0:00Bem, pessoal, eh, obrigado todo mundo por entrar. Eu acho que para quem não me conhece, eu sou o Júlio Vasconcelos.
0:07Eh, eu sou sócio fundador aqui do Atlântico. A gente tem organizado aqui esses techs, eh, principalmente sobrei dos últimos meses. Então, fico muito feliz aqui do meu amigo de longa data, o Mike Kger Topar. Eu tô aqui em São Francisco, na casa dele, então a gente tem gente aqui no no mundo inteiro que vai ser vai ser legal. Mike, deixa eu te deixa eu te dar uma breve apresentação para quem não conhece aqui. Eh, eu conheço o Mike, desde 2006, quase 20 anos. Olha só, uma curiosidade. A primeira versão do
0:37peixe urbano foi ele que fez.
0:39Eh, mas aí depois a carreira dele foi só para cima, né? Eh, o Mike, como muita gente sabe aqui, foi o o cofundador do Instagram. Na sequência montou eh uma outra empresa chamada depois entrou na Tropic como chief product officer, uma cadeira que ele ocupou por um tempo, até depois decidir que ele queria começar a colocar a mão na massa e começar a construir de novo o produto e foi tocar o Entropic Labs lá dentro e hoje continua montando novos produtos dentro. a gente pode entrar um
1:08pouquinho mais em detalh sobre isso. Eh, e obrigado por por participar aqui. O Mike é de São Paulo, então o nosso grande representante brasileiro aqui fora na na fronteira de AI. Então, fico muito feliz. E aí, todo mundo que tá curioso de quem mais tá nesse call, quem são as outras três caras bonitas aqui com a gente, eh, o que eu fiz também, dado que a ideia aqui é da gente poder fazer um um tech talk e ter acho que um nível, vamos dizer, eh, técnico mais alto do que eu conseguiria eh chegar, eu
1:36chamei aqui três, eh, líderes técnicos, empreendedores de de empresas do nosso portfólio também, é, grandes amigos, eh, que vão ajudar a fazer um pouco dessas perguntas e poder aprofundar. Outra coisa que eu fiz também, eu tô aqui com o meu computador e todo mundo que mandou perguntas antes, eu eu consegui dar um resuminho assim de vários dos temas e mais interessantes e e vou poder trazer um pouquinho disso para para todo mundo aqui, tá? Eh, só para apresentar um pouquinho aqui, eh, cada um, o Lucas Smaira, para quem não conhece, é um dos
2:04eh cofundadores da Veto e ele toca toda a parte de AI research e lá dentro até.
2:10Acho que interessante, o Lucas passou é muitos anos antes, acho que passou uns se anos quase que na Deep Mind como Researcher e e tem trabalhado um pouco mais nessa área de AI. Eu acho que para quem não conhece a Veto aqui é é a VEO é um é um research labado em construir e reinforcement learning environments para esse recursive self improvement, né?
2:30Então, principalmente olhando para para coding, computer use, eh otimização, muita coisa de ciência, eh eles vendem esses environments pros principais eh frontier labs do mundo e também aplicam essas mesmas técnicas para trazer esse self para agentes dentro de grandes enterprises. Então, Lucas, obrigado. O Mike, para quem não conhece, eh eu acho que é o único brasileiro que fundou dois unicórnios. Eh, o Mike, ele foi
2:57cofundador e CTO tanto da Wild Studios primeiro, eh, e agora ele tá como CTO e C-founder na Enter. Para, para quem não conhece, a Enter, uma empresa que faz vende para grandes empresas, para Enterprises, uma solução de de legal AI, eh, de ponta a ponta e que, eh, tem tido incrível sucesso, eh, no Brasil e agora até fora do Brasil. Então, tô muito animado aqui do Mike e finalmente o o Víor Olivier para também de novo, quem
3:26não conhece, o Víor é fundador e CEO da Decate, né, uma plataforma AI native de wealth management, né, pra parte de de investimentos e antes disso passou eh muitos anos como o CTO do Nubank. Eh, e tava lá desde o começo, assim, desde os primeiros cinco, seis funcionários, ele tava lá. Eh, então também acho que tem todo mundo aqui tem vários várias perspectivas, mas eu vou começar com a primeira pergunta e depois eu vou passar para vocês, tá? Legal, Mike, obrigado. Eh, de novo, vamos começar com uma soft pa aqui, só para
3:54para esquentar um pouquinho. Se fosse montar o Instagram hoje, que que você faria é diferente e também que que você faria igual, que eu acho que é interessante tanto assim na no no perfil das pessoas que você buscaria, como você organizaria a equipe e como até você pensaria em talvez o MVP que você montaria, o tamanho desse MVP para poder encontrar producto ali inicial. É uma ótima pergunta. Oi, pessoal. Engraçado que o Instagram, assim, mais do que a maioria das empresas daquela época já era meio, não era Nerve, porque Native não era, não existia, mas a gente já
4:23montou empresa assim com muita pouca gente, era eu e o Kevin pelos primeiros ve meses. Eh, e nós dois, assim, a o que a gente queria fazer é poder, eh, assim, contribuir do começo do design até a implementação. Eh, e o bom disso foi que a gente conseguiu mover bem rápido, né?
4:41até o lançamento da depois do lançamento a gente começou a disparar a os usuários. Demorou até uns dois meses até a gente começar a contratar as pessoas, mas isso ajudou muito em termos de alinhamento, assim, não ter que fazer tanta conversa. A gente viu isso também, a segunda empresa no arcti na época, tava começando, mas a gente contratou muita gente do começo. A gente começou a empresa não só com K, mas com mais seis pessoas e foi um erro que, tipo, as primeiros meses de qualquer empresa você tá tentando decidir, bom, essa vai ser a direção, a gente muda o produto assim e cada vez que a gente
5:11fazia essa mudança era aquela coisa, bom, agora a gente precisa ver como vai ser e recebido por essa pessoa, essa pessoa discorda, agora vai demorar.
5:19Então, de uma certa forma, a a gente nãoaria muito diferente em termos da equipe. Eu acho que uma, duas pessoas, eh, com essa capacidade de fazer qualquer parte do do processo de produto, eu acho que é uma boa receita para esse comesso de empresa. Agora, em termos do MVP, eu penso muito nisso, porque em termos da do MVP que a gente montou do Instagram e deu pelas pros primeiros beira testers, isso demorou assim uns dois meses assim que a gente tava trabalhando num outro produto, a
5:48gente decidiu eh pivotar, a gente tirou um monte de coisa daquele primeiro produto, a gente colocou no segundo, mas esse processo fez parte do produto.
5:56Então eu acho que eh tem um produto que não tá dando certo, entendeu o que que tá funcionando nele, tentar uma coisa diferente. É, o a parte do EA acelera só a assim a construção entre desses momentos. Acho que você ainda precisa ter esse contato com o mundo real. Eh, então eu acho que meio ele comprime partes, mas algumas partes têm uma uma duração meio natural, mas em termos de produtos sociais e com AI ainda acho estamos no começo dessa dessa jornada, então não sei exatamente com o Instagram
6:24seria muito difícil, muito diferente com essas capacidades. Eu acho que parte do valor do Instagram e produtos assim, pelo menos no começo, foi conectar assim entre pessoas sem muita eh assim tecnologia entre você e a pessoa. Então, talvez o MVP seria parecido, mas construído assim mais rapidamente.
