Tendências Disruptivas da Inteligência Artificial

O guru da inteligência artificial Geoffrey Hinton afirmou em 2016: “Quem trabalha como radiologista está como o Coiote à beira do penhasco: as pessoas deveriam parar de treinar radiologistas imediatamente. É óbvio que em cinco anos o aprendizado profundo será melhor do que os radiologistas.” O que estava acontecendo em 2021? De acordo com a revista Radiology Business, a demanda por radiologistas nunca parou de subir, pelo menos nos Estados Unidos. A tendência continua em alta até hoje.

É quase paradoxal: Hinton estava certo e a capacidade da IA para interpretar imagens está cada vez mais avançada. Mas isso não impediu a necessidade de especialistas humanos capazes de analisar uma radiografia. Isso aconteceu porque as disrupções não ocorrem de maneira linear. Trata-se de impactos heterogêneos e complexos, que geram mutações, mudanças e desafios.

Talvez por isso, Hinton também não previu que a primeira “revolução social” vinculada a protestos pelo uso da IA viria de… roteiristas de Hollywood. Mas, de fato, esses trabalhadores chegaram a declarar uma greve que forçou a repensar os limites: o que pode ser gerado e o que não pode com a tecnologia, se um texto escrito por um humano pode ser usado para alimentar novos modelos, como identificar de maneira clara e sem ambiguidades as obras criadas inteiramente de maneira artificial…

Você está preocupado com a forma como a IA vai impactar sua organização e o mundo no médio e longo prazo? Convidamos você a entrar em contato com nossa equipe de especialistas no assunto para esclarecer suas dúvidas. E, claro, recomendamos que continue lendo este artigo.

Juntos é melhor

A irrupção do ChatGPT e sua capacidade de redigir textos não significa que as pessoas que escrevem cartas tendem a desaparecer. Há apenas alguns meses, outro guru, Ethan Mollick, realizou um estudo para Harvard, com o apoio da Boston Consulting Group (BCG): dividiram os participantes em dois grupos, atribuindo a ambos as mesmas tarefas (da vida real, ou seja, atividades cotidianas realizadas nas organizações) e deram uma diretriz: um deveria utilizar IA generativa para alcançar seus objetivos e o outro tinha a proibição de fazê-lo. Qual foi o resultado? Aqueles que se apoiaram nessa tecnologia conseguiram resultados 25% mais rápidos e 40% melhores.

O fato é que todos acabaremos utilizando essas tecnologias em maior ou menor medida. Resistir é inútil. Em vez disso, podemos começar a gerenciar essa nova realidade o mais cedo possível. O surgimento do ChatGPT levou muitas pessoas a começarem a experimentá-lo sem qualquer tipo de diretriz por parte da organização.

Isso obriga os líderes a tomar consciência do uso que está sendo dado a esse tipo de ferramenta dentro da empresa e a planejar um programa de alfabetização, que inclua as motivações para sua utilização, o potencial que tem para o negócio e, claro, os riscos envolvidos.

Criação de um Marco de Gestão de IA

Como se trata de uma tecnologia dinâmica que evolui rapidamente, para avançar de forma futura e suportar futuras disrupções, é necessário criar um marco de gestão que conste de pelo menos quatro componentes.

O primeiro é o ético. Uma definição clara de para que se pode usar e para que não: garantir que nenhuma de suas aplicações rompa princípios como inclusão, diversidade, respeito, direitos humanos ou direitos do consumidor.

O segundo é o de governança e segurança. Por um lado, porque a tecnologia estar disponível não significa que deve ser aplicada sem critérios. E, por outro, porque devemos transmitir a segurança de que o artefato de IA está sob controle: que não vai distribuir dados que não está autorizado a mostrar ou, mais profundamente, que não vai começar a alucinar durante uma conversa com um cliente. É importante contar com ferramentas, como as fornecidas pela Microsoft com o Azure AI Content Safety Service, que permite prevenir linguagem ofensiva ou temáticas complexas.

Os consumidores estão começando a exigir transparência sobre o que acontece naquela caixa preta que é a geração de conteúdos por IA. “Como meus dados foram tratados?” ou “Com base em que foi criado o resultado que recebi?” são dúvidas frequentes que estão começando a se expandir. E as organizações que pretendem fazer crescer seu negócio com a IA generativa como um de seus pilares devem estar preparadas para responder.

O terceiro componente é o uso de conjuntos de dados próprios: começar a utilizar essa tecnologia de maneira exclusiva com conjuntos de dados próprios para obter uma verdadeira vantagem competitiva. Esses modelos são gigantes: Stable Diffusion, para citar um exemplo dos mais conhecidos, foi lançado com 2.300 milhões de parâmetros. Isso gera alguns desafios para as empresas que querem capitalizá-los. Por um lado, em uma quantidade tão grande de informação é muito difícil gerenciar o tipo de respostas que pode fornecer. Por outro, surgem problemas de direitos autorais, pois nem tudo o que o modelo entrega pode ser usado livremente.

A solução?

Criar conjuntos sintéticos de dados, também gerados por IA, e considerando especificamente o problema que a organização deseja tratar de todas as formas possíveis. Por exemplo, um cliente da Practia precisava desenvolver uma solução que reconhecesse automaticamente ferrugem nos telhados de uma instalação industrial. Como obter imagens reais para o treinamento por meio de drones era muito caro, foram geradas de forma sintética, contemplando alternativas de todos os ângulos, com todas as condições climáticas e de iluminação. Também deveria haver algumas com telhados em perfeitas condições e outras com ferrugem em diferentes estados de avanço.

Por fim, há espaço para otimismo: o quarto elemento do marco de gestão consiste em estabelecer as bases para a hiperautomatização inteligente: como todos esses robôs vão se integrar e interagir ao longo de toda a organização, com as sensibilidades adequadas e a qualidade de dados correta para que tudo funcione como deveria.

Há espaço para otimismo.

O estudo mencionado de Harvard e BCG nos mostra que o máximo potencial da ferramenta não é alcançado quando ela é usada apenas como assistente do fator humano. E a história nos lembra que, durante a Primeira Revolução Industrial, quando também parecia que as máquinas iriam acabar com os empregos, tudo terminou com uma melhoria na qualidade de vida de boa parte da população: a jornada de trabalho foi reduzida para quase metade. Talvez essa nova revolução também tenha uma boa notícia para nos dar no longo prazo.

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