Em debate na ABES Conference 2022, executivos de diferentes áreas da economia discutiram formas diversas de utilizar formatos da Inteligência Artificial, ressaltando a variedade de aplicações que essa mesma tecnologia possui, a depender do objetivo buscado.
Dentre as mais diversas tendências tecnológicas, a Inteligência Artificial é uma das que mais comprovam aderência aos negócios, inclusive auxiliando as tomadas de decisão. Na visão de executivos do mercado, é importante entender para quais aplicações essa tecnologia pode trazer um diferencial competitivo para os negócios.
Na visão de Marc Ouimette, Global Lead de AI Policy na AWS, é preciso ter atenção entre o desenvolvimento e a aplicação dessa tecnologia. “A depender do objetivo, temos que fazer como se fosse comprar um móvel para sua casa, buscando o que há de melhor nas lojas, em vez de tentar fazer a coisa por si mesmo”, citou o executivo durante a sessão organizada no ABES Conference.
“É importante lembrar que a IA não é uma tecnologia de propósito geral, como a eletricidade. Então, quando alguma repartição pública questiona como desenvolver políticas a respeito da IA, é necessário saber qual modelo você pretende usar”, completou.
Outro tópico levantado foram os aprendizados dentro da área de Tecnologia da Informação trazidos pela pandemia de COVID-19, pensando no que ela acelerou de desenvolvimento das novas ferramentas de gestão de dados. Para Caio Guimarães, Partner do Boston Consulting Group GAMMA, a questão é como estruturar suas decisões para se ter um sistema mais responsivo, mais veloz, sem apenas se usar da previsibilidade.
“De repente houve um fato novo que mostrou modelos tão obsoletos que não dava mais para permanecerem. Muitas empresas passaram a ver que o trabalho feito com tecnologia e analytics está ligado também com responsividade à mudança e não só previsibilidade de mudança. Muitas vezes, como é o caso da COVID-19, as coisas não são previstas”, disse o executivo.
Os participantes da discussão também consideraram recomendações a respeito da aplicação de tecnologias como a Inteligência Artificial ou mesmo como o Machine Learning, ferramentas capazes de guiar os rumos das companhias através da interpretação de dados e registros coletados pelas máquinas.
“A IA não é só para grandes empresas. A prova disso é o que temos na Traive: mais da metade dos nossos clientes são pequenos varejos agrícolas. Essas empresas estão mesmo levando a sério a digitalização de seus ativos de dados. Além disso, as organizações também precisam mudar culturalmente para que as decisões sejam pautadas mais nos dados do que simplesmente na experiência passada ou na determinística”, completa Aline Pezente, Co Founder e Chief of AI & Product Strategy da Traive.
Limites da IA
Ainda no evento, foi apresentado no primeiro Keynote do dia a palestra “IA Centrada na Humanidade”, ministrado pelo professor da Universidade de Buffalo, Barry Smith. Um dos problemas de desenvolvimento da Inteligência Artificial, segundo ele, está na dificuldade de se construir sistemas complexos o suficiente para compreender as relações inter-humanas que ocorram além daquilo que já está estabelecido pela programação dos desenvolvedores.
“O Google translate, uma das formas mais conhecidas de uso da Inteligência Artificial, alcança excelentes resultados, mas continua muito abaixo da qualidade de uma tradução comum, por exemplo. Com alguma frequência ele fica aquém da compreensão comum que as pessoas têm comumente da língua. Um exemplo bastante conhecido é o de colocar uma frase em inglês para ser traduzida no francês, mas que resulta numa frase com um péssimo francês. Logo depois, se tentamos retornar ao inglês, passa-se a ter um inglês mal escrito também”.
O pesquisador também citou uma sequência de motivos que impediriam a tecnologia da IA de ultrapassar os seres humanos em vários aspectos, aquilo que é teoricamente chamado de Inteligência Artificial Geral (AGI em inglês). “Para produzirmos uma AGI realmente valiosa nesse termo precisaríamos de uma inteligência artificialmente construída que fosse minimamente comparável à inteligência humana, e para isso, precisaríamos criar algum tipo de software que fosse capaz de emular o próprio sistema neurocognitivo humano, o que já exigiria um trabalho imenso, considerando a complexidade da mente humana e toda a capacidade dela de mudar dentro de si”, concluiu Smith.
