Amazon adota postura majoritariamente passiva na guerra por talentos de IA

• A Amazon tem agido de forma majoritariamente passiva na disputa por talentos de IA
• Segundo documentos internos, estrutura salarial, reputação enfraquecida em IA e restrições ao trabalho remoto são os principais fatores de bloqueio
• Por esses motivos, a Amazon acabou ficando em uma posição vulnerável para atrair talentos qualificados em IA
• A política de trabalho presencial centrada em "hubs" da Amazon também funciona como outra limitação para atrair profissionais que preferem trabalho remoto
• A empresa está buscando melhorar sua política de remuneração e uma estratégia de contratação mais flexível

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Por que a Amazon está sendo passiva na guerra por talentos de IA

A posição atual da Amazon na disputa por talentos de IA

• A guerra por talentos de IA está se intensificando em todo o Vale do Silício, mas a Amazon tem adotado principalmente uma postura de espera e observação
• Segundo documentos internos confidenciais e relatos de pessoas familiarizadas com o assunto, a Amazon vê um sistema salarial incomum, uma reputação enfraquecida na área de IA e políticas rígidas de presença no escritório como obstáculos para contratar talentos
• Com isso, a empresa enfrenta pressão para reavaliar sua estratégia de contratação

O conteúdo dos documentos internos

• Os documentos foram elaborados pela equipe de RH responsável pelas áreas não varejistas (Amazon Web Services, publicidade, dispositivos, entretenimento e a equipe central de inteligência artificial)
• Eles apontam que "a contratação em IA generativa é difícil por causa de local de trabalho, remuneração e da percepção de que a empresa está ficando para trás"
• Os concorrentes são avaliados como oferecendo pacotes de remuneração mais ousados e amplos
• Em recentes casos de grandes contratações de talentos de IA, ficou evidente que a Amazon foi mais passiva do que concorrentes como Meta, Google, OpenAI e Microsoft

A posição oficial da Amazon

• Um porta-voz da Amazon afirmou que a empresa remunera de forma competitiva no mercado e mantém flexibilidade para atrair os melhores talentos, mas
• depois mudou o tom e disse que a premissa da reportagem estava errada, evitando dar explicações detalhadas
• A Amazon voltou a enfatizar que está desenvolvendo aplicações de GenAI em ritmo acelerado e que sua remuneração também é competitiva

A "door desk" e a estrutura de remuneração igualitária

• A Amazon é conhecida por sua cultura de frugalidade, simbolizada pelo uso de portas baratas como mesa
• Essa cultura voltada à economia entra em choque com a disputa por salários altíssimos no setor de IA
• Os documentos internos avaliam que, por causa de faixas salariais rígidas e da política de não conceder aumentos, as propostas da Amazon ficam atrás das da concorrência
• Eles alertam que a falta de reajustes salariais em alguns cargos estratégicos atrapalha a contratação dos melhores profissionais
• Caso não consiga garantir engenheiros e pesquisadores de IA de elite, a empresa corre o risco permanente de perder liderança tecnológica
• A Amazon ainda não lançou um produto de IA com grande sucesso, como o ChatGPT da OpenAI ou o Claude da Anthropic
• O serviço de nuvem Bedrock AI mostrou algum avanço, mas ainda faltam exemplos de impacto global

Mais casos ligados a remuneração e retenção de talentos

• O sistema salarial e de remuneração da Amazon é fonte contínua de controvérsia
• Por exemplo, em 2020, Brad Porter, então VP da área de robótica, deixou a empresa após ter um pedido de aumento negado
• A estrutura em que a concessão de ações fica concentrada mais para frente no tempo — com menor remuneração no início da contratação — não é atraente para novos talentos
• A política de não oferecer bônus em dinheiro também se aplica até a executivos de alto escalão

As dificuldades para atrair talentos de IA generativa

• Os documentos internos destacam que a competição por profissionais de IA generativa se intensificou, especialmente na contratação de especialistas em grandes modelos de linguagem
• Segundo relatório da SignalFire, a Amazon tem uma taxa de retenção de engenheiros bem inferior à de Meta, OpenAI e Anthropic
• Jarod Reyes, responsável pela comunidade de desenvolvedores da SignalFire, afirmou que os concorrentes da Amazon estão mais avançados em modelos abertos, pesquisa de base e ferramentas de desenvolvimento
• Muitos engenheiros se sentem inseguros em relação à direção da Amazon e estão migrando para outras empresas

