Deon Nicholas, Co-Fundador e CEO da Forethought – Série de Entrevistas

Deon Nicholas é o Co-Fundador e CEO da Forethought. Anteriormente, Deon construiu produtos e infraestrutura no Facebook (META ), Palantir (PLTR ), Dropbox (DBX ) e Pure Storage. Ele tem publicações de ML e patentes de infraestrutura, foi finalista mundial no ACM International Collegiate Programming Contest e foi nomeado para a lista Forbes 30 Under 30. Originalmente do Canadá, Deon gosta de passar tempo com sua esposa e filho, jogar basquete e ler tantos livros quanto possível.

A Forethought, a plataforma de IA e Aprendizado de Máquina para empresas, começou com foco no suporte ao cliente. A IA da empresa pode aprender com documentos internos, e-mails, chats e até mesmo bilhetes de suporte antigos para resolver automaticamente bilhetes de forma correta e rapidamente surfacear o conhecimento institucional mais relevante.

Nós nos sentamos para nossa entrevista com Deon na conferência anual de 2023 Upper Bound sobre IA, realizada em Edmonton, AB e sediada pela Amii (Alberta Machine Intelligence Institute).

Essa é nossa segunda entrevista com Deon, em nossa primeira entrevista nos concentramos em seu passado e como ele começou em IA, nessa entrevista nos concentramos em sua visão para o futuro.

Você pode resumir o que é a Forethought?

Na Forethought, somos a IA geradora para a empresa de suporte ao cliente. Lançamos em 2018 no TechCrunch Disrupt e, desde então, crescemos para fornecer suporte para empresas de grande escala, como a Instacart e outras. E basicamente, fornecemos uma camada de inteligência em cima dos dados de bilhetes de suporte do cliente, o que se traduz em coisas como chatbots, mas esperamos que sejam mais inteligentes, desde a assistência de agente até a assistência de agente, tudo aproveitando a IA geradora e coisas assim.

Há quanto tempo você fez a transição para a IA geradora?

O que é interessante é que, mesmo quando fomos fundados, já estávamos utilizando alguma forma de IA geradora desde os primeiros dias. Nada que eu argumentaria ser tão poderoso quanto o que está disponível hoje. Mas, por exemplo, o GPT dois foi lançado, acredito, em 2018, 2019, e de código aberto, e havia outros modelos como o T5. Então, estávamos utilizando vários grandes modelos de linguagem, brincando com eles, bem como alguns que estávamos construindo internamente. Mas o que mudou, acho, é que costumava ser um recurso que dava algumas vantagens quando usado com moderação. E agora, acho que, nos últimos seis meses, o que realmente mudou é que se tornou uma mudança seminal em como os modelos de negócios estão acontecendo e como os motores estão acontecendo. E para nós, na verdade, tivemos que repensar nosso motor, eu diria, nos últimos meses. E lançamos o SupportGPT em março deste ano, 2023. E isso estava utilizando grandes modelos de linguagem, como o GPT da OpenAI, e realmente repensando como fazemos tudo. E não é, na verdade, um novo produto, mas um novo motor que alimenta todos os nossos produtos, o que levou a uma tonelada de melhorias em toda a pilha.

Qual é o processo para uma empresa que deseja começar a usar o SupportGPT?

No final do dia, está incorporado a um de nossos produtos. Então, o que eu vou dizer é que, não importa o que, sempre começa com seus dados, e isso é nosso diferencial. E a coisa única sobre a Forethought com a maioria das empresas é que você começa com uma tela em branco e você tem que codificar essas regras. Para nós, você começa integrando. Então, se você estiver utilizando um help desk popular ou um CRM, como um Zendesk, um Salesforce (CRM ) Service Cloud, você quer trabalhar conosco, você se inscreve e, em seguida, instala nossa integração ao seu centro de ajuda. E isso dispara a indexação, dispara o treinamento, o ajuste fino e todas essas coisas, e constrói o modelo e constrói o motor. E, em seguida, a partir daí, você pode configurar, pode editar e pode implantar um de nossos produtos. E nosso produto mais popular é o Solve, que é um agente de IA que pode sentar-se em um site, quase pense em um chatbot, ou pode existir em e-mail, em qualquer forma, e começar a conversar e responder automaticamente aos seus clientes, aproveitando o motor SupportGPT, como o ChatGPT para o seu site, por assim dizer.

