A filosofia está engolindo a IA

Em 2011, o programador que virou investidor de risco Marc Andreessen soltou a famosa frase: “O software está engolindo o mundo” nas páginas analógicas do The Wall Street Journal. Seu manifesto descreveu uma tecnologia que transforma vorazmente todas as indústrias globais que consumia. Ele não estava errado: o software continua globalmente voraz.

Menos de seis anos depois, o cofundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, atualizou corajosamente a frase de Andreesen, afirmando: “O software está engolindo o mundo … mas a IA está engolindo software.” A mudança algorítmica acelerada da codificação humana para o machine learning levou Huang a também observar: “O aprendizado profundo é um imperativo estratégico para todas as grandes empresas de tecnologia. Ele permeia cada vez mais todos os aspectos do trabalho, desde a infraestrutura até as ferramentas, até a forma como os produtos são feitos.” A capitalização de mercado de vários trilhões de dólares da Nvidia confirma a premonição de Huang para 2017.

Mas mesmo quando o software engole o mundo e a IA engole o software, o que será que parece pronto para “jantar” a IA? A resposta está escondida à vista de todos. Ela desafia os líderes de negócios e tecnologia a repensar seu investimento e relacionamento com a inteligência artificial. Não há como escapar desse disruptor: ele se infiltra nos conjuntos de treinamento e redes neurais de todos os large language models (LLM) em todo o mundo.

A filosofia está devorando a IA: como disciplina, conjunto de dados e sensibilidade, a filosofia determina cada vez mais como as tecnologias digitais raciocinam, preveem, criam, geram e inovam. O desafio crítico da empresa é se os líderes terão a autoconsciência e o rigor para usar a filosofia como um recurso para criar valor com a IA ou como princípios filosóficos tácitos e não articulados para suas implantações de IA. De qualquer forma – para o bem e para o mal – a filosofia engole a IA. Para executivos preocupados com a estratégia, essa metáfora precisa ser lembrada.

Embora a ética e a IA responsável atualmente dominem o papel percebido da filosofia no desenvolvimento e implantação de soluções de IA, esses temas representam uma pequena parte das perspectivas filosóficas que orientam a produção, utilidade e uso da IA. Privilegiar diretrizes éticas e proteções é subestimar o verdadeiro impacto e influência da filosofia. Perspectivas filosóficas sobre o que os modelos de IA devem atingir (teleologia), o que conta como conhecimento (epistemologia) e como a IA representa a realidade (ontologia) também moldam a criação de valor. Sem o cultivo cuidadoso e rigoroso de insights filosóficos, as organizações não conseguirão obter retornos superiores e vantagem competitiva de seus investimentos em IA generativa e preditiva.

Esse argumento conta cada vez mais com suporte empírico e técnico. Há uma boa razão para investidores, inovadores e empreendedores como o cofundador do PayPal, Peter Thiel, Alex Karp, da Palantir Technologies, o professor de Stanford, Fei-Fei Li, e Stephen Wolfram, da Wolfram Research, enfatizarem abertamente a filosofia e o rigor filosófico como impulsionadores de seu trabalho. Basear-se explicitamente em perspectivas filosóficas dificilmente é recente ou nunca mencionado em IA. Avanços na ciência da computação e na IA surgiram a partir do profundo pensamento filosófico sobre a natureza da computação, inteligência, linguagem e mente. Os insights fundamentais do cientista da computação Alan Turing sobre computadores, por exemplo, vieram de questões filosóficas sobre computabilidade e inteligência – o teste de Turing em si é um experimento mental filosófico. A análise do filósofo Ludwig von Wittgenstein sobre jogos de linguagem e aplicação de regras influenciou diretamente o desenvolvimento da ciência da computação, enquanto as investigações do filósofo Gottlob Frege sobre lógica forneceram a base filosófica para várias linguagens de programação. 