Reação de investidores e do mercado

• Alguns investidores também demonstram preocupações semelhantes
• Brian Nowak, do Morgan Stanley, levantou com o CEO Andy Jassy preocupações sobre a queda da competitividade da AWS em IA e o risco de perda de participação de mercado
• Depois da resposta de Jassy, as ações chegaram a cair

O plano de resposta da Amazon

• A Amazon afirmou que pretende reagir com aprimoramento das estratégias de remuneração e localização, ampliação de eventos para destacar sua atuação em IA generativa e operação de equipes dedicadas de recrutamento em unidades de negócio como a AWS

A política centrada em "hubs" e as limitações para contratar

• Houve casos de centenas de profissionais de tecnologia da sede da Amazon se reunirem diante do escritório por questões como a política de presença no trabalho
• A nova política de trabalho presencial centrada em "hubs" da Amazon exige mudança para a sede regional correspondente e pode levar à demissão em caso de recusa
• Os documentos internos apontam que essa política dificulta a contratação de talentos qualificados, incluindo especialistas em IA generativa
• A Amazon também estaria estudando ampliar cargos com maior flexibilidade de localização
• Na prática, há relatos de que concorrentes conseguem tirar talentos da Amazon com mais facilidade justamente por ela não oferecer flexibilidade para trabalho remoto

Casos recentes de contratação e saídas

• No ano passado, a Amazon contratou David Luan, CEO da Adept, e ele agora lidera o laboratório de agentes de IA da empresa
• Por outro lado, também continuaram as saídas de profissionais sêniores de IA, como o projetista de chips de IA Rami Sinno e o VP responsável pelo projeto Bedrock, Vasi Philomin
• Segundo um recrutador, um número cada vez maior de candidatos está recusando ofertas de emprego por causa da política rígida de retorno ao escritório (RTO)
• Mesmo quando o salário é menor, há forte tendência de preferência por concorrentes se houver possibilidade de trabalho remoto
• A Bloomberg informou que a Oracle contratou mais de 600 funcionários da Amazon nos últimos dois anos graças à política de RTO da empresa

A dificuldade de mudar e uma visão mais otimista

• Os documentos foram escritos no fim do ano passado, o que deixa aberta a possibilidade de algumas mudanças desde então
• Ainda assim, segundo várias pessoas familiarizadas com o tema, não houve mudanças substanciais na política de remuneração
• Em documento oficial sobre a remuneração de executivos, a Amazon afirma que essa é uma estratégia eficaz há décadas e entende que alterar o sistema traz riscos elevados
• Também existe a visão de que a guerra por talentos em IA pode estar superaquecida e baseada em um sentimento de investimento excessivo
• De fato, já houve casos em que alguns talentos contratados pela Meta por valores elevados saíram da empresa pouco depois

