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Contexto: A ideia mais importante sobre inteligência artificial nesses momentos pode não ser comprovada por um artigo científico, pelo lançamento de um novo modelo ou de um benchmark.
A ideia mais importante sobre inteligência artificial nesses momentos pode não ser comprovada por um artigo científico, pelo lançamento de um novo modelo ou de um benchmark. Você pode provar um breve ensaio publicado no X pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella. Nele, Nadella afirmou que o futuro da empresa dependerá da interação entre o que denomina capital humano e capital de tokens: por um lado, o conhecimento, o critério, as relações e o engenho das pessoas; por outro lado, a capacidade de inteligência artificial que as organizações têm capacidade de construir e representar.
A terminologia é nova. A observação do fundo não. Durante os últimos meses, em uma série de artigos que começaram com a ideia de que os LLMs nunca foram projetados para dirigir empresas, continuou com o argumento de que a inteligência artificial empresarial deveria passar pelas respostas aos resultados e terminou concluindo que a inteligência artificial empresarial segue esperando seu equivalente da World Wide Web, ele acabou defendendo uma ideia relacionada: o O desafio central da inteligência artificial empresarial não é a inteligência en sí misma: é a arquitetura.
O interessante do ensaio de Nadella é que ele traz muitas conclusões erradas de um caminho completamente diferente. Porque, se você seguir cuidadosamente seu raciocínio, chegará a uma conclusão de que boa parte da indústria da inteligência artificial empresarial ainda resistirá a aceitar: o futuro da inteligência artificial empresarial não está no modelo.
Você está no ciclo de aprendizagem. O passo da inteligência para a inteligência que se acumula Quizá a frase mais revelada do ensaio de Nadella é esta: A verdadeira oportunidade não consiste em escolher o melhor modelo, mas em construir um círculo de aprendizagem sobre os modelos onde o capital humano e o capital de tokens se potencializam separadamente.
É uma afirmação sutil e profundamente importante. Durante os últimos anos, as conversas sobre inteligência artificial empresarial giraram quase exclusivamente ao redor da capacidade dos modelos. Qual modelo de razão é melhor. Qual é o melhor código. Qual é a maior janela de contexto. Qual liderou os benchmarks.
Todas essas perguntas são importantes, mas parte de uma suposição implícita: que a inteligência é o recurso escasso. E cada vez é menos. Os modelos de fronteira desenvolvidos por OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI e outros continuam melhorando em um ritmo extraordinário. A cada poucos meses, capacidades que pareciam extraordinárias passaram a ser algo cotidiano.
A capacidade de inteligência está se tornando um recurso abundante. E quando um recurso se torna abundante, a atenção se desloca para o sistema que o organiza. A eletricidade foi convertida em infraestrutura. A computação foi convertida em infraestrutura. As redes são convertidas em infraestrutura. Tudo indica que o mesmo está começando a ocorrer com a inteligência.
Em detalhes: Você pode provar um breve ensaio publicado no X pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella.
Como defendido recentemente, a questão importante é deixar de ser qual é o modelo mais inteligente para se transformar em como se organizar, despliega, governar, melhorar e melhorar continuamente a inteligência dentro da empresa. É uma pergunta completamente distinta. O problema do “veterano da empresa” Há outra ideia no ensaio de Nadella que merece atenção especial: afirmar que uma organização deveria poder substituir um modelo de propósito geral sem perder o conhecimento acumulado dentro de seus sistemas.
A expressão que utiliza é memorável: a empresa deve conservar a experiência do seu «veterano corporativo «. De novo, parece óbvio. Mas resulta surpreendentemente raro, ou diretamente inexistente, nas arquiteturas atuais de inteligência artificial. A maioria das iniciativas de inteligência empresarial artificial ainda depende enormemente das capacidades que residem no modelo próprio.
Se o modelo for melhor, melhore o sistema. Se você substituir o modelo, corre o risco de perder comportamento, adaptação e aprendizado acumulado. Nadella está apontando para uma arquitetura diferente: uma em que o ativo duradero não é o modelo, mas sim o sistema de aprendizagem que ele rodeia. Isso é extraordinariamente parecido com o que ocorreu nas transições tecnológicas anteriores: as empresas não reconstruem seu ERP cada vez que melhoram as bases de dados, não redesenham sua estratégia de CRM cada vez que aparecem mais processadores rápidos.
