A confiabilidade da inteligência artificial (I)

“Artificial intelligence is changing our world faster than we can imagine? It will impact every area of our lives. And this is happening whether we like it or not. Artificial intelligence will help us do almost everything better, faster, and cheaper, and it will profoundly change industries, such as transportation, tourism, healthcare, education, retail, agriculture, finance, sales, and marketing. In fact, AI will dramatically change our entire society.”
“Artificial Intelligence: 101 Things You Must Know Today About Our Future” – Lasse Rouhiainen

[dropcap]A[/dropcap]s empresas americanas esperam que o seu investimento em inteligência artificial (IA), que muitas vezes faz parte de iniciativas inteligentes de automação vá além da melhoria da produtividade e diminuição de custos. É de considerar que 20 por cento dos líderes empresariais americanos com iniciativas de IA relatam que a vão introduzir nos seus negócios em 2019, de acordo com o último relatório sobre a matéria publicado pela PricewaterhouseCoopers (PWC) que é uma multinacional de serviços sediada em Londres.

As empresas vêem a IA como um caminho para o crescimento de lucros e receitas em 2019. No entanto, existem desafios, como treinar funcionários para usar sistemas de IA, e ameaças à segurança continuam a ser uma séria preocupação. O sucesso na alavancagem da IA será construído com base em estratégias para a organização e força de trabalho, para criar dados de IA responsáveis, reinventar o negócio e integrá-la a outras tecnologias.

A maioria dos líderes empresariais sabe que a IA tem o poder de mudar praticamente tudo o que faz em termos negócios e pode contribuir com até 15,7 triliões de dólares para a economia global até 2030. Mas o que muitos líderes empresariais não sabem é como implantar a IA, não apenas em um projecto-piloto, mas em toda a organização empresarial, onde pode criar o máximo valor. O “como” é o ponto de atrito com qualquer tecnologia emergente, e a IA não é excepção. Como se define a estratégia de IA? Como encontrar trabalhadores conhecedores de IA ou treinar pessoal existente? O que se pode fazer para obter dados disponíveis para a IA? Como se garante que a IA é confiável?

As respostas a essas perguntas geralmente variam de uma empresa para outra e o ambiente está em constante evolução. Mas as empresas não podem esperar que a poeira se estabilize. A adopção de IA, que aconteceu com intermitência, será acelerada em 2019. Para obter uma leitura acerca do actual estado das organizações, o estudo do qual resultou o relatório, entrevistou mais de mil líderes empresariais americanos que estão a investigar ou a implementar a IA. Se esses planos ambiciosos forem bem-sucedidos, muitas empresas americanas de ponta serão aperfeiçoadas por IA, não apenas em termos de custos de organização, mas em todas as suas operações.

Os especialistas afirmavam que em 2018, existiam oito previsões sobre como a IA provavelmente se desenvolveria ao longo do ano, com implicações para os negócios, governo e sociedade. As tendências que foram identificadas incluíam o verdadeiro impacto da força de trabalho na IA, a necessidade de todas as empresas se concentrarem na IA responsável e as ameaças emergentes à volta da segurança cibernética e na competitividade interna americana serem ainda mais relevantes actualmente, com a actual política comercial e industrial da administração Trump.

À medida que se foi aproximando 2019, com a IA a mudar cada vez mais do laboratório para os escritórios, fábricas, hospitais, locais de construção e vida dos consumidores, uma abordagem diferente tornou-se necessária e não se trata apenas de destacar o que é provável que aconteça, mas o que os líderes empresariais devem fazer com a IA. A lista de prioridades da IA para 2019, é acerca das grandes previsões nesta área que é das mais importantes a nível global, e que passa pelas empresas concentrarem os seus esforços em seis áreas-chave, o que lhes permitirá uma vantagem substancial em relação a outras empresas em 2019.

