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Inteligência Artificial. O que ela pode e não pode fazer (aqui e agora)

Tendo assistido de perto ao impacto da IA, posso dizer: transformará, sem dúvida, muitas indústrias, mas não é mágica.

Muitos executivos interrogam-se sobre as verdadeiras potencialidades da Inteligência Artificial. Querem saber como é que esta pode ter impacto no seu sector e como podem usá-la para reinventar as suas próprias empresas. Ultimamente, porém, os media têm traçado uma pintura irrealista do que a IA pode realmente fazer. (Em breve, poderá dominar o mundo!) A IA já está a transformar as buscas na Web, a publicidade, o comércio eletrónico, a finança, a logística e muito mais.

Sendo líder fundador da Google Brain, antigo diretor do Laboratório Stanford de Inteligência Artificial e agora responsável pela equipa de IA da Baidu, com cerca de 1200 pessoas, tive o privilégio de acompanhar muitos dos maiores grupos de Inteligência Artificial do mundo e de construir muitos produtos que são usados por centenas de milhões de pessoas.

Tendo assistido de perto ao impacto da IA, posso dizer: transformará, sem dúvida, muitas indústrias, mas não é mágica. Para compreender as suas implicações para a sua empresa, ultrapassemos os exageros publicitários e vejamos o que a Inteligência Artificial está efetivamente a fazer hoje em dia.

Curiosamente, apesar da amplitude do impacto da IA, os géneros que estão a ser empregados são ainda extremamente limitados. Quase todos os progressos recentes são de um género em que alguns dados de input (A) são usados para gerar rapidamente uma resposta simples (B). Por exemplo:

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Ser capaz de fazer um input A e ter um output B vai transformar muitos sectores. O termo técnico para construir este software A→B é aprendizagem supervisionada. A→B está muito longe dos robôs sencientes que a ficção científica nos prometeu.

A inteligência humana também faz mais do que A→B. Estes sistemas A→B têm vindo a aperfeiçoar-se rapidamente, e os melhores da atualidade são construídos com uma tecnologia chamada aprendizagem profunda ou redes neurais profundas, vagamente inspiradas pelo cérebro. Mas estes sistemas continuam muito afastados da ficção científica.

Muitos investigadores estão a explorar outras formas de IA, algumas das quais se provaram úteis em contextos limitados; poderá acontecer uma inovação que torne possíveis níveis mais elevados de inteligência, mas ainda não existe um caminho claro que conduza a este objetivo.

Hoje em dia, o software de aprendizagem supervisionada tem um calcanhar de Aquiles: exige uma enorme quantidade de dados. É necessário mostrar ao sistema muitos exemplos de A e de B. Por exemplo, construir um tagger de fotografias exige algo como dezenas a centenas de milhares de fotografias (A) assim como etiquetas ou tags que digam se há pessoas nelas (B). Construir um sistema de reconhecimento de fala exige dezenas de milhares de horas de áudio (A) juntamente com as transcrições (B).

Poderá acontecer uma inovação que torne possíveis níveis mais elevados de inteligência, mas ainda não existe um caminho claro que conduza a este objetivo. 

Então, o que pode fazer o sistema A→B? Eis uma regra de ouro que mostra bem o seu impacto: Se uma pessoa típica pode executar uma tarefa mental com menos de um segundo de pensamento, é algo que podemos automatizar usando a IA, agora ou num futuro próximo.

Muito trabalho valioso atualmente executado por humanos — examinar vídeos de câmaras de segurança para detetar comportamentos suspeitos, decidir se um carro está ou não prestes a atropelar um peão, encontrar e eliminar publicações online abusivas — pode ser feito em menos de um segundo. Estas tarefas estão em condições de serem automatizadas.

Contudo, muitas vezes estão inseridas num contexto ou processo empresarial mais amplo; perceber estas ligações ao resto do seu negócio também é importante.

O trabalho da Inteligência Artificial exige uma escolha cuidadosa de A e B e o fornecimento dos dados necessários para ajudar a IA a perceber a relação A→B. Escolher A e B de maneira criativa já revolucionou muitas indústrias, e poderá revolucionar muitas mais. Depois de compreender o que a IA pode e não pode fazer, o passo seguinte para os executivos é incorporá-la nas suas estratégias. Isso significa compreender onde é criado valor e o que é difícil de copiar.

A comunidade IA é notavelmente aberta e a maioria dos investigadores de topo publicam e partilham as suas ideias e até código open-source. Neste mundo de códigos abertos, os recursos escassos são:

Dados. Entre as equipas mais importantes de IA, muitas podem, provavelmente, replicar o software de outras num prazo máximo de 1–2 anos. Mas é extremamente difícil obter acesso aos dados de outra pessoa. Assim os dados, mais do que o software, são a barreira defensiva para muitas empresas.

Talento. Limitar-se a fazer o download e a aplicar software de código aberto aos seus dados, não resultará. A IA tem de ser personalizada para o contexto e dados da sua empresa. É por isso que existe hoje em dia uma guerra pelo escasso talento IA que possa fazer este trabalho.

Muito já se escreveu sobre o potencial da Inteligência Artificial para refletir, quer o melhor, quer o pior da humanidade. Por exemplo, já vimos a IA fornecer conversa e conforto aos solitários; também a vimos envolver-se em discriminação racial.

 

E, contudo, o maior dano que pode causar aos indivíduos a curto prazo é a perda de empregos, visto que a quantidade de trabalho que podemos automatizar é muito superior hoje em dia. Enquanto líderes temos de garantir que estamos a construir um mundo no qual cada indivíduo tenha uma oportunidade de prosperar. Compreender o que a IA pode fazer e como é que isso se encaixa na sua estratégia é o princípio, não o fim, desse processo.

 

Artigo de Martin Ford, originalmente publicado na Harvard Business Review e no site www.dinheirovivo.com

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