Vídeo: Founder and CEO of GumGum Ophir Tanz | Please Hold 26 (Outubro 2024)
No programa desta semana, sentei-me com Ophir Tanz, CEO e fundador da GumGum, uma empresa que começou como uma empresa de visão computacional e está rapidamente se tornando uma empresa de soluções de IA vertical de pilha cheia. Falamos sobre o atual boom da inteligência artificial e seu potencial para alterar todos os negócios em que atua. Atualmente, a GumGum oferece uma variedade de soluções de publicidade orientadas por IA e está apenas começando.
A GumGum, em sua essência, é uma empresa de visão computacional. Expressamos essa tecnologia de várias maneiras. Nossa maior unidade de negócios é nossa unidade de publicidade e inventamos um formato de publicidade chamado In-Image Advertising, onde atualmente trabalhamos com cerca de 70% das marcas da Fortune 100 e muitos dos maiores editores do mundo. O que fazemos é colocar contextualmente as mensagens de marketing alinhadas com o conteúdo com o qual os usuários estão envolvidos. Identificaremos o contexto das imagens, nesse caso, e alinharemos as mensagens de marketing a ele.
Você tem vários exemplos disso em seu site. É muito legal. Acho que a maioria das pessoas não sabe o que está acontecendo quando encontra um site e vê esse tipo de site. Eles acham que pode ter sido programado dessa maneira, mas na verdade você está pegando o conteúdo da foto e depois entregando um anúncio baseado na foto, não necessariamente no site ou até no artigo.
Corrigir. A ideia é que os usuários visitem sites e fotos geralmente sejam a unidade heroica de uma determinada página da web. Se você olhar para qualquer estudo de rastreamento ocular, verá que a maior parte do calor é centrada nas fotos. A idéia é criar um canal muito nativo, mas também exibi-lo corretamente. Tende a ser relativamente impactante e tem características muito boas, pois não precisamos preencher todas as oportunidades de inventário.
O que podemos fazer é carregar anúncios quando eles forem relevantes para esse usuário no contexto adequado a qualquer momento. Isso também tem o grande efeito de produzir uma experiência muito melhor para o usuário, porque você vê nossos anúncios com muito menos frequência, mas, quando vê, eles são mais impactantes. Ele também tem o benefício adicional de capacitar os editores, em muitos casos, a remover outros formatos padrão de suas propriedades e devolver imóveis aos sites desses editores para usar no conteúdo.
Nos estudos que vi, não é que as pessoas odeiem os anúncios. Eles odeiam o volume.
Sim.
Eles odeiam o volume, odeiam a intrusão, odeiam os pop-ups. Ver o anúncio na verdade não os incomoda, desde que não interrompa a experiência.
Eu acho que esse é realmente um grande problema na indústria hoje. Se você observar os formatos tradicionais de anúncios do IAB, há vários problemas. Uma é que eles precisam carregar 100% do tempo, portanto, não importa o quê, um anúncio está sendo carregado. Você obviamente tem enormes problemas de visibilidade associados a isso. Quando a página da web é carregada, 100% dos anúncios do IAB nessa página são carregados e você pode rolar apenas um terço da tela para baixo. Os anunciantes estão pagando por essas impressões, mas nunca são vistos. Eles não estão criando valor. É efetivamente equivalente a, acho que da última vez que calculamos, 10 ou 12 bilhões de dólares por ano sendo queimados, consumidos pela fumaça.
Esse é um grande problema. Somente carregamos nossos formatos quando o conteúdo relevante é exibido no navegador. Quase não há impressões perdidas. Eu realmente acredito que o futuro da publicidade, especialmente à medida que você se muda para diferentes dispositivos, como tablets e telefones, será uma experiência muito mais integrada e seletiva. A idéia da publicidade é transmitir uma mensagem a um usuário que tenha o benefício de as pessoas ganharem dinheiro para que possam continuar a entregar, em muitos casos, conteúdo gratuito. Nossa perspectiva é "Vamos fazer com que os anúncios sejam vistos. Vamos torná-lo muito respeitoso, mas vamos mostrá-lo com pouca frequência" e achamos que, em última análise, é melhor para todas as partes interessadas relevantes.