Mas, então, essa automação só lida com 50% dos problemas, por assim dizer. E, então, o que acontece com os problemas que ainda precisam ir para um ser humano? Bem, também temos o Triage, que é o nome do nosso segundo produto, que roteia problemas, os marca, garante que eles cheguem ao agente certo, no canal certo, no momento certo, para que você possa implantar isso. E, em seguida, o Assist é um co-piloto de agente, um GPT interno para os agentes de suporte ao cliente, e, finalmente, o Discover, que é nosso produto mais recente, mas, de muitas maneiras, o mais poderoso, que está procurando por insights e fazendo recomendações, também utilizando IA geradora para o negócio sobre o que deve ser atualizado e o que deve ser alterado.

Com tanta dependência da IA geradora, a alucinação é um problema?

Sim. Acho que a alucinação é um dos grandes problemas ao utilizar IA geradora para a maioria dos casos de uso práticos, e eu gravei um vídeo no LinkedIn sobre isso, que foi um pouco viral, sobre a alucinação sendo um dos grandes problemas da IA geradora. Há muitos casos em que não é um problema, como se você tiver um ser humano no loop ou se for um caso de uso realmente criativo, e você quer algo novo, como marketing, você está criando cópias de anúncios e blogs, e você vai ter alguém para editar no final do dia. Isso é realmente bom que eles estejam alucinando um pouco. É uma forma de criatividade. Mas, em casos como finanças ou saúde, ou suporte ao cliente, onde sua saúde, sua riqueza, sua vida, ou algo, ou você quer uma resposta correta, a alucinação é enorme. É um grande problema, e é um grande limitador. Então, de muitas maneiras, uma das coisas legais que percebemos e por que podemos fazer isso e ninguém mais pode, foi porque estávamos utilizando alguma forma de IA geradora nos últimos, digamos, cinco anos.

Todos os nossos modelos foram focados na correção desde o início, entendendo as políticas, entendendo os fluxos de trabalho, que, quando alguém pede um reembolso, se for dentro de 30 dias, você pode emitir o reembolso. Se não for, você não pode. E todas essas coisas que já tínhamos construído. E, quando chegou a hora de utilizar esses modelos de linguagem mais modernos, percebemos que a humanização dos grandes modelos de linguagem, mais a informação e a correção que podíamos fornecer a partir dos modelos anteriores, foi uma combinação perfeita. E, então, você pode aproveitar toda essa correção por meio da engenharia de prompt, do ajuste fino, o que, na verdade, reduz o problema da alucinação. Não é eliminado completamente, mas é minimizado ao ponto em que é muito eficaz. E nosso objetivo final, obviamente, é ter menos alucinações do que os erros humanos. Desde que sua taxa de precisão seja igual à precisão humana, então você está em uma posição muito forte.

Nós o entrevistamos pela última vez em 2021. O que você aprendeu desde então sobre ser um empreendedor?

Oh, meu Deus. O mundo todo mudou. Do ponto de vista do empreendedorismo, algumas coisas aconteceram. No final de 2021, logo após nossa entrevista, levantamos nossa série C. Levantamos 65 milhões de dólares em nossa série C, da Steadfast Capital, NEA, bem como luminárias como Gwyneth Paltrow, Baron Davis e Robert Downey Jr. De muitas maneiras, vimos uma tonelada de entusiasmo em torno de nossa visão, e acho que essas eram pessoas que viram a IA geradora antes. Foi legal, de muitas maneiras. Foi um tempo emocionante e louco para nós, apenas para crescer e colocar combustível no fogo de algo que estava funcionando. Mas o que foi interessante é que, logo após, em meados de 2022, seis meses depois, houve uma recessão. O mundo todo explodiu, por assim dizer, certo? E, então, isso me ensinou muito, porque, onde algumas empresas estavam gastando, elas cortaram gastos, e o modelo de negócios de ser um empreendedor mudou de crescer a qualquer custo.

