O artigo escrito pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella,

Artigo escrito pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella.
Esse tipo de artigo é o que vale a pena ler. Não vá olhar a maior parte do que a mídia chinesa produz com IA — geralmente é escrito por IA.

Satya:

Eu tenho pensado continuamente sobre a direção futura do desenvolvimento das empresas em um cenário econômico impulsionado por inteligência artificial.

Esta transformação é completamente diferente de qualquer mudança de plataforma anterior. No passado, usávamos sistemas digitais para aprimorar capital humano. E agora, pela primeira vez, conseguimos estabelecer um verdadeiro ciclo de cognição entre pessoas e sistemas digitais. Isso é revigorante, porque muda totalmente nossa compreensão do trabalho dentro das empresas.

O ponto não está em algumas ferramentas digitais ou sistemas específicos e no modo como são usados, mas sim em como as organizações continuam a aprender, construir propriedade intelectual, alcançar diferenciação e prosperar em um mundo em que modelos de IA podem absorver continuamente o conhecimento de seres humanos e organizações e transformá-lo em produto.

Todas as empresas precisam construir o que eu chamo de capital humano e capital de tokens. Capital humano inclui o conhecimento dos funcionários, seu discernimento, suas redes de contatos, sua criatividade e sua capacidade de identificar padrões; já o capital de tokens é a capacidade de IA que a empresa constrói e possui.

O mais importante é que, à medida que o capital de tokens cresce, o valor do capital humano não diminui — só aumenta! Eu acredito que a iniciativa das pessoas será o motor do crescimento do capital de tokens. Humanos vão definir metas ambiciosas, conectar informações de diferentes áreas, construir redes de contatos e identificar os padrões mais importantes. Se não houver orientação humana, os computadores ficam girando no lugar.

Isso significa que a oportunidade real não está em escolher o melhor modelo, e sim em construir um ciclo de aprendizado baseado em modelos, para que capital humano e capital de tokens cresçam com efeito de juros compostos. Você pode terceirizar uma tarefa, ou até um emprego, mas você nunca conseguirá terceirizar o aprendizado. O futuro das empresas depende de conseguir que esse tipo de resultado de aprendizado cresça com juros compostos entre pessoas e inteligência artificial.

Isso exige uma abordagem totalmente nova de arquitetura, para que cada empresa consiga construir sistemas inteligentes que vão melhorando com o tempo e, ao mesmo tempo, mantenha o controle sobre sua propriedade intelectual. As empresas devem ser capazes de substituir os modelos “genéricos” atuais sem perder o conhecimento especializado dos “sêniores da empresa” embutido no seu sistema de aprendizado. Esse será o principal “teste” do futuro em termos de controle e autonomia das empresas.

As empresas precisam transformar seus fluxos de trabalho, seu conhecimento do domínio e seus julgamentos acumulados em sistemas de IA, e fazer com que eles melhorem a cada uso. A avaliação privada deve conseguir capturar se o modelo realmente foi aprimorado para resultados que são cruciais para o negócio (e não apenas para benchmarks externos). Ambientes de aprendizado por reforço privados devem permitir que o modelo cresça continuamente com base em dados reais dentro da organização. Sua base de conhecimento torna a memória institucional consultável e melhora a eficiência no uso dos tokens.

Esse ciclo se tornará a nova propriedade intelectual da empresa. Eu comparo isso a uma máquina de escalar uma montanha. Ao contrário da maioria dos ativos, ela tem efeito de juros compostos. Cada melhoria em um fluxo de trabalho gera melhores sinais de treinamento, acelerando o acúmulo do conhecimento tácito exclusivo da empresa. As empresas que construírem esse ciclo cedo terão vantagens difíceis de replicar, independentemente de quais novas capacidades individuais de modelo elas venham a ter.

O que nós menos queremos ver é que todas as indústrias e todas as empresas acabem entregando seu valor a apenas alguns poucos modelos que capturam tudo. Se todo o valor ficar concentrado na mão de poucos modelos, o sistema político-econômico não conseguirá aceitar. A sociedade nunca permitiria que o futuro da IA esvazie uma indústria inteira.

Pense no que aconteceu na primeira fase da globalização: a terceirização esvaziou todo o corpo da economia industrial. Por fora, os números do PIB parecem bons, mas a transferência de indústria foi real, e as consequências ainda aparecem até hoje. Não podemos deixar esse mesmo padrão se repetir na era da IA: que poucos sistemas de IA capturem todos os ganhos econômicos, enquanto toda a indústria assiste, de olhos abertos, à sua própria base de conhecimento ser transformada em produto e, no fim, destruída completamente.

Eu acredito que nossa principal tarefa precisa ser construir um ecossistema de ponta, e não apenas um modelo de ponta, para que o valor circule amplamente por todas as empresas, por cada setor e por cada país. Dentro desse ecossistema, cada organização poderá ter um ciclo de aprendizado codificando o conhecimento da sua instituição, acumulando continuamente seu capital humano e seu capital de tokens.

Eu sempre tive essa ideia desde pequeno: plataformas conseguem criar um valor adicional maior do que o valor que a própria plataforma consegue oferecer, e cada empresa pode continuar inovando para criar seu próprio valor.

Quando isso acontece, as empresas não apenas conseguem criar valor para si mesmas, mas também para a economia ao redor. O conhecimento especializado dos funcionários melhora, seu discernimento se integra a sistemas replicáveis e escaláveis, e tanto a empresa quanto as comunidades ao redor se beneficiam.

É assim que uma empresa cria valor para si mesma e para uma economia mais ampla. E é esse o equilíbrio estável que devemos construir juntos.