Num mercado global em que um celular passa de top de linha a produto de massa em poucos meses, falar em “década” pode parecer um prazo longo demais. Mas não é o caso se estamos falando de um conjunto de tecnologias que, de tão disruptivas, devem transformar radicalmente a maioria dos setores em um prazo máximo de dez anos!
A informação – estatística e baseada na opinião de executivos à frente de empresas vanguardistas no uso da IA – consta no relatório “Como capitalizar a promessa da inteligência artificial”, um compilado de pesquisas recentes das firmas-membro globais da Deloitte em todo o mundo, que analisam a IA sob várias perspectivas.
Só tangibilizando a informação, um estudo sