O diretor da Meta AI, Rohit Patel, sai para assumir o Microsoft Office e o Google Workspace

Depois de oito anos desenvolvendo IA para Meta, Rohit Patel está deixando a empresa, aprendeu exclusivamente o TechCrunch. O ex-diretor do Meta Superintelligence Labs lançou o Ndoc, uma startup que ele está lançando como um substituto nativo de IA para o pacote Microsoft Office ou Google Workspace.

Patel é o mais recente de um punhado de saídas de alto perfil da Meta após as saídas do diretor de assuntos globais Joel Kaplan, do pesquisador de IA Andrew Tulloch e da chefe de produto de IA para o trabalho Emily Dalton Smith.

Patel projetou o Ndoc para ser mais do que apenas mais uma ferramenta de IA inserida em um fluxo de trabalho existente. O objetivo é substituir a forma fragmentada como as pessoas trabalham em ferramentas como Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit e “ChatGPT copiar e colar” por um espaço de trabalho unificado que todos os colegas possam acessar, mesmo que não estejam inscritos no Ndoc.

Ndoc reúne três componentes em um layout. A guia Palco é onde ficam as apresentações das principais descobertas, como apresentações de slides, painéis, simulações ou miniaplicativos. A guia Narrativa apresenta análises, citações numeradas, números gerados e geralmente o “porquê” por trás dos números. A guia Modelo é onde os conjuntos de dados subjacentes e os scripts Python são armazenados.

O design reflete a formação de Patel. Durante sua gestão na Meta, Patel se concentrou no aprendizado por reforço – um tipo de aprendizado de máquina em que os agentes de IA aprendem a tomar decisões por tentativa e erro e maximizar recompensas – e na avaliação se o resultado da IA ​​é confiável. Patel acredita que se a IA construir as planilhas e apresentações de slides que as empresas usam para tomar decisões, alguém deveria ser capaz de verificar seu trabalho. Por exemplo, os usuários podem encontrar os scripts Python usados ​​para criar os documentos.

“Mesmo que você não conheça nada de Python, você pode pedir (ao bate-papo da IA) para explicar: ‘Ei, o que esse script faz? Qual linha tem minha fórmula?’ E você pode verificar essa fórmula”, disse Patel. “Não há nada escondido atrás da cortina aqui.”

Na prática, os usuários podem fazer upload de um conjunto de dados e pedir ao Ndoc para realizar uma análise e escrever uma narrativa sobre as descobertas. Eles também podem adicionar contexto específico ao documento, incluindo público, tom e memória. “Ele mantém uma memória de sua pessoa, daquele documento específico, de sua equipe e de sua empresa”, disse Patel.

Patel também diz que o Ndoc é construído e ajustado usando uma mistura de modelos de código aberto. Como a plataforma foi desenvolvida do zero, ele diz que custa consideravelmente menos para operar do que alternativas construídas em modelos de IA de ponta.

“Achei que as pessoas ficariam entusiasmadas com isso, mas as pessoas não se importam com isso”, disse ele, referindo-se aos primeiros usuários do teste. “O que deixa as pessoas entusiasmadas é que adoram ver tudo de ponta a ponta em um só lugar.”

A maior ambição de Patel é reinventar o próprio arquivo. Ele diz que os documentos podem ser exportados como um único arquivo “.ndoc.html” que pode ser aberto em qualquer navegador, um formato que ele planeja abrir para que outros desenvolvedores possam criar aplicativos que funcionem com ele sem ficarem presos ao Ndoc da mesma forma que muitos ficaram presos à Microsoft ou ao Google durante anos.

Seu desejo de abrir o código deste projeto foi em parte o motivo pelo qual ele deixou o Meta e decidiu seguir sozinho. Em uma grande empresa como a Meta, fazer com que todos concordassem com um formato de código aberto exigiria, sem dúvida, a contribuição de “centenas de pessoas e opiniões sobre como o formato deveria ser”.

Patel queria agir rapidamente. “Os humanos só podem se mover no ritmo humano, enquanto… eu posso me mover no ritmo que a IA pode fazer.”

Tentar se tornar a plataforma onde o trabalho empresarial acontece é uma grande aposta para um fundador com uma equipe de três pessoas e sem financiamento, especialmente quando outros laboratórios de IA estão tentando possuir o mesmo espaço.

OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI e Google lançaram ferramentas empresariais de IA que permitem aos usuários se conectar ao Google Workspace, Microsoft 365 e outros aplicativos de local de trabalho para que seus modelos de IA possam funcionar diretamente nessas ferramentas. E no mês passado, a OpenAI lançou o Space, um espaço de trabalho compartilhado dentro do ChatGPT que é um concorrente mais direto dessas ferramentas estabelecidas.

Patel reconhece que o espaço pode ser uma ameaça, mas diz que os laboratórios têm uma ideia errada.

“As empresas estão basicamente anexando IA às planilhas e ela preenche as células para você”, disse ele. “Isso meio que mata minha alma. É como se você descobrisse a eletricidade e decidisse que o melhor uso seria colocar luzes nos meus touros que cultivam meu solo. Não. Compre um trator.”

Há uma razão pela qual os laboratórios de IA tentaram levar seus modelos para onde as pessoas já estão trabalhando. É difícil mudar hábitos e substituir fluxos de trabalho inteiros. Patel diz que entende isso, e é por isso que criou conectores para que os clientes possam importar dados existentes das ferramentas que já usam.

“Minha barreira era que não lançaria nada que não gostasse de usar”, disse ele. “Tenho fluxos de trabalho de IA muito otimizados para tudo o que faço. Se eu começar a usar essa ferramenta e continuar voltando aos meus fluxos de trabalho, não criei uma ferramenta boa o suficiente… Tenho um cemitério de ferramentas que não atendem a esse padrão.”

Patel tem um padrão semelhante para ganhar força do cliente antes de tentar arrecadar fundos. “Eu não queria aceitar dinheiro até ter alguma prova de que as pessoas amam o produto”, disse ele.

A partir de terça-feira, a Ndoc está conduzindo um piloto empresarial e abrindo uma versão alfa para um número limitado de clientes que ingressam na lista de espera. A inscrição é gratuita, mas os clientes pagarão pelo uso e pelos tokens. Ele espera lançar uma versão beta nas próximas semanas, com lançamento completo planejado para o próximo ano.

Para Patel, avançar o mais rápido possível é mais importante do que ter o produto perfeito desde o início.

“A execução é extremamente barata… então execute um plano abaixo do ideal e preocupe-se com isso mais tarde”, disse ele. “Quando você fizer o melhor plano, a execução será feita por outra pessoa.”