Inteligência artificial: um guia completo para executivos

Desde que o ChatGPT foi lançado para o público geral, em novembro de 2022, inteligência artificial (IA) se tornou o assunto mais falado no mundo da tecnologia – e um dos mais falados no âmbito dos negócios e da sociedade.

Mas a verdade é que a IA existe desde 1943, quando foi criado o primeiro modelo computacional que imitava o funcionamento dos neurônios do cérebro humano. Dois motivos explicam sua popularização só agora:

• O ChatGPT representou a primeira vez em que a IA entrou em uma rede pública e ficou livre. Até então, era uma inteligêcia presa em data centers, que ficava inacessível à maior parte das pessoas, a portas fechadas. Qualquer pessoa passou a poder entrar na internet e dar instruções (prompts) para outra inteligência “pensar” por ela, sem necessariamente ter de pagar por isso, nem ficar devendo um favor. “Pensar”, nesse caso, remete a selecionar informações e conectá-las em uma estrutura.

• O ChatGPT rompeu com o chamado “odd paradox” - ou “paradoxo estranho“ (numa tradução livre) - que predominou nessa tecnologia desde a década de 1940. Ele fazia com que os humanos sempre vissem a IA como algo do futuro. Ao se popularizar, o ChatGPT a trouxe para o presente.

Assim como o ChatGPT, não entramos na era da IA agora e sim na “era da IA online”. E isso faz toda a diferença, embora nada ainda esteja muito claro, como acontece com as inovações tecnológicas em geral. A IA está atuando pelas bordas do mercado, aproveitando as chamadas oportunidades periféricas, não no mainstream.

Apesar de todo o barulho em torno dela, ainda é irrelevante, pouco visível. Não se transforma nada incluindo IA em processos existentes. Por isso, muita gente ainda acha que inteligência artificial pode ser mais uma moda passageira, como acontece com tantas soluções tecnológicas novas. A verdadeira transformação não começou.

Mas preste atenção a esta frase: a inteligência artificial não é um modismo. Trata-se de uma tecnologia de propósito geral, como foi a internet, a eletricidade e o motor à combustão. A história da humanidade ensina que criamos muita coisa em cima das tecnologias de propósito geral. De modo muito realista, ela tende a transformar a forma como fazer as coisas de um jeito que sequer somos capazes de imaginar hoje.

Por enquanto, como tudo que tem crescimento exponencial, estamos na parte inicial, que é praticamente invisível. A seguir, confira o gráfico que compara a curva de crescimento exponencial típica com a curva de crescimento linear, a que todos estamos acostumados.

Legenda: Gráfico comparativo das curvas de crescimento exponencial e linear ao longo do tempo

A IA está fazendo com mais rapidez e eficácia o que antes os seres humanos faziam. As bordas em que a IA está sendo utilizada por empresas hoje, em diversos setores de atividade, têm sido normalmente sistemas de atendimento ao cliente, mecanismos de recomendação, reconhecimento de voz e negociação de ações na bolsa de valores. Mas, de novo, isso (AINDA) não é transformação; é só um jeito de começar.

Para você ter uma ideia, cientistas já estão falando em biocomputadores, que misturam a inteligência de seres vivos (os experimentos vão de amebas a células humanas) com a dos computadores. Mas isso é só um spoiler do que vem por aí.

Como navegar neste mundo novo da IA online? Começando a navegar nele o quanto antes. Mas, se as rupturas virão – e o mais sensato é aceitar logo que elas virão –, como perceber as melhores oportunidades, abraçar a inovação? Como lidar com as ameaças à nossa segurança e ao próprio sustento de pessoas e empresas?

Este guia busca sanar as principais dúvidas e trazer links com conteúdos para quem quer se aprofundar em temas específicos, sempre com a excelência da MIT SLOAN MANAGEMENT REVIEW.

O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E DE ONDE ELA VEM

Inteligência artificial é, dito de modo extremamente simplificado, o uso de máquinas para imitar a capacidade dos humanos de resolver problemas e tomar decisões. Você já ouviu falar da expressão “redes neurais” associada a IA, certo? Isso acontece porque o bloco construtor (unidade básica) da IA funciona do mesmo modo que funciona um neurônio do cérebro humano.

