Empresas de IA não têm vantagem competitiva sustentável – a menos que parem de tomar partido.

A verdade incômoda sobre produtos de IA: sua vantagem competitiva tem uma validade medida em semanas, não em anos.

Enquanto laboratórios de IA fundamentais investem bilhões em modelos que levam anos para serem construídos, empresas da camada de aplicação estão descobrindo que as vantagens competitivas não existem no sentido tradicional. Seu diferencial competitivo? Replicado até sexta-feira. Sua vantagem técnica? Desaparece no próximo trimestre. A diversidade de participantes, a acessibilidade dos modelos fundamentais e a velocidade da inovação criaram um mercado onde ser o primeiro, o melhor ou diferente não garante mais a sobrevivência.

Mas existe uma saída contraintuitiva: pare de tentar vencer com a tecnologia e comece a desenvolver a capacidade de sobreviver a ela. A verdadeira vantagem competitiva não está na IA que você usa, mas sim na sua capacidade de usar qualquer IA.

A Divisão Fundamental

Existe uma camada fundamental – os grandes modelos como ChatGPT, Grok e Gemini. Várias dezenas de modelos, treinados de maneiras diferentes, cada um com suas próprias vantagens. Mas este é um trabalho fundamental, que exige muita pesquisa: engenheiros trabalhando por anos, o que requer um investimento enorme de recursos. Cada um deles possui uma vantagem competitiva distinta – caso contrário, o gasto de recursos não se justifica. É exatamente por isso que tentativas de aliciar engenheiros da OpenAI São tão amplamente divulgadas: possuem conhecimentos especializados únicos que não podem ser cultivados rapidamente a nenhum preço.

Mas, no nível da aplicação, as coisas são completamente diferentes. São necessários muito menos recursos, embora seja preciso um pouco mais de criatividade para aprimorar um modelo de aprendizado de máquina e resolver um problema de negócios. Cada um tem seu próprio jogo, sua própria abordagem, seu próprio produto. A diversidade de participantes elimina qualquer possibilidade de se ter uma vantagem competitiva distinta em qualquer mercado – seja de texto, áudio ou imagem. Soluções de negócios baseadas em inteligência artificial fundamental surgem diariamente, empresas aparecem com frequência e, muitas vezes, são indistinguíveis umas das outras.

Os possíveis diferenciais na indústria de voz ilustram essa evolução: inicialmente, todos tentavam fazer com que as vozes soassem o mais humanas possível; depois, a velocidade tornou-se a questão principal e todos começaram a resolver a mesma tarefa rapidamente. Agora estamos na era das etiquetas emocionais. reconhecimento de fala, a principal métrica – taxa de palavras/erros – melhorou notavelmente com o surgimento de LLMs capazes de compreender a adequação contextual das palavras.

Em resumo, a ausência de uma vantagem competitiva sustentável se explica pela falta de profundidade em qualquer aspecto da existência de um produto de nível de aplicação: ele é superficial tanto no componente de IA quanto em sua aplicação comercial. Da mesma forma que a vantagem competitiva sustentável de um produto fundamental se explica pela profundidade de seu desenvolvimento.

Mas será que projetos de nível de aplicação precisam de uma vantagem competitiva sustentável? Se você atua em um mercado relativamente grande, com menos de 30 concorrentes, pode deixar tudo como está. Claro, os concorrentes podem ser grandes empresas como a OpenAI e a Anthropic, mas nesse caso você precisa se basear em uma percepção subjetiva do tamanho e da dinâmica do mercado, avaliando se há espaço suficiente para todos ou não. Porém, se o mercado é relativamente pequeno e os concorrentes estão surgindo como cogumelos, então você precisa posicionar sua vantagem competitiva de forma muito clara. Não importa se os concorrentes a adotarem rapidamente.

Distribuição como a verdadeira barreira

Suspeito que, em certa medida, essa afirmação seja válida e que a verdadeira vantagem competitiva esteja no domínio da distribuição, não na tecnologia em si. O que importa mais é a rapidez com que você escala sua presença junto aos clientes e se o valor do produto garante um bom LTV (Lifetime Value). Caso contrário, você poderia criar um aplicativo B2C para os usuários experimentarem, e eles poderiam até divulgá-lo viralmente, mas simplesmente parariam de usá-lo quando surgisse o próximo aplicativo novo.

