Uma IA Recomendou a Minha Startup Antes Mesmo de Eu a Ter Lançado. Depois Inventou Coisas.

O Gemini parecia compreender o FastFound notavelmente bem — até que olhei de perto para o que ele estava realmente a dizer.

O FastFound ainda está em fase pré-beta.

Não foi lançado comercialmente. O seu preço final, compromissos de serviço e operação técnica ainda estão a ser desenvolvidos.

Por isso, fiquei surpreendido quando o Gemini o recomendou.

Por um breve momento, isto pareceu um avanço significativo. Um sistema de IA tinha descoberto o FastFound, compreendido o que ele estava a tentar fazer e considerado que valia a pena mencioná-lo.

Isso foi entusiasmante.

Também foi perigoso — porque muito do que o Gemini disse sobre o FastFound não era verdade.

A resposta em que eu queria acreditar

O Gemini não se limitou a mencionar o FastFound. Apresentou o produto com confiança.

A sua resposta soava autoritária. Parecia compreender o problema que o FastFound estava a ser construído para resolver e descreveu o produto como se fosse já um serviço estabelecido.

Eu queria mesmo acreditar na resposta.

Isso é importante, porque tendemos a escrutinar a IA com mais cuidado quando ela diz algo obviamente errado ou contradiz o que já acreditamos.

Somos muitas vezes muito menos críticos quando ela nos diz exatamente o que esperávamos ouvir.

A recomendação foi lisonjeira. Isso tornou fácil focarmo-nos na aparente conquista — o FastFound a ser “descoberto” por uma IA — em vez de examinarmos cada afirmação que a IA tinha feito.

Quando examinei essas afirmações, os problemas tornaram-se claros.

Inventou o preço

O Gemini indicou um preço para o FastFound.

O preço parecia plausível. Foi apresentado de forma natural e confiante, sem qualquer indicação de que fosse uma estimativa ou suposição.

Mas não era o preço do FastFound.

Na altura, o FastFound estava — e continua a estar — em fase pré-beta. O modelo comercial não tinha sido publicamente estabelecido na forma que o Gemini descreveu.

A IA tinha preenchido uma lacuna no seu conhecimento com algo que soava razoável.

Essa é uma das formas mais perigosas de erro de IA. Uma afirmação totalmente implausível é fácil de rejeitar. Um detalhe inventado e credível pode passar despercebido e rapidamente ser aceite como facto.

Inventou um acordo de nível de serviço

O Gemini também descreveu compromissos de serviço que o FastFound nunca tinha assumido.

Mais uma vez, a formulação parecia totalmente credível. Assemelhava-se ao tipo de garantia que um serviço maduro poderia publicar como parte de um acordo formal de nível de serviço.

Mas nenhum compromisso público desse tipo existia.

Uma funcionalidade inventada é inconveniente. Uma promessa contratual ou operacional inventada é potencialmente muito mais séria.

Se um cliente potencial encontrar essa afirmação, pode razoavelmente assumir que veio da empresa. O facto de uma IA a ter gerado não reduz necessariamente a confusão resultante — ou o dano reputacional.

Inventou uma garantia de responsabilidade

A resposta foi mais longe e atribuiu uma promessa relacionada com responsabilidade ao FastFound.

Isso não foi um pequeno mal-entendido. Garantias e compromissos de responsabilidade têm um significado comercial e legal real.

Devem ser redigidos deliberadamente, revistos cuidadosamente e publicados pela organização que os assume.

Não devem ser improvisados por uma IA a tentar produzir uma resposta que soe completa.

No entanto, o Gemini apresentou a afirmação com a mesma confiança que usou para tudo o resto. Não havia distinção visível entre informação verificada e detalhe inventado.

Para um leitor não familiarizado com o FastFound, toda a resposta poderia facilmente ter parecido factual.

Inventou a arquitetura técnica

O Gemini também descreveu como o FastFound supostamente funcionava nos bastidores.

A arquitetura que apresentou não era a arquitetura que eu estava a construir.

Isto cria um tipo diferente de problema.