John McCarthy, um do campo científico da inteligência artificial, definiu IA como “a ciência e a engenharia de fabricação de máquinas inteligentes, relacionada com a tarefa de usar computadores para compreender a inteligência humana, mas sem se limitar a métodos biologicamente observáveis.”

Tem um jeito mais prático de entender a inteligência artificial, que Silvio Meira expôs nesta edição brasileira da MIT Sloan Management Review, focando no substantivo “inteligência”. O que reconhecemos como inteligência possui três dimensões: a das informações, a da socialização e a da autonomia.

Isso vale para analisar qualquer portador de inteligência. Por exemplo, como curiosidade, bactérias têm uma inteligência com níveis elevados de socialização e autonomia, mais elevados do que muitos animais considerados mais inteligentes. Mas lhes falta o aspecto informacional. A inteligência artificial tem essas três dimensões, com limitações em cada uma delas.

A melhor notícia é que a IA pode amplificar a nossa inteligência nas três dimensões. Por isso, devíamos lidar com o mundo a partir de agora com um portfólio pessoal de três inteligência: a individual (de cada um de nós), a coletiva e a artificial (apoiando as outras duas). Não é uma ideia interessante?

Leiaaqui o artigo "As três eras da inteligência da IA", de Silvio Meira

E oferecemos ainda mais um caminho para pensar na inteligência artificial. Vamos pensar nos computadores, que hoje usamos para nos comunicar, jogar, ouvir música, projetar edifícios e até produzir arte. O que são os computadores na essência? Calculadoras aprimoradas, que nos dão a oportunidade de calcular abundantemente. O fato de eles parecerem fazer mais se deve ao poder da aritmética. A ligação entre computadores e aritmética era clara nos primeiros dias, antes dos semicondutores, quando os computadores eram usados principalmente para censos e aplicações militares. Os computadores digitais tornaram a aritmética barata, o que acabou resultando em milhares de novas aplicações para tudo, desde armazenamento de dados até processamento de texto e fotografia.

Com a IA acontece algo semelhante ao que ocorreu com o computador - saiba mais neste artigo. A tarefa que a IA torna abundante (e barata) é a previsão – a capacidade de pegar as informações que você possui e gerar informações que você não tinha anteriormente. É assim que a IA pode nos ajudar a resolver problemas que anteriormente não eram orientados para previsões.

Mas é preciso dizer que, em 1995, Stuart Russell e Peter Norvig distinguiram em Inteligência Artificial - Uma Abordagem Moderna os sistemas de IA de acordo com sua característica principal. O livro é a base dos fundamentos modernos do conceito. São quatro abordagens principais: sistemas que pensam como humanos, sistemas que agem como humanos, sistemas que pensam racionalmente e sistemas que agem racionalmente.

Agora, vamos contar uma pouco de história. Uma das primeiras pessoas a entender o poder da inteligência artificial talvez tenha sido o matemático inglês Alan Turing, tido como pai da ciência da computação, em 1950. Tanto ele entendeu que propôs o hoje famoso Teste de Turing, em que um interrogador humano deve distinguir se a resposta que ele obteve no teste foi produzida por uma pessoa ou uma máquina.

Ela tem sido de fato muito útil à humanidade. Para dar um só exemplo, a NASA, agência espacial americana, utiliza IA numa ampla variedade de aplicações, desde tarefas administrativas utilizando análises para rever procedimentos operacionais padrão até experiências botânicas em órbita baixa da Terra, passando por modelação meteorológica e exploração espacial.

Ao longo do tempo, a inteligência artificial tem sido vista com admiração, temor, descaso ou indiferença. A empolgação no atual ciclo que vivemos é fruto das muitas possibilidades vislumbradas desde o lançamento do ChatGPT. Algumas inteligências artificiais foram protagonistas de filmes famosos e, por meio deles, conseguimos entender como a humanidade está reagindo a esse tema. Quatro são obrigatórios:

1. Em “2001 – Uma odisseia no espaço” (1968), HAL 9000 era o computador desenvolvido para dar suporte à tripulação da nave espacial Discovery. Mas, além da habilidade de aprender e executar tarefas humanas, HAL era capaz de sentir empatia, ter pensamentos abstratos e até mesmo vivenciar emoções. O problema é que ele saiu do controle.

