A IA está evoluindo mais rápido do que a nossa vocabulário para descrevê-lo. Talvez precisemos de algumas palavras novas. Nós temos “cognição” para saber como uma única mente pensa, mas não temos uma palavra para definir o que acontece quando a inteligência humana e a inteligência da máquina trabalham juntas para perceber, decidir, criar e agir. Vamos chamar esse processo inteligência.
A inteligência não é um recurso; é o princípio organizador da próxima onda de software program em que humanos e IA operam dentro do mesmo modelo compartilhado de empresa. Os sistemas atuais tratam os modelos de IA como coisas que você invoca de fora. Você atua como um “usuário”, solicitando respostas ou conectando uma etapa “humana no circuito” aos fluxos de trabalho de agente. Mas isso está a evoluir para uma coprodução contínua: pessoas e agentes moldam decisões, lógicas e ações em conjunto, em tempo actual.
Proceed lendo para analisar as três forças que impulsionam esse novo paradigma.
Uma ontologia unificada é apenas o começo
Em um carta recente aos acionistaso CEO da Palantir, Alex Karp, escreveu que “todo o valor do mercado irá para chips e o que chamamos ontologia”, e argumentou que esta mudança é “apenas o começo de algo muito maior e mais significativo”. Por ontologia, Karp entende um modelo compartilhado de objetos (clientes, políticas, ativos, eventos) e seus relacionamentos. Isso também inclui o que Palantir chama de “camada cinética” da ontologia que outline as ações e permissões de segurança que conectam objetos.
Na period SaaS, cada aplicativo empresarial cria seus próprios modelos de objetos e processos. Combinado com uma série de sistemas legados e modelos muitas vezes caóticos, as empresas enfrentam o desafio de unir tudo isso. É um trabalho grande e difícil, com redundâncias, estruturas incompletas e dados faltantes. A realidade: não importa quantos projetos de knowledge warehouse ou knowledge lake sejam encomendados, poucas empresas chegam perto de criar uma ontologia empresarial consolidada.
Uma ontologia unificada é essencial para as ferramentas de IA atuais. À medida que as organizações vinculam e federam ontologias, surge um novo paradigma de software program: a IA Agentic pode raciocinar e agir entre fornecedores, reguladores, clientes e operações, e não apenas dentro de um único aplicativo.
Como Karp descreve, o objetivo é “ligar o poder da inteligência synthetic a objetos e relacionamentos no mundo actual”.
Modelos mundiais e aprendizagem contínua
Os modelos atuais podem conter um contexto extenso, mas reter informações não é o mesmo que aprender com elas. A aprendizagem contínua requer o acúmulo de compreensão, em vez de redefinições a cada reciclagem.
Para seu objetivo, o Google recentemente anunciado “Nested Studying” como uma solução potencial, baseada diretamente na arquitetura LLM existente e nos dados de treinamento. Os autores não afirmam ter resolvido os desafios da construção de modelos mundiais. Mas o Nested Studying poderia fornecer a matéria-prima para eles: memória durável com aprendizado contínuo em camadas no sistema. O ponto remaining tornaria a reciclagem obsoleta.
Em junho de 2022, o cientista-chefe de IA da Meta, Yann LeCun, criou um projeto para “inteligência de máquina autônoma” que apresentava uma abordagem hierárquica para usar incorporações conjuntas para fazer previsões usando modelos mundiais. Ele chamou a técnica de H-JEPA, e mais tarde ser franco: “Os LLMs são bons em manipular a linguagem, mas não em pensar.”
Nos últimos três anos, LeCun e seus colegas da Meta colocaram a teoria H-JEPA em prática com os modelos de código aberto V-JEPA e I-JEPA, que aprendem representações de imagens e vídeos do mundo.
A interface de inteligência pessoal
A terceira força neste mundo agente e orientado pela ontologia é a interface pessoal. Isto coloca as pessoas no centro e não como “utilizadores” na periferia. Este não é outro aplicativo; é a principal forma pela qual uma pessoa participa da próxima period do trabalho e da vida. Em vez de tratar a IA como algo que visitamos através de uma janela de chat ou de API, a interface de inteligência pessoal estará sempre ativa, ciente do nosso contexto, preferências e objetivos e capaz de agir em nosso nome em toda a economia federada.
Vamos analisar como isso já está acontecendo.
Em maio, Jony Ive vendeu sua empresa de dispositivos de IA, io, para a OpenAI para acelerar uma nova categoria de dispositivos de IA. Ele notado na época: “Se você fizer algo novo, se você inovar, haverá consequências imprevistas, e algumas serão maravilhosas, e algumas serão prejudiciais. Embora algumas das consequências menos positivas não tenham sido intencionais, ainda sinto responsabilidade. E a manifestação disso é uma determinação de tentar ser útil.” Ou seja, acertar no dispositivo de inteligência pessoal significa mais do que uma oportunidade de empreendimento atraente.
A Apple está olhando além dos LLMs em busca de soluções no dispositivo que exijam menos poder de processamento e resultem em menos latência ao criar aplicativos de IA para entender a “intenção do usuário”. No ano passado, eles criaram UI-JEPAuma inovação que passa para a “análise no dispositivo” do que o usuário deseja. Isto atinge directamente o modelo de negócio da economia digital precise, onde o perfil centralizado dos “utilizadores” transforma dados de intenção e comportamento em vastos fluxos de receitas.
Tim Berners-Lee, o inventor da World Extensive Internet, observou recentemente: “O utilizador foi reduzido a um produto consumível para o anunciante… ainda há tempo para construir máquinas que funcionem para humanos, e não o contrário”. Mover a intenção do usuário para o dispositivo aumentará o interesse em um padrão seguro de gerenciamento de dados pessoais, Sólidoque Berners-Lee e seus colegas vêm desenvolvendo desde 2022. O padrão é best para emparelhar com novos dispositivos pessoais de IA. Por exemplo, a Inrupt, Inc., uma empresa fundada por Berners-Lee, combinou recentemente o Strong com o padrão MCP da Anthropic para Carteiras Agentes. O controle pessoal é mais do que uma característica deste paradigma; é a salvaguarda arquitetônica à medida que os sistemas ganham a capacidade de aprender e agir continuamente.
Em última análise, estas três forças estão a mover-se e a convergir mais rapidamente do que a maioria imagina. As ontologias empresariais fornecem os substantivos e os verbos, a pesquisa do modelo mundial fornece memória e aprendizagem duráveis e a interface pessoal torna-se o ponto de controle permitido. A próxima period do software program não está chegando. Já está aqui.
Brian Mulconrey é vice-presidente sênior da Laboratórios Sureify.
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