As novas regras do Slack API mudam a forma como as organizações podem acessar dados, especialmente para LLMs. Essa mudança pode afetar profundamente o uso de aplicativos de IA que dependem de dados do Slack.
Mudanças nas Regras do Slack API
As mudanças nas regras do Slack API trazem um impacto significativo para organizações que utilizam a plataforma. A Salesforce, responsável pelo Slack, alterou os termos de serviço da API para proibir o uso de Modelos de Linguagem Grande (LLMs) para ingerir dados da plataforma. Essa mudança visa melhorar a descoberta e a busca de dados empresariais.
Embora pareça uma alteração técnica, as implicações são profundas para aplicativos internos e de terceiros que ajudam a gerenciar a proliferação de dados. A nova política, que agora está sob a seção Uso de Dados, proíbe a exportação em massa de dados do Slack via API e afirma que os dados acessados não podem mais ser usados para treinar LLMs. Em vez disso, as organizações devem usar a nova API de Busca em Tempo Real, que permite buscas apenas dentro do Slack.
Além disso, a distribuição de aplicativos construídos com a API agora requer que os desenvolvedores firmem um acordo de parceria com o Slack ou Salesforce, ou que distribuam seus aplicativos apenas através do Slack Marketplace. Isso pode ser um desafio para desenvolvedores de aplicativos de descoberta de dados, que perderão acesso a uma fonte importante de dados.
Um exemplo disso é o aplicativo Glean, que já informou seus clientes sobre as implicações negativas dessa mudança. A Salesforce/Slack também corre o risco de descontentar clientes que utilizam seus próprios LLMs, já que a perda de acesso a dados do Slack pode prejudicar a integração com outras ferramentas de busca e descoberta.
Em um blog que discute a mudança, o Slack justificou a alteração como parte de uma reforma mais ampla sobre como a IA e a segurança se inter-relacionam. A empresa afirmou que a nova API de Busca em Tempo Real permite que parceiros e desenvolvedores autorizados recuperem dados em tempo real, possibilitando casos de uso seguros e impulsionados por IA, como busca federada e pesquisa aprofundada.
Entretanto, essa mudança também pode ser vista como uma forma de promover ferramentas de IA próprias ou aprovadas disponíveis no Slack Marketplace. Críticos acreditam que isso pode sinalizar uma tentativa de restringir o acesso a dados para direcionar os clientes a soluções proprietárias.
As plataformas SaaS, como Salesforce, Teams e Google Drive, são extremamente populares, mas o uso excessivo delas pode criar silos de dados que dificultam a busca por informações úteis. O Glean, por exemplo, suporta 100 dessas plataformas, evidenciando o desafio que as empresas enfrentam.
A Salesforce reiterou que a segurança dos dados é fundamental para essa mudança. A nova estratégia de conectividade de dados do Slack visa permitir acesso à busca em tempo real, sem a necessidade de duplicar ou mover dados entre sistemas, mantendo a segurança dos dados dos clientes.
No entanto, essa mudança também impede a ingestão de dados do Slack em LLMs externos, o que gerou ceticismo entre especialistas do setor. Wyatt Mayham, CEO da Northwest AI Consulting, comentou que essa decisão pode prejudicar o progresso de organizações que tentam construir copilotos internos ou unificar dados entre aplicativos.
Bob Hutchins, especialista em IA, também destacou que essa mudança é parte de um padrão mais amplo, onde plataformas estão restringindo o acesso aos dados dos usuários sob a justificativa de segurança, mas que muitas vezes serve mais aos interesses próprios de IA das empresas. Essa “enclosure” de plataformas pode criar fricções para organizações que buscam reduzir silos de dados.
Se essa tendência se espalhar, o futuro pode ser de um cenário em que os dados dos usuários se tornam menos deles e mais das plataformas que utilizam.
Fonte: Computer World
Implicações para Aplicativos de IA
As mudanças nas políticas de API da plataforma Slack, pertencente à Salesforce, têm implicações significativas para aplicativos de inteligência artificial (IA) que utilizam dados da plataforma. A nova política proíbe a exportação em massa de dados do Slack e impede que esses dados sejam usados para treinar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Isso significa que muitas aplicações de IA, que dependem da ingestão de dados do Slack para oferecer insights e funcionalidades, podem enfrentar desafios sérios.
Um exemplo claro é o aplicativo Glean, que já alertou seus clientes sobre as consequências negativas dessa mudança. Com a restrição de acesso a dados do Slack, os desenvolvedores de aplicativos de descoberta de dados de terceiros perderão uma fonte importante de informações, o que pode limitar suas capacidades de oferecer soluções eficazes.
Além disso, a mudança pode desagradar os clientes que utilizam seus próprios LLMs, uma vez que a popularidade do Slack como sistema de mensagens dentro das organizações é alta. A perda da capacidade de integrar dados do Slack em LLMs internos pode ser um golpe para muitas empresas que buscam unificar suas informações e melhorar a tomada de decisões.
