Como se tornar uma empresa de engenharia de AI

• A AI não é mais o futuro, mas uma tecnologia central do presente, e as empresas precisam redefinir seus negócios em torno dela
• A Vercel aproveita seus próprios pontos fortes para viabilizar uma integração natural de AI com ferramentas como AI SDK e v0
• A forma tradicional de desenvolver AI (Software 1.0) está ruindo, e uma era em que qualquer pessoa pode criar e melhorar rapidamente um MVP com AI se abriu
• Dados proprietários, ciclos rápidos de feedback e especialização de domínio são elementos-chave para startups competirem com Big Tech
• A AI não deve substituir desenvolvedores, mas funcionar como uma ferramenta que amplifica a capacidade dos desenvolvedores
• O desenvolvimento com AI é acessível a empresas de todos os tamanhos por meio de uma abordagem iterativa de começar de forma simples e otimizar gradualmente

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Como avançar para uma empresa centrada em AI – a estratégia segundo a Vercel

A velocidade da inovação em AI é mais rápida do que a revolução dos smartphones

• Os smartphones levaram anos para se popularizar, mas a AI foi adotada em massa em questão de meses
• GPT-3 → GPT-4 → vários modelos de ponta evoluindo de forma exponencial
• Agora, a pergunta importante não é “a AI vai nos impactar?”, mas sim “como vamos integrá-la?”

Estratégia da Vercel: adicionar AI naturalmente às forças já existentes

• A Vercel mantém sua identidade como empresa de web framework, enquanto absorve a AI de forma natural
  • AI SDK: ferramenta de desenvolvimento centrada em JavaScript que facilita a conexão com vários modelos
  • v0: ferramenta generativa de frontend web que cria UI a partir de linguagem natural
    > O ponto central é não distorcer seus próprios pontos fortes, e sim complementá-los com AI

Mudança de paradigma na engenharia de AI

• A forma antiga de desenvolver AI (o chamado Software 1.0) tinha características como:
  • uso principalmente da linguagem Python, muito usada no meio acadêmico,
  • necessidade de construir uma infraestrutura complexa antes do desenvolvimento,
  • necessidade de treinar diretamente modelos pequenos para objetivos específicos,
  • treinamento levando de meses a anos,
  • esse trabalho ficando em grande parte no domínio de PhDs ou grupos de especialistas,
  • e até para gerar resultados reais, eram necessários de meses a anos.
• Mas a era atual da AI funciona de uma forma totalmente diferente:
  • é possível trabalhar com AI usando linguagens familiares como TypeScript,
  • com foco em frontend e na experiência do usuário primeiro,
  • usando grandes modelos de linguagem (LLMs) via API,
  • sendo possível controlar modelos apenas com prompts,
  • com acesso aberto mesmo para quem não é especialista,
  • e sendo possível lançar produtos e experimentar em dias ou semanas.
• Agora, a velocidade do ciclo ideia → experimento → melhoria é a vantagem competitiva
• É uma era em que capacidade de execução importa mais do que diploma

Também é possível competir com Big Tech

1. Dados proprietários: ativos de dados aos quais os grandes modelos não conseguem acessar, como documentos internos e informações de clientes
2. Ciclo de feedback: startups conseguem experimentar rápido e iterar continuamente
3. Complexidade de domínio: é possível competir ao focar em áreas que modelos generalistas não conseguem resolver

> “Você já tem armas para competir”

Ciclo de otimização de AI: começar de forma simples e melhorar gradualmente

1. Primeiro, construa algo que funcione (mesmo que custe um pouco mais)
2. Faça o deploy rapidamente e colete feedback
3. Migre para um modelo intermediário para reduzir custos
4. Mantenha a qualidade com validação de desempenho (Eval)
5. Reduza ainda mais os custos com fine-tuning e afins

Essa abordagem pode ser aplicada tanto em grandes empresas quanto em startups

Incorporando AI ao produto

• A AI deve ir além de uma simples UI de chatbot e ser integrada naturalmente como componente interno do app
• Ex.: com uma ou duas linhas de uma função como generateText(), é possível absorver recursos de AI no nível do sistema
• Para o usuário, a verdadeira experiência acontece quando a AI é percebida não como “algo com que se conversa”, mas como parte da funcionalidade

v0: um exemplo aplicado no mundo real

• Designers, PMs e até não desenvolvedores podem criar UI interativa com prompts
• “Uma ferramenta para criar protótipos de UI mesmo sem saber programar”
• A AI não substitui a especialidade do usuário, mas funciona como um meio de amplificá-la

Na era da AI, onde fica o desenvolvedor?

• Ferramentas de AI apenas facilitam o começo; pensar continua sendo responsabilidade humana
• O mais importante é encontrar as áreas em que eu posso fazer melhor uso da AI
• É preciso avançar com uma atitude de experimentação e melhoria, em vez de medo

> A revolução da AI já começou, e qualquer pessoa pode fazer parte dela
> O que é necessário agora é capacidade de execução e vontade de aprender