“Artificial intelligence (AI) is taking an increasingly important role in our society. From cars, smartphones, airplanes, consumer applications, and even medical equipment, the impact of AI is changing the world around us. The ability of machines to demonstrate advanced cognitive skills in taking decisions, learn and perceive the environment, predict certain behavior, and process written or spoken languages, among other skills, makes this discipline of paramount importance in today’s world. Although AI is changing the world for the better in many applications, it also comes with its challenges.”

Artificial Intelligence: Emerging Trends and Applications

Marco Antonio Aceves-Fernandez

[dropcap style≠’circle’]A[/dropcap] inteligência artificial (IA) está a tornar-se benéfica em muitas actividades humanas, ao diagnosticar doenças, traduzir idiomas e fornecer atendimento ao cliente, entre muitas outras. A situação está a melhorar rapidamente, fazendo criar razoáveis receios ​de que a IA acabará por substituir os trabalhadores em toda a economia. Mas esse não é o resultado inevitável ou o mais provável, pois nunca antes as ferramentas digitais foram tão receptivas aos seres humanos e estes àquelas. Ainda que a IA altere radicalmente a forma como trabalho é realizado e quem o faz, o maior impacto da tecnologia será complementar e aumentar as capacidades humanas, não substituí-las.

É um dado certo que muitas empresas utilizam a IA para automatizar processos, mas são implantadas principalmente para substituir os trabalhadores e verão apenas lucros de produtividade a curto prazo. A última sondagem realizada nos Estados Unidos que envolveu mil e quinhentas empresas, revelou que as empresas alcançam melhorias de desempenho mais significativas, quando os seres humanos e máquinas trabalham conjuntamente. Através dessa inteligência cooperativa, os seres humanos e a IA aumentam activamente os pontos fortes e complementares uns dos outros, como a liderança, trabalho em equipa, criatividade e as habilidades sociais dos primeiros, bem como a velocidade, escalabilidade e as capacidades quantitativas dos últimos.

O que é natural para as pessoas pode ser complicado para as máquinas, e o que é simples para as máquinas (analisando gigabytes de dados), permanece praticamente impossível para os seres humanos. Os negócios requerem ambos os tipos de recursos e para aproveitar ao máximo essa colaboração, as empresas precisam de entender como os seres humanos podem efectivamente aumentar a capacidade das máquinas, como as máquinas podem aprimorar o que os seres humanos fazem de melhor, e como redesenhar os processos de negócios para apoiar a parceria. Os seres humanos precisam de desempenhar três papéis cruciais, pois devem treinar máquinas para executar determinadas tarefas; explicar os seus resultados, especialmente quando são contra intuitivos ou controversos; e sustentar o uso responsável de máquinas (evitando, por exemplo, que robôs prejudiquem os seres humanos).

Os algoritmos de aprendizagem da máquina devem ser ensinados a executar o trabalho para o qual foram projectados e nesse esforço, enormes conjuntos de dados de treino são acumulados, para ensinar aplicativos de tradução automática para lidar com expressões idiomáticas, aplicativos médicos para detectar doenças e mecanismos de recomendação para apoiar a tomada de decisões financeiras. Além disso, os sistemas de IA devem ser treinados da melhor forma para interagir com os seres humanos. Ainda que as organizações em todos os sectores estejam nos estágios iniciais de preenchimento das funções de instrutor, as principais empresas de tecnologia e grupos de pesquisa contam com equipas de formação e especialização amadurecidas. Se considerarmos a assistente de IA da Microsoft, “Cortana”, deparamos que o “bot” que é uma aplicação de “software” criado para simular acções humanas repetidas vezes de forma padrão, como faria um robô, exigia treino extensivo para desenvolver apenas a personalidade certa, confiante, carinhosa e prestativa, mas não autoritária. Incutir essas qualidades, exigiu incontáveis ​​horas de atenção de uma equipa que incluía um poeta, um romancista e um dramaturgo.

É de notar que de igual forma, eram necessários treinadores humanos para desenvolver as personalidades do aplicativo “Siri” (que é uma maneira fácil e rápida de fazer tudo), da “Apple”, e da “Alexa” da “Amazon”, para garantir que reflectissem com precisão as marcas das suas empresas. A “Siri”, por exemplo, tem apenas um toque de inconveniência, como os consumidores podem esperar da “Apple”. Os assistentes de IA estão a ser treinados para exibir características humanas ainda mais complexas e subtis, como a simpatia. O “start-up” “Koko”, um desdobramento do “MIT Media Lab”, desenvolveu uma tecnologia que pode ajudar os assistentes da IA a parecerem solidários, como por exemplo, se um utilizador está a ter um dia mau, o sistema “Koko” não responde de forma automática, como “sinto muito ouvir tal situação”, mas ao invés pode pedir mais informações e depois oferecer conselhos para ajudar a pessoa. Há que ver os problemas sob uma luz diferente e se estiver a sentir “stress”, o sistema recomendaria pensar na tensão, como uma emoção positiva que poderia ser canalizada para a acção.

