Estamos ainda na «fase da roda d’água» da IA, forçando os chatbots a encaixar-se rigidamente nos fluxos de trabalho desenhados para os humanos. A história ensina-nos que quem controla as matérias-primas define a era. Quando o trabalho de conhecimento se integra numa inteligência que nunca descansa, como será o futuro? Este artigo é uma reflexão de Ivan Zhao, CEO da Notion, organizado, traduzido e escrito pelo TechFlow.
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(Complemento de contexto: artigo do a16: Quando a IA conquista plataformas de conteúdo, como recuperar a confiança na staking de criptomoedas?)

Índice deste artigo

• Pessoal: de bicicleta a automóvel
• Organização: de ferro e vapor
• Economia: de Florença a cidades gigantes
• Além da roda d’água

Estamos ainda na «fase da roda d’água» da IA, forçando os chatbots a encaixar-se rigidamente nos fluxos de trabalho desenhados para os humanos. Cada época é moldada pelos seus materiais tecnológicos únicos. O ferro forjou a era dourada, os semicondutores abriram a era digital. Agora, a inteligência artificial chega na forma de uma inteligência ilimitada. A história ensina-nos: quem controla as matérias-primas define a era.

Imagem à esquerda: o jovem Andrew Carnegie e o seu irmão. À direita: a fábrica de ferro e aço de Pittsburgh na era dourada.

Na década de 1850, Andrew Carnegie era um telégrafo que corria pelas ruas lamacentas de Pittsburgh, numa altura em que seis em cada dez americanos eram agricultores. Apenas duas gerações depois, Carnegie e seus colegas moldaram o mundo moderno: os cavalos deram lugar às ferrovias, as velas às lâmpadas elétricas, o ferro ao aço.

Desde então, o trabalho mudou de fábricas para escritórios. Hoje, dirijo uma empresa de software em São Francisco, criando ferramentas para milhares de trabalhadores do conhecimento. Nesta cidade tecnológica, todos falam de inteligência artificial geral (AGI), mas a maioria dos vinte milhões de trabalhadores de escritório ainda não a sentiu. Como será o trabalho de conhecimento em breve? Quando as estruturas organizacionais incorporarem uma inteligência que nunca descansa, o que acontecerá?

Os primeiros filmes eram muitas vezes como peças de teatro, com uma câmara filmando o palco.

O futuro é muitas vezes imprevisível, porque costuma disfarçar-se de passado. As chamadas iniciais eram curtas como telegramas, os primeiros filmes pareciam gravações de peças de teatro. Como disse Marshall McLuhan: «Estamos sempre a conduzir para o futuro através do espelho retrovisor.»

A inteligência artificial mais comum hoje ainda parece uma busca no Google. Citando McLuhan: «Estamos sempre a conduzir para o futuro através do espelho retrovisor.» Hoje, vemos chatbots de IA que imitam a caixa de pesquisa do Google. Estamos presos numa fase de transição desconfortável, comum a toda revolução tecnológica.

Não tenho todas as respostas sobre como será o futuro. Mas gosto de usar algumas metáforas históricas para refletir sobre como a IA pode atuar em diferentes níveis — pessoal, organizacional e econômico.

Pessoal: de bicicleta a automóvel

Os primeiros sinais podem ser vistos nos «praticantes avançados» do trabalho de conhecimento, como programadores.

O meu cofundador Simon foi um «programador dez vezes melhor», mas recentemente escreve código menos frequentemente. Ao passar pelo seu posto de trabalho, vê-se que ele coordena simultaneamente três ou quatro assistentes de IA para programação. Estes assistentes não só digitam mais rápido, como também pensam, tornando-o um engenheiro com uma eficiência 30 a 40 vezes superior. Ele costuma preparar a fila de tarefas antes do almoço ou de dormir, deixando a IA trabalhar enquanto ele se ausenta. Tornou-se um gestor de inteligência ilimitada.

Na década de 1970, uma pesquisa da «Scientific American» sobre eficiência no movimento inspirou Steve Jobs a criar a famosa metáfora da «bicicleta do pensamento». Mas, desde então, décadas passaram-se e continuamos a pedalar na «autoestrada da informação».

Na década de 1980, Steve Jobs chamou o computador pessoal de «bicicleta do pensamento». Dez anos depois, pavimentámos a «autoestrada da informação» chamada internet. Mas, hoje, a maior parte do trabalho de conhecimento ainda depende de esforço humano. É como se continuássemos a pedalar na autoestrada.

