Bloomberg — A Meta está gastando uma fortuna para reunir as mentes mais brilhantes da inteligência artificial.
Mark Zuckerberg, CEO da empresa, deveria prestar atenção: pesquisas sugerem que formar uma equipe com um número excessivo de gênios pode ser um tiro no pé.
Até o momento, mais de uma dúzia de engenheiros da OpenAI desertaram para a Meta, junto com especialistas notáveis da Anthropic e da DeepMind do Google.
A aposta de Zuckerberg é que, concentrando os melhores talentos e dando-lhes recursos ilimitados, ele poderá ganhar terreno sobre os rivais e acelerar o desenvolvimento de sistemas de IA tão avançados que se aproximarão da “inteligência artificial geral”, o ponto hipotético em que o modelo ultrapassa as capacidades humanas.
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Como se vê, montar uma equipe com várias superestrelas nem sempre é uma estratégia vencedora, como qualquer fã de esportes frustrado pode dizer.
Sem um gerenciamento especializado, o excesso de talento em um grupo pode levar a retornos decrescentes - ou até mesmo ao fracasso total -, se os egos entrarem em conflito e a química for fraca o suficiente.
“Existe essa crença em Wall Street e no Vale do Silício de que basta reunir as pessoas mais capazes, colocá-las juntas e a mágica acontece”, disse Boris Groysberg, professor da Harvard Business School que estuda a dinâmica de equipes há mais de duas décadas.
“Não, a mágica não acontece. O que o há, em muitos casos, é muita inveja, traição e sabotagem.”
Na Meta, manter as superestrelas longe dessas armadilhas é uma tarefa que cabe a Alexandr Wang, de 28 anos, ex-CEO da Scale AI, e ao ex-CEO da GitHub, Nat Friedman, de 48 anos, que é o diretor executivo da empresa.
Nat Friedman, 48 anos, recém-nomeado líder da unidade de superinteligência de 50 pessoas da Meta.
Décadas de estudos acadêmicos indicam os desafios que eles enfrentarão.
Na década de 1970, a acadêmica de administração Meredith Belbin observou que as equipes compostas inteiramente por indivíduos com QI elevado eram propensas a discussões prolongadas, demonstravam pouca coesão e tinham dificuldades para tomar decisões, com os membros mais interessados em debater do que em colaborar.
Em 2011, Groysberg e outros publicaram um estudo concluindo que, em Wall Street, depois de um certo ponto, adicionar mais analistas “all-star” às equipes de pesquisa em empresas de elite na verdade prejudicava o desempenho.
Parecia haver um ponto de inflexão, geralmente atingido quando as estrelas com áreas de especialização sobrepostas representavam cerca de metade da equipe de pesquisa, em que os egos dos analistas assumiam o controle e eles começavam a bloquear as informações em vez de cooperar.
Outras pesquisas, por sua vez, mostram que o desempenho de uma equipe depende muito de quão bem seus membros se comunicam e colaboram. As equipes que permitem mais turnos nas discussões tendem a ter maior “inteligência coletiva”, independentemente do poder cerebral bruto na sala.
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Gerenciamento de supergrupos
Alguns princípios de gerenciamento tornam-se especialmente importantes ao supervisionar equipes poderosas. Um deles é que a raia de cada pessoa deve ser claramente definida.
“Se todos tiverem pistas bem definidas, não verão os outros como uma ameaça”, disse Lindred Greer, professor da Ross School of Business da Universidade de Michigan. Se houver pessoas com experiências e talentos semelhantes, Greer disse que esse tipo de duplicação é aceitável, desde que sejam mantidas separadas.
Outro truque é determinar abertamente desde o início quem terá o direito de tomar decisões sobre questões importantes, caso contrário, a competição por autoridade pode destruir o grupo.
“Às vezes, a hierarquia tem má fama - Há um líder dizendo a todos o que fazer”, disse Anita Williams Woolley, professora da Tepper School of Business da Carnegie Mellon University.
“Mas, na verdade, há certas maneiras pelas quais ter uma hierarquia ajuda os grupos a se coordenarem.”
A hierarquia pode mudar de acordo com o problema em questão, disse Woolley, mas a clareza é crucial em um ambiente em que todos querem estar no topo.
E depois há a construção da química do grupo, que significa desenvolver a confiança entre os membros da equipe, comunicar-se abertamente e estabelecer um senso de propósito compartilhado.
Embora haja muita ciência nesses aspectos da formação de grandes equipes - desde o livro de Richard Hackman de 2002 até o Projeto Aristóteles do Google - muitos líderes não estão dispostos a dedicar o tempo necessário, disse Groysberg.
“Simplesmente não temos muitos executivos e CEOs que tenham o rigor e a paciência necessários para implementar isso”, disse ele. “Sempre digo que, se é preciso de uma equipe de alto desempenho na sexta-feira, quinta-feira não é o dia de começar a formá-la.”