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Comentários do Hacker News

• Acho que, por causa do Zuckerberg despejando bilhões de dólares em cada moda do momento, as pessoas passaram a achar que toda big tech precisa queimar dinheiro desse jeito. Mas, na prática, as outras empresas estão agindo de forma bem mais estratégica. A Microsoft está sendo agressiva por causa da parceria com a OpenAI, e o Google já era um polo central de pesquisa em IA desde o começo. Já Amazon e Apple não estão nessa posição de forma tão natural, então não precisam forçar gastos gigantescos. Imagino que só empresas com uma estratégia realmente boa farão investimentos massivos, e as demais vão entrar depois, quando o mercado amadurecer, via M&A ou parcerias tecnológicas. Quando a febre da IA esfriar, o Zuck provavelmente vai gastar dinheiro em outra moda
  • Concordo no geral, mas acho que a Amazon está extremamente preocupada em ficar para trás nessa área. Na última divulgação de resultados, o CEO deu uma resposta muito longa e defensiva a uma pergunta de analista sobre por que a empresa está ficando atrás em IA. Segundo relatos internos, os líderes entraram em modo de pânico e estão pressionando as equipes a lançar soluções de IA o mais rápido possível. Dentro da Amazon, há pouquíssimo talento real de liderança em IA, e os melhores talentos estão cada vez mais saindo da empresa ou simplesmente nem indo para lá. Acho que eles deveriam focar no que a Amazon faz bem, como logística e infraestrutura, mas a liderança atual passa a sensação de estar tateando em várias direções sem um plano claro
  • Como a maior parte dos LLMs vai rodar na nuvem, provedores de nuvem generalistas como Amazon, Microsoft e Google obviamente vão atuar no negócio de serving de modelos. Mas isso não significa que precisem criar os próprios modelos. Está cada vez mais provável que os LLMs virem commodities totalmente intercambiáveis, à medida que os datasets convergem, e no fim o que importa é o acesso ao cliente. Construir um LLM SOTA exige dinheiro, mas as barreiras de entrada para provedores de nuvem são muito mais altas; por isso, acho que o ponto de contato com o cliente importa mais. A Amazon já trabalha de perto com a Anthropic tanto em treinamento quanto em serviço, e como as duas focam em B2B, isso parece uma direção estratégica natural
  • Acho que a Amazon está seguindo a estratégia de investir em infraestrutura (onde existem máquinas, existe dinheiro). As empresas perceberam que não há um fosso defensável realmente diferenciado, e como qualquer um pode comprar computação, estão se concentrando estrategicamente nisso
  • Gostei do conceito do Apple Intelligence, em que todos os processos e dados ficam centrados no dispositivo. É uma pena que a direção de fazer IA diretamente no aparelho, sem depender da nuvem, ainda não tenha se concretizado. Espero que isso vire realidade em breve, e acho até que a Apple poderia investir um pouco mais para atingir esse objetivo
  • Se a Amazon tem uma vantagem, é justamente a capacidade ociosa de computação da AWS. Mas essa é uma área que dá para explorar mesmo sem ter talentos excepcionais de IA
• Há muitas evidências de que quase não existem barreiras metodológicas de entrada no campo dos LLMs. No fim, o diferencial é poder computacional, ou seja, hardware e energia. Empresas como xAI e DeepSeek criaram em pouco tempo modelos competitivos com os líderes. Sendo assim, em vez de despejar salários astronômicos em talentos de elite, a estratégia melhor é comprar GPUs e energia para oferecer serviços de computação. Além disso, a Amazon já faz investimentos em larga escala e opera infraestrutura no varejo, então parece mais racional gastar dinheiro expandindo a logística real do que investir bilhões em um negócio de IA da AWS ainda não comprovado
  • Parte da diretoria parece achar que, se despejar computação suficiente, AGI vai surgir em algum momento. Pessoalmente, não acho que LLMs levem de fato à inteligência geral, mas o investimento maciço parece uma espécie de aposta de loteria para garantir posição no futuro mercado de AGI. O Zuckerberg já comentou sobre “sinais de que a IA está melhorando sozinha”; se ele realmente acredita nisso, então a contratação agressiva de talentos e a expansão dos data centers da Meta também podem ser vistas como investimento de longo prazo no futuro
  • Se não há barreira metodológica de entrada em LLMs, por que a Meta ainda não conseguiu lançar um modelo SOTA? A DeepSeek também não usou recursos especialmente maiores do que outras grandes empresas de IA na China. Alibaba e Baidu investem há mais tempo, têm mais capital e computação do que a DeepSeek, e mesmo assim não conseguiram fazer o que ela fez
