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A alta da IA generativa e a baixa da web social
IA generativa, suas limitações, e o que estamos ignorando
Com o ChatGPT dominando as pautas na imprensa e os posts do Linkedin, o que sinaliza o pico de um ciclo de hype, que quase certamente esfriará no futuro conforme as limitações dos LLMs (Large Language Models) e IA generativa de forma geral ficarem mais aparentes, nos antecipamos ao futuro próximo com alguns artigos sobre as principais delas:
Desafios em governança, de acordo com Forum Econômico Mundial
Nós é que precisamos nos adaptar a eles. O entendimento dos comandos é limitado e a interpretação da máquina de comandos semanticamente parecidos (por ex.: “uma imagem que tenha batatas”, “uma foto de batatas”, “uma coleção de batatas”) gera resultados bastante diferentes, abrindo espaço para os “prompt engineers” - manipuladores muito eficazes das capacidades das ferramentas, dado que os erros e informações imprecisas ainda são bastante comuns. Além disso, o consenso técnico é que apesar da similaridade à inteligência humana, que pode ser o bastante para alguns usos, os modelos nunca a alcançarão, especialmente em aspectos relacionados a expressar incerteza, capacidade de planejamento e pensamento metódico.
Consistência: as redes estão sendo inundadas por exemplos impressionantes do potencial dos modelos, mas em muitas das ferramentas, os resultados adequados ou usáveis são pouco consistentes. O Stackoverflow, fórum referência para desenvolvedores, proibiu o uso do ChatGPT para responder perguntas de usuários porque a incidência de respostas erradas é muito alta.
Web social: chegamos ao teto?
Em setembro passado falamos sobre mudanças no contexto e na dinâmica competitiva das mídias sociais e de lá para cá muito já mudou. Alguns dos destaques:
Reagindo à aquisição e nova gestão no Twitter, muitos usuários migraram para o Mastodon, que aspira ser uma iniciativa mais web 3.0 (descentralizada, regida pelos usuários) à plataforma adquirida por Elon Musk. Mas aparentemente por problemas de infraestrutura e usabilidade essa migração já desacelerou.
O contexto econômico mais difícil para as empresas de tecnologia, (menos acesso a capital, a possibilidade de o crescimento ter chegado finalmente à estabilização e desafios ao modelo de negócio impostos pela Apple) já empurra os gigantes na direção da diversificação de receitas:
Tanto Twitter quanto Meta estão cobrando assinatura por contas verificadas (e alguns serviços adicionais para criadores de conteúdo) para diversificarem receitas.
Na contramão do foco estrito em conteúdo e publicidade, o TikTok aposta no varejo, construindo centros logísticos (para fulfillment, ou seja, recebimento, armazenamento, despacho, etc) nos EUA, aproveitando sua ascensão meteórica para prestar um serviço a quem queira vender usando a plataforma.
Ainda sobre contexto econômico, a aprovação da DSA (Digital Services Act) na União Européia, um pacote legislativo que tem o objetivo de regular desinformação, abusos e fraudes nas mídias sociais, fazer os algoritmos mais transparentes e ampliar a responsabilidade das Big Techs deve criar novos desafios para o setor. Como também aconteceu com a GDPR e a LGPD, já há sinais de que a DSA vai inspirar a versão brasileira de legislação similar envolvendo fake news, responsabilidade legal das plataformas por conteúdos publicado nelas e outros aspectos da atuação das Big Techs no país.
Com toda a toxicidade das mídias sociais, já existe uma “tecnonostalgia” palpável mesmo entre públicos ainda jovens.
Já há especulações interessantes e fundamentadas sobre já estarmos em um ponto de declínio tanto da web social quanto como de um inevitável declínio das plataformas dominantes hoje. The Atlantic vai mais longe, pintando essa possível exaustão de modelo de negócio como um “princípio do fim” do modelo do Vale do Silício como um todo.
“Se você não investe 5% do seu orçamento em pesquisa de mercado, você não sabe o que está fazendo” - Marketing Week
Com esse título autoexplicativo maravilhoso, o autor rebate críticas feitas no ano passado pela imprensa conservadora britânica a um plano de investimento da BBC (estatal de mídia do Reino Unido) de 50 milhões de libras em pesquisa de mercado, dividido em 4 anos. Além de dar um pouco de contexto sobre o que faz sentido em termos de ordem de grandeza de investimento em pesquisa dependendo do momento em que a marca ou empresa está, o artigo também questiona comportamentos “viscerais” como cortar este tipo de investimento em momentos mais difíceis ou concepções enganosas comuns como “marketing já deveria saber tudo sobre os clientes” muitas vezes trazidas pelo corpo diretivo das empresas.
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