À medida que as IAs chegam cada vez mais a conclusões por meio de processos que são opacos (o chamado problema da caixa-preta), exigem especialistas humanos no terreno para explicar o seu comportamento a utilizadores não especialistas. Os explicadores são particularmente importantes em indústrias baseadas em evidências, como leis e medicina, onde um profissional precisa de entender, como uma IA pesou todo o que é disponível para o uso e desenvolvimento da vida humana em uma sentença ou recomendação médica. Os explicadores, são igualmente importantes, para ajudar as seguradoras e a polícia a entenderem porque razão um automóvel, realizou acções que levaram a um acidente, ou não conseguiu evitá-lo. E os explicadores estão a tornar-se parte integrante de sectores regulados, em qualquer indústria voltada para o consumidor, onde a produção de uma máquina poderia ser desafiada como injusta, ilegal ou simplesmente errada, como por exemplo menciona o “Regulamento 2016/679 do Parlamento Europeu e do Conselho”, que é o novo “Regulamento Geral sobre a Protecção de Dados (RGPD)” da “União Europeia (UE)”, que estabelece as regras relativas ao tratamento, por uma pessoa, ou organização, de dados pessoais relativos a pessoas na UE.

O RGPD concede aos consumidores o direito de receber uma explicação para qualquer decisão baseada em algoritmos, como a oferta de tarifa em um cartão de crédito ou hipoteca. Esta é uma área onde a IA contribuirá para o aumento do emprego, dado que os especialistas estimam que as empresas terão que criar cerca de setenta e cinco mil novos empregos para administrar os requisitos do GDPR. Além de ter pessoas que podem explicar os resultados da IA, as empresas precisam de sustentadores, ou seja funcionários que trabalham continuamente para garantir que os sistemas de IA estejam a funcionar de forma adequada, segura e responsável. A IA pode impulsionar as nossas habilidades analíticas e de tomada de decisão, bem como aumentar a criatividade, como por exemplo, um conjunto de especialistas, às vezes chamados de engenheiros de segurança, quando se concentram para antecipar e tentar evitar danos causados ​​por IAs.

Os desenvolvedores de robôs industriais que trabalham ao lado das pessoas, prestaram cuidadosa atenção para garantir que reconheçam os seres humanos por perto e não os ponham em perigo. Tais especialistas, também, podem rever a análise dos explicadores quando as IAs causam danos, como quando um carro autónomo está envolvido em um acidente fatal. É de considerar que outros grupos de sustentadores garantem que os sistemas de IA mantenham as normas éticas. Se um sistema de IA para aprovação de crédito, por exemplo, for discriminatório contra pessoas em determinados grupos, esses gerentes de ética são responsáveis ​​por investigar e resolver o problema. Os responsáveis ​​pela conformidade de dados, desempenhando um papel semelhante, tentam garantir que os dados que alimentam os sistemas de IA estejam em conformidade com o GDPR e outras regulamentações de protecção ao consumidor, e um papel relacionado ao uso de dados envolve garantir que as IAs façam a gestão das informações com responsabilidade.

A “Apple”, como muitas empresas de tecnologia, usa a IA para recolher detalhes pessoais sobre os utilizadores quando se envolvem com os dispositivos e “softwares” da empresa. O objectivo é melhorar a experiência do utilizador, mas a recolha de dados irrestrita pode comprometer a privacidade, enfurecer os clientes e entrar em conflito com a lei. As empresas beneficiam da optimização da colaboração entre seres humanos e a IA. É de considerar a existência de cinco princípios que podem ajudar como reimaginar os processos de negócios; abraçar a experiência/envolvimento do funcionário; estratégia de IA activamente directa; recolher dados com responsabilidade e redesenhar o trabalho para incorporar a IA e cultivar as habilidades dos funcionários relacionados com o processo. A última pesquisa realizada nos Estados Unidos com mil e setenta e cinco empresas em doze sectores descobriu que quanto mais adoptadas por essas empresas, melhores são as iniciativas de IA, realizadas em termos de velocidade, redução de custos, receitas ou outras medidas operacionais.

