Piyush Shah explica como a experiência na criação da InMobi e Glance moldou sua visão do futuro da IA na Índia

Piyush Shah, fundador indiano conhecido de duas empresas unicórnio (InMobi e Glance), compartilha sua opinião sobre por que a estratégia de desenvolvimento de inteligência artificial na Índia deve diferir das abordagens do Vale do Silício ou de Pequim, e quais áreas os empreendedores devem desenvolver.

Shah, que construiu duas empresas de tecnologia com alcance global a partir da Índia, passou quase duas décadas trabalhando no Vale do Silício, em Pequim e Bangalore. Essa experiência o convenceu de que cada região desenvolve a IA de maneira diferente, e a verdadeira oportunidade para os fundadores indianos reside em compreender os pontos fortes reais do país.

Na opinião de Shah, na próxima década, a vitória no campo da IA dependerá não apenas da criação de modelos maiores. Ela será alcançada resolvendo problemas reais, dominando a distribuição e formando modelos de negócios sustentáveis.

Shah acredita que o ecossistema de IA já está dividido em várias áreas de excelência. Ele observa: 'Os EUA inventam a IA. A China industrializa a IA.'

Enquanto as empresas americanas continuam a liderar no desenvolvimento de modelos avançados, pesquisas e infraestrutura computacional, a China integra a IA na produção, robótica, logística, armazéns e fábricas.

A filosofia de Shah está enraizada na evolução das próprias empresas InMobi e Glance. Em vez de ver a Índia como um único mercado, ambas as empresas sempre olharam para fora. Ele enfatiza: 'Eu sempre digo que implementamos inovações porque sempre estivemos na intersecção das regiões Bay Area, Bangalore e Pequim.'

A capacidade de observar diferentes ecossistemas e identificar lacunas moldou a visão de Shah: a maior oportunidade da Índia em IA não está nas pesquisas avançadas ou no domínio da produção. Em vez disso, é usar a IA para melhorar a vida cotidiana de milhões de pessoas.

Ao contrário dos países focados na expansão das fronteiras tecnológicas, Shah acredita que a Índia pode criar valor desproporcional ao tornar a IA acessível a todos. Ele afirma: 'Enquanto os EUA tentam elevar significativamente o teto, eu acho que podemos levantar o próprio chão para um bilhão de pessoas.'

Ele cita tutores de IA educacionais, consultores de saúde, coaches financeiros, especialistas agrícolas e interfaces de voz multilíngues como áreas onde a Índia pode criar soluções que combinam inclusão e escala.

A Índia demonstrou repetidamente a capacidade de criar infraestrutura pública digital que abrange centenas de milhões de usuários. Shah vê uma oportunidade semelhante na IA. Ele aconselha: 'Escolha um problema, resolva-o bem, resolva-o de forma inclusiva, levante o chão e depois alcance um bilhão de pessoas em quase 100 países.'

Em sua opinião, a vantagem competitiva da Índia não está em criar tecnologias para um pequeno grupo de usuários avançados, mas em democratizar a IA para as massas.

Embora os aplicativos de consumo baseados em IA atraiam enorme atenção, Shah acredita que a indústria ignora um de seus maiores problemas: a economia de inferência.

As empresas de software tradicionais se preocupam principalmente com o custo de aquisição de clientes e o valor vitalício. As empresas que trabalham com IA agora também devem considerar outro custo significativo: o custo de gerar cada resposta de IA. Shah chama isso de 'CAC de inferência', ou seja, quanto custa adquirir e reter um cliente em comparação com o custo de fornecer essa experiência de IA.

Diferentemente da infraestrutura de nuvem tradicional, os custos de inferência estão diretamente ligados ao engajamento do usuário. Cada solicitação, recomendação e resposta gerada por IA consome recursos computacionais. À medida que o uso cresce, a conta também aumenta.

'As maiores empresas de consumo em IA não resolveram o problema do seu CAC de inferência. Isso muda fundamentalmente a economia da criação de produtos de IA para consumidores.'

