A Ollie está apostando que seu foco em privacidade pode ajudá-la a vencer a corrida dos assistentes de IA

Para que um assistente de IA se torne realmente útil, ele primeiro precisa saber muito sobre você. O Ollie, um assistente pessoal para o dia a dia, está apostando que isso não significa que você precise entregar todos os seus dados e sacrificar sua privacidade no processo.

Embora alguns assistentes de IA voltados para empresas tenham proteções de privacidade de dados em vigor, o Ollie está entre as primeiras IAs convencionais focadas em famílias a alcançar a conformidade com a norma SOC 2 — uma estrutura que permite a uma empresa demonstrar, por meio de uma auditoria independente, que possui controles formais estabelecidos para proteger os dados dos clientes e operar seus sistemas com segurança.

Alcançar isso foi um marco importante para a equipe do Ollie, pois sinaliza para os usuários em potencial que o assistente não está tentando coletar seus dados pessoais para outros fins, como o treinamento de IA.

“Acreditamos fundamentalmente que a confiança e a privacidade são absolutamente imperativas e é por isso que nosso modelo de negócios é uma assinatura, porque queremos que nossos usuários saibam que o Ollie trabalha para você”, explicou o cofundador e CEO do Ollie, Bill Lennon, em uma entrevista ao TechCrunch. “Não estamos compartilhando seus dados com ninguém”, ele enfatizou.

Há muitos assistentes de IA pessoais se posicionando como soluções amigáveis ao consumidor, focadas em se integrar à vida diária dos usuários por meio de mensagens de texto, razão pela qual o enfoque de privacidade do Ollie pode se mostrar um diferencial significativo.

Hoje, o Ollie concorre com outros assistentes baseados em texto já existentes, como Poke (adquirido pela Cognition), Fambot, Ohai, Folk, Saner.ai e Tomo. Há também vários assistentes mais focados em trabalho, gerenciamento de calendário e e-mail, como Town, Lindy e Reclaim.ai. E, claro, há o Instinct, o assistente de IA que acabou de garantir US$ 350 milhões em financiamento a uma avaliação de US$ 2,5 bilhões antes mesmo de ser lançado.

Em outras palavras, dizer que o setor está aquecido é pouco.

Em comparação, o Ollie, sediado em San Diego, levantou uma rodada semente muito mais modestas de US$ 7,5 milhões, principalmente com a Khosla Ventures, junto com a AI House.

Apesar da utilidade que esses assistentes proporcionam, os consumidores que recorrem a essas ferramentas estão lidando com a dúvida sobre quanta privacidade e dados pessoais desejam abrir mão no processo. O Instinct, por exemplo, foi criticado por seus Termos de Serviço e política de privacidade excessivamente amplos, que lhe concediam uma licença “perpétua e irrevogável” para “acessar, usar, hospedar, fazer cache, armazenar, reproduzir, transmitir, exibir, publicar, distribuir e modificar” qualquer material do usuário, inclusive para o treinamento de seus modelos de IA. Caramba.

Lennon está adotando uma abordagem diferente com o Ollie. Atualmente, este assistente familiar se conecta a calendários e e-mails para organizar a agenda da família e manter seus usuários atualizados sobre seus dias. Ele também oferece ferramentas que podem ajudar a planejar refeições, fazer compras de supermercado, acompanhar tarefas pendentes, agendar compromissos e pagar contas por meio de chats em grupo. Mais tarde, ele também poderá ajudar a gerenciar orçamentos domésticos.

No entanto, todo esse acesso exige confiança, que o Ollie afirma ser seu valor agregado em comparação com seus rivais. “Não estamos compartilhando seus dados com ninguém. Isso é super sensível, e isso é necessário para conquistar a confiança dos usuários”, disse Lennon.

Além das proteções de dados fornecidas pela conformidade com o SOC 2, o Ollie não solicita nomes de usuário ou senhas para realizar suas tarefas. Quando o Ollie precisa fazer login em um site em nome do usuário, ele o faz usando seu próprio navegador na nuvem e envia ao usuário um link para uma sessão remota no navegador. O processo é semelhante quando o assistente precisa fazer um pagamento ou compra em nome do usuário.

Embora esse método ofereça segurança, o lado negativo é que os usuários sempre precisam fazer login para concluir certas tarefas. Ainda assim, isso é algo que Lennon acredita que a tecnologia vai melhorar com o tempo.

“Isso é... território novo. Acho que no futuro faremos alguma forma de tokenização rígida, de maneira segura, para que você não precise redigitar [suas informações] todas as vezes”, disse ele. “Isso é coisa de fronteira... queremos encontrar a experiência de usuário certa que equilibre conveniência e confiança.”

Construir essa confiança será importante antes que os usuários confiem no Ollie para acessar materiais mais confidenciais, como suas contas bancárias, mesmo que isso seja feito por meio de um conector como o Plaid.

Lennon, que tem doutorado em IA, também tem experiência em tecnologia financeira (fintech), tendo vendido anteriormente sua startup Groundwork, um neobanco para organizações sem fins lucrativos, em 2021. Essa experiência pode ajudar à medida que o Ollie avança na gestão financeira.

Ainda assim, não está claro se as pessoas realmente querem algum tipo de assistência desse tipo.

Lennon está esperançoso, no entanto, dizendo que as curvas de retenção do Ollie são consistentes com as principais assinaturas de IA em termos de assinantes pagos. (Ele não compartilhou quantos usuários ou clientes pagantes estão usando o Ollie atualmente, alegando que o mercado é competitivo demais.)

Esses sistemas também podem ser instáveis às vezes. Apesar do burburinho em torno do Instinct, um dos meus primeiros testes com ele foi cotar hotéis e depois reservar um, e ele me passou todas as tarifas erradas. Enquanto isso, o Ollie sofreu uma interrupção na infraestrutura com seu provedor de texto quando eu o estava testando, e ele parou de responder.

Perguntamos ao fundador como o Ollie está lidando com esses problemas, dado que a maioria dos consumidores dá apenas uma chance a um novo aplicativo ou tecnologia. Se estiver quebrado, eles simplesmente seguem em frente.

Lennon concordou que este é um problema geral da IA. “Esse é o desafio dos LLMs em geral — por serem estocásticos [ou seja, envolvem probabilidade], eles são inerentemente imprevisíveis”, disse ele. “Temos que essencialmente construir a estrutura — a estrutura de agentes — de forma defensiva para capturar e prevenir essas coisas... É quase como se houvesse 1.000 cortes que você precisa resolver primeiro.”