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Em destaque: Ele passou os últimos meses escrevendo sobre o que considerava o problema central da inteligência artificial empresarial.
Ele passou os últimos meses escrevendo sobre o que considerava o problema central da inteligência artificial empresarial. Não há modelos. Sem avisos. Não há janelas de contexto. Você não quer os agentes: a arquitetura. Ao longo de uma série de artigos, ele defendeu que os grandes modelos de linguagem nunca foram projetados para dirigir empresas.
As empresas operam com base em memória, contexto, estado, restrições, permissões, incentivos, fluxos de trabalho e planos de retroalimentação. Os modelos de idioma operam prevendo o próximo token. Este desajuste explica uma cantidad surpreendente do que vemos hoje. Explique por que a adoção da inteligência empresarial artificial está tão estendida enquanto a transformação do negócio continua sendo esquiva.
Explique por que as organizações informam sobre ganhos de produtividade enquanto lutam para gerar um impacto operacional significativo. Explique por que tantos pedidos dependem de consultores, integradores de sistemas e, cada vez mais, de engenheiros transferidos para clientes e integrados dentro das organizações.
Explique por que a inteligência artificial empresarial parece ao mesmo tempo revolucionário e incompleto. Tomadas por separado, cada uma dessas observações resulta interessante. Mas as tomadas em conjunto apontam para algo maior: sugerimos que a inteligência artificial empresarial está relacionada a uma descontinuidade.
E não dentro de muito tempo. Pronto. Minha previsão é simples: antes de terminar este ano, alguém lançará um produto que mudará fundamentalmente a maneira como as empresas terão inteligência artificial. Não é um chatbot melhor. Não há copiloto mais capaz. Não é um agente com uma janela de contexto mais longa.
Uma nova capa. E quando aparecer, grande parte do panorama atual da inteligência artificial empresarial irá parecer uma fase transitória. Internet funciona antes da web Uma das razões pelas quais as transições tecnológicas são de reconhecimento é que a tecnologia subyacente provavelmente aparece anos antes que a arquitetura difícil que a torna útil.
Em 1991, a internet já funcionava. Pacotes de movimento TCP/IP. O correio eletrônico conecta instituições. FTP transferia arquivos. Universidades e organizações tecnicamente avançadas podem utilizar a rede de maneira eficaz. Mas a internet ainda não era a web. El gran avance não foi um vermelho melhor.
Bastidores: Você não quer os agentes: a arquitetura.
Foi a aparição de uma capacidade que fez com que a rede fosse compreensível, utilizável e construível para organizações normais. URL, HTTP, HTML, navegadores e servidores transformam uma infraestrutura em uma plataforma. O mesmo padrão aparece uma e outra vez na história do software empresarial. As bases de dados relacionais foram transformadas quando Edgar F.
Codd formalizou o modelo relacional. O ERP funcionou quando as operações empresariais adquiriram uma representação comum. O CRM aparece quando as relações com os clientes deixam de ser um conjunto de interações dispersas para serem convertidas em um sistema gerenciável. As tecnologias subordinadas foram extremamente importantes, mas o avanço que definiu cada categoria foi levado quando alguém descobriu a abstração que as organizava.
Cada vez estou mais aprimorado do que a inteligência artificial empresarial é abordada em um momento semelhante. Os modelos não são o produto Isso não significa que os modelos deixem de ser importados. Tudo ao contrário. Os modelos de fronteira desenvolvidos por OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI e outros melhoraram em um ritmo extraordinário.
Cada nova geração amplia a quantidade de inteligência disponível para as organizações. Mas essa observação conduziu a uma conclusão distinta daquela que ele alcançou a maioridade. Quando uma tecnologia é melhor e mais rápida do que as organizações são capazes de absorver, a atenção acaba se desintegrando da tecnologia, mesmo para a arquitetura da organização.
As empresas não compram um ERP porque estão fascinadas pelas bases de dados. Não compre Salesforce porque admira SQL. Nenhuma plataforma elegível de nuvem porque você gosta de pensar em virtualização. A tecnologia avançada ainda é essencial, mas gradualmente se transforma em infraestrutura. O valor empresarial está caindo para cima.