A Slack justifica essa mudança como parte de uma estratégia mais ampla de segurança e conectividade de dados, oferecendo uma nova API de Busca em Tempo Real que permite acesso direto aos dados dentro do Slack.
No entanto, essa abordagem pode ser vista como uma tentativa de promover ferramentas de IA próprias ou aprovadas, levando a um cenário onde as soluções proprietárias se tornam mais comuns.
O aumento do uso de plataformas SaaS, como Salesforce e Slack, cria silos de dados que dificultam a busca por informações úteis. A necessidade de soluções de busca que integrem dados de múltiplas plataformas é mais crítica do que nunca. A mudança nas políticas de API pode resultar em um cenário de aplicativos de IA fragmentados, onde o acesso a dados se torna mais restrito e a interoperabilidade entre ferramentas é comprometida.
Especialistas em IA alertam que essa tendência de fechamento de plataformas pode criar fricções para organizações que buscam reduzir silos de dados. A falta de acesso a dados de terceiros pode resultar em menos opções e mais soluções alternativas, dificultando a agilidade na tomada de decisões. Se essa abordagem se espalhar para outros fornecedores, o futuro pode ser um onde os dados dos usuários se tornam menos acessíveis e mais controlados pelas plataformas.
A Visão da Salesforce sobre Segurança de Dados
A visão da Salesforce sobre segurança de dados foi recentemente destacada com a mudança nas condições de uso da API da plataforma Slack. Essa alteração visa impedir que organizações utilizem Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para ingerir dados da plataforma, como parte dos esforços para melhorar a descoberta e busca de dados empresariais.
Embora essa mudança possa parecer técnica, suas implicações são profundas para uma variedade de aplicativos de IA internos e de terceiros que as organizações começaram a usar para gerenciar a expansão de dados. A nova política, que foi publicada sob o título Uso de Dados, proíbe a exportação em massa de dados do Slack via API e afirma explicitamente que os dados acessados por meio das APIs do Slack não podem mais ser usados para treinar LLMs.
As organizações agora devem confiar na nova API de Busca em Tempo Real, que oferece busca apenas dentro do Slack. Essa mudança também restringe a distribuição de aplicativos construídos usando a API, exigindo que os desenvolvedores entrem em um acordo de parceria com o Slack ou Salesforce, ou que distribuam seus aplicativos apenas através do Slack Marketplace.
Essa decisão pode ser inconveniente para muitos. Por exemplo, os criadores do aplicativo Glean, que já informaram seus clientes sobre as implicações negativas dessa mudança, perderão acesso a uma fonte de dados importante. Além disso, a Salesforce/Slack corre o risco de desagradar clientes que utilizam seus próprios LLMs, já que o Slack é um sistema de mensagens muito popular em muitas organizações.
Em um blog que expandiu sobre a mudança, o Slack justificou a alteração como parte de uma reforma mais ampla sobre como IA e segurança se interconectam. A empresa afirmou que, com a API de Busca em Tempo Real, parceiros e desenvolvedores aprovados podem recuperar exatamente os dados necessários do Slack em tempo real, permitindo casos de uso seguros e impulsionados por IA, como busca federada e pesquisa aprofundada.
Por outro lado, há uma interpretação alternativa de que a Salesforce deseja promover suas próprias ferramentas de IA (ou aprovadas) disponíveis através do Slack Marketplace. Críticos acreditam que esse modelo pode sinalizar um endurecimento mais amplo destinado a direcionar os clientes para soluções proprietárias.
Além disso, a Salesforce enfatizou que a segurança dos dados é fundamental para essa mudança. Um porta-voz afirmou: “Um dos pilares da nova estratégia de conectividade de dados do Slack é permitir acesso à busca em tempo real através da nossa API de Busca em Tempo Real. Isso permite que os usuários interajam com os dados diretamente onde eles residem, sem a necessidade de duplicar ou mover dados e permissões entre sistemas.” Essa abordagem visa manter a segurança dos dados dos clientes, eliminando a necessidade de grandes exportações de dados do Slack.
No entanto, essa mudança também impede a ingestão de dados do Slack em um LLM externo, uma restrição que foi recebida com ceticismo por fontes da indústria. Wyatt Mayham, CEO da Northwest AI Consulting, comentou que essa mudança pode prejudicar o progresso de organizações que tentam construir copilotos internos ou unificar dados silos entre aplicativos.
Bob Hutchins, especialista em IA, também concordou que essa mudança é parte de um padrão mais amplo, onde as plataformas estão apertando seu controle sobre os dados dos usuários sob a justificativa de segurança ou integridade do produto, mas muitas vezes de maneiras que servem principalmente às suas próprias ambições de IA.
Essa situação levanta preocupações sobre o futuro da acessibilidade dos dados e a capacidade das organizações de reduzir silos de dados. Se essa tática se espalhar para outros fornecedores, poderemos enfrentar um futuro onde os dados se tornam menos dos usuários e mais das plataformas.
Fonte: Computer World
