O avanço da inteligência artificial generativa nas grandes empresas já é evidente e aparente. Com isso, o cenário está ficando mais difícil para as startups que trabalhavam com a IA tradicional e agora precisam migrar para a IA generativa: “A realidade é que muitas empresas grandes de IA estão ganhando dinheiro e as startups estão perdendo investimento. Muitas startups de bots estão fechando as portas, por exemplo”, disse Luiz Ardilla, diretor de IA da NTT Data.
“Muitas startups estavam acostumadas a trabalhar com IA monolítica. Pegavam um nicho de trabalho e criavam um arsenal de ferramentas para criar soluções (para as empresas). A realidade é que agora, em muitos casos, a companhia não precisa mais fazer isso. Se olharmos as grandes empresas de IA, elas estão lucrando com a IA generativa. Por outro lado, o investimento em startups de IA caiu no último trimestre. É difícil criar produtos que competem com os grandes do mercado”, completou em evento realizado no Cubo, nesta sexta-feira, 27.
Para Carolina Riley, head de VC e startups na AWS, a camada de atendimento foi a primeira a ganhar com a chegada de soluções de IA generativa. Mas também lembra que a tecnologia avançou e começou a ser implementada dentro das empresas, com soluções como copilotos e estruturação de dados internos.
Como agravou o cenário?
Riley recorda que um dos problemas das startups está ligado ao movimento de digitalização a partir da pandemia de Covid-19. Isso trouxe “momentos de investimento e animação em startups”, mas depois regrediram por falta de liquidez com a crise econômica e inflacionária global, mas estão voltando a crescer.
Para o executivo da empresa de consultoria tecnológica, uma série de barreiras foram caindo com a entrada da IA generativa, como a necessidade de grande capacidade de dados, tecnólogos com vasto conhecimento e especialistas de negócio. Em sua visão, a IA generativa democratiza a tecnologia e permite às empresas não terem grande capacidade de dados e técnicos.
“IA generativa não precisa ter dados para criar. No máximo, um ou dois dados para servir como exemplo permitem que façamos uma solução completa partindo do zero”, disse Ardilla. “Muitas coisas que queríamos fazer no passado, e eram complicadas, agora ficam simples. Um exemplo são os modelos generativos bimodais (imagem mais texto). Antes, eu precisava pegar os dados e treinar. Agora tem modelos prontos”, afirmou.
“Outra coisa é que LLM está virando commodity. Por exemplo, o Bedrock, da AWS, já pega diferentes modelos-base de LLMs e as empresas não precisam ficar só no GPT. Pode ir para Google e Microsoft. Poderemos rodar modelos grandes para empresas e modelos menores, com menos energia, que podem ficar no celular. LLM está explodindo, mas não é problema. Tenho que escolher apenas. E preciso de uma pessoa que entenda o problema de negócio para fazer as perguntas certas. Isso muda o jogo e democratiza o acesso à IA”, completou Ardilla.
Outro problema observado é o consumo de tecnologia para desenvolver aplicações de IA generativa. Marcel Saraiva, gerente de vendas da NVIDIA, atenta que das 15 mil startups de inteligência artificial que sua companhia observa globalmente, o consumo médio de unidades de processamento gráfico (GPU) saltou de 40 para criar aplicações de IA tradicional para 1,5 mil na IA generativa. Esse crescimento acontece, pois algumas companhias perceberam que precisam entregar com rapidez suas aplicações e não podem ficar para trás no mercado, relatou o executivo.
Qual o caminho?
Com o mercado de IA generativa afunilando para as startups, Saraiva afirmou que o segredo para essas empresas está na combinação e na diversidade de tecnologias. Deu como exemplo o caso recente do projeto Metaindústria que a NVIDIA participa ao lado de ABDI e SPI, além do caso de uso da BYD na China: “Trouxemos a plataforma Omniverse para eles, a BYD trabalhou com a agência de publicidade para fazer o vídeo de um carro que ainda não foi fabricado. Eles deram o asset digital para a agência (WPP), levaram para uma ferramenta colaborativa da NVIDIA e conectaram com IA generativa. Em três segundos geraram a imagem que era bem próxima da realidade”, explicou.
A executiva da AWS acredita que ainda há espaço para startups, mas aquelas que fazem modelos de fundação de IA generativa e que podem trazer um diferencial para o mercado. Em muitos desses casos, as novas entrantes recebem dinheiro das grandes empresas em ‘stealth mode’, ou seja, o capital injetado não é divulgado publicamente. Lembra ainda que a própria Amazon, controladora da AWS, tem investido em empresas de IA, como Anthropic.
Para Ardilla, da NTT, o caminho será se diferenciar e oferecer ‘personalização’. Deu como exemplo Lore, o chatbot de dica de beleza que a sua companhia fez para a L’Oreal.
