Desmitificando a Inteligência Artificial

Há anos já se fala do potencial revolucionário da Inteligência Artificial (IA) e como esta tecnologia irá impactar a forma como vivemos e trabalhamos. É fato que o surgimento da IA, como área de pesquisa da Ciência da Computação, não é novo. Mas os últimos anos presenciaram o avanço significativo nos resultados alcançados pelos trabalhos das décadas anteriores. As razões pelas quais vemos a IA aparecer em muitas outras áreas de aplicação, deve-se em grande parte ao crescente potencial de geração e armazenamento de dados e o poder de processamento daqueles.
Atualmente é possível treinar uma rede neural bastante complexa a partir de milhões de imagens para reconhecer objetos, animais, rostos humanos ou áreas a serem investigadas na radiografia de um pulmão, por exemplo. Também é possível implantar modelos de deep learning para automatizar tarefas repetitivas e facilitar decisões em aplicativos de negócios, como detectar e prever a maturidade de produtos ou encaminhar opções alinhadas com um perfil de consumo, como se vê em serviços de streaming de vídeo por exemplo.
As expectativas criadas são ainda mais promissoras pela capacidade exponencial de entrega de resultados a partir de modelos computacionais que fazem uso da IA a custos muito baixos. A equação formada pelo aumento na velocidade de entrega de resultados adicionada à redução de custos parece ser a combinação essencial para convencer os mais diversos setores a investirem em projetos e soluções baseadas em IA até mesmo sem saber o que esperar como resultado.
O uso de IA é útil na operação de tarefas que possam ser bem definidas e delimitadas e que, portanto, geralmente são repetitivas e exigem pouca criatividade ou flexibilidade de quem as executa. Tais atividades historicamente têm sido executadas por seres humanos, mesmo que com o auxílio de equipamentos especializados ou computadores. Além de contribuir no aumento da produtividade e na redução dos custos a médio prazo, a IA tem se mostrado como uma opção valiosa para lidar com aspectos humanos que limitam a performance de tais atividades. Por exemplo, em uma linha de produção em que pessoas são responsáveis por checar a qualidade de uma peça recém-produzida. Além de repetitivo, este tipo de atividade requer dos profissionais que a executam um grande esforço contínuo de atenção, que com o tempo vai se deteriorando pelo cansaço natural que qualquer ser humano sofre em atividades como esta. Não muito diferente deste cenário, é aquele em que profissionais médicos estão envolvidos na avaliação de exames de imagens para realizar um diagnóstico de vários pacientes. São vários exames avaliados diariamente por um mesmo profissional que sente cansaço, além de outros aspectos individuais que podem impactar sua performance.
A seguir iremos abordar algumas aplicações de AI em negócios.
Bots conversacionais
A utilização de IA como suporte a ferramentas de atendimento ao público tem registrado uma demanda crescente. Chatbots ou voicebots, como são conhecidos, têm demonstrado uma saída muito valiosa para a realização de procedimentos rotineiros como em Serviços de Atendimento ao Consumidor, canal de vendas e telemedicina, por exemplo. A análise contextual e semântica de palavras-chave, a observação e análise dos comportamentos pela IA possibilitam a segmentação de perfis, gerando mais assertividade na comunicação e resultados bem maiores de conversão, seja por meio da interação por chatbots ou voicebots. Pelo fato da IA não fazer perguntas do tipo “por que”, é muito comum ver aplicações dos bots conversacionais em um fluxo de diálogos fechado como em um FAQ interacional, em que se tem um conjunto de perguntas esperadas e uma quantidade limitada de respostas possíveis.
Visão computacional
Uma outra área que tem evoluído bastante recentemente com o suporte dado pela IA é conhecida como visão computacional. De forma simples, esta área se propõe a simular a visão humana, mas com os benefícios que um computador pode oferecer. As aplicações comumente encontradas no mercado estão relacionadas à inspeção automática de produtos em linhas de produção através de checagem por imagens capturadas por câmeras, auxílio na identificação de objetos, controle de processos, detecção ou contagem de objetos ou pessoas, análise de imagens médicas, navegação por robô ou autônoma, indexação de bancos de dados e sequências de imagens e, por fim, o polêmico uso para reconhecimento facial de pessoas. Um desafio nesta área consiste em extrair informações relevantes de sistemas legados e utilizá-los na combinação de modelos computacionais atualmente aplicados nesses cenários, criando padrões de comportamento para aprendizado preditivo. Ou seja, o objetivo é aprimorar esses modelos repetida e continuamente a cada erro ou falha detectada.
Há impactos negativos na adoção de IA?
Junto às discussões das repercussões positivas do uso de IA, também surgem polêmicas a respeito dos impactos negativos gerados pela adoção de soluções tecnológicas baseadas em IA. Dentre os pontos mais sensíveis presentes nestas discussões estão o impacto gerado na redução de empregos e aspectos ligados à privacidade da informação usada por soluções que utilizam IA. Sobre o impacto nos empregos, o principal aspecto positivo defendido por aqueles que trabalham com IA é que a tecnologia irá certamente mudar o tipo de emprego que será demandado. O que não implica dizer uma redução no número de postos de trabalho. De toda forma, a mudança na demanda do perfil dos profissionais vai necessitar ser acompanhada por uma mudança na formação e qualificação da força de trabalho que poderá atender às necessidades próprias para o desenvolvimento de soluções baseadas em IA.
Por último, visto que IA requer a existência de uma quantidade muito grande de dados para poder gerar resultados relevantes, a discussão sobre o uso destes dados e possíveis avanços na privacidade dos indivíduos por trás de tais dados se faz necessária. O próprio conceito de privacidade e quais os benefícios trazidos pela sua proteção precisam ser rediscutidos, visto que o que antes eram os riscos de perda de privacidade podem nem mais fazer sentido nos tempos atuais. Na discussão, que deve ser permanente, sempre haverá espaço para uma avaliação sobre os benefícios e prejuízos oriundos de se manter ou não a privacidade dos dados que alimentam o avanço da IA.
Por Cristiane Ogushi, atua na área de novos negócios do Sidia