Vamos falar um pouco sobre a divisão de esportes em que você opera. É uma maneira realmente interessante de abrir inventário e fazer algo com visão computacional que não seria prático se você estivesse fazendo isso à mão ou por seres humanos.
Bem, o modo como tem sido feito nas últimas décadas tem sido à mão e por seres humanos. Essa é uma abordagem massivamente propensa a erros, porque o que normalmente acontece é que você leva, digamos, 10 minutos ou algum segmento de um jogo de várias horas. Você o envia para um local, normalmente, no exterior. As pessoas literalmente etiquetam manualmente onde esses patrocinadores estão aparecendo e a qualidade relativa de cada exposição. Em seguida, extrapolam isso em uma caixa preta para o valor geral.
Então é alguém olhando para a fita, identificando o logotipo da Coca-Cola na placa do campo e depois dizendo quanto tempo, quantos segundos estava à vista.
Sim, e a qualidade desse vídeo. Foi ofuscado? Foi embaçado? Quão grande era? Coisas assim. O que fizemos é que adotamos, na verdade, a mesma metodologia, em grande parte, mas fazemos tudo programaticamente usando a visão computacional. É uma implementação realmente elegante dessa tecnologia, porque somos capazes de ver as coisas de maneira abrangente. Analisamos cada momento de cada vídeo, todo vídeo de destaque, toda imagem social e identificamos onde todas essas exposições estão aparecendo, mas também a qualidade dessas exposições. Então, estamos permitindo que todas as partes interessadas relativas, neste caso, detentores de direitos e marcas, procurem
O patrocínio é um grande negócio. Há muito dinheiro gasto nessas coisas e há muita negociação para continuar, a fim de chegar à taxa apropriada. Isso tira muitas das suposições desse esforço.
Penso na placa WB Mason no Yankee Stadium. Está lá no campo externo e se você vai ao jogo, vê, mas isso é algo que deve ser quantificado e tem um certo valor associado a ela, e sua ferramenta ajuda a criar e descobrir esse valor.
Faz. Estamos até ajudando os detentores de direitos a reposicionar os ângulos da câmera e fazer coisas dessa natureza para maximizar a exposição do patrocínio. Social é um elemento que nunca foi visto, realmente, antes do GumGum, de uma maneira abrangente. Acontece que a maior parte do valor produzido nas mídias sociais a partir de uma perspectiva de patrocínio ocorre em propriedades próprias e operadas.
Sem empregar a visão computacional, é impossível olhar para o universo social e realmente identificar onde estão todas essas exposições. Houve uma grande elevação que conseguimos demonstrar no valor real que está sendo criado e, cada vez mais, é também assim que as pessoas estão comunicando suas experiências, de modo que esse valor em relação à televisão também está aumentando.
O que impulsiona esses dois aplicativos é realmente a visão do computador. É ter algoritmos que podem identificar o que há em uma imagem, o que há em uma imagem de vídeo, e depois reconhecê-lo, colocá-lo em uma caixa e classificá-lo. Essa é realmente a tecnologia principal em que você construiu a empresa.
Sim.
Para onde isso está indo? Você tem esses dois aplicativos. O que vem depois?
Como você mencionou na introdução, somos uma empresa de soluções de IA vertical com pilha cheia e o que isso significa é que, em última análise, temos essa tecnologia muito poderosa. É relativamente novo em termos de realmente poder aplicá-lo a casos de uso prático no mundo. Quando olhamos para o mundo, vemos uma enorme quantidade de indústrias que podem realmente se beneficiar dessa capacidade. Neste ponto, muito poucos realmente tiveram o benefício de se beneficiar dessa capacidade.
Se você observar como as opções relativas à implementação dessas soluções, você tem soluções baseadas na nuvem, coisas como Watson e Google Cloud Vision, Amazon e similares. O problema é que, para realmente resolver uma necessidade real de negócios, acreditamos que você precisa ter o conhecimento em nível de negócios internamente, mas também o conhecimento técnico para criar especificamente uma solução para esse problema específico. Eu nunca vi uma empresa ou, na verdade, até mesmo um produto de sucesso ser criado com base em soluções de IA baseadas na nuvem e na integração delas em um produto.
