Aproximadamente 18 meses desde que a Open AI lançou o ChatGPT, a inteligência artificial (IA) se tornou um tópico de conversa inevitável na comunidade de investimentos, salas de diretoria corporativa e círculos políticos. Dada essa atenção, alguns podem se perguntar: A IA é realmente algo importante? Nossa resposta é um sonoro “sim”.
As razões são várias. Do mais alto nível, a IA, em nossa visão, muda para sempre a forma como os humanos e as empresas interagem com a tecnologia. De uma perspectiva macro, tem o potencial de ser o maior impulsionador da produtividade desde a Revolução Industrial, há mais de 200 anos. Por fim, com relação ao local de trabalho e às ações, esperamos que a IA forneça um impulso aos lucros, à medida que as empresas a implementem com o objetivo de otimizar custos, gerar receita e, em muitos casos, desenvolver novos produtos.
Inteligência artificial tem o potencial de ser a maior impulsionadora da produtividade desde a Revolução Industrial, há mais de 200 anos.
Sobre os ombros de gigantes
A chegada do ChatGPT pode ter parecido um raio, mas o conceito e as tecnologias predecessoras da IA levaram décadas para serem desenvolvidos. De fato, o famoso matemático Alan Turing levantou a questão se os computadores poderiam eventualmente pensar há mais de 70 anos.
Ao longo das décadas, à medida que o poder de processamento cresceu e os algoritmos se tornaram mais sofisticados, os aplicativos de computador puderam executar tarefas cada vez mais complexas que poderiam, de fato, ser vistas como passos em direção ao pensamento. No entanto, programas como o Big Blue da IBM — que derrotou o famoso campeão de xadrez Gary Kasparov — estavam reagindo em grande parte a cenários aos quais foram programados para navegar.
Os avanços exemplificados pelo ChatGPT são devidos aos grandes modelos de linguagem (LLM) e ao GenAI. Essas tecnologias complementares permitem que algoritmos poderosos analisem grandes conjuntos de dados. O LLM produz texto preditivo avançado, enquanto o GenAI pode criar conteúdo original com base em suas próprias inferências de fontes de dados, em vez de seguir dicas predefinidas de entradas humanas. No entanto, chatbots como o ChatGPT são apenas um exemplo da funcionalidade habilitada por IA que esperamos ver implementada na economia global nos próximos anos.
Por que IA agora?
Os parâmetros disponíveis para treinar plataformas de IA cresceram exponencialmente, junto com as capacidades dos processadores de analisar e fazer inferências a partir desses enormes conjuntos de dados.
Número de parâmetros usados por modelos de linguagem de IA
Legenda: “Parâmetros são variáveis em um sistema de IA que podem ser ajustadas durante o treinamento do modelo” Fonte: Karl Rupp. “40 anos de dados de tendências de microprocessadores”.
Que a promessa da IA só esteja sendo cumprida agora não é por acaso. Isso se deve à convergência de vários insumos essenciais: Primeiro, uma quantidade sem precedentes de dados disponíveis, graças em parte à proliferação da internet e aos recursos de armazenamento da nuvem. Em segundo lugar, a capacidade das unidades de processamento gráfico (GPUs) de ponta e dos circuitos integrados de aplicação específica (ASICs) de absorver sistematicamente esses dados e maximizar as informações contidas neles. Terceiro, avanços em chips de memória. E quarto, aplicativos de software cada vez mais sofisticados e especializados que fornecem plataformas nas quais a IA pode ser implantada.
A IA generativa é o passo mais recente nesse processo e, embora tenha sido antecipada há muito tempo, uma verdadeira compreensão de suas capacidades e casos de uso só poderá ser avaliada quando ela chegar. Isso segue o padrão de avanços anteriores relacionados à IA, incluindo aplicações analíticas que podem encontrar padrões em grandes conjuntos de dados, diagnosticar problemas e fornecer análises preditivas.
O próximo passo foi o aprendizado de máquina, que poderia implementar as lições aprendidas com essas análises. Mesmo que estejamos apenas começando a apreciar o poder da GenAI, reconhecemos que o próximo estágio de sua evolução é a inteligência artificial geral (AGI), que um dia poderá potencialmente aprender e raciocinar em nível humano.
É verdade que a capacidade dos algoritmos de IA de analisar dados, fazer conexões, tirar inferências e, quando solicitado, testar hipóteses e chegar a conclusões, pode não ser a mesma do pensamento humano. Mas a capacidade da IA de alavancar rapidamente grandes conjuntos de dados para atingir esses objetivos a torna um complemento poderoso para trabalhadores em uma vasta gama de profissões e funções.
