Em junho do ano passado, a startup Inflection AI estava em alta. A companhia de inteligência artificial (IA) fundada ex-funcionários da DeepMind, empresa de IA do Google, tinha acabado de levantar US$ 1,3 bilhão da Microsoft e dos bilionários da tecnologia Bill Gates, Reid Hoffman e Eric Schmidt para desenvolver seu negócio de chatbot.
Porém, menos de um ano depois, a maré mudou. Os cofundadores Mustafa Suleyman e Karén Simonyan deixaram a Inflection AI para trabalhar na Microsoft, que agora também tem os direitos de uso de sua tecnologia. A Inflection AI agora está concentrada em ajudar outras empresas a aprimorar suas próprias ferramentas de IA.
Esse não é o único caso em que o hype da IA caindo na real. Após 11 meses de testes públicos, a ferramenta de pesquisa de IA do Google ainda comete erros constantemente e não foi liberada para a maioria das pessoas. Novos artigos científicos estão minando algumas das afirmações mais chamativas sobre os recursos da tecnologia. O setor de IA também está enfrentando uma onda crescente de desafios regulatórios e legais.
Um ano e meio após o boom da IA, há cada vez mais evidências de que o setor está perdendo fôlego.
Os avisos drásticos sobre a IA representar uma ameaça existencial para a humanidade ou tirar o emprego de todos desapareceram em sua maioria, substituídos por conversas técnicas sobre como convencer os chatbots a ajudar a resumir as apólices de seguro ou a lidar com as chamadas de atendimento ao cliente. Algumas startups outrora promissoras já sucumbiram e o conjunto de produtos chamativos lançados pelos maiores participantes da corrida da IA - OpenAI, Microsoft e Google - ainda não conseguiu mudar a forma como as pessoas trabalham e se comunicam entre si. Embora o dinheiro continue sendo investido em IA, pouquíssimas empresas estão lucrando com a tecnologia, que continua sendo extremamente cara para construir e operar.
O caminho para a adoção generalizada e o sucesso comercial ainda parece longo, sinuoso e cheio de obstáculos, dizem executivos de tecnologia, tecnólogos e analistas financeiros.
“Se você comparar um mercado maduro a uma árvore madura, estamos apenas no tronco”, disse Ali Golshan, fundador da Gretel AI, uma startup que ajuda outras empresas a criar conjuntos de dados para treinar sua própria IA. “Estamos no estágio de gênese da IA.”
O setor de tecnologia não está diminuindo o ritmo de sua investida em IA. Globalmente, o financiamento de capital de risco em empresas de IA cresceu 25%, chegando a US$ 25,87 bilhões nos primeiros três meses de 2024, em comparação com os últimos três meses de 2023, de acordo com a empresa de pesquisa PitchBook. Microsoft, Meta, Apple e Amazon estão investindo bilhões em IA, contratando especialistas e construindo novos data centers. Recentemente, a Amazon investiu US$ 2,5 bilhões na Anthropic AI, elevando seu investimento total na concorrente da OpenAI para US$ 4 bilhões.
O imenso custo do treinamento de algoritmos de IA - que requer a execução de quantidades alucinantes de dados por meio de chips de computador caros e que consomem muita energia - significa que, mesmo que empresas como a Microsoft, a OpenAI e o Google comecem lentamente a cobrar pelas ferramentas de IA, elas ainda estão gastando bilhões para desenvolver e executar essas ferramentas.
O CEO do Google Cloud, Thomas Kurian, disse no início deste mês que empresas como o Deutsche Bank, a Mayo Clinic e o McDonald’s estavam usando as ferramentas do Google para criar aplicativos de IA. E o CEO do Google, Sundar Pichai, disse na mais recente teleconferência da empresa que o interesse em IA ajudou a contribuir para um aumento na receita da nuvem. Mas, na mesma teleconferência, a diretora financeira Ruth Porat disse que o investimento da empresa em data centers e chips de computador para executar a IA significaria que as despesas do Google seriam “notavelmente maiores” este ano do que no ano passado.
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“Estamos ajudando nossos clientes a passar da prova de conceito de IA para implementações em larga escala”, disse Oliver Parker, executivo da equipe de IA do Google Cloud. Ele apontou a Discover Financial Services como um exemplo - a empresa usou a IA do Google para criar uma ferramenta para suas centrais de atendimento que reduziu o tempo necessário para fazer cada chamada.
A Microsoft também vem divulgando o interesse em suas ferramentas de IA e diz que 1,3 milhão de pessoas já usam seu assistente de escrita de código de IA “GitHub Copilot”. Ela também está promovendo um assistente de IA de US$ 30 por mês para milhões de usuários do Microsoft Office em todo o mundo. No entanto, a empresa não tem revelado se alguma das ferramentas é lucrativa quando comparada com o custo de sua operação. Assim como o Google, a empresa concentrou grande parte de sua energia em fazer com que os clientes usassem seus serviços de nuvem para executar seus aplicativos de IA.
“Estamos descobrindo que a IA exige uma mudança de paradigma”, disse Jared Spataro, vice-presidente corporativo de IA no trabalho da Microsoft. “Não é como uma implantação de tecnologia tradicional em que a TI aciona um interruptor. As empresas precisam identificar as áreas em que a IA pode causar um impacto real e implantá-la estrategicamente nelas.”
Em outubro, a OpenAI anunciou sua própria versão da loja de aplicativos, na qual as pessoas podiam criar suas próprias versões personalizadas do popular chatbot ChatGPT, carregá-las em um mercado público e serem pagas pela OpenAI se muitas pessoas as usassem. Três milhões de GPTs personalizados foram criados, mas a empresa não informou se já pagou algum valor.