2. Em “Blade Runner: o Caçador de Andróides” (1982), a inteligência artificial é instalada em clones humanos, os replicantes, que fazem trabalho análogo à escravidão em colônias. Mas um grupo deles adquire consciência e foge, revoltando-se com as condições a que são submetidos. Os quatro principais são Rachel, Roy, Batty e Zora.

3. Na franquia “Exterminador do Futuro‘ (1984), Skynet é uma inteligência artificial altamente avançada que opera por meio de robótica avançada e em sistemas de computador.

4. Em “AI- Inteligência Artificial” (2001), quando boa parte das cidades litorâneas do planeta estão parcialmente submersas devido ao aquecimento global, a humanidade recorre a uma forma humana de computador independente com inteligência artificial. O garoto David Swinton é essa IA.

As esperanças e os temores da sociedade relativos a IA estão em grande parte refletidos nesses filmes. Agora, os maiores investimentos têm sido feito em startups de robótica e em desenvolver uma inteligência generativa geral (AGI, na sigla em inglês), criaturas compatíveis com as da ficção cinematográfica.

CONCEITOS BÁSICOS

Listamos, a seguir, alguns conceitos que todo líder deveria saber:

IA forte e IA fraca

• IA fraca, ou narrow AI, é um tipo de inteligência artificial treinada para executar tarefas específicas. O frenesi global em torno da IA atualmente trata apenas desse tipo. Além do ChatGPT, da OpenAI, são exemplos de IA fraca a Alexa (Amazon), Siri (Apple), Gemini (Google) e Watson (IBM). Carros autônomos também se enquadram aqui. Ou seja, a IA fraca já faz parte da nossa vida. É bem diferente da IA forte, que, por enquanto, é completamente teórica.
• A IA forte é composta por duas frentes, a inteligência artificial geral (IAG) e a superinteligência artificial. Na primeira, os computadores têm inteligência equivalente à dos humanos – são conscientes e têm capacidade de fazer planos.
• Já a superinteligência, como o nome diz, é uma IA superior ao cérebro humano. Tudo isso ainda é teórico, mas os cientistas estimam que possa se tornar realidade dentro de algumas décadas ou no próximo século.

Machine learning e deep learning

• Machine learning (aprendizado de máquina) é um conjunto de técnicas, que imitam as dos neurônios humanos, em que algoritmos são treinados para reconhecer padrões nos dados, a fim de tomar decisões. Regressão linear, árvores de decisão e support vector machines (máquina de vetores de suporte, ou SVM na sigla em inglês) são exemplos de técnicas de aprendizado de máquina.
• Deep learning (aprendizado profundo) por sua vez, é uma subcategoria do aprendizado de máquina. Ele trata de um conceito específico, as redes neurais profundas, com várias camadas de “neurônios“. Essas redes são estruturas com diversas camadas de processamento, trabalhadas de maneira automatizada. Isso permite o uso de conjuntos de dados maiores – é isso que torna o deep learning muito poderoso para lidar com os chamados dados não estruturados, o que inclui imagens, áudio e texto.

IA generativa

Esse é um termo usado para modelos de deep learning que obtêm dados de fontes específicas e aprendem a gerar resultados prováveis, estatisticamente falando.

