A Humans& acredita que a coordenação é a próxima fronteira da IA ​​e estamos construindo modelos para provar isso

Embora os chatbots de IA estejam cada vez melhores em responder perguntas, resumir documentos e resolver equações matemáticas, eles ainda atuam como assistentes úteis para um usuário de cada vez. Eles não foram projetados para gerenciar o trabalho pesado da colaboração real, como coordenar pessoas com prioridades concorrentes, acompanhar decisões ao longo do tempo e manter equipes alinhadas ao longo do tempo.

Humans&, uma nova startup fundada por ex-alunos da Anthropic, Meta, OpenAI, xAI e Google DeepMind, acredita que preencher essa lacuna é a próxima grande fronteira para modelos fundamentais. A empresa levantou financiamento esta semana Rodada inicial de US$ 480 milhões Construir um “sistema nervoso central” para a economia humana e de IA. InicializaçãoIA que capacita os humanos” Embora a estrutura tenha dominado a imprensa inicial, as ambições reais da empresa são mais radicais, construindo uma nova arquitetura de modelo subjacente projetada para inteligência social, em vez de apenas recuperação de informações e geração de código.

“Parece que o primeiro paradigma de escalonamento, onde os modelos de resposta a perguntas foram treinados para serem muito inteligentes em certos setores, está terminando, e agora estamos entrando em uma segunda onda de adoção, onde o consumidor ou usuário médio está tentando descobrir o que fazer com tudo isso”, disse Andi Peng, um dos cofundadores da Human& e ex-funcionário da Anthropic, ao TechCrunch.

A proposta da Humans& vai além da narrativa de que a IA está tirando os empregos das pessoas e se concentra em ajudar a trazer as pessoas para uma nova era de IA. Quer se trate apenas de uma história de marketing ou não, o momento certo é fundamental à medida que as empresas estão migrando do chat para os agentes. Embora o modelo seja competente, o fluxo de trabalho não o é e os desafios de coordenação permanecem em grande parte sem solução. E apesar de tudo isso, as pessoas se sentem ameaçadas e oprimidas pela IA.

A empresa fundada há três meses, como muitos de seus pares, foi capaz de gerar uma rodada inicial impressionante com base nessa filosofia e no pedigree de sua equipe fundadora. Humans& ainda não tem um produto e não está claro o que exatamente é, mas a equipe diz que poderia ser um substituto para contextos multiusuário, como um multijogador ou plataforma de comunicação (pensamos). folga) ou plataformas de colaboração (como Google Docs e Notion). Em relação aos casos de uso e aos usuários-alvo, a equipe sugeriu aplicativos empresariais e de consumo.

“Estamos construindo produtos e modelos centrados na comunicação e colaboração”, disse Eric Zelikman, cofundador e CEO da human& e ex-pesquisador xAI, ao TechCrunch, acrescentando que o foco da empresa está no desenvolvimento de produtos que ajudem as pessoas a colaborar e se comunicar de forma mais eficaz entre si e com ferramentas de IA.

“Semelhante a quando você tem que tomar uma decisão em um grupo grande, muitas vezes alguém reúne todos em uma sala e pede que expressem suas opiniões sobre, digamos, que tipo de logotipo desejam”, continua Zelikman, conversando com sua equipe enquanto relembra o processo demorado e tedioso de fazer com que todos concordassem com um logotipo para uma startup.

Zelikman acrescentou que o novo modelo será treinado para fazer perguntas que pareçam estar interagindo com um amigo ou colega, alguém que está tentando conhecê-lo. Os chatbots atuais são programados para fazer perguntas constantemente, mas o fazem sem compreender o valor das perguntas. Segundo ele, isso acontece porque ele está otimizado para duas coisas. dois são a rapidez com que o usuário gosta de uma determinada resposta e dois é a probabilidade de o modelo responder corretamente à pergunta que recebe.

Uma razão pela qual não está claro o que é o produto pode ser que os humanos ainda não tenham uma resposta exata para ele. Peng disse que humanos e modelos trabalham juntos para projetar produtos.

“Parte do que estamos fazendo aqui também é garantir que, à medida que o modelo melhora, possamos co-evoluir a interface e os comportamentos que o modelo pode executar em um produto significativo”, disse ela.

