Altman prevê a terceira fase da IA: a IA ativa possibilita a existência de agentes autônomos em segundo plano

Em um evento corporativo recente, o CEO da OpenAI, Sam Altman, apresentou sua primeira proposta sistemática para uma teoria em três fases do desenvolvimento de produtos de IA. Ele afirmou claramente que o próximo avanço do setor será a “IA proativa” — um sistema de IA que funciona continuamente em segundo plano e auxilia ativamente os usuários.

Altman dividiu a evolução atual dos produtos de IA em três estágios bem definidos. O primeiro estágio: chatbots como o ChatGPT, nos quais os usuários iniciam uma conversa para obter uma resposta. O segundo estágio: sistemas de agentes de IA com capacidade de execução de tarefas, como o Codex da OpenAI, que pode realizar tarefas específicas de forma independente, como programação. A terceira fase, que Altman acredita ser a direção mais promissora, é a “IA proativa”, mais automatizada. Ele afirmou diretamente: “Aposto que a próxima novidade será essa IA proativa em execução contínua. Se há algo para o qual vale a pena se preparar no próximo ano, é essa direção, sobre a qual estou mais otimista.”

Embora Altman tenha se referido ao atual estágio de agentes como “a categoria de produtos de IA mais popular até agora” e seu desenvolvimento tenha sido impulsionado em grande parte pelas necessidades dos clientes corporativos, os usuários têm enfrentado novas confusões à medida que a linha de produtos se expande. Muitos usuários corporativos não sabem ao certo quando usar chatbots, quando recorrer ao Codex ou às APIs, e também enfrentam dificuldades para integrar as informações contextuais necessárias e as diversas ferramentas de plug-ins. Essa questão da fragmentação de produtos levou a OpenAI a começar a pensar em soluções de integração mais profundas.

Para resolver isso, Altman revelou que a OpenAI está desenvolvendo um produto integrado, planejando fundir profundamente os recursos de agente do Codex com o ChatGPT e outras ferramentas, formando uma plataforma unificada semelhante a um “superapp”. Essa plataforma é vista como a infraestrutura para “fazer todas as outras coisas que queremos fazer”, com o objetivo de resolver os problemas atuais de produtos dispersos e altos custos de aprendizado para os usuários.

Ao mesmo tempo, as questões relacionadas aos custos da IA passaram de tópicos secundários para considerações centrais nas decisões de negócios. Altman destacou que, no início do ano, as empresas raramente discutiam os custos de forma proativa, mas agora isso se tornou uma “questão enorme” e pode ser “o segundo tópico mais importante”. Ele citou o exemplo da Uber, que esgotou todo o seu orçamento de IA apenas no primeiro trimestre. Em resposta, a estratégia da OpenAI é melhorar a eficiência dos modelos para reduzir custos e, ao mesmo tempo, criar mais valor para os clientes. “Acho que teremos muitas maneiras de ajudar nossos clientes a obter mais valor com menos investimento.”

Um desafio mais profundo reside na conscientização dos usuários. Altman admitiu que “a maioria das pessoas” não sabe como usar a IA de forma eficiente. Muitos perceberam que não têm usado a IA o suficiente e não têm aproveitado plenamente seu valor, mas o próprio aprendizado de novos métodos de trabalho apresenta uma barreira. “Não é fácil aprender novos métodos de trabalho, e o custo inicial é um pouco alto.” Mesmo que a OpenAI consiga demonstrar muitos casos de uso complexos e poderosos, a maioria dos clientes não utilizará a IA dessa forma em seus negócios reais.

A “IA proativa” é a resposta da OpenAI a esse dilema prático. Se os usuários não estiverem dispostos a aprender ativamente como usar a IA, os futuros sistemas de IA deverão ser integrados aos cenários de trabalho, rodar em segundo plano e concluir automaticamente as tarefas em torno dos usuários. A visão de Altman é que os usuários talvez nem precisem entender o que a IA pode fazer. “A OpenAI pode funcionar como um agente rodando em segundo plano, conectando todo o contexto da minha empresa? Não me obrigue a tentar entender o que ela pode fazer, apenas torne-a útil para mim.”

No entanto, essa visão também apresenta novos desafios para as arquiteturas de TI existentes. Ao contrário das janelas de bate-papo tradicionais que respondem sob demanda, um sistema de IA que funciona continuamente e acessa uma grande quantidade de dados contextuais da empresa impõe requisitos mais elevados em termos de segurança de dados, controle de permissões e mecanismos de alocação de recursos computacionais. As empresas precisam redesenhar os métodos de implantação de IA, as estratégias de segurança e a infraestrutura para se adaptarem a essa forma inteligente “sempre ativa”.