Os dois tipos de vantagem – e por que apenas um sobrevive

Existem dois tipos de vantagens competitivas. A primeira permite vencer aqui e agora com uma clara vantagem – graças a algum conhecimento único ou característica matadora que os concorrentes simplesmente não possuem. A segunda permite evitar derrotas a longo prazo, porque você está construindo sustentabilidade.

Com os produtos de IA, a prática no mundo real já demonstra que o primeiro tipo de vantagem desaparece muito rapidamente: os concorrentes reduzem a diferença a uma velocidade assustadora.

Por isso, faz sentido focar no segundo tipo: máxima durabilidade do produto. Isso é alcançado criando um produto que funcione com qualquer provedor de LLM e permita a troca instantânea entre eles – no momento em que o modelo atual do seu negócio começa a ficar claramente para trás em relação ao próximo melhor modelo.

Diante disso, o grau de independência em relação às camadas subjacentes do LLM torna-se uma vantagem competitiva mais forte do que apenas esforços de marketing ou técnicos. Ser independente de fornecedores não é apenas um diferencial desejável – é a única posição defensável quando o cenário muda constantemente.

A Complexidade Oculta da Estratégia Multimodelo

Embora a independência de fornecedores ofereça proteção a longo prazo, a implementação revela desafios significativos. Como explica Alexey Aylarov, "não é fácil, já que todos os modelos têm suas próprias especificidades e problemas".

O problema central: os modelos de linguagem não são intercambiáveis. O resultado varia com a mesma entrada – mesmo dentro do mesmo modelo, mas de forma muito mais drástica ao alternar entre diferentes fornecedores. Cada modelo reage a estímulos e instruções de maneira diferente: alguns seguem as diretrizes melhor, outros pior; o desempenho pode ser específico para cada idioma ou para um objetivo específico.

Um exemplo concreto: considere serviços de geração de imagens/vídeos como Sora ou Veo. Forneça a eles entradas idênticas e você obterá resultados completamente diferentes. Essa variação se aplica a todos os aplicativos de aprendizado de máquina.

O Desafio da Sintonização: Para manter a compatibilidade entre vários modelos, você deve:

• Crie instruções/avisos separados para cada LLM que produzam o resultado desejado.
• Saiba como cada LLM difere e ajuste as entradas de acordo.
• Dedique-se a trabalhos que sejam frequentemente criativos, em vez de rotineiros.
• Aceite que esse processo é “relativamente difícil de automatizar na maioria dos casos”.

Isso exige um esforço considerável de ajuste para cada modelo. O investimento inicial é significativo: você precisa desenvolver instruções para todos os LLMs antes de poder alternar livremente entre eles. Além disso, essa preparação abrange apenas os modelos existentes – quando novos LLMs surgem, o processo de ajuste recomeça.

A vantagem competitiva reside no investimento em infraestrutura de testes, expertise em engenharia ágil e disciplina operacional para manter a compatibilidade entre múltiplos LLMs – e para repetir esse processo à medida que o cenário evolui. Essa capacidade se torna uma forma de profundidade técnica que os concorrentes não conseguem replicar facilmente, mesmo que compreendam a estratégia.

O paradoxo: sua vantagem está em não ter uma.

Eis o que torna a independência de fornecedores tão poderosa: é a única vantagem competitiva que se fortalece à medida que o mercado se torna mais caótico.

Quando seu concorrente constrói todo o seu produto com base no GPT-4 e um modelo melhor é lançado, ele se depara com uma reformulação existencial. Quando você já construiu a infraestrutura para trocar de modelo, você está apenas enfrentando uma terça-feira. As empresas que sobreviverem não serão aquelas que escolheram o modelo certo – serão aquelas que nunca precisaram escolher.

Sim, desenvolver para múltiplos LLMs é caro inicialmente. Sim, exige trabalho de engenharia criativo e difícil de automatizar. Sim, você está essencialmente mantendo estratégias de avaliação paralelas para cada provedor. Mas é exatamente isso que cria a barreira de entrada. O diferencial não está na tecnologia em si, mas na capacidade operacional de gerenciar mudanças tecnológicas.

A maioria das empresas de IA está otimizando para vencer hoje. As empresas agnósticas estão otimizando para ainda estarem aqui amanhã. Em um mercado onde a inovação de ontem é o padrão de amanhã, essa distinção é tudo.