Ei, você tem esse grande cofre de capital, queime e cresça para chegar à sua próxima rodada. Para esperar, de repente, todos, incluindo nossos VC, todos os VC e conselheiros, acordam e dizem, bem, ei, o dinheiro não é de graça, e você precisa construir um negócio lucrativo, ou não precisa ser lucrativo, mas precisa ser eficiente. E não é sobre crescer a qualquer custo, mas é sobre crescer com eficiência razoável. E você ainda quer crescer ao máximo, dado a eficiência razoável, mas o modelo foi quase virado de cabeça para baixo da noite para o dia, porque não há garantia de que você terá acesso a capital por mais um, dois anos. Se mergulharmos em uma recessão, talvez três. Os compradores estão apertando suas cordas, por assim dizer. E, então, você realmente precisa se concentrar na eficiência e também em impulsionar a eficiência para seus clientes.

De muitas maneiras, isso nos forçou a nos concentrarmos mais em, eu diria, sempre entregamos valor de alguma forma, porque é apenas a indústria em que estamos. Se podemos ajudá-lo a ajudar seus agentes a produzir mais, resolver mais perguntas em um determinado tempo, você vai economizar muito em custos e vai ter uma melhor experiência do cliente, e vai ter mais atenção. Todas essas coisas precisam acontecer, mas tivemos que nos tornar mais rigorosos em nossos pitches, mais rigorosos em nossa mensagem e em nosso foco de produto, para compartilhar isso. E, internamente, tivemos que nos concentrar na eficiência. Não era apenas, ei, você tem esse grande cofre e pode sempre levantar mais dinheiro, e yada, yada, yada. Não, era como, vamos figured out como construir um negócio. E se não pudermos levantar mais dinheiro?

E se for necessário anos para levantar dinheiro antes que o mercado de VC se abra? Bem, isso está bem. Temos que construir um negócio muito eficiente, para que, quando chegar a hora da série D, tenhamos todas as métricas que o sucesso parece, pelo menos nesse novo mundo, em termos do que está sendo medido. Acho que foi grande, e demissões e tudo, e o mundo todo mudou. E acho que foi um ano difícil. 2022 foi um ano difícil, e, em 2023, a IA geradora está quente novamente. E, então, há altos e baixos nisso.

Então, de qualquer forma, estou falando muito. Mas, sim, acho que tudo isso nos ensina a ser focado e a ser resiliente. Isso é outra coisa importante, é apenas, é uma jornada de 10 anos, se você for bem-sucedido. Se não for, é cedo, e, então, lembre-se disso, através dos altos e baixos, você tem que pegá-lo em etapas e que você está sempre construindo em direção a essa visão eventual.

Quais são os maiores desafios que você enfrenta ao tentar construir chatbots para o atendimento ao cliente e outros casos de uso?

Sim. Maiores desafios. Vou em ordem cronológica. O primeiro foi técnico, os modelos funcionam? E, então, é por isso que começamos, mesmo em 2017, utilizando muitos desses motores modernos, o que chamamos de compreensão de linguagem natural e geração de linguagem natural. E apenas garantindo que você está sempre na vanguarda da pesquisa, mas, ao mesmo tempo, garantindo que você está entregando valor. Porque uma das coisas que percebemos é que, quando começamos a perguntar a nossos clientes, como, ei, por quê? Nos primeiros dias, eles nos disseram que esse problema é enorme. Se você puder construir isso para nós, pagaremos por isso. O problema é que os chatbots nunca funcionaram.

Mesmo nos primeiros dias, como 2017, antes de termos lançado oficialmente, estávamos como, oh, bem, então devemos estar nesse mercado? O que está acontecendo? Mas, então, você cavouca mais fundo. Você sabe que há um problema, um problema claro, mas as soluções não funcionaram. E, então, quando continuei perguntando, eu estava como, por quê? Por quê? E, então, percebi que, ou por acaso ou por causa de nossos antecedentes, estávamos abordando de uma maneira muito diferente. E, embora as pessoas tivessem ouvido a palavra IA, tivessem ouvido a palavra chatbot, tivessem ouvido essas coisas, o que estávamos fazendo não era o que elas estavam fazendo. Eles estavam abordando tudo a partir de uma perspectiva de árvore de decisão. Você codifica regras. Se eu ver a palavra reembolso, vá e emita o reembolso. Se alguém disser a frase, eu quero apenas o meu dinheiro de volta, não tem ideia de como lidar com isso, porque não disse a palavra mágica.

