Mike Krieger, diretor de produtos da Anthropic, fala sobre estratégia de IA, pontos de entrada de startups e insights do DeepSeek

Recentemente, a empresa de inteligência artificial Antrópica Altamente visível. Não apenasApresentamos o potente modelo Claude 3.7 Sonnet!Ele ainda está lá.Houve um progresso significativo no financiamentoEm uma entrevista recente, Mike Krieger, diretor de produtos da Anthropic (e ex-cofundador do Instagram), compartilhou insights sobre a evolução do setor de IA, a estratégia de produtos e as tendências futuras.

Equilíbrio entre inovação e confiança: a maneira de lançar produtos de IA

Sam Altman mencionou que uma das grandes alegrias das startups é a capacidade de lançar produtos rapidamente sem ter que se esforçar para atingir a perfeição máxima. No entanto, à medida que a empresa cresce, cada lançamento acarreta muita pressão.

Krieger entende isso. Ele acredita que a Anthropic tenta encontrar um equilíbrio delicado entre a estratégia mais agressiva de "mover-se rapidamente, quebrar as regras" das startups e o ritmo conservador e lento de lançamentos das grandes corporações. Especialmente porque a Anthropic tem milhões de usuários, encontrar um equilíbrio entre a iteração rápida e a confiança do usuário tem sido uma questão fundamental.

A Anthropic explorou versões flexíveis, como mecanismos de "opt-in" para acomodar diferentes grupos de usuários. Por exemplo, em produtos de API, em que os usuários valorizam a previsibilidade e a estabilidade, uma abordagem de adesão pode ser usada para permitir que os usuários decidam se querem experimentar novos recursos. Esse pode não ser o caso de produtos para consumidores ou empresas, em que os usuários esperam uma experiência continuamente aprimorada e otimizada.

Krieger admite que a Anthropic ainda está explorando ativamente a cadência de lançamento mais adequada. Eles querem trazer novos recursos ao mercado o mais rápido possível para obter feedback oportuno dos usuários, mas também percebem que, à medida que o perfil da empresa cresce e mais pessoas começam a confiar nos produtos da Anthropic para realizar seus trabalhos, eles não podem tratar os lançamentos de forma tão casual como faziam antes.

Além dos modelos: criando um fosso para produtos de IA

Krieger enfatiza que o objetivo da Anthropic não é apenas ser um "provedor de modelos", mas ser um "parceiro de IA" para seus clientes. Isso significa criar relacionamentos mais profundos e de longo prazo com os clientes, em vez de apenas fornecer transações de API do tipo "text-in, text-out".

Para atingir esse objetivo, a Anthropic valoriza muito o valor estratégico do Produto de Primeira Parte, que, segundo Krieger, não apenas aumenta os fluxos de receita, mas também acelera o aprendizado, aprimora os recursos de modelagem, constrói a fidelidade à marca e cria um fosso competitivo mais forte.

nomeado após Claude A Code, por exemplo, observou que, ao testar internamente as ferramentas originais, é possível obter feedback direto sobre as melhorias do modelo, acelerando assim a iteração da próxima geração de modelos. Além disso, os produtos próprios têm maior probabilidade de criar aderência do usuário e fidelidade à marca.

No entanto, Krieger também reconhece que a Anthropic ainda tem muito a melhorar no que diz respeito ao desenvolvimento de produtos próprios. Ele admite que a empresa não investiu o suficiente em seus produtos originais, resultando em iterações mais lentas, o que afetou um pouco a competitividade da Anthropic no mercado.

Competindo com diferenciação: oportunidades e desafios para startups de IA

Falando sobre as oportunidades e os desafios para as startups de IA, Krieger argumentou que as áreas mais valiosas serão aquelas com estratégias de mercado diferenciadas e conhecimento exclusivo de setores específicos ou dados especializados. Ele destacou áreas como finanças, direito e saúde como áreas cuja complexidade e especialização oferecem oportunidades para as startups de IA criarem vantagens competitivas de longo prazo.

O segredo da IA e do design de produtos, observou Krieger, é o delicado equilíbrio entre demonstrar uma visão do futuro e aproveitar os recursos atuais de um modelo. As startups podem "prometer demais" para atrair os primeiros usuários, mas as verticais de SaaS com produtos e usuários estabelecidos precisam ser mais cuidadosas para não minar a confiança do usuário com recursos de IA inadequados.

Ele também enfatizou que as startups devem "criar produtos para modelos futuros". Ele mencionou que muitos produtos de startups não decolaram de fato até o surgimento do Claude 3.5 Sonnet ou de modelos inovadores semelhantes. Isso significa que as startups precisam explorar ativamente o campo, ser sensíveis às limitações dos modelos atuais e experimentar ativamente os modelos da próxima geração.