Mais recentemente, o trabalho de Geoffrey Hinton, vencedor do Prêmio Nobel de 2024, sobre redes neurais, surgiu de questões filosóficas sobre como as mentes fazem a representação e processam o conhecimento. Quando Claude Shannon, do MIT, desenvolveu a teoria da informação, ele estava simultaneamente resolvendo um problema de engenharia e abordando questões filosóficas sobre a natureza e a essência da informação. De fato, a ambiciosa busca de Sam Altman por inteligência artificial geral na OpenAI supostamente decorre de considerações filosóficas sobre inteligência, consciência e potencial humano. Esses pioneiros não viam a filosofia como separada ou distinta da engenharia prática; pelo contrário, a clareza filosófica permitiu avanços técnicos.

Hoje, a regulamentação, as questões legais e as políticas públicas emergentes representam forças exógenas que exigem que os modelos de IA incorporem propósito, precisão e alinhamento com os valores humanos. Mas as empresas têm seus próprios valores e razões orientadas por valores para adotar e incorporar perspectivas filosóficas em seus sistemas de IA. Gigantes da filosofia, de Confúcio a Kant e Anscombe, permanecem recursos subutilizados e subestimados no treinamento, ajuste, solicitação e geração de outputs valiosos com aplicação de IA. Como argumentamos, imbuir deliberadamente os LLMs com perspectivas filosóficas pode aumentar radicalmente sua eficácia.

Isso não significa que as empresas devam contratar diretores de filosofia … ainda. Mas agir como se a filosofia e os insights filosóficos fossem incidentais ou incrementais ao impacto da IA corporativa minimiza seu potencial impacto tecnológico e econômico. Estratégias e execução eficazes de IA exigem cada vez mais pensamento crítico – por humanos e máquinas – sobre as filosofias díspares que determinam e impulsionam o uso da IA. Em outras palavras, as organizações precisam de uma estratégia de IA para e com filosofia. Líderes e desenvolvedores precisam se alinhar às filosofias que orientam o desenvolvimento e o uso da IA. Os executivos que pretendem maximizar seu retorno sobre a IA devem investir em suas próprias habilidades de pensamento crítico para garantir que a filosofia torne suas máquinas mais inteligentes e valiosas.

Não é apenas a ética que engole a IA

O fiasco revelador e embaraçoso da Gemini AI do Google ilustra os riscos de desalinhar as perspectivas filosóficas no treinamento da IA generativa. Com medo de ficar ainda mais para trás dos concorrentes do LLM, o Google atualizou a plataforma de conversação Bard integrando-a ao poderoso modelo Imagen 2 da gigante da tecnologia para permitir que prompts textuais produzam respostas baseadas em imagens de alta qualidade. Mas quando os usuários do Gemini solicitaram que o LLM gerasse imagens de figuras e eventos historicamente significativos – os fundadores da América, os nórdicos, a Segunda Guerra Mundial e assim por diante – os outputs incluíram consistentemente representações raciais e de gênero diversas, mas historicamente imprecisas. Por exemplo, Gemini retratou os ”founding fathers” americanos como racialmente diversos e os vikings como mulheres asiáticas.

Esses resultados discrepantes com a história provocaram críticas e ridicularização generalizadas. As imagens refletiam os ideais de diversidade contemporâneos impostos a contextos e circunstâncias aos quais, em última análise, não pertenciam. Dado o grande talento, recursos e sofisticação técnica do Google, qual causa-raiz explica melhor esses outputs inaceitáveis? O Google permitiu que o caos teleológico reinasse entre objetivos conflitantes: precisão e diversidade, equidade e iniciativas de inclusão. 

A qualidade e o acesso aos dados não eram o problema; os algoritmos proativamente afirmativos da Gemini para evitar preconceitos percebidos em relação a grupos étnicos específicos ou identidades de gênero levaram a outputs históricos enganosos, imprecisos e indesejáveis. O que inicialmente parece ser uma IA ética ou um bug de IA responsável não foi, na verdade, uma falha técnica, mas teleológica. Os treinadores, afinadores e testadores do Google fizeram uma aposta ruim – não na IA errada ou em modelos ruins, mas em imperativos filosóficos inadequados para um propósito principal.