A estratégia de IA deve abordar a estrutura que é a organização para o retorno sobre investimento (ROI na sigla em língua inglesa) e esforço; a força de trabalho; a formação com os especialistas de IA para trabalharem em conjunto; a confiança que é tornar a IA responsável em todas as suas dimensões; os dados que permitam localizar e classificar para ensinar as máquinas; a reinvenção que é monitorizar a IA através de personalização e maior qualidade e convergência que é combinar IA com inteligência analítica, Internet das Coisas (IoT na sigla em língua inglesa), entre outras.

Quanto à primeira área-chave, sabemos que com a IA, é tempo de aumentar a produtividade ou desistir. As empresas líderes estão a começar a transferir os seus modelos de IA para a produção, onde executarão operações para melhorar a tomada de decisões e fornecer inteligência voltada para o futuro e pessoas em todas as funções. A IA vai transformar quase tudo nos negócios e mercados, sendo um bom motivo para agir, mas não o suficiente para fazer muito de forma rápida. Se for realizado correctamente, o desenvolvimento de um modelo de IA para uma tarefa específica, pode melhorar um processo existente ou resolver um problema de negócios bem definido, ao mesmo tempo que cria o potencial de se alargar a outras áreas da empresa.

Acerca dos algoritmos de IA existe o facto de haver poucos, o que pode surpreender os utilizadores de negócios. Os mesmos algoritmos são capazes de resolver a maioria dos problemas de negócios para os quais a IA é relevante, portanto, se puderem ser aplicados com sucesso em uma área da empresa, geralmente poderão ser usados em outras. É exemplo, o facto, de toda a empresa precisar de processar facturas. Ao extrair informações automaticamente, mesmo de facturas que não são totalmente padronizadas, as ferramentas de IA podem automatizar o processo para reduzir custos e tempo de processamento.

É possível modificar e usar o componente IA para acelerar outras áreas da empresa, como o atendimento ao cliente, marketing, impostos e gestão da cadeia de suprimentos, que também consomem enormes quantidades de dados não estruturados e semi-estruturados. O objectivo é conceber um portfólio de blocos de construção reutilizáveis, para criar um ROI rápido e um momento de escala. Os líderes empresariais estão a adoptar essa estratégia, pois classificaram os modelos de IA e os conjuntos de dados que podem ser usados em toda a organização, como a capacidade mais importante na qual se concentrarão em 2019.

Quando as iniciativas de IA começam a ser praticadas por especialistas, por vezes lutam para obter uma ampla simpatia, mas quando vêm o lado comercial, os projectos podem ter um foco limitado ou não aproveitar totalmente a tecnologia e em ambos os casos, as equipas isoladas podem criar esforços duplicados ou incompatíveis. A resposta é a supervisão de uma equipa diversificada que inclui pessoas com competências em negócios, TI e IA especializadas, e que representem todas as áreas da organização. É preciso ser disciplinado, criar uma estrutura organizacional que cruze funções e permita estabelecer uma estratégia clara de IA e um centro de excelência (CoE na sigla em língua inglesa) que é frequentemente a melhor forma de construir essa base de IA, e o modelo que se espera tornar mais predominante.

As empresas podem optar por adicionar responsabilidades de IA a grupos existentes de análise ou automação, ou a outros CoEs estabelecidos. Onde quer que este grupo resida, as suas responsabilidades devem abarcar questões de negócios, tais como identificar casos de uso e como desenvolver responsabilidade e governança, devendo estabelecer e supervisionar políticas de dados em toda a empresa e devem determinar ainda os padrões de tecnologia, incluindo arquitectura, ferramentas, técnicas, gestão de fornecedores e propriedade intelectual, e como os sistemas inteligentes de IA necessitam de ser e evoluir.

A equipa de IA deve criar e gerir uma plataforma digital para colaboração, suporte e administração de recursos, devendo ser esse o objectivo único para os esforços de IA, como sendo um ambiente virtual com ferramentas ligáveis, onde os profissionais de negócios e de tecnologia compartilharão recursos como conjuntos de dados, metodologias e componentes reutilizáveis e colaborarão em iniciativas.

[continuação]