Falta de especialistas capacitados e de coleta correta dos dados até agora não permitiram que a IA atinja todas as suas possibilidades
Um dos termos da moda em tecnologia é “Inteligência Artificial”, mas será que as empresas estão conseguindo colocá-la em prática? Em um mundo com massiva coleta de dados, é muito fácil expressar uma visão romântica do que a Inteligência Artificial possibilitará quando, na verdade, ainda estamos muito longe dessa idealização – tanto no Brasil, quanto no mundo.
Os dois grandes impeditivos para isso, hoje, são a falta de profissionais especializados e de dados coletados da maneira correta. Para que a Inteligência Artificial consiga atingir seu pleno potencial, as soluções devem ser centradas no ser humano, potencializando as qualidades humanas em simbiose com as aportadas pela inteligência gerada a partir de dados. Seremos humanos aumentados.
Antes, vale destacar que as empresas estão extrapolando o conceito de Inteligência Artificial para o de Inteligência Aumentada, termo criado para designar modelos que utilizam o melhor da máquina e da capacidade humana para incrementar performance cognitiva. Isso inclui aprendizagem, tomada de decisões e geração de novas experiências. Nessas operações, o sistema automatizado sabe quando deve requisitar a ação humana (ao detectar ambiguidades, por exemplo).
A dificuldade de avançar com essa tecnologia tem sido, por um lado, o fator humano, que não está preparado para colaborar no nível que os sistemas exigem. Por outro lado, ainda são utilizados sistemas que não preveem fluxos de trabalho e, portanto, não tornam a cooperação entre homem e máquina fluida e transparente.
É importante dizer que o curso natural da IA é uma jornada de camadas de abstração que são sobrepostas umas às outras, de maneira customizada, ao infinito e além. Isso quer dizer que, uma vez que a tecnologia esteja rodando dentro do cliente, ela vai gerar uma série de conclusões que permitirão que os profissionais adicionem outra camada de comandos, direcionando ainda mais o algoritmo. Faltam hoje no mercado profissionais que não apenas executem funções, mas saibam também construir essas camadas, que possam construir suas próprias soluções de Inteligência Aumentada.
Um levantamento realizado pela Fortune Business Insights, empresa global de consultoria, aponta que o mercado de Inteligência Artificial deve alcançar US$266.92 bilhões de dólares até 2027. Conforme o estudo, o tamanho desse mercado foi avaliado em US$27.23 bilhões em 2019 e deve estimar um crescimento anual de 34% nesse período. O problema é que a existência da tecnologia em si, apenas, não é suficiente. É preciso que as empresas a adotem e que os profissionais estejam preparados para ser agentes dessa inovação, para adaptarem-se com agilidade, nutrindo-se de aprendizado contínuo ao longo de suas carreiras profissionais, o conceito de lifelong learning.
Outro entrave para o avanço da indústria no uso de Inteligência Artificial é a falta de estrutura durante a anotação dos dados. Ao adotar soluções de IA, muitas empresas que acreditam ter um histórico volumoso de dados com os quais trabalhar, descobrem que sua estrutura é incompatível com o sistema. Isso significa que as companhias precisarão, muitas vezes, começar do zero a anotação de dados, e terão que esperar até conseguir um volume significativo de dados anotados. Perceba: um padrão de comportamento constatado a partir de 5 anos de coleta de dados é muito superior a um padrão gerado em 3 meses de análise.
Para tomadas de decisão baseadas em dados e automações, é essencial que o tripé tecnologia-processos-pessoas esteja em sintonia. Os dados têm que ser tratados como elemento central, um ativo do qual extrair valor. Primeiramente, os dados devem estar disponíveis com qualidade, quantidade e temporalidade adequadas. Só então será possível processá-los para tomar decisões e executar ações, aplicando sobre eles tecnologias emergentes como IA. É muito comum hoje que projetos de Inteligência Artificial acabem se tornando, no pior dos casos, projetos de disponibilidade e qualidade de dados e, no melhor cenário, projetos de anotação humana dos dados.
Visto que a tecnologia avança o tempo todo e de maneira imprevisível, os líderes de inovação precisam desafiar os processos vigentes, inspirando evoluções que transformem a forma de operar à luz das tecnologias emergentes disponíveis. Eles devem ter know-how suficiente da tecnologia e das especificidades do ramo em que atua para criar processos e novas regras. Só assim as empresas poderão inovar e se manter relevantes na Revolução Digital que vivemos hoje, que provoca na sociedade uma mudança disruptiva, rápida, estrutural e desconhecida.
*Augusto Borella é vice-presidente de produtos para Oil&Gas na Intelie
