Essa discussão sobre Inteligência Artificial (IA) e Aumento de Inteligência (AI) existe desde a década de 50 do século passado. Em inglês, Artificial Intelligence (AI) e Intelligence Augmentation (IA). O retorno desta discussão é porque atualmente a tecnologia tornou realidade uma série de previsões do passado. O sucesso de Watson e dos BOTs (que substituirão os aplicativos móveis) despertam entusiasmo nos empreendedores e preocupação nas pessoas que ainda não conseguiram absorver as transformações que vivemos. O fato é que a Inteligência Artificial tão cedo não substituirá o pensamento criativo humano. Quem for criativo e ligado em novas tecnologias não precisa se preocupar em perder o emprego, muito pelo contrário, deve se preparar para voos mais altos. Agora, para aqueles que fazem trabalho repetitivo, por mais que achem que usam inteligência para isso, estes farão parte do contingente de 7 milhões de trabalhadores que perderão o emprego até 2020. (mais…)
Autor: Eduardo Fagundes
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Sistemas de IA devem “pensar” como a sua organização, para o bem ou para o mal
Nas empresas, um sistema de Inteligência Artificial (IA) analisa e sugere decisões a partir de regras e ações que a cultura da organização entende como corretas, tanto para o bem como para o mal. Podemos aplicar regras seguindo a legislação e as boas práticas de negócios ou aplicar regras para o sistema trapacear. O aprendizado de um sistema de IA não toma decisões, imediatamente, depois do software instalado. É necessário um longo período de preparação para selecionar dados, definir e testar regras, simular e monitorar seus resultados. Quanto mais tempo e especialistas de negócios estiverem envolvidos no projeto, maior será a eficiência do sistema de IA. Dinheiro ajuda muito, porém não elimina determinadas etapas no desenvolvimento de um sistema robusto de IA.
A Ford Motor Co. anunciou um investimento de US$1 bilhão na Argo AI, uma startup de veículos autônomos, liderada por Bryan Salesky e Peter Rander, antigos líderes da Uber e Alphabet. A ideia é desenvolver o sistema de inteligência artificial até 2021 para carros autônomos da Ford e outras empresas interessadas em OEM. O plano da Ford é semelhante ao da Toyota que também investiu US$1 bilhão em um projeto de cinco anos na criação de sua própria divisão de robótica e inteligência artificial.
Se comparamos a Ford e a divisão de veículos autônomos da Alphabet, podemos imaginar que a Ford leva grande vantagem, uma vez que desenvolve e constrói carros a mais de 100 anos. Entretanto, a Alphabet está a mais tempo ensinando seu sistema de IA para carros autônomos que a Ford nos Estados Unidos. Ou seja, a Alphabet tem mais conteúdo e regras (já testadas) que a Ford para garantir confiabilidade e segurança aos passageiros americanos.
Por outro lado, os carros da Alphabet nunca circularam pelas ruas e estradas brasileiras. Se vierem, terão que aprender. Neste caso, a Ford leva vantagem, pois tem um grupo de desenvolvimento de produto em Camaçari (BA) que conhece muito bem nossas ruas e estradas e poderá ensinar mais rapidamente o sistema de IA dos carros.
Outro ponto, ainda falando sobre carros autônomos, é a infraestrutura das cidades e rodovias para oferecer dados abertos para melhorar as tomadas de decisões dos sistemas de IA. Deve acontecer que a Califórnia (EUA) implemente um sistema de informações que ofereça dados para os veículos autônomos serem mais seguros. No Brasil, esse sistema não é disponível ou é implantado outro sistema com diferentes informações e formato de dados (nós somos bons em inventar novos padrões). Neste caso, teremos a mensagem “essa função não está disponível no seu país”. Hoje já enfrentamos o desafio de diferentes tomadas elétricas para carregar as baterias dos carros elétricos que circulam no Brasil.
