00:00O radar está de volta para falar da corrida das empresas para adotar inteligência artificial que trouxe ganhos, mas também um custo que muitos executivos só percebem depois, o uso sem controle das ferramentas que pode transformar inovação em despesa.
00:18Como evitar que projetos de IA percam o retorno financeiro? Para responder a essa pergunta e outras também, nós vamos conversar agora com o Marcel Giraldini, ele que é vice-presidente de estratégia da Math Group.
00:31Tudo bem, Marcel? Que bom recebê-lo aqui. Como é que vai?
00:34Tudo bom. Eu que agradeço aqui o convite para conversar um pouco com vocês com esse tema que tem um monte de gente ficando de cabelo em pé hoje em dia.
00:41Ah, mas com certeza. A gente tem trazido quase que diuturnamente na nossa programação como se investe muito, se anuncia bilhões, até trilhões de dólares em inteligência artificial e o mercado fica preocupado, até tem essa questão do boom da inteligência artificial, porque não sabe até que ponto vai haver esse retorno.
01:00E eu sempre lembro aqui, IA não consome, você fica com IA, IA, investe em IA, às vezes você tem ali uma troca da mão de obra humana por inteligência artificial, mas até que ponto que a gente pode chegar com isso, hein, Marcel?
01:19Eu tenho um ponto que, às vezes a gente vai colocar a tecnologia, e sabe aquele filme como se fosse a primeira vez?
01:26E todo dia ele tem que lembrar tudo de novo? Parece que é assim em muitas empresas, porque tem um erro básico que já foi cometido com a ida para a cloud, que já foi cometido com a transformação digital, que é não entender como a economia dessa tecnologia funciona.
01:41Então, ninguém precisa ser perito em tokens, eu costumo falar que tokens é um pedaço de uma, é um string de carácter, é um pedaço, não chega nem a ser uma palavra muitas vezes.
01:50Então, é esotérico, não precisa olhar para isso, tem que entender como ele é consumido.
01:54E o ponto, você saber que está pagando por isso, e não entender a matemática de consumo, e hoje a gente sabe que o que a gente tem não,
02:02ela não está pagando a conta das empresas que fornecem isso, então o que vai acontecer no médio e longo prazo é que o custo da unidade de token vai subir,
02:14menos, vai subir um pouco, só que o nosso uso de token vai subir muito.
02:20Isso aconteceu com todo o processo.
02:22Então, é importante a gente entender como funciona.
02:26Então, ah, eu gosto de usar um modelo de raciocínio, mas você precisa mesmo?
02:30O retorno do teu caso de uso vale a pena para isso?
02:34Porque acho que aí está um ponto muito importante, as pessoas querem usar, antes de entender se aquele problema de negócio,
02:41primeiro, se ele existe e dá retorno, e se dá retorno, qual o valor para dar retorno?
02:45Para daí construir em cima disso.
02:46Então, se trabalha a arquitetura técnica, pensando em custos, mas já entendendo qual é o ganho potencial no médio e longo prazo.
02:53Você sabe que as grandes empresas, inclusive, e os grandes CEOs já estão até tentando tranquilizar o mercado,
03:00que já estavam se falando, ou já estavam se falando que a inteligência artificial poderia até substituir softwares.
03:05E falaram assim, não, calma, não é bem assim.
03:07Para você ver, para a gente ver a preocupação em relação à inteligência artificial, né, Marcel?
03:12Sim, eu acho que a gente não sabe o todo.
03:15Se a gente for falar assim, olha, a gente já tem mapeado qual é o horizonte de sucesso daqui 5, 6 anos
03:23que a inteligência artificial vai trazer e o impacto real de mercado.
03:27Quem fala isso? Está mentindo.
03:28Porque a gente está falando de uma tecnologia muito nova, que quebra um paradigma totalmente diferente,
03:34que hoje a gente está usando num custo muito baixo, mas que, se a gente olha para os Estados Unidos, por exemplo,
03:40em que tem infraestrutura para treinar os próprios modelos, o que o pessoal já está olhando e falando?
03:44Eu sei que esta unidade econômica vai crescer.
03:49Então, as empresas estão começando a treinar os próprios modelos,
03:52trocando OPEX, que eu não sei qual vai ser futuro, por CAPEX imediato,
03:57para daí uma própria infraestrutura poder falar se vai substituir um software, se vai...
04:02Porque esse é o ponto, vai substituir a qual preço? A gente ainda não sabe.
04:05A verdade é essa.
04:06É isso.
04:06E como que as empresas podem equilibrar inovação com controle de custos sem travar projetos?
04:12Eu acho que não precisa travar projetos.
04:16Eu acho que esse é um ponto...
