OpenAI firma parceria importante na região Ásia-Pacífico com a Thinking Machines

A Thinking Machines Data Science está fazendo uma parceria com a OpenAI para capacitar mais empresas na região Ásia-Pacífico a transformar a inteligência artificial em resultados comerciais tangíveis. Essa colaboração estabelece a Thinking Machines como o primeiro Parceiro de Serviços oficial da OpenAI na região.

Essa aliança é oportuna, já que a adoção da IA na APAC está se acelerando. De acordo com um estudo da IBM, embora 61% das empresas já estejam usando IA, muitas têm dificuldade em avançar além da fase piloto e alcançar um impacto comercial significativo. Juntas, a Thinking Machines e a OpenAI abordarão essa lacuna, oferecendo treinamento executivo no ChatGPT Enterprise, suporte para o desenvolvimento de aplicativos de IA personalizados e orientação sobre a integração da IA nas operações diárias.

Stephanie Sy, fundadora e CEO da Thinking Machines, destacou o foco da parceria na construção de capacidades: “Nossa missão vai além da introdução de novas tecnologias. Estamos equipando as organizações com as habilidades essenciais, estruturas estratégicas e sistemas de suporte necessários para aproveitar a IA de forma eficaz. Estamos empenhados em remodelar o futuro do trabalho por meio da colaboração entre humanos e IA, garantindo que a IA ofereça valor real para as pessoas em toda a Ásia-Pacífico.”

De pilotos de IA a resultados tangíveis com a Thinking Machines

Em uma conversa com a AI News, Sy identificou um obstáculo comum para as empresas: sua mentalidade em relação à adoção da IA. Muitas organizações tratam isso como uma simples compra de tecnologia, em vez de uma transformação fundamental dos negócios. Isso muitas vezes resulta em projetos-piloto que ficam paralisados ou não conseguem se expandir.

“A questão central é que as empresas frequentemente abordam a IA como uma aquisição de tecnologia, não como uma transformação nos negócios”, observou ela. “Isso leva a projetos-piloto não escaláveis, pois faltam três elementos críticos: forte alinhamento da liderança em relação ao valor desejado, um redesenho dos fluxos de trabalho para incorporar a IA e investimento na qualificação da força de trabalho. Acertando esses três pilares — visão, processo e pessoas —, os projetos-piloto evoluem para um impacto generalizado.”

Liderança no centro

Os executivos muitas vezes ainda veem a IA como uma iniciativa técnica, em vez de uma prioridade estratégica. Sy enfatiza que os conselhos e as diretorias executivas devem definir a direção. Eles precisam decidir se a IA é um impulsionador do crescimento ou apenas um risco a ser gerenciado.

“A liderança define o tom: a IA é uma alavanca de crescimento estratégico ou um risco gerenciado? Seu papel é definir resultados prioritários, estabelecer a propensão ao risco e atribuir responsabilidades claras”, afirmou ela. A Thinking Machines geralmente começa com workshops executivos, nos quais os líderes exploram onde ferramentas como o ChatGPT criam valor, como governá-las e quando expandi-las. “Essa clareza de cima para baixo é o que transforma a IA de um experimento em uma capacidade empresarial essencial.”

Colaboração entre humanos e IA na prática

Sy frequentemente discute “reinventar o futuro do trabalho por meio da colaboração entre humanos e IA”. Ela descreveu isso na prática como um modelo de “comando humano”, no qual as pessoas se concentram no julgamento, na tomada de decisões e no tratamento de exceções, enquanto a IA gerencia tarefas rotineiras, como recuperação de dados, elaboração de rascunhos ou resumos.

“Uma abordagem de comando humano significa redesenhar o trabalho para que as pessoas se concentrem no julgamento e nas exceções, enquanto a IA lida com a recuperação, a elaboração e as etapas rotineiras — tudo com transparência por meio de trilhas de auditoria e links de origem”, explicou ela. Os benefícios são medidos em tempo economizado e qualidade aprimorada.

Nas oficinas da Thinking Machines, os profissionais que utilizam o ChatGPT frequentemente recuperam uma a duas horas por dia. A pesquisa corrobora isso; Sy citou um estudo do MIT que mostra um aumento de 14% na produtividade dos agentes de centrais de atendimento, com os maiores ganhos entre os funcionários menos experientes. “Esta é uma evidência clara de que a IA pode aumentar o talento humano, não substituí-lo”, acrescentou ela.

IA agênica com proteções integradas

Outro foco importante da Thinking Machines é a IA agênica, que gerencia processos de várias etapas além de consultas únicas. Em vez de apenas responder a uma pergunta, os sistemas agênicos podem coordenar pesquisas, preencher formulários e fazer chamadas de API, orquestrando fluxos de trabalho inteiros enquanto mantêm o controle humano.

“Os sistemas de IA elevam o trabalho de simples perguntas e respostas para uma execução em várias etapas: coordenando pesquisas, navegação, preenchimento de formulários e chamadas de API para que as equipes entreguem mais rapidamente, com um humano supervisionando o processo”, disse Sy. Embora a promessa seja maior velocidade e produtividade, os riscos são reais. “Os princípios de supervisão humana e auditabilidade continuam sendo essenciais para evitar a falta de proteções adequadas. Nossa abordagem integra controles empresariais e auditabilidade com recursos de agentes, garantindo que todas as ações sejam rastreáveis, reversíveis e alinhadas com a política antes da escalonamento.”