Ele observa: 'Você nunca pensará duas vezes antes de ter um aplicativo e dizer: vou colocá-lo na loja, e tudo bem se centenas de milhões de usuários o baixarem e usarem. Hoje, você tem medo de que, se você tiver uma experiência de IA e lançá-la, e 100 milhões de pessoas a baixarem e usarem, você vá à falência.'

Este é um problema que Shah entende por experiência própria. A Glance cria experiências de consumo para compras e buscas baseadas em IA, enquanto a InMobi colabora com empresas globais de IA para consumidores. Em vez de focar apenas no engajamento, Shah diz que ambas as empresas estão fazendo grandes esforços para resolver os problemas de distribuição e economia de inferência.

Ele acredita que a próxima fase da IA de consumo exigirá modelos de monetização completamente novos, assim como a publicidade impulsionou o crescimento da internet aberta. 'A publicidade democratizou a Internet Aberta. É necessária uma nova forma de publicidade para democratizar a IA de consumo.'

É nesta área que a InMobi ajuda empresas globais a resolver esse problema específico. Se a IA de consumo ainda procura uma economia sustentável, Shah acredita que a IA corporativa já encontrou um valor comercial mais claro.

Durante um recente evento da OpenAI, ele esperava discutir os últimos produtos de consumo, mas o foco foi esmagadoramente direcionado à transformação empresarial. 'Se eu puder supor, 70% da receita deles este ano e nos próximos virá através da IA corporativa, e não através de assinaturas ou publicidade baseada em IA de consumo.'

Essa mudança também se reflete na abordagem da InMobi e Glance em parcerias de IA. Além de criar experiências comerciais orientadas por IA, as empresas investem na otimização de infraestrutura, sistemas de recomendação e eficiência de computação de IA, colaborando ativamente com startups que atuam nas áreas de publicidade, personalização e comércio.

Para os fundadores, Shah acredita que as maiores oportunidades residem na resolução de fluxos de trabalho profundos e específicos do setor. Seja em manufatura, armazenamento, apresentação de declarações fiscais, aprovações farmacêuticas ou operações de saúde, as empresas valorizam cada vez mais os produtos de IA que podem demonstrar resultados mensuráveis em semanas, e não em meses.

Apesar de a IA ter reduzido significativamente as barreiras para a criação de produtos, Shah afirma que uma vantagem competitiva não mudou. 'Distribuição é o fosso.'

Baseando-se em sua própria jornada global com a InMobi, ele acredita que os fundadores frequentemente subestimam o quão complexa permanece a execução de lançamento no mercado. Vender para grandes empresas mundiais ainda exige relacionamentos de confiança, presença local e autoridade. 'Na minha opinião, para uma distribuição em grande escala, você ainda precisa daquela pessoa em Nova York.'

Ele também exorta os fundadores a pensar além dos métodos de vendas tradicionais. Criar liderança de pensamento, publicar materiais analíticos e formar expertise setorial pode ser poderosos canais de distribuição, especialmente para startups de IA que resolvem tarefas especializadas de empresas. Shah até sugere colaborar com grandes firmas de serviços de TI em vez de competir com elas. Empresas como Infosys e TCS já possuem relacionamentos com empresas que muitos startups têm dificuldade em estabelecer. Em vez de vê-las como concorrentes, os fundadores podem usar essas redes para acelerar a adoção.

As tecnologias podem ser mais fáceis de criar do que nunca. No entanto, conquistar clientes continua sendo um desafio igualmente difícil.

Para alguém que construiu globalmente a partir da Índia por décadas, o otimismo de Shah em relação à IA não decorre de modelos maiores ou chips mais rápidos. Ele deriva da resolução de problemas significativos em escala. Seja o trabalho da InMobi em tecnologias de publicidade, as experiências de consumo baseadas em IA da Glance ou suas observações mais amplas nos EUA, China e Índia, Shah retorna à mesma crença: a oportunidade da Índia reside em criar IA que atinja mais pessoas, resolva problemas cotidianos e crie negócios com economia sustentável. Na opinião de Shah, este pode ser, em última análise, o contributo mais duradouro da Índia na era da IA.