Como a IA Está Remodelando o Mercado de Trabalho: Uma Discussão com Sócios da A16Z

A Evolução do Software

A jornada do software pode ser descrita em três fases distintas, cada uma representando um avanço significativo em relação à anterior. A primeira fase, marcada pela digitalização de arquivos, viu o surgimento de softwares que substituíram sistemas físicos de armazenamento por bancos de dados digitais. Exemplos como Sabre, Quicken e PeopleSoft ilustram essa era, onde a eficiência foi aprimorada através da digitalização, mas sem uma redução significativa no número de funcionários.

A segunda fase trouxe o software baseado na nuvem, com ferramentas como Salesforce, QuickBooks, NetSuite e Zendesk. Essa transição melhorou a acessibilidade e a escalabilidade, mas o foco ainda era o gerenciamento de informações.

A terceira fase, a que vivemos agora, é a do software impulsionado por IA. Aqui, a inteligência artificial permite que o software execute tarefas que antes eram realizadas por humanos. Agentes de IA que lidam com suporte ao cliente, processam faturas ou verificam a conformidade são exemplos dessa nova era, onde o software não apenas gerencia informações, mas também atua como um substituto ou um complemento ao trabalho humano.

A Mudança do Software para o Trabalho

O mercado de trabalho é significativamente maior do que o mercado de software. Para ilustrar isso, o mercado anual de salários para enfermeiros nos EUA ultrapassa os 600 bilhões de dólares, enquanto o mercado global de software é inferior a essa quantia. Isso destaca o potencial para que as empresas de software explorem o orçamento de mão de obra. A IA está possibilitando que o software execute tarefas que antes eram realizadas por humanos, como lidar com consultas de suporte ao cliente, processar faturas ou realizar verificações de conformidade. Essa capacidade permite que as empresas de software ofereçam soluções que reduzem os custos de mão de obra, além de simplesmente melhorar a eficiência.

O conceito de "Input Coffee, Output Code" exemplifica essa mudança, onde engenheiros de software podem agora criar produtos que automatizam tarefas que antes eram realizadas por usuários finais. Esse é um avanço significativo em relação às gerações anteriores de software.

Transformação do Modelo de Preços

Os modelos tradicionais de preços de software, como a cobrança por usuário, podem não ser adequados para o software impulsionado por IA. As empresas podem precisar cobrar com base no valor que oferecem, reduzindo os custos de mão de obra. Por exemplo, em vez de cobrar por agente de suporte, uma empresa pode cobrar pelo número de tickets de suporte resolvidos pela IA. Essa mudança para a IA pode perturbar as empresas de software existentes. Aquelas que não se adaptarem aos novos modelos de preços podem perder receita, enquanto as que se adaptarem com sucesso podem ver suas receitas aumentarem dez vezes.

O "Problema da Caixa de Entrada Confusa"

O "problema da caixa de entrada confusa" refere-se ao desafio de extrair informações de dados não estruturados, como emails, faxes, gravações telefônicas, e outros. Historicamente, essa tarefa era realizada por humanos. A IA está sendo usada para resolver esse problema. Empresas estão usando a IA para extrair informações de dados não estruturados e automatizar fluxos de trabalho. Esta é uma área chave para a inovação em IA. Empresas que resolvem o "problema da caixa de entrada confusa" podem se tornar os novos sistemas de registro nativos de IA. Elas podem começar automatizando uma tarefa específica e depois se expandir para outras áreas. Um exemplo é a Tenor, que começou automatizando encaminhamentos de pacientes e agora está se expandindo para outras áreas da administração de saúde.

Defensibilidade na Era da IA

A IA oferece uma forte diferenciação inicial, mas não é suficiente para criar um negócio defensável. A capacidade de usar a IA para resolver o "problema da caixa de entrada confusa" pode se tornar uma commodity ao longo do tempo. A verdadeira defensibilidade vem de:

Possuir o fluxo de trabalho de ponta a ponta.
Integrar profundamente com outros sistemas.
Criar efeitos de rede.
Tornar-se uma plataforma.
Incorporar crescimento viral no produto.

