Tendência é que a próxima geração de sistemas crie canais de conhecimento por conta própria
Você já ouviu falar sobre Ke Jie? Ele foi considerado o melhor
jogador humano do antigo jogo de tabuleiro chinês Go. Recentemente,
porém, foi derrotado por um jogador virtual conhecido como AlphaGo,
desenvolvido pelo grupo de pesquisa DeepMind AI da Alphabet.
Enquanto
isso, em outro canto do mundo, mais precisamente na Suíça,
pesquisadores da Penn State University e da Écola Polytechinique
Fédérale de Lausanne, usavam conceitos de reconhecimento facial para
treinar um computador, a fim de que ele reconhecesse doenças de plantas.
O objetivo final, era dar a qualquer pessoa com um smartphone em mãos
as mesmas habilidades que um especialista. Fantástico, não?
O potencial de aplicações de Inteligência Artificial
como essas é vasto; e as pessoas já começaram a se familiarizar com
apps transacionais em seu dia a dia, seja uma interação com a Siri para
buscar um restaurante, ou no momento em que paramos para perguntar para
Alexa ou Google Home quanto tempo levaremos para chegar ao aeroporto.
No
mundo B2B, esses apps também se proliferam rapidamente: um exemplo são
os chatbots que servem de gateways em sistemas corporativos, como ERP ou
Human Capital Management (HCM), e utilizam IA para automatizar tarefas
por meio de funções de voz ou chats. Eles podem atuar em funções simples
como pedir a um sistema do HCM para inserir uma solicitação de férias;
ou tarefas mais avançadas, como entender o histórico de compras do
cliente nos últimos 30 dias.
Você pode argumentar, com razão, que
os exemplos acima não são inteligência artificial de verdade, mas sim
uma forma trivial de aprendizado de máquina. Mas o que você não pode
discordar, é que essa é apenas a ponta de um grande iceberg.
Pensando e não apenas aprendendo
As
tecnologias de Inteligência Artificial que usamos hoje são, na verdade,
bastante limitadas. A tendência é que a próxima geração de sistemas
crie canais de conhecimento por conta própria. É o que chamamos de
inteligência artificial cognitiva, onde os sistemas são capazes de agir
com base em aprendizado e raciocínio, fazendo deduções e ampliando seus
conhecimentos para que possam fornecer informações, detectar e evitar
possíveis problemas, identificar padrões de dados e muito mais.
Com
a IA cognitiva, o sistema de gestão de uma empresa que gerencia grandes
frotas, pode prever problemas, solicitar peças, agendar a manutenção e
executar testes de qualidade para garantir que o equipamento esteja no
padrão. No âmbito da saúde, por sua vez, é possível utilizar apps de
radiologia baseados em nuvem para reconhecer e identificar resultados
normais, permitindo aos radiologistas se concentrarem nos diagnósticos
que mostrem potenciais anormalidades. Já na área industrial, um
fabricante de produtos químicos pode utilizar a IA cognitiva para
monitorar as emissões de CO2.
Áreas a observar
Todo
mundo que aposta em inteligência artificial quer saber onde estão as
maiores oportunidades. Embora as previsões nesse estágio ainda sejam um
pouco tênues, existem algumas áreas que a maioria dos especialistas
concorda que possuam um potencial significativo.
Big Data + IA + visualização de dados e controle de voz
– O mundo dos negócios está repleto de dados, mas a IA tem o potencial
de levar o uso de big data para a estratosfera. Combinando capacidade de
processamento com capacidades de aprendizagem cognitiva, a IA poderá
identificar rapidamente padrões em dados que seriam difíceis ou
impossíveis para os humanos verem de forma independente. E quando os
humanos puderem acessar essas informações via controle de voz ou com
fácil entendimento e manipulação de visualizações de dados, seu valor
cresce exponencialmente.
Asset Management – Essa é
uma área em que a IoT já tem um impacto positivo significativo. As
informações dos sensores que monitoram tudo, permite que as empresas
evitem problemas e aumentem o retorno de seus investimentos. Outras
fontes de dados – como relatórios de drones sendo usados para inspeções –
estão tornando a informação ainda mais acessível e reduzindo a
necessidade de intervenção humana. Acrescente IA cognitiva a essa
mistura e você terá o potencial de eliminar em grande parte os seres
humanos de um processo que antes era demorado e altamente manual.
Imagine um mundo com equipamentos que são virtualmente
“automantenedores”.
Produtividade – Aqui IA pode ter maior impacto. O
conceito é: quando as máquinas podem ser usadas para automatizar
tarefas rotineiras, os humanos podem dedicar mais tempo ao trabalho que
importa.
(*) Carmela Borst é diretora Sênior de Marketing para América Latina