Insights do DeepSeek: várias reflexões sobre tecnologia, marketing e produto

Krieger também falou sobre seu interesse em DeepSeek A visão do DeepSeek. Ele acredita que o surgimento do DeepSeek fez com que as pessoas percebessem que a força técnica da China no campo da IA não deve ser subestimada.

Ele observou que subestimar ou continuar a subestimar as capacidades da China em IA seria um grande erro. Ele citou uma série de startups paralelas que surgiram depois que o Instagram foi bloqueado na China como exemplo, ressaltando que esses produtos geralmente são de alta qualidade, mostram muito pensamento criativo e também conseguem adoção em larga escala.

Quanto ao crescimento do DeepSeek, Krieger acredita que há fatores técnicos e de mercado. Em nível técnico, a DeepSeek fez algumas coisas com as quais a Anthropic deveria aprender e pensar. Mas em termos de estratégia de mercado e posição no mercado, a influência da DeepSeek na Anthropic é relativamente limitada.

Krieger destacou o sucesso de marketing do DeepSeek. Ele atribuiu a ascensão do DeepSeek da obscuridade para ser mais conhecido do que o Claude em muitos círculos à situação atual do mundo e à narrativa "DeepSeek é mais barato". Ele admite que a Anthropic não fez o suficiente para contar a história do Claude ao público e não fez o suficiente para mostrar a singularidade do Claude.

O surgimento do DeepSeek também fez com que Krieger percebesse que a Anthropic deveria ser mais rápida para levar as ideias ao mercado, em vez de se preocupar excessivamente com a perfeição de cada detalhe. Ele acredita que, às vezes, a novidade da experiência é valiosa por si só.

Além disso, Krieger observou que o DeepSeek tem altas taxas de uso e retenção nos mercados emergentes, mas não nos mercados ocidentais. Ele sugere que isso pode ter algo a ver com o perfil de usuário e a estratégia de marketing do DeepSeek em diferentes mercados. Ele observou que, tanto para a DeepSeek quanto para a Anthropic, a chave para se manterem competitivas será quem for o primeiro a perceber aplicações mais profundas de IA no trabalho e na vida que sejam sustentáveis ao longo do tempo.

Recursos de modelagem e experiência do usuário: o coração do design de produtos com IA

Krieger enfatiza a forte correlação entre a qualidade do modelo e a experiência do usuário (UX) do produto. Ele argumenta que, para ser um bom designer de UX, você também deve considerar a qualidade do modelo.

Ele observou que os designers, gerentes de produtos e, principalmente, os engenheiros de hoje precisam pensar em como projetar andaimes e produtos em torno de um sistema fundamentalmente incerto. Isso significa que a qualidade do modelo, a engenharia de palavras-chave e todas as outras coisas de back-end passam a fazer parte do design do produto e têm um impacto direto sobre ele.

Krieger acredita que, no futuro, os usuários não precisarão escolher seus próprios modelos. Ele usou o termo "vazamento de abstração" para descrever uma falha de design na maioria dos produtos de IA atuais. Ele ressalta que os usuários precisam escolher modelos, entender como eles funcionam e projetar dicas, e tudo isso não deveria acontecer. Ele espera que os futuros produtos de IA "tornem a engenharia de dicas completamente transparente para o usuário", permitindo que os modelos esclareçam as necessidades do usuário por meio do diálogo, em vez de permitir que os usuários distingam quem é um bom engenheiro de dicas.

Geração de código e desenvolvimento de software: a transformação provocada pela IA

Quando se trata do uso de IA na geração de código e no desenvolvimento de software, Krieger acredita que o valor central do Claude Code é melhorar a eficiência do processo de desenvolvimento, e não substituir os IDEs.

Ele observou que o Claude Code é muito bom em lidar com tarefas que exigem colaboração inteligente entre diferentes partes do processo, como atualizar o back-end, criar o front-end e enviar traduções. Ele acredita que há uma função intermediária entre os IDEs e a IA totalmente autônoma, ou seja, as inteligências de IA.

Krieger acredita que a função dos desenvolvedores de software mudará significativamente no futuro. Eles precisarão adquirir habilidades interdisciplinares e se tornar "multifacetados", conhecendo tanto o produto quanto a tecnologia. Além disso, a revisão de código também mudará, os desenvolvedores de software passarão de principais escritores de código a principais delegados de tarefas e revisores de código.

