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Bret Taylor, CEO da Sierra, Compara Bolha da IA à Era Dot-com: A ascensão meteórica da inteligência artificial gera debates intensos sobre o futuro e a sustentabilidade do setor. Neste cenário de rápida transformação, o visionário Bret Taylor, que preside o conselho da OpenAI e lidera a inovadora startup Sierra, compartilhou suas perspectivas profundas sobre o que muitos já consideram uma ‘bolha’ da IA, estabelecendo paralelos com o vertiginoso boom das empresas de internet, as ‘dot-com’, no final do século XX. Em um evento recente em São Francisco, mediado por Alex Heath da Decoder e Alix Partners, Taylor enfatizou sua convicção no potencial transformador da IA.
A trajetória de Bret Taylor no universo tecnológico é notável e multifacetada. Engenheiro nos primórdios do Google, ele cofundou o FriendFeed, que foi vendido ao Facebook em 2009, onde ele atuou como CTO. Mais tarde, estabeleceu a Quip, posteriormente adquirida pela Salesforce, empresa na qual eventualmente se tornou co-CEO. Em um movimento que coincidiu com o lançamento do ChatGPT, Taylor optou por deixar a Salesforce em 2023 para embarcar na criação da Sierra, focada em remodelar o atendimento ao cliente com agentes de inteligência artificial. Sua liderança se estendeu também à presidência do conselho do Twitter durante a aquisição por Elon Musk e, notavelmente, à liderança do conselho da OpenAI após os eventos que envolveram a saída e o retorno do CEO Sam Altman.
Bret Taylor, CEO da Sierra, Compara Bolha da IA à Era Dot-com
A decisão de Taylor de fundar a Sierra nasceu de sua imediata obsessão com as capacidades da IA após seu contato inicial com o ChatGPT e as primeiras versões do GPT-4, apresentadas por Reid Hoffman. A tecnologia, que ele reconhece não ter acompanhado tão de perto como gostaria anteriormente, rapidamente revelou um potencial que o remeteu à sua descoberta inicial da internet: algo que mudaria fundamentalmente o mundo. A Sierra, co-fundada com Clay Bavor (um colega de 20 anos no Google, que também estava obsecado pela IA), recebeu um recente aporte de investimento, que valorizou a empresa em US$ 10 bilhões, um feito que sublinha o otimismo do mercado com sua visão.
Sierra: O Modelo de Negócios Focado em Resultados e Grandes Empresas
No cerne da Sierra, encontra-se uma abordagem revolucionária: a cobrança baseada em resultados. Ao contrário das empresas de software tradicionais, a Sierra cobra seus clientes apenas quando seus agentes de IA autônomos resolvem uma demanda do cliente. Se o agente precisar transferir a chamada para um operador humano, o serviço não é cobrado. Este modelo, conforme Taylor, alinha os incentivos entre a Sierra e seus clientes, assemelhando-se a um sistema de comissão para a IA, uma inovação que ele prevê se tornará o padrão para a atuação de agentes inteligentes.
A Sierra atende a um portfólio de centenas de clientes, incluindo grandes corporações com receitas anuais superiores a US$ 1 bilhão (50%) e mais de US$ 10 bilhões (20%). A preferência por empresas de grande porte deve-se à magnitude de seus problemas de atendimento ao cliente. Com milhões ou centenas de milhões de consumidores globalmente, o custo de um atendimento telefônico tradicional, que varia entre US$ 10 e US$ 20, frequentemente supera a receita média por usuário. A IA da Sierra, ao reduzir esse custo por contato em uma ou duas ordens de magnitude, possibilita que grandes marcas estabeleçam diálogos com uma base de clientes muito mais ampla, antes impensável por razões econômicas. Essa otimização de custo não apenas permite economias, mas também abre portas para estratégias de mercado, como o aumento da retenção de clientes e a redução da rotatividade.
Agentes de IA e o Poder da Voz: Transformando a Interação Humano-Máquina
Os agentes de IA da Sierra já realizam uma vasta gama de tarefas complexas sem intervenção humana. Exemplos incluem o processamento automático de reclamações de garantia com base em fotos de produtos danificados, o envio de um novo item após consulta ao sistema de estoque, ou até mesmo a completa execução de um refinanciamento imobiliário. A plataforma da Sierra, segundo Taylor, se destaca por sua capacidade de implementar “guarda-corpos” robustos para processos regulamentados, como no setor de saúde, finanças e seguros. Estes vão além da geração aumentada por recuperação (RAG), que é vista como uma solução mais básica e facilmente replicável. Desafios como a precisão da transcrição em múltiplos idiomas e a capacidade de diferenciar vozes de ruídos de fundo (como buzinas ou televisões) são superados pela Sierra, oferecendo uma solução sofisticada e prática para a automação da experiência do cliente.
