Parceria entre a empresa e a Unicamp resultou em um software que faz a difícil tarefa de integrar modelos de inteligência artificial em apenas alguns cliques
Texto: André Lopes, Exame
A InMetrics, liderada por Pablo Cavalcanti, e a Universidade de Campinas (Unicamp) uniram forças há dois anos para desenvolver o Liev, um software de código aberto projetado para facilitar a gestão e integração de diversos modelos de inteligência artificial (IA) generativa.
Com um investimento de R$ 8 milhões, o projeto surgiu como resposta às limitações enfrentadas por empresas na adoção e integração de diferentes modelos de IA, como ChatGPT, Google Bard e Claude.
O Liev, que atua como um "middleware" entre aplicações empresariais e modelos de IA, oferece uma solução para a dependência de um único modelo de IA, permitindo a troca e integração sem a necessidade de reprogramação extensiva.
Desenvolvido em colaboração com o Laboratório de inteligência artificial e Inferência em Dados Complexos (Recod.ai) da Unicamp, o software visa simplificar o processo de teste e implementação de novos modelos de IA, reduzindo o tempo necessário de meses para dias.
Por trás da inovação capaz de acelerar a IA no Brasil, um perfil clássico de inovadores capazes de antecipar ondas. Desde uma aula reveladora na Singularity University, em 2015, sobre inteligência artificial, Cavalcanti passou por um ponto de virada. As primeiras redes neurais, sistemas no qual funciona o ChatGPT e outras IA, já demonstravam sua capacidade de tratamento e classificação de imagens, representavam uma ruptura no campo da computação, se desviando significativamente da programação tradicional.
Nessa ocasião, um professor destacou para o empreendedor as tendências futuras na área, prevendo uma aceleração no desenvolvimento de tecnologias, especialmente para imagens e vídeos, devido à eficácia dessas redes para tais dados. No entanto, ele ressaltou que, em termos de processamento de linguagem, ainda havia um longo caminho a ser percorrido para alcançar avanços significativos.
"Essa conversa me deixou intrigado, especialmente a previsão de que os avanços não se limitariam apenas à linguagem falada, mas também impactariam a programação. Isso porque, no final das contas, tanto as línguas que usamos no cotidiano quanto as linguagens de programação são formas de linguagem, mas as últimas são mais formais e estruturadas, com menos ambiguidade. Esse insight permaneceu comigo", diz Cavalcanti.
De lá pra cá, o resultado das ideias que Cavalcanti trouxe para o Brasil resultaram no projeto Liev, que agora promete um incremento de 15% a 20% na receita da InMetrics para 2024, com expectativas de um aumento ainda maior de 40% para 2025.
Além dos benefícios econômicos diretos, a iniciativa tem implicações significativas para o desenvolvimento futuro da IA, oferecendo uma estrutura para a implementação segura e eficiente de algoritmos generativos em larga escala em empresas de todos os tipos e tamanhos.
"Minha visão é que o futuro da IA demandará uma infraestrutura robusta capaz de orquestrar esses modelos variados de forma eficiente. Isso reflete na necessidade de plataformas capazes de gerenciar a complexidade e a diversidade dessas aplicações, otimizando custos e acelerando a inovação".
