216: Tess, a plataforma de colaboração de modelos e agentes, com o CEO Ricardo Barros
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What is Tess and how does it innovate in AI collaboration?
Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira, edição de entrevista do IA Sob Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho, claro, assim como toda semana por aqui, o Fabrício Carraro, viajante poliglota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem? E aí, Marcos, chegando para mais uma entrevista aqui...
com uma empresa brasileira, um CEO brasileiro aqui, de uma empresa que tem feito bastante barulho aí nesses últimos anos aqui no Brasil, nesse mundo da IA. Sim, a gente vai falar com o Ricardo Barros, ou Rica Barros, como ele preferir, CEO da Tess AI. Ricardo, bem-vindo ao IA Sob Controle. Fala, pessoal. Prazer enorme estar aqui com vocês.
Boa, bem-vindo ao podcast e eu vou definir errado, você vai me ajudando a gente a explicar certo, tá? A sua plataforma. A gente já falou sobre alguns dos seus concorrentes aqui, já vem falando sobre eles há algum tempo, porque tem o desafio das pessoas assinarem uma IA e usarem o que ela tem a oferecer e que, de certa forma, elas estão abrindo mão de assinar as outras todas e você está disponibilizando por meio da Tessa AI uma espécie de um agregador de uso de IAs, mas tem um conceito um pouquinho diferente só da assinatura
mensal, né? Dada essa introdução, quer explicar certo agora o que vocês fazem? Claro, claro, claro, sem problema. Olha, a gente tem uma plataforma que é voltada para a colaboração dos modelos, é um conceito um pouco diferente. Acho que no mundo de IA existe, sem sombra de dúvida, a vertical da agregação e colaboração, sendo que na agregação existem muitos players no mercado e majoritariamente brigando muito pela questão de quantidade de integrações versus preço, então o jogo de preço é muito sensível, e do outro lado existe a briga de horizontal e vertical, então o TES é uma plataforma voltada para colaboração nos modelos, que são pouquíssimas plataformas hoje no mundo, então
Como a gente tem a Manos AI, tem o Cursory, o Lovable, já numa outra linha mais verticalizado, mas ainda assim, né? São plataformas que não se limitam só a integrar modelos, mas trabalham rotineiramente para que os modelos melhorem a comunicação entre si, né? Então, para que o ChatGPT, dentro dessa plataforma, possa performar melhor do que nele mesmo. Então, por exemplo, isso acontece quando você permite um chat IPT comunicar com o Clóide, quando os modelos podem conversar entre si, você consegue levar o dilema de performance para um outro patamar. Exemplo de benchmarks que dá para se aplicar. Então, assim, é quase isso que você falou, mas o único ponto que eu pôria aí que é mais voltado para a colaboratividade do que uma simples agregação, que é um mercado já, assim, na nossa visão, muito lotado.
Então, basicamente, seria um agentão com todos os modelos ali plugados, algum orquestrador por trás disso que vai escolhendo qual faz melhor o quê. É, exatamente. Eu entendo, assim, vamos lá, eu comecei minha carreira de IA já tem quase 20 anos, já tem 17 anos, então eu não entrei no mundo da IA por conta do hype, por conta de tudo estar acontecendo, comecei como pesquisador na UFRJ, publiquei alguns artigos acadêmicos, então IA foi um assunto que A minha segunda empresa de IA é um assunto que sempre me atraiu, uma coisa que eu realmente larguei minha faculdade para trabalhar com isso. Então eu tenho uma visão da IA um pouco mais matemática do que... Por isso que, de fato, a visão agêntica para mim da IA, colaborativa, é uma visão que é o único caminho da minha forma de enxergar, matemático inclusive, para uma performance nível profissional.
Eu acho que a agregação ela é muito bacana no sentido de ajuda muita gente que às vezes tem que gastar muito dinheiro com muitas plataformas então de fato ajuda. Mas ela é um dilema quase que de patamar de qualidade inferior mesmo porque um agregador tem dois tipos de agregadores tem os agregadores ilimitados estão os limitados os limitados costumam resolver de boas maneiras.
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Chapters
8 chapters
1
What is Tess and how does it innovate in AI collaboration?
0:04–4:09
2
What challenges do users face with AI subscription models?
4:09–7:50
3
How does Tess facilitate collaboration between different AI models?
7:50–11:58
4
What is the importance of performance benchmarks in AI?
11:58–15:39
5
How does Tess ensure quality and prevent overfitting in AI models?
15:39–19:36
6
What unique features does Tess offer for professional users?
19:36–23:18
7
How does the implementation of AI change traditional roles in education?
23:18–27:06
8
What future trends in AI collaboration does the guest foresee?
27:06–59:30
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