O software como conhecemos está rapidamente se tornando coisa do passado. O segundo ato da inteligência artificial está em andamento, e é mais do que uma simples evolução — é uma revolução – para a construção de produtos digitais. De acordo com Sequoia Capital, a próxima geração de produtos de IA está sendo moldada por quatro novas diretrizes que estão redefinindo como interagimos com a tecnologia e como a tecnologia interage conosco.
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Esses quatro pilares redefinem o software criando uma nova geração de produtos e potencialmente mudando o mapa de suas categorias. Neste artigo exploraremos esses quatro padrões emergentes e seu potencial transformador para toda a indústria digital. Também apresentaremos exemplos de como a Pannacotta, minha startup, está na vanguarda desta revolução, implementando cada um destes aspectos na prática. Ela é uma plataforma de gestão baseada no diálogo, para comunicar a estratégia, desdobrá-la e provocar sua execução.
Padrão #1- Interfaces Generativas nas IAs
Os grandes modelos de linguagem já estavam disponíveis há muitos meses quando o empacotamento de um deles em um novo formato o fez explodir em popularidade. O ChatGPT aplicou a capacidade de geração de texto destes modelos a um formato muito natural para os seres humanos: o conversacional. Quando podemos conversar com nosso software de maneira natural, tudo o que entendemos por design de interface até agora corre risco de obsolescência.
Quem vai querer clicar 5 vezes no botãozinho de cadastrar e preencher um formulário quando for possível descrever simplesmente os cinco itens que você quer cadastrar e a máquina fazer isso para você. A própria estrutura de dados por trás desse sistema, embora ainda necessária, pode se tornar mais transparente.
E a interface pode ir bem além da conversa, envolvendo a geração (e interpretação) de diversos tipos de formato além do texto, como imagem, audio e até vídeo.
Na Pannacotta entendemos que a gestão dentro das empresas já acontece de forma conversacional. Por isso adotamos esse formato como nossa interface de usuário padrão. A nossa IA traduz conversas em estratégia (cadastrando e atualizando automaticamente a partir delas métricas e planos de ação) e devolvendo estes dados também em forma de conversa, com mensagens de atualização e follow-up. Se você disser “precisamos desenvolver um novo plano de marketing até o final do mês” nós automaticamente cadastramos isso como um plano de ação e passamos a fazer follow-up sobre ele.
Compare isso a procurar, abrir e editar os cards de uma ferramenta de gestão de tarefas e é fácil perceber que estamos falando de uma nova categoria de software.
Padrão #2 – De co-piloto para diretor
A disponibilização de modelos de IA para uso em aplicações de software deu origem a uma gama de serviços de co-piloto. Eles podem te ajudar a escrever seu e-mail, codar, criar uma apresentação, uma mensagem de copyright, e auxiliar em atividades que você está tentando executar.
A próxima geração vai bem além, ocupando uma papel mais diretivo. Os exemplos de edição de imagens como a funcionalidade de zoom out da MidJourney e o “Director’s Mode” da ferramenta de vídeo por IA Runway lembram o papel de um diretor de fotografia.
Na Pannacotta, traduzimos isso como uma IA que atua como um co-fundador da empresa: alguém que conhece a estratégia e trabalha com o time para seu desdobramente e execução. Para isso não basta apenas responder a demandas do usuário, mas ativamente provocar o foco e a execução daquilo que é prioridade.
Nossa IA é capaz de entender que você tem 3 coisas para fazer, mas que uma delas é prioritária porque tem maior impacto na sua principal métrica, e te provocar para focar nela. Menos CO-piloto, mais diretivo. O que será que isso vai gerar na camada de gerência média das organizações?
Padrão #3 – Agentes Cada Vez Mais Sofisticados
Com o avanço da tecnologia e o aumento do nosso controle sobre a IA, podemos entregar a ela mais autonomia. Assim, os algoritmos estão expandindo sua capacidade de solução de problemas, incluindo para isso o acesso a ferramentas externas normalmente operadas por humanos.
Assim uma IA pode passar efetivamente a escrever ativamente e-mails de suporte, preencher o CRM, atualizar a base de conhecimento para o tratamento de casos similares, tudo como se fosse um atendente. E conforme essa autonomia vai crescendo os exemplos podem ficar mais estratégicos.
Na Pannacotta o sistema tem autonomia para elaborar as comunicações mais efetivas para favorecer o foco e a execução, usando ferramentas de ciência comportamental. Usamos IA combinada a princípios como escassez, aprovação social, coerência com o compromisso e reciprocidade, como um gerente dos sonhos. Tudo dentro das fronteiras dos prompts definidos por nós. Por enquanto.
Além disso a IA também tem autonomia para interpretar se uma mensagem traz uma intenção que deve ser traduzida em um novo plano de ação, uma atualização de um existente, de uma métrica, ou simplesmente deve ser respondida conversacionalmente de forma a ajudar o usuário a executar o que já está planejado.
Colhemos o feedback e medimos a efetividade das mensagens para reeducar o modelo, de forma que ele se torne cada vez mais efetivo.
Padrão #4 – Otimização de Sistemas Completos
As limitações de “memória” dos modelos de linguagem os direcionam inicialmente para aplicações pontuais. Revisar esse pedaço de código, responder a este e-mail, atender a esse chamado de suporte.
No entanto é possível combinar e encadear modelos de forma a realizar otimizações em um nível superior. Além de revisar pedaços do código, otimizar sua arquitetura. Além de atender a um chamado de suporte, otimizar o fluxo inteiro.
Na Pannacotta o nosso desafio é o de otimizar a execução para atingir os objetivos estratégicos. Isso não seria possível apenas plugando todas as conversas a um grande modelo de linguagem. Dividimos essa tarefa em: estrutrurar estratégia em dados a partir de conversas, otimizar a estratégia aplicando modelos de IA aos dados e devolver o resultado no formato de conversas, traduzindo novamente dados em conversas.
Conclusão
Quando a inteligência passa a ser um componente amplamente disponível para a construção de software, o resultado é uma geração totalmente diferente das espécies que conhecemos. Minha aposta: categorias inteiras de software como ERP, CRM e SCM serão redefinidas e rearranjadas. O mapa de empresas criado pela Sequoia já apresenta quatro startups de IA para cada incumbente usando essa tecnologia em seus produtos existentes nas categorias de vendas e suporte ao cliente. Preencher formulários como você faz na maioria dos sistemas que usa hoje vai logo te fazer se sentir usando um ábaco para calcular.
Se você é um trabalha com design, produto, desenvolvimento está na hora de embarcar neste novo paradigma. E se é um fundador de startup e não está pensando em como a IA pode ser seu próximo co-fundador, você corre o risco de se tornar obsoleto.
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