A filosofia engole a fidelidade do cliente

Essas falhas ocorrem onde quer que as organizações não consigam repensar seus fundamentos filosóficos. Por exemplo, as empresas dizem que querem criar, cultivar e atender clientes fiéis. Em vez de definir rigorosamente o que significa lealdade, no entanto, eles padronizam a medição da lealdade com métricas que servem como proxies quantitativos e substitutos. O uso de IA para otimizar KPIs de RFM (do original em inglês recency, frequency, and monetary value, ou transações mais recentes, frequência e valor monetário), gestão de rotatividade e NPS (de net promoter score, ou pontuação líquida do promotor) equivale computacionalmente à otimização da fidelidade do cliente? Para muitos profissionais de marketing e executivos que administram a relação com clientes, isso é considerado uma questão séria. Sem visões mais precisas de lealdade, tais medidas e métricas tornam-se definições por decreto executivo. Um cálculo melhor torna-se mais substituto do que estímulo para um pensamento melhor. Essa é uma limitação significativa.

Como von Wittgenstein observou certa vez: “Os limites da minha linguagem significam os limites do meu mundo”. Da mesma forma, as limitações e restrições de métricas não precisam e não devem definir os limites do que a fidelidade do cliente pode significar. Definida de forma estratégica, econômica e empática, a “lealdade” pode ter muitas dimensões mensuráveis. Essa é a opção teleológica, ontológica e epistemológica que as capacidades crescentes da IA convidam e encorajam.

Em nossa pesquisa, ensino e consultoria, vemos as empresas combinarem capacidades quantitativas aprimoradas com análises filosoficamente enquadradas sobre o que “lealdade” pode e deve significar. Essas análises abrangem considerações éticas, epistemológicas, ontológicas e teleológicas.

A Starbucks e a Amazon, por exemplo, desenvolveram novas perspectivas filosóficas sobre a fidelidade do cliente que orientaram o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA. Eles não simplesmente implantaram a IA para melhorar o desempenho em um determinado conjunto de métricas. Em 2019, sob a orientação do então CEO Kevin Johnson, a equipe sênior da Starbucks desenvolveu a plataforma Deep Brew AI para promover o que eles consideravam ser a essência ontológica da experiência Starbucks: promover a conexão entre clientes e funcionários da loja, tanto na loja quanto online.

A facilitação digital de “experiências conectadas” tornou-se fundamental para a forma como a Starbucks promulgou e cultivou a fidelidade do cliente. A Deep Brew também apoia o extenso programa de recompensas da empresa, cujos membros respondem por mais da metade das receitas da Starbucks. Dados os desafios atuais da empresa e a nova liderança, essas preocupações assumem ainda mais urgência e prioridade: quais sensibilidades filosóficas devem orientar as atualizações e revisões do aplicativo Starbucks? A “lealdade de longo relacionamento” e suas medidas serão fundamentalmente repensadas?

Embora o Amazon Prime tenha começado como um serviço de remessa supereconômico em 2004, o fundador Jeff Bezos rapidamente o reimaginou como uma plataforma interativa para identificar e preservar os melhores e mais fiéis clientes da Amazon. Um dos primeiros executivos da Amazon Prime lembra de Bezos declarando: “Quero traçar um fosso em torno de nossos melhores clientes. Não vamos tratar nossos melhores clientes como se estivessem garantidos.” Bezos queria que o Prime se tornasse o local padrão dos clientes para comprar mercadorias, não apenas uma ferramenta de economia de custos. 

A Amazon usou seus vastos recursos analíticos para vasculhar dados comportamentais, transacionais e sociais para entender melhor e personalizar as ofertas para seus clientes Prime. É importante ressaltar que a equipe Prime não buscou apenas maior lealdade dos clientes. A organização procurou demonstrar maior lealdade aos clientes: a reciprocidade era fundamental para a postura filosófica da Prime.

Novamente, a Amazon não implantou IA para (meramente) melhorar o desempenho nas métricas de clientes existentes: ela aprendeu a identificar, criar e recompensar seus melhores clientes. Os líderes pensaram profundamente sobre como identificar e conhecer (ou seja, epistemologicamente) seus melhores clientes e determinar o papel de cada um no modelo de negócios em evolução da organização. Para ser claro, “melhor” e “mais lucrativo” se sobrepunham, mas não significavam a mesma coisa.

