O ex-CEO do Google, Eric Schmidt, sobre a estratégia de dados por trás das próximas empresas de cem bilhões de dólares: Ele explica que avalia ideias de startups analisando trajetórias de crescimento de 5 anos e perguntando se existe uma estratégia mais escalável disponível. Pegue um fundador criando um aplicativo pelo qual quer cobrar $10. @ericschmidt desafio: "Por que não dar de graça e vender mais para os usuários?" Mas o verdadeiro insight é sua estrutura para prever quais empresas dominarão — e tudo se resume aos dados. "Há 5 anos, eu disse publicamente que o futuro seriam aplicativos em smartphones que usassem Google Maps, GPS e fizessem algo útil. Agora, o que eu deveria ter dito era Uber." Então, o que ele acha que vai definir a próxima onda de grandes empresas? Sistemas construídos sobre Android e iOS, redes rápidas e aprendizado de máquina poderoso, com uma vantagem crucial de dados: "Eles vão usar a multidão para aprender algo." Ele ilustra com este exemplo: Pague 1 dólar aos dermatologistas cada para categorizar amostras de pele. Alimente isso em um sistema de aprendizado de máquina. Depois, venda o serviço de diagnóstico de volta para eles, porque um sistema treinado com milhares de especialistas superará qualquer indivíduo. Schmidt resume a estratégia vencedora de dados: "Você consegue informações por crowdcrowding, aprende e depois vende. [Isso] é, na minha opinião, um candidato altamente provável para as próximas corporações de cem bilhões de dólares." O plano: Agregar dados de especialistas em escala → treinar sistemas de ML com esses dados → vender insights superiores de volta ao mercado. É assim que a próxima geração de empresas dominantes será construída.

Todo mundo fala sobre OpenAI, NVIDIA e Google. Mas todos dependem de uma empresa que as pessoas nunca ouviram falar — que detém 100% de monopólio sobre as máquinas que tornam os chips de IA possíveis. Veja como a tecnologia EUV da ASML alimenta silenciosamente toda a indústria de IA:

Jonathan Ross, fundador e CEO da empresa de chips de IA Groq, apresenta uma visão contrária: a IA não vai destruir empregos, ela vai criar escassez de mão de obra. Ele descreve três coisas que vão acontecer por causa da IA: Primeiro, uma pressão deflacionária massiva. "Essa xícara de café vai custar menos. Sua moradia vai custar menos. Tudo vai custar menos." Ele explica que isso acontecerá por meio de robôs cultivando café de forma mais eficiente e melhor gestão da cadeia de suprimentos, o que significa que as pessoas precisarão de menos dinheiro. Segundo, as pessoas vão optar por sair da economia. "Eles vão trabalhar menos horas. Eles vão trabalhar menos dias por semana e menos anos. Eles vão se aposentar mais cedo porque vão conseguir sustentar seu estilo de vida trabalhando menos." Terceiro, novos empregos e indústrias surgirão. Jonathan aponta a história como evidência: "Pense em 100 anos atrás. 98% da força de trabalho nos Estados Unidos estava na agricultura. Quando conseguimos reduzir isso para 2%, encontramos coisas para esses outros 98% da população fazerem." Ele continua: "Os empregos que vão existir daqui a 100 anos, nem podemos imaginar." Desenvolvedores de software não existiam há um século. Daqui a outro século, eles também não existirão, "porque todo mundo vai estar codificando vibração." O mesmo vale para influenciadores, uma carreira que seria impensável há 100 anos, mas que agora rende milhões às pessoas. Sua conclusão: pressão deflacionária, exclusão da força de trabalho e novas indústrias que ainda não conseguimos imaginar que se combinarão para criar um único resultado... "Não vamos ter pessoas suficientes."