As máquinas inteligentes estão a ajudar os seres humanos a expandir as suas habilidades de três formas, pois podem ampliar as nossas forças cognitivas; interagir com clientes e funcionários para nos libertar para tarefas de alto nível e incorporar habilidades humanas para alargar as nossas capacidades físicas. A inteligência artificial pode impulsionar as nossas habilidades analíticas e de tomada de decisão, fornecendo as informações certas no momento correcto, mas também podem aumentar a criatividade. Se considerarmos o “Dreamcatcher” da “Autodesk” que aumenta a imaginação de desenhadores excepcionais, deparamos que um desenhador fornece ao “Dreamcatcher” critérios sobre o produto desejado, por exemplo, uma cadeira capaz de suportar até centro e trinta quilogramas, com um assento de quarenta e cinco centímetros de altura, feita de materiais que custam menos de setenta e cinco euros, e assim por diante, e também pode fornecer informações sobre outras cadeiras que considera atraentes.

O “Dreamcatcher” produz milhares de desenhos que combinam com esses critérios, muitas vezes criando ideias que o desenhador pode não ter considerado inicialmente, e pode então orientar o “software”, dizendo quais as cadeiras que gosta, levando a uma novo círculo de projectos. Ao longo do processo interactivo, o “Dreamcatcher” realiza os diversos cálculos necessários para garantir que cada projecto proposto atenda aos critérios especificados. Tal, liberta o projectista para se concentrar na implantação de forças exclusivamente humanas, como o julgamento profissional e a sensibilidade estética. A colaboração homem-máquina, permite que as empresas interajam com funcionários e clientes de formas novas e mais eficazes. Os agentes de IA como a “Cortana”, por exemplo, podem facilitar a comunicação entre pessoas ou em nome de pessoas, como transcrever uma reunião e distribuir uma versão de voz pesquisável para aqueles que não puderam comparecer.

Tais aplicativos são inerentemente escalonáveis, pois um único “chatbot” (é um programa de computador que tenta simular um ser humano na conversação com as pessoas), por exemplo, pode fornecer serviço de rotina ao cliente para um grande número de pessoas simultaneamente, onde quer que se encontrem. O “Skandinaviska Enskilda Banken (SEB)”, um dos principais bancos suecos usa um assistente virtual chamado “Aida” para interagir com milhões de clientes. O “Aida” tem a capacidade para trabalhar com conversas em linguagem natural, com acesso a vastos repositórios de dados e pode responder a muitas perguntas feitas frequentemente, como abrir uma conta ou fazer pagamentos internacionais, bem como também pode fazer perguntas de acompanhamento aos telespectadores para resolver os seus problemas, e é capaz de analisar o tom de voz de um chamador (por exemplo, frustrado versus apreciativo) e usar essa informação para fornecer um serviço melhor posteriormente.

Se o sistema não conseguir resolver um problema, o que acontece em cerca de 30 por cento das situações, encaminha o interlocutor para um representante humano de atendimento ao cliente, e monitora essa interacção para aprender a resolver problemas semelhantes no futuro, e com o “Aida” a trabalhar com os pedidos básicos, os representantes humanos podem concentrar-se em abordar questões mais complexas, especialmente, as de interlocutores infelizes que podem precisar de apoio extraordinário. É de entender que muitas IAs, como o “Aida” e a “Cortana”, existem principalmente como entidades digitais, mas em outras aplicações, a inteligência é incorporada em um robô que dá mais-valia a um trabalhador humano. Os motores e actuadores com os seus sofisticados sensores, as máquinas habilitadas por IA, podem reconhecer pessoas e objectos e trabalhar com segurança ao lado dos seres humanos em fábricas, armazéns e laboratórios.

Os robôs na fabricação, por exemplo, estão a evoluir de máquinas industriais potencialmente perigosas e “tolas” para “cobots” inteligentes e sensíveis ao contexto. Um braço “cobot” pode, por exemplo, trabalhar com acções repetitivas que exigem tarefas pesadas, enquanto uma pessoa realiza funções complementares que exigem destreza e julgamento humano, como a montagem de um motor da engrenagem. A “Hyundai” está a ampliar o conceito de “cobot” com exoesqueletos. Esses dispositivos robóticos vestíveis, que se adaptam ao utilizador e à localização em tempo real, permitirão que os trabalhadores industriais executem os seus trabalhos com resistência e força sobre-humanas. A fim de obter o máximo de valor da IA, as operações precisam ser redesenhadas e para o fazer, as empresas devem primeiro descobrir e descrever uma área operacional que possa ser melhorada. Pode ser um processo interno desajeitado (como a lentidão dos RHs para preencher vagas de pessoal), ou pode ser um problema anteriormente intratável que pode ser resolvido usando IA (como identificar rapidamente reacções adversas a medicamentos em multidões de pacientes). Além disso, uma série de novas técnicas analíticas avançadas e de IA, podem ajudar a detectar problemas anteriormente invisíveis passíveis de soluções de IA. As empresas, de seguida, devem desenvolver uma solução por meio da co-criação, fazendo que as partes interessadas visualizem como podem colaborar com sistemas de inteligência artificial para melhorar um processo.