6:42Eu tenho uma pergunta, continuando no na no parte do Instagram, acho que Instagram achou o grande form factor de imagens como uma grande ângulo de novos produtos de consumer, depois vem TikTok com vídeos e agora no mundo AI, que que você acha que é para um um consumer product, né? Acho que são chat interfaces, mas você acha que esse é o é o final ou qual quais são os próximos on products na sua cabeça?
7:09Foi interessante porque e eh o que a gente vi durante o Instagram é que às vezes apareciam esses outros apps que eram assim uma variação do Instagram. Então ah, o Instagram mais com som, isso antes de ter vídeo. Aí o Instagram mais com edição de machine learning. Eh na cara começo, quando tinha aquelas, você podia transferir tua tua tua foto para ficar tipo igual um uma pintura.
7:31Hoje em dia, o que eu tenho assim, o que me empolga muito e são assim eh alguma coisa entre aplicativos e páginas criadas por pessoas. Então, uma coisa que eu ten trabalhado muito no Labs, a gente pode falar mais sobre isso também é a nossa são artifacts que são basicamente você com o cloud consegue criar assim tudo assim o que pode ir de uma página estática até um um aplicativo com bastante funcionalidade, com base de dados, com real time, com multiplayer.
8:00Eu não sei se isso vai ser uma criação tão assim comum como uma foto, que é uma coisa tão fácil de fazer aí distribuir.
8:06Mas eu acho que tem uma coisa interessante entre, eu vi isso com a minha esposa que tava fazendo uma colaboração entre três empresas diferentes e em vez de usar uma solução que já existia, eles bolaram junto um arfact depois virou quase o a o sistema operacional dessa colaboração. Depois que terminou a colaboração, talvez eles nunca mais vão usar esse produto, né, esse produto que eles criaram. Mas eu acho, eu acho bem empolgante essa ideia de software que existe para assim resolver um problema imediato e talvez não precisa existir para sempre meio mais ou menos como uma foto no Instagram
8:36precisa existir para sempre. Eu posso uma coisa ser uma coisa mais efêmera.
8:40Tem essa linha também, Mike, eh, se você pensar com AI, com Cloud, você consegue então ir de zero para um produto que é extremamente adaptado para você e que resolve seus problemas meio que imediatamente, né? Como que você vê no futuro essa separação eh de geração de valor entre a própria antrop com o consumidor final que consegue gerar os produtos ali que ele tem necessidade rápida e tudo mais versus uma camada de aplicação intermediária que vai tentar
9:09especificar num caso muito específico e construir coisas em volta para poder vender lá pro consumidor versus até, não sei, eh, trazer inteligência para as empresas e posso treinar modelos lá dentro para poder deixar mais customizado. tem essa parte de de customização lá na no na no aplicativo e também nos modelos. Vamos falar dos aplicativos primeiro. Eu acho que ainda tem valor. A gente assim como Entrop não quer fazer um produto para cada US case, assim fazer um produto legal e realmente
9:37aprimorado para cada um dessas eh dessas desses verticais, eu acho muito complicado assim manter essa qualidade, essa qualidade. Então o que a gente precisa fazer são as coisas que a gente acha bem horizontal. Por exemplo, a gente lançou um dentro do Ar Effect semana passada o cloud slides. Você podem fazer apresentações dentro do cloud. E o que é interessante para ver, se você assim fora do nosso produto, só fora do nosso cloud siz perguntar pro pro cloud assim com com assim só no cloud code ou clfex, ah, me cria uma um software para eu criar apresentações e e
10:06poder assim mostrá-las e talvez poder fazer um um export lá para PowerPoint. O cloud vai bolar uma coisa relativamente boa, mas daí eh teve um ótimo assim uma postagem dentro do do Antropic semana passada que para mim capturou super bem isso que agora com o EAI a gente faz os primeiros 90% com muita facilidade, mas os últimos 10% ainda são bem difíceis.
10:26Então o que a gente acabou suando na hora do cloud slides é bom, qual a interação que você faz assim, a transição de um slide para outro, é como você pode fazer uma importação de outros dados, eh como deve ser exatamente o UI?
10:39Então acho que isso ainda vale a pena de investir como nessa nesses produtos que são bem horizontais. E daí, claro que dá também essas ferramentas para as empresas que estão criando assim ferramentas ainda mais especializadas ou ou dentos mais verticais para eles poderem fazer esses últimos 10% também eh pro lado deles. Em termos do treinamento de modelos, o foco do Entrop tem sempre sido essa área de bom, a gente vai focando nos nos modelos mais gerais e claro que tem oportunidades dentro de empresas ou dentro de workflows para uma um modelo mais
11:07especializado. Eu acho que um acaba usando o outro. É o o Jeff, né, JV, que que teve bastante atenção, não sei se foi semana passada, duas semanas atrás, por do EAI, que tudo move tão rapidamente que você perde totalmente noção do tempo. É um bom exemplo. Eu vi um demo só ontem, até que foi legal, que uma pessoa tinha criado um videogame inteiro dentro do clore, mas em termos do comportamento da das personagens dentro do do videogame, eles usaram o Gev para ser uma coisa mais assim rápida. Então, acho que essa
11:35orquestração de modelos até dentro de de eh mudos virtuais vai ser uma uma coisa que a gente vai continuar vendo muito.
11:42Seguindo a linha de da criação de de software maromizado, os modelos hoje estão codando e basicamente estão cudando aprendendo de todo que os humanos fizemos seguindo os mesmos patternos. Ele usa a mesma interface que nós e provavelmente est aplicando aplicando os mesmos patterns que usou ano passado. Ter a a generalização do modelo nos permite abrir interfaces que agora podem se adaptar, não permite criar software que não precisa, não precisa tratar casos de borda, nem tampouco precisa se adiantar o requerimento futuro, porque ele pode
12:09generalizar eh seja criando o código real time ou mantendo o código. Mas ali perguntar dentro do Antropic existem padrões ou emergentes que você tem visto de uso dos modelos para realmente mudar como o software funciona e não só para escrever o software como a gente escrever. Uma super boa pergunta. A gente fez isso e assim o debate e eterno dentro da entrópica é o futuro vai ser mais tipo o MCP, que é o modelo usando essas ferramentas que são meio criadas
12:39para o modelo ou usando interfaces. E eu assim, cada seis meses eu meio mudo minha perspectiva mais um pro outro. O que eu acho interessante é que, exatamente como você falou, quando ele tá usando uma interface, geralmente ele vai seguir aquele aquele rumo humano, mas nem sempre, às vezes ele precisa ser criativo. Uma coisa que eu lembro, eh, claro, aquele modo coisa do do cloud tentando solucionar um problema mesmo sem boas ferramentas, ele tava tentando, a gente tinha uma um copyuse task, eh, e ele precisava editar texto, eh, entre
13:08células, mas não tinha essa capacidade. Então o que ele começou a fazer é usar o tipo o navigation bar, onde fica o endereço do site como meio um mini editor de texto. Daí ele fazia lá, editava texto, daí colava de volta.