Para a Starbucks e a Amazon, considerações filosóficas facilitaram a excelência das métricas. O uso de ontologia (para identificar a experiência da Starbucks), epistemologia (conhecer o cliente na Amazon) e teleologia (definir o propósito do envolvimento do cliente) levou a métricas e medidas mais significativas. Os valores da lealdade aprenderam a enriquecer o valor da lealdade – e vice-versa.

Infelizmente, muitas empresas legadas que usam IA para melhorar o “foco no cliente” adiam os KPIs filosoficamente dissociados da conexão ponderada com a fidelidade do cliente, comportamentos de fidelidade do cliente e propensões à fidelidade do cliente. Confundir métricas de fidelidade com a própria lealdade engana perigosamente: elas privilegiam a medição em vez de repensar rigorosamente os fundamentos do cliente. Como o filósofo / engenheiro Alfred Korzybski observou há quase um século, “O mapa não é o território”.

Como a filosofia molda os agentes de IA

À medida que as tecnologias inteligentes fazem a transição de modelos de linguagem para sistemas de IA que agem, a sabedoria do antigo guerreiro / poeta grego Arquíloco – “Não atingimos o nível de nossas expectativas; caímos ao nível de nosso treinamento” – torna-se um aviso estratégico. Quando combinado com o aforismo cínico do estatístico George Box – “Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis” – o desafio se torna ainda mais claro: ao desenvolver IA que persegue objetivos organizacionais de forma independente, a mera “utilidade” não vai longe o suficiente.

As organizações precisam de mais. A criação de agentes autônomos ou semiautônomos confiáveis e eficazes depende menos de pilhas técnicas e/ou inovação algorítmica do que do treinamento filosófico que intencionalmente incorpora significado, propósito e ação genuína em seus frameworks cognitivos. A excelência do desempenho depende da excelência do treinamento. A IA de alto desempenho depende de treinamento de alto desempenho.

Embora os modelos de linguagem grandes e pequenos se destaquem no reconhecimento e geração de padrões para produzir outputs sofisticados com base em seu treinamento, as organizações precisam de IA que vá além do desempenho superior de resposta imediata. Os sistemas de IA ativos não apenas processam e geram linguagem, eles entendem contextualmente as metas, formulam planos e tomam ações autônomas que devem estar alinhadas com os valores da empresa. Isso exige treinamento filosófico muito além das incorporações de conhecimento incutidas para capacidades de tomada de decisão e raciocínio autônomo ou quase autônomo. (Veja “Apêndice: Um diálogo imaginário entre Daniel Kahneman, Richard Thaler e Robin Hogarth.”)

Pesquisas recentes como a “Aprendizagem Socrática Sem Limites com Jogos de Linguagem”, feita pelo DeepMind, e estudos sobre reflexão ideológica em sistemas de IA destacam um insight crucial: a ação emerge não de modelos maiores ou mais parâmetros (ou seja, leis de escala), mas de frameworks filosóficos deliberadamente selecionadas que facilitam o raciocínio e a ação autônomos. Em última análise, os agentes de IA devem desenvolver e implantar suas próprias decisões em domínios filosóficos, mantendo o alinhamento com os valores humanos. Em outras palavras, eles precisam ser treinados para aprender e “aprender a aprender”.

Considere, por exemplo, como essa sensibilidade pode se manifestar na prática comercial global:

Cenário: 
Sistema de IA administrando interrupções na cadeia de fornecimento.
Resposta de correspondência de padrões:
“Dados históricos sugerem a implementação de fornecedores de backup e o aumento do estoque de segurança”.
Resposta treinada filosoficamente:
“Analisei as características únicas dessa interrupção e as implicações sistêmicas mais amplas. Em vez de padronizar aumentos de estoque, proponho:

1. Desenvolvimento de relacionamento direcionado com os principais fornecedores em regiões estáveis
2. Redesenho de processos para aumentar a visibilidade
   da cadeia de fornecimento 
3. Posicionamento estratégico do buffer com base na criticidade do componente

Simulei essas intervenções em vários cenários e posso orientar a implementação enquanto me adapto ao feedback dos stakeholders. Vamos examinar a análise detalhada?”

