O que é nativo de IA?

À medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais presente em diversos setores, as organizações descrevem seus produtos, plataformas e fluxos de trabalho como sendo impulsionados por IA ou habilitados por IA. No entanto, o termo “nativo de IA” significa algo mais profundo e estrutural. Os sistemas aprimorados por IA dependem dela como ferramenta de suporte, enquanto os sistemas nativos são orientados por IA em sua essência.

Startups que adotam a IA como foco estratégico central podem ser consideradas nativas em IA, assim como empresas tradicionais que reorientam completamente seu modelo de negócios em torno de dados e modelos de IA. O descritor refere-se não apenas ao uso de ferramentas de IA, mas a uma abordagem fundamental na qual a IA molda a arquitetura, a tomada de decisão, a experiência do usuário e todo o ciclo de vida do sistema desde o início. Isso inclui como os dados são coletados, como as cargas de trabalho são executadas, como a latência é gerenciada e como os sistemas são dimensionados.

Mas, devido ao grande entusiasmo e investimento do setor de tecnologia em torno da IA, "nativo de IA" muitas vezes aparece como um termo de marketing em contextos nos quais pode não ser realmente aplicável. Mas o termo tem um significado realmente relevante, e compreender o que significa ser verdadeiramente nativo de IA é essencial para avaliar a atual onda de avanços tecnológicos e distinguir uma vantagem competitiva real do discurso exagerado de marketing.

Da mesma forma que "nativo para dispositivos móveis" se referia a aplicativos projetados especificamente para smartphones, em oposição ao uso em computadores, "nativo de IA" sinaliza uma relação com a IA que está incorporada de ponta a ponta em toda a arquitetura e no stack tecnológico. Podemos esperar que a utilidade do termo desapareça com o tempo à medida que a onipresença da IA avança.

O desenvolvimento de software tradicional envolve projetos construídos sobre lógica determinística e regras predefinidas por programadores humanos. Assim, realizar uma tarefa complexa com ferramentas de software pode envolver orientar manualmente um sistema de software com várias entradas de dados e ajustar parâmetros para chegar aos resultados desejados. Uma calculadora ou uma macro de planilha não tem capacidade de aprender ou se adaptar; todo o comportamento é predeterminado.

A IA, por outro lado, não exige instruções explícitas: ela "aprende" as regras por si só, avaliando muitos exemplos de uma tarefa. Aplicativos e sistemas de IA usam algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar padrões em grandes quantidades de dados, a fim de tomar decisões ou fazer previsões. Esse processo permite que eles se destaquem ao lidar com dados não estruturados e, em alguns casos, possibilita o aprendizado contínuo ao longo do tempo. Esse aprendizado depende de pipelines de processamento de dados, conjuntos de dados com reconhecimento de contexto e práticas contínuas de gerenciamento de dados.

Para que um produto ou fluxo de trabalho seja verdadeiramente nativo de IA, os recursos de IA não podem ser um complemento a um sistema existente. A IA não pode ser um componente removível. Em outras palavras, se a IA fosse removida, o produto não apenas deixaria de funcionar como previsto, como também deixaria de ser útil por completo.

Um exemplo de algo que não se qualifica como nativo de IA seria um navegador da web que usa IA na forma restrita de uma funcionalidade de acessibilidade de narração.

Por outro lado, nos projetos nativos de IA, os usuários frequentemente interagem por meio de linguagem natural, e a automação é intrínseca ao funcionamento central do produto, e não auxiliar. Esses sistemas frequentemente dependem de camadas de orquestração que coordenam modelos, ferramentas, APIs e serviços externos.

O navegador Comet da Perplexity é um exemplo de navegador nativo de IA, em que um assistente de IA está integrado à experiência, resumindo conteúdo, redigindo e-mails, comparando resultados de compras, a experiência é mediada por IA em cada etapa. Você não precisa abrir uma barra lateral para ter a experiência com IA, ela já está lá.