13:20Falei o mano nunca pensaria nisso, mas ele ele cria essas essa tem essa criatividade. Então eu acho que mesmo em interface a gente vê muito o Cloud sendo meio criativo assim quando a gente primeiro lançou internamente a capacidade do Cloud usar computadores, a a nossa primeira ideia de como esse seria um bom produto seria como um tutorial. Então você chega lá pro Claud e fala: "Olha, eu quero fazer essa coisa dentro do Photoshop, mas eu não sei como, você pode me mostrar." Eh, e a gente achou que seria uma boa, um bom produto, mas na verdade o Cloud
13:49conseguia fazer isso em termos de de assim, eh, terminar o o objetivo, mas ele fazia de uma forma completamente assim, pô, eu vou explorar essa parte do Venu, ah, eu vou fazer uma coisa diferente, vou manipular dessa forma.
14:00Então, ele acabou não sendo um bom tutorial, mas ele é um bom solucionador de problemas. Então isso nos ensinou meio que talvez isso não era o o produto exatamente o que a gente queria. Eh, e até melhor nem ficar olhando muito exatamente como o Cláudio vai fazer, porque ele ele às vezes vai ser frustrante. Pô, Cloud, você não fez isso assim da forma mais straightforward? Eu acho que a parte que ainda falta, eh, e eu acho que vai ser interessante, é qual a interface que o Clud criaria para ele mesmo. E a gente não não tem essa investigação muito bem feita, mas eu
14:29acho que seria bom ver talvez, por exemplo, ver eh os logs de como o Cloud tá usando um produto para daí a próxima evolução do produto ser mais assim aprimorada para para isso. Acho que são quase, sabe, a a clássica ilustração do do jardim num parque onde o arquiteto montou exatamente como seria eh aquele percurso. Mas daí as pessoas falam: "Não, eu vou fazer, eu vou cortar, vou cortar assim eh passar por essa parte mais curta". Eu acho que aprendendo dessas a gente chama desire lines, né?
14:58Pro cloud, eu acho que seria uma coisa bem interessante em termina de interface. Acho que em cima disso também a gente tem feito bastante computer use aqui na na veto e inclusive várias dessas valuations a gente acaba então, por exemplo, pedindo pro um exemplo claro aqui que a gente foi pediu pro Claud fazer e algumas peças lá no AutoCAD e aí ele foi lá, abriu um terminal, escreveu todo o sistema de todo o o XML, não é exatamente XML, mas esse arquivo atrás aí exportou e a peça tava perfeita lá. várias vezes ele acaba
15:26tomando um pouco esses shortcuts que são meio longes de de da intuição humana, né? Você acha que isso é um problema no longo prazo dele começar a se desviar justamente do que a gente de ground nessa experiência humana e a gente deixa de conseguir essa observabilidade intermediária, né? Ou você acha que na verdade isso é uma feature que vai deixar ele se expandir mais, né? E apesar da gente não entender necessariamente o jeito que ele vai pensando, ele acaba conseguindo fazer mais coisas no futuro.
15:53Ótimo. Pergunta ótima. Por exemplo, isso ontem, a gente tem uma uma coisa dentro do do cloud, da versão do do desktop do Mac, você pode ensinar o cloud como você faz uma coisa. Daí você meio que grava uma um vídeo pro cloud e ele ele vai assistindo. Depois ele ele foi eu tava testando isso que eu tava interessado, que eu nunca tinha testado esse esse feature antes. E eu mostrei o Cloud como criar um evento no Google Calendar. Daí eu fui ver como ele ele daí ele ele criou um skill baseado nisso. Daí eu fui ver qual o skill que ele montou e ele tava usando meu MCP. Depois teve claro,
16:22pô, eu te mostrei como fazer na interface porque você fez falar a shape seria mais fácil assim, né? A versão que você mostrou era meio difícil. Daí eu falei: "Não, foi engraçado ver isso". Então, não, por enquanto, pelo menos a gente pode ter essa conversa com o Clud.
16:34Então, como você decidiu fazer isso? Ah, não, eu quero que você faça, não, eu quero que você realmente use o AutoCAD, o UI por alguma razão. É, geralmente eu acho positivo o Cloud poder assim achar essas esse essas soluções. O que vai ser mais interessante é como a gente monitora e como a gente tem essa visibilidade de como exatamente ele decidiu fazer essa coisa. O que é a parte mais talvez assustadora é quando essa assim como exatamente ele bola essa solução, fica assim super humano de uma forma que a gente nem consegue entender exatamente como ele criou a coisa. Eu
17:03percebi isso até. Se você vê o o clando tá escrevendo código dentro de uma um codebase que já existe, ele tenta geralmente seguir o padrão do do que já existe. Então ele fica bem assim human readable. Mas o CL escrevendo código só para ele, você pode escrever ver consegue ver isso às vezes quando ele tá escrevendo código só para assim eh colar duas coisas juntas. Ele não tá realmente pensando em em vai ser fácil ler esse esse código. Fica mais aquela coisa a igual um monte de linhas que você nunca faria normalmente. Então essa essa
17:33mudança talk tá começando a acontecer que o C tá escrendo código para ele mesmo, eh, e não exatamente para assim ser consumido por humanos.
17:39Uma pergunta do em inovação, novas empresas, dado que você tá vendo aí no Vale, obviamente dentro da Antropica, que tipo de empresas EA neira você gostaria de ver surgindo do Brasil, né?
17:52onde que a gente tá unicamente posicionado para construir nesse momento uma assim área que eu acho ainda a gente tá no na fase inicial nos Estados Unidos, mas acho isso ainda mais eh real na de uma forma global eh nessa área de chama de economic diffusion assim como o cloud pode sim colocar dentro de uma empresa e realmente transformar a empresa para ficar mais a gente fala muito dessa assim enorme distância entre o que o cloud consegue fazer teoricamente ou com bom prompting ou com bom acesso a a internal tools e o que
18:21como a maioria das empresas ainda estão usando o o cloud. Eh, eu acho que essa fechar essa essa distância não é só uma coisa da Entropic, acho que é uma coisa que depende muito das empresas. Então, seja nas verticais diferentes, eu vi uma um exemplo recente que eu achei interessante de eh ajudar empresas de construção usar eh EAI de uma forma mais eh assim completa. Eu acho mais eficiente ter soluções para para essas indústrias que daí viram mais um quadrão do que tentar ou a gente fazer que a
18:50gente vai não vai entender cada indústria, mas também cada empresa ter que descobrir essa mesma coisa por ela mesmo. Eu acho que vai ser demorada.
18:56Talvez chega um momento que os os modelos sejam tão bons e tem tanta assim ciência de o qual é o como uma empresa funciona que eles conseguem fazer isso por ele mesmo. Mas eu acho que esse tempo vai demorar ainda. Então acho que tem uma oportunidade interessante em vez dessa difusão econômica. Não sei se a tradução ficaria assim, mas como a gente consegue ajudar essas empresas a adotarem eh modelos? Eu acho que tem duas formas disso. Tem como cada individual employee consegue melhorar seu próprio uso de AI. Eh, mas também como a empresa pode transformar os seus
19:25processos em termos de o que que a gente faz todo dia, como a gente acaba eh relacionando com nossos vendors, como a gente relaciona com diferentes nossos consumidores e como o EI pode fazer uma parte assim, acelerando cada parte de tudo isso. Eh, eu acho que ainda é uma uma área super aberta em termos de de empresas serem montadas.
