A CyberAgent integra o Codex no design e nos mockups, não só na geração de código

O que a CyberAgent relata, de facto

A CyberAgent, uma empresa japonesa de internet presente na publicidade, media e propriedade intelectual, e nos jogos, afirma que o ChatGPT Enterprise atingiu uma taxa de utilização mensal ativa de 93% em quase todos os departamentos. A empresa apresenta a AI como algo estrutural, e não experimental, citando o seu AI Lab (criado em 2016) e o AI Operations Office (lançado em 2023) como compromissos organizacionais anteriores às ferramentas atuais.

O argumento da segurança é concreto. Antes de adotar o ChatGPT Enterprise, os colaboradores hesitavam porque não era claro que informação podia ser introduzida em segurança, e a utilização variava muito entre equipas. O controlo de acesso de nível empresarial, a gestão de contas e a visibilidade sobre a utilização, aliados a diretrizes internas sobre informação confidencial, deram à equipa uma fronteira clara dentro da qual trabalhar.

A adoção espalhou-se sem qualquer imposição

A CyberAgent não impõe explicitamente ferramentas específicas a toda a empresa. Cada equipa, departamento e subsidiária avaliou o ChatGPT Enterprise face a alternativas, nos seus próprios termos. O facto de a ferramenta ter ainda assim atingido 93% de utilização mensal é o dado mais interessante, precisamente porque resultou de procura espontânea e não de imposição.

Vale a pena explicar a mecânica por detrás dessa procura espontânea. A CyberAgent partilha prompts e casos de uso bem-sucedidos, e criou uma classificação de utilização privada para que os colaboradores possam ver a sua própria atividade sem que isso alimente avaliações de desempenho. Quando alguém fica inativo, um bot no Slack contacta essa pessoa para perguntar se está a usar outra ferramenta de AI ou se encontrou obstáculos. A OpenAI realizou mais de dez sessões de formação, cada uma com mais de 100 participantes, desde uma introdução 'ChatGPT Enterprise 101' até workshops de GPTs personalizados, sessões práticas com o Codex e hackathons.

Com funcionalidades empresariais como a gestão de contas e a visibilidade sobre a utilização, o ChatGPT Enterprise tornou possível apoiar o uso empresarial de um vasto leque de informação, excluindo dados confidenciais. Como resultado, o âmbito da utilização de AI em toda a empresa expandiu-se, e muitos colaboradores usam-na agora no seu trabalho diário.Montana Labs

O Codex avança a montante, para o design e a prototipagem de frontend

A afirmação mais concreta do anúncio é que o Codex está a ser usado para muito mais do que gerar código. Ken Takao, da CyberAgent, enumera três utilizações: testar propostas de design sob múltiplas perspetivas, gerar e selecionar entre opções durante a revisão de código, e manter documentos de conhecimento como o AGENTS.md para que os agentes operem com mais contexto. Os benefícios reportados são um alinhamento mais precoce antes da implementação e uma justificação mais clara por detrás das propostas, o que acelera as decisões.

No trabalho de frontend e produto, o detalhe interessante é que o Codex está a chegar a funções não técnicas, cujos responsáveis o usam para escrever especificações, criar mockups e estruturar trabalho próximo do produto e do desenvolvimento. Na Divisão de Negócios de AI, Sou Yoshihara utiliza o Codex através do MCP no Cursor para o design e planeamento da implementação do Kiwami Prediction AI, e descreve as suas propostas como de qualidade superior à de outros modelos de código. Na GOODROID, Hidekazu Hora usou o Codex para desenvolver o jogo WormEscape, que chegou ao soft launch depois de cerca de um mês.

Pareceu-me um parceiro fiável, que apoiou todo o processo, desde a discussão da implementação até à sua execução, ajudando a aumentar a velocidade de desenvolvimento. Com o Codex, mesmo em áreas onde não tinha experiência prévia, consegui resolver mais rapidamente obstáculos causados pela falta de conhecimento, e sinto que me ajuda a alcançar simultaneamente qualidade e velocidade.Montana Labs

A implicação: uma ferramenta que constrói o andaime da sua própria adoção

O detalhe a que as equipas aplicadas devem prestar atenção é que a CyberAgent usou o Codex para construir o seu sistema interno de classificação de utilização, o mesmo mecanismo que torna visível a adoção do ChatGPT e impulsiona uma maior utilização. A ferramenta foi aplicada ao problema da sua própria disseminação.

Isto fecha um ciclo interessante. Quando um agente de código é suficientemente capaz para construir as pequenas aplicações internas que sustentam uma implementação, e suficientemente acessível para que utilizadores não técnicos recorram a ele para redigir especificações e mockups, a fronteira entre 'quem constrói software' e 'quem usa AI' torna-se difusa. A equipa de frontend e produto da CyberAgent está a produzir prototípos sem esperar pela fila da engenharia, enquanto o próprio programa de adoção se alimenta de ferramentas produzidas por essa mesma capacidade. Para as equipas que estão a avaliar ferramentas de programação agêntica, a lição está menos na velocidade bruta e mais em saber se a ferramenta consegue absorver o trabalho de ligação — painéis, acompanhamentos, mockups — que normalmente trava uma implementação.