“Essas ferramentas ainda não estão difundidas”, diz Radu Miclaus, analista de IA da empresa de pesquisa tecnológica Gartner. Ele espera que isso comece a mudar em breve. “Minha expectativa é que este ano os aplicativos comecem a decolar.”
O jogo do dinheiro
Além das grandes empresas de tecnologia, uma legião de startups está tentando encontrar maneiras de ganhar dinheiro com a tecnologia de IA generativa, como geradores de imagens e chatbots. Entre elas estão a tentativa de substituir agentes de atendimento ao cliente, escrever textos publicitários, resumir anotações médicas e até mesmo tentar detectar imagens de IA falsas feitas por outras ferramentas de IA. Ao substituir trabalhadores ou ajudar os funcionários a se tornarem mais produtivos, eles esperam vender assinaturas de suas ferramentas de IA.
Muitos programadores de computador dizem que já usam chatbots para ajudá-los a escrever códigos de rotina. O uso no restante da força de trabalho também está aumentando lentamente, de acordo com o Pew Research Center. Cerca de 23% dos adultos norte-americanos disseram ter usado o ChatGPT no trabalho em fevereiro de 2024, em comparação com 18% em julho de 2023, segundo a organização de pesquisa.
“Estamos no começo”, diz John Yue, fundador da Inference AI, uma startup que ajuda outras empresas de tecnologia a encontrar os chips de computador necessários para treinar programas de IA. A IA entrará em todos os setores, mas pode levar pelo menos de três a cinco anos para que as pessoas realmente vejam essas mudanças em suas próprias vidas, disse ele. “Temos que dar uma olhada mais longa”.
A IA entrará em todos os setores, mas pode levar pelo menos de três a cinco anos para que as pessoas realmente vejam essas mudanças em suas próprias vidas
John Yue, fundador da Inference AI
Há grandes obstáculos que também podem desacelerar o setor. Os governos também aderiram ao hype da IA, e os políticos nos EUA e no exterior estão ocupados debatendo como regulamentar a tecnologia. Nos EUA, as empresas menores de IA expressaram sua preocupação com o fato de que os líderes de IA, como o Google e a OpenAI, farão lobby junto ao governo para dificultar a concorrência de novos participantes.
Na Europa, os detalhes finais da Lei de IA da União Europeia estão sendo elaborados e prometem ser mais restritivos do que as empresas estão acostumadas. Uma das maiores preocupações que Golshan ouve de clientes é que as novas leis de IA farão com que seus investimentos sejam um desperdício no futuro. Uma série de ações judiciais também foi iniciada contra a OpenAI e outras empresas de IA por usarem o trabalho e os dados das pessoas para treinar sua IA sem pagamento ou permissão.
Embora a tecnologia continue a se aprimorar, ainda há problemas evidentes com a IA generativa. Descobrir como garantir que modelos supostamente confiáveis não criem informações falsas tem incomodado os pesquisadores. Na grande conferência de computação em nuvem do Google, realizada no início de abril, a empresa ofereceu uma nova solução para o problema: os clientes que usam sua tecnologia para treinar modelos de IA agora podem permitir que seus bots verifiquem os fatos por conta própria, simplesmente pesquisando coisas na Pesquisa Google.
Algumas afirmações sobre a capacidade quase mágica da IA de realizar tarefas de nível humano também foram questionadas. Um novo artigo de pesquisadores da Universidade de Massachusetts, da Adobe, do Allen Institute for AI e de Princeton mostrou que os modelos de IA cometiam rotineiramente erros factuais e erros de omissão quando solicitados a resumir documentos longos. Outro artigo recente sugeriu que uma afirmação de que a IA era melhor do que a grande maioria dos seres humanos na redação de exames jurídicos foi exagerada.
O grande aprimoramento da tecnologia de IA apresentado pelo ChatGPT que deu início ao boom veio da OpenAI, que alimentou um algoritmo de IA com trilhões de frases da internet. As IAs subsequentes do Google, OpenAI e Anthropic adicionaram ainda mais dados da web, aumentando ainda mais os recursos. Vendo esses aprimoramentos, alguns pesquisadores famosos de IA aumentaram suas previsões de quando eles acham que a IA ultrapassaria a inteligência de nível humano. Mas as empresas de IA estão ficando sem dados para treinar seus modelos, o que levanta a questão de saber se o aprimoramento constante da capacidade de IA atingirá um patamar.
O treinamento de modelos de IA maiores e melhores tem outro ingrediente crucial: eletricidade para alimentar os armazéns de chips de computador que processam todos esses dados. O boom da IA já deu início a uma onda de construção de novos data centers, mas não está claro se os EUA serão capazes de gerar eletricidade suficiente para operá-los. A IA, juntamente com o aumento de novas instalações de fabricação, está elevando as previsões de quanta eletricidade será necessária nos próximos cinco anos, disse Mike Hall, CEO da empresa de software de gerenciamento de energia renovável Anza e veterano de 20 anos no setor de energia solar.
“As pessoas estão começando a falar sobre uma crise, será que teremos energia suficiente?” disse Hall.
Ethan Mollick, professor associado da Universidade da Pensilvânia que estuda IA e negócios, diz que os executivos das empresas estão percebendo os benefícios da IA para seus negócios nos primeiros experimentos e testes e agora estão tentando descobrir como inseri-la em suas organizações de forma mais ampla.
Alguns deles estão preocupados com a possibilidade de suas ferramentas de IA se tornarem obsoletas devido a novas tecnologias lançadas no futuro, o que os deixa hesitantes em investir muito dinheiro no momento, disse ele. A OpenAI deverá revelar seu mais recente modelo de IA nos próximos meses, oferecendo potencialmente um conjunto totalmente novo de recursos, disse Mollick.
“O ritmo da tecnologia não parou de fato”, disse ele. “Mas vai levar algum tempo para se propagar.”
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