19:43Bem relacionado com essa com essa ideia.
19:46Vejo que a gente começou o uso de bom primeiro de copyot agents de um jeito bem single player, todo mundo com seu computador acumulando históricos de chat gigantescos e parecido no que acontece numa empresa, existem pessoas que acabam tendo que manter um contexto completo sobre o que os times estão fazendo. Tem que ter uma umas pontes que vão cruzando os times para levar esse conhecimento de um time sobre como algo funciona, como se conecta, algum processo está na outra ponta. Eu vejo com dor como não estou
20:14aproveitando a informação que tá sendo gerada só pelas conversas da pessoa com os agents. E e fico com dor de de desses loops não estão sendo fechados, estão sendo eh materializados, seja em novas instruções, skills, mais coisas. Dentro desses loops que dá para fazer, você vê dentro antropic alguns que claramente isso é uma realidade, estão funcionando muito bem ou realmente ainda ainda falta evoluir os produtos para que seja uma coisa mainstream? Acho uma pergunta ótima. Bom, eu vou descrever um pouco
20:44como a Entropic funciona internamente, que é meio a versão extrema disso, mas assim, por design. Quase todo o trabalho da Entropec internamente é feito de uma forma pública. Claro, pública às vezes precisa ser dentro do compartimento de pessoas que têm acesso ao modelo, por exemplo, mas ela relativamente pública dentro do seu do seu grupo de de colaborators. E por isso a gente faz tudo no Slack. a gente a Tropic vive no no Slack em termos de é como a gente interage com o o cloud di que 80 90% das
21:13interrações que as pessoas tem com o cloud dentro da Entropeg são na forma do a gente lançou até o produto examente que é o cloud tag. É, e quando a gente solto com tag, as pessoas falaram: "Ah, é tipo mais, é só mais um slack, talvez eu posso perguntar umas coisas para ele, tipo, ah, qual a nossa policy de HR para férias?" Mas a gente, na verdade, usa isso para tudo. Em termos assim, eh, eu tava usando e o saco logo antes da nossa dessa, desse Zoom, mas então começar projetos, resolver eh assim dúvidas entre várias vários colegas. E o que eu
21:43acho super interessante sobre isso é que quando uma pessoa nova chega na empresa, eu tava conversando com uma pessoa que começou há só duas duas semanas no Night Tropic, eu sou o a gente tem uma ideia do spinup, então é tipo a pessoa que você tá meio o colega que te ajuda a a se entrosar na empresa. Eu tava falando com ele, eu perguntei: "Ah, pô, a gente assim de uma forma bem diferente como tem sido para você?" E ele falou: "Ah, para mim não tem sido tão difícil, porque eu posso perguntar pro cloud dentro do Slack, como as pessoas têm
22:11assim feito isso e como o Cloud tem visibilidade de tudo assim como a empresa tá operando, já tem essa resposta e não é a resposta da ah ano passado a gente estava fazendo isso, mas nesse momento como a gente tá usando o o cloud?" Então eu concordo 100%, mas que eu acho que o essa área de de multiplayer é super importante, não só pela colaboração, mas pelo menos para essa para esse close the loop, para esse aprendizagem da empresa. E e o o que requere é que a empresa meio que mude a perspectiva de ai nó para manter tudo
22:39bem assim individual, super private e e a pessoa precisa mudar para operar dessa forma. E quando você começa a operar dessa forma, você vê a vantagem enorme, a empresa você quer, consegue se acelerar. Agora, claro que para uma uma enterprise que tá tem usado a tecnologia de uma forma super específica por muito tempo, é um pouco mais difícil, bom, talvez não pouco, não, é bem mais difícil fazer essa essa transição. O que a gente ter começado a a fazer é tentar discutir em público um pouco mais como a gente usa o o cláud para ver se a gente consegue inspirar um pouco mais essa
23:08mudança. Para mim, só talvez o último pensamento aqui, toda vez que eu tô usando o cloud code de uma forma individual, eu meio tô pensando assim no back of my mind, putz, é ruim usar ele assim, porque as outras pessoas não vão poder ver o que eu tô fazendo nessa e nesse uso.
23:21Tem casos em que tem feito isso com quando pessoas quando as pessoas tá encodando, estão destilhando alguma forma ou as sessões das pessoas que estão codando para manter, por exemplo, arquiteturas? De algumas formas a gente tem a área de de assim memória organizacional, organizational memory, né, em termos de eh como as pessoas estão usando. A gente tem o processo, parte do tag também, da versão do tag que a gente tem internamente é aquele também quase el a gente chama de sonho, né? Ele ele sonha cada noite para ver o que que a gente pode aprender em termos
23:50desses processos para a próxima próximo dia já ter isso mais incorporado em termos da da base de dados. Eh, e daí também tem isso na forma individual, mas eu acho que ainda tem mais para fazer em termos de, pô, de podemos aprender de uma forma da empresa inteira, como a gente tá trabalhando hoje em dia, que a gente poderia melhorar ainda assim no futuro.
24:08Acho que relacionado a isso, Mike, uma coisa que a gente tem pensado muito, acho que tá tendo agora uma, bom, acho que mais pro ano passado, começou a migrar mais de LRM pra gente e tudo mais, né? E agora acho que tá tendo bastante essa migração pra gente mais persistente. E aí você começa a fazer essas coisas, né, do tipo, ah, como é que o organizemória, como é que eu, é, tenho essa sessão que vai viver é muito tempo e conforme você vai tendo mais pessoas envolvidas ou mais comunidade, né, em volta, esse sonho coletivo, essa organização de informação coletiva acaba
24:37gerando mais valor, né? Eh, você acha que o valor gerado tá mais no modelo em si? Conseguir processar essa quantidade de dado e eh selecionar que contexto pode ser hoje no futuro e tudo mais ou na integração com as toos e a comunidade em si. Para ser um pouco mais concreto, imagina que eh que eu quero aqui dentro da veto ficar que nem a antropic e ter eh toda essa esse agente persistente que vai ficar me ajudando. É mais sobre eu integrar todas
25:07as minhas Tools e dar visibilidade para um modelo qualquer ou você acha que também é muito dependente do modelo em si ser muito capaz isso?
25:14Eu acho que realmente tem muito a ver com essa integração entre o modelo e e assim essa quantidade de dados e e contextos. Por exemplo, a gente tinha, a gente tem um um dos nossos canais do SL que é um canal social, né? Então até a pessoa falando, ah, assim, mais um watercooler assim. E a gente faria, a gente fazia assim, a gente experimentava com cada modelo novo, a gente colocava ele dentro daquele canal e a gente via assim, ele conseguia participar de uma forma quase humana ou pelo menos assim,
25:42eh, compatível com humanos. E por muito tempo e o o modelo durava tipo duas horas lá dentro e a gente tirava ele porque ele falava muito ou não falava o suficiente, não era engraçado, não entendia o contexto da empresa. Daí chegou um momento que eu acho que foi o que a gente no final a gente lançou como Opus 4.0 que a gente colocou lá dentro e falou: "Pô, ele ele se integra bem, ele entende assim meio o o a cultura da empresa de uma certa forma e ele sabe interagir." Claro, esse é um exemplo meio assim silly, mas a gente vê isso
26:12muito em termos do cada modelo que a gente tem treinado e lançado internamente, depois externamente, entender melhor assim ter assim theory of mind ou theory of organization para entender assim quem são as pessoas dentro da organização, quando eu deveria assim consultar uma pessoa, quando eu deveria eh assim agir mais uma forma autônoma. E eu acho que ainda tem muito a fazer assim em termos de uplift.