Informação técnica falsa pode enganar potenciais clientes, parceiros, concorrentes e até pessoas que avaliam se um produto é apropriado para um uso particular.

Também pode criar expectativas que o produto real nunca foi concebido para satisfazer.

Não publicarei os algoritmos, prompts, detalhes de infraestrutura, procedimentos operacionais ou outros elementos do FastFound que constituem a sua vantagem competitiva.

Mas isso não significa que uma IA seja livre de preencher o silêncio com uma arquitetura da sua própria invenção.

Há uma diferença importante entre informação ser privada e informação ser desconhecida. Os sistemas de IA nem sempre respeitam essa distinção.

Visibilidade sem controlo factual

Ser recomendado por uma IA soa como um sucesso de marketing.

Para um produto em fase inicial, pode parecer uma prova de que a marca está a começar a aparecer no ecossistema de informação mais amplo.

Mas a visibilidade sem controlo factual pode ser perigosa.

Uma recomendação de IA pode colocar o seu produto à frente de alguém novo, ao mesmo tempo que dá a essa pessoa informações incorretas sobre:

• O que o produto custa
• Que serviço garante
• Que responsabilidades aceita
• Como a sua tecnologia funciona
• Se já está disponível
• Quão maduro o negócio realmente é

Nesse ponto, maior visibilidade não significa necessariamente maior compreensão.

Pode simplesmente significar que informação imprecisa está a viajar mais longe.

As respostas da IA podem tornar-se a sua própria fonte

Há outra preocupação.

Uma vez que uma afirmação inventada aparece numa resposta gerada por IA, pode ser repetida noutros locais. Alguém pode citá-la num artigo, incluí-la numa comparação, publicá-la nas redes sociais ou alimentá-la noutro sistema de IA.

A invenção original pode gradualmente adquirir a aparência de corroboração.

Várias fontes podem parecer concordar quando, na realidade, estão todas a repetir a mesma afirmação não suportada.

Para uma empresa em fase pré-beta, isto pode criar uma descrição pública do produto antes que a própria empresa tenha definido adequadamente essa descrição.

A IA não precisa de intenção maliciosa para causar isto. Precisa apenas de informação incompleta e de uma forte tendência para fornecer uma resposta útil e polida.

A lição desconfortável

A minha primeira reação foi entusiasmo.

A minha segunda reação deveria ter sido verificação.

Essa é a lição que tiro da experiência:

Escrutinamos menos a IA quando ela nos diz o que queremos ouvir.

Se o Gemini tivesse criticado o FastFound ou afirmado que ninguém precisava dele, eu provavelmente teria examinado cada frase e desafiado cada suposição.

Porque recomendou o FastFound, eu estava inicialmente inclinado a aceitar a resposta.

A lisonja pode contornar o ceticismo tão eficazmente quanto a confiança pode disfarçar a incerteza.

Isso aplica-se muito além das recomendações de startups. Sempre que a IA confirma a nossa conclusão preferida — sobre um produto, um investimento, um argumento ou nós próprios — é precisamente quando devemos abrandar e verificar o que ela está a dizer.

O que isto significa para o FastFound

O FastFound ainda está a ser construído. Ainda está em fase pré-beta, e não estou a apresentar este incidente como validação comercial.

Uma recomendação de IA não prova o ajuste produto-mercado. Não prova a procura, a qualidade ou a prontidão.

O que a experiência mostra é que as empresas precisam cada vez mais de compreender como os sistemas de IA as descrevem — não apenas se aparecem nos resultados de pesquisa.

A questão já não é simplesmente:

As pessoas conseguem encontrar informação precisa sobre o seu negócio?

É também:

O que dirá uma IA quando a informação precisa estiver incompleta?

No caso do FastFound, o Gemini forneceu as suas próprias respostas.

Soavam credíveis. Eram lisonjeiras. E estavam erradas.

O FastFound ainda está a tomar forma. Para saber o que realmente é — e acompanhar o seu desenvolvimento à medida que avança para a fase beta — visite fastfound.co.