Como esse cenário da cadeia de fornecimento ilustra, o agente de IA deve se basear e aprender com os contextos teleológicos, epistemológicos e ontológicos para sugerir propostas que promovam os resultados empresariais desejados. Essas propostas buscariam equilibrar e combinar objetivos estratégicos racionais com dados empíricos e análises. Juntos, eles podem ser vistos como frameworks filosóficos para treinar agentes de IA que aprendem a melhorar na resolução de problemas e na exploração/exploração de oportunidades.

Frameworks filosóficos para os agentes de IA

1. Ação epistemológica: além do processamento de informação

Os sistemas de IA alcançam agência epistemológica quando vão além do processamento passivo de informações para construir e validar ativamente o conhecimento. Isso requer treinamento em frameworks filosóficos que permitam:

• Aprendizagem autodirigida: os agentes identificam de forma autônoma as lacunas de conhecimento e buscam novos entendimentos, em vez de esperar por consultas ou prompts. Por exemplo, ao analisar tendências de mercado, eles exploram proativamente mercados adjacentes e fatores emergentes, em vez de limitar a análise aos pontos de dados solicitados.
• Teste de hipóteses dinâmicas: os agentes geram e testam possibilidades, em vez de apenas avaliar as opções dadas. Quando confrontados com interrupções na cadeia de fornecimento, por exemplo, eles não apenas avaliam alternativas conhecidas, mas propõem e simulam novas soluções com base em uma compreensão causal mais profunda.
• Consciência metacognitiva: os agentes mantêm a consciência ativa do que sabem, do que não sabem e da confiabilidade de seu conhecimento. Em vez de simplesmente fornecer respostas, eles comunicam níveis de confiança e possíveis lacunas de conhecimento que podem afetar as decisões.

Essa base epistemológica transforma a maneira como os sistemas de IA se envolvem com o conhecimento – desde a correspondência de padrões com dados de treinamento até a construção ativa da compreensão por meio de investigação e validação sistemáticas. Uma IA da cadeia de fornecimento com forte treinamento epistemológico não prevê apenas interrupções com base em padrões históricos: ela cria e refina proativamente modelos causais de relacionamentos com fornecedores, dinâmica de mercado e riscos sistêmicos para gerar insights mais sutis e acionáveis.

2. Compreensão ontológica: do reconhecimento de padrões aos insights sistêmicos

Os sistemas de IA exigem frameworks ontológicos sofisticados para compreender sua própria natureza e a realidade complexa em que operam. Isso significa:

• Autocompreensão: manter a consciência dinâmica de suas capacidades e limitações nas colaborações humano-IA.
• Arquitetura causal: construindo modelos ricos de como os elementos em seu ambiente influenciam uns aos outros – de impactos diretos a efeitos sutis de ondulação.
• Pensamento sistêmico: reconhecer que os desafios de negócios existem em sistemas aninhados de complexidade crescente, onde as mudanças em uma área inevitavelmente afetam outras.

Por exemplo, uma IA que administre operações de varejo não deve otimizar o estoque com base nos padrões de vendas – ela entende como as decisões de estoque afetam o relacionamento com o fornecedor, o fluxo de caixa, a satisfação do cliente e a percepção da marca. Essa base ontológica transforma a correspondência de padrões em inteligência contextual, permitindo soluções que atendem às necessidades imediatas e às implicações sistêmicas.

3. Arquitetura teleológica: da execução da tarefa à ação proposital

Os sistemas agentes precisam de frameworks sofisticados para entender e buscar propósitos em vários níveis. Essa base teleológica permite que eles:

• Forme e refine metas: vá além da execução de tarefas predefinidas para desenvolver e ajustar objetivos de forma autônoma com base em contextos em mudança.
• Navegue pelas hierarquias de finalidade: entenda como as ações imediatas atendem a missões organizacionais mais amplas, equilibrando a eficiência de curto prazo com a criação de valor de longo prazo.
• Resolva prioridades concorrentes: reconheça e reconcilie ativamente as tensões entre os diferentes objetivos organizacionais, fazendo trade-offs baseados em princípios que se alinhem com a intenção estratégica.

