A terceira interface da IA foi construída por outra pessoa

Quando a Anthropic lançou o Claude Tag, o recurso que deixa você mencionar o Claude com @ dentro do Slack e entregar trabalho de verdade a ele, Andrej Karpathy republicou o anúncio com um enquadramento que vale mastigar:

Na minha visão, este é o 3º grande redesenho de interface e experiência de LLM. O primeiro paradigma era que o LLM é um site aonde você vai, o segundo era que ele é um aplicativo que você baixa no computador. Este terceiro é que ele é uma entidade autocontida, persistente e assíncrona, com ferramentas e contexto de toda a organização, trabalhando ao lado de times de pessoas.

O sinal dentro do arco

Ele tem razão em dizer que é uma mudança de verdade. Mas há um detalhe no arco que ele desenha, e é a parte mais importante. Nas duas primeiras gerações, a interface pertencia à empresa do modelo. O site era da OpenAI. O aplicativo de mesa era da Anthropic. Você ia até elas. Na terceira geração, a interface pertence inteiramente a outra pessoa. O Claude Tag vive no Slack. A Anthropic construiu a integração, mas não construiu a superfície, e não é dona da sala. O jeito mais avançado de usar o melhor modelo do mundo agora é invocá-lo dentro de um produto que outra empresa fez.

Isso não é pouco. É o momento em que o modelo deixa de ser o destino e passa a ser o ingrediente.

”Comoditizado” é a palavra errada

O jeito de sempre de dizer isso é “os LLMs vão ser comoditizados”, o que soa como previsão, e um pouco maldosa. Mas a Anthropic entrar no Slack não é comoditização. Comoditização seria o Slack trocar de modelo pelo custo, ou deixar quem usa escolher qual roda. O que isso mostra é outra coisa, e menos maldosa: o valor subiu na pilha.

Os modelos não estão piorando. Nós é que nos acostumamos a quão bons eles são, e começamos a notar que um ótimo modelo sozinho não é a história inteira. Um modelo ligado ao contexto e às ferramentas certas ganha de um ótimo modelo sozinho por larga margem. Um mais um soma mais que dois.

O Claude no Slack mostra o ponto. O modelo que te responde ali não é melhor no vai e vem do que o Claude, o ChatGPT ou o Gemini que você abriria numa janela de conversa. O que ele tem que os outros não têm é tudo que já está em volta: as correntes, os arquivos, as decisões, o contexto corrente de como o seu time trabalha. Numa janela de conversa você importa tudo isso à mão, colando pedaço por pedaço. No Slack você não importa, porque é ali que isso já vive. Então por que arrastar o seu trabalho até o modelo se dá para trazer o modelo até o seu trabalho?

O modelo vira uma utilidade poderosa e compartilhada, e o valor se move para o que guarda o seu contexto e fica por cima dele.

A Anthropic claramente entende isso, e é por isso que o Claude Tag existe. Ir onde as pessoas já estão, dentro das ferramentas em que vivem, é o movimento certo. E também é uma admissão silenciosa: a superfície importa mais que o modelo, até para a empresa que faz o modelo.

Você não vai saber qual modelo está usando

É a aposta que fazemos no this+that desde o início. O trabalho chega no seu e-mail e na sua conversa, e uma IA lê, tira as tarefas, e roda os fluxos para tratá-las, apoiada numa camada de conhecimento sobre como o seu time de fato trabalha. Há um modelo fazendo o raciocínio, mas é um detalhe de implementação. Você se relaciona com o this+that, e não com o LLM por baixo. A maioria de quem usa nunca vai saber nem se importar com qual modelo está rodando.

Hoje esse modelo é a nossa escolha. Para onde queremos levar isso em seguida é te entregar a escolha: deixar você delegar a um modelo seu, incluindo um rodando localmente na sua própria máquina. Demos o primeiro passo há pouco. Você já encaminha trabalho ao Claude Code no seu próprio dispositivo, rodando na sua assinatura em vez da nossa. Um modelo rodando totalmente local está mais adiante, mas é para onde a filosofia leva. O modelo deve aparecer exatamente uma vez, quando você decidir que isso importa, e nunca fora disso.

É assim que “o modelo é o ingrediente” se sente na prática. Do mesmo jeito que você não pensa no banco de dados atrás do seu CRM, você não pensa no modelo atrás da sua IA. Você escolhe o produto embrulhado em torno dele, aquele que guarda o seu contexto e faz o trabalho.

As camadas estão convergindo

Há uma leitura estratégica aqui que corta contra a versão apocalíptica da comoditização. Se o jeito mais valioso de usar um modelo é dentro dos aplicativos em que as pessoas já trabalham, então as empresas de modelo precisam desses aplicativos tanto quanto os aplicativos precisam dos modelos. As duas camadas estão convergindo. Os laboratórios que ganharem não serão os do modelo marginalmente melhor. Serão os que alcançarem as pessoas onde o trabalho de fato acontece. Não se surpreenda se quem constrói modelos começar a construir interfaces ricas e opinativas próprias, em vez de só se plugar nas dos outros. A Anthropic entrar no Slack é um primeiro passo nessa direção, e não o último.

A mesma ideia por um ângulo novo

Já fizemos versões deste argumento antes. A segunda onda do software é de aplicativos de IA feitos para o propósito, e não de conversa genérica. E quando rodamos o 7 Powers em nós mesmos, a conclusão foi que a tecnologia em si não é mais um fosso, porque qualquer pessoa constrói sobre os mesmos modelos. A terceira interface de Karpathy é a mesma ideia chegando por outro ângulo. Quando o modelo é o ingrediente, o que dura é a superfície que as pessoas escolhem, o conhecimento que ela acumula, e o trabalho que ela conclui.

Principais conclusões

• Karpathy enquadra três eras de experiência com LLMs: um site que você visita, um aplicativo que você baixa, e um agente que vive nas suas ferramentas.
• O sinal na terceira era é que a interface pertence a um terceiro (o Slack), e não à empresa do modelo. O modelo está virando ingrediente.
• “Comoditizado” é a palavra errada. Os modelos não são intercambiáveis por preço; a mudança é que um modelo mais o seu contexto ganha de um modelo sozinho, então o valor sobe na pilha, para o que guarda esse contexto.
• O this+that foi feito para esse mundo: o modelo é invisível e você se relaciona com o produto. Deixar você escolher o modelo, incluindo um local, é a direção para onde vamos, e não algo que entregamos hoje.
• A leitura estratégica: a camada de modelo e a camada de aplicativo estão convergindo, e os laboratórios que ganharem serão os que alcançarem as pessoas onde elas já trabalham.