Governança que gera confiança

Enquanto a adoção da IA avança rapidamente, a governança muitas vezes fica para trás. Sy alertou que a governança falha quando tratada como mera burocracia, em vez de ser integrada ao trabalho diário.

“Mantemos os humanos no comando e tornamos a governança visível nas operações diárias: usando fontes de dados aprovadas, aplicando acesso baseado em funções, mantendo trilhas de auditoria e exigindo aprovação humana para ações confidenciais”, explicou ela. A Thinking Machines também aplica uma estrutura de “controle + confiabilidade”, restringindo a recuperação a conteúdo confiável e fornecendo respostas com citações. Os fluxos de trabalho são então adaptados para atender às regulamentações locais em setores como finanças, governo e saúde.

Para Sy, o sucesso é medido não pelo número de políticas, mas pela auditabilidade e baixas taxas de exceção. “A governança eficaz realmente acelera a adoção porque as equipes confiam no que implementam”, disse ela.

Contexto local, escala regional

A diversidade cultural e linguística da Ásia-Pacífico apresenta desafios únicos para a expansão da IA. Um modelo universal raramente funciona. Sy enfatizou que a estratégia comprovada é construir soluções localmente primeiro e, em seguida, expandi-las deliberadamente.

“Os modelos globais falham quando ignoram os fluxos de trabalho locais. A estratégia certa é construir localmente e expandir deliberadamente: adaptar a IA ao idioma, formulários, políticas e caminhos de escalonamento locais; depois, padronizar os elementos que funcionam bem, como sua estrutura de governança, conectores de dados e métricas de impacto”, afirmou ela.

Essa é a abordagem que a Thinking Machines adotou em Cingapura, nas Filipinas e na Tailândia — demonstrando valor primeiro com equipes locais e, em seguida, expandindo regionalmente. O objetivo não é um chatbot uniforme, mas um padrão confiável e repetível que respeite o contexto local e, ao mesmo tempo, garanta a escalabilidade.

Habilidades acima de ferramentas

Quando questionada sobre as habilidades mais importantes para um local de trabalho habilitado para IA, Sy afirmou que a escala sustentável vem das habilidades, não apenas do software. Ela destacou três categorias principais:

• Alfabetização executiva: a capacidade dos líderes de definir resultados, estabelecer limites e saber quando e onde escalar a IA.
• Design de fluxo de trabalho: redesenhar as transferências entre humanos e IA, esclarecendo quem redige, quem aprova e como as exceções são escaladas.
• Habilidades práticas: solicitação, avaliação e recuperação eficazes de informações de fontes confiáveis para garantir que as respostas sejam verificáveis, não apenas plausíveis.

“Quando líderes e equipes compartilham esse entendimento básico, a adoção passa da experimentação para resultados repetíveis em nível de produção”, disse ela. Nos programas da Thinking Machines, muitos profissionais relatam uma economia de uma a duas horas por dia após apenas um workshop de um dia. Até o momento, mais de 10.000 pessoas em várias funções foram treinadas, com um padrão consistente emergindo: “habilidades + governança desbloqueiam a escala”.

Transformação do setor à frente

Olhando para os próximos cinco anos, Sy vê a IA evoluindo de uma ajuda na elaboração de rascunhos para a execução completa de funções críticas de negócios. Ela antecipa ganhos significativos no desenvolvimento de software, marketing, operações de serviços e gestão da cadeia de suprimentos.

“Para a próxima onda, vemos três padrões concretos: assistentes com conhecimento de políticas em finanças, copilotos da cadeia de suprimentos na manufatura e experiência do cliente personalizada, mas em conformidade, no varejo — cada um construído com pontos de verificação humanos e fontes verificáveis para que os líderes possam escalar com confiança”, projetou ela.

Um exemplo prático é o BEAi, um sistema que a Thinking Machines criou com o Bank of the Philippine Islands. Esse sistema de geração aumentada por recuperação (RAG) oferece suporte a inglês, filipino e taglish, fornece respostas vinculadas a fontes com números de página e compreende atualizações de políticas, transformando documentos complexos em orientações práticas para a equipe. “É assim que a ‘IA nativa’ se parece na prática”, observou Sy.

Thinking Machines expande a IA na região Ásia-Pacífico

A parceria com a OpenAI será lançada inicialmente através dos escritórios da Thinking Machines em Cingapura, nas Filipinas e na Tailândia, antes de se expandir pela APAC. Os planos futuros incluem serviços personalizados para setores como finanças, varejo e manufatura, onde a IA pode resolver desafios específicos e abrir novas oportunidades.

Para Sy, o objetivo é claro: “A adoção da IA não se resume a experimentar novas ferramentas. Trata-se de construir a visão, os processos e as habilidades que permitem às organizações passar de projetos-piloto para um impacto duradouro. Quando a liderança, as equipes e a tecnologia se alinham, é aí que a IA oferece valor duradouro.”

Veja também: X e xAI processam Apple e OpenAI por alegações de monopólio de IA

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