Considere uma IA de marketing: em vez de otimizar as taxas de cliques, ela busca estratégias de engajamento equilibrando métricas imediatas com valor da marca, valor vitalício do cliente e posicionamento de mercado. Isso reflete a discussão sobre fidelidade do cliente acima. Cada ação flui de entendimentos claros não apenas de quais tarefas executar, mas porque elas são importantes em contextos organizacionais maiores.

Essas sensibilidades aprendidas e arrastadas transformam a IA de uma “ferramenta que atinge determinados objetivos” em “sistemas que buscam intencionalmente propósitos e resultados organizacionais específicos”. De fato, essa mudança de “outputs” para “resultados – outcomes” destaca o propósito do propósito.

4. Ação ética

Além de seguir regras, os agentes de IA precisam de recursos de raciocínio moral autônomos e capacidade de deliberação ética em situações novas. A incorporação de frameworks de raciocínio permite que os modelos naveguem em novas situações, mantendo a confiança das partes interessadas e o alinhamento com os valores da empresa. Isso vai além de regras ou restrições simples – trata-se de instalar frameworks sofisticados para avaliar implicações e tomar decisões baseadas em princípios em situações sem precedentes. Como acontece com todos os modelos de IA responsável, a IA agente precisa que suas escolhas éticas sejam transparentes, interpretáveis e explicáveis.

Implementação prática: da teoria à ação

Agora pense em um agente de IA gerindo um sistema organizacional complexo. Ao contrário de um chatbot tradicional ou modelo de linguagem, esse agente oferece respostas aprimoradas baseadas em seu treinamento em uma postura filosófica específica – “paternalismo libertário”, os fundamentos “econômicos políticos” da teoria dos nudges (cutucões da economia comportamental) de Thaler e Cass Sunstein:

Resposta do LLM tradicional: “Com base nas métricas atuais, a produtividade do departamento pode ser melhorada com a implementação de políticas de horas extras. A taxa padrão é de 1,5x o pagamento por até 10 horas semanais.”

Resposta do agente de IA: “Analisei de forma autônoma os desafios de produtividade e identifiquei três possíveis pontos de intervenção. Antes de recomendar horas extras, simulei os efeitos de longo prazo de várias soluções. Minha análise sugere que a causa raiz está nas ineficiências do processo, e não nas horas de trabalho. Proponho iniciar um redesenho do fluxo de trabalho colaborativo, que posso facilitar. Já preparei simulações detalhadas mostrando os outputs esperados e posso adaptar o plano com base nas informações das partes interessadas. Você gostaria que eu apresentasse essas alternativas e seus impactos projetados?”

Se a resposta desse agente de IA reflete uma ação semelhante à humana, perde o ponto e o propósito da investigação filosófica: a solução estratégica proposta reflete efetivamente seu treinamento filosófico e busca alinhar o comportamento do funcionário com os objetivos organizacionais, preservando a escolha individual. Essa restrição do framework filosófico não prejudica a eficácia do modelo; amplifica a eficácia na condução rumo aos outputs desejados. Na construção do “paternalismo libertário” de Sunstein/Thaler, a IA agente se torna um “arquiteto de escolha” para seus usuários humanos.

É claro que a gama de frameworks filosóficos disponíveis se estende muito além do paternalismo libertário. Tanto as filosofias ocidentais como as orientais oferecem recursos ricos para lidar com as tensões entre interesses individuais e coletivos. As tradições analíticas e continentais fornecem diferentes abordagens para lógica, linguagem e criação de valor.

A chave é selecionar e combinar frameworks que se alinhem com os objetivos organizacionais e as necessidades das partes interessadas. Novos gêneros de frameworks filosóficos podem ser necessários para explorar plenamente o potencial da IA generativa.

