🤑 Dinheiro Sem Freio

A crise de investimento parece que não chegou para as empresas com tese de investimento em inteligência artificial.

Um terço de todo o dinheiro de venture capital no mundo em 2024 foi pra startups de IA. Entre Janeiro de 2023 e Agosto de 2024, foram mais de US$ 26 bilhões investidos em IA generativa. E isso sem contar os US$ 10 bi da Microsoft na OpenAI, que foi tipo: “não te dou ações, mas pode pegar um pedacinho do bolo.”

A maior bolada foi pra Anthropic, a startup por trás do Claude, aquele modelo que quer ser o “IA gente boa”. Logo atrás veio a xAI, do Elon Musk, com US$ 6 bilhões pra fazer o Grok aprender com dados do X (ex-Twitter).

E não foi só pros grandões. Startups como a Adept (que automatiza tarefas chatas) e a DeepL (que traduz texto melhor que muito gringo) também entraram na festa.

E AS EMPRESAS MÉDIAS?

Segundo pesquisa da Citizens Bank, empresas médias estão usando IA pra análises preditivas e cibersegurança. Já os fundos de private equity preferem IA pra atendimento ao cliente — provavelmente pra lidar com as reclamações que ninguém quer ouvir.

Ou seja, você não precisa construir o próximo ChatGPT. Mas pode (e deve) aprender com quem tá recebendo os investimentos. IA não é só para excentricidades, mas é principalmente para quem quer automatizar, economizar e parar de usar planilha para tudo.

• Startups de IA viram IA para startups | Tendências
  No Demo Day mais recente da Y Combinator, das 160 startups apresentadas, uma boa parte estava focada não em criar novos agentes de IA, mas sim em construir ferramentas para ajudar os agentes que já existem. Ou seja: virou startup de IA pra ajudar outras startups de IA. Tem API pra controlar IA remotamente (Abundant), IA que navega em sites como humano (Browser Use), ferramenta pra automatizar correção de prova (GradeWiz) e até um clone seu pra reuniões no Zoom (Pickle). Se IA era o futuro, agora é também o meio, o fim e o caminho do meio.

• A Startup Criando um Cientista Artificial | Pesquisa
  Na calada dos labs, uma startup sem fins lucrativos chamada FutureHouse tá tentando criar o cientista definitivo: uma IA que não só lê papers, mas formula hipóteses, descobre contradições e até propõe experimentos sozinha. Com uma linha de ferramentas “corvídeas” (como ChemCrow, WikiCrow e PaperQA2), eles já superaram humanos em algumas tarefas científicas. O objetivo? Automatizar a descoberta científica com agentes cognitivos que operam como PhDs — só que sem café e crises existenciais.

• A Apple Está Sendo Processada | Justiça
  Lembra da Siri superinteligente que a Apple prometeu junto com o iPhone 16? Então… não chegou. Agora a empresa tá sendo processada por propaganda enganosa, depois de ter espalhado anúncios por todos os cantos vendendo recursos de IA que simplesmente não estavam prontos. A ação alega que consumidores foram levados a pagar mais por algo que não existia, ou era beeem diferente do prometido. A treta tá nas mãos do mesmo escritório que já processou Google e OpenAI. E sim, a Apple até tirou o vídeo do ar, mas os disclaimers chegaram tarde demais.

• Robô pulando de lado | Robótica

  Um robô agora sabe fazer um “slide-flipping”. Nós falamos muito pouco sobre as revoluções que a robótica também está fazendo. Ficamos tão presos na IA como forma de comunicação que esquecemos ela como forma de criação. A Boston Dynamics, a Unitree e algumas outras poucas empresas estão colocando os robôs pra literalmente completar atletismos inteiros. Até quando para teros a olimpíada 100% robótica e a competição de nações serem de inteligência e patentes de IA?

• CEO em crise existencial | Negócios
  Uma pesquisa da Dataiku com 500 CEOs revelou o que a gente já suspeitava: os chefões estão com medo de serem trocados por... IA. 74% acham que podem perder o cargo se não entregarem resultados com IA em até dois anos. E 94% disseram que um agente de IA daria conselhos melhores que os próprios conselheiros. O medo não é só da tecnologia, mas de escolher o “GPT errado” e acabar preso num ecossistema fechado. Enquanto isso, metade já acha que o concorrente tá com uma estratégia de IA melhor.

O Rebolt está na lista das top 10 ferramentas apresentadas no Demo Day da YCombinator. Resolvi dar destaque a ela pois ela é mais um exemplo do reforço de uma tese que tenho: co-founders em AI serão cada vez mais comuns do que parece. O desafio do bom padeiro é deixar o forno e ir para as planilhas, e talvez com ferramentas como essa evoluindo, ele possa se concentrar na evolução da própria “arte”.

AIRBNB MIGRA 3.500 ARQUIVOS DE CÓDIGO COM IA

O Airbnb precisava atualizar 3.500 testes em React, trocando o Enzyme pelo React Testing Library (RTL). A previsão? 1 ano e meio de trabalho manual. O que fizeram? Usaram LLMs — e terminaram em 6 semanas.

A missão era migrar os testes da biblioteca Enzyme (velha conhecida dos devs) para a React Testing Library (RTL), mais moderna e compatível com a forma atual de escrever componentes. Só que não dava pra simplesmente apagar os arquivos antigos — isso quebraria a cobertura de testes. A solução? Criar uma pipeline automatizada usando modelos de linguagem pra fazer a migração.

COMO FUNCIONOU ESSE MILAGRE

Eles transformaram a tarefa em uma espécie de fábrica automatizada: cada arquivo passava por etapas de validação e refatoração. Se falhasse, o LLM tentava corrigir e o processo recomeçava. Simples e genial. Em muitos casos, bastava tentar 2 ou 3 vezes. Em outros, até 100 tentativas (!).

Pra arquivos mais complexos, o segredo foi encher o prompt de contexto útil: código do componente testado, exemplos de testes parecidos, mensagens de erro e boas práticas. Os prompts chegavam a 100 mil tokens. Sim, cem mil. O resultado? 75% dos arquivos migrados em 4 horas. E depois de alguns dias refinando os prompts, chegaram a 97%. Os últimos 3% foram ajustados manualmente, mas já com o trabalho mastigado pela IA.

TENTATIVA E ERRO

Mesmo com todos esses retries e experimentos, a abordagem com IA foi muito mais barata e rápida que a estimativa original. Ou seja: os LLMs não só entenderam o código, como salvaram meses de trabalho chato e repetitivo.

Diagrama de um loop de repetição. Para um dado passo N, se o arquivo tiver erros, tentamos novamente a validação e tentamos corrigir os erros, a menos que atinjamos o máximo de tentativas ou o arquivo não contenha mais erros.

E ainda tem desenvolvedor negacionista achando que IA não tem espaço no dia-a-dia. Caso queira ter uma visão completa do artigo sobre a migração, vou deixar o link aqui.

Esse documentário merece os 60 minutos. Ele conta sobre a motivação do Google como empresa, mas sua evolução até o uso da DeepRank, o algoritmo inteligente para interpretar linguagem humana. É ainda mais interessante assistir ele, porque o paradigma de busca está mudando com IA.