Com assistentes de IA, pessoas como Simon já passaram de andar de bicicleta a conduzir automóveis.

Quando é que outros tipos de trabalhadores do conhecimento poderão «dirigir carros»? Existem duas questões a resolver.

Por que é mais difícil usar IA para apoiar o trabalho de conhecimento do que programar assistentes? Porque o trabalho de conhecimento é mais disperso e mais difícil de validar.

Primeiro, a fragmentação do contexto. Em programação, as ferramentas e o contexto concentram-se num só lugar: ambientes de desenvolvimento integrados, repositórios de código, terminais. Mas, no trabalho de conhecimento, tudo está disperso por dezenas de ferramentas. Imagine um assistente de IA a tentar redigir uma descrição de produto: precisa extrair informações de discussões no Slack, documentos estratégicos, dashboards com dados do trimestre anterior, e de memórias organizacionais que só existem na cabeça de alguém. Atualmente, os humanos atuam como cola, copiando e colando, alternando entre várias abas do navegador. Sem integração do contexto, o assistente só consegue desempenhar tarefas muito específicas.

O segundo elemento que falta é a verificabilidade. O código tem uma característica mágica: pode ser validado através de testes e mensagens de erro. Os desenvolvedores usam isso para treinar IA a programar melhor, com reforço de aprendizagem. Mas, como validar se um projeto de gestão está bem feito, ou se uma estratégia é excelente? Ainda não encontramos uma forma de melhorar os modelos de trabalho de conhecimento geral. Assim, os humanos continuam a supervisionar, orientar e demonstrar o que é «bom».

A «Lei do Facho» de 1865 exigia que, ao circular na rua, um condutor de automóvel carregasse uma bandeira na frente (a lei foi revogada em 1896).

Este ano, a prática de assistentes de programação mostra que «o humano na loop» nem sempre é ideal. É como fazer alguém inspecionar cada parafuso na linha de produção ou caminhar na frente do carro a varrer a estrada (ver a «Lei do Facho» de 1865). Devemos colocar as pessoas numa posição mais elevada, supervisionando o ciclo, em vez de estarem no meio dele. Quando o contexto estiver integrado, o trabalho será verificável, e os bilhões de trabalhadores passarão de «pedalar na bicicleta» a «dirigir carros», e depois a «conduzir veículos autónomos».

Organização: de ferro e vapor

As empresas são uma invenção moderna, e, à medida que crescem, a sua eficiência diminui, chegando a um limite.

Organograma da New York & Erie Railroad, 1855. As empresas modernas e suas estruturas organizacionais evoluíram a partir das companhias ferroviárias, que foram as primeiras a precisar coordenar milhares de pessoas à distância.

Há poucos séculos, a maioria das empresas era uma oficina de uma dúzia de pessoas. Hoje, temos multinacionais com dezenas de milhares de empregados. A infraestrutura de comunicação, baseada em reuniões e mentes conectadas por informação, não consegue suportar cargas exponencialmente crescentes. Tentamos resolver com hierarquias, processos e documentos, mas é como construir arranha-céus de madeira com ferramentas humanas. São ferramentas de escala industrial a tentar resolver problemas de escala humana.

Dois metáforas históricas mostram como, ao incorporar novos materiais tecnológicos, as organizações podem evoluir de formas radicalmente diferentes.

O milagre do ferro: o edifício Woolworth de Nova York, concluído em 1913, foi o mais alto do mundo na altura.

A primeira é o ferro. Antes do ferro, no século XIX, a altura máxima dos edifícios era de seis ou sete pisos. O ferro, embora forte, era frágil e pesado; quanto mais andares, maior o risco de colapso sob o peso próprio. O ferro mudou tudo. É forte e flexível, permitindo estruturas mais leves, paredes mais finas, e edifícios que atingem dezenas de pisos, tornando-se possíveis novas arquiteturas.

A IA é o «ferro» das organizações. Pode manter a coerência contextual em vários fluxos de trabalho, apresentando decisões quando necessário, sem ruído. A comunicação humana deixa de ser uma parede de suporte. Reuniões de alinhamento de duas horas por semana podem passar a cinco minutos de revisão assíncrona; decisões de alta direção que requerem três níveis de aprovação podem ser feitas em minutos. As empresas podem escalar de verdade, evitando a decadência de eficiência que antes parecia inevitável.

Um moinho movido por roda d’água. A força da água é poderosa, mas instável, e depende do local e da estação do ano.