A razão para isso é que você não tem a capacidade de ajustar essas coisas o máximo possível. Há realmente muita arte associada ao desenvolvimento de sistemas de IA bem-sucedidos, pelo menos hoje, e isso é mais um bug, não um recurso. Por fim, essas coisas se tornarão mais comoditizadas, o que é uma coisa boa e estamos trabalhando para isso também; mas também, é realmente muito caro. O que fazemos por frações de um centavo custaria entre 40 centavos e um dólar e 50 centavos em uma base de CPM dessas empresas de nuvem. Simplesmente não é viável fazer qualquer coisa em escala usando essas soluções.
Agora, há casos em que você pode aproveitar certos tipos de IA, como processamento de linguagem natural e algumas análises de texto, fora da nuvem; mas é realmente limitado a essas áreas. É aí que vemos nossas vendas desempenhando um grande papel, que é o que temos, o conhecimento de uma perspectiva técnica e somos capazes de integrar o conhecimento em nível de negócios para que possamos construir uma solução de pilha completa. Até agora, temos publicidade em esportes, temos uma divisão social e estamos olhando para várias outras oportunidades.
A importância da reclamação que ouvi com o IBM Watson é que você obtém a ferramenta, mas antes que você possa fazer algo com ela, é necessário treiná-la e saber o que a está treinando. Então, muitas pequenas empresas não têm esse conjunto de habilidades. Eles precisam contratar um consultor para treinar a IA. Como você faria isso de maneira diferente?
Estamos todos operando com a mesma arquitetura. Se você estiver usando redes neurais, que é amplamente o que acho que o Watson usa hoje, e certamente o que estamos usando também. Existe um elemento de treinamento associado a isso. Uma vez que você está operando em escala, isso se torna o mesmo desafio para o lado algorítmico da equação.
Ser capaz de reunir conjuntos de dados rotulados, consideráveis e imparciais é um requisito. Mais uma vez, eu chamaria isso de bug, não de recurso. É algo que estamos fazendo há muitos anos e podemos fazer muito bem. Por fim, a qualidade da sua rede neural será uma função da qualidade dos dados que você pode alimentá-los, portanto, não estamos absolvidos disso. Acho que agora precisamos adquirir e rotular esses conjuntos rapidamente e
Parece-me que uma das vantagens dessas grandes empresas gigantes de tecnologia - Amazon, Google, Facebook - é que elas possuem conjuntos de dados massivos. Eles são realmente incomparáveis na história da ciência da computação, e apenas o acesso a esses conjuntos de dados está lhes dando uma vantagem à medida que avançamos nesta era da inteligência artificial.
Isso é uma vantagem sustentável ou você acha que empresas iniciantes e menores serão capazes de competir?
É uma grande vantagem, então você está certo nessa suposição. Olhe, os dados são importantes e, desde que essas coisas precisem ser treinadas com os dados, as entidades com os dados mais relevantes para qualquer que seja o aplicativo estão em uma posição vantajosa. O interessante é que somos grandes colaboradores do movimento de código aberto. O mesmo acontece com todas essas outras empresas. Na verdade, estamos compartilhando esse conhecimento, mas não estamos compartilhando tanto os dados. Existem conjuntos de dados abertos para os quais contribuímos. Também temos muitos dados proprietários, e certamente os grandes também, mas é realmente específico do problema.
Uma das coisas que estamos fazendo, por exemplo - e esse não é um negócio principal, mas estamos fazendo isso mais para a comunidade - é a coleta da maior coleção de imagens de raios X odontológicos do mundo. Se quiséssemos criar um negócio que, por exemplo, não fosse algo a que o Google ou a Amazon teriam acesso. Eles não têm motivos para isso. Eles têm um certo tipo de dados. Eles têm imagens UGC, por exemplo, vídeo UGC, muitos dados de localização, muitas informações realmente valiosas em todos os tipos de formas, mas se você estiver tentando identificar fissuras e oleodutos ou se estiver tentando otimizar o corte, espanando, há uma quantidade infinita de aplicações aqui. Eu diria que eles têm um benefício de certas maneiras, e isso varia de empresa para empresa.