Era tudo árvores de decisão, era tudo regras, e essas eram apenas construtores de código que tornavam as coisas conversacionais, mas não eram IA. E eu estava como, oh, é isso que vocês estavam fazendo? E eu nem percebi que era assim que todos os chatbots eram construídos. E eu estava como, mas não é isso que queremos fazer. Queremos fazer isso. E eles estavam como, realmente? Você pode fazer isso? E acho que a primeira e mais importante coisa foi apenas reconhecer que há uma nuances que, embora a IA como uma palavra-chave tenha existido por 10 anos, essa forma moderna de IA, o que agora estamos vendo, é possível com a IA geradora. E se você voltar alguns anos, o que estava começando a ser possível não estava sendo aplicado a esse espaço. E acho que foi grande. E há muitos efeitos colaterais disso.

Há muito barulho no mercado, porque vamos e estamos como, cara, estamos fazendo algo diferente. E, então, eles estão como, ei, você tem certeza? Outra empresa disse que também tinha IA. E tivemos que bater nossas cabeças contra a parede muito para apenas provar nosso valor. Uma vez que entramos em um POC, uma vez que entramos no sistema deles e mostramos como estava funcionando, como você pode aprender, então foi jogo sobre. E começamos, como você pode ver a partir de todos esses logotipos e todos os clientes, mas foi um lento e difícil, eu diria, para provar nosso valor a cada passo do caminho. Acho que foi provavelmente a coisa mais interessante nesse espaço, particularmente, um que foi barulhento, mas com más soluções.

É tipo óbvio quando você pensa sobre isso que as árvores de decisão não funcionarão. É só que não era realmente óbvio na época.

Não era realmente óbvio na época. E acho que também é que era o melhor que você podia fazer, certo?

Isso também é verdade.

As pessoas confundem suporte ao cliente conversacional com IA. E as duas, há uma grande sobreposição de onde elas estão, como o ChatGPT é um bom exemplo conversacional, mas o GPT-3, o motor que o impulsiona, existia antes, e isso era a IA. E você precisava disso para tornar a conversa melhor. No passado, o que aconteceu foi que queríamos conversacional, queríamos IA, podíamos fazer conversacional, mas a única maneira de fazer isso era scriptar as conversas. Era um grande IVR, ou uma árvore de telefone, em forma de chat. Mas, então, as pessoas começaram a colocar a palavra IA nisso, e, então, estávamos obtendo conversacional, não estávamos obtendo IA. Acho que foi onde a quebra aconteceu, não que não fosse óbvio, mas apenas que não era possível, ou as pessoas não percebiam que era possível, ou que essas são duas coisas diferentes.

Você se descreveu como um otimista da IA em um podcast recente. Por que você é tão otimista sobre a IA?

Bem, algumas coisas. Primeiro, apenas em geral, acho que é um novo modelo de negócios ou uma mudança de plataforma que está acontecendo. A mesma maneira como a computação em si se tornou uma coisa. Computadores saindo de grandes mainframes para computação pessoal. Indo da internet, a internet sendo uma mudança de plataforma, e, em seguida, a nuvem saindo da área de trabalho para a nuvem, e tudo isso. Cada década ou algo assim, há essa nova mudança, e essas mudanças trazem novos modelos de negócios. E, de fato, trilhões de dólares em novos negócios em si, como o Salesforce, por exemplo, um gigante de 200 bilhões de dólares, e tudo o que fizeram foi reconhecer essa mudança para a nuvem. Eles provavelmente afirmariam que trouxeram a mudança para a nuvem, mas reconheceram a mudança para a nuvem, e, em seguida, levaram os bancos de dados, seu sistema de registro, e os levaram de local para a nuvem.