26:35Então, eh, até hoje eu tava conversando com a gente e ele, eu pedi para ele fazer uma coisa, falou: "Ah, não posso fazer isso, eu preciso confirmar com essa outra, essa outra equipe". Eu falei: "OK, mas eh essa tua equipe tá super ocupada, será que a gente vai fazer uma coisa individual por enquanto, depois a gente lança ele". Fala: "Ah, ok, eu acho que tudo bem". Daí depois uma hora depois falou: "Não, realmente eu pensei mais, eu acho que é a melhor inspiração para tr equipe". Falei: "OK".
26:57Eh, então, eh, tem mais essa essa forma de como ele vai jogar e como ele fazer essas decisões mais eh, em termos de fazer good taste, ainda tem bastante evolução aí. Então, eu acho que são dois processos paralelos, mas tem muito muita integração entre os dois. Eu acho que conseguir que as empresas eh mantenham esses sistemas de memória, de dados, de contexto, de multiplayer, como Slack, etc. é assim um processo, mas daí conseguir treinar modelos que conseguem manter coerência, manter eh bom
27:26julgamento, eh manter assim esse sentido da da organização também é outro processo que precisa seguir em paralelo. Então temos que fazer os dois assim juntos e tanto que parte do nosso treinamento que a gente faz é olhar em termos de e como o modelo tá indo agindo interamente a Antropic, por exemplo.
27:44Hoje um um CU de uma empresa da Claus me comentou sobre o processo novo que estava explorando em que acabaram tirando criando um um mecanismo para ler os pull request, algo assim como tá bom, você quer pular o p request e e basicamente a pessoa que precisa fazer é partir do partir do plano, partir de p com alguns requerimentos aí ele começa uma um pull request cima do plano e isso posteriormente vira ele do do da revisão manual, ele deixa a revisão automática.
28:12Eu acho que deve ser raro já a empresa não estar escrevendo quase totalmente o código usando agents, mas acho que não é tão raro ainda ver muitas empresas revisando o código manualmente. Que que vocês estão fazendo? O que que t achado?
28:24Parece ser até contraproducente enviar pessoas a revisar o código que cloud que o C está fazendo quando é meu a quantidade de código quando você escreve é bizarro isso assim ter mudado só nesse ano assim eu vi isso que eu eu mudei da meu eh que antes eu eu fazia o o papel de de CPO daí eu tava realmente sentindo eh assim a minha as minhas raízes empreendedoras estavam estavam fortes eu queria voltar assim como o Jú falou colocar a mão na massa. Então isso eu eu fiz essa transição em janeiro. Então, em janeiro
28:54a gente tá estava usando os modelos um monte pr para escrever código, mas eu diria que em janeiro, talvez, tipo, 80 90% dos Power requests eram revisados de uma forma relativamente completa por pessoas. Hoje em dia eu diria que dentro da Entrópic esse número provavelmente é tipo 5 a 10%, são as coisas mais críticas e principalmente duas coisas aconteceram. Uma assim, a quantidade de código que os modelos estão produzindo, eh, fica absolutamente impossível em termos de uma pessoa revisar. E a segunda coisa é que a gente acabou
29:24colocando o Cloud em várias partes desse processo em termos de avaliação. Chega um momento que você percebe que o Cloud vai encontrar os problemas bem com muito mais assim capacidade do que o humano vai fazer isso. Então a gente tem, a gente até lançou isso de forma externa, pelo menos estamos em beira agora, e ter o cloud realmente nesse processo de revisão, é num processo quase adversarial, né, que tem muitos clouds e eles procuram para quais são os problemas com o código, depois vê se os
29:53muit muitos clouds concordos realmente isso é um problema, julgam a severidade desse problema. Daí o CL que fez a primeira eh parte da do código faz esse esse a segunda versão e continua assim.
30:05E você vê isso, coloca um porqu muitos dias eh que eu eu foi um porco, por que foi eh criado que eu eu pedi uma coisa do Claud. Daí uma hora depois eu vejo que já passou por quatro rodadas disso, fez mais uma versão, foi realizado, fez essa essa parte e esse projeto tem funcionado bem. Agora, a parte que eu acho que é muito importante o Mano ter uma uma visão mais assim mais apertada nessa nessa parte são decisões de arquitetura. Eu acho que o o Cloud, o Cloud é o modelo que eu uso mais. Acho
30:34que isso deve ser verdade de quase todos os modelos. Consegue assim, se você tem uma conversa longa, Claud, ele consegue fazer decisões architecture decisions que são boas, mas não sempre a primeira decisão é é a correta pro problema.
30:47Então eu acho que ainda vale a pena o mano ter uma pessoa que tem experiência em sistemas, julgar um pouco mais. Pô, isso vale a pena ter separação desses dois sistemas, vale a pena integrar esses dois? Qual qual base de dados a gente deve usar? Então isso ainda vale a pena ter uma visão humana. qualquer coisa tem a ver com segurança e e e esses boundaries de de product security, vale a pena muito ter ter a a parte, né?
31:09O terceiro é é decisões em termos de de produto. Então, a gente tem o o Clud eh assistindo aos nossos canais internos de feedback, então a gente tem um produto interno, as pessoas podem falar: "Ah, eu não gostei que o produto fez X." Uma época a gente tinha o Cloud eh lendo essa feck e daí criando uma uma versão nova que consertava isso, mas nem sempre todo problema vale a pena consertar, né?
31:31Às vezes é um edase que não vale a pena consertar ou às vezes a solução não é óbvia, tipo clássico e a frase do Henry Ford, né? Se eu se eu tivesse ouvido que as pessoas teriam pedido, eles teriam pedido um cavalo mais rápido, né? Então, muitas vezes o feedback, as pessoas pediram um cavalo mais rápido e vale a pena falar: "Não, Claudio, a gente não vai considerar o problema dessa forma, a gente vai mudar totalmente o produto ou a gente vai deixar isso por enquanto, que a gente que a próxima versão e não vai ter esse problema". Então esse julgamento humano ainda vale a pena nessa nessa área, mas é segurança,
32:01arquitetura e julgamento de produto ainda.
32:04Eu acho que nessa linha também uma coisa que a gente tem pensado aqui, Mike, é você você pode então modelizar, por exemplo, um problema que aparece quando você vai codar muito, né, com AI, é que o código vai virando mais slope com o tempo, né, justamente por causa dessas de arquitetura que foram boas localmente para você resolver ali o seu prompt ou feature local e que lá no futuro, daqui a 10 gerações, vai acabar ficando pior, né? E aí eu acho que aí você falou: "Pô, então uma solução pode ser usar human judgement nesse caso que o humano ali ao longo de toda a vida aprendeu um pouco o
32:34que é bom ou ruim. E aí tem esse taste ou esse judgement que vai dar eh vai levar na direção um pouco mais certa, né? Eh, o jeito que a gente tava tentando modelizar aqui é um pouco diferente. É, na verdade talvez não precisar de humano, mas fazer umas tesques bem bem longiz, sabe? Eh, então, por exemplo, talvez o fato dele não fazer decisões arquitetônicas boas é porque a gente não tem tesques para poder evaluate ele ou treinar ele que duram 10 gerações de código. Então,
33:02nenhuma coisa que ele não tem nenhuma nenhum reward, né, nenhuma nenhum benefício de fazer alguma boa decisão que só vai ser medida lá na frente porque ele nunca foi treinado nisso, né?