Voltando aos dados odontológicos, o que você fará com esse gigantesco banco de dados de imagens dentárias?
O que gostaríamos de fazer é sediar uma competição mundial, semelhante à ImageNet, uma competição que a Stanford realiza anualmente para ver qual empresa pode classificar os conjuntos de dados das etiquetas com mais precisão e conveniência. Gostaríamos de fazer algo parecido com isso.
É realmente apenas um projeto de classificação mais do que um produto comercial.
Hoje sim.
Vamos falar um pouco sobre uma das coisas que enervam as pessoas sobre a IA - elas sentem que essa é uma tecnologia que será implantada pelos governos. Ele será implantado por grandes empresas, mas os consumidores individuais serão realmente afetados por essas IAs, em vez de poderem tirar proveito delas. Você acha que é uma suposição justa ou isso vai mudar em algum momento?
Eu vou dizer sim e não. Você poderia argumentar que os indivíduos estão sendo criticados e são vítimas de todos os produtos comerciais lá fora, até mesmo algo como o Waze.
Eu acho que Bernie Sanders faz esse argumento o tempo todo.
Mas acho que o consumidor final também é o maior beneficiário no final do dia, porque pelo menos as empresas estão tentando desenvolver produtos que agregam valor à vida das pessoas e também a outros negócios. Acho que o governo tem o seu próprio… Não sei se devo chamá-lo de nefasto ou simplesmente de um valor agregado direto, a menos que você queira analisá-lo da perspectiva da segurança, talvez. Olha, isso é difícil de fazer. Não é barato de realizar. Em outras palavras, mesmo para adquirir conjuntos de dados, são necessários recursos. Entidades maiores, muito comprometidas com esse esforço, serão donas dele.
A outra coisa que surge o tempo todo são AIs e agentes de automação. Usando a divisão de esportes da GumGum como exemplo, isso é feito agora por meio de software que costumava ser feito, embora no exterior, mas por seres humanos olhando fitas e classificando coisas. Como você vê a perda de emprego que será associada a esses tipos de
Isso me preocupa muito. Na GumGum, eu já vi isso acontecer. Desenvolvemos soluções automatizadas que substituem as pessoas que costumavam marcar imagens ou vídeos, e você pode argumentar que esse é o preço da automação. Penso que muitas vezes as pessoas tentam apresentar uma imagem muito positiva, dizendo: "Toda a nova tecnologia gera novos empregos. Veja a revolução industrial". Eu simplesmente não compro esse argumento. Eu acho que nem toda tecnologia é criada igual e nem toda tecnologia, por padrão, cria novos empregos. Eu acho que há uma enorme quantidade de novos empregos que foram criados nesse sentido.
Por exemplo, as pessoas que podem ter feito a marcação agora estão potencialmente etiquetando e rotulando imagens para nós, e podem ser as mesmas pessoas, mas, no final das contas, isso me preocupa muito. Eu acho que é algo que, a longo prazo, teremos que abordar como sociedade. A renda básica universal é algo que tem sido discutido cada vez mais extensivamente, nos níveis do governo e em outros lugares. Não acho que seja uma má ideia. Eu acho que pode ser uma ideia muito boa.
Eu acho que tem outras implicações para a sociedade e a felicidade individual às quais ainda não temos as respostas. Eu acho que é um problema desafiador e desejo que nossa administração atual e também futuras administrações prestem um pouco mais de atenção para tentar inventar e, sempre que necessário, subsidiar o mundo do futuro em vez de tentar recuperar empregos em carvão, dos quais existem 70.000 nos EUA. Não faz muito sentido.
Eles provavelmente não vão voltar.
Eles não deveriam estar de volta. Faz mal ao meio ambiente. Essa não é uma alta qualidade de vida para essas pessoas e não é uma solução sustentável a longo prazo.