Embora a advertência se aplique universalmente, ela é especialmente relevante na Meta, que está montando sua equipe de superinteligência com pressa para alcançar o Google e a OpenAI.
E ainda há o dinheiro, que quase nunca deixa de complicar as coisas.
Com todos os esforços de Zuckerberg para caçar talentos amplamente divulgados, que incluíram a oferta de pacotes salariais que chegam a US$ 200 milhões, os detalhes da remuneração de muitos dos novos recrutas se tornaram de conhecimento público.
Isso pode prejudicar os esforços de formação de equipe e influenciar a dinâmica do time.
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“Para muitos grupos nesse tipo de ambiente, o que as pessoas recebem é quase como usar sua patente na manga nas forças armadas - a pessoa entra e tem duas estrelas e os outros têm três estrelas”, disse Woolley.
“Isso estabelece absolutamente qual é a hierarquia. Será importante que os líderes sejam absolutamente claros se isso também é verdade aqui.”
Michael Dell, CEO da Dell, disse em uma entrevista recente que os pacotes de remuneração extravagantes para as novas contratações de IA poderiam irritar os funcionários veteranos da Meta.
“As pessoas geralmente têm um senso de justiça, certo? Elas querem ser tratadas de forma justa em relação aos outros e em relação às oportunidades que têm no mercado em geral”, disse ele.
Se o descontentamento não for aparente de imediato, disse Groysberg, isso não significa que ele não se manifestará no próximo ciclo de remuneração.
Estrelas gerenciando estrelas
Solicitado a comentar sobre os possíveis desafios de gerenciamento do Meta Superintelligence Lab, um porta-voz da empresa disse à Bloomberg: “Sabemos que há muito interesse no MSL e, aparentemente, todos têm uma opinião, mas estamos concentrados apenas em fazer o trabalho para desenvolver a superinteligência”.
Zuckerberg contesta algumas reportagens da imprensa sobre os pacotes específicos que está oferecendo aos especialistas em IA, mas defende sua estratégia de recrutar uma equipe de estrelas, dizendo ao The Information em uma entrevista recente que a IA “será a tecnologia mais importante de nossas vidas.”
“Ela será a base de como desenvolvemos tudo na empresa e afetará a sociedade de forma muito ampla. Por isso, queremos ter certeza de que teremos as melhores pessoas para trabalhar nisso, de empreendedores a pesquisadores e engenheiros que trabalham com dados e infraestrutura.”
Zuckerberg, sem dúvida, fez sua maior aposta em Wang. A Meta investiu US$ 14,3 bilhões na Scale AI, sem assumir o controle total da empresa.
A Scale AI gerou US$ 870 milhões em receita no ano passado, oferecendo serviços de dados para treinar sistemas de IA.
Alguns de seus clientes mais proeminentes, incluindo o Google e a OpenAI, estão supostamente cortando relações com a empresa na esteira do investimento da Meta, alimentando o debate sobre se o verdadeiro objetivo da Meta era adquirir a Wang e não a participação de 49% que agora detém no negócio.
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Embora Wang tenha um talento prodigioso para matemática e ciências e agora um histórico de sucesso como fundador - ele abandonou o MIT depois de um ano para ser cofundador da Scale AI em 2016 - nem ele nem sua startup produziram pesquisas inovadoras em IA.
Na Scale AI, a equipe de Wang trabalhou com um exército de prestadores de serviços de rotulagem de dados que forneceram o que ele descreveu como as “picaretas e pás” para a corrida do ouro da IA.
Na Meta, ele agora terá que conquistar o respeito de uma equipe de cientistas de IA de classe mundial.
Wang tem uma reputação de incansável e estabeleceu um ritmo exigente na Scale AI, declarando que “muito é a quantidade certa”, conforme escreveu em 2024. Wang também ficou conhecido por seu empenho em manter a organização o mais “densa de talentos” possível, procurando pessoas que pudessem corresponder à sua ambição.
De acordo com Groysberg, que recentemente escreveu um estudo de caso sobre a Scale AI, Wang participava de reuniões semanais de contratação, analisando pessoalmente os materiais de cada candidato e forçando os gerentes a defender rigorosamente suas escolhas.
“Alex examina cada pessoa em cada função com um pente fino”, disse um executivo a Groysberg.
“Ele se preocupa muito em contratar pessoas impressionantes. E a maneira como medimos isso, na maioria das vezes, é por meio do equilíbrio entre QI e QE [quociente emocional]. E então junta-se isso a uma quantidade extrema de coragem.”
Resta saber se o que funcionou na Scale será traduzido para a Meta.
“Acho que a Meta conseguiu a pessoa mais inteligente que conheço”, disse Groysberg. “Nessa área, eles têm a estrela. E a questão é: será que eles conseguirão formar uma equipe de estrelas?”
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