O ex-CEO do Google, Eric Schmidt, sobre a estratégia de dados por trás das próximas cem empresas de bilhões de dólares: Ele explica que avalia ideias de startups olhando para trajetórias de crescimento de 5 anos e perguntando se há uma estratégia mais escalável disponível. Pegue um fundador que está construindo um aplicativo que deseja cobrar $10. O desafio de @ericschmidt: "Por que não oferecê-lo gratuitamente e vender serviços adicionais aos usuários em vez disso?" Mas o verdadeiro insight é seu quadro para prever quais empresas dominarão — e tudo se resume a dados. "Há 5 anos, eu disse publicamente que o futuro seriam aplicativos que estão em smartphones que usam o Google Maps, GPS e fazem algo útil. Agora, o que eu deveria ter dito era Uber." Então, o que ele acha que definirá a próxima onda de empresas massivas? Sistemas construídos em Android e iOS, redes rápidas e aprendizado de máquina poderoso, com uma vantagem crucial em dados: "Eles vão usar a multidão para aprender algo." Ele ilustra com este exemplo: Pague a dermatologistas $1 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 de dados vencedora: "Você crowdsourça informações, aprende com elas e depois as vende. [Isso] é, na minha opinião, um candidato altamente provável para as próximas cem corporações de bilhões de dólares." O plano: Agregar dados de especialistas em grande 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.

Todos falam sobre a OpenAI, NVIDIA e Google. Mas todos eles dependem de uma empresa que as pessoas nunca ouviram falar — que detém um monopólio de 100% sobre as máquinas que tornam os chips de IA possíveis. Aqui está 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, oferece uma visão contrária: a IA não vai destruir empregos, vai criar uma escassez de mão de obra. Ele delineia três coisas que vão acontecer por causa da IA: Primeiro, uma enorme pressão deflacionária. "Esta chávena de café vai custar menos. A sua habitação vai custar menos. Tudo vai custar menos." Ele explica que isso vai acontecer através de robôs a cultivar café de forma mais eficiente e uma melhor gestão da cadeia de abastecimento, significando que as pessoas vão precisar de menos dinheiro. Em segundo lugar, as pessoas vão optar por sair da economia. "Elas vão trabalhar menos horas. Vão trabalhar menos dias por semana e vão trabalhar menos anos. Vão se reformar mais cedo porque vão conseguir sustentar o seu estilo de vida trabalhando menos." Em terceiro lugar, empregos e indústrias totalmente novas vão surgir. Jonathan aponta para 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 aqueles outros 98% da população fazerem." Ele continua: "Os empregos que vão existir daqui a 100 anos, nem conseguimos contemplar." Desenvolvedores de software não existiam há um século. Daqui a outro século, eles também não existirão, "porque todos vão estar a programar por vibrações." O mesmo se aplica aos influenciadores, uma carreira que teria sido impensável há 100 anos, mas que agora ganha milhões. A sua conclusão: a pressão deflacionária, as saídas da força de trabalho e novas indústrias que ainda não conseguimos imaginar vão combinar-se para criar um resultado... "Não vamos ter pessoas suficientes."