Tudo certo. Vamos fazer uma pergunta ao público: Qual é a probabilidade de uma renda universal básica?
Praticamente a resposta que acabei de dar é provavelmente a melhor resposta que posso dar neste momento. Não acho que tenhamos dados ou informações suficientes sobre quais podem ser as implicações de se fazer algo assim. Eu sei que existem alguns governos ao redor do mundo que estão experimentando essas coisas. Isso será muito interessante para testemunhar e aprender.
Também não acho que agora estamos em um lugar em que precisamos instituir algo como um sistema universal de renda básica. Eu acho que isso é um
Acho que estamos começando a entender as conseqüências de todas essas novas tecnologias, porque esses são desenvolvimentos relativamente novos. Parece que está acontecendo muito mais rápido do que a revolução industrial, e precisamos internalizar quais são as consequências de ter carros dirigidos por IA e carros e caminhões autônomos que estão nas estradas e todas essas coisas diferentes. Quando isso chega em casa, acho que podemos ter uma discussão realista de como compensamos.
Uma coisa sobre a qual falamos muito em minha empresa é essa noção de mudança constante e dramática, e acho que essa é a verdade fundamental do mundo em que vivemos agora. Se você observar o que isso significa em um sentido técnico, significa que você tem uma variedade de tecnologias que estão crescendo em capacidades em uma curva exponencial, e eu estou falando sobre tudo, desde resoluções de pixels a capacidades de disco rígido e velocidades de processamento, e você também tem o desenvolvimento de software e todas essas tecnologias em diferentes pontos de inflexão nessas curvas; mas todos eles estão flexionando e é isso que realmente torna o anúncio possível hoje, efetivamente GPUs e velocidade de processamento. Esses algoritmos remontam aos anos 50 e 60. A primeira rede neural foi desenvolvida, acho, nos anos 50. Tinha cerca de 40 neurônios.
O que é surpreendente sobre o crescimento exponencial é essa noção de que, por exemplo, se você for dar 30 passos lineares a um metro por passo, depois de 30 passos, você terá percorrido 30 metros. Nós teríamos atravessado esta sala, mas se você der 30 passos exponenciais, o que é, neste caso, apenas uma duplicação simples. Um, dois, quatro, oito e depois de 30 passos, você terá percorrido a circunferência da Terra 26 vezes - cerca de um bilhão de metros. O que é especialmente interessante sobre isso é que a maior parte desse crescimento ocorre nas últimas etapas - portanto, na etapa 29, você está a 500 milhões de metros.
É isso que engana o crescimento exponencial. Por muito tempo, parece muito com crescimento linear e, na verdade, pode ficar atrás das curvas de crescimento linear que têm maior crescimento a cada período linear - mas acaba sendo algo dramaticamente diferente. E isso torna o futuro incrivelmente emocionante e, de várias maneiras, misterioso e incrivelmente difícil de prever. Na GumGum, tentamos olhar para o horizonte de longo prazo - coisas como AR e VR e wearables e IoT, e coisas assim - mas também tentamos planejar nossos negócios em incrementos de dois anos, porque acreditamos que até onde você pode ver, e também até onde você é capaz de determinar e construir um
Eu acho que esse é o desafio que está meio que comendo o mundo hoje. Certamente as empresas legadas estão passando por isso, e é uma espécie de força dominante. Não é a mesma situação de séculos antes, quando você poderia desenvolver um modelo de negócios e ele poderia funcionar. Esse ciclo de mudança foi muito mais longo, para que você possa colher os frutos a longo prazo. Agora você precisa constantemente inovar e ampliar sua compreensão do mundo, e tentar entender as várias mudanças de paradigma que são relevantes para a sua empresa e construir para elas.
Ser flexível e poder responder é provavelmente mais útil do que estar certo sobre o que vai acontecer daqui a cinco anos.