Como o fracasso do Gemini do Google demonstrou claramente, administrar conflitos entre posturas filosóficas incorporadas representa um desafio de desenvolvimento inerentemente difícil. Isso não pode ser delegado ou padronizado para equipes técnicas ou oficiais de conformidade armados com listas de verificação. As equipes de liderança devem se envolver ativamente na seleção e modelagem dos frameworks e prioridades filosóficos que determinam como seus sistemas de IA pensam e funcionam.

O imperativo estratégico: da formação técnica à filosófica

Argumentamos que os sistemas de IA sobem ou descem ao nível de seu treinamento filosófico, não de suas capacidades técnicas. Quando as organizações incorporam frameworks filosóficos sofisticados no treinamento de IA, elas reestruturam e realinham arquiteturas computacionais em sistemas que:

• Administram insights estratégicos em vez de respostas táticas.
• Envolvem-se significativamente com os tomadores de decisão em vez de simplesmente responder a perguntas.
• Criam valor mensurável entendendo e buscando o propósito organizacional.

Estes devem ser vistos como imperativos estratégicos, não exercícios acadêmicos ou experimentos mentais. Aqueles que ignoram essa verdade filosófica criarão ferramentas poderosas, mas limitadas; aqueles que o adotarem cultivarão parceiros de IA capazes de avançar em sua missão estratégica. Ignorar a filosofia ou tratá-la como uma reflexão tardia corre o risco de criar sistemas desalinhados – correspondências de padrões sem propósito, computadores que geram as respostas erradas mais rapidamente.

Essas mudanças de LLMs para agentes de IA não são incrementais ou outra camada no stack; elas exigem fundamentalmente reimaginar o treinamento de IA. Essas “imaginações” transcendem os melhores dados de treinamento e / ou mais parâmetros – elas exigem incorporações para aprendizagem autodirigida e raciocínio moral autônomo. A implicação provocativa: as abordagens atuais para o desenvolvimento de IA, focadas principalmente em melhorar a compreensão e a geração de linguagem, podem ser insuficientes para criar agentes de IA verdadeiramente eficazes. Em vez de treinar modelos para processar melhor as informações, precisamos de sistemas que se envolvam em investigação filosófica genuína e desenvolvimento cognitivo autodirigido.

Consequentemente, esses insights sugerem que não estamos apenas enfrentando desafios técnicos no desenvolvimento de IA – estamos nos aproximando de uma transformação na forma de entender e desenvolver a inteligência artificial. A mudança para a ação exige que lidemos com questões filosóficas profundas sobre a natureza da autonomia, da consciência e do raciocínio moral que fomos amplamente capazes de contornar no desenvolvimento de modelos de linguagem.

O FUTURO DA IA DE USO CORPORATIVO pertence a executivos que entendem que a capacidade final da IA não é computacional, mas filosófica. Avanços significativos na capacidade de IA – de um melhor raciocínio a outputs mais confiáveis e insights mais profundos – vêm da incorporação de melhores frameworks filosóficos a como esses sistemas pensam, aprendem, avaliam e criam. O verdadeiro valor da IA não é seu crescente poder computacional, mas sua capacidade de aprender a incorporar e executar o pensamento estratégico em escala.

Cada prompt, cada parâmetro e cada implantação codificará suposições filosóficas sobre conhecimento, verdade, propósito e valor. Quanto mais poderosa, capaz, racional, inovadora e criativa uma inteligência artificial aprender a ser, mais suas habilidades de questionar filosoficamente e se envolver eticamente com seus colegas e colaboradores humanos são importantes.

Ignorar o impacto e a influência das perspectivas filosóficas no desempenho do modelo de IA cria níveis cada vez maiores de risco estratégico, especialmente quando a IA assume um papel mais estratégico na empresa. A imposição de estruturas filosóficas rigorosas e ponderadas à IA não apenas mitiga o risco – ela capacita os algoritmos a perseguirem proativamente o propósito da empresa e aprender incansavelmente a melhorar de maneiras que energizam e inspiram os líderes humanos.

