Ainda não aprendemos
Essa decepção não é só uma coisa de IA. Passamos por esse processo de expectativas infladas e desilusão com praticamente todas as novas tecnologias brilhantes. Até mesmo algo tão estabelecido quanto a nuvem continua sendo chutado de um lado para o outro. Meu colega da InfoWorld, David Linthicum, recentemente criticou a computação em nuvem, argumentando que “os ganhos de produtividade e economia de custos previstos não se materializaram, na maior parte”. Acho que ele está exagerando, mas é difícil culpá-lo, dado o quanto nós (eu inclusive) vendemos a nuvem como a solução para praticamente todos os problemas de TI.
A Linthicum também criticou o serverless. “A tecnologia serverless continuará a desaparecer em segundo plano devido ao surgimento de outros paradigmas de computação em nuvem, como edge computing e microclouds”, ele diz. Por quê? Porque essas “introduziram soluções mais diferenciadas no mercado com abordagens personalizadas que atendem a necessidades comerciais específicas, em vez do tamanho único da computação serverless”. Certa vez, sugeri que o serverless poderia substituir o Kubernetes e os contêineres. Eu estava errado. A abordagem mais comedida da Linthicum parece correta porque segue o que sempre parece acontecer com grandes novas tendências: elas não desabam completamente, elas apenas param de fingir que resolvem todos os nossos problemas e, em vez disso, são adotadas por modestas mas ainda importante formulários.
É para onde estamos indo com a IA. Já estou vendo empresas fracassarem quando tratam a genAI como a resposta para tudo, mas elas estão tendo sucesso ao usar a genAI como uma solução complementar para algumas coisas. Não é hora de abandonar a IA. Longe disso. Em vez disso, é hora de pensar sobre como e onde usá-la. Então, como tantas tendências antes (código aberto, nuvem, celular, etc., etc.), ela se tornará um complemento crítico para a forma como trabalhamos, em vez da única forma como trabalhamos.
