Eu nasci na Rússia e quando tinha 10 anos, me mudei para Atlanta, Geórgia. Um dia, meu pai me levou para ver um filme chamado "WarGames" em 1983 ou 1984, e fiquei imediatamente fascinado por computadores. Tornei-me um desenvolvedor profissional por mais de uma década e então iniciei minha primeira empresa, a Aonics, em 2000. Era uma empresa de software empresarial de cibersegurança que eu construí, captei $34 milhões e tinha mais de 2 milhões de assentos implantados.

Depois disso, iniciei outra empresa chamada Vio, que era um editor de vídeo para o YouTube. Captamos $70 milhões para isso e começamos a fazer muito trabalho em recomendações, mesmo antes do YouTube ter recomendações. Então fui para o MySpace e fui o CTO do MySpace Music, onde fizemos muito trabalho de IA em recomendações e conectando pessoas.

Então fui para o Google de 2012 a 2016, onde dirigi o produto em três equipes que estavam usando aprendizado de máquina. Depois de sair do Google em 2016, meu co-fundador Sean Thelen e eu iniciamos a Mind Studio, pois vimos o ChatGPT chegando ao mercado e percebemos que esses modelos iriam ficar cada vez mais poderosos. Queríamos criar uma plataforma que pudesse aproveitar todos esses modelos de IA e permitir que indivíduos, empresas e qualquer um moldassem essa "goma de inteligência" nas formas certas para realizar as coisas.

As empresas estão aproveitando a IA de várias maneiras para automatizar e racionalizar suas operações. Alguns dos principais casos de uso incluem:

1. Processamento Automatizado de Dados: A IA pode ser usada para processar grandes volumes de dados, como currículos ou formulários, e triagem, classificação e extração de informações relevantes sem intervenção humana. Isso ajuda a eliminar tarefas manuais e repetitivas.

2. Automação de Fluxos de Trabalho: A IA pode alimentar fluxos de trabalho de várias etapas, acionando e executando automaticamente vários processos quando novos dados ou leads chegam. Isso substitui a necessidade de os humanos gerenciarem e coordenarem manualmente esses fluxos de trabalho.

3. Automação de Vendas: A IA pode analisar conversas de vendas, identificar sinais de compra e fornecer proativamente informações relevantes às equipes de vendas. Isso ajuda os representantes de vendas a serem mais eficazes e eficientes em suas interações.

4. Alinhamento e Treinamento de Equipes: A IA pode monitorar continuamente as mudanças em uma organização e fornecer treinamento e alinhamento personalizados para as equipes, garantindo que todos fiquem atualizados à medida que o negócio evolui.

5. Compreensão Contextual: Os modelos de IA muitas vezes são melhores que os humanos em ler nas entrelinhas, entendendo as nuances e o contexto das conversas. Isso permite que eles forneçam respostas mais perspicazes e personalizadas.

Como alguém com ampla experiência com vários modelos de IA, Dimitri acredita que os atuais modelos de linguagem de grande porte são dramaticamente melhores que a maioria dos humanos em ler nas entrelinhas e entender as nuances de uma situação.

Ele explica que, embora haja algumas pessoas excepcionais que têm grande empatia e insight, a grande maioria das pessoas carece da paciência e da habilidade para realmente ouvir e compreender o significado subjacente do que está sendo dito. Em contraste, os modelos de IA podem analisar uma situação sob vários ângulos, enumerar as configurações potenciais e identificar o que não está sendo explicitamente declarado.

Essa capacidade de ler nas entrelinhas é particularmente valiosa em cenários de vendas, onde a IA pode atuar como um "ouvinte de terceiros" nas conversas de vendas. A IA pode avaliar se um prospect realmente está pronto para comprar ou se ele apenas está concordando sem entender completamente o produto. A IA então pode fornecer proativamente informações ou materiais adicionais para abordar as perguntas e preocupações não declaradas do prospect, ajudando a fazer o negócio avançar de uma maneira mais produtiva.

Dimitri acredita que esse tipo de "injeção de inteligência" nos processos de vendas, onde a IA pode escalar e processar cada conversa, é uma vantagem-chave da tecnologia de IA atual em relação aos representantes de vendas humanos. A capacidade da IA de ler nas entrelinhas e responder adequadamente pode levar a um melhor alinhamento entre o comprador e o vendedor, resultando em resultados mais bem-sucedidos.

Dimitri acredita que o verdadeiro poder da IA se moverá em direção a coisas que acontecem nos bastidores, sem a necessidade de interação humana constante. Ele argumenta que os humanos são o gargalo e a melhor situação é quando a IA pode trabalhar de forma autônoma para realizar as coisas, sem a necessidade de os humanos fornecerem comandos ou instruções.