• Modelos generativos são velhos conhecidos de estatísticos que precisam analisar dados numéricos. Isso começou a crescer em 2013, com modelos probabilísticos conhecidos como autoencoders variacionais (VAEs).
• Os VAEs foram os primeiros a usar deep learning para gerar voz e imagens realistas. A partir daí, a modelagem generativa profunda se desenvolveu, e surgiram os modelos iniciais dos chamados grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês).
• Às vezes usados como sinônimos, IA generativa e grandes modelos de linguagem são conceitos relacionados, mas com diferenças. Um LLM é um tipo específico de IA voltado à geração de texto em linguagem natural. Os LLMs começaram a surgir no fim dos anos 2010. Pesquisadores do Google apresentaram o Bert em 2018. A OpenAI lançou o GPT-3 em 2020. Mas a revolução veio mesmo com ChatGPT, de 2022.
• O ChatGPT é baseado no modelo do GPT-3.5 e foi treinado para ter conversas mais naturais, fluidas e sofisticadas com humanos. Basicamente, GPT é o modelo de linguagem e ChatGPT, um chatbot. No futuro, teremos modelos treinados em gigantescos conjuntos de dados não rotulados, que poderão ser aplicados em diversas tarefas. Uma IA mais abrangente e generalista, capaz de lidar com uma gama maior de domínios, deve substituir sistemas especializados. Modelos fundamentais, adaptados a diversas aplicações, vão possibilitar essa transformação.

IA NO MUNDO DOS NEGÓCIOS

Inteligência artificial não é uma novidade tecnológica, como sabemos. Alguns setores já se beneficiam dela há bastante tempo. A IA está presente em algumas análises de exames médicos há décadas, por exemplo.

Mas é o advento da IA generativa que já está mudando muitos setores. Um estudo de 2023 do Goldman Sachs estima que 300 milhões de empregos no mundo todo podem ser afetados.

Em 2024, o Fundo Monetário Internacional (FMI) previu que quase 40% dos empregos do mundo sofrerão algum tipo de mudança. Nos países mais ricos, a taxa pode chegar a 60%.

Existem inúmeras aplicações de IA hoje em dia. Entre os setores mais impactados estão:

• Finanças: Mais da metade dos bancos já usa IA em algumas tarefas, como análise de crédito, segundo o Fórum Econômico Mundial. A previsão é de que, no setor, a IA elimine algumas vagas, crie outras e melhore a eficiência. Até 2027, 23% dos empregos no setor na China, por exemplo, serão substituídos por IA.

• Mídia: A IA acrescenta mais uma camada de mudança a um setor em profunda transformação. Seja na redação de notícias ou na criação de projetos de marketing, o uso de ferramentas como ChatGPT é cada vez mais comum.

• Direito: Ferramentas de IA generativa podem ser úteis em uma série de serviços jurídicos, de entrada de recursos em processos civis a elaboração de contratos. Isso está afetando não só o setor como a população em geral: a IA barateia o trabalho e, assim, democratiza o acesso.

Saúde, transporte, educação… É difícil pensar em um setor que não esteja passando (ou que vá passar no futuro próximo) por mudanças significativas, em que os benefícios da inteligência artificial são visíveis.

A IA auxilia profissionais de RH na seleção de profissionais e engenheiros agrícolas na análise de imagens de plantações captadas por drones. Ela pode melhorar o gerenciamento de estoques na indústria e a qualidade das aulas na escola. São muitas possibilidades. Mas não são poucos os fracassos.

CUIDADO COM O OBA-OBA

A inteligência artificial proporciona uma série de inovações em uma vasta gama de setores. É algo revolucionário, mas ela não é um milagre nem é perfeita.

Alguns casos de erros ficaram famosos. O chatbot de uma concessionária da Chevrolet nos EUA recomendou veículos da Ford. Advogados tiveram a licença cassada por mau uso do ChatGPT: ao pedir que a ferramenta gerasse petições, ela se baseou em jurisprudências falsas.

Por essas e outras, o elemento humano não pode ficar longe demais da IA. A checagem de informações sensíveis é essencial.

Leia mais: A inteligência artificial pode ser confiável? ChatGPT: aprendendo a diferenciar hype e amor eterno Inteligência artificial e o impacto no comportamento O fim da lua de mel com o ChatGPT

A IA não é só uma nova ferramenta, mas um novo espaço estratégico que precisa estar em harmonia com as inteligências humanas, tanto a individual como a social. Sem essa tríade em pleno funcionamento, a IA tende a fracassar.

Para evitar sucumbir à sensação, às vezes equivocada, de estar ficando para trás, é preciso analisar a maturidade de sua empresa, as reais oportunidades do setor e fugir das roubadas. A IA está em um momento do ciclo de hype que gera muita expectativa e frustração.

