Não teremos um ChatGPT brasileiro, mas podemos ter soberania com aplicações de IA, diz Manoel Lemos
Curador de inteligência artificial do São Paulo Innovation Week alerta que as empresas brasileiras precisam abraçar a tecnologia para que não sejam meras usuárias da tecnologia americana ou chinesa; leia entrevista
Na era da inteligência artificial (IA), o investidor de startups Manoel Lemos afirma que o Brasil tem oportunidades para se tornar relevante na área ao adaptar o uso da tecnologia para setores específicos, como o agronegócio ou os serviços financeiros. Porém, não vê o País criando um ChatGPT próprio devido ao alto custo envolvido no treinamento desses modelos.
"Quando falamos de soberania e inteligência artificial para o Brasil, não podemos colocar nessa conta só treinamento de modelos fundamentais generalistas. Temos de colocar o outro lado também: ter as condições de criar as capacidades no Brasil para usar direito a IA", diz Lemos.
Membro do conselho de administração da S.A. O Estado de S. Paulo, Lemos é o curador do conteúdo de inteligência artificial do São Paulo Innovation Week, uma parceria entre o Estadão e a Base eventos.
Morador do Vale do Silício, o investidor afirma ainda que está de olho em empresas que usam a IA para acelerar diversos mercados e que prepara um novo fundo para investir em startups, inclusive nas brasileiras.
Lemos tem um longo histórico no mercado de tecnologia. Ainda em 2008, vendeu a plataforma chamada BlogsBlogs para a Editora Abril, na qual foi diretor de tecnologia por seis anos até se tornar sócio da Redpoint Ventures. O fundo de capital de risco investiu em startups como Creditas, QuintoAndar e Wellhub. Agora, Lemos prepara um novo fundo de investimentos chamado HeyHo Ventures.
O São Paulo Innovation Week será realizado entre os dias 13 e 15 de maio, na Mercado Livre Arena Pacaembu e na Fundação Armando Alvares Penteado (Faap), e assinantes do Estadão podem comprar ingressos com 35% de desconto: para adquirir o passaporte para os três dias de evento. Não assinantes podem acessar este link.
Leia os principais trechos da entrevista a seguir.
O mundo mudou desde que a OpenAI tornou público o ChatGPT. Depois disso, vimos a chegada de Gemini, Perplexity, Claude AI e Grok. Como você vê o Brasil diante da ascensão da inteligência artificial?
O Brasil é muito rápido em adotar tecnologias. Não temos medo de usar coisas novas, especialmente na vida pessoal. Por outro lado, o que é uma preocupação é que o desenvolvimento dessas tecnologias começou a se mostrar muito caro. É muito caro fazer o trabalho nas camadas mais fundamentais, que são os modelos de IA. Não estamos preparados nem temos o nível de investimento necessário para criar essas tecnologias. Então, é uma mistura de coisas. São muitas as possibilidades que isso abre para aplicarmos a IA no Brasil, seja nas nossas vidas, seja nas empresas. Por outro lado, temos de tomar cuidado para que esse gap (brecha) não vire um problema. A priori, eu não vejo ele como um problema. Mas se não abraçarmos a tecnologia do jeito certo, pode ser que o gap aumente em vez de diminuir.
Os investimentos necessários para criar um modelo de inteligência artificial são vultosos, passando das centenas de milhões de dólares. O Brasil tem chance de criar uma ferramenta como essa ou ele está fadado a ser apenas um consumidor, assim como outros países do sul global?
São dois mundos. Quando falamos do treinamento desses modelos fundamentais mais generalistas como são os da Anthropic e da OpenAI, eles são, de fato, muito caros para serem treinados. Há quem fale em US$ 1 bilhão para fazer um ciclo de treinamento de um modelo desses. São três insumos necessários. É preciso ter a capacidade computacional, viabilizada pelas GPUs (placas de processamento gráfico), energia e dados. Isso além do conhecimento técnico e time especializado. Competir nessa camada não é um jogo que vai dar para a gente jogar porque não temos investimento para isso. Por outro lado, tem outros aspectos do mundo de inteligência artificial que são os datasets proprietários e o conhecimento de certos domínios do problema. Nessas áreas, podemos fazer treinamentos e criação de modelos que não são necessariamente esses modelos super generalistas, mas aplicações mais específicas.