Os mesmos princípios que sempre foram importantes no software ainda se aplicam na era da IA.

O Impacto da IA no Mercado de Trabalho

A IA provavelmente automatizará muitas tarefas repetitivas, mas também criará novos empregos. O foco mudará para tarefas que exigem conexão humana e criatividade. Exemplos incluem gerentes de produto, designers de UX e gerentes de mídias sociais. O valor da interação humana a humana provavelmente aumentará. À medida que a IA se torna mais difundida, as pessoas buscarão conexões humanas genuínas. Todo trabalho de escritório provavelmente terá um copiloto. A IA auxiliará as pessoas em seu trabalho, tornando-as mais eficientes. Alguns trabalhos podem ser completamente automatizados por agentes de IA.

Métricas para Avaliar Empresas de IA

Os princípios fundamentais para avaliar um negócio não mudaram. O foco ainda está nos lucros futuros, retenção de clientes, margem bruta e custos fixos. O tamanho potencial do mercado está se expandindo. A IA está permitindo que o software entre em novos mercados que antes não eram viáveis. Isso ocorre porque a IA pode reduzir os custos de mão de obra, tornando o software mais acessível. A barreira de entrada é menor, pois a IA facilita a criação e o dimensionamento de empresas de software. Isso significa que a concorrência provavelmente será mais intensa.

Áreas para Inovação

Áreas de nicho são boas: Concentre-se em áreas onde a IA pode fornecer melhorias significativas. Procure por indústrias que são mal atendidas por software. Não tente automatizar tudo, pois alguns casos de uso são muito complexos ou exigem muita integração. Concentre-se em áreas onde a tecnologia já está boa o suficiente para fornecer uma melhoria de 100x.

Procure oportunidades para perturbar sistemas antigos: Muitas indústrias têm sistemas antigos que estão maduros para a perturbação. Exemplos incluem serviços financeiros e seguros. Considere construir empresas nativas de IA de pilha completa. Essas empresas podem ter uma estrutura de custos completamente diferente das empresas existentes e também podem capturar mais valor ao possuir todo o fluxo de trabalho. O "problema da caixa de entrada confusa" é uma área chave para a inovação. Procure oportunidades para automatizar tarefas que envolvem a extração de informações de dados não estruturados.

Oportunidades de software horizontal ainda existem: Ainda existe a necessidade de versões nativas de IA de software para vendas, marketing, gerenciamento de produtos e outras áreas. No entanto, você precisa entender a estrutura do mercado e o potencial para que os concorrentes existentes se adaptem.

Conceitos Chave Explicados

Copiloto vs. Piloto Automático:
- Copiloto: Uma ferramenta de IA que auxilia os humanos em seu trabalho, tornando-os mais eficientes.
- Piloto Automático: Uma ferramenta de IA que executa tarefas de forma autônoma, sem intervenção humana.
Problema da Caixa de Entrada Confusa: O desafio de extrair informações de dados não estruturados, como emails, faxes e gravações telefônicas.
Sistema de Registro Nativo de IA: Um sistema que usa IA para gerenciar dados e automatizar fluxos de trabalho, potencialmente substituindo os sistemas de registro tradicionais.
SaaS Vertical: Software projetado para uma indústria específica, como restaurantes ou saúde.
SaaS Horizontal: Software projetado para uma ampla gama de indústrias, como CRM ou suporte ao cliente.
Código NAICS: O Sistema de Classificação da Indústria da América do Norte, um sistema usado para classificar empresas por setor.
Força Deflacionária: Uma força que reduz os preços, como a inovação tecnológica.
Empresa Nativa de IA de Pilha Completa: Uma empresa que constrói todo o seu negócio em torno da IA, em vez de apenas adicionar IA a um produto existente.