A nova ferramenta de geração de imagens da OpenAI está a conquistar o mercado indiano desde o seu lançamento na semana passada. No entanto, os números globais mostram um cenário menos entusiasmante para a empresa no resto do mundo, segundo os dados partilhados de forma oficial e analisados pelo TechCrunch.
O fascínio pela criação visual personalizada
O ChatGPT Images 2.0 foi desenhado para lidar com pedidos complexos e gerar imagens detalhadas, com a capacidade de incluir texto preciso em vários idiomas, incluindo o hindi e o bengali. Em território indiano, que se tornou o maior mercado para esta novidade, a adoção foca-se sobretudo na expressão pessoal. Os utilizadores estão a transformar fotografias do dia a dia em retratos de estúdio, a criar capas de jornais de fantasia, cartas de tarot e até a restaurar fotografias antigas para as redes sociais.
Segundo as estimativas da Sensor Tower, a aplicação somou cerca de 5 milhões de descargas na Índia durante a semana de lançamento, contrastando com os 2 milhões registados nos Estados Unidos. Ainda assim, o aumento de utilizadores ativos diários rondou apenas os 3,4% semana a semana na região indiana.
Crescimento global modesto e o peso da concorrência
Apesar do sucesso pontual na Ásia Meridional, a resposta global tem sido morna. Os dados da Sensor Tower e da Similarweb apontam para um aumento global de 11% nas descargas da aplicação, mas o envolvimento real dos utilizadores cresceu apenas cerca de 1% nas sessões diárias e 1,6% no tráfego web. As exceções encontram-se em mercados emergentes como o Paquistão, o Vietname e a Indonésia, onde os picos de descargas chegaram aos 79% durante o mesmo período.
A corrida pela inteligência artificial visual continua feroz. Vale a pena recordar que o modelo Nano Banana, focado em imagens e lançado anteriormente pela Google, também obteve uma forte tração inicial na Índia, provando a importância estratégica deste mercado na tecnologia mundial. A grande vantagem da atual versão da OpenAI reside nas novas capacidades de raciocínio, que permitem ao sistema refinar os resultados e gerar várias alternativas a partir de uma única instrução, proporcionando uma experiência muito mais flexível.
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