É também por isso que você vê esse investimento maníaco em todas essas tecnologias futuras, porque as empresas não são burras. Estamos falando de grandes corporações. Eles sabem que estão vivendo de empresas herdadas. Eles sabem que as coisas estão mudando drasticamente e sabem que precisam fazer uma grande aposta. Estamos vendo apostas de empresas muito grandes e ousadas, porque essa é a única opção que elas têm, e é também por isso que as startups, acredito, continuarão sendo extremamente valiosas, aditivas e bem-sucedidas, porque, finalmente, quando você está em um período de estase, é difícil, se você está investindo ou se está desenvolvendo uma empresa, é difícil criar novo valor, mas quando tudo está mudando o tempo todo, há muitas oportunidades para criação de valor.
Eu acho que você faz um ponto tão importante quando fala sobre o pensamento exponencial e sobre o quão difícil é envolver a cabeça em torno do formato dessas curvas. Estou roubando uma de suas conversas anteriores, em que você disse que em 2023, US $ 1.000 dólares lhe darão um dispositivo que tem o poder computacional de um cérebro humano. Ele estará replicando tanto poder de processamento. Até 2043, que a maioria de nós ainda pode estar vivo, você terá o poder de processamento por US $ 1.000. É maior que todos os cérebros do planeta.
Combinado, sim.
O que isso faz?
Esse é um ponto realmente interessante. Apenas para ser justo, roubei isso de Ray Kurzweil. Ele fez essa análise.
Estamos todos de pé sobre ombros de gigantes.
Não quero levar crédito por isso, mas é um ponto realmente instrutivo. Novamente, não acho que somos - como sociedade, como espécie - especialmente bons em pensar exponencialmente. Nossos cérebros são construídos para pensar linearmente. Em última análise, isso oferece mais potencial de sobrevivência e não ofereceu muitos benefícios no mato africano milhares de anos atrás, certo?
As implicações disso são enormes, porque muitas coisas podem ser brutas e forçadas. Você tem qualidade de algoritmos e tecnologia - e isso sempre pode ser mais elegante - mas se você tiver poder de processamento suficiente, poderá fazer muitas coisas que nunca foram possíveis simplesmente jogando mais poder de computação nele. De certa forma, você poderia argumentar que as redes neurais - tenho certeza de que vamos olhar para a tecnologia e parecer que ela era bastante deselegante - e se você observar a quantidade de poder de processamento necessário em relação ao cérebro humano, e essa é a má imagem do que o cérebro humano está realmente fazendo, o cérebro usa uma quantidade minúscula do poder que essas máquinas fazem para fazer esses cálculos.
Eu acho que isso é apenas uma prova do fato de que o futuro é realmente difícil de prever. Vai mudar mais drasticamente do que se imagina, e também atenta ao ponto da qualidade do software, porque se formos capazes de desenvolver um software de alta qualidade o suficiente, então claramente a questão do poder da computação será um fator limitante.. Se você quiser falar sobre inteligência artificial geral ou super inteligência, o fator limitante será nossa capacidade de desenvolver o software certo, porque, obviamente, se você puder comprar um chip que tenha o poder computacional equivalente ao de toda a população humana, US $ 1.000, então isso provavelmente é mais poder do que você precisa, talvez sete bilhões de vezes.
Sabemos que muitas indústrias serão transformadas. Podemos dizer que teremos carros autônomos. Talvez não em cinco anos, talvez não em 10, mas certamente em 20. As pessoas praticamente assumem que isso vai acontecer. Existe uma indústria que você acha que será transformada por inteligência artificial que ainda não pensamos ou que está muito despreparada para essa transformação?
Veja, essa é uma ferramenta muito poderosa em um mar de outras ferramentas poderosas, tecnologia, software e hardware. Não consigo pensar em um setor que não possa se beneficiar da integração dos recursos de IA. Você é capaz de processar dados, processar vídeos apenas melhor e todos os setores podem se beneficiar disso. É por isso que vejo tanto poder em criar AI de pilha vertical
Quero fazer as perguntas que faço a todos que participam do programa. Qual tendência tecnológica mais preocupa você? Existe algo que te mantenha acordado à noite?
Energia nuclear armada, ou ogivas nucleares.
