昨晚 encontrei uma análise bastante interessante. Alguém revisou as páginas de recrutamento de empresas como OpenAI, Anthropic, para entender o que elas estão a fazer secretamente.

Muitas pessoas costumam apenas assistir às apresentações ou consultar os rankings de modelos, mas na verdade, o recrutamento é um sinal mais verdadeiro. As empresas não escrevem estratégias nos seus sites oficiais, mas usam as vagas para te mostrar o que planejam fazer a seguir.
A mudança mais evidente é que, no último ano, essas empresas aumentaram significativamente as posições relacionadas a vendas.
A proporção de vagas na Anthropic subiu de 17% para 31%, e na OpenAI também de 18% para 28%. Além disso, o crescimento mais rápido não foi na venda tradicional, mas numa categoria muito especial — posições dedicadas a ensinar os clientes a usar a IA.
Por exemplo, “Engenheiro de Sucesso em IA”, “Engenheiro de Implantação”, “Arquiteto de Soluções”. O núcleo dessas funções não é vender produtos, mas ajudar empresas a encontrar cenários onde a IA possa ser realmente aplicada.
Isto é bastante importante. Mostra uma questão: não é que a IA não seja forte o suficiente, mas que a maioria das pessoas ainda não sabe usá-la.
Se trabalhaste na área de criptomoedas, vais achar isto familiar.
Quando as exchanges começaram a lançar contratos futuros e o DeFi surgiu, não era que os produtos fossem ruins, mas os utilizadores não sabiam usar, por isso surgiram tutoriais, sinais de trading, comunidades de ensino. Os que realmente ganhavam dinheiro, muitas vezes, não eram os que criavam a infraestrutura, mas os que ensinavam como usar.
Agora, a IA chegou a esse ponto também. A narrativa inicial e a competição técnica já estão quase resolvidas, e estamos a entrar na fase de implementação e monetização.
Ao aprofundar, há coisas ainda mais interessantes.
A OpenAI, ao mesmo tempo que continua a desenvolver modelos, já está a avançar para hardware. Nas vagas, há posições relacionadas com câmeras de imagem, sistemas operativos, e até chips próprios. Juntando tudo, parece um dispositivo portátil com câmera, capaz de rodar modelos localmente. Além disso, estão a recrutar para posições relacionadas com robótica, e até a explorar produtos sociais e plataformas de emprego.
Isto não é apenas uma empresa de ferramentas de IA, mas parece estar a criar uma nova entrada, ou até a próxima geração de plataformas.
Por outro lado, a Anthropic está numa direção diferente. Não desenvolve chips próprios, mas recruta bastante para centros de dados e parcerias de computação, indicando que prefere integrar recursos em vez de construir a infraestrutura por si mesma.
Estas duas abordagens são semelhantes às duas estratégias no mundo das criptomoedas:
Uma é construir hardware próprio, controlar a infraestrutura;
A outra é integrar recursos e escalar rapidamente.
Mas, independentemente do caminho, um consenso já é claro: o verdadeiro limite não está nos modelos, mas na forma de os usar.
Por isso, há uma tendência de que as posições que ensinam a usar IA cresçam mais rápido do que as de pesquisa.
Por trás disto, há uma peça que falta: a distância entre a capacidade e a aplicação.
Se olharmos de uma perspetiva mais prática, o que importa agora não é quem tem o modelo mais forte, mas quem consegue transformar a IA em receita, eficiência, ou até numa operação de negócio completa.
Muitas oportunidades já estão a seguir esse caminho:
Serviços que ajudam empresas a integrar IA, aplicações de IA específicas para setores, transformar IA em produtos utilizáveis, ou até formação e consultoria.
Em outras palavras, esta fase já passou de “contar histórias” para “obter resultados”.
Se quisermos usar uma expressão mais simples, é que estas pessoas já não pensam em tornar a IA mais impressionante, mas em fazer os clientes pagarem por ela, e continuarem a pagar.
Se ainda estás a focar-te em modelos, ou já estás a pensar em como lucrar com eles, a diferença entre esses dois está a tornar-se cada vez mais evidente.