Colaboração com seres humanos é essencial quando se trata de implementar aprendizado de máquina, aponta especialista
Empresas de todos os tipos estão adotando inteligência artificial (AI, na sigla em inglês) e sistemas de aprendizado de máquina em um ritmo acelerado. A consultoria IDC projeta que os embarques de software de AI crescerão 50% ao ano e atingirão US$ 57,6 bilhões em 2021 – acima dos US$ 12 bilhões em 2017. De fato, a AI está sendo aplicada a uma série de tarefas, como para identificar sinais de problemas nas linhas de energia e ajudando a rota de motoristas usando dados de localização de smartphones.
As empresas, contudo, estão aprendendo da maneira mais difícil a desenvolver e implantar sistemas de AI e de aprendizado de máquina. Afinal, não se trata de uma implementação de programa de software padrão. O alerta é de Bhaskar Ghosh, executivo-chefe da Accenture Technology Services, na revista MIT Management Review.
O que acontece é que o que torna esses programas tão poderosos – sua capacidade de “aprender” por conta própria – também os torna imprevisíveis e iminentemente capazes de erros que podem prejudicar os negócios. Frequentemente ouvimos histórias de AI que deram errado. Alguns sistemas foram preconceituosos, por exemplo. E situações induzidas por preconceitos podem ter sérias consequências nos negócios.
Quando o software convencional é instalado, procedimentos e regras são definidos por desenvolvedores humanos. Por outro lado, um sistema de AI desenvolve regras próprias a partir de padrões observados em dados processados no sistema. E, como algumas empresas aprenderam em situações da vida real, os sistemas de AI podem chegar a conclusões erradas.
“A lição aqui é que os sistemas de AI, apesar de todos os seus incríveis poderes, ainda precisam de intervenção humana contínua para ficar longe de problemas e fazer seu melhor trabalho. De fato, as empresas estão descobrindo que obtêm o máximo dos investimentos em AI e outras ferramentas de automação quando pensam em seres humanos e máquinas trabalhando juntas, em vez de dividir o trabalho entre humanos e máquinas e permitir que as máquinas operem de forma independente”, observa o especialista.