Um dos aspectos mais surpreendentes da tecnologia da Sierra é a dominância da interação por voz sobre o texto. Embora tenha sido lançada mais tarde, em novembro do ano passado, a voz já representa uma parte maior do volume de interações. Taylor argumenta que a voz é a interface mais ergonômica e acessível, quebrando a barreira digital ao permitir que qualquer pessoa que saiba falar interaja com a tecnologia. Setores como telecomunicações e seguro saúde ainda dependem fortemente de canais telefônicos. A IA digitalizou um dos mais antigos canais analógicos, transformando o telefone em um canal para a tecnologia digital, possibilitando que um mesmo agente online atenda chamadas telefônicas. Isso não é apenas uma “solução de dor” (painkiller), resolvendo um problema dispendioso e universalmente odiado, mas também abre um novo leque de possibilidades, desde o uso em aplicativos como WhatsApp no Brasil e Índia até a integração com dispositivos de carro e assistentes pessoais com PhD em todas as áreas.
Modelos de IA, AGI e Superinteligência: O Avanço Incessante
Em termos técnicos, a Sierra se concentra no “fine-tuning” de modelos existentes, em vez de pré-treinar seus próprios. Taylor defende que, para a maioria das empresas de IA aplicada, o pré-treinamento não seria rentável. A complexidade do sistema reside na orquestração de mais de 20 chamadas de inferência para gerar uma única resposta, utilizando múltiplos modelos e fornecedores. Essa abordagem flexível reflete a crença de que os modelos de IA estão se tornando componentes de infraestrutura, onde a escolha se baseia em critérios como velocidade, custo e qualidade, assemelhando-se ao mercado de bancos de dados.
Imagem: The Verge via theverge.com
A discussão com Taylor se aprofundou no conceito de Inteligência Artificial Geral (AGI) e superinteligência. Para ele, o que hoje definimos como AGI já foi superado pela realidade da tecnologia. Seus pensamentos sobre a AGI evoluíram: “Eu penso nisso agora – e pode mudar novamente – é que no domínio da tecnologia digital e das ideias, esses modelos estão excedendo a inteligência humana ou estão na inteligência humana em quase todos os domínios?” A Generalização (o “G” de AGI) permanece um ponto de debate, mas Taylor está otimista sobre a capacidade da IA de transpor conhecimentos para diferentes áreas científicas. Ele vislumbra o surgimento das primeiras verdadeiras descobertas científicas impulsionadas pela AGI nos próximos anos. A superinteligência, um patamar ainda mais elevado, representa modelos de IA que ultrapassam significativamente a inteligência humana, levantando questões cruciais sobre monitoramento e segurança, exigindo que a própria tecnologia se encarregue de sua supervisão.
A Bolha da IA e as Lições da Era Dot-com
A afirmação de Sam Altman sobre uma “bolha da IA”, onde “alguém vai perder uma quantidade fenomenal de dinheiro” e “muita gente vai ganhar uma quantidade fenomenal de dinheiro”, encontra eco em Bret Taylor. Ele vê “muitos paralelos com a bolha da internet”. Embora a era dot-com tenha sido marcada por falências de empresas como Pets.com e Webvan, também deu origem a gigantes como Amazon e Google, transformando radicalmente a economia global. Taylor argumenta que o impacto da IA será igualmente profundo, gerando valor econômico imenso, mas também levando a perdas significativas para alguns investidores e empresas.
Um estudo do MIT apontando que muito gasto em IA não está gerando resultados é, segundo Taylor, um reflexo da imaturidade do mercado e da distinção entre construir soluções de IA internamente versus comprar produtos prontos. A Sierra, com seu modelo baseado em resultados, consegue uma taxa de sucesso de quase 100% nas provas de conceito. Empresas como a Sierra não vendem “IA”, mas sim soluções para problemas específicos do cliente – no caso da Sierra, melhoria da experiência do cliente. Este panorama geral do mercado de IA indica um caminho para o surgimento de novas “empresas de agentes”, análogas às empresas de software como serviço, que oferecerão soluções embaladas e prontas para otimizar diversas operações corporativas.
O mercado de inteligência artificial está em uma fase efervescente, prometendo redefinir setores e a forma como as empresas interagem com seus clientes. Para Taylor, apesar dos riscos inerentes a uma bolha de inovação, o potencial disruptivo e a capacidade de resolver problemas antigos de maneiras radicalmente novas colocam a IA em um patamar de transformação poucas vezes visto. A lição da internet é clara: os desafios virão, mas as inovações que sobrevivem moldarão nosso futuro. Para compreender melhor o panorama do mercado de IA e os alertas sobre a bolha de investimentos, você pode consultar informações detalhadas em UOL Economia. Para mais notícias e análises aprofundadas sobre tecnologia e economia, continue acompanhando a editoria de Economia do Hora de Começar.
Image: The Verge / Photo: Sierra
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