Como sua empresa pode surfar na onda da Inteligência Artificial

Inteligência Artificial (IA) é a tecnologia do momento, todo mundo fala dela desde que foram divulgadas as façanhas do ChatGPT, da empresa OpenAI, isso em sua versão 3. Recentemente foi lançada a versão 4 e na semana passada, a Microsoft anunciou que todos os seus softwares de produtividade virão com a IA Copilot, da GitHub, empresa que ela adquiriu. Guilherme Assis Brasil, diretor de Tecnologia da Softplan, explica nesta entrevista os impactos dessa revolução em IA nas empresas e como tirar proveito dela.

Recentemente, foi anunciado o ChatGPT 4. Essa evolução da IA não está sendo muito rápida?

A OpenAI anunciou essa nova versão do ChatGPT, eles estão se esforçando para construir uma IA para visão computacional, juntando texto e vídeo. Do ponto de vista de texto, eles mesmos disseram que a melhorias são sutis, não são profundas, mas chegaram a fazer demonstrações bastante interessantes de interpretação de imagens, que é o processo da visão computacional. Geralmente, tudo que entra na moda, se tem essa impressão de que está andando rápido demais. A Microsoft está atacando nas duas frentes, tanto no Copilot, desde que adquiriu o GitHub, quanto no ChatGPT, que ela está integrando ao Bing. Eu entendo que a parte de ganhar produtividade, tanto para produção de texto ou escrever código, é um negócio que já é certo. O Copilot vem andando bem há algum tempo e o ChatGPT, de alguma maneira, é quase um Copilot até para pessoas mais leigas – você pede ele para gerar um código e ele faz, é bem impressionante. Eles estão indo rápido para trazer o público para essa onda, assim como todos os envolvidos em IA, mas ao mesmo tempo as aplicações no mundo de produção têm sido bem mais comedidas. O Gartner traz isso, dizendo que estamos na fase de pico, mostrando um cenário acima da realidade, sendo que daqui a pouco tudo volta para a normalidade.

Como o ChatGPT poderia ser usado de imediato em aplicações corporativas?

O ChatGPT pode ser usado para qualquer coisa que necessite de tratamento baseado em Linguagem Natural. Das aplicações mais simples, é possível, por exemplo, melhorar o sistema de atendimento – esta talvez seja a aplicação clássica. Quem nunca se deparou com um robô de atendimento e ficou nervoso com aquele processo de interação muito mecânico? Essa é uma boa aplicação, tem um potencial gigante para melhorar o processo de atendimento ao usuário final. Se você treinar um modelo com dados da sua empresa de produtos, serviços etc., o ChatGPT é muito eficiente para isso.

Quais outras aplicações?

Se formos para uma parte mais técnica, tem havido resultados muito surpreendentes em aplicações para apoio, para encontrar problemas. Você pergunta ao ChatGPT: a consulta ao banco de dados não está eficiente, você pode me dar uma sugestão para deixar mais eficiente? O resultado tem sido surpreendente, a forma como ele consegue entregar soluções técnicas em uma velocidade muito rápida. Outra aplicação é o atendimento ao público interno da corporação. As empresas produzem muitas informações e muitas vezes é difícil encontrá-las, são diversas áreas, é um desafio enorme. O ChatGPT tem um potencial muito grande para essa aplicação. Fazer uma conversação fluída e com contexto ao longo da conversa será a grande aplicação, mudando totalmente a interface homem-máquina, com textos fluídos e áudio. Não será mais preciso decorar uma sequência para cadastrar uma informação. O usuário somente irá pedir para cadastrar uma coisa em determinado lugar.

Quais os passos para uma empresa implementar o ChatGPT?

