Ep. 188 - PLANTÃO LTP - O que lançamentos como o Rabbit R1 ensinam sobre inovação e resolver problemas reais de clientes?

O episódio discute o lançamento do Rabbit R1 e o que ele ensina sobre inovação e a resolução de problemas reais de clientes. A conversa parte do problema central que a tecnologia tenta resolver desde a década de 70: como fazer com que a tecnologia fale melhor e converse melhor com o ser humano. Se cada pessoa precisasse ter um diploma de engenharia da computação para operar um produto, não seria possível exponenciar o uso de nenhum produto. A grande questão é como a inteligência artificial ou qualquer produto tecnológico pode se tornar exponencial quando existe uma barreira cognitiva tão grande relacionada à linguagem natural.

Linguagem natural é, em tese, como seres humanos se conversam. Quando se tem uma linguagem de programação, há o código que o computador entende, versus a linguagem natural, que é o que o ser humano entende sem precisar saber o código. O crescimento desse posicionamento da tecnologia em voltar à ideia de linguagem natural é o tema central da discussão.

O ChatGPT é citado como o antecessor que gerou barulho recentemente. Ele dá respostas, mas ainda não resolveu completamente essa barreira. Se a pessoa não for letrada em saber perguntar para o ChatGPT, ele não vai responder da melhor forma possível, ou nem vai responder direito. Ele não é um algoritmo de fato, não é uma solução que entregue algo realmente inteligente. Está usando um modelo probabilístico por trás dos panos, gerando e grudando um monte de texto. Para ter o resultado desejado, é preciso fazer um teste de dados, e aí se vê que o resultado não é tão bom assim.

O Rabbit surge como uma camada por cima de tudo que existe de evolução tecnológica, usando o ChatGPT, outras linguagens já conhecidas, modelos computacionais, visão computacional, e promete respeitar o modelo de linguagem natural. A primeira impressão é de que parece muito animador, mas quem trabalha com tecnologia há décadas sabe que para cada cenário feliz mostrado, é preciso ter cautela. A apresentação é maravilhosa, energizante, e o posicionamento é muito diferente do ChatGPT.

O ChatGPT, quando foi lançado, veio com uma capacidade de inteligência artificial absurda, mas uma interface extremamente parca do ponto de vista de UX e UI. No momento em que saiu, imediatamente já estavam anunciando cursos para aprender a escrever prompts para o ChatGPT. Isso demonstra que, por mais poderoso que seja, se a pessoa precisa de orientação para perguntar a coisa certa, a interface foi pensada do ponto de vista de engenharia. Há uma polarização entre o posicionamento tech e o posicionamento de negócio, produto, cliente, que deveriam ser duas faces da mesma moeda, mas o que se vê no mercado é essa polarização.

O Rabbit, por outro lado, parece uma solução ainda de engenheiro, mas resolve um problema real. O problema existe há muito tempo, a tecnologia avançou e ele ficou on top de tudo que se está vendo. Ele consome das linguagens à la ChatGPT, faz uma conversacional melhor, e tudo isso encaixotado numa interface que parece bonitinha.

O Rabbit é hardware e software: um aparelho quadradinho, com carinha de toy art, um coelhinho, que se propõe a ser um assistente pessoal. O que o torna diferente de uma Alexa ou uma Siri é que ele é extremamente eficaz, pelo menos pela apresentação. A Alexa e a Siri têm problemas de não entender, de não ter as conexões necessárias, de não ter acesso às bases certas. Se pedir para a Alexa marcar uma viagem, ela não consegue, não tem acesso ao Airbnb, ao Booking, ao Decolar. A Siri e a Alexa não resolveram o problema, o ChatGPT não resolveu, e a proposta do Rabbit é resolver.

Uma das coisas legais do posicionamento deles é que falaram que isso não substitui o celular. Isso permite que não canibalizem o mercado e não sejam percebidos como uma ameaça imediata. Se entrassem na briga com Google, com os fabricantes de Android e com a Apple, não conseguiriam nem respirar. Posicionar-se dizendo que não vai substituir o celular, mas sim ser um assistente pessoal que faz o que os celulares não fazem, foi muito esperto.