Segundo um estudo da MIT Sloan School of Management, para ser bem-sucedido ao mergulhar na IA é preciso investir em tecnologia complementar, criar uma infraestrutura de suporte eficiente e ter paciência. O mais importante é apostar com inteligência – e para valer: os casos de maior sucesso são de empresas que usam pelo menos 25% das ferramentas disponíveis em seus setores.

OS DESAFIOS ÉTICOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Como toda tecnologia capaz de trazer mudanças significativas ao dia a dia das pessoas, a IA tem dilemas e desafios importantes no que diz respeito à ética. Os mais recorrentes estão ligados a segurança e ao conteúdo gerado.

- Privacidade e segurança: os sistemas de IA são treinados com quantidades gigantescas de dados, de diversas fontes, que podem ser conhecidas ou não. Isso significa que eles podem ter acesso a informações sensíveis de pessoas ou empresas, que, assim, estariam disponíveis para alguém com más intenções.

- Viés algorítmico: a IA pode ser uma ferramenta digital, mas ela é alimentada por informações providenciadas por humanos. Assim, se não houver acompanhamento rígido, ela pode replicar velhos preconceitos de etnia, gênero, religião, raça, orientação sexual etc. As câmeras de segurança que apontam, com uso de IA, algumas minorias como criminosas com muito mais frequência do que pessoas brancas são um exemplo infame do tipo.

- Desinformação: a IA pode “alucinar” com certa frequência, fornecendo informações que parecem críveis mas que estão totalmente erradas ou enviesadas. Ela ainda pode ser usada de má fé, na produção e disseminação de fake news e deepfakes – em que a IA troca o rosto de pessoas em vídeos, sincroniza lábios e emula vozes. Tudo para parecer o mais real possível.

Para evitar problemas do tipo, o ideal é documentar e esclarecer ao público-alvo o funcionamento do sistema de IA, tomar medidas de segurança adequadas, usar dados privados apenas com consentimento, reforçar a governança e analisar e revisar o treinamento da máquina.

Leia mais: Inteligência artificial desperta discussões sobre confiabilidade e ética Por que a IA não vai substituir os humanos

A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO FUTURO DO TRABALHO

O impacto da IA no mercado de trabalho já é visível, mas uns setores estão sentindo mais as mudanças do que outros. Não se trata apenas de vagas que deixarão de existir e outras que surgirão. O dia a dia, as funções, a remuneração e reconhecimento estão se transformando.

Duas pesquisas de 2023 nos Estados Unidos apontaram uma pequena queda de demanda e de pagamento para diversos tipos de trabalhos online, mas indicaram significativa melhora em relatórios de analistas que usaram IA generativa.

Isso indica que a IA tende a substituir funções mais simples que até então faziam parte do cotidiano de trabalhadores qualificados. Mas o senso crítico e a análise aprofundada e a criatividade humanas serão mais valorizados.

São muitas mudanças, e o sentimento de ansiedade e apreensão é visível em diversos setores. Uma pesquisa do Linkedin diz que 74% dos profissionais brasileiros consultados previam que a IA mudaria significativamente suas rotinas em 2024. Um de cada quatro se dizia sobrecarregado.

Em termos gerais, o que especialistas vêm apontando é que atividades mais diversificadas serão menos atingidas pela IA. Deve-se encarar essa tecnologia como mais uma ferramenta à disposição, mais ou menos como foi a chegada do computador e da internet ao mercado de trabalho. Mas é preciso haver uma proteção regulatória aos trabalhadores.

Atendimento ao cliente, logística e manufatura são setores que deverão ser profundamente afetados pela IA. Novas profissões, como especialista em automação e gerente de ética de dados, devem ganhar força.

Leia mais: O papel da inteligência artificial na gestão da força de trabalho

HABILIDADES VALORIZADAS

A inteligência artificial também está mudando a maneira como desenvolvemos e valorizamos habilidades no trabalho. Todas elas são essencialmente humanas, algo que a IA fraca não pode replicar. São as chamadas soft skills:

• Habilidades interpessoais: Gestão de pessoas, criação e manutenção de conexões, escuta ativa, boa comunicação, inteligência emocional e visão sistêmica.