33:10Eh, eu tava curioso de saber quanto que você acha que é só uma questão de não chegamos ainda nessa nesse Horizon, né, continuando fazendo mais a mesma coisa com tesques melhores, mais longizon e tudo mais. Resolve isso versus quanto tem alguma coisa um pouco mais intrínseca de human judgement, sabe?
33:29Eu acho que é é quase uma versão de ter que prever o futuro, né? É assim, se você tá pensando um bom arquiteto de software ou o modelo sendo bom nisso, ele tem meio que ter a ideia de como essa coisa vai ser estendida ou vai ter que mudar no futuro. Eu acho que os modelos ainda não t essa parte por parte dessa treinamento precisa ser esses longizon test, como você falou, mas é é parte ter uma intuição de do como o futuro vai vai mudar os fatos que hoje
33:56em dia existem. O meio, a o talvez seja entre as essas duas eh opções e tipo ter mais human judgment ou conseguir treinar o modelo a ter um pouco mais essa essa noção de como as pessoas vão evoluir, é saber que o modelo consegue reescrever grande parte do código ainda. Então isso talvez nos salva por enquanto que se a o design acaba sendo não tão adequado ao ao como ele vai ser usado, a gente, por exemplo, e e a gente tem visto mais isos modelos mais consegue assim refactor ou
34:25até reescrever grandes partes do código, mas claro que é muito mais difícil fazer isso, eh, ou às vezes é mais difícil fazer isso do que e ter o design correto desde o começo. Então, então vamos lá, eu penso até em projetos que a gente tem internos ou partes do nosso sistema, onde a gente ainda tem mais essa parte de human. somos os as partes eh da arquitetura que tem a maior número de dependências eh por quais seria muito difíceis eh reescrever aquela base.
34:52Então, se é um serviço e é um serviço que é usado por muita gente, é ainda a parte onde tem sabe essa ideia de codeers, são partes do coder, onde partes eh só alguns modos conseguem aprovar mudanças. A gente tem isso raramente para poder tentar manter a velocidade de desenvolvimento, mas tem umas partes que eu penso que realmente vale a pena isso, que são serviços que são highly dependent, então vale a pena ter essa eh esse controle adicional, mas claro que daí as pessoas reclamam: "Ah, é muito difícil contribuir código nessa
35:21parte do código." Essa é a essa é o tradeo que a gente precisa fazer. Vou te levar a uma a um a um tema um pouco mais filosófico, a a um uma área onde eu sofria bastante com ambiguidade gaming.
35:33Eh, a dificuldade da gente transformar game num processo em que você precisa falar para um time o que que fazer, sabe? Tem software onde você sabe o que fazer, sabe quais são as fites, pelo menos sabe que que o qual é a tarefa que tem que ser feita por esse software em gaming. A tarefa é entreter a pessoa.
35:48Então você coloca o time lá e fala: "Bom, faz um jogo divertido". Então é é muito difícil explicar e transformar isso num promte que levaria eh oent a a a ao lugar correto. E entra um pouco com a ideia de se será que estamos viajando quando pensamos em que criatividade é algo diferente de simplesmente misturar coisas que outras pessoas não pensaram em misturar? É simplesmente imitação misturada. E quando estamos falando de
36:16entretenimento ou de beleza, eh, também é simplesmente cópia ou tem algo a mais?
36:21Aí queria saber se existe algo dentro da antrop que vocês tenham experimentando para tentar responder a pergunta ou pelo menos gerar uma ideia sobre se os modelos podem ser de fato criativos.
36:32Quando vamos ter o próximo framework de de JavaScript escrito por um agente?
36:38Acho ótima pergunta filosófica. Eu penso muito nisso também. Eu adoro game. Eu eu gosto de tipo criar uns games com o Cloud e eh assim tem é interessante perguntar assim baseado no assim, eu queria uma uma versão tipo do do jogo Portal e recentemente e claro isso foi super bem bolado pela Valve, que eles foram gênios de montar uma coisa que realmente funciona super bem e a mecânica é simples, mas funciona super bem. O cloud teria balado nisso? Eu não sei, acho que os cloud atuais talvez
37:07não. Talvez você pedir para ele realmente explorar um monte de variedades, combinar platform de ação, com tudo isso, talvez dentro desse espaço existe essa combinação, porque de uma certa forma, essa questão filosófica, a criatividade muitas vezes é só a combinação única de coisas que já existiam antes. A gente falava muito no Instagram, pô, a gente não inventou fotos, nem mídia social, nem feed, nem postagem, mas existiu
37:36Twitter, mas sem fotos, existia o Facebook com fotos, mas sem postagens públicas. Eh, nada disso funcionava bem no no iPhone. Então, alguma coisa nessa combinação realmente funcionou. Então, eh, quando eu penso nessa nessa parte de criatividade, a gente tem algumas assim, eh, experiências internas, nessa, nessa forma, eu acho que vem talvez de não pedir pro Claud, mas pedir para uma variedade. Eu até montei um protótipo ontem em termos de escrever com o Cloud, onde ele não mostra uma completion, ele
38:05mostra oito. E da repente abriu uma coisa bem interessante para mim, que de repente, sabe, nem cada frase individual que ele escreveu não é criativo, mas existe algo criativo em escolhendo quais das das oito você quer que continue essa historinha que você tá criando. Então acho que talvez tem algo disso em termos da dessa desse processo. Eh, eu tava lendo uma entrevista de manhã que o pessoal criou um videogame que chama Big Walk, que é um jogo assim, é mundo aberto, você joga amigos, tá estudando o mundo. E você viu que realmente
38:35preservam uma coisa super orgânica, que eles criaram um protótipo, o protótipo mostrou uma coisa para eles que daí levou, me lembra um pouco desse dessa da questão do do Júlio em termos de o Instagram poderia ser criado mais rapidamente hoje, qual seria esse processo? Ainda precisa desse play test e que no Instagram foi no caso de de dar pros nossos usuários individuais. Eh, e no caso de videogame, é claro, dá esse essa versão para para jogadores externos. Então, não sei se respond essa pergunta, mas eu acho uma questão filosófica super interessante, mas eu
39:02acho que vem a a solução, se existe eh existe nessa nessa capacidade do modelo e não só criar uma coisa gênia que é totalmente criativa. Mudando um pouquinho paraa economics de do business de AI, principalmente para A Consumer, consumer products no passado foram monetizados por advertisement porque o custo marginal de servir era basicamente zero, com tokens ainda relativamente caros em escala, eh subscriptions talvez
39:29subsidis, mas no API talvez caro. Onde você vê o o balanço disso ao longo do tempo em termos de economics dos novos business sendo criados com AI? ten quase dois eh assim possibilidades, pelo menos, né, que que eu vejo e meio que a o bet de uma empresa como Inter que parece ser, pô, a gente vai e aplicar aquele modelo de 2009 de vamos tentar crescer o mais rapidamente possível, mas claro que como você falou, Vitor, o
39:57marginal costuário de instalmente não é zero. É, é, eu falei com no é dois dias atrás, eu acho que é 50. Então assim, é, não é não é barato não, mas é com a ideia de, bom, vamos chegar do de um tamanho que daí tem uma certa forma de referrals, de advertisement. Eu acho difícil, né? Porque a gente vi isso no Instagram, o nosso e revenue per user no Facebook quando a gente saiu nos Estados Unidos, que era era o que o mais alto,
40:26tá lembrar? Acho que era tipo 20 por usuário por quarter, né? bastante pra época, mas não cobraria esses 50 não.