OS PRÓXIMOS PASSOS

Reconhecer o valor da filosofia no treinamento e no uso de modelos de IA convida líderes e gestores de toda a organização a garantir que a filosofia seja deliberadamente incorporada à elaboração e à execução de estratégias para IA. A seguir estão listados os quatro próximos passos práticos que os gestores podem usar para avançar nessas metas.

Trate e treine grandes modelos de linguagem como talentos de alto potencial

• Implemente “programas de desenvolvimento de talentos de IA” estruturados em paralelo a programas de desenvolvimento de liderança humana.
• Estabeleça KPIs quantificáveis para melhoria de desempenho de LLM em casos específicos.
• Crie “laboratórios de performance em IA” dedicados para testar e otimizar prompts.
• Implante “matrizes de recursos de IA” mapeando os pontos fortes e as limitações do LLM em relação às necessidades da empresa.
• Institua regularmente “avaliações de talentos de IA” examinando o desempenho do modelo, o desvio e as oportunidades de melhoria.

Arquitete estruturas filosóficas para implementação de IA

• Desenvolva “árvores de decisão de IA” explícitas codificando quando e como os LLMs tomam decisões autônomas (direitos de decisão).
• Crie “manuais filosóficos” específicos para casos de uso que definam:
  • Objetivos teleológicos (resultados pretendidos e métricas de sucesso).
  • Padrões epistemológicos (fontes de conhecimento aceitáveis e limiares de confiança).
  • Limites éticos (restrições não negociáveis e supervisão humana necessária).
• Estabeleça uma “supervisão de governança de IA” para manter o alinhamento filosófico entre as iniciativas.

(Re)defina a arquitetura de colaboração humano-IA

• Mapeie fluxos de trabalho corporativos em um “espectro de automação-aumentação”, com gatilhos de transição claros.
• Explore os “modelos de avaliação de valor agregado” para medir o ROI relativo de intervenções humanas versus intervenções de IA.
• Comece o “rastreamento de evolução de capacidade” para monitorar as melhorias de desempenho de humanos versus IA e de humanos com IA.
• Defina “protocolos de transferência” explícitos para mover/migrar/fazer a transição de tarefas de agentes humanos para agentes de IA.
• Estabelecer “métricas de qualidade de colaboração” para medir/avaliar a eficácia das parcerias humano-IA.

Institua uma “gestão do desempenho filosófico”

• Implante scorecards de treinamento de impacto em IA vinculando melhorias de modelo aos resultados de negócios.
• Crie correlações de rastreamento de “Painéis de círculo virtuoso” entre:
  • Investimentos em treinamento e ganhos de desempenho.
  • Padrões de uso e melhorias de precisão.
  • Resultados da avaliação e oportunidades de otimização.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. L. Burgis, “The Philosophy of Peter Thiel’s ‘Zero to One,’” Medium, May 9, 2022, https://luke.medium.com; P. Westberg, “Alex Karp: The Unconventional Tech Visionary,” Quartr, May 8, 2024, https://quartr.com; F.-F. Li, “The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI.” (New York: Flatiron Books, 2023); and S. Wolfram, “How to Think Computationally About AI, the Universe, and Everything,” Stephen Wolfram Writings, October 27, 2023, https://writings.stephenwolfram.com.

2. M. Awwad, “Influences of Frege’s Predicate Logic on Some Computational Models,” Future Human Image Journal 9 (April 14, 2018): 5-19.

3. C. McGinn, “Intelligibility,” Colin McGinn, Dec. 14, 2019, www.colinmcginn.net.

4. J. Del Ray, “The Making of Amazon Prime, the Internet’s Most Successful and Devastating Membership Program,” Vox, May 3, 2019, www.vox.com.

5. T. Schaul, “Boundless Socratic Learning With Language Games,” arXiv, Nov. 25, 2024. https://arxiv.org; and The Physics arXiv Blog, “AI Systems Reflect the Ideology of Their Creators, Say Scientists,” Discover Magazine, Oct. 31, 2024, www.discovermagazine.com.

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