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

Após oito anos desenvolvendo IA para a Meta, Rohit Patel está de saída da empresa, segundo apurou o TechCrunch com exclusividade. O ex-diretor do Meta Superintelligence Labs lançou o Ndoc, uma startup que ele descreve como uma substituta nativa de IA para o pacote Microsoft Office ou o Google Workspace.

Patel é o mais recente de uma série de pedidos de demissão de alto perfil na Meta, após as saídas do diretor global de Assuntos Institucionais 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 sobreposta a 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 o "copia e cola do ChatGPT" por um espaço de trabalho unificado que todos os colegas podem acessar, mesmo que não estejam cadastrados no Ndoc. 

O Ndoc reúne três componentes em um único layout. A aba Stage (Palco) é onde ficam as apresentações de descobertas principais, como apresentações de slides, painéis, simulações ou miniaplicativos. A aba Narrative (Narrativa) traz análises, citações numeradas, figuras geradas e, geralmente, o "porquê" por trás dos números. A aba Model (Modelo) é onde os conjuntos de dados subjacentes e os scripts em Python ficam armazenados. 

O design reflete a trajetória de Patel. Durante seu período na Meta, Patel focou em aprendizado por reforço — um tipo de aprendizado de máquina no qual agentes de IA aprendem a tomar decisões por meio de tentativa e erro e a maximizar recompensas — e em avaliar se a saída da IA é confiável. Patel acredita que, se a IA vai criar as planilhas e apresentações de slides que as empresas usam para tomar decisões, alguém deve ser capaz de verificar o seu trabalho. Por exemplo, os usuários podem encontrar os scripts em Python usados para criar os documentos.

“Mesmo que você não saiba nada de Python, você pode pedir [ao chat de IA] para explicar: ‘Ei, o que esse script faz? Qual linha tem a minha fórmula?’ E você pode verificar essa fórmula”, disse Patel. “Não há nada escondido por trás das cortinas aqui.”

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

Patel também afirma 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 rodar do que alternativas construídas sobre modelos de IA de ponta. 

“Eu achei que era isso que empolgaria as pessoas, mas as pessoas não se importam com isso”, disse ele, referindo-se aos seus primeiros usuários de teste. “O que empolga as pessoas é que elas adoram ver todo o seu fluxo de ponta a ponta em um só lugar.”

A ambição maior 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 como código aberto (open-source) 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 por anos. 

Seu desejo de abrir o código deste projeto foi em parte o motivo pelo qual ele deixou a Meta e decidiu seguir sozinho. Em uma grande empresa como Meta, conseguir que todos concordem 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 conseguem se mover no ritmo humano, ao passo que... eu posso me mover no ritmo do que a IA é capaz de fazer.”

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

OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI e Google lançaram ferramentas de IA corporativa que permitem aos usuários se conectar ao Google Workspace, Microsoft 365 e outros aplicativos de trabalho para que seus modelos de IA possam trabalhar 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 Space pode ser uma ameaça, mas diz que os laboratórios têm, em grande parte, a ideia errada. 

“As empresas basicamente estão anexando IA a planilhas e ela preenche suas células para você”, disse ele. “Isso meio que acaba com a minha alma. É como se você tivesse acabado de descobrir a eletricidade e decidisse que o melhor caso de uso é colocar luzes nos meus bois que aram a terra. Não. Compre um trator.”

Há um motivo pelo qual os laboratórios de IA tentaram levar seus modelos para onde as pessoas já estão trabalhando, no entanto. É difícil mudar hábitos e substituir fluxos de trabalho inteiros. Patel diz que entende isso, e é por isso que ele construiu conectores para que os clientes possam importar dados existentes das ferramentas que já usam. 

“Minha exigência era que eu não iria lançar nada que eu não adorasse usar”, disse ele. “Eu tenho fluxos de trabalho de IA altamente otimizados para tudo o que faço. Se eu começar a usar esta ferramenta e continuar voltando para os meus fluxos de trabalho, eu não construí uma ferramenta boa o suficiente... Eu tenho um cemitério de ferramentas que não atingiram esse patamar.”

Patel tem um patamar semelhante para conseguir tração com clientes antes de tentar captar recursos. “Eu não queria pegar dinheiro até ter alguma prova de que as pessoas amam o produto”, disse ele. 

A partir de terça-feira, o Ndoc está conduzindo um projeto-piloto corporativo e abrindo uma versão alfa para um número limitado de clientes que entrarem na lista de espera. É gratuito para se cadastrar, mas os clientes pagarão pelo uso e por tokens. Ele espera lançar uma versão beta nas próximas semanas, com um lançamento completo planejado para o ano que vem. 

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

“A execução é extremamente barata... então vá executar um plano subótimo e se preocupe com isso depois”, disse ele. “Quando você fizer o melhor plano, a execução já terá sido feita por outra pessoa.”