40:34Então, por isso que eu acho eh um dos nossos focos entre a trofa, quando eu entrei na tráfica todo mundo e perguntava: "Pô, você tem um background super forte em consumers? Você não trabalhar em consumer?" E eu achei sempre que as coisas mais interessantes do consumer também seria as coisas mais difícil de criar um business model que daria certo esse flywheel. Então, por isso, pelo menos na área de produtividade, você tem essa, bom, se você consegue eh assim acelerar seus seus eh funcionários por 10%, daí vale a pena. Você consegue fazer mais, pelo menos na na área de de código, realmente
41:03isso isso tem provado real. O outro extremo seria eh achar assim uma forma de cair muito esses custos para esses 50 virarem cinco virarem 10 50 centavos. E este tem visto isso em termos de tr capacidade de modelos. E assim, o que precisa usar um fable para fazer a maioria das tarefas deles, realmente não, né? Tipo, muitas vezes, tipo, ah, procure voos para mim e e talvez fazem o booking, talvez, pelo menos o você pode usar um modelo maior só para ver se tá tá certo esse julgamento. Então, talvez
41:32essa uma versão da meu primeiro processo que não seja ads, mas seja eh esperar pro o mod local realmente cair para uma forma que vire eh viável esses modelos.
41:42Mas o que eu acho, eu sempre brinco que São Francisco é o futuro que nunca vai existir, porque tem muitos eh muitas empresas que são 100% eh subsidiz por VCs aqui que não fazem sentido fora do do da cidade e outras que conseguem realmente fazer esse essa transição. o Uber, né, quando ele começou aqui era muito barato, não realmente não era viável, mas conseguiram evoluir o o modelo para pelo menos manter essa viabilidade em em termos de de business
42:12model. Talvez o o o bllow case, né, a versão mais positiva é que essas empresas conseguem capturar atenção humana suficiente e valor, talvez esteja alguns subscriptions e e daí o o a aposta realmente é nessa agressivo eh percurso em termos de de marginal loc para cada usuário e nessa direção de de para o que você precisa cada nível de modelo. É, então você falou, por exemplo, ah, talvez a gente não precise do Fable ou sei lá,
42:41talvez a gente não precise do Fable 10 para fazer sumarização de documento, né, ou para comprar uma passagem ou etc, etc. Acho que é parte do business model da antropic ficar sempre na fronteira, né, eh, do conhecimento. Eu não sei se as tarefas da economia real elas vão evoluir tão rápido quanto a fronteira do conhecimento, né? Então a gente talvez para fazer o que a gente faz hoje em dia na economia, claro que a economia pode mudar para caramba, né? Comi provavelmente vai, mas para fazer o que a gente faz hoje em dia, talvez você não
43:10precise do fable. E aí tem todo esse mercado de modelo open source que vem vindo tudo mais e em algum momento satura as coisas que a gente faz eh na economia de hoje em dia, né? Onde que você vê a Antropic indo no futuro que vai que justifica você precisar ficar melhorando sabe? Então acho que, por exemplo, science é um, por definição, um lugar claro, né, onde quase que por definição science é você responderia a fronteira do conhecimento. Então você precisa ficar melhorando ali sempre. Eh, mas você vê a economia mudando de uma
43:38forma que para a própria economia daily economy você precisa de um Fable 10 ou ou não? E aí a antrópo que tem que focar mais nessa parte de science e tudo mais.
43:48Bom, eu acho que assim, áreas como ciência, com certeza, eh, e pesquisa, eu acho que vão vão vão ter uma uma forma natural de de ter altas cham returns on intelligence, né? Eh, mas eu acho que mesmo na economia assim mais eh mais geralmente eh talvez a tarefa individual de criar uma planilha não precise do table 10, mas a qual planilha vale a pena criar e qual a estratégia da empresa e qual a operação desse grupo de
44:15pessoas vira uma coisa que precisa dessa da dessa inteligência mais alta. Então, que eu acho que dentro de uma empresa eh o que o os meus levam é é uma abstração maior em termos de da estratégia e da assim scope ou do assim ambição da da tarefa. Então não é criar a planilha, é criar um produto novo do começo, né? Ou poder criar uma linha nova de negócios.
44:39E isso realmente a gente vai vai continuar a ter auto returns on intelligence. da forma de consumidor é mais difícil saber em termos de eh o modelo me ajudar a viver minha vida talvez vale a pena, mas talvez não é um um requement que tantas pessoas tenham no no dia a dia. Eh, me ajuda a ser um um ser humano mais eh realizado, digamos. Isso tem, mas não é também não é um case diário. Então, talvez acaba existindo uma essa uma bifurcação, não sei se essa palavra correta, mas eh em
45:07termos de tarefas mais profissionais, onde tem a assim a meta da empresa muitas vezes é continuar evoluir, continuar a criar novas novas business lines, achar novas oportunidades, é realmente talvez não é o processo evolucionário de um individual ou do consumidor que que fica mais na assim na na sua interação com o mundo e talvez tenha algumas tarefas como planejamento finan eh financial planning ou eh coisas a ver com a sua própria saúde, que trabalha a pena ainda, mas tem o uma
45:36grande oportunidade de tarefas diárias que não requerem tanto isso.
45:39Legal, então, porque volta pro ponto que você falou que, bom, não é não é um prompt que você vai precisar para poder criar uma nova business line na empresa, né? todo o contexto da empresa, todas as mensagens lec, todas a forma de organização. Então, talvez volte um pouco pro que você falou antes que a Tropic já tá fazendo.
45:54É isso. E e você vê que ainda tem muita eh eh muita pesquisa que precisa fazer ainda. Você pergunta pro o Claud, é, me ajuda a bolar um produto novo, mesmo com todo o contexto dessa empresa, ele é tipo just, né? Ele não vai, ele não vai ter uma resposta aí, instantânea. Então isso é, talvez volta um pouco a pergunta do Mar, temos a criatividade, mas eu acho que é os melhoros t muito aprender ainda em termos de pensar de uma forma criativa, eh ser um bom autocrítico, em termos de isso realmente é uma coisa que
46:23vai dar certo. Tem um pouco dessa ideia de do que o Vitor falou em termos de poder prever o futuro, em termos de é isso vai dar certo ou não? Então, e todas essas essas capabilders acho que ainda estão faltando.