Neste contexto, a IA pode ser vista tanto como um tema secular próprio quanto como o ápice de outros temas que acompanhamos ao longo dos anos, entre eles a nuvem, a Internet das Coisas e a mobilidade. A convergência deles, em nossa opinião, representa uma mudança geracional na tecnologia de computadores, semelhante à transição de mainframes para servidores e computadores pessoais e, mais recentemente, à adoção da internet e da mobilidade.
A convergência do poder da computação e do big data
Big data baseado na Internet e na nuvem, juntamente com os recursos avançados de processamento de GPUs e algoritmos mais sofisticados, é responsável pelo surgimento da GenAI.
Aplicações de IA: Uma visão geral
Considerando todo o burburinho do mercado em torno da IA, os investidores podem estar se perguntando se perderam a oportunidade de ganhar exposição a esse tema. O surgimento de uma tecnologia transformadora geralmente é acompanhado de muito entusiasmo, e com ele vem um barulho considerável. Ainda assim, acreditamos que uma característica única da IA é a amplitude de participantes em todos os setores e cadeias de valor aos quais ela pode fornecer benefícios duradouros.
Talvez os maiores benfeitores da IA sejam os facilitadores — as empresas que produzem as GPUs e os equipamentos de capital necessários para criar a infraestrutura física que sustenta o ecossistema da IA.
Em seguida estão os criadores de IA. Isto inclui as empresas que já lançaram plataformas de IA, como os principais participantes da internet e provedores de serviços de nuvem que têm enormes conjuntos de dados à disposição. Para alguns criadores, a IA complementará seus próprios modelos de negócios e, para outros, ela pode ser vista como uma unidade de negócios que atende clientes. Outros criadores incluem provedores de Software como Serviço (SaaS) que usam IA para reforçar sua oferta de produtos e empresas de software focadas em setores de negócios específicos.
Embora esses exemplos tenham a IA incorporada em seu DNA, a lista de potenciais beneficiários pode ser expandida para incluir empresas de todos os setores que têm a oportunidade de aproveitar a IA para gerar resultados comerciais positivos.
Além de considerar os impactos da IA no cenário corporativo — muitos dos quais ainda não foram identificados — os investidores preocupados em chegar atrasados à festa da IA devem se lembrar da seguinte máxima: O potencial de ganhos de avanços tecnológicos é normalmente superestimado em curto prazo, enquanto consideravelmente subestimado em horizontes mais longos.
Esse é provavelmente o caso da IA. Embora os inovadores e os primeiros a adotar já tenham sido identificados, os investidores — e muitas vezes as próprias empresas — ainda não têm certeza do impacto total que a IA terá em vários setores, modelos de negócios e funções. Uma coisa em que acreditamos, no entanto, é que, como acontece com outras descobertas inovadoras, haverá líderes e retardatários, com o último grupo correndo o risco de ser desintermediado por não compreender a magnitude do potencial disruptivo da IA.
A progressão
Embora os investidores estejam focados nos primeiros a adotar a IA, acreditamos que a maior parte das ramificações comerciais e de investimento da tecnologia ainda não se concretizou.
O quadro mais completo
O contexto fornecido aqui se concentra em como a IA pode impactar o cenário corporativo. Mas para compreender completamente o grau em que essa força revolucionária — em oposição à evolucionária — poderia afetar a economia global, considere o que já está sendo levantado por analistas, economistas e formuladores de políticas.
Ao aumentar a produtividade, muitos especialistas acreditam que a IA pode influenciar o crescimento econômico, os salários, o nível de inflação e até mesmo as taxas de juros. Nos mercados financeiros, a capacidade das empresas de alavancar a IA de forma eficaz influenciará o preço de suas ações, e os efeitos macro da IA acima mencionados serão considerados pelos investidores em títulos. A conclusão é que pouquíssimos setores da economia global estão imunes à implementação da IA.
Na próxima edição, examinaremos mais de perto as aplicações de IA no local de trabalho e os setores individuais com maior probabilidade de contribuir — e se beneficiar — da chegada desse grande avanço tecnológico.
INFORMAÇÕES IMPORTANTES
As indústrias de tecnologia podem ser significativamente afetadas pela obsolescência da tecnologia existente, ciclos curtos de produtos, queda de preços e lucros, concorrência de novos participantes no mercado e condições econômicas gerais. Um investimento concentrado em um único setor poderia ser mais volátil do que o desempenho de investimentos menos concentrados e do mercado como um todo.
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