Nos últimos anos, o mundo apostou alto nos investimentos para o desenvolvimento de inteligência artificial (IA), tendo em vista a promessa de retorno nos negócios no futuro próximo. Contudo, os aportes nas empresas que desenvolvem IA ainda não deram o resultado financeiro e prático prometido, ao menos por enquanto.
As big techs, que receberam grandes incentivos para o desenvolvimento da IA, ainda não conseguiram refletir esses investimentos em valor de mercado. Embora ocorram avanços significativos, eles são lentos e surgem “a conta-gotas”, contrariando as expectativas. Por outro lado, empresas de hardware como a Nvidia, que há anos produz processadores de alta performance essenciais para a IA, se tornaram as estrelas imprevistas da festa. Isso deixa frustrados alguns investidores das big techs — não sem razão, dado todo o alvoroço inicial.
Muitos desses investidores apostaram no futuro, porém, com a promessa de que ele chegaria no ano seguinte. A verdade é que ele não chegou. E pior: a IA não tem data para alcançar todo seu potencial. Essa enorme bolha, cheia de expectativas, ameaçou implodir. Mas as big techs reforçaram sua posição na direção da IA. E, apesar da cobrança por resultados por parte dos investidores, mantiveram os ânimos acalmados.
Na outra ponta, especialistas ao redor do mundo diziam (e ainda dizem!) que quase todas as profissões seriam substituídas pela máquina, alimentando o entusiasmo em torno da IA. Agora, passado o êxtase inicial, algumas empresas estão realocando os investimentos e o mercado começa a falar finalmente em uma possível bolha da IA. A realidade atual, com progressos muito mais morosos do que se antecipava, sugere que a tão esperada revolução da IA pode ainda estar distante.
As grandes empresas que investem no desenvolvimento de suas próprias inteligências artificiais, por exemplo, Microsoft, Meta, Amazon e Alphabet (dona do Google), mantêm até o momento equipes internas dedicadas à criação e à personalização de modelos e sistemas para atender às suas necessidades e, claro, também vendê-los no mercado. De acordo com um relatório do JP Morgan, juntas, elas vão investir US$ 108 bilhões em IA – somente em 2024.
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Desafios
Enquanto isso acontece no nível das big techs e startups unicórnios, outro movimento está ocorrendo nas fintechs e techfins. Devido aos desafios técnicos e os custos elevados associados ao desenvolvimento e à implementação dessas soluções do zero, startups do setor financeiro têm apostado no uso de ferramentas impulsionadas por IAs já existentes. Se antes essas empresas se viam no papel de liderar o desenvolvimento da tecnologia, hoje muitas já consideram e aplicam a utilização de IAs de terceiros para implementar chatbots e APIs.
Elas entenderam que era possível uma aplicação mais simplificada e mais barata de automações que poderiam, com o uso do machine learning (treinamento e aprendizado da máquina), melhorar as respostas da IA já focada naquela necessidade. Isso mudou o jogo, ao menos para empresas menores e também desenvolvedoras de tecnologia. Essa é uma mudança que representa uma reacomodação do setor em seu core de inovação financeira.
A IA é promissora e continuará recebendo aportes significativos, porém aumentará também a cobrança de resultados práticos. Isso certamente trará um estresse para as empresas que estão no rol deste tipo de investimento. Se ela irá substituir profissionais a longo prazo, ainda é incerto, pese os resultados positivos que as big techs apresentam. O certo é que, no futuro próximo, a solução simples, adaptável, agnóstica e escalável deverá dominar os setor das fintechs e techfins.
O que fica para as empresas que estão em outro patamar, distante das gigantes da tecnologia, é que elas não têm tempo e nem recursos para aguardar o desenvolvimento destas soluções altamente sofisticadas, que podem também se tornar caras e, em alguns casos, inatingíveis. Para elas, funciona o que chamamos de básico bem feito, que atende às necessidades, melhora a performance e as mantém no jogo.
*CTO na Aarin