Imagem as oficinas multimarcas que terão que implantar diferentes sistemas de diagnósticos para os sistemas de IA: um para a Alphabet, outro para a Ford, mais um para a Toyota e outro para a Apple.
Um outro caso de localização importante é na área jurídica. Os sistemas de IA podem ler, literalmente, todos os processos disponíveis na Internet e, a partir de regras definidas por advogados experientes, podem prever decisões de juízes e estabelecer estratégias para processos jurídicos, para o bem ou para o mal. O que distinguirá os escritórios de advocacia no futuro será a capacidade de análise preditiva e prescritiva (definição da melhora estratégia) para os casos. Isso poderá ser medido pelos índices de causas ganhas com o auxílio do sistema de IA.
Obviamente, que o crime organizado também poderá se beneficiar dos sistemas de IA. Com dinheiro para investir em grandes sistemas de AI e contratar pessoas orientadas para o crime, poderão desenvolver modelos criminosos sofisticados. Aqui o contra-ataque das forças legais será o uso de sistemas de IA para detectar e desenvolver estratégias para neutralizar os criminosos.
Agora pense no desafio da sua empresa. As startups já têm o Big Data, Analytics e Inteligência Artificial (Deep Learning) como estrutura básica de negócio. Elas estão ensinando os sistemas de IA com as regras dos novos negócios e extraindo dados sobre consumidores das redes sociais. Em pouco tempo, essas startups terão inteligência de negócios muito maior que as empresas tradicionais, tornando a competição desigual. Se alguém sair da empresa, as regras ficam no sistema de IA. As tomadas de decisão serão melhores, apoiadas pelo sistema de IA e não por caríssimas consultorias.
Resumindo, não dá para as empresas tradicionais esperarem para implantar sistemas de inteligência artificial, pois terão enormes dificuldades para competir no futuro. Imaginar que isso é coisa de “sistemas” e que pode ser comprado e implantado como um ERP é um equívoco muito grande. Sistemas de IA devem, literalmente, “pensar” como a empresa, para o bem ou para o mal.
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A crise econômica está em grupos de velhas ideias
Em 2016, 4.834 empresas brasileiras exportaram pela primeira vez, quase a metade do estado de São Paulo. Isto mostra a competência de alguns empresários para enfrentarem a crise econômica no país. Algumas competências exigidas para novos negócios, como cientistas de dados, são escassas no pais, e isso que muitas empresas tradicionais ainda não viram necessidade disso. Muitos produtos e serviços tradicionais já foram destruídos por novos conceitos, como aluguel de vídeo e compra de CDs pelo Netflix e Spotify. É bem verdade que a renda das pessoas está caindo, porém elas continuam suprindo seus desejos e necessidades de consumo com novos produtos. Empresas que insistem em comercializar produtos tradicionais estão em dificuldades devido a queda da renda dos consumidores. Empresas com novos conceitos estão bombando, algumas atingindo metas na metade do ano. Isto nos leva a pensar que a crise econômica está nas empresas que ainda não entenderam a transformação do mercado e em grupos de pessoas que insistem em não mudar seus hábitos de consumo. (mais…)
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Uma estratégia para implantar IA e Machine Learning nas empresas
As tecnologias de inteligência artificial (IA) e ferramentas avançadas de Machine Learning (ML) estão no topo da lista de tendências tecnológicas do Gartner para 2017. Muito se comenta sobre essas tecnologias e seus impactos nos negócios e na sociedade. Alguns até invocam o temos da substituição do homem pelas máquinas. Os conceitos não são novos. O que temos hoje é alta capacidade de processamento e armazenamento com novas tecnologias em ambientes escaláveis de Cloud Computing. Entretanto, seguindo os modelos atuais de tomada de decisão é difícil aprovar um projeto de IA e ML, pois os resultados financeiros são incertos. A solução é elaborar um protótipo de aplicação em parceria com uma Universidade. (mais…)