E, em seguida, fizeram uma fortuna com isso, e construíram um sistema de registro para vendedores, IPO, negócio de um bilhão de dólares. E, por sinal, então fizeram isso para o serviço, serviço em nuvem, marketing em nuvem, boom, boom, boom, negócio de 200 bilhões de dólares. E, agora, pergunto a mim mesmo, o que aconteceria se o Salesforce fosse construído em nosso tempo? Em 10 anos, seja lá o que for, não sei quantos anos eles têm agora, mas em 2030. A mesma coisa vai acontecer. E acredito, o que é por que estou trabalhando nessa empresa, que são as empresas de IA em primeiro lugar, como a Forethought, que se tornarão as próximas Salesforces, que criarão todas essas oportunidades, trilhões de dólares em oportunidades. Acho que isso vai significar ótimos negócios, mas também vai ser incrível para os clientes, para os consumidores. Quando os telefones chegaram, você agora tem um supercomputador no seu bolso.

Agora você vai ter um supercérebro no seu bolso com o GPT. Da próxima vez que você precisar de um corte de cabelo, você pode ter sua IA ir e conversar com a IA da barbearia, e você pode marcar um corte de cabelo. E, esperançosamente, essas coisas são todas impulsionadas pela Forethought, tudo bem. Mas você sabe o que quero dizer? É apenas uma maneira completamente diferente de fazer as coisas. Acho que os modelos econômicos vão mudar. Acho que também é um equalizador, porque é o tipo de inovação da IA ou o tipo de inovação que é fácil de adotar. Antes, você precisava ter um PhD em IA para saber como fazer isso. E, agora, minha mãe está usando o ChatGPT, e as pessoas estão começando a se expor à IA, está abrindo, mais pessoas provavelmente vão querer aprender a codificar, mais pessoas vão ser engenheiros de prompt, ou o que for. E acho que é um equalizador, seja você um especialista ou não. E é sobre o que sou mais otimista, é apenas essa oportunidade econômica.

Quais são suas previsões para a IA geral? Você acha que vamos ver isso em nossa vida?

Sim. Primeiro, vou começar dizendo que ninguém sabe. Isso provavelmente é verdade.

Qualquer um que afirme saber está mentindo. Mas, sim, acho que estamos vendo avanços suficientes. Pode haver IA geral que exista hoje. Quem sabe se o GPT e essa classe de modelos não são tão inteligentes quanto o cérebro humano? Não sei, talvez. Provavelmente não. A resposta é provavelmente não, mas um cérebro humano tem o quê? Um trilhão de neurônios, o GPT está chegando lá. E o que acontece quando essa coisa tem um trilhão de neurônios e é treinada com os dados certos, e nosso cérebro evoluiu devido à evolução, mas, de certa forma, o aprendizado por reforço é a evolução em esteroides para as máquinas.

E todas essas técnicas existem agora. E não parece tão longe da imaginação. E podemos precisar de novas técnicas, como o transformador e a rede neural recorrente, que foram avanços que, em retrospecto, pareciam óbvios, mas no momento, ou um pouco antes, eram impossíveis. E não podíamos nem fazer linguagem antes de termos as RNN, e, em seguida, os transformadores mataram as RNN, e, agora, temos os transformadores gerados e o GPT. E, então, pode haver novas pesquisas para chegar lá, mas não é mais longe da imaginação, porque as coisas são tão boas. E acho que estamos ou já estamos lá, de certa forma. Ou estamos muito perto. Ou vamos estar lá nos próximos 30 a 50 anos.

Eu não sei se você me perguntou isso ou não, mas o que acho sobre isso é que há alguns riscos. A melhor analogia para isso foi alguém, acho que foi o Andrej Karpathy, a pessoa de IA da Tesla , descreveu como é como a energia nuclear. É tão poderosa quanto a energia nuclear. Capacidade ilimitada com fusão, o que for, para criar energia ilimitada e permitir que façamos coisas que nunca pensamos, viajar pelo espaço, porque teremos energia suficiente para fazer as viagens. Haverá tantas coisas que serão possíveis com a energia nuclear. Mas você também tem o lado negro dessas coisas, que são as bombas nucleares, que não sei se posso falar sobre em entrevistas como essa, mas você também tem essas coisas, ou armas nucleares, direi. E essa capacidade massiva de destruição.