  • O verdadeiro fosso defensável é, nesta ordem, talento, dados e computação. O investimento em computação praticamente já chegou ao limite; agora, dados de qualidade, métodos de experimentação e ambiente de desenvolvimento são fatores muito mais importantes
  • A Amazon parece agir de forma estratégica, mas na prática continua falhando em atrair os melhores talentos de IA. Se você realmente é um profissional forte nessa área, há motivos de sobra para escolher Anthropic, OpenAI ou Google DeepMind em vez da Amazon. Basta ver o caso em que os talentos foram todos embora depois da aquisição da Adept. E a AWS está bem atrás da Azure na fronteira da IA. A GCP também vem crescendo mais rápido e parece ter perspectivas melhores para o futuro
  • As barreiras de entrada em LLMs são óbvias. É uma área extremamente intensiva em capital; parece que existem vários players, mas isso só é possível graças a investimentos enormes. Não acho que esse boom vá durar para sempre. Do ponto de vista estratégico, é difícil decidir se vale ou não fazer um investimento massivo agora. Se algumas empresas continuarem lançando modelos open-weight competitivos, é preciso considerar a possibilidade de que a liderança em P&D em si não seja uma grande vantagem competitiva. A Amazon já tem capacidade computacional suficiente, então pode obter algum lucro nesse mercado com risco menor, mesmo sem um investimento profundo
• Fico me perguntando se a Amazon quer ser uma inovadora em IA ou uma fornecedora de infraestrutura que habilita a IA. A AWS já permite que milhares de empresas operem seus negócios. Ela também projetou internamente o CPU ARM Graviton e o chip de IA Trainium, e qualquer um pode usá-los via AWS. No fim, acho que a Amazon lucra muito mais fazendo com que várias IAs sejam usadas dentro da AWS do que tentando competir diretamente em algoritmos de IA
  • A situação atual lembra vender picaretas numa corrida do ouro
  • Pelas falas dos VPs envolvidos, fica claro que a Amazon está focada em democratizar a IA. O vice-presidente Swami defende a democratização da IA, e a direção estratégica da empresa está alinhada a isso. (Referência: blog sobre a colaboração entre AWS e Mistral AI)
  • Acho que a Amazon também percebe que, no momento, a maior parte do setor de IA é um negócio que só queima dinheiro. Entrar depois, quando aparecer uma solução claramente vencedora, não será tarde demais; por isso, não há necessidade de se jogar nessa briga agora. Se precisarem de um modelo, sempre poderão adotá-lo depois, e muita coisa pode rodar nos próprios servidores deles, então o custo de oportunidade não parece tão alto
  • Eles têm robôs próprios e também vendem robôs de terceiros no site. Acredito que enxerguem IA de forma estratégica parecida. Desenvolvem internamente, mas também há um campo enorme de aplicação. Por exemplo, já tive caso de um bot dar informação errada e isso levar à devolução de um produto; ainda há um longo caminho para melhorar a experiência do cliente
• Hoje não existe lock-in no ecossistema de IA. Mas, se no futuro a IA virar uma companheira que gerencia a minha vida inteira e acumula todos os meus dados pessoais (memórias), o lock-in pode se tornar extremo. Trocar de provedor de IA talvez passe a parecer um divórcio, como perder metade das memórias da própria vida. No momento, isso ainda é limitado pelo problema da memória de contexto, mas se algum dia surgir uma verdadeira “IA companheira de vida”, capaz de incluir todo o histórico de conversas, acho que a estrutura do mercado e até os próprios players podem mudar radicalmente
  • Mas esse problema de memória pode não ser fácil de resolver. As janelas de contexto ficaram mais longas recentemente, mas isso não significa que todo o conteúdo continue igualmente útil. Com 100 mil tokens, frequentemente vejo uma queda perceptível no desempenho do modelo. Mesmo hoje, já é difícil extrair um uso realmente afiado dentro do limite atual, então acima de 100 mil tokens eu costumo comprimir o conteúdo
  • Se os dados forem apenas texto, em tese você pode solicitar legalmente a portabilidade deles; então, se quiser, bastaria copiar todo o histórico de conversas e levar para outra IA sem grande dificuldade
  • Eu mesmo coloco meus históricos antigos de conversa no meu sistema RAG para usá-los com novos LLMs. Gerencio isso com Claude Desktop ou Cursor, e como cuido diretamente dos logs e da memória dos LLMs, migrar de modelo não é nenhum incômodo
  • Quem iria querer tomar novas decisões com base em todas as conversas do passado? Às vezes, crescer envolve erro e esquecimento; carregar todas as memórias para sempre me parece mais um cenário distópico do que algo desejável