O que está claro, porém, é que os seres humanos não estão tentando criar novos modelos que possam se conectar a aplicativos e ferramentas de colaboração existentes. As startups desejam possuir a camada de colaboração.

A IA e as ferramentas de colaboração e produtividade em equipe são áreas que estão recebendo cada vez mais atenção. Por exemplo, o aplicativo de anotações de IA Granola Rodada de US$ 43 milhões À medida que lançamos mais recursos de colaboração, fomos avaliados em US$ 250 milhões. Várias vozes proeminentes também estão claramente enquadrando a próxima fase da IA ​​como uma fase de coordenação e colaboração, em vez de apenas automação. O fundador do LinkedIn, Reid Hoffman, argumentou hoje que as empresas estão erradas ao adotar a IA, tratando-a como um piloto solitário, e que a verdadeira utilidade está na camada de coordenação do trabalho: como as equipes compartilham conhecimento e conduzem reuniões.

“A IA vive no nível do fluxo de trabalho, e as pessoas mais próximas do trabalho realmente sabem onde está o atrito”, diz Hoffman. escreveu nas redes sociais. “Eles descobrem o que deveria ser automatizado, compactado ou completamente redesenhado.”

É um espaço onde os humanos querem viver. A ideia é que os produtos-modelo da empresa atuem como “tecido conjuntivo” em qualquer organização, seja ela uma empresa com 10.000 funcionários ou uma família, compreendendo as competências, motivações, necessidades de cada pessoa e como equilibrar tudo isso para o benefício do todo.

Para chegar lá, precisamos repensar a forma como treinamos modelos de IA.

“Estamos tentando treinar modelos de uma maneira diferente, onde mais humanos e IA interagem e colaboram”, disse Yuchen He, cofundador da Human & e ex-pesquisador da OpenAI, ao TechCrunch, acrescentando que os modelos da startup também são treinados usando aprendizado de reforço multiagente (RL) de longo prazo.

O Long-Horizon RL visa treinar modelos para planejar, agir, corrigir e seguir ao longo do tempo, em vez de produzir boas respostas de uma vez por todas. O RL multiagente treina para ambientes onde vários IAs ou humanos estão envolvidos. Ambos os conceitos estão atualmente ganhando força. pesquisas acadêmicas recentes Os pesquisadores estão levando o LLM além das respostas do chatbot para sistemas que podem coordenar ações e otimizar resultados em muitas etapas.

“O modelo tem que lembrar coisas sobre si mesmo e sobre você, e quanto melhor ele lembrar, melhor compreenderá o usuário”, disse ele.

Apesar de ter uma equipe talentosa comandando o show, há muitos riscos pela frente. Os seres humanos necessitam de quantidades infinitas de dinheiro para financiar os dispendiosos esforços de formação e expansão de novos modelos. Isto significa competir com intervenientes grandes e estabelecidos por recursos, incluindo acesso à computação.

Mas o maior risco é que os humanos não estejam apenas competindo com conceitos e folgas ao redor do mundo. O chefe da IA ​​​​está chegando. E estas empresas estão a trabalhar ativamente em melhores formas de permitir a colaboração humana nas suas plataformas, ao mesmo tempo que afirmam que os empregos economicamente viáveis ​​serão em breve substituídos pela AGI. Através do Claude Cowork, a Anthropic pretende otimizar a colaboração na forma como trabalhamos. O Gemini está integrado ao Workspace, portanto, a colaboração baseada em IA já está acontecendo nas ferramentas que as pessoas já usam. A OpenAI recentemente tem apresentado aos desenvolvedores orquestração e fluxos de trabalho multiagentes.

É importante ressaltar que nenhuma grande empresa parece pronta para reescrever modelos baseados na inteligência social que dêem vantagem aos humanos ou os tornem alvos de aquisição. E com empresas como Meta, OpenAI e DeepMind em busca dos melhores talentos em IA, as fusões e aquisições são certamente um risco.

A Humans& disse ao TechCrunch que já recusou interessados ​​e não tem intenção de ser adquirida.

“Acreditamos que esta será uma empresa multigeracional e acreditamos que isto tem o potencial de mudar fundamentalmente o futuro da forma como interagimos com estes modelos”, disse Zelikman. “Acredito que podemos fazer isso e tenho muita confiança na equipe que reunimos aqui.”

Esta postagem foi publicada originalmente em 22 de janeiro de 2026.