Artigo escrito pelo CEO da Microsoft, Satya Nadella,

CEO da Microsoft, Satya Nadella escreveu um artigo, Esse tipo de artigo é que vale a pena ler, não vá ver a maioria dos artigos escritos por IA no Zhongtui.

Satya:

Venho refletindo sobre a direção futura do desenvolvimento das empresas em um ambiente econômico impulsionado pela inteligência artificial.

Essa transformação é completamente diferente de qualquer mudança de plataforma anterior. No passado, usávamos sistemas digitais para alavancar o capital humano. Agora, pela primeira vez, podemos estabelecer um ciclo cognitivo genuíno entre humanos e sistemas digitais. Isso é revigorante, pois muda completamente nossa compreensão do trabalho dentro das empresas.

O ponto crucial não está em certas ferramentas ou sistemas digitais e seu uso, mas em como as organizações continuam aprendendo, construindo propriedade intelectual, diferenciando-se e prosperando em um mundo onde modelos de IA podem absorver continuamente o conhecimento especializado humano e organizacional e transformá-lo em commodity.

Cada empresa deve construir o que chamo de capital humano e capital token. O capital humano inclui o conhecimento, julgamento, rede de relacionamentos, criatividade e capacidade de reconhecimento de padrões dos funcionários, enquanto o capital token é a capacidade de IA construída e possuída pela empresa.

Importante: à medida que o capital token cresce, o valor do capital humano não diminui, apenas aumenta! Acredito que a proatividade humana será a força motriz do crescimento do capital token. Os humanos estabelecem metas ambiciosas, conectam informações de diferentes áreas, constroem redes de relacionamentos e identificam os padrões mais importantes. Sem a orientação humana, os computadores ficam andando em círculos. Isso significa que a verdadeira oportunidade não está em escolher o melhor modelo, mas em construir um ciclo de aprendizado baseado em modelos que permita ao capital humano e ao capital token crescerem de forma composta. Você pode terceirizar uma tarefa, ou até mesmo um emprego, mas nunca pode terceirizar o aprendizado. O futuro da empresa reside em compor esse aprendizado entre pessoas e IA.

Isso requer uma abordagem arquitetônica totalmente nova, onde cada empresa possa construir sistemas inteligentes que melhorem continuamente ao longo do tempo, mantendo controle sobre sua propriedade intelectual. As empresas devem ser capazes de substituir modelos “genéricos” existentes sem perder o conhecimento especializado dos “veteranos da empresa” incorporado em seu sistema de aprendizado. Este será o “teste” crucial para o controle e autonomia corporativa na era futura.

As empresas precisam transformar seus próprios fluxos de trabalho, conhecimento de domínio e julgamento acumulado em sistemas de IA, e fazê-los melhorar a cada uso. Avaliações privadas devem capturar se o modelo está realmente melhorando em resultados críticos para o negócio (e não apenas benchmarks externos!). Ambientes de aprendizado por reforço privados devem permitir que o modelo cresça com base em dados reais dentro da organização. Sua base de conhecimento torna a memória institucional consultável e aumenta a eficiência do uso de tokens.

Esse ciclo se tornará a nova propriedade intelectual da empresa. Eu o comparo a uma máquina de escalada. Ao contrário da maioria dos ativos, ele tem efeito de juros compostos. Cada melhoria no fluxo de trabalho gera melhores sinais de treinamento, acelerando a acumulação de conhecimento tácito exclusivo da empresa. As empresas que construírem esse ciclo cedo terão vantagens difíceis de replicar, independentemente de qualquer nova capacidade de modelo único que surja.

O que menos queremos ver é todos os setores e empresas entregarem valor a alguns poucos modelos que tudo capturam. Se todo valor estiver concentrado nas mãos de poucos modelos, o sistema político-econômico absolutamente não tolerará. A sociedade jamais permitirá que o futuro da IA esvazie setores inteiros.

Pense no que aconteceu na primeira fase da globalização: a terceirização esvaziou economias industriais inteiras. Na superfície, os números do PIB pareciam bons, mas a transferência de indústrias foi real, e suas consequências ainda são visíveis. Não podemos deixar que esse padrão se repita na era da IA, com alguns sistemas de IA capturando todos os benefícios econômicos, enquanto setores inteiros veem seu conhecimento ser commoditizado e, no final, completamente destruído.

Acredito que nossa principal prioridade deve ser construir um ecossistema de ponta, e não apenas um modelo de ponta, para que o valor possa fluir amplamente por todas as empresas, setores e países. Nesse ecossistema, cada organização pode ter um ciclo de aprendizado que codifica seu conhecimento institucional, acumulando continuamente seu capital humano e capital token.

Desde cedo, mantenho a convicção de que as plataformas podem criar valor adicional maior do que o valor que elas mesmas podem fornecer, e que cada empresa pode inovar continuamente e criar seu próprio valor.

Quando isso acontece, as empresas não só criam valor para si mesmas, mas também para a economia ao redor. O conhecimento especializado dos funcionários será elevado, seu julgamento será incorporado em sistemas replicáveis e escaláveis, e as empresas e comunidades ao redor se beneficiarão.

É assim que as empresas criam valor para si mesmas e para a economia mais ampla. E este é o equilíbrio estável que devemos construir juntos.