  • Para implementar uma IA companheira de vida, seria necessário um salto em “memória agentic”. A própria memória poderia ser modular, e o lock-in talvez nem fosse obrigatório. Dá para imaginar perfeitamente uma solução descentralizada em que a posse dos meus dados seja garantida, eu conceda acesso apenas à IA que quiser e possa revogar isso facilmente
• Concordo com a interpretação de que a guerra por talentos de IA é uma estratégia equivocada, nascida do entusiasmo e do superaquecimento dos investidores. Quando se olha para casos como o da DeepSeek, que virou líder do setor rapidamente com investimento relativamente pequeno e sem um grande salto teórico, parece tolice entrar nessa corrida de forma desesperada agora. O mais sensato seria esperar o cenário estabilizar, aprender com o que os outros tentarem e desenhar sistemas com foco em eficiência e lucro, não necessariamente no melhor desempenho absoluto. A Amazon, de qualquer forma, já tem recursos de GPU (ou seja, está no papel de vender picaretas numa corrida do ouro), então não precisa competir diretamente na construção dos próprios modelos de IA
  • Acho que a Amazon pode esperar tranquilamente até que alguém lance uma solução de IA realmente vendável. Pode haver casos como chatbots de atendimento ao cliente, mas se a demanda real dos clientes não for grande, em vez de adoção interna o mais provável é que os próprios clientes tragam o modelo que quiserem usar
  • Concordo que IA é uma área importante, mas não me parece equilibrado que trilhões de dólares estejam sendo despejados especificamente em LLMs, enquanto outras tecnologias transformadoras, como inovação em baterias, fusão nuclear e terapia gênica, recebem relativamente menos investimento. Discordo da avaliação sobre a falta de salto teórico da DeepSeek. MLA e GRPO, por exemplo, entregaram resultados realmente bons
  • Depois de usar modelos baseados em DeepSeek em trabalho real de software, não consigo concordar com a opinião acima
• Acho que a AWS está perdendo uma grande oportunidade nesta onda de GenAI. Tenho contato frequente com AWS e com MLOps/GenAI, e os três especialistas que atendiam o nosso lado foram para concorrentes em menos de um ano. No re:Invent de Londres também não houve nenhum anúncio especialmente marcante em GenAI. No ano anterior, havia muita expectativa em torno do Bedrock, mas isso não se concretizou. Fora a AWS, também é difícil entender por que a Alexa ainda não conseguiu integrar um assistente de IA de forma convincente
  • O serviço Alexa+ deve sair em breve com base em IA. Está sendo planejado como um plano pago de US$ 20 por mês link relacionado
  • Na prática, quase resolveram isso com o Alexa+. Ele oferece conversas muito mais naturais e é muito mais esperto do que a Alexa anterior, respondendo com contexto em tempo real. Pela natureza dos dispositivos Echo, foi impressionante poder conversar com uma IA por voz de forma muito mais simples, sem precisar abrir o app do ChatGPT e ativar o modo de voz
  • Já usei o AWS Q uma vez; fora o nome engraçadinho, não tem utilidade real nenhuma
  • O projeto do robô doméstico Astro também foi basicamente encerrado. Pelo que se ouve internamente, o Astro era só um testbed para pesquisa de robôs autônomos de armazém, e assim que esse objetivo foi atingido, a equipe foi dissolvida
  • Sobre a terminologia: fico em dúvida se MLOps é tipo um DevOps para machine learning ou algo mais parecido com FLOPS dedicados a ML. De todo modo, parece mesmo que a Amazon está perdendo especialistas reais para startups
• A AWS historicamente define seus preços em relação a produtos open source ou licenciados como PostgreSQL, MS-SQL e Redis. Da mesma forma, a estratégia com o Bedrock é incluir no custo o licenciamento para usar diretamente modelos de vários fornecedores de IA, ganhando participação de mercado sem precisar desenvolver tudo por conta própria. Fornecer infraestrutura, rede e base de usuários — isso já basta
• A Amazon continua fazendo grandes investimentos em P&D. Historicamente, ela sempre adotou como princípio um alto nível de experimentação (e de fracasso), então mesmo que não esteja no centro do hype da IA neste momento, isso provavelmente vai fortalecer sua musculatura em IA no longo prazo. A empresa deve focar em casos reais de clientes e entregar resultados com paciência
• Acho até que a Amazon pode ser uma das empresas que mais têm a ganhar com IA. Um exemplo é uma conversa que tive com o suporte ao cliente: “A busca parece quebrada. Quando procuro por wwvb watch, só aparecem relógios totalmente sem relação.” “Qual navegador você está usando? Pode tentar no Chrome?” Ou seja, a qualidade da busca em si está péssima