• Habilidades cognitivas: Criatividade, originalidade, resolução de problemas, capacidade de aprendizado, imaginação e quaisquer atividades ligadas a raciocínio, intuição e linguagem.

• Autogestão: Tomada de decisão, adaptabilidade, organização, gerenciamento de tempo e de estresse, resiliência, proatividade e planejamento.

Leia mais: As habilidades que IA nenhuma pode ensinar O desafio de escalar as soft skills(https://www.mitsloanreview.com.br/post/o-desafio-de-escalar-as-soft-skills)

A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E A SUSTENTABILIDADE

A IA está mudando diversos aspectos da economia e vai transformar muitos aspectos da nossa vida. Mas ela também pode ser uma ferramenta essencial na luta pela sustentabilidade.

Afinal de contas, é todo um novo mundo de oportunidades que estão surgindo em um vasto leque de setores. Inclusive aqueles ligados diretamente aos temas mais importantes quando se fala em proteção do meio ambiente.

Há um porém, no entanto. A poluição da infraestrutura usada para fazer funcionar LLMs e outros serviços de IA consome quantidades imensas de energia. Microsoft e Google tiveram aumentos significativos de gastos de água nos últimos anos, graças, em boa parte, a seus investimentos em IA.

Leia mais: A IA também polui – e a hora de lidar com isso é agora

COMBATE AO EFEITO ESTUFA

Uma iniciativa do Google Research propõe usar IA para otimizar o funcionamento de sinais de trânsito. Cerca de metade das emissões de carbono nas cidades ocorre em cruzamentos movimentados, com veículos andando e parando o tempo todo.

IA também pode ser boa para a energia limpa. O Centro Nacional de Pesquisas Atmosféricas dos EUA desenvolveu uma tecnologia capaz de prever a capacidade de geração de energia de parques eólicos com 36 horas de antecedência. Isso otimiza a infraestrutura e reduz custos operacionais.

Graças a iniciativa desse tipo, um estudo da PricewaterhouseCoopers Reino Unido diz que é possível reduzir as emissões de gases de efeito estufa globais em 4% até 2030. O uso de IA em aplicações de sustentabilidade pode gerar US$ 5,2 trilhões para a economia global.

PROTEÇÃO DO MEIO AMBIENTE

Os exemplos de casos em que a inteligência artificial é uma arma poderosa na proteção da flora, da fauna e da natureza de maneira geral também estão se acumulando.

Na Austrália, uma rede inteligente de mapeamento florestal está protegendo os coalas. Na Bahia, a IA ajuda a monitorar as baleias-jubarte.

Já no Reino Unido, um grande projeto está monitorando diversos animais que habitam as cercanias de ferrovias para entender como os trens os afetam. A tecnologia é capaz, por exemplo, de emitir alertas sempre que um veado se aproxima dos trilhos.

Leia mais: Inteligência artificial: uma poderosa aliada na preservação ambiental

SUSTENTABILIDADE NAS EMPRESAS

A IA também é útil para uma gestão mais sustentável. Organizações de todos os portes já estão usando ferramentas analíticas para otimizar processos, reduzir custos, poluir menos e, ainda por cima, entregar mais.

Análises de históricos de dados ajudam a prever tendências. Indicadores de desempenho e métricas apontam caminhos possíveis – e mais sustentáveis.

Essas aplicações trazem benefícios visíveis. Na indústria e no agronegócio, propiciam redução de consumo de energia, estocagem e conversão de biogás e otimização do uso de recursos hídricos.

Leia mais: Análise de dados favorece políticas de sustentabilidade

A inteligência artificial, conforme exploramos nesta análise aprofundada, não é uma mera onda tecnológica. Mas uma revolução em curso, que redefinará nossa maneira de viver, trabalhar, interagir e fazer negócios. Seu potencial, comparável a inovações históricas como a eletricidade ou a internet, sugere que estamos apenas no início de sua trajetória impactante.

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