O Bob da IBM é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) nativo de IA de nível empresarial. Não se trata apenas de um chatbot adicionado a um editor; ele foi projetado para operar dentro do IDE e da linha de comando, indo além da simples conclusão de código ao lidar com fluxo de trabalho agêntico.

Como a arquitetura nativa de IA é construída em torno de saídas probabilísticas, iteração e adaptação, em vez das regras rígidas e processos determinísticos do software tradicional, os fluxos de trabalho não são meras versões automatizadas de processos antigos que executam todas as mesmas etapas de forma mais rápida. Processos longos de várias etapas podem ser agrupados em um único prompt, e um agente de IA pode aproveitar essa interação e executar uma série de etapas de raciocínio para concluir a tarefa. Esses agentes podem executar cargas de trabalho iniciais, como planejamento, seleção de ferramentas e avaliação, antes de produzirem resultados.

Com base nos padrões de comportamento do usuário, um sistema nativo de IA pode melhorar com o tempo, tornando-se mais útil não apenas na execução de tarefas específicas, mas na maneira como interage com o usuário em um nível fundamental.

Os recentes avanços na IA generativa aceleraram a busca por novos sistemas nativos de IA. Os modelos de IA generativa permitem que os sistemas criem texto, imagens, código e outras produções dinamicamente, possibilitando a migração para além da automação restrita em direção a sistemas de IA agêntica que raciocinam e tomam decisões de forma autônoma. A IA generativa não é apenas uma novidade, mas o núcleo cognitivo do sistema. Os sistemas inteligentes resultantes redefiniram a experiência do usuário e transformaram a interface, tornando-a mais um assistente ou copiloto em tempo real do que um painel de controle.

Os sistemas nativos de IA generativa eram geralmente restritos, pois os designers os otimizavam para tarefas específicas. Frameworks generativos consolidaram vários pipelines em arquiteturas unificadas capazes de lidar com diversos tipos de casos de uso.

Criar um sistema nativo de IA não é tão simples quanto apenas adicionar um produto de IA pronto para uso. Os sistemas nativos de IA geralmente têm perfis de custo não lineares. A coleta e o processamento dos dados necessários por si só já são uma tarefa gigantesca, assim como o treinamento, a manutenção e a orquestração de modelos ou agentes. Além disso, é necessário incorporar um paradigma de governança de IA com princípios de IA responsável, para que as implementações de IA não ameacem a missão da organização. Os sistemas de IA podem falhar de maneira desastrosa, com alucinações, falhas de raciocínio, uso indevido de ferramentas e desvio gradual do modelo.

Um sistema nativo de IA geralmente envolve a criação de um sistema abrangente de gerenciamento de IA, que fornece um framework para desenvolvimento, implementação e monitoramento contínuo de sistemas de IA. Esses sistemas mitigam os riscos da IA e incentivam a conformidade regulatória.

No entanto, vale a pena enfrentar esses desafios por dois motivos principais.

Por um lado, sistemas maduros de IA são difíceis de copiar porque a inteligência é incorporada em fluxos de trabalho, não em funcionalidades. Os fluxos de trabalho são dinâmicos e sua lógica é espalhada pelo código de orquestração e informada pelo uso histórico, ajustado por meio de tentativa e erro. Os modelos estão constantemente aprendendo a fazer as coisas melhor ao longo do tempo, e replicar essa inteligência acumulada não é um projeto simples. Além disso, essa melhoria gera retornos compostos que os softwares tradicionais não conseguem alcançar.

Estar entre os usuários e as grandes organizações que criam e mantêm modelos proeminentes oferece muitas oportunidades para agregar valor na decisão sobre quais dados são relevantes, quais ferramentas são consultadas, qual inteligência é apresentada e como. Essa camada controla o contexto e molda a inteligência, abstraindo a complexidade inerente à linguagem natural. A organização nativa de IA, funciona como uma espécie de coordenadora no ecossistema, ajudando o usuário a extrair o máximo valor possível do modelo para suas necessidades específicas. Portanto, mesmo sem possuir o modelo, essas empresas podem agregar um valor imenso.