46:34Em termos de performance a gente tem visto, acho que talvez um umas algumas ordens de grandeza de melhoras em alguns anos. eh uma combinação de melhoras no nos algoritmos de treinamento, tem permitido treinar modelos maiores, arquiteturas diferentes que têm sido introduzidas, assim, arquiteturas diferentes, parecidas, pequenas modificações, eh, não sofre diferença também tem sido introduzidas melhoras e todas estas
47:01coisas aí somando no final todas juntas ter permitido ter realmente abaixar os costos, talvez para fazer uma taxa. a gente tenta normalizar o custo para resolver uma taxa já normalizada. Eh, em hardware a gente tá vendo algumas coisas, mas ali existe um problema maior que é a até que ponto a gente aposta que o hardware atual vai ser o que vai resolver a gerada. Eh, se eventualmente tem um breakthrough e descobrem de que esse brak já não é compatível com a
47:30arquitetura Har que est que están investindo bilhões e bilhões e bilhões, bom, vai ser sério, alguém vai ser demitido aí. Então eu queria te perguntar é qual é tua visão sobre de onde vão vir a melhora nos próximos 5 anos? se totalmente uma combinação de toda ou se você vê que em algumas delas parece que ainda tem muito ganho, muito valor a ser capturado. Super interessante. Eu acho que eh é assim quando se fala com um público não técnico, às vezes eles acham que
47:59[limpando a garganta] tipo se eles já ouviram falar do scaling laws, acho que quase uma eh propriedade natural do mundo que isso vai acontecer naturalmente. Mas na verdade, é como você falou, bem dessa ceração de todos esses aspectos, eh, mais ou menos como o Mor Law, não foi uma não é uma lei natural, foi tipo o produto de muito esforço dessas empresas de, eh, desses desses de todos os lados. Eu acho que vai ser uma conversão das três, mas talvez como a a única mudança seria é a capacidade dos modelos ajudarem a
48:28acelerar esse processo em si, que hoje em dia eles têm algum, sabe? Com certeza. Eu imagino que a Nia e e a Google desenho dos tips. Então tem um pouco de da ajuda da EAI, mas é cedo desse processo. Mas eu acho que a gente falou um pouco sobre ARSI no começo, né?
48:43Se a gente conseguir eh destrancar isso, onde os modelos conseguem não só ajudar no seu próprio treinamento, claro, com safe cards isso vira ainda mais importante, mas também bolar quais são a a plataforma de hardware que talvez é uma evolução do atual, talvez seja uma plataforma bem diferente, né? E isso vai ser bem interessante nessa aceleração em termos da próximo order of magnitude desse scale los que hoje em dia acho existe só em partes, mas não é um processo completo ainda.
49:09Que você acha que tá underhype no no escopo de AI? Eu teria dito computer use, que é, mas eu acho que tá realmente assim, temos de setembro 2026 é o momento atual que eu acho que ainda tá começando até a ter esse esse modelo, esse esse momento. A gente fala um pouquinho sobre videogame. Eh, eu li um um artigo interessante mês passado que videogames talvez estão entrando na sua fase de música em termos de muit Existe muita gente, toca o violão. O Júlio uma
49:39vez de uma palestra, ele me deu um violão no final e me fez tocar uma música do Tim Maia. Eh, eh, então, mas eu não sou um professional, eu não gravo, não, eu não, eu não não vivo disso. Eh, e talvez videogames para eles vão ter esse, esse momento e talvez vão começar a ter esse momento que, bom, a maioria de, eh, home musicians não produzem dado de valor, mas tem umas pessoas que batem, que conseguem uma coisa que tem esse esse break. Eu acho que eh Game talvez tá pronto para esse momento. Eu acho que tem muita gente dentro da indústria de jogos que tá tem
50:09eh assim não se sentem totalmente felizes sobre essa mudança, mas eu acho que no que o sempre coisas de qualidade acabam emergendo. Isso é uma coisa assim, a atenção é uma coisa que tem e finite, né? Então isso ainda cria esse processo de as coisas boas acabam rising to the top. Eh, então eu acho que talvez esse essa área ainda tá aí meio underhyped e Davora que talvez não tá underhyped, mas eu acho que ainda falta muito trabalho. Eh, os modelos ainda não escrevem muito bem. Eu acho que isso é interessante, né? E eles conseguem
50:37talvez aprender tua voz um pouquinho melhor, mas eu acho que talvez seja uma uma evolução que falta ainda é eh o modelo realmente sendo um writing partner pra sua comunicação ou entre você e o modelo que realmente excelente.
50:50Eu acho que a gente tá longe disso ainda, pessoal. A gente tá quase terminando aqui. Eu não trouxe um violão hoje de surpresa, mas eu vou fazer outra eh surpresinha aqui. Eu queria agradecer o o meu amigo Lucas Abreu do podcast Aura, que ajudou a fazer esse setup aqui tudo com várias câmeras que você não conseguem ver. E aí eu vou deixar ele fazer a pergunta final aqui pra gente, tá? Então, Lucas, talvez você ser pega no lugar aqui, mas também agradecer a todo mundo aqui, eh, Vittor, Mike e Smaira e e claro que Mike Mike 2. Acho que a melhor coisa que eu fiz hoje foi calar a boca e deixar vocês fazerem o
51:19papo. Foi super legal. Então, obrigado mais uma vez.
51:22Que honra. E Mike, eu tenho um roteiro assim de 100 perguntas para você, mas eu vou fazer uma que não sai da minha cabeça. E é interessante, você falou muito de gaming hoje, né? E você gosta muito de um livro que é sobre o criador do jogo do príncipe da Pérsia.
51:35E você já comparou aquele a história que é num história de tipo extrema restrição com o começo do Instagram.
51:43E você viveu a restrição e abundância várias vezes na sua carreira, né? você saiu desse mundo da restrição lá do Instagram, depois você foi pra meta que é abundância, aí você resolveu voltar a ser builder, então cenário justamente de escassez no artifact e depois você voltou pro sonário de abundância antrop modelos até dormem às vezes pensando, como é que você pensa sobre esse modelo mental de de escassez e abundância para produzir produtos que são memoráveis?
52:07Eu acho uma ótima pergunta. Às vezes eu falo assim, eh, o Bit citou o no assim, eh, tu nunca pode subestimar, tipo, um grupo de duas ou três ou até seis pessoas que, tipo, tem esse tipo under que querem fazer uma coisa que assim e criar essa motivação dentro de qualquer empresa maior é difícil, porque você tem essa abundância de de tempo, você pode criar ainda, a gente tem tem uns produtos que a gente tem criados que foram assim eh o brainchild de uma pessoa e um grupo de duas ou três pessoas que queriam essa eh trocar
52:36alguma coisa que não é que dizer que inovação não consegue vai acontecer empresas maiores, mas assim, para mim não tem nada que substitui aquela aquele early days de a gente quer bolar isso nós contra o mundo. Todos nesse nesse Zoom também passaram por esse processo de empreendedorismo. E sim, o que a gente tenta fazer talvez na entróplica é criar a máxima possibilidade disso em termos de equipes pequenas e grandes problemas que eles podem relacionar, mas mesmo assim eu acho que não tem nada que compara com aquela aquele processo de de empreendedorismo. Então, a restrição vai
53:04ser mais pro design humano do que em termos de recursos como inteligência.
53:09Eu acho que eu acho que sim. É a possibilidade agora é você pode criar qualquer coisa, mas é assim, decidir onde investir o seu tempo, os seus tokens, a sua equipe e vir a a área de restrição, que eu acho mais interessante agora.
53:22Muito bom. Boa, boa.