Para implementar a IA são basicamente dois caminhos: para uma empresa de tecnologia, com profissionais capacitados, terá basicamente o envolvimento de desenvolvedores. Será preciso fazer o desenho inicial, entrar em contato com a OpenAI, validar as APIs, definir o modelo de treinamento e depois integrar às ferramentas de atendimento. Para uma empresa que não é da área de tecnologia, fatalmente ela recorrerá a um integrador, ela precisa primeiramente contratar uma empresa para fazer a modelagem – é um erro querer colocar IA somente para ter. É preciso ter uma razão para adotar a IA, definir qual problema ela irá resolver. Após isso, se define o modelo de conversação, integra nas ferramentas ou produz uma ferramenta que será o front-end do ChatGPT e coloca em produção.

Haverá IA de prateleira ou sempre será necessário o desenvolvimento personalizado do sistema?

É bem complicado ter modelo de IA de caxinha, por conta da necessidade de treinamento. Os modelos de IA de caxinha seriam mais generalistas. Para o usuário final pode ser que a gente veja produtos de caxinha. Para uma empresa, ela tem de passar por etapas de treinamento com seus próprios dados e integração do algoritmo. Essa talvez seja uma barreira da IA, que ela tem essa necessidade de usar computação estatística para fazer isso.

A IA vai tirar o emprego das pessoas?

Se olharmos pelo ponto de vista histórico, todo movimento que trouxe algo muito novo, disruptivo, o primeiro medo que gera no mercado de trabalho é o desemprego. Mas eu vejo mais pelo processo de transformação, as pessoas que serão substituídas pela automação vão fazer outras coisas. Com certeza haverá impacto em várias áreas do mercado de trabalho, mas também vai gerar oportunidades para muito profissionais para poderem lidar com isso. Fora que vai aumentar absurdamente a produtividade. Veja um desenvolvedor trabalhando com o Copilot, IA para acelerar a produção de textos etc.

Hoje se fala muito da dupla RPA+IA, qual a razão disso?

Vejo o RPA como uma etapa para se chegar a coisas mais avançadas orientadas por Inteligência Artificial. O RPA e a IA tem um grande poder de convivência. Ao aplicar o RPA se tem algo muito específico que se quer fazer. A IA pode disparar vários processos de RPA quando estimuladas externamente. Vejo as duas tecnologias trabalhando muito juntas. É bom a empresa passar primeiramente pelo RPA para quando adotar IA já tenha um pouco essa habilidade de tratar processos que são executados somente pela máquina.

Outra dupla muito falada é IA e Machine Learning (ML).

A IA é um guarda-chuva para uma série de tecnologias, o Machine Learning é uma delas, é o processo de fazer o treinamento dos algoritmos que vão fazer parte de uma IA. A IA procura simular o pensamento humano, isso inclui a fala de forma natural, a chamada Linguagem Natural, que é uma disciplina de IA. Transformar texto em fala ou fala em texto também são disciplinas de IA. Se faz isso treinando algoritmos com ML. Para isso, o ChatGPT usa uma rede neural, tem vários núcleos especializados em diferentes áreas do conhecimento que juntos, em uma rede neural, produz um conhecimento. Assim, ML não mais é do que uma tecnologia debaixo desse grande guarda-chuva da IA.

Como a IA tem impactado a Softplan?

A Softplan produz software para melhoria de produtividade em diversas áreas. Temos várias iniciativas de produtos que experimentam até outras tecnologias de IA, além do ChatGPT. Temos um produto chamado Sienge Go que tem dentro dele esse tipo de interação por Linguagem Natural. Tecnologias novas como ChatGPT nos dão um horizonte de acelerar isso. Também temos duas plataformas que já são por si muito carregados de dados, que são difíceis de interpretar. Assim, temos algumas iniciativas que estão ligadas a implementar esses processos de IA em nossas plataformas que possuem grandes volumes de dados. Temos muitos sistemas na indústria da construção, como o Sienge e Sienge Go, que o uso de IA dá insights muito mais poderosos para os clientes. Na área da Justiça, os nossos sistemas podem dar apoio a juízes e a processos com textos grandes e complexos. A natureza dos softwares da Softplan de apoio a gestão tem um ganho inacreditável por usar essas tecnologia de IA.

Serviço
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