João Pedro Brasileiro, Martha Gabriel e Rodrigo Amantea explicaram como a velocidade de implantação de tecnologias cada vez mais poderosas exige a mudança de mentalidade dos novos empreendedores

 

Leandro Steiw

 

A inteligência artificial (IA) está impactando a forma como as empresas nascem, crescem e são bem-sucedidas na resolução de problemas dos consumidores. A masterclass “IA e as Transformações no Mundo das Startups”, realizada pelo Insper no dia 24 de junho, reuniu personalidades destacadas no cenário digital para discutir as tendências no setor.

Participaram da conversa João Pedro Brasileiro, diretor executivo da plataforma de inovação corporativa Innovation Latam; Martha Gabriel, engenheira, escritora, futurista e consultora em negócios, tendências e inovação; e Rodrigo Amantea, head do Hub de Inovação e Empreendedorismo Paulo Cunha e professor do Insper. A mediação da masterclass foi de Tadeu da Ponte, coordenador executivo do Admissions Office da escola.

O aumento da velocidade da transformação causada pela tecnologia não é apenas sensação, acredita Martha, mas uma demonstração de que as novas ferramentas são poderosas e criam o caminho da próxima tecnologia poderosa. Ela disse que tem sido assim desde o início da história da humanidade, como no domínio da fala, da agricultura e da transmissão das novas técnicas e habilidades. “Quem trabalha na área e estava acostumado com a aceleração num certo grau percebe que agora está muito maior, e não é à toa que a gente está se sentindo sufocada”, afirmou.

Para Brasileiro, a curva de desenvolvimento recente da IA generativa demonstra a constatação de Martha. “A IA generativa é diferente das outras tecnologias porque está na mão de todo mundo — às vezes você não precisa nem digitar os prompts e fica só conversando com a IA — e as ferramentas também estão mais integradas”, disse ele. “E, para a formação de startups, essa velocidade também tem acelerado, porque antes você demandava fortemente de uma equipe de desenvolvedores dedicados a testar bugs e hoje vem uma tendência muito forte de ferramentas low code e no code, que possibilitam que qualquer um consiga explorar os seus primeiros aplicativos. Alguém com visão de negócio que entenda um pouquinho de tecnologia, com uma ferramenta dessas, pode lançar um produto mínimo viável em 15 dias no mercado, às vezes menos a depender do tipo de complexidade.”

A questão é que não se faz inteligência humana ou artificial sem dados, ressaltou Martha. “O cérebro humano tem capacidade de processamento, mas mesmo supersaudável não processa nada se não tiver dados”, afirmou. “Por que começou a ter IA mais forte a partir de 2010? Porque a gente começou a ter sistemas com processamento no mais alto grau. Só que sem dados ninguém aprende. Inteligência é aprender. E aí está o x da questão, porque existem dados de tudo quanto é jeito. O primeiro problema é o enviesamento de dados — garantir que está usando dados de qualidade é fundamental. O segundo é a segurança e a privacidade de dados. Você não vai compartilhar dados sensíveis da sua organização enquanto não tiver a garantia que a plataforma dará segurança de que os seus dados são seus.”

Martha falou em mudança na mentalidade sobre o valor do produto final. “O que passa a ter valor é a origem da cadeia”, disse ela. “O século 20 foi da automação mecânica, que mexeu com todos os sistemas produtivos mecânicos da humanidade. Tudo era feito por artesãos. Com a automação industrial, o produto final passou a ter melhor qualidade em várias das dimensões e um custo muito menor se reproduzido em escala. O valor da cadeia foi deslocado para quem faz a patente, o design e o sistema produtivo. Agora está acontecendo exatamente a mesma coisa com sistemas de produção cognitiva. Onde tem valor agora? No prompt. A gente já tem um movimento de registrar não mais o produto final, mas os prompts. Então, há uma mudança de regra de jogo todo dia, e é preciso ter visão de futuro e saber jogar esse jogo, senão você vai ficar tentando resolver o problema errado.”

Na opinião de Amantea, o grande desafio é criar uma ética de conexão da tecnologia como resolução legítima de problema. “Algo que talvez corrobore com essa curva ascendente é a facilidade de uso com voz e texto, que populariza”, afirmou ele. “Dentro dessa reflexão, também entra um pouco o que é empreender e o que é criar uma startup focada em IA. Há duas lentes que a gente poderia explorar. Uma é independente do negócio. O produto final não é uma solução de inteligência artificial, mas que já vem com a IA incorporada. E, em alguns casos, o produto da startup é uma solução de IA. Como a gente olha para esses negócios e avalia o real potencial de virar realmente uma startup de sucesso? É impressionante como isso virou uma agenda das empresas. Será que toda startup de IA vai sobreviver ou será que estão fazendo um trabalho muito básico que, daqui a pouco, a própria equipe da empresa saberá fazer?”