Generalização e especialização: o caminho a seguir para os produtos de IA

Ao falar sobre a direção do desenvolvimento de produtos da Anthropic, Krieger enfatizou a importância da versatilidade. Ele acredita que, mesmo que a Anthropic escolha um grupo de usuários-alvo ou uma vertical específica, os produtos que ela constrói devem ser genéricos o suficiente para suportar vários cenários de aplicativos no nível da arquitetura subjacente.

No entanto, Krieger também reconhece que o conhecimento especializado do fluxo de trabalho é essencial para criar produtos com uma vantagem competitiva de longo prazo. Ele cita os tradutores profissionais como um exemplo de alguém que pode precisar de recursos específicos para seu fluxo de trabalho de tradução.

Ele vê grande valor na IA para casos de uso profissional e nos fluxos de trabalho que são desbloqueados como resultado. Mas, no lado do consumidor ou mesmo do profissional leve (prosumer), os modelos são bons o suficiente do ponto de vista de um produto básico de IA.

Dados, algoritmos e avaliação: elementos-chave para o desenvolvimento de IA

Quando se trata dos principais elementos do desenvolvimento de IA, Krieger acredita que um dos maiores desafios atuais é melhorar o ambiente no qual os modelos são treinados para refletir melhor as tarefas complexas do mundo real.

Ele destacou que, mesmo no campo da engenharia de software, o trabalho de um engenheiro de software não é apenas escrever código, mas também entender os requisitos, desenvolver cronogramas, colaborar com as equipes etc. Não existe uma metodologia de avaliação adequada que modele bem esses fluxos de trabalho complexos.

Quanto à questão dos dados, Krieger argumentou que é necessária uma combinação de dados humanos e sintéticos para aprimorar os modelos. Ele observou que bons dados humanos podem ser usados para orientar os modelos, enquanto os dados sintéticos permitem que os modelos explorem e aprendam em uma variedade de ambientes.

Ele também mencionou a importância das "vibrações" do modelo. Ele argumentou que a "sensação" de um modelo é um aspecto muito subjetivo, semelhante ao humano, que é difícil de avaliar quantitativamente. Por isso, é importante ter dados sobre essas habilidades interpessoais e métodos para avaliá-las.

Código aberto, destilação e comercialização: tópicos quentes no setor de IA

Abordando tópicos importantes do setor, como código aberto e destilação, Krieger argumentou que a tecnologia de destilação não é necessária para desbloquear os recursos de IA e traz consigo outros problemas, inclusive preocupações com segurança nacional e termos de serviço.

Ele observou que, para que os avanços tecnológicos continuem no ritmo atual e sejam sustentáveis a longo prazo, os laboratórios precisam ser capazes de comercializar todos os seus treinamentos e inovações. Ele acredita que é fundamental encontrar o modelo de negócios correto.

Em resposta ao lançamento da Llama, Krieger argumentou que isso não significa que o modelo em si não tenha valor; todo o valor está nos dados. Ele observou que o valor está em quão boa é a equipe, se ela tem os dados subjacentes de que precisa e quão útil é o modelo em casos de uso no mundo real.

Perspectiva futura da IA: guias inteligentes e parceiros humanos

Ao analisar o futuro da IA, Krieger faz uma observação instigante de que a IA evoluirá de uma "ferramenta" ou "assistente" para um "guia inteligente". Krieger faz a observação instigante de que a IA evoluirá de "ferramenta" ou "assistente" para "guia inteligente".

Em sua opinião, a IA irá perceber proativamente as necessidades dos usuários, orientar sua direção, auxiliar na tomada de decisões e tornar-se um parceiro fundamental para que eles atinjam seus objetivos mais importantes. Os produtos de IA do futuro não serão mais apenas "posso fazer perguntas e, ocasionalmente, dar sugestões", mas serão capazes de fornecer aos usuários um valor exclusivo, ajudá-los a economizar tempo, aumentar a eficiência e se tornar uma versão melhor de si mesmos.

Krieger também falou sobre o potencial da IA para prolongar a vida e a longevidade humana. Ele acredita que a IA pode acelerar o processo de descoberta de medicamentos e testes clínicos, trazendo novas esperanças para o tratamento de várias doenças. Ele está muito otimista com relação a isso.

Por fim, Krieger enfatizou a importância do "discernimento" e da privacidade no desenvolvimento da IA. Ele ressaltou que, à medida que os modelos se tornam mais poderosos, eles também se tornam mais conhecedores e podem ter acesso a todos os tipos de informações privadas ou confidenciais. Ele argumentou que será um grande desafio para os modelos ajudarem e, ao mesmo tempo, protegerem a privacidade e a segurança dos dados dos usuários.