Durante a apresentação, tem a impressão de que é uma coisa dos Jetsons, mas será que a interface será tão simples como se propõe? Isso é uma coisa de altíssima complexidade. O problema de todos os tempos que todos esses produtos tentam resolver, desde as linguagens de programação da década de 70, é como criar uma interface que faça com que a pessoa não precise ter esforço cognitivo para falar com a máquina, da mesma forma que não se tem esforço cognitivo ao falar com um secretário e pedir que abra uma passagem e faça um roteiro.

O Rabbit explora problemas de fato. Ele quer resolver o problema que se tem hoje nos aplicativos de celular: ter mais de 50 aplicativos, um pandemônio de sair de um e entrar para outro. Comprar uma passagem é um aplicativo, montar uma viagem é todo um roteiro, uma experiência entre apps. Isso tudo é real.

Mas vem a parte com a cabeça de negócio. Se se está computacionalmente usando uma série de recursos, de ChatGPT, APIs, tem que combinar com todos esses ecossistemas. A grande diferença e o primeiro desafio de negócio é que Google, Apple e Amazon foram muito competentes em montar ecossistemas de soluções, e mesmo assim, às vezes a conta não fecha. A Amazon recentemente está diminuindo o investimento na plataforma da Alexa porque ela não se pagou o que se imaginava.

Como montar um ecossistema parrudo para rodar uma coisa que não é barata, toda essa operação de processamento de voz é bem caro. É um custo de entrada difícil de resolver. Cada vez que se integra com mais uma aplicação, é preciso desenvolver a API que vai falar com a API do outro, e se mudar a API do outro, é preciso atualizar o contrato. É uma manutenção altíssima. Não é uma coisa simples de resolver.

A hipótese levantada é que o Rabbit vai fazer algo diferente da Alexa: estão vendendo hardware com um apelo completamente diferente. A Alexa foi pensada para estar disponível no celular, mas o Rabbit não vai ter um aplicativo para baixar. É um hardware que se compra, e isso já corta a dependência do celular. O Rabbit é pensado para acompanhar a pessoa como o celular acompanha, ao contrário da Alexa, que foi pensada para ser a administradora da casa ou do escritório, algo fixo.

O apelo de identidade e branding do Rabbit é muito mais divertido, mais adequado ao tipo de público que se interessa por esse tipo de produto. A Alexa é desenhada como se fosse para um público mais velho, que não é tech, mas ao mesmo tempo falha nessa interface. O Rabbit trabalha muito bem a questão do hardware, é desejado para um público mais jovem, provavelmente um movimento relacionado a ser um objeto de desejo, como um iPhone. Eles posicionaram o Rabbit de uma forma mais inteligente para buscar o break-even de uma forma mais saudável do que aconteceu com a Alexa.

A preocupação central é: como a conta fecha sem usar um ecossistema que já exista? Se for comprado por uma Big Tech, é um caminho. No mundo de aplicativos, nos últimos cinco anos, todo mundo tentou fazer um super app, e todo mundo falhou miseravelmente. O Rabbit tenta matar o conceito de super app, sendo o dispositivo com o qual se conversa e resolve a vida, como um Jarvis. A monetização do Jarvis é a quebra de paradigma: não querem ser o super app, querem ser algo que deixa todo o conceito de super app no chinelo.

Se o Rabbit conseguir ocupar esse espaço de desejo, combinado com a criação de um ecossistema onde se paga por serviço, com freemium, quando se compra o hardware se usa o básico, mas à medida que se quer melhorar a performance, a produtividade, ter propostas de valor específico, como substituir o custo de uma pessoa que cuida de todas as viagens por inteligência artificial, ele tem muita possibilidade de se pagar e fazer o break-even acontecer. Mas se não perceber como entrar nesses espaços de valor agregado e custo associado, vai ser uma trend que eventualmente morre. O produto é para ser revolucionário, mas ainda é um excelente balão de ensaio.

A análise crítica traz o ponto de rede de negócio, exercitando o problem solving. O episódio resolve um problema real: o problema da linguagem natural e de não ficar tendo atrito com a abstração da linguagem natural. O experimento de analisar um lançamento quente no mercado e exercitar o problem solving é o objetivo do quadro.