A Apple acaba de nomear um novo chefe de IA com experiência do Google e da Microsoft, com a saída de John Giannandrea

Em uma palavra cuidadosamente formulada anúncio na segunda-feira, a Apple disse que John Giannandrea, que é o chefe de IA da empresa desde 2018, está “deixando o cargo” para, bem, não trabalhar mais na Apple. Ele permanecerá durante a primavera como conselheiro.

Seu substituto é Amar Subramanya, um conceituado executivo da Microsoft que passou 16 anos no Google, mais recentemente liderando a engenharia do Gemini Assistant. É uma contratação inteligente, visto que Subramanya conhece intimamente a concorrência.

A mudança está sendo caracterizada como uma mudança. Era aparentemente inevitável em retrospecto. A Apple Intelligence, a resposta da empresa ao momento ChatGPT, vem tropeçando desde seu lançamento em outubro de 2024. As críticas variaram de “desanimadoras” a totalmente alarmadas.

Seus primeiros meses foram alguns dos mais difíceis. Um recurso de resumo de notificação destinado a condensar vários alertas em trechos digeríveis gerou uma série de manchetes embaraçosas e falsas no final de 2024 e início de 2025. Entre outros erros, a BBC reclamei duas vezes depois que a Apple Intelligence relatou falsamente que Luigi Mangione, o homem acusado de matar o CEO da UnitedHealthcare, Brian Thompson, havia se matado (ele não tinha) e que um jogador de dardos, Luke Littler, ganhou um campeonato antes da final até começou.

Depois houve a revisão prometida da Siri, que se tornou um olho roxo para a Apple.

UM Investigação Bloomberg publicado em maio revelou a profundidade das lutas de IA da Apple. Por exemplo, quando Craig Federighi, chefe de software da Apple, testou o novo Siri em seu próprio telefone poucas semanas antes de seu lançamento planejado em abril, ele ficou consternado ao descobrir que muitos dos recursos que a empresa vinha divulgando não funcionavam. O lançamento foi adiado indefinidamente, desencadeando ações judiciais coletivas de compradores do iPhone 16, aos quais foi prometido um assistente com tecnologia de IA.

A essa altura, Giannandrea já havia sido marginalizada, segundo a Bloomberg. A organização de notícias informou que Tim Cook retirou inteiramente a Siri da supervisão de Giannandrea em março, entregando-a ao criador do Vision Pro, Mike Rockwell. A Apple também retirou sua secreta divisão de robótica do controle de Giannandrea.

A investigação da Bloomberg pintou um quadro de disfunção organizacional, com comunicação fraca entre as equipas de IA e de marketing, desalinhamentos orçamentais e uma crise de liderança suficientemente grave para que alguns funcionários começassem a chamar zombeteiramente o grupo de Giannandrea de “AI/MLess”. O relatório também documentou um êxodo de pesquisadores de IA para concorrentes, incluindo OpenAI, Google e Meta.

Maçã é supostamente agora inclinado no Gemini do Google para alimentar a próxima versão do Siri, uma reviravolta surpreendente e também, presumivelmente, humilhante, considerando a intensa rivalidade entre as duas empresas que remonta a mais de 15 anos, em sistemas operacionais móveis, lojas de aplicativos, navegadores, mapas, serviços em nuvem, dispositivos domésticos inteligentes e agora IA.

Giannandrea veio do Google para a Apple, onde dirigiu Machine Intelligence and Search. Na Apple, ele supervisionou a estratégia de IA, a infraestrutura de aprendizado de máquina e o desenvolvimento da Siri.

Agora Subramanya herda essas responsabilidades, reportando-se a Federighi com um mandato claro para ajudar a Apple a recuperar o atraso na IA.

É um momento interessante para a empresa. Enquanto os concorrentes investem bilhões de dólares em enormes data centers de IA, a Apple se concentra no processamento de tarefas de IA diretamente nos dispositivos dos usuários usando seus chips Apple Silicon personalizados, uma abordagem que prioriza a privacidade e evita a coleta de dados do usuário. (Quando solicitações mais complexas exigem processamento em nuvem, a Apple as encaminha através do Private Cloud Compute, servidores que prometem processar dados temporariamente e excluí-los imediatamente.)

Se essa filosofia vale a pena ou se deixou a Apple para trás permanentemente é uma questão pendente. A abordagem da Apple traz compensações claras. Entre eles, os modelos no dispositivo são mais pequenos e menos capazes do que os modelos massivos executados nos centros de dados dos concorrentes, e a relutância da Apple em recolher dados dos utilizadores fez com que os seus investigadores treinassem modelos com base em dados licenciados e sintéticos, em vez dos gigantescos tesouros de informação do mundo real que alimentam os sistemas dos seus rivais.