A maioria das empresas que usam IA está "a queimar dinheiro", diz Matthew Prince
A afirmação de que a maioria das empresas está a “queimar dinheiro” com gastos em IA desencadeou debate sobre se os investimentos atuais são hype desperdiçado ou uma aposta racional num potencial de valorização massivo. Os comentadores observam que muitas empresas estão a colar IA aos produtos por motivos de marketing ou por mandatos vagos para “usar IA”, ecoando bolhas passadas como blockchain e o metaverso, enquanto outros apontam ganhos concretos de produtividade com ferramentas como assistentes de código e automação de atendimento ao cliente. Vários argumentam que, mesmo que a maioria dos projetos falhe, tratar a IA como I&D de alto risco ainda pode ser justificado, desde que os poucos sucessos tragam retornos desproporcionais.
Qualidade do artigo e da manchete
- Muitos comentadores dizem que o artigo é superficial ou clickbait: uma afirmação forte, quase sem contexto, raciocínio ou exemplos.
- Alguns observam que ele basicamente junta algumas citações sem verdadeira análise ou conclusões.
IA como hype, marketing e palavra da moda
- Há uma forte sensação de que muitas empresas começam por “temos de usar IA” e depois procuram um problema.
- A IA é muitas vezes vista como um rótulo de marketing para funcionalidades triviais ou técnicas já existentes, de forma semelhante a ondas anteriores (blockchain, metaverso, buzzwords B2B).
- Alguns utilizadores rebaixam conscientemente produtos que colocam “IA” em tudo; outros argumentam que é uma perseguição racional de tendências porque clientes e investidores exigem isso.
I&D, valor esperado e enquadramento como aposta
- Vários comentários enquadram os gastos em IA como I&D ou apostas de alto risco: muitos fracassos são aceitáveis se apenas alguns sucessos tiverem um retorno enorme.
- Há debate sobre se apostas de alta recompensa e baixa probabilidade fazem sentido para empresas individuais ou apenas ao nível de portfólio ou indústria.
- Alguns argumentam que grandes corporações podem tratar projetos de IA como “apostas” diversificadas entre muitas iniciativas.
Inovação disruptiva vs. sustentadora
- Uma linha de argumento: a IA atual é, em grande parte, uma tecnologia sustentadora que melhora casos de uso existentes, favorecendo incumbentes com dados e capital.
- Outros contrapõem que futuras aplicações agentivas e robóticas podem ser verdadeiramente disruptivas, mas isso ainda é especulativo.
Casos de uso reais vs. ceticismo do “papagaio estocástico”
- Usos produtivos relatados: assistência à programação (por exemplo, Copilot), texto de marketing, sumarização de texto, perguntas e პასუხes, prompts criativos, automação interna e RAG.
- Alguns dizem que os modelos generativos já aumentam de forma significativa a produtividade e substituem certos cargos.
- Outros insistem que os modelos atuais “não resolvem nada”, comparando o momento com a bolha das criptomoedas; os defensores rebatem com ganhos concretos de produtividade pessoal.
Trabalho, empregos e ofícios manuais
- Discute-se que a IA está a atingir trabalho criativo e de conhecimento mais depressa do que os ofícios manuais, ao contrário de narrativas anteriores sobre automação.
- Alguns esperam deslocamento generalizado em contabilidade, marketing e outros campos de colarinho branco; outros apontam constrangimentos legais, de responsabilidade e de licenciamento.
Custo, infraestrutura e comoditização
- Treinar e executar modelos competitivos é visto como extremamente caro e rapidamente comoditizado, com funcionalidades copiadas depressa.
- Os modelos open source estão a melhorar e a ficar mais baratos, pressionando os fornecedores comerciais.
Startups, VC e “queimar dinheiro”
- Vários comentários dizem que “queimar dinheiro” descreve a maioria das startups financiadas por VC, não apenas a IA.
- Histórias de gastos extravagantes, offsites e benefícios em empresas não lucrativas apoiam a ideia de que o desperdício impulsionado pelo hype é comum em todos os ciclos.