"Quando falamos de IA e seu impacto no processo de transformação digital da sociedade lembramos das várias fases de transformação da indústria desde 1870, com a mecanização dos processos industriais até os dias atuais com a introdução da computação e seus desdobramentos. A percepção das potencialidades da tecnologia hoje, não é mais do CIO, mas da empresa, do board da empresa, dos CEO's", explicou Cezar Taurion, advisor e sócio da Recrutaê, head da Cia Técnica Research, Partner, head of Digital Transformation da Kick Corporate Ventures, investidor e mentor de startups de IA, que foi o keynote speaker do IA Forum, promovido pela TI INSIDE, nesta terça-feira, 26.
Argumentou que "tudo o que discutimos agora terá um importante papel ainda nesta década e na próxima, muito semelhante ao que representou a eletricidade no século 19, embora tenha tido uma lenta disseminação, esta adaptação ã tecnologia, permitiu a descoberta dos melhores caminhos, uma melhor percepção. Da mesma forma o impacto que tem a IA nos negócios, já que todos seremos afetados – em maior ou menor grau.".
Segundo ele, nos dias atuais, a busca pelos profissionais pelas empresas passa necessariamente pela "fluência digital" que este profissional precisa ter como pré-requisito, além da sua especialização, para entender a tecnologia e sua influência nos negócios.
Taurion recorda que a primeira vez que a tecnologia de Machine Learning apareceu em 1959, não havia ainda uma ideia formal sobre sua extensão, entretanto com a explosão do uso mais recente e decorrentes interações com outras disciplinas como a IA e Deep Learning – a partir de 2010 – houve evoluções expressivas decorrentes.
"Hoje o mundo está inundado de muitos dados e houve um crescimento na capacidade computacional e de onde aplicar a IA – melhorando a funcionalidade, a experiência dos clientes e usuários, redução de custos que tornaram as empresas mais eficientes. E muitos são os exemplos positivos desses avanços", complementou.
Como exemplificou o especialista , vários setores foram muito beneficiados, como o Varejo que, hoje em dia, "não funciona" mais sem a tecnologia e vice-versa. "Outros setores como a Medicina conseguiram dar saltos incríveis seja no atendimento seja nos diagnósticos mais precisos e antecipados, melhorando a qualidade de vida da população", disse. "No campo do Direito, essa automação inteligente permitiu analisar pareceres, jurisprudências e uma infinidade de conteúdos de forma mais acelerada, auxiliando os profissionais a percorrem muito mais em menos tempo".
O mesmo conceito de alcançar resultados inéditos pode-se aplicar na criação de imagens e sons extremamente realistas, mesmo que gerados por algoritmos, usados para o bem ou não como no caso das Deep Fakes, bem como nas inúmeras aplicações da robótica, em atividades perigosas para seres humanos, tudo como resultado das expansões da tecnologia.
"Mas como tudo na tecnologia, a IA também passou por fases desde o hype, as curvas de adesão as novidades até a desilusão com resultados, para então acender as novas descobertas e finalmente ao um platô produtivo", argumentou. "Sabemos que a IA não é inteligente, mas uma tecnologia sofisticada de reconhecimento de padrões e não vai substituir o ser humano – a não ser em tarefas repetitivas ou autônomas complementares, com objetivo, na sua essência, de nos tornarmos mais produtivos", esclareceu Taurion.
Como o especialista destacou, a IA tem limitações – não enquanto solução, mas pelas probabilidades. "Os algoritmos são sofisticados, mas não resolvem sozinhos os problemas. Por isso, devemos ser ponderados ao escolher os projetos. É fundamental entender os contextos e usar a tecnologia se for interessante para os negócios, não por modismo. Deve-se ter claros objetivos de negócio e claramente tangente, ter resultados práticos ( o que é melhor, mais seguro, mais barato etc.)".
Ele reforça ainda o super simplificar – colocar dados num computador e por mágica e sair com resultados – além de nada realístico pode levar projetos aos fracassos antes de iniciarem. "Analisar os dados na sua variedade, na sua relevância, veracidade, modelos de engenharia de dados – e finalmente na produção, além de manter esse modelo dinâmico é fundamental para sua assertividade", acrescentou.
"Para o sucesso da tecnologia é essencial a criação de modelos e a maior parte faz parte da percepção dos cientistas de dados, para atender as mais distintas variáveis . Colocar equipes preparadas para isso, ter conhecimento do negócio, implementar modelos de dados integrados aos restantes dos sistemas e ter a clara certeza do que se quer, são passos definitivos neste processo", disse.
Um aspecto importante evidenciado por Taurion é a formação do profissional de IA, que se destaca pensando no que se quer fazer, mas aliado a outras muitas funções de outros profissionais como a dos engenheiros de dados, dos especialistas que conhecem o negócio, dos engenheiros de Machine Learning e dos profundos conceitos e conhecimento de matemática, que determinam quais os modelos funcionam e em que situação, e ainda os que escrevem códigos para uma diversidade de funções.
"Hoje se apresenta uma falta enorme de profissionais neste campo aqui no Brasil. Há uma deficiência na formação em matemática, que em nosso país infelizmente ainda é muito baixa em todos os graus de formação e não atende a formação dos profissionais que formam base de conhecimento em IA. Uma boa base matemática e a compreensão de quais tipos de modelos aplicar, em cada situação é parte desse perfil. A IA é o reconhecimento de padrões de experiências neste campo. Assim, base de todo os processos", destacou.
Em paralelo a formação dos profissionais especialistas em IA, Taurion destacou também o momento que passamos com a discussão da regulamentação da IA tanto no Brasil como em todo o mundo. "Do meu ponto de vista, a ética deve permear estes debates. As questões regulatórias devem observar um cuidado extremo para não considerar de forma uniforme para todos os segmentos, sob pena de se recomendar algo antiético ou errado. A regulação deve ser cuidadosa para não enfatizar regras de comportamento que distorçam o uso da tecnologia. Com certeza, as máquinas não substituem humanos, temos a ferramenta que precisa ser regulada e dosar o que pode ou não ser regulado, para que os resultados não sejam diferentes dos desejados", concluiu.
