A descoberta de IA mais significativa da Notion surgiu de uma fonte surpreendente: a simplificação. Inicialmente, os engenheiros de software da Notion AI experimentaram com geração de código avançada, esquemas complexos e conjuntos de instruções extensos ao explorar grandes modelos de linguagem (LLMs) e IA agentic. No entanto, através de tentativa e erro, a equipe descobriu que eliminar a modelagem de dados complicada melhorava drasticamente o desempenho do modelo.

Ryan Nystrom, líder de engenharia da Notion AI, e sua equipe optaram por prompts simples, representações legíveis por humanos, abstração mínima e formatos markdown familiares. Essa abordagem reconfigurada levou ao lançamento da V3 do software de produtividade da Notion em setembro, apresentando agentes de IA personalizáveis. Esses agentes rapidamente se tornaram a ferramenta de IA de maior sucesso da Notion até o momento.

Nystrom descreveu a melhoria como uma "função degrau", com base em padrões de uso em comparação com as versões anteriores. "É aquela sensação de quando o produto está sendo retirado de você, em vez de você tentar empurrar", explicou Nystrom em um podcast VB Beyond the Pilot. "Sabíamos desde aquele momento, bem no início, que tínhamos algo. Agora é, 'Como eu poderia usar o Notion sem esse recurso?'"

A abordagem inicial envolveu técnicas complexas de IA, refletindo a suposição comum de que problemas sofisticados exigem soluções sofisticadas. No entanto, a equipe descobriu que os LLMs respondiam melhor a instruções mais simples e diretas. Essa mudança destaca um aspecto crucial do trabalho com IA: a importância de entender como esses modelos processam informações e adaptar a entrada de acordo.

O sucesso dos agentes de IA da Notion tem implicações significativas para o futuro do software de produtividade. Ao simplificar a interação entre usuários e IA, a Notion tornou as ferramentas de IA poderosas mais acessíveis e fáceis de usar. Essa abordagem pode abrir caminho para uma adoção mais ampla da IA em vários campos, à medida que os desenvolvedores aprendem a priorizar a simplicidade e a clareza em suas integrações de IA.

O desenvolvimento também ressalta a evolução contínua da IA. Embora algoritmos complexos e vastos conjuntos de dados permaneçam essenciais, a capacidade de se comunicar efetivamente com a IA por meio de prompts simples e instruções claras está se tornando cada vez mais importante. Essa mudança requer um novo conjunto de habilidades, com foco na engenharia de prompt e na interação humano-IA.

Atualmente, a Notion está focada em refinar ainda mais seus agentes de IA e explorar novas maneiras de integrar a IA em sua plataforma. A experiência da empresa demonstra que, às vezes, as descobertas mais significativas vêm da simplificação do complexo.