Em março de 2023, a OpenAI abriu o plugin store do ChatGPT e o mercado enlouqueceu. Expedia, Zapier e Wolfram Alpha correram para publicar integrações. Desenvolvedores independentes também. Em doze meses, havia mais de 1.000 plugins publicados. Doze meses depois, a OpenAI fechou o store. Todos os chats baseados em plugins morreram em 9 de abril de 2024.
O ciclo se repetiu. A Anthropic lançou o Model Context Protocol em novembro de 2024, um padrão aberto para conectar agentes de IA com ferramentas externas. A comunidade voltou a correr. Surgiram os SKILL.md, os servidores MCP, os marketplaces de skills. Outra febre. E agora, em meados de 2026, o silêncio outra vez.
A pergunta que ninguém faz em voz alta é a certa: o que aconteceu de verdade? E quanto vale uma skill de IA quando funciona?
O padrão que já conhecemos
O ciclo plugins-custom GPTs-MCP não é uma história de tecnologia. É uma história de mercado. E o mercado de extensões de IA seguiu o mesmo arco de qualquer plataforma que abriu suas portas para terceiros: euforia inicial, saturação de oferta de baixa qualidade, consolidação brutal.
Em 2023, a maioria dos plugins fazia exatamente a mesma coisa: buscar na internet, conectar com uma API pública, resumir algo. Eram invólucros. Wrappers. E como todo wrapper, viviam da distância entre o que o modelo conseguia fazer sozinho e o que conseguia fazer com ajuda. Essa distância diminuiu rápido.
Quando o próprio modelo começou a navegar na web, executar código e se conectar a arquivos, grande parte do ecossistema de plugins perdeu a razão de existir. A plataforma devorou os builders que tinham construído para a plataforma.
Com o MCP aconteceu algo parecido, mas mais sofisticado. O protocolo é genuinamente bom: um padrão aberto, doado pela Anthropic à Linux Foundation em dezembro de 2025, adotado por OpenAI, Google, Microsoft e AWS. Já existem mais de 10.000 servidores MCP públicos ativos e os SDKs acumulam cerca de 97 milhões de downloads mensais. Não é um projeto morto. É infraestrutura.
Mas os builders que inundaram o mercado em 2025 com skills genéricas enfrentaram o mesmo problema dos plugins: se sua skill faz algo que o modelo base já sabe fazer, você não tem um produto. Tem uma demo.
O que realmente matou a febre
Não foi uma tecnologia ruim. Foi um mal-entendido sobre qual parte da cadeia de valor eles estavam capturando.
A onda de 2024-2025 produziu milhares de skills que conectavam ChatGPT ou Claude a APIs públicas, bancos de dados abertos e serviços de terceiros. Útil para demos. Útil para aprender. Difícil de converter em algo que alguém pague ou use de forma sustentada.
O problema estrutural é o seguinte: uma skill genérica não tem contexto proprietário. E sem contexto proprietário, o modelo já consegue fazer o mesmo com uma busca ou com seu treinamento. O valor de uma integração de IA não está na conexão técnica. Está nos dados, no fluxo de trabalho e nas regras de negócio que essa conexão expõe ao modelo.
Quando a Block implementou agentes MCP internamente, reduziu 98,7% dos seus custos de tokens em toda a empresa. Não porque conectou o modelo a uma API pública. Porque codificou fluxos de trabalho proprietários, contexto de negócio real e permissões específicas em servidores que só eles controlam. Isso não é uma skill de mercado. É uma vantagem competitiva construída sobre o protocolo.
Os que desapareceram do mercado construíram para a categoria. Os que ficaram construíram para a sua organização.
Quando uma skill vale o que custa construí-la
A pergunta honesta não é se as skills funcionam. É para que funcionam.
Há dois tipos que o mercado separou com bastante clareza:
As skills de leitura, aquelas que trazem informação ao modelo, estão sob pressão constante. Os modelos atuais buscam, raciocinam e sintetizam cada vez melhor. A menos que a fonte de dados seja interna e não pública, uma skill de leitura genérica tem prazo de validade curto.
As skills de ação, aquelas que executam algo no mundo real em nome do usuário, são outra história. Criar um ticket, mover um arquivo, atualizar um registro, disparar um workflow. Essas o modelo base não substitui porque exigem permissões, autenticação e contexto organizacional que o modelo não tem por padrão. E quando bem construídas, o ROI é verificável: até 70% de redução em custos operacionais de IA e 300% de retorno em 18 meses segundo implementações enterprise documentadas.
O problema é que as skills de ação são mais difíceis de construir. Exigem engenharia real, governança, gestão de identidade. Não são um fim de semana de código e um README.
A armadilha do silêncio
O fato de ninguém falar de skills de IA em 2026 não significa que o tema morreu. Significa que amadureceu. E a maturidade sempre desloca os entusiastas da primeira hora.
41% das organizações de software já têm servidores MCP em produção. 28% das empresas da Fortune 500 rodam servidores MCP próprios. Isso não é silêncio: é que o tema deixou de ser interessante para a mídia e se tornou operacional para as empresas.
O que desapareceu foi a ilusão de que qualquer pessoa podia construir uma skill genérica e capturar valor. O que ficou é o trabalho real: mapear um fluxo de negócio específico, codificá-lo em uma integração governada, conectá-lo ao modelo com as permissões corretas e medir o resultado.
Esse trabalho não gera manchetes. Gera resultados.
O ponto
A febre das skills foi real. O esvaziamento do mercado também. Mas confundir o fim da febre com o fim do tema é o erro mais caro que uma organização pode cometer agora.
As skills genéricas morreram porque não tinham nada proprietário a oferecer. As skills específicas, aquelas que codificam o conhecimento de uma equipe, os fluxos de uma empresa, o acesso a dados internos, são hoje uma das formas mais diretas de extrair valor real da IA.
A pergunta não é se sua organização precisa de skills de IA. É se as que poderia construir têm contexto proprietário suficiente para justificar o esforço. Essa avaliação vale ser feita com cuidado. Se quiser analisar isso juntos, entre em contato com a macareno.net.
Fontes
- ChatGPT Plugins vs MCP: What Changed and Why It Matters — Unmarkdown
- MCP Adoption Statistics 2026 — Digital Applied
- The Enterprise MCP Guide 2026 — The Agentics
- Are AI Agents Overhyped? An Honest 2026 Reckoning — Taskade