Microsoft investe 25 mil milhões de dólares na criação da "Frontier Company" e enviará 6 mil engenheiros para os escritórios dos clientes, para que a IA se torne verdadeiramente realidade.

A Microsoft investe 2,5 mil milhões de dólares e 6.000 engenheiros para criar a Frontier Company, que envia equipas diretamente para os escritórios dos clientes, com o objetivo de transformar projetos-piloto em resultados mensuráveis, competindo diretamente com iniciativas semelhantes da Amazon, OpenAI e Anthropic.

(Contexto anterior: Até a Meta começa a pedir aos seus 6.000 funcionários para pouparem na IA, a quantidade não é igual a resultados eficazes)

(Complemento de contexto: Desafiar o domínio da Nvidia! Rumores indicam que a Anthropic se está a aliar à Samsung para desenvolver chips de IA personalizados, a base de computação do Claude sofrerá uma grande renovação)

A 2 de julho, a Microsoft anunciou a criação de uma nova unidade de negócios, a "Microsoft Frontier Company", com um investimento de 2,5 mil milhões de dólares e uma equipa de 6.000 especialistas da indústria e engenheiros, liderada pelo antigo presidente da Microsoft Ásia, Rodrigo Kede Lima, que conta com 30 anos de experiência no setor.

O objetivo é colocar os engenheiros ao lado dos clientes, apostando que o que as empresas realmente precisam não é de uma IA mais inteligente, mas sim de alguém disposto a dedicar tempo para que a IA seja realmente implementada e produza resultados.

O campo de batalha da monetização muda para os escritórios dos clientes

O núcleo deste modelo chama-se engenharia de implantação avançada (forward-deployed engineering, abreviado como FDE).

Em termos simples, a Microsoft deixa de vender apenas modelos e APIs e considera o assunto encerrado, passando a enviar engenheiros diretamente para o interior dos clientes, para trabalharem em conjunto com as equipas dos clientes no design, implementação e otimização contínua de aplicações de IA personalizadas, levando os projetos de teste a resultados comerciais mensuráveis.

Nas palavras de Althoff, esta organização "vai além do que a indústria atualmente chama de engenharia de implantação avançada", e será "a maior e mais capaz organização de engenharia da indústria, orientada para resultados".

Esta abordagem é suportada por duas plataformas: a plataforma inteligente permite que as empresas utilizem os seus próprios dados proprietários, conhecimento especializado e processos de tomada de decisão como base, podendo escolher livremente entre os modelos da OpenAI, Anthropic, da própria Microsoft ou de código aberto, sem ficarem presas a um único fornecedor; a plataforma de confiança é responsável pela monitorização, governação, gestão e proteção de todo o sistema de IA.

A Microsoft estabeleceu uma linha vermelha que considera inegociável: os dados, a propriedade intelectual e as vantagens competitivas dos clientes não serão utilizados para treinar modelos, nem se transformarão em produtos próprios da Microsoft. As palavras do CEO Satya Nadella foram incluídas diretamente no comunicado: "Não existe uma licença social que permita a um futuro da IA devorar a inteligência das empresas onde é implementada."

Os primeiros clientes incluem o London Stock Exchange Group (LSEG), Unilever, Land O'Lakes e Novo Nordisk; e a Microsoft estabeleceu parcerias com Accenture, Capgemini, EY, KPMG e PwC.

Porquê apostar nas pessoas, e não no modelo?

A resposta está num facto tácito da indústria: mais de 90% dos projetos de IA empresarial morrem na fase de "foram criados, mas não são úteis".

Por mais forte que seja o modelo, por mais impressionantes que sejam as pontuações nos benchmarks, se ninguém dentro da empresa o conseguir integrar com os sistemas, processos e dados existentes, ele não passa de uma demonstração muito cara. A lógica da Microsoft é que o ROI da implementação de IA (quanto resultado quantificável uma empresa obtém do seu investimento em IA, como horas de trabalho poupadas ou taxas de conversão) nunca é algo que o modelo consiga gerar sozinho; é o produto da combinação de tempo de engenharia, conhecimento da indústria e política interna do cliente.

Isto também reflete a opinião de longa data da nossa equipa: os benchmarks são a linha de partida; a implementação é a linha de chegada. Nos últimos dois anos, a indústria da IA competiu nas pontuações dos modelos, mas quem realmente decide quem recebe o orçamento das empresas é quem consegue transformar artigos académicos em números visíveis nos relatórios financeiros.

A Microsoft não está a travar uma guerra de modelos; está a travar uma guerra de "quem consegue realmente entregar a IA". A arma não são GPUs, mas sim o número de engenheiros.