IA open source: ainda dá tempo de pegar o trem da inovação

*Pablo Cavalcanti é CEO da Inmetrics

A IA open source começou a explodir ontem, mas já parece uma eternidade. Em 3 de março de 2023, vazou um conjunto de modelos LLM da Meta conhecido como Llama. Na época, os especialistas se dividiram em dois times. Um defendia o vazamento desse modelo de IA open source como a única forma de controlar o desenvolvimento de uma tecnologia potencialmente nociva à sociedade. Já o outro, culpava a Meta pelo que viria a ser uma onda de spam e golpes sofisticados implementados com a tecnologia.

Pouco mais de um ano depois, ambos passaram longe do que realmente aconteceria. Em janeiro de 2023 havia cerca de 100 mil modelos de IA open source disponíveis para uso público no Hugging Face, um repositório de modelos para desenvolvedores. Em novembro, mais de 400 mil já estavam disponíveis. Em maio, tínhamos 652.559 modelos de IA, 650% a mais que há pouco mais de um ano.

O GitHub, outro repositório fundamental de IA para desenvolvedores, viu um crescimento de quase 250% no número de repositórios de código de IA na comparação entre 2022 e 2023. Para 2024, o meu chute é que seja bem maior.

Em 2006, numa conferência para funcionários da Microsoft, o então presidente, Steve Ballmer, gritava a palavra desenvolvedores 14 vezes para dizer ao seu time que este era o público que definia o futuro de uma tecnologia. Esse público está mais do que comprado no modelo open source. O mesmo acontece com a IA.

Para quem trabalha no setor, tenho uma boa e uma má notícia. Caso você não imagine, a internet inteira hoje roda majoritariamente em software open source, o Linux. Sabe a cloud que você usa hoje? É toda baseada em Linux. A aquisição da Red Hat, a maior empresa privada de distribuição de Linux, pela IBM selou uma transformação irreversível. A infraestrutura que suporta a internet e os negócios hoje é totalmente dependente desse tipo de software, assim como a IA.

E por que isso é uma boa notícia? Por ter código aberto, os desenvolvedores podem fazer ajustes, resolver bugs, contribuir para evolução e corrigir furos de segurança rapidamente. Nada disso é possível com software proprietário, de código fechado. E é por isso que as soluções mais interessantes do ponto de vista de negócios fatalmente terão uma dose cavalar de open source embutida, como as de IA.

A má notícia é que esse trem já partiu, e em alta velocidade. Recalcule a rota se a sua empresa tem experimentos com IA 100% baseados em modelos como o OpenAI (já passou da hora de renomear essa empresa, não?) e se você acha um diferencial construir uma casquinha de software no modelo da big tech da sua preferência e compartilhar os seus dados e dos seus clientes com ela.

Você perdeu o trem na primeira estação, mas pode pegar um atalho e embarcar em outra. O modelo de IA mais novo da big tech da vez não é um diferencial, porque também está disponível para o seu concorrente. Construir o seu próprio modelo de IA do zero está fora de cogitação, pois custa milhões de dólares para treinar, já estará desatualizado quando estiver pronto e requer especialistas hoje escassos.