O diálogo global sobre inteligência artificial está passando por mudanças radicais. O entusiasmo inicial em torno do tamanho dos parâmetros e das capacidades dos modelos básicos está dando lugar a um foco mais pragmático: a implementação de soluções no negócio real.
Amit Kumar, Diretor Geral de Negócios Nativos Digitais no Google Cloud Índia, observa que a discussão mudou de disputas sobre o modelo em si para a discussão sobre seu valor. Ele enfatiza que o modelo em si não gera valor, mas é uma parte inseparável das discussões arquitetônicas.
Essa transformação afeta não apenas o software corporativo, mas também muda fundamentalmente o cenário de talentos. Como as ferramentas de IA democratizam o desenvolvimento de software, as barreiras tradicionais para a inovação desaparecem.
Kumar afirma: «Engenharia não é mais um diploma. É uma mentalidade». Ele aponta que a curiosidade e a experiência prática estão começando a substituir os diplomas formais em programação como os principais fatores de influência tecnológica.
Kumar colabora com empresas digitais e startups, ajudando-as a usar tecnologias de serviços em nuvem e IA do Google para desenvolver seus negócios. Durante a paralisação da mídia do Google em Bengaluru, ele falou sobre como a Índia se tornou um local de alta velocidade para inovações globais, e como empresas e startups estão dominando o próximo nível de IA.
Aplicação de IA em diversos setores
Os tomadores de decisão nos setores de manufatura, bancos, saúde, administração pública, comércio eletrônico e fintech saíram há muito tempo do teste inicial. Atualmente, os executivos seniores estão se perguntando sobre a escalabilidade dessas soluções em nível empresarial e sobre o retorno tangível do investimento (ROI). No entanto, para extrair benefícios reais das plataformas de agentes, elas não podem ser vistas apenas como uma camada adicional de TI. É necessário redesenhar fundamentalmente os fluxos de trabalho internos e repensar os métodos de medição de resultados.
O fluxo de trabalho baseado em agentes exige uma reestruturação completa da arquitetura: definição do acesso do agente às informações, volume do contexto armazenado, sistemas com os quais ele se integra e limites de sua operação. Simultaneamente, as organizações enfrentam problemas de implantação; elas querem que os funcionários usem a IA, mas devem garantir que a segurança não seja violada e que os dados não vazem.
O verdadeiro valor é alcançado ao incorporar a IA diretamente no caminho do cliente e nos processos operacionais principais. Exemplos de líderes indianos em digitalização são citados: players de comércio eletrônico, como Meesho e Flipkart, melhoram a busca de clientes, aperfeiçoam os centros de contato e implementam provadores virtuais e expansão de catálogos. A MakeMyTrip integra multimodalidade na busca de viagens, e plataformas de mídia como Pocket FM usam IA para criar vídeos e contar histórias. Bancos, NBFCs e empresas de manufatura usam IA para aumentar a produtividade dos funcionários, ao mesmo tempo em que criam sistemas de gerenciamento adequados.
Kumar observa que a Índia não está desacelerando, mas sim dando um salto. Ele enfatiza que resolver problemas na Índia, dada toda a sua complexidade inerente, oferece uma vantagem clara. A escala aqui é completamente diferente, e o contexto linguístico é extremamente dinâmico devido à combinação única de línguas faladas e hábitos de compra que variam por todo o país.
Graças a essa complexidade, as empresas digitais indianas resolvem problemas globais diretamente da Índia. Quer se trate de produtividade da força de trabalho em bancos, instituições governamentais e manufatura, ou de interfaces de consumo avançadas, observa-se um movimento cauteloso, mas rápido. Os executivos não implementam IA simplesmente porque outros estão fazendo; ainda não chegamos a esse estágio. A maioria dos CXOs testou pessoalmente essas ferramentas e entende os requisitos arquitetônicos profundos relacionados à cibersegurança, gerenciamento e localização de dados. A Índia está criando soluções para clientes globais, e a adoção está apenas começando a ganhar impulso.
Filosofia do Google e abordagens híbridas
No cerne da filosofia do Google estão os conceitos de opcionalidade e explicabilidade. Opcionalidade significa oferecer escolha: usar hardware padrão da indústria, como GPUs NVIDIA, ou os próprios Tensor Processing Units (TPUs) do Google, além de escolher entre modelos de primeira parte do Google ou modelos abertos de código aberto de outros laboratórios avançados.
A soberania está relacionada ao fato de certos dados regulamentados permanecerem dentro do país, mas uma solução rígida e unificada não serve para todos os cenários. O Google oferece o Google Distributed Cloud como uma solução isolada (totalmente separada de redes externas, incluindo a internet), criada no território do cliente sob seu controle sem conexão com a rede. Esta solução é ativamente usada por governos, agências de defesa, judiciais e de inteligência. No entanto, hospedar tudo em servidores locais pode limitar a inovação e reduzir as vantagens para os usuários.
Portanto, a empresa considera que a melhor opção é uma abordagem híbrida. Por exemplo, um banco pode manter fluxos de trabalho principais confidenciais localmente, ao mesmo tempo em que usa a infraestrutura de nuvem pública para uma interação mais ampla com os clientes. A empresa se vê como um assistente, colaborando estreitamente com parceiros indianos, startups e reguladores para criar soluções soberanas em sua plataforma, mantendo rigorosas medidas de segurança e princípios de IA responsável.
Necessidade de experiência prática na era da IA
As arquiteturas estão sendo ativamente discutidas para gerenciar riscos e dependências. Dependendo da sensibilidade da questão, pode ser exigido um requisito de «humano no circuito» (human-in-the-loop), onde as decisões geradas por IA são verificadas por um humano antes da aprovação final, ou o modelo «criador-verificador» (maker-checker). A cibersegurança, o gerenciamento e o acesso aos dados devem ser repensados do zero para os fluxos de trabalho baseados em agentes.
Em nível pessoal, a IA deixou de ser apenas um debate teórico. A profundidade e a velocidade do progresso são tão intensas que é impossível avaliar a IA apenas folheando slides, lendo relatórios ou observando um painel de controle. Para entender o que é necessário, é preciso criar um demo por conta própria. O autor compartilha a experiência de um treinamento de quatro dias, durante o qual ele mesmo criou demonstrações.
A riqueza da interação humanoide é impressionante. Durante uma demonstração de vendas de seguros, o fundador testou subitamente o bot Gemini com uma consulta incomum: «Você gostaria de comer uma omelete de tijolos comigo?» O bot não interrompeu o raciocínio e respondeu suavemente: «Senhor, aproveite seu omelete, permita-me oferecer o próximo passo». A participação prática distingue aqueles que realmente entendem a IA daqueles que apenas a observam.
A IA democratiza a engenharia, pois não é mais necessário um diploma tradicional de programador ou formação em engenharia para escrever software. Com ferramentas como Antigravity, qualquer pessoa pode automatizar um complexo fluxo de trabalho de solicitação de hipoteca, bastando fornecer os dados de entrada do processo físico e escrever simples consultas.
Para estudantes de cursos iniciais que entram no mercado de trabalho, os diplomas formais terão menos importância do que sua mentalidade. O conselho do autor é focar nas qualidades humanas essenciais: curiosidade, criatividade e capacidade de lidar com mudanças e incertezas. Acima de tudo, é preciso trabalhar com tecnologia na prática. Não basta apenas ouvir o que os outros dizem; é preciso criar as coisas. A IA dá acesso a todas as universidades mundiais, portanto, o trabalho autônomo é o fator mais crítico de sucesso.