E a melhor coisa que descobrimos como sociedade sobre como lidar com isso é que todos têm isso, e todos colocam regulamentações para garantir que usemos essas coisas corretamente. Acho que há uma quantidade equivalente de poder lá. Começa na esfera digital. Então, você quase tem menos medo originalmente, porque, a menos que algo como isso obtenha acesso a armas nucleares, então, mas meu ponto é que, se você pode criar guardrails e salvaguardas à medida que a IA avança, o que acho que estamos fazendo como sociedade, então você está em uma posição muito boa. Ter IA que possa detectar notícias falsas, que é tão poderosa quanto o GPT, para detectar notícias falsas geradas pelo GPT, é superimportante. Acho que vou ser, novamente, otimista sobre isso, mas não é para dizer que não devemos desenvolver simultaneamente a tecnologia para torná-la segura.

Você gosta de ler, quais são alguns bons livros que você recomendaria?

O livro mais recente que li foi ‘A Vantagem’ de Patrick Lencioni, que ensina sobre como construir uma organização saudável, desde como você faz reuniões até alinhamento da equipe executiva, para comunicar missão e valores, e realmente construir uma organização saudável. E é uma culminação de todos os seus outros livros, como Morte por Reunião e o que mais. Eu diria, no entanto, que A Vantagem é provavelmente o mais recente que li. Sobre IA, ironicamente, não li nenhum livro de IA recentemente. Li alguns artigos de IA, mas acho que há um livro chamado ‘Superhumano’, que foi muito recomendado para mim, que preciso ir e ler. E, finalmente, vou dizer, mais um não fictício, ‘Bom para Grande’. Meu livro de gerenciamento favorito de todos os tempos. Ficção, A Expansão. Agora é uma série de TV.

Eu vi essa série de TV.

Você viu, certo? Acho que está no Amazon Prime. Eu amo porque faz um ótimo trabalho de não ser realmente ficção científica, mas realismo científico. Quero dizer, há muita ficção científica nisso. Mas eles pegam muitos conceitos sutis, como o que aconteceria em um mundo onde tivéssemos viagem espacial, e como a política evoluiria? E é como os humanos provavelmente se comportariam. Se você notar, é muito, muito, muito sutil. Mas os telefones têm uma forma avançada de IA geradora incorporada, e não é destacado. Não é nem o ponto central. E é por isso que gosto. É por isso que estou mencionando aqui. Mas você notará que as pessoas podem apenas dizer algo ao seu telefone, e ele vai e faz, e, então, algumas horas depois, ou o que for, no tempo do filme, ele terá feito a tarefa. E é muito sutil. Você apenas vê as pessoas conversando aleatoriamente com seu telefone, como se estivessem conversando com uma pessoa, e, então, elas apenas continuam, e, então, ele volta com mais e conversa com elas.

E acho que é assim que a IA geradora vai operar em nosso mundo. Todos terão seu próprio Einstein ou C3PO, ou R2-D2, seja em um telefone ou, eventualmente, em robótica. E eles apenas farão tarefas e responderão a perguntas para você e descobrirão coisas. E serão tão inteligentes quanto Einstein. E é isso. Se todos os humanos no planeta tivessem um amigo chamado Albert Einstein, IA, inteligência, tão boa quanto, ou melhor do que, os humanos, então você apenas poderia fazer mais coisas. E todos sempre recorrem, ok, e se todos esses caras se tornassem mal-intencionados? Bem, temos criaturas intelectuais de nível humano, oito bilhões delas. E quero dizer, os humanos são ruins em muitas maneiras, mas é lindo que pudemos criar sociedade e civilização que continuamos.

É interessante como é o oposto de Jornada nas Estrelas, onde eles fazem um show de usar tecnologia.

Nós não falamos sobre telefones, mas 100 anos atrás, se você dissesse a alguém que você tinha um telefone e podia conversar com alguém no Catar instantaneamente, há tantas coisas agora que são literalmente mágicas para as pessoas que estariam 100 anos atrás.

Como um Kindle seria mágico 100 anos atrás. É um livro que sempre é diferente, dependendo do que você quer.