A segunda história é sobre a máquina a vapor. No início da Revolução Industrial, as fábricas de têxtil eram construídas ao longo de rios, movidas por rodas d’água. Com a invenção da máquina a vapor, os industriais inicialmente substituíram as rodas d’água por máquinas a vapor, mantendo o resto igual, com ganhos limitados de produtividade.

O verdadeiro avanço aconteceu quando perceberam que podiam libertar-se completamente da dependência de fontes de água. Construíram fábricas maiores perto de trabalhadores, portos e matérias-primas, e redesenharam a disposição das fábricas em torno das máquinas a vapor (depois, com a eletricidade, os industriais dispersaram os motores em toda a fábrica, alimentando diferentes máquinas). A produtividade explodiu, e a segunda Revolução Industrial começou de verdade.

Ilustração de Thomas Allom, 1835, retratando uma fábrica têxtil movida a máquina a vapor na Lancashire, Inglaterra.

Ainda estamos na fase de «substituir rodas d’água». Enfiar chatbots de IA nos fluxos de trabalho desenhados para humanos ainda não nos levou a repensar o que será uma organização quando as restrições antigas desaparecerem, e ela puder operar com inteligência ilimitada que trabalha até enquanto dormimos.

Na minha empresa, Notion, temos feito experiências. Além de 1000 funcionários, agora há mais de 700 assistentes de IA a lidar com tarefas repetitivas: registrar reuniões, responder perguntas, consolidar o conhecimento da equipa, tratar pedidos de TI, recolher feedback de clientes, ajudar novos funcionários a entender benefícios, gerar relatórios semanais de estado — tudo ainda em fase inicial. O verdadeiro potencial é limitado apenas pela nossa imaginação e inércia.

Economia: de Florença a cidades gigantes

O ferro e o vapor mudaram não só a arquitetura e as fábricas, mas também as cidades.

Até há poucos séculos, as cidades eram do tamanho do humano. Era possível atravessar Florença a pé em quarenta minutos, com o ritmo de vida definido pela distância de caminhada e pelo alcance do som.

Depois, as estruturas de aço tornaram possível construir arranha-céus; as ferrovias movidas a vapor conectaram centros urbanos ao interior; elevadores, metro e autoestradas surgiram. As cidades cresceram e densificaram-se exponencialmente — Tóquio, Chongqing, Dallas.

Estas não são apenas versões ampliadas de Florença; representam novos modos de vida. As megacidades podem ser confusas, anónimas e difíceis de controlar. Essa «dificuldade de reconhecimento» é o preço do tamanho. Mas também oferecem mais oportunidades, mais liberdade, permitindo que mais pessoas se envolvam em mais atividades, de formas mais variadas — algo que as cidades renascentistas de escala humana não podem alcançar.

Acredito que a economia do conhecimento está prestes a passar por uma transformação semelhante.

Hoje, o trabalho de conhecimento representa quase metade do PIB dos EUA, mas ainda funciona na escala humana: equipas de dezenas de pessoas, fluxos de trabalho baseados em reuniões e emails, organizações que não suportam mais de algumas centenas de pessoas… Continuamos a construir «Florenças» com pedra e madeira.

Quando assistentes de IA forem utilizados em larga escala, construiremos uma «Tóquio»: organizações compostas por milhares de IA e humanos; fluxos de trabalho contínuos, sem esperar que alguém acorde para avançar; decisões sintetizadas com a participação adequada de humanos.

Será uma experiência diferente: mais rápida, com maior efeito de alavanca, mas inicialmente mais confusa. As reuniões semanais, planos trimestrais e avaliações anuais podem deixar de fazer sentido, dando lugar a novos ritmos. Perderemos alguma clareza, mas ganharemos escala e velocidade.

Além da roda d’água

Cada avanço tecnológico exige que as pessoas deixem de olhar para o mundo pelo espelho retrovisor e comecem a imaginar um novo mundo. Carnegie olhava para o ferro, vendo o horizonte da cidade; os industriais de Lancashire observavam a máquina a vapor, imaginando fábricas afastadas dos rios.

Estamos ainda na «fase da roda d’água» da IA, forçando os chatbots a encaixar-se rigidamente nos fluxos de trabalho desenhados para os humanos. Não devemos contentar-nos em ter a IA como copiloto, mas imaginar: quando as organizações humanas forem reforçadas pelo ferro, e as tarefas triviais entregues a uma inteligência que nunca descansa, como será o cenário do trabalho de conhecimento?

Ferro, vapor e inteligência ilimitada. A próxima linha do horizonte está à nossa frente, esperando que a construamos com as nossas próprias mãos.