Um oldie, mas um goodie.
Acabou de voltar à moda.
Obviamente, um pouco preocupante. Existe uma tecnologia ou ferramenta que você usa todos os dias que inspira admiração, por outro lado?
Eu comecei muito a trabalhar com madeira, e principalmente com a madeira tradicional nos últimos oito meses. Então, muitos aviões de mão e aviões de bloco e barba com raios. Honestamente, acho isso muito inspirador. São apenas ferramentas realmente bonitas que, para mim, falam muito da engenhosidade humana. E é bom estar lidando com ferramentas muito simples, mas muito poderosas e eficazes que os humanos inventaram.
Provavelmente, existe uma grande máquina automatizada acionada por uma IA que também pode fazer o mesmo tipo de tratamentos para madeira.
Acho que há um nível de arte e gratificação que faz parte do que compõe a experiência humana. Olha, eu também tenho muitas ferramentas elétricas. Você sempre obtém um acabamento melhor e um produto melhor no final com as ferramentas manuais, mas esse é um dos desafios. Se na verdade não somos as espécies mais inteligentes do planeta, isso tem implicações realmente profundas, obviamente.
Primeiro, podemos ver como tratamos tipos menores de
Eu não acho que esse material esteja chegando. Penso que estamos a muitos passos de qualquer coisa que represente ou até comece a parecer com a inteligência consciente, mas seja em 40 ou 400 anos, é um tipo relativo e minúsculo de pontada na escala da história humana. Vale a pena falar sobre as implicações de quais são essas coisas. Ninguém está falando em parar o desenvolvimento dessas tecnologias. Naturalmente, somos muito curiosos, e isso simplesmente não é uma opção. Também não acho que deva ser uma opção, mas com toda a probabilidade, chegaremos lá antes de desenvolvermos os protocolos certos para lidar com a aparência dessas realidades.
Isso remonta à natureza exponencial da mudança. Vamos chegar a certos recursos mais rapidamente do que estamos preparados, e não acho que o governo, a burocracia ou mesmo as empresas hoje estejam equipadas para poder gerenciar as mudanças nesse tipo de ritmo. O nível de mudança que será necessário para cuidar adequadamente dele criará algum nível de confusão.
Enquanto isso, você estará trabalhando em sua oficina.
Você está me dizendo. Plano B.
Que tipo de coisas você está fazendo, posso perguntar?
Tamboretes, tigelas, colheres e coisas assim. É realmente simples agora. Sou um novato procurando um mentor. É muito gratificante viver neste espaço digital de bits e bytes que eu sempre amei, sou programador desde tenra idade e sempre fui muito atraído por isso, e ainda o amo tanto quanto sempre; mas é apenas a antítese disso é muito física e manual e você está lidando principalmente com madeira, o que é uma justaposição legal.
Muito orgânico. É engraçado quantos tecnólogos apareceram no programa com ótimas habilidades de programação e ótimas costeletas, e, no entanto, o que mais lhes agrada tende a ser aquelas coisas do mundo real nas quais eles estão realmente trabalhando com as mãos.
Sim. Voltar a esse tipo de coisa é gratificante.
Se um mentor está assistindo agora e eles querem entrar em contato com você ou apenas querem seguir o que você e GumGum estão fazendo, como eles podem entrar em contato com você online?
Você pode me encontrar no Twitter @ophirtanz, LinkedIn na Ophir Tanz, em nosso site, Gumgum.com. Todos os tipos de maneiras.
Excelente. Ophir, muito obrigado por ter vindo ao laboratório.
Obrigado por me receber.
Eu agradeço.
Foi ótimo.
Isso é avanço rápido para hoje. Quero agradecer por se juntar a nós. Se você quiser ver os episódios anteriores deste programa, pode encontrá-los em PCMag.com. Se você quiser ouvir o podcast no iTunes, pode encontrá-lo no Apple Podcast, no Android Play. Você pode encontrá-lo em qualquer lugar que bons podcasts sejam distribuídos gratuitamente. Muito obrigado por se juntar a nós hoje e nos vemos no futuro.