Dependendo do que você quer. É literalmente como se fosse tirado de Harry Potter, certo? De qualquer forma, acho que é assim que sou quando penso sobre essas tecnologias. Você pega a analogia de qualquer coisa que mudou rapidamente, e há muitas. A eletricidade era poderosa, a imprensa, e, então, é louco e grande por um tempo, e, então, a próxima geração apenas assume como algo normal e é apenas incorporado em tudo o que fazemos.

Imagine um mundo onde a IA geradora é apenas assumida e apenas incorporada em tudo o que fazemos.

Você recentemente tuitou, “Mantenha o sucesso, não pelo número de coisas que você começa, mas pelo número de coisas que você termina.” O que a linha de chegada parece para a sua empresa?

O que é o fim do jogo? Voltando ao conceito de novos modelos de negócios, uma das coisas que encontro super estimulante é que, quando as pessoas dizem que o Google (GOOGL ) não tem uma vantagem competitiva. De fato, o Google disse que não tem uma vantagem competitiva, e todo mundo entrou em pânico. Acho que é verdade. Acho que eles não têm uma vantagem competitiva. Mas também acho que a OpenAI provavelmente não tem uma vantagem competitiva. Ninguém tem uma vantagem competitiva. Mas mais importante, os modelos de negócios existentes de hoje, haverá muitas histórias nos próximos meses sobre a empresa X, que não tem uma vantagem competitiva, está sendo disruptada pela IA. E isso vai acontecer no atendimento ao cliente. Vai acontecer com os help desks, vai acontecer com os CRMs, vai acontecer com os mecanismos de busca, vai acontecer com tudo.

Acho que a parte mais emocionante disso é que há muitas empresas que estão apenas pulando nessa onda agora, mas essa tecnologia é tanto uma tecnologia sustentável quanto disruptiva, e o que quero dizer com isso é que há pessoas que se adaptam mais rápido, mas também há pessoas que têm uma quantidade razoável de escala que podem, na verdade, acelerar em uma taxa mais alta do que as pessoas que não estão na escala. E, às vezes, isso não será verdade. Pode haver empresas menores, e pode ser um pouco por toda parte, mas não é necessariamente um dado. E, então, você tem essas diferentes camadas de empresas, e pode haver as mais antigas que serão muito lentas para se adaptar e serão derrubadas. Pode haver as menores empresas que se movem mais rápido, e pode haver algo no meio.

E essa ideia de que podemos ser o tipo de empresa que torna cada ponto de contato entre as pessoas e os negócios mais rápido e mais inteligente. Hoje, isso é no atendimento ao cliente, porque é a interação mais comum que temos. Você tem um problema; você faz uma pergunta. Estamos ajudando a impulsionar isso. Hoje, processamos mais de 100 milhões de bilhetes de suporte por ano, e estamos apenas começando. Eventualmente, isso será um bilhão, 10 bilhões, trilhão. E isso é apenas no atendimento ao cliente.

Acho que a IA, e espero que por meio da Forethought, você possa aplicar essa mesma tecnologia ao marketing. Por que você só alcança uma empresa quando tem uma pergunta? O que acontece quando você quer aprender sobre um novo produto? O que acontece quando você tem um serviço que está interessado? O que acontece com as vendas? O que acontece quando você alcança empresas que você trabalha? Você tem uma pergunta sobre TI? Você tem uma pergunta sobre RH? Cada ponto de contato pode ser transformado pela IA. E acho que temos a oportunidade, genuinamente temos a oportunidade, de ser parte dessa história, de ser essa empresa, ou uma dessas empresas, que traz esse futuro, e essa é a linha de chegada, essa é a nossa missão. E, no final, é sobre desbloquear o potencial humano. No final, isso vai tornar tudo mais rápido, tudo mais eficiente, dar às pessoas tempo, energia e atenção de volta, para que elas possam se concentrar em passar tempo com seus entes queridos, ou o que for. A humanidade está subindo de nível.

E acho que temos essa oportunidade. Acho que podemos fazer isso. E acho que, do ponto de vista dos negócios, isso pode ser uma empresa de vários bilhões, ou talvez dezenas ou centenas de bilhões de dólares. Pode ser da mesma forma, da mesma forma que a história do Salesforce. E se o Salesforce fosse construído em 2023?

Obrigado por uma ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem ler nossa primeira entrevista com Deon, ou visitar Forethought.