A suspeita é exatamente o que está acontecendo com a inteligência artificial. A pergunta mais importante é deixar de ser que modelo é mais inteligente e está passando a ser como se organizar, despliega, gobierna, mide e melhorar continuamente a inteligência dentro da empresa. O grande avanço será mais simples do que parece.
O interessante das grandes abstrações é que, uma vez descobertas, elas parecem óbvias. Pensemos em ideias como “todo é um arquivo”, “a web é uma coleção de recursos identificados por URL” ou “as operações empresariais podem ser representadas por meio de processos e transações”. Não foi fácil inventar, mas foi fácil explicar.
E, uma vez explicadas, pareciem inevitáveis. Minha suspeita é que o próximo grande avanço da inteligência artificial empresarial tenderá exatamente a uma característica: não será uma questão de construção, mas sim de entender. As inovações mais importantes raramente são apresentadas como uma coleção de recursos.
Em síntese: Ao longo de uma série de artigos, ele defendeu que os grandes modelos de linguagem nunca foram projetados para dirigir empresas.
Llegan como abstrações que, de repente, convertem uma paisagem fragmentada em algo coerente. A reação não será: «qué extraordinário». Será mais bom: «claro. Como eu vou funcionar de outra maneira. » O que mudou para a continuação Durante os últimos anos, a conversa sobre inteligência artificial empresarial foi dominada por prompts, copilotos, agentes, janelas de contexto, estruturas de orquestração, arquiteturas de memória e benchmarks de modelos.
Suas conversas são importantes. Mas cada vez há mais discussões sobre componentes do que sobre sistemas. A próxima capacidade será centralizada em algo distinto: Estado persistente em vez de sessões Representações formais em vez de metáforas Governança em vez de improvisação Otimização em lugar de geração Resultados em lugar de saídas As organizações que podem ganhar com a inteligência artificial não serão necessariamente aquelas com acesso aos modelos mais inteligentes: serão aquelas que aprenderão a organizar a inteligência da maneira mais eficaz.
Essa mudança aparece refletida em investigações recentes de McKinsey, Deloitte, MIT, Gartner, Microsoft e muitos outros. Com vocabulários diferentes e em setores diferentes, o mesmo padrão é repetido constantemente: conseguir ganhos isolados de produtividade é relativamente fácil. Transformar o rendimento de uma empresa é muito mais difícil.
E a diferença é sempre reduzir fluxos de trabalho, sistemas, medição, retroalimentação e arquitetura organizacional. A conversa é baseada na inteligência ao mesmo tempo e certificando-se das estruturas que tornaram útil essa inteligência. Por isso creio que o próximo grande avanço não levará a fazer com que a inteligência artificial seja mais parecida com os humanos: vamos fazer com que a inteligência empresarial seja mais estruturada.
A previsão As previsões são perigosas, especialmente em tecnologia. La mayoría merecen envejecer mal. Mas depois de passar meses estudando a evolução da inteligência artificial empresarial e tratando de explicá-la através desta série de outros artigos, estou cada vez mais detalhado de uma coisa: antes de terminar este ano, surgirá uma nova capacidade.
Uma capacidade que se situará por cima dos modelos em vez de competir com eles. Uma capacidade que se beneficiará de cada melhoria na inteligência subjacente. Uma capacidade que converterá a inteligência em parte do tecido operacional da empresa, em vez de uma ferramenta separada daquela que os funcionários consultam ocasionalmente.
Quando isso acontecer, muitas das arquiteturas atuais não parecerão equivocadas. Simplesmente parecerão incompletos. E provavelmente nos daremos conta de que a questão mais importante da inteligência artificial empresarial nunca foi como fazer mais inteligente para os modelos. Era como conseguir que a inteligência se comportasse como software.
(Este artigo foi publicado anteriormente na Fast Company).
Fonte original:
El próximo gran avance de la inteligencia artificial empresarial parecerá obvio cuando lo miremos en retrospectiva
Categorias: Tecnologia, Futuro, Negócios Digitais
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