Martha argumentou que, no futuro, toda empresa será uma empresa de tecnologia que faz algo. “As startups percebem onde tem um problema específico para toda uma cadeia e resolvem”, disse ela. “Não vai ter caminho que seja competitivo se você não usar uma das formas da IA. A popular agora é a IA generativa, mas existem outras formas de IA que já estavam aí e são tão importantes quanto ou mais do que a IA generativa. No Vale do Silício, todo ano sai a lista dos top 10 motivos pelos quais as startup fracassam, e sempre entre o 1 e o 2 está a falta de dinheiro. Óbvio: é no ‘product fit’. Fazer algo que não é necessário. É o estigma de se apaixonar pela solução, e não pelo problema. E o problema muda muito rápido agora.”

Como já é possível copiar ferramentas e modelos de negócios dos Estados Unidos e da Europa, algo dificílimo em tempos passados, mudou a receita do sucesso para o lançamento de novos produtos, de acordo com Brasileiro. “Hoje, o diferencial é a estratégia da startup de ‘go to market’: a tecnologia é igual e começa igual para todo mundo”, disse. “Toda a estratégia deve conseguir colocar o pêndulo com mais força em estratégia comercial de marketing de parceria e de ecossistema. A Apple tem o ecossistema dela e consegue monetizar no aplicativo, na loja, na nuvem. Quando consegue construir uma comunidade de usuários ou de clientes engajados, você acaba conquistando um diferencial de posicionamento de marca de empresa, consegue gerar receita num maior prazo e criar o efeito porco-espinho: começa a se proteger dentro da sua própria rede.”

Para Martha, em relação às grandes empresas tradicionais, as startups tinham a vantagem de ter uma estrutura mais ágil para conseguir rapidamente testar soluções mais focadas. “Com a IA generativa, você não precisa ter investimentos grandes em equipes e traz as ferramentas de ponta tanto para as empresas tradicionais quanto para a startup”, afirmou ela. “Uma das questões levantadas no Vale do Silício é se as startups agora têm alguma vantagem competitiva de velocidade, porque as empresas que não tinham começam a ter. Se implementarem talentos internos muito rapidamente, essas empresas conseguem estar nesse cenário. Algo bem interessante para o cenário de empreendedorismo é que, da mesma forma que no começo da internet havia muitas soluções de muitas coisas que acabaram virando poucas empresas que dominaram determinados setores, também há uma tendência de acontecer domínio de determinados players que vão saber jogar o jogo de uma maneira mais ampla.”

As decisões sobre o uso da IA dependem do cruzamento entre a importância estratégica da tecnologia para a empresa e a disponibilidade de conhecimento técnico entre as suas equipes, segundo Brasileiro. A existência de um ou de todos influencia na decisão de desenvolver uma solução caseira ou contratar alguém para desenvolver. Como em tudo, há limitações. “O que barra o desenvolvimento de IA generativa dentro de grandes empresas é o compliance, porque você está mexendo com dados”, disse Brasileiro.

Amantea explicou que o processo de formação de empreendedores no Hub de Inovação enfatiza a descoberta do cliente e a recomendação de uso intenso da IA nessa pesquisa. “A adequação do produto ao mercado força também a se apaixonar mais pela possibilidade do que pela solução como acontece normalmente, que vejo como um dos problemas no processo empreendedor”, afirmou ele. “Às vezes, a gente acha que tem que criar uma grande ferramenta maluca que vai ser ‘one to one’ e isso é muito difícil de fazer do ponto de vista tecnológico, além de que ela fica obsoleta muito rápido. Se você mira fazer negócio no B2B com corporate, imagina que o corporate também está pensando em fazer IA dentro de casa. Então, usa a régua de prontidão tecnológica da Nasa: coisa que está muito comoditizada e fácil de usar o corporate vai fazer dentro de casa. Uma startup dessas vai durar seis meses.”

Entre outras recomendações de uso da IA, Brasileiro sugeriu para os empreendedores em startups a formação de times compostos por agentes. “Na minha visão, o ser humano foi feito para desenvolver negócio e ideia, e a máquina foi feita para trabalhar”, disse. “Aproveitem que a gente está no momento certo e temos uma boa janela de oportunidades.”

Nessa linha de raciocínio, Martha complementou: “O Kevin Kelly (editor executivo da revista Wired) fala que máquinas são para respostas, e humanos, para perguntas. Eu adoro e publico muita estatística. Num ponto comum entre essas estatísticas, os dois principais desafios sempre são treinamento de pessoas e tecnologia, independentemente de ser uma startup ou uma grande organização. Não é só a habilidade das pessoas em usar a tecnologia, mas também de pensamento crítico de colaboração, de negociação e de habilidade de comunicação. No mundo tecnológico, se você não sabe usar a tecnologia, você está fora do eixo e das oportunidades”.