Nisso, tem uma oportunidade gigante para o Brasil em certas áreas, como no mundo do agro ou nos serviços financeiros. Poderemos fazer coisas muito interessantes sem necessariamente o mesmo padrão de investimento dos modelos generalistas, que vão ficar nas mãos de poucas empresas. Estamos vendo até uma dualidade. Temos os modelos chineses e os modelos dos Estados Unidos. Então, de onde você vai conseguir recurso suficiente para fazer isso?
Quando falamos de soberania e inteligência artificial para o Brasil, não podemos colocar nessa conta só treinamento de modelos fundamentais generalistas. Temos de colocar o outro lado também: ter as condições de criar as capacidades no Brasil para usar direito a IA. O pior risco que podemos correr é não fazer essa segunda parte, porque não nos beneficiaríamos de todo o potencial que a inteligência artificial traz nesse momento. Não vai dar para brincar nessa frente de competir com as grandes empresas de IAs generalistas, e temos de entender isso. Isso não quer dizer que vamos ficar como usuários, tem muita coisa para fazer localmente e temos capacidade para isso.
O uso de soluções de IA tende a aumentar a produtividade no Brasil ou o País pode perder essa onda?
Temos uma oportunidade gigante. Uma das dores que temos como país é a ineficiência. Mas devemos nos perguntar se não estamos colocando pouca tecnologia para tornar as coisas mais eficientes em indústrias. A inteligência artificial abre uma porta para trazer muitos ganhos de eficiência. Isso vai esbarrar em quase todas as áreas da economia. Porém, isso não vem automaticamente, não vem de graça. Temos trabalho para ser feito para capturar esse valor, tanto em infraestrutura quanto em cultura. Precisamos fazer testes e adotar o que dá certo. O potencial da IA está democratizado, de certa maneira, para todo mundo e os ganhos virão para quem fizer o trabalho. Isso serve para o Brasil como país, para uma empresa e até para o dia a dia de uma pessoa.
Pensando em IA, quais funções devem ser mais impactadas no curto prazo nas empresas brasileiras?
Antes da IA generativa, a automação era de coisas claramente mecânicas e repetitivas, ou seja, ela não era dependente de conhecimento. Isso talvez tenha sido a primeira onda de automação. Com a IA generativa e o funcionamento por linguagem natural, que traz mais flexibilidade ao que é possível fazer, estamos vendo que o espaço de aplicação aumentou bastante. Muitas coisas que antes eram muito difíceis de fazer de maneira computacional, agora passaram a ser possíveis.
O que pode ser automatizado agora?
Um exemplo é produção de conteúdo. Há 10 anos, se falava disso, mas todas as soluções eram muito ruins. Tudo que você fazia com computação nessas áreas era bastante limitado. Com a chegada da tecnologia de LLMs, passamos a fazer isso de uma maneira melhor, e está melhorando a cada dia. Com isso, muito mais áreas serão impactadas. Eu assumo que todas as áreas vão ser impactadas pela IA, algumas mais diretamente e outras que serão afetadas com o passar do tempo.
Eu gosto de separar o uso da IA em três etapas. A primeira é resolver tarefas de uma determinada função que podem ser resolvidas com IA para ter menor custo, mais velocidade e, talvez, maior precisão. O foco é na eficiência. Isso está nas áreas de suporte e vendas, e em alguns tipos de produção de conteúdo. Mas o ganho, embora significativo, é limitado. A próxima etapa é usar a IA para mudar a maneira de trabalhar.
