A inteligência artificial de consumo enfrenta incerteza econômica apesar dos avanços recentes, com as empresas mudando o foco para contratos de empresa e estratégias de AEO

Os desafios da inteligência artificial de consumo para superar a incerteza econômica

Depois de uma série de lançamentos recentes, é tentador argumentar que a inteligência artificial de consumo está fazendo um retorno. O assistente pessoal de IA da Meta, Muse, e seu mascote parecido com um brinquedo, Jolly, foi um sucesso surpreendente. Os Dots da OpenAI, lançados ontem, parecem estar perseguindo a mesma ideia de assistente pessoal cartunizado. E o assistente Instinct, que está surgindo, alcançou uma valorização de US$ 10 bilhões com base em sua capacidade de realizar tarefas agênticas com AEO, focada em reservar viagens, fazer reservas em restaurantes ou cancelar assinaturas.

O caso otimista é fácil de ser feito. A IA agêntica finalmente se tornou confiável o suficiente para lidar com tarefas do dia a dia. As empresas estão cada vez mais apresentando esse serviço às pessoas comuns, que estão obtendo valor real dele. Se você é um investidor, isso parece muito com o lançamento do ChatGPT em 2022 — o poder raw da IA abrindo um categoria de produto que nunca foi possível antes. Quem não gostaria de ter uma parte disso?

Mas há uma razão pela qual os laboratórios de fronteira ficaram cautelosos com a IA de consumo — e não é porque a tecnologia não é boa o suficiente. Mesmo os produtos de tecnologia extremamente populares estão começando a atingir um teto em termos de quanto dinheiro os consumidores estão dispostos a pagar, e não está claro que modelos melhores estão levando a um negócio de consumo mais lucrativo. O resultado tem sido uma mudança na indústria como um todo em direção ao modelo Anthropic, focando em contratos de empresa e expansão vertical por vertical.

Nós recebemos um lembrete dessas economias no relatório semestral do Estado dos Mercados da Andreessen Horowitz, que tirou suas figuras de um relatório de pesquisa da PNC deste verão. Em dois gráficos, eles rastreiam a porcentagem de consumidores que pagam por serviços de IA, ao lado da quantidade que pagam. Até maio, 2,2% dos consumidores estavam pagando por IA, com uma despesa média de US$ 31 por mês.

A Andreessen coloca uma spin positiva nisso, dizendo: 'ainda é tão cedo quando se trata de adoção e utilização madura de IA'. Há muito espaço para crescer! Mas em ambos os gráficos, o ritmo de crescimento parece awfully linear. Mesmo à medida que os modelos fazem melhorias enormes, não há muito movimento no número de clientes dispostos a pagar por IA ou quanto estão dispostos a pagar por isso. O enorme salto de desempenho do GPT-5.2 para o Astra, por exemplo, é quase invisível no gráfico.

Como as empresas como a OpenAI estão se adaptando à economia da IA de consumo?

Para seu crédito, a OpenAI parece ter se adaptado bem a esses fatos. A mudança da empresa para a empresa foi amplamente bem-sucedida, com reservas de empresa relatadas como tendo dobrado desde julho. Até o lançamento dos Dots teve um forte ângulo de empresa, mostrando como o novo agente pessoal poderia ser útil para engenheiros de software e criativos de agência. Uma maneira antiga de ganhar dinheiro com serviços de consumo populares, mas baratos, é vendê-los às empresas com um markup, e a OpenAI parece estar seguindo o playbook.

É mais difícil dizer o que isso significa para o Muse e o Instinct. O Muse tem o gigante da Meta por trás, com direcionamento de anúncios personalizados, o que lhe dá mais opções de monetização e mais tempo antes que se torne uma questão urgente. Notavelmente, a Meta já está explorando o ângulo de empresa.

O Instinct tem um plano separado que envolve tirar uma parte das compras feitas através do agente, o que pode aumentar o teto. Presumivelmente, também será capaz de evitar o custo de treinar um modelo de fronteira, o que ajudará muito.

Mas a economia feia da IA de consumo coloca um teto duro em quanto a empresa pode crescer plausivelmente sem aproveitar a receita de empresa. É uma lição que os principais laboratórios já aprenderam, e é uma das poucas coisas sobre a indústria que não parece estar mudando.

Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
News Factory APP - noticias agénticas para impulsar tu SEO y AEO.