Gestão de conhecimento voltou à moda

Gestão de conhecimento voltou à moda. As pessoas falam de “brains” de empresa porque os agentes de IA precisam deles.

Quanto mais as coisas mudam, mais elas ficam iguais.

A era dos portais

Quando trabalhei na Microsoft no fim dos anos 1990, um time irmão do meu construía o SharePoint Portal Server. Ele era para ser um portal de informação de toda a empresa, e a curadoria da informação era central. A versão de 2001 saiu com pastas de categoria, perfis de documento e definições de propriedade como objetos de primeira classe, e integradores vendiam a definição de taxonomia como serviço de implantação.

A ligação com o Dublin Core veio depois do que eu lembrava. Alguém do time apresentou o mapeamento de propriedades do SharePoint ao grupo corporativo do Dublin Core em 2003, e no SharePoint 2010 o padrão já estava no produto.

O Portal Server em si nunca pegou de verdade. A versão de 2003 foi reconstruída sobre o Windows SharePoint Services, descendente do produto mais leve de sites de time. O próprio anúncio da Microsoft foi direto: o Portal Server 2003 “estende as capacidades do Windows SharePoint Services”. As duas linhas só foram dobradas numa marca só em 2010, quando a camada de base já era a parte que todo mundo de fato rodava.

Entidades e atributos

Quando trabalhei no Google, um dos meus primeiros projetos foi o DAFFIE, sigla para Database of All Fact, Fiction, Information and Exaggeration. A visão era enorme, o time era ótimo, e embora não tenhamos realizado tudo, entregamos o primeiro recurso de resposta a perguntas na busca do Google e usamos a tecnologia por trás dele em outros produtos.

A chave do DAFFIE foi a observação de que muita informação pode ser organizada em torno de entidades. Como era o começo dos anos 2000, os nossos exemplos favoritos de entidade incluíam Britney Spears, Tupac, a China e vários modelos de câmera digital. O jeito como o DAFFIE usava entidades era anexar pares de atributo e valor a elas e interligá-las. A China tem uma população (um atributo) de 1,4 bilhão de pessoas (o valor). Britney Spears tem uma altura (atributo) de 1,63 m (o valor). O álbum Oops!… I Did It Again foi gravado por (atributo) Britney Spears (valor). E nesse caso o valor é outra entidade, então deveria haver uma conexão entre as duas pelo atributo “gravado por”.

Acontece que muita pergunta é sobre atributos de entidades. “Quantas pessoas moram na China?” pode ser respondida consultando a entidade China e recuperando o atributo de população. “Qual é a altura da Britney Spears?” é ainda mais óbvia.

Sistemas de registro e os esquemas deles

Nós povoávamos o nosso banco varrendo a web e fazendo extração de informação, mas a maioria das empresas tem bancos cheios de informação organizada em torno de entidades que elas mantêm à mão. Sistemas de registro como CRMs (HubSpot, Salesforce, Attio), sistemas de informação de pessoas (Workday) e sistemas de gestão de estoque (como o enorme sistema próprio que a Amazon construiu) organizam a maior parte da informação deles em torno de entidades: clientes, pessoas e produtos.

Sistemas de registro em geral têm esquemas que especificam quais atributos uma entidade pode ter. São muitas vezes extensíveis, mas os principais são padrão entre empresas que usam cada tipo de sistema: um CRM tem o nome da empresa, o contato principal, o telefone e os endereços; um sistema de pessoas tem nome, identificação fiscal e endereço; um sistema de estoque tem nome do produto, preço e um identificador único, como um ISBN para um livro.

A informação que não cabe

Mas nem toda informação cabe facilmente nesse molde. Se alguém de vendas conversa com um cliente e descobre que ele planeja abrir 200 lojas novas no ano que vem porque está entrando num país novo, onde isso vai no CRM? Não há atributo para “número de lojas novas provavelmente abertas no ano que vem”, nem deveria haver, já que não é relevante para a maioria das entradas do CRM e já que existe um número quase infinito de atributos raros ou até únicos como esse: data em que a liderança pretende se aposentar, nome da empresa que provavelmente vão adquirir neste trimestre, nome de uma empresa com quem podem buscar uma parceria.

Como resultado, as empresas precisam de outro lugar para pôr informação menos estruturada. Achamos que entidades continuam sendo a chave para isso, mas que o modelo de par atributo e valor desmorona. Tudo bem; pessoas e agentes de IA são bem bons em lidar com texto. A razão de a abordagem de atributo e valor ter reinado por tanto tempo é que IAs tão poderosas quanto as de hoje não existiam e o software precisava de estrutura para operar sem tropeços.

Os esquemas ficam mais simples

Acreditamos que o valor dos esquemas vai cair num mundo movido a IA. Ou, dito de outro jeito, que os esquemas podem ficar bem mais simples. Estamos trabalhando com uma empresa parceira de design para construir um sistema que atualiza o “brain” operacional dela. O exemplo da pessoa de vendas ajuda a explicar. Se ela descobre que o contato dela na empresa mudou, ela (ou o agente de IA dela) precisa atualizar o CRM, já que é um campo padrão. Mas se ela ouve que a empresa vai abrir 200 lojas no ano que vem, ou buscar uma parceria, ou entrar num segmento adjacente, não há onde pôr isso no CRM além de um campo livre de notas. E há pouca vantagem em pôr ali. Em vez disso, a abordagem deles é ter uma página sobre cada cliente que uma pessoa lê e escreve e que um agente também lê e atualiza. E, como a lista de clientes é conhecida, eles têm uma página índice listando os clientes.

A nossa abordagem para agentes atualizarem a página de cada empresa é baseada em escrever um registro do que o agente aprendeu e então atualizar a página. Assim há um histórico para depuração e talvez para consulta humana.

Três tipos de página

Juntando tudo, há três tipos de página sobre clientes: 1) uma lista de clientes, que liga à página de cada cliente e ao registro correspondente, 2) as páginas de cliente e 3) as páginas de registro. Achamos que esse modelo generaliza bem. Vamos usá-lo para parceiros, concorrentes, produtos, pessoas e mais. E o oferecemos a quem mais estiver tentando encarar gestão de conhecimento na era da IA.

Construindo em público

Para fechar, e no espírito de construir em público, estamos trabalhando de perto com uma empresa para desenvolver isso. Ela é relativamente pequena, mas muito avançada no pensamento sobre IA. Estamos confiantes de que conseguiremos ajudá-la a montar fluxos que usam todo esse conhecimento de empresa assim que fizermos o brain dela se manter sozinho. E acreditamos que conseguimos traduzir o que aprendemos num conjunto de recursos que torne o this+that autosserviço para empresas pequenas e médias.

Ainda assim, nos perguntamos se a plataforma que construímos também pode servir empresas maiores com necessidades maiores de gestão de conhecimento e de fluxos. Se sim, talvez precisemos de uma parceria com uma consultoria, já que pode ser preciso um “engajamento” para acertar a estratégia de conhecimento e então identificar e montar fluxos sobre ela.

Acreditamos que as empresas vão ficar mais eficazes e que os cargos das pessoas vão ficar mais interessantes pelo caminho, já que as tarefas maçantes, como atualizar o CRM e compartilhar notas sobre clientes, serão delegadas a agentes de IA.