Artigo escrito pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella,

文章 escrita pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella,

esse tipo de texto é o que vale a pena ler; não vale a pena ver a maior parte do que é escrito por IA na rede sino-nova.

Satya:

Eu tenho pensado constantemente sobre o rumo futuro das empresas em um cenário econômico impulsionado por inteligência artificial.

Esta transformação é completamente diferente de qualquer mudança de plataforma que já vimos. Antes, nós usávamos sistemas digitais para aumentar o capital humano. Agora, pela primeira vez, somos capazes de estabelecer um verdadeiro ciclo de cognição entre pessoas e sistemas digitais. Isso é revigorante, porque muda completamente a forma como entendemos o trabalho dentro das empresas.

O ponto não está em algumas ferramentas ou sistemas digitais, nem no uso deles. O ponto está em como as organizações continuam aprendendo, construindo propriedade intelectual, alcançando diferenciação e prosperando, em um mundo no qual modelos de IA podem absorver de forma contínua o conhecimento humano e das organizações e transformá-lo em mercadoria.

Toda empresa precisa construir o que eu chamo de capital humano e capital de tokens. Capital humano inclui o conhecimento, o julgamento, as conexões, a criatividade e a capacidade de identificar padrões dos funcionários; já 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 a força motriz para o crescimento do capital de tokens. Os seres humanos definirão metas maiores, conectarão informações de diferentes áreas, criarão redes de relacionamentos e identificarão os padrões mais importantes. Se não houver orientação humana, o computador ficará girando no lugar.

Isso significa que a verdadeira oportunidade não está em escolher o melhor modelo, e sim em construir um ciclo de aprendizado baseado em modelos, para que o capital humano e o capital de tokens cresçam com capitalização composta. Você pode terceirizar uma tarefa, ou até um trabalho, mas nunca poderá terceirizar o aprendizado. O futuro das empresas depende de saber se elas conseguem obter, de forma cumulativa, resultados de aprendizado que permitam capitalizar tanto pessoas quanto inteligência artificial.

Isso exige uma abordagem totalmente nova para a arquitetura, para que cada empresa consiga construir sistemas inteligentes que melhorem continuamente com o tempo, mantendo ao mesmo tempo o controle sobre sua propriedade intelectual. As empresas devem conseguir substituir os modelos “genéricos” existentes sem perder o conhecimento de “profissionais seniores” embutido no seu sistema de aprendizado. Esse será o teste-chave para controle corporativo e autonomia na era que vem.

As empresas precisam transformar seus fluxos de trabalho, conhecimento de domínio e o julgamento acumulado em sistemas de inteligência artificial, e fazer com que eles melhorem a cada uso. A avaliação privada deve conseguir capturar se o modelo realmente melhorou resultados que são essenciais para o negócio (e não apenas benchmarks externos). Ambientes de aprendizado por reforço privados devem permitir que o modelo cresça continuamente com base em dados reais dentro da própria organização. Seu banco de conhecimento torna a memória institucional pesquisável e melhora a eficiência no uso de tokens.

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

O que menos queremos ver é que todas as indústrias, todas as empresas, cedam o valor de bandeja para alguns poucos agentes que capturam tudo com modelos. Se todo o valor estiver concentrado nas mãos de poucos modelos, o sistema político-econômico não poderá tolerar. A sociedade nunca permitirá que o futuro da inteligência artificial esvazie toda uma indústria.

Pense no que aconteceu na primeira fase da globalização: a terceirização esvaziou o ecossistema inteiro da economia industrial. À primeira vista, os dados de PIB pareciam bons, mas a real transferência de cadeias produtivas aconteceu — e as consequências ainda aparecem até hoje. Não podemos permitir que esse padrão se repita na era da inteligência artificial, em que poucos sistemas de IA capturam todo o benefício econômico, enquanto a indústria inteira apenas observa seus conhecimentos serem transformados em mercadoria e, no fim, totalmente destruídos.

Eu acredito que nossa prioridade deve 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 que codifica o conhecimento de sua instituição, acumulando continuamente seu capital humano e seu capital de tokens.

Eu sempre tive essa ideia desde pequeno: plataformas podem criar um valor adicional que é maior do que o valor que a própria plataforma oferece, e que cada empresa pode inovar continuamente para criar seu próprio valor.

Quando isso acontece, as empresas não só criam valor para si mesmas, como também geram valor para a economia ao redor. O conhecimento especializado dos funcionários se fortalece, seus julgamentos se integram em sistemas copiáveis e escaláveis, e tanto a empresa quanto a comunidade ao redor se beneficiam.

É assim que as empresas criam valor para si próprias e para a economia como um todo. E é exatamente esse o equilíbrio estável que deveríamos construir em conjunto.