide próprio. O presidente-executivo Sam Altman estabeleceu como meta uma primeira demonstração pública em 2027.
A decisão acompanha uma aposta crescente da indústria de inteligência artificial em modelos de uso geral para controlar robôs, carros autônomos e drones. A OpenAI afirmou que modelos mais recentes, incluindo o GPT-6 Astra, demonstraram capacidade de aplicação direta na robótica, o que levou à transferência dos pesquisadores para grupos voltados a sistemas mais amplos.
Testes citados pela Fortune indicam potencial para essa abordagem. Em um estudo da Nvidia, um agente baseado no Astra alcançou 74,8% de sucesso em uma simulação de manipulação de objetos, acima dos 51% registrados pelos melhores modelos especializados no mesmo ranking.
Pesquisadores ouvidos pela revista apontaram limitações, como a velocidade dos grandes modelos de linguagem e a dependência de conexão com a internet. Para Guanya Shi, da Universidade Carnegie Mellon, modelos menores e especializados ainda podem ser necessários para operar diretamente nos computadores embarcados dos robôs.
Fonte: O Globo
