Gartner identifica cinco mitos sobre o uso de Inteligência Artificial nas empresas

Os líderes de TI e de negócios geralmente ficam confusos sobre o que a Inteligência Artificial (IA) pode fazer por suas organizações e são frequentemente desafiados por falsas ideias sobre como aplicar os conceitos dessa tecnologia em suas organizações. O Gartner Inc., líder mundial em pesquisa e aconselhamento para empresas, avalia que os gestores de TI e negócios que desenvolvem projetos de inteligência artificial devem separar a realidade dos mitos para elaborar suas estratégias de inovação para o futuro.

“Com a tecnologia de IA ​​entrando nas companhias, é crucial que os líderes de negócios e de TI compreendam completamente como as soluções inteligentes podem criar valor para seus negócios e onde estão suas limitações”, diz Alexander Linden, vice-presidente de pesquisa do Gartner. “As tecnologias de Inteligência Artificial só podem gerar valor se fizerem parte da estratégia da organização e forem usadas da maneira correta”.

Para evitar concepções erradas, o Gartner anuncia cinco mitos sobre o uso da Inteligência Artificial:
Mito 1: A Inteligência Artificial funciona da mesma maneira que o cérebro humano – A Inteligência Artificial é uma disciplina de engenharia da computação. Em seu estado atual, consiste em ferramentas de software destinadas a resolver problemas. Embora algumas formas de IA sejam altamente capacitadas e habilidosas, seria impossível pensar que as aplicações inteligentes atuais são semelhantes ou equivalentes à inteligência humana.

“Algumas formas de aprendizado de máquina (ML – de Machine Learning, em inglês), que é uma categoria de inteligência artificial, podem ter sido inspiradas pelo cérebro humano, mas não são equivalentes”, afirma Linden. “A tecnologia de reconhecimento de imagem, por exemplo, é mais precisa do que a maioria dos humanos, mas não é útil quando se trata de resolver um problema de matemática. A regra com a Inteligência Artificial hoje é que ela resolve uma tarefa extremamente bem, mas, se as condições da tarefa mudarem um pouco, essa tecnologia falhará”.

 Mito 2: Máquinas inteligentes aprendem por conta própria – A intervenção humana é necessária para desenvolver uma máquina ou um sistema baseado em Inteligência Artificial. O envolvimento pode vir de experientes cientistas de dados humanos, que são imprescindíveis para executar tarefas como definir e enquadrar quais são as questões a serem executadas, preparar os dados, determinar conjuntos de informações apropriados para a análise, remover possíveis erros (ver mito 3) e – o mais importante – para atualizar continuamente o software, permitindo a integração de novos conhecimentos e de aprendizagem para o próximo ciclo de inovação presente nas máquinas.

 Mito 3: Inteligência Artificial pode ser livre de preconceito – Toda tecnologia de Inteligência Artificial é baseada em dados, regras e outros tipos de informações fornecidas por especialistas humanos. Semelhante aos humanos, as aplicações inteligentes também são intrinsecamente enviesadas por uma forma ou outra de análise. “Hoje, não há como banir completamente o preconceito, no entanto, temos que tentar reduzi-lo ao mínimo”, diz Linden. “Além de soluções tecnológicas, como diversos conjuntos de dados, também é crucial garantir a diversidade nas equipes que trabalham com a Inteligência Artificial e fazer com que os membros da equipe revisem o trabalho uns dos outros. Esse processo simples pode reduzir significativamente o viés de seleção e confirmação”.

 Mito 4: A Inteligência Artificial só substituirá trabalhos repetitivos e que não exigem graus avançados – A Inteligência Artificial permite que as empresas tomem decisões mais precisas por meio de previsões, classificações e agrupamentos da análise de dados. Essas habilidades das soluções baseadas em IA permitiram que as empresas reduzissem as demandas acerca das tarefas mais comuns, mas, por outro lado, também aumentaram a complexidade das tarefas remanescentes. Um exemplo é o uso de Inteligência Artificial na avaliação de imagens na área da saúde. Uma radiografia de tórax baseada em IA pode detectar doenças mais rapidamente que radiologistas. No setor financeiro e de seguros, robôs estão sendo usados ​​para o gerenciamento de rendas ou detecção de fraudes. Essas capacidades não eliminam o envolvimento humano nessas tarefas, mas permitem que os humanos lidem apenas com os casos incomuns ou mais específicos. Com o avanço da Inteligência Artificial ​​no local de trabalho, os líderes de negócios e de TI devem ajustar os perfis de trabalho e o planejamento das habilidades de suas equipes, além de oferecer opções de certificações e reciclagem de conhecimento para os profissionais já presentes na companhia.

 Mito 5: Nem todas as empresas precisam de uma estratégia de Inteligência Artificial – Todas as organizações devem considerar o impacto potencial das soluções de Inteligência Artificial ​​em suas estratégias e investigar como essa tecnologia pode ser aplicada às demandas de suas operações. Evitar a exploração da Inteligência Artificial é o mesmo que abandonar a próxima fase da automação, o que, em última análise, poderia colocar as companhias em desvantagem competitiva.

“Mesmo que a estratégia atual de uma empresa não utilize a Inteligência Artificial, é importante que os líderes de negócios dessa companhia avaliem esse tema para tomar uma decisão consciente, baseada em muita pesquisa e avaliação do cenário. E como em relação a qualquer outra estratégia, é sempre recomendável que as companhias revisitem periodicamente seus planos, alterando suas diretrizes e rumos de acordo com as necessidades da organização. As ferramentas de Inteligência Artificial podem ser necessárias mais cedo do que o esperado”, afirma Linden.

Conferência Gartner Data & Analytics 2019
Os analistas do Gartner fornecerão análises adicionais sobre as tendências de dados durante a Conferência Gartner Data & Analytics 2019, que ocorrerá de 29 a 30 de maio em São Paulo.

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