O ativo duradero vive por cima da infraestrutura. Tudo indica que a inteligência artificial avança na mesma direção: o modelo melhor, o módulo de aprendizagem permanece. O retorno da retroalimentação Quizá a parte mais chamada do ensaio de Nadella é que recupera discretamente um conceito que esteve surpreendentemente ausente da boa parte da conversa sobre inteligência artificial: A retroalimentação.
As avaliações privadas. Os ambientes privados de aprendizagem por refúgio. A melhor base em resultados de negócios, e não em pontuações de benchmarks. Todas essas ideias compartilham um mesmo fio condutor: são mecanismos que conectam a ação com o resultado. E precisamente aqui é onde mais sistemas de inteligência artificial empresarial falham.
Em «Depois da ilusão: no que deve ser convertido a inteligência artificial empresarial», escrito no final do passo de abril, você defende que a indústria tem otimizado a inteligência artificial para responder a perguntas quando, na realidade, as empresas precisam de sistemas que mudem de resultados.
A diferença semântica parece até que um compreende que as saídas podem gerar sem saber congestionamentos se forem servidas para algo. Os resultados, não. No momento em que um sistema começa a medir se suas ações realmente envolvem a organização de seus objetivos, ocorre algo importante: o sistema deixa de ser simplesmente generativo e se torna adaptativo.
Destaque final: O interessante do ensaio de Nadella é que ele traz muitas conclusões erradas de um caminho completamente diferente.
E a adaptação gera acumulação. Essa não é uma ideia nova dentro da informática: sistemas como AlphaGo ou AlphaZero de DeepMind demonstraram há anos que os blocos de retroalimentação podem produzir capacidades extraordinárias quando a inteligência se conecta diretamente aos objetivos e não apenas às previsões.
A novidade é a possibilidade de aplicar esses mesmos princípios às empresas. A pergunta do ecossistema A última parte do ensaio de Nadella questionou o mais importante: garantir que um mundo onde todo o valor acaba concentrado em um pequeno grupo de modelos fundamentais não é economicamente nem politicamente estável.
E você tem toda a razão. Todas as grandes etapas da informática acabaram gerando ecossistemas: o PC criou empresas de software, a web criou negócios digitais, a nuvem criou indústrias enteras. A plataforma adquiriu valor porque o valor se acumulou sobre ela, não porque permaneceu encerrado dentro dela.
Este argumento coincide estreitamente com o que foi desenvolvido em «A inteligência artificial empresarial está em 1991. Onde está sua web. »: A Internet já funcionava antes da web. Existe o TCP/IP, o correio eletrônico e o FTP. O que faltava era a capacidade de tornar os bens de consumo essas tecnologias para organizações normais.
A inteligência artificial empresarial real resulta extraordinariamente semelhante: a infraestrutura existe, as capacidades existem; mas a capacidade que permite construir valor duradouro sobre essa infraestrutura ainda é incompleta. As empresas que acabaram de definir o próximo estágio da inteligência empresarial artificial não serão aquelas que construíram os modelos mais potentes.
Você será quem constrói os sistemas que permitem a qualquer organização converter inteligência em conhecimento institucional que aprende, melhora e se acumula. A próxima pergunta Por isso acredito que o ensaio de Nadella é importante: não porque ofereça respostas, mas porque formula a pergunta correta.
Se a inteligência estiver se convertendo em um recurso abundante, onde ocorrerá a venda competitiva sustentável e duradoura. Sua resposta é: del bucle de aprendizagem. E pensei que tivesse toda a razão. O próximo capítulo da inteligência artificial empresarial não será definido por qual modelo foi criado, será definido por quais arquiteturas permitem converter o conhecimento humano em sistemas que aprendem, melhoram e acumulam capacidades com o tempo.
As empresas que descobrirem como fazê-lo não se limitarão ao uso de inteligência artificial: construirão uma nova forma de capital organizacional. E pode ser que isso termine sendo o ativo mais importante de toda a era da inteligência artificial. (Este artigo foi publicado anteriormente na Fast Company).
Fonte original:
Satya Nadella está haciendo la pregunta correcta
Categorias: Tecnologia, Futuro, Negócios Digitais
Marcador: Notícias