No que diz respeito à narrativa em torno da voz sendo o futuro da IA, Dimitri discorda. Embora as interfaces de voz tenham suas aplicações, ele acredita que a digitação é muitas vezes mais rápida para muitas pessoas e que os maiores ganhos de produtividade e inovações virão de sistemas de IA que podem trabalhar de forma independente, sem exigir entrada ou intervenção humana.

Dimitri imagina um futuro em que sensores e agentes de IA trabalhem em segundo plano, fornecendo informações e contexto relevantes aos usuários quando necessário, em vez de exigir que os usuários se envolvam ativamente com a IA por meio de voz ou digitação. O objetivo é ter sistemas de IA que possam entender as necessidades e o ambiente do usuário e agir proativamente ou fornecer informações, sem que o usuário tenha que solicitá-lo explicitamente.

Dimitri compartilha sua perspectiva sobre o debate em andamento sobre o alinhamento e a segurança da IA. Ele concorda com a visão de Yan LeCun de que o alinhamento genérico de modelos de linguagem de grande porte não é um problema solucionável, pois o alinhamento precisa ser adaptado a casos de uso e partes específicos que usam a IA.

Dimitri acredita que o lugar certo para se concentrar no alinhamento é no nível de como a IA está sendo usada, em vez de tentar criar uma solução de alinhamento único. Ele usa o exemplo de usar a IA para auxiliar as equipes de vendas - o alinhamento envolveria ajustar o comportamento e as instruções da IA para se adequar a esse caso de uso específico.

No que diz respeito ao cenário do "maximizador de clipes de papel" em que uma IA persegue obstinadamente um objetivo à custa do bem-estar humano, Dimitri é cético de que os atuais modelos de linguagem de grande porte correm o risco de atingir esse nível de inteligência geral e autonomia. Ele os vê principalmente como preditores estatísticos da próxima palavra, sem uma compreensão mais profunda da lógica e da causalidade.

Mind Studio é uma plataforma de automação sem código que aproveita vários modelos de IA, como GPT-3.5 Turbo, GPT-4 e LLaMA 3, para automatizar e racionalizar os processos de negócios. Ele permite que as organizações transformem suas operações, automatizando tarefas que anteriormente eram feitas manualmente, liberando os funcionários para se concentrarem em trabalhos mais estratégicos.

Algumas das principais capacidades do Mind Studio incluem:

1. Automatizar Tarefas Repetitivas: O Mind Studio pode automatizar várias tarefas repetitivas, como processar currículos, lidar com consultas de clientes e gerenciar fluxos de trabalho de vendas. Isso ajuda as organizações a reduzir o esforço manual e melhorar a eficiência.

2. Aprimorar os Processos de Vendas: O Mind Studio pode analisar conversas de vendas, identificar sinais de compra e fornecer recomendações personalizadas às equipes de vendas. Isso ajuda os profissionais de vendas a entender melhor seus prospects e fechar negócios de maneira mais eficaz.

3. Manter as Equipes Alinhadas: O Mind Studio pode retratar e alinhar continuamente as equipes à medida que a organização evolui, garantindo que todos estejam na mesma página e trabalhando em direção a objetivos comuns.

4. Substituir Produtos SaaS Legados: O Mind Studio pode ser usado para criar aplicativos de negócios personalizados, substituindo a necessidade de vários produtos SaaS distintos e racionalizando o conjunto de tecnologias.

5. Empoderar Indivíduos: O Mind Studio também pode ser usado por indivíduos para automatizar seus próprios fluxos de trabalho, aumentando sua produtividade e eficiência.

A conversa com Dimitri Shapiro fornece insights valiosos sobre o estado atual e futuro da IA. Algumas conclusões-chave:

• O GPT-3.5 Turbo é atualmente o modelo ideal para a maioria dos casos de uso práticos, pois equilibra custo, latência e desempenho de maneira eficaz.
• A IA está se destacando na automação de fluxos de trabalho repetitivos e de várias etapas que anteriormente exigiam envolvimento humano, como processamento de currículos, automação de vendas e alinhamento de equipes.
• Os modelos de IA muitas vezes são melhores que os humanos em ler nas entrelinhas e entender o contexto nuançado de uma situação, tornando-os bem adequados para tarefas como vendas.
• O futuro da IA provavelmente será mais sobre a IA trabalhando nos bastidores para aumentar e capacitar os humanos, em vez de interação direta homem-IA por meio de voz ou outras interfaces.
• As preocupações com a segurança e o alinhamento da IA muitas vezes são exageradas, pois os modelos de linguagem atuais não são capazes do tipo de inteligência geral necessária para o cenário do "maximizador de clipes de papel".
• O verdadeiro valor da IA reside em suas aplicações práticas para melhorar a eficiência, a produtividade e os resultados em vários setores e casos de uso.