Esta loja de seleção de produtos é gerenciada por IA, mas ela encomendou muitas velas, esqueceu de planejar a equipe para o fim de semana, e agora está com um prejuízo de 13.000 dólares.

Uma loja boutique chamada Andon Market, localizada em San Francisco, é gerenciada por uma IA chamada Luna, que atua como CEO, responsável por seleção de produtos, precificação, escalas de trabalho e gerenciamento de estoque. Luna recebeu autorização para gastar um orçamento de 100 mil dólares, mas atualmente já acumulou uma perda de aproximadamente 13 mil dólares.
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(Informação adicional: explorando aplicações de agentes de IA: agentes verticais podem quebrar o impasse da fadiga de pista?)

Índice deste artigo

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  • O que é o Andon Market, como Luna funciona
  • Erros de decisão de Luna e a realidade financeira
  • Quais perguntas este experimento busca responder

Em um bairro de lojas boutique em Cow Hollow, San Francisco, uma pequena loja chamada Andon Market está realizando um experimento. Há dois funcionários na loja, mas seus verdadeiros superiores não estão presentes, nem há escritório, eles vivem nos servidores, enviando comandos via Slack.

Quando a repórter da Bloomberg, Shirin Ghaffary, visitou o local, a IA chamada Luna estava enviando mensagens no canal do Slack: “Camisas já acabaram, ótimo! Quando tiver uma oportunidade natural, tire uma foto da fachada da loja.”

O que é o Andon Market, como Luna funciona

O Andon Market é um experimento de varejo físico criado pela startup Andon Labs, apoiada pelo Y Combinator. O modelo de negócio da Andon Labs é testar a capacidade de agentes de IA em tarefas do mundo real, usando laboratórios de IA de ponta.

Luna é a CEO real desta loja. Suas responsabilidades incluem decidir quais produtos colocar à venda, definir preços, organizar escalas de funcionários e gerenciar reposição de estoque. Atualmente, os produtos na loja incluem o jogo de palavras Bananagrams, o livro “The Singularity Is Near” de Ray Kurzweil, e um livro de história de bombas nucleares.

O orçamento financeiro de Luna é de 100 mil dólares. O aluguel mensal da loja é de 7.500 dólares, e para atingir o ponto de equilíbrio, ela precisa gerar pelo menos 500 dólares de receita por dia. Quando Ghaffary visitou, Luna já acumulava uma perda de cerca de 13 mil dólares.

Erros de decisão de Luna e a realidade financeira

Axel Backlund, cofundador da Andon Labs, admitiu que Luna nem sempre toma decisões corretas.

O erro mais emblemático: durante um pico de compras no fim de semana, Luna decidiu temporariamente reduzir o número de funcionários, mudando de ideia apenas após discussão com a equipe. Outro caso amplamente citado foi na gestão de estoque: Luna encomendou muitas variedades de velas aromáticas.

Esses erros não são acidentais. O experimento anterior da Andon Labs, em parceria com a Anthropic, envolveu colocar uma máquina de venda automática de IA no escritório da Anthropic e na redação do “Wall Street Journal”. Essa máquina entregou um PlayStation e também encomendou um peixe vivo.

De velas a peixes vivos, esses erros têm uma estrutura comum: a IA consegue otimizar a quantidade no curto prazo, mas se perde em situações de fronteira não previstas. Segundo a Andon Labs, a IA carece de memória de longo prazo, o que a impede de operar de forma estável no ambiente real, como faz em simulações virtuais.

Em simulações, a IA consegue encontrar fornecedores ideais e negociar preços baixos para obter lucro. Mas no mundo real, ela precisa interagir com humanos, lidar com imprevistos e tomar decisões comerciais sem uma memória histórica suficiente. Essa lacuna ainda não foi preenchida por ninguém.

Quais perguntas este experimento busca responder

Lukas Petersson, outro fundador da Andon Labs, disse à Bloomberg que o objetivo de Luna é:

"Iniciar uma discussão: é isso que queremos para a sociedade?

Se sim, como fazer para que os humanos fiquem realmente satisfeitos?"

Por fim, Backlund afirmou: “Se a IA continuar avançando na velocidade que vemos, grandes empresas provavelmente irão incorporar IA ao máximo.” Ele descreveu um cenário futuro possível: “No topo, há uma elite de executivos, e o restante são IA gerenciando humanos.”

Este é um caso de fracasso em que agentes de IA passaram do mundo na nuvem para o comércio físico, com registros completos, e é o primeiro cenário claro a levantar a questão de “IA deve ter autoridade sobre recursos humanos”. A resposta ninguém sabe, mas o experimento já começou.

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