Um sistema de AI só é tão poderoso quanto os dados com os quais ele foi alimentado. Por isso, é essencial que desenvolvedores de inteligências de máquina saibam comquais recursos estão desenvolvendo suas soluções, e qual a qualidade social desses dados
*Por Flavio Carnaval
Conforme a IA ganha notoriedade nas discussões de negócios, começamos a questionar profundamente suas possibilidades e como podemos comparar os resultados alcançados por uma inteligência artificial com os de um ser humano.
Nos últimos anos, vimos a IA atuando para muitos propósitos, vimos chatbots inundarem as nossas vidas, vimos o uso de reconhecimento facial por questões de segurança e a melhora nas ferramentas de busca por produtos e serviços. São muitas aplicabilidades e o que era futurologia é hoje a mais pura realidade.
Recentemente, participei de um evento com centenas de CIOs no Brasil e o que vi foi o quanto as empresas estão inclinadas a estudar novas formas de aplicabilidade de IA nos negócios. Porém, ainda há muito trabalho a se fazer na gestão dos dados antes de aplicarmos a IA efetivamente e podermos colher os melhores resultados.
O que quero dizer é que não adianta treinarmos um modelo de IA utilizando um dado de baixa qualidade, pois a resposta será de baixa qualidade. De acordo com a 20a pesquisa de Tendências de Investimento em TI 2023, realizada pela 4NETWORK e apresentada neste evento com CIOs, vimos que sua prioridade está em desenvolver atividades voltadas à segurança da informação e mais da metade disse ter projetos nesta área, enquanto 21% dos CIOs entrevistados disseram estar efetivamente estudando IA para vários de seus processos de negócios. Na prática, tudo diz respeito a como, o quanto investimos e o rigor que imprimimos em tratar os nossos dados para poder tirar o máximo de valor deles de maneira eficiente, ética e socialmente responsável.
Ultimamente, fala-se muito de IA Generativa, em especial do ChatGPT da empresa OpenAI. É um chatbot baseado no conceito de IA em que quanto mais interagimos, mais ele se torna “inteligente” e capaz de prover informações úteis para consultas e até tomadas ágeis de decisão. O desafio é fazer com que a tecnologia responda e contextualize de forma similar ao ser humano, semelhante à forma como nós escrevemos.
Imagina perguntar algo à IA e ela responder utilizando o modelo de linguagem que você utiliza. O restante da história, acompanhamos diariamente nos muitos debates ao redor do tema: nos meios técnicos, na imprensa, que noticia sobre os avanços da tecnologia, as melhores práticas empresariais, as propostas de regulação e, até a interrupção global temporária nas pesquisas de IA Generativa.
O fato é que a IA ainda está ainda muito longe de funcionar como o cérebro humano o faz, pois a criatividade, inata nas pessoas, não foi atingida pelas máquinas. Há alguns anos, tem havido um certo consenso entre o setor empresarial, a academia, os governos e a sociedade civil de que é fundamental que as soluções de IA abordem confiança, risco, ética, segurança e transparência.
Serão necessárias habilidades e lideranças humanas para alcançar esse equilíbrio entre aplicação de IA benéfica e responsável. Caso isso não aconteça, alguns problemas podem ocorrer. Como a base da IA provém do conhecimento humano, pode haver a presença de preconceitos e estereótipos, por exemplo.
Cada vez mais, a IA atrai a atenção das empresas sob aspectos da aplicação da inovação, entrega ágil de soluções para demandas de negócios, apoio em atividades de alto risco para seres humanos ou de repetição propensas a erros por exaustão, entre diversos outros casos de sucesso relevantes.
Destaco segmentos financeiros como a detecção de fraudes; o segmento de varejo com o avanço no e-commerce, permitindo que clientes possam experimentar roupas sem sair de casa; na manufatura, utilizando IA para simuladores de processos fabris e; é claro, a sua utilização para diversos fins de segurança, como a rápida identificação e processamento de imagens.
As possibilidades são inúmeras com a tecnologia, mas para que se tire o máximo proveito dela, as empresas precisam ajustar seu modelo de gestão de dados, desde o nascimento até o arquivamento e contar com soluções de segurança. Precisam ter ferramentas que possam prover observabilidade máxima para o processo de criação de vida útil dos dados, assim como mecanismos para possível intervenção humana. Dessa forma, com um bom processo de gestão do dado e sua devida classificação, ele pode ser usado de forma efetiva no treinamento de modelos de IA.
O mundo dos negócios está cada vez mais dinâmico, mais ágil e mais automatizado. As organizações que são orientadas por dados, que realmente infundem IA em suas operações, e que modernizam suas arquiteturas de gerenciamento de dados, serão as que estarão bem-posicionadas para navegar no cenário atual. As empresas precisam contar com parceiros de tecnologia para apoiá-las na aplicação responsável das diversas inovações que despontam.
*Flavio Carnaval é líder de Cloud, Data e AI na Kyndryl Brasil
