Artigo escrito pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella,

O artigo escrito pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella,

este tipo de artigo é o que vale a pena ler; não vão ver a maior parte da IA escrita no “China-Peer” que domina o conteúdo.

Satya:

Tenho-me mantido a pensar na direção futura do desenvolvimento da empresa num ambiente económico impulsionado pela inteligência artificial.

Esta transformação é totalmente diferente de qualquer mudança de plataforma anterior. No passado, utilizámos sistemas digitais para melhorar o capital humano. E agora, pela primeira vez, conseguimos criar um verdadeiro ciclo de cognição entre pessoas e sistemas digitais. Isto é revigorante, porque altera completamente a forma como entendemos o trabalho dentro das empresas.

O ponto-chave não está em algumas ferramentas ou sistemas digitais e na sua utilização, mas sim em como é que as organizações continuam a aprender, a construir propriedade intelectual e a alcançar diferenciação e prosperidade num mundo em que os modelos de IA podem absorver continuamente conhecimentos humanos e organizacionais e transformá-los em mercadoria.

Cada empresa tem de construir, aquilo a que eu chamo, capital humano e capital de tokens. O capital humano inclui o conhecimento, o discernimento, a rede de contactos, a criatividade e as capacidades de reconhecimento de padrões dos trabalhadores; e 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 — aumenta! Acredito que a iniciativa das pessoas será o motor do crescimento do capital de tokens. Os seres humanos definem metas ambiciosas, ligam informações de diferentes áreas, constroem redes e identificam os padrões mais importantes. Sem a orientação humana, os computadores acabam por andar em círculos.

Isto significa que a verdadeira oportunidade não está em escolher o melhor modelo, mas em construir um ciclo de aprendizagem baseado em modelos, para que o capital humano e o capital de tokens cresçam por efeito composto. Pode terceirizar uma tarefa, ou até um trabalho, mas nunca pode terceirizar a aprendizagem. O futuro das empresas está em saber se conseguem fazer crescer, por efeito composto, os resultados de aprendizagem entre pessoas e inteligência artificial.

Isto exige uma abordagem arquitetural completamente nova: permitir que cada empresa construa sistemas inteligentes que melhorem continuamente ao longo do tempo, mantendo ao mesmo tempo o controlo sobre a sua propriedade intelectual. As empresas devem ser capazes de substituir os actuais modelos “genéricos” sem perder o conhecimento especializado incorporado nos seus sistemas de aprendizagem, “seniores da empresa”. Este será o principal “teste” para o controlo e a autonomia das empresas na era futura.

As empresas precisam de converter os seus fluxos de trabalho, conhecimentos do domínio e juízos acumulados em sistemas de IA, e fazê-los melhorar em cada utilização. A avaliação privada deve conseguir captar se o modelo foi efectivamente melhorado para resultados cruciais para o negócio (e não apenas para benchmarks externos!). Um ambiente de aprendizagem por reforço privado deve permitir que o modelo cresça continuamente com base em dados reais dentro da organização. A sua base de conhecimento torna a memória institucional pesquisável e melhora a eficiência no uso dos tokens.

Este ciclo tornar-se-á a nova propriedade intelectual da empresa. Eu comparo-o a uma máquina de subir montanhas. Ao contrário da maioria dos activos, ele tem um efeito de capitalização composta. Cada melhoria num fluxo de trabalho gera melhores sinais de treino, acelerando a acumulação do conhecimento tácito exclusivo da empresa. As empresas que construirem este ciclo cedo terão vantagens difíceis de replicar, independentemente das capacidades novas de um único modelo que possuam.

O que menos queremos ver é que todas as indústrias e todas as empresas entreguem o seu valor a apenas alguns modelos que se apoderam de tudo. Se todo o valor estiver concentrado nas mãos de poucos modelos, o sistema político-económico não pode tolerar isso. A sociedade nunca permitirá que o futuro da inteligência artificial esvazie a totalidade de uma indústria.

Pensem no que aconteceu na primeira fase da globalização: a terceirização esvaziou todo o tecido económico industrial. À primeira vista, os dados do PIB parecem bons, mas a transferência de indústria é real e as consequências continuam a manifestar-se até hoje. Não podemos deixar que este padrão se repita na era da IA — permitir que alguns poucos sistemas de inteligência artificial se apoderem de todos os benefícios económicos, enquanto toda a indústria observa, impotente, como os seus conhecimentos são transformados em mercadoria e, no fim, destruídos.

Acredito que a nossa principal tarefa tem de ser construir um ecossistema de ponta, e não apenas um modelo de ponta, para que o valor possa circular amplamente por todas as empresas, por todas as indústrias e por todos os países. Neste ecossistema, cada organização pode possuir um ciclo de aprendizagem que codifica o conhecimento institucional, acumulando continuamente o seu capital humano e o seu capital de tokens.

Desde pequeno que mantenho esta ideia: uma plataforma consegue criar valor adicional maior do que aquele que a própria plataforma consegue proporcionar, e que cada empresa pode continuar a inovar e a criar o seu próprio valor.

Quando isso acontece, as empresas não só criam valor para si próprias, como também para a economia envolvente. Os conhecimentos especializados dos trabalhadores serão aprimorados; o seu discernimento será incorporado em sistemas replicáveis e escaláveis; e a empresa e a comunidade em redor também beneficiarão.

É assim que as empresas podem criar valor para si próprias e para uma economia mais vasta. E é exactamente o equilíbrio estável que devemos construir em conjunto.