04:17E tu trouxe o sem travar projetos primeiro e, para mim, isso é essencial.
04:21A primeira coisa, eu falei logo na primeira resposta.
04:23Caso de uso.
04:24Caso de uso é mais do que o problema.
04:26Se eu resolvo esse problema, qual retorno eu tenho?
04:28Com isso em mãos, aí a gente tem que chamar time, sim, de tecnologia ainda,
04:34e a não faz essa parte sozinha, para entender qual é a melhor arquitetura para você trabalhar.
04:39Então, você vai trabalhar...
04:41Existem muitos modelos, vou dar um exemplo rápido.
04:43Existem muitos modelos.
04:45Alguns modelos, quando a gente abre, a gente vê que ele fica falando com ele mesmo.
04:49Ele cria uma cadeia de raciocínio.
04:51Se ele está raciocinando, ele está usando palavras.
04:53Se ele está usando palavras, usando tokens, portanto, consumindo mais tokens.
04:57Este teu problema, precisa disso?
04:59Ah, precisa.
05:00Então, tá.
05:01Então, você tem que procurar o modelo mais performático que trabalhe com cadeia de raciocínio.
05:05Os dados que você vai colocar dentro do seu agente ou do seu assistente, eles não têm só que estar corretos.
05:15O correto é o mínimo.
05:16Eles têm que estar muito diretos e limpos.
05:19Porque todos os dados que você carregar para ele usar, ele vai colocar numa coisa que a gente chama de contexto.
05:25Então, não é só a sua pergunta.
05:26Todo o contexto, ele vai ler e aquilo vai ser o token que ele vai processar.
05:32Então, passos básicos, entende o cenário, reduz o máximo que você pode os dados que você vai colocar lá dentro
05:39e tenta, tecnicamente, escolher o modelo que mais se adapta ao seu problema.
05:44Não necessariamente o mais barato ou o mais novo.
05:46O que melhor se adapte à sua solução.
05:48Estou indo muito ao encontro do que você está dizendo.
05:51Eu queria te perguntar o seguinte.
05:53As empresas, os empresários, estão naquela euforia de que eu não posso ficar fora dessa festa da inteligência artificial
05:59e começam a investir a qualquer custo sem perceber isso.
06:03Realmente eu preciso?
06:05Até quando eu preciso de inteligência artificial?
06:09E aí perdem a mão no seguinte sentido também.
06:13Às vezes uma empresa não precisa ter um investimento muito forte.
06:16É uma outra coisinha, inteligência artificial.
06:18Porque todo mundo se apega à inteligência artificial, mas esquece das pessoas também,
06:23do trabalho ali humano que muitas vezes também é capaz de não fazer o trabalho de IA,
06:30mas é tão bom quanto.
06:31Sim.
06:32Eu acredito muito num conceito que o pessoal de Harvard,
06:36e depois só mudaram o nome, mas aí o Gartner também usou.
06:40O Harvard usou como Centauro e o Gartner usou como Ciborgue.
06:43Eu acredito muito nesse conceito.
06:44Que a gente vai ter uma camada de trabalhadores, principalmente do conhecimento,
06:49que eles vão ficar ainda mais produtivos, multiplicados por 3, multiplicado por 15,
06:53depende da pesquisa que a gente olha, quando eles conseguirem entregar no seu dia a dia o uso de IA
06:58para ganhar potência.
07:00E aí, nesse caso, não estou falando de substituição do ser humano,
07:03a gente está falando de empoderamento real.
07:05Aonde a gente acaba tendo substituição?
07:07Numa camada mais middle level, que não conseguiu dar esse espaço para cima,
07:13subir esse degrau de conseguir se empoderar com IA.
07:17Aí é que está um bom problema.
07:18E nós não estamos falando dos trabalhos mais baratos,
07:21porque os braçais, robotizar ainda é muito caro.
07:24A gente está falando literalmente daquele cara que ainda é trabalhador do conhecimento,
07:28mas que não está conseguindo se empoderar com IA.
07:30E saber este ajuste fino, para mim, vai ser o segredo do sucesso de muitas empresas.
07:35Marcelo Guiraldini, que prazer tê-lo aqui nos nossos estúdios.
07:39Obrigado, viu, por nos trazer esse olhar sobre inteligência artificial,
07:42porque hoje em dia não se fala de outra coisa.
07:44Qualquer coisa que a gente fala tem inteligência artificial no meio.
07:47É verdade.
07:48Muito obrigado pelo convite e precisando de ter uma disposição.
07:51Obrigado.
07:51Um grande abraço para você.
07:52Até mais.
07:53Vamos dar uma olhadinha agora como está o índice da Bolsa Brasileira,
07:57mercado financeiro aqui.
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