Um exemplo simples: a empresa tem uma área de atendimento personalizado para um perfil de cliente e isso só podia ser feito por pessoas. Talvez agora seja possível fazer isso com IA. Com ela, a escala é completamente diferente. Se isso era restrito a uma pequena parcela dos clientes, agora pode ser oferecido a muito mais gente. A terceira etapa é quando as coisas começam a ficar mais interessantes, que é quando o negócio é repensado. Posso repensar a maneira como interajo com o usuário, a forma que entrego valor a ele e começa uma transformação dos negócios com a tecnologia.
A IA pode ajudar empresas brasileiras a competir globalmente ou tende a ampliar a desigualdade com players internacionais?
A IA democratiza o tipo de coisa que você pode fazer de certa maneira. Em soluções de IA generativa, um corpo de conhecimento foi comprimido e colocado de forma usável por qualquer pessoa. É um nivelamento interessante. Mas tem muito trabalho que deve ser feito dentro de casa (nas empresas) para usar bem a IA. É preciso entender a tecnologia, preparar a sua infraestrutura, reparar a forma de trabalhar e repensar como a organização vai funcionar. Esse trabalho ela não faz sozinha. Se isso não for feito, a empresa vai ficar limitada ao ganho que todos terão, porque não houve nenhum trabalho para capturar valor para o negócio. A IA deixa o jogo mais interessante para quem quiser jogar de verdade. Esse é o outro lado da moeda.
Segundo um estudo da Endeavor, entre os 25 unicórnios brasileiros, 60% tinham uma tese doméstica quando atingiram essa marca. Pelo fato de o Brasil ser um país continental, as startups brasileiras estão olhando muito para dentro e pouco para o mercado global?
Isso é natural. Sou investidor há quase 20 anos, falo com muitos empreendedores e a maior parte das nossas empresas basicamente estavam atuando no mercado brasileiro. Eram poucas as empresas que atuavam globalmente porque era interessante montar um grande negócio no Brasil. Mas o outro lado da moeda também é verdadeiro. Quando você olha mercados que naturalmente são menores, como Israel, é muito comum a empresa nasça já pensando em internacionalização. Dito isso, está aumentando o número de fundadores de empresas no Brasil montando projetos que têm a ambição de serem globais desde cedo. Para certas indústrias, é mais fácil fazer isso — especialmente quando não há dependência de características locais.
Por quê?
Por exemplo, uma empresa numa indústria regulada que atua em um tipo específico de crédito no Brasil não necessariamente tem um modelo de negócio fácil de replicar globalmente. Por outro lado, em software, os problemas podem ser mais globais. Temos cada vez mais empresas pensando globalmente, e estou olhando muito para isso no Vale do Silício. Eu vim para cá para me aprofundar em inteligência artificial e estou me preparando agora para montar um fundo novo para investir em empresas do vale. Estou surpreso com a quantidade de bons fundadores que já fundaram empresas no Brasil no passado e que agora estão montando a segunda ou terceira startup com foco global desde o começo. Não só brasileiros, tem muitos fundadores do ecossistema da América Latina fazendo isso. O bom empreendedor brasileiro não tem razão nenhuma para não acreditar que vai conseguir fazer uma empresa global. Serão outros desafios e outro tipo de competição. Mas estamos vendo mais disso, o que é uma história boa para o nosso ecossistema.
Os investidores de capital de risco ficaram mais seletivos depois da euforia de 2021. O que se diz no mercado é que não dá mais para captar investimento apresentando um modelo de negócios no PowerPoint. Na sua visão, o que uma empresa de tecnologia precisa para conseguir captar investimentos?
É bastante cíclico, são ondas. Tem momentos que o mercado tem mais euforia. Agora, estamos vendo um pedaço grande do capital sendo direcionado a empresas que trabalham com inteligência artificial de alguma maneira. No Vale do Silício, tem de tudo acontecendo, desde empresas captando rodadas muito grandes ainda no PowerPoint, sem quase nada montado, contanto que o time tenha um histórico interessante. Mas não é que o investidor está cegamente colocando dinheiro em qualquer projeto. Então, depende muito do setor que você está e do momento. Na média, especialmente para empresas que não estão nesses setores super quentes, ficou mais difícil captar investimentos. É preciso provar mais por que vale a pena receber um investimento daquele investidor.
Agora, devemos entender também que, quando falamos de venture capital (capital de risco), há um espectro de estágios. As empresas são avaliadas de acordo com o estágio que elas estão. Não dá para esperar de uma companhia em estágio inicial ter um monte de dados concretos de receita porque não vai existir. O que está mudando é que, dependendo do estágio, o que se espera daquela empresa ficou mais rigoroso. Mas não ache que não tem coisa maluca acontecendo, especialmente se você tem um time bem preparado, focado em IA. Tem todo tipo de história acontecendo. Porém, em geral, os fundos estão mais conscientes sobre certas características que gostariam de ver nas empresas.
Quais são os erros mais comuns que os executivos cometem quando tentam adotar inteligência artificial nas empresas?
Há uma percepção de que IA é um negócio mágico para resolver todos os problemas de maneira muito fácil. Isso não é bem verdade. Quando a empresa começa um projeto com isso na cabeça, é muito fácil se frustrar e eventualmente até ficar com a impressão ruim de que esse negócio não funciona. Esse é um erro comum: não entender que existe uma curva de aprendizado e de capacitação para poder começar a aproveitar os benefícios dessa nova tecnologia. O outro erro é que existem alguns pré-requisitos para fazer um bom uso da IA. Por exemplo, como estão seus dados? Os dados são um elemento fundamental para fazer qualquer coisa relacionada à IA. Se você não estiver com os dados bem preparados, dependendo do que for fazer, os resultados serão ruins.
Outra coisa é não mudar a cultura da empresa. Você precisa entrar sabendo que a mudança rápida é a natureza do jogo. Quem testou uma determinada solução de IA há seis meses e não teve um resultado precisa continuar testando porque a IA de agora é completamente diferente. Outro erro também que eu vejo muita gente cometendo é esperar a próxima geração da IA. Esperar ter um custo caro de aprendizado. Tem de começar a fazer algum uso o mais cedo possível para começar a desenvolver as habilidades dentro da empresa. Não tem bala de prata para resolver a IA nas empresas. É uma mistura de mentalidade, entender o que está acontecendo, vontade de usar, testar e aos poucos ir evoluindo.
Você tem um histórico de antever tendências e investir nelas. Qual deve ser a próxima evolução tecnológica que vai chamar a atenção de consumidores e também dos investidores de venture capital?
O que está ficando muito claro agora é a questão da agentificação dos negócios, ou seja, o uso dos agentes de IA nas empresas. Com isso, teremos a inteligência artificial atuando de maneira mais autônoma para resolver problemas de todos os tipos. É uma evolução natural do que já vemos hoje.
A primeira versão do ChatGPT era um modelo de linguagem treinado com um grande corpo de conhecimento. Você fazia uma pergunta e tinha uma resposta com base no que estava no treinamento. Depois, vieram os modelos de reasoning que traziam respostas melhores, gastando mais ciclos computacionais e sendo mais crítico. Em seguida, deixamos isso em loop e demos mais ferramentas para as IAs. Agora, ela tem a capacidade de atuar fora do modelo ali, consultando fontes na internet para responder a uma pergunta, por exemplo. Estamos dando mais ferramentas para os agentes de IA, que podem usar outros sistemas e até ter acesso a mais informações sobre as nossas vidas. Com isso, a capacidade dos agentes de produzir trabalho está crescendo absurdamente. Por isso, esse processo de agentificação é uma tendência muito forte.
Até agora, quase todo software era desenhado para o usuário e criamos uma indústria gigantesca com isso. Mas quem realizava o trabalho ainda eram as pessoas. Agora, é a primeira vez que estamos falando em deixar o computador fazer um pedaço das atividades e liberar as pessoas para fazer coisas que elas fazem melhor (do que os agentes de IA). Tem também tudo que a inteligência artificial vai deixar mais eficiente, que serão quase todas as áreas da economia. O meu foco de investimento agora é investir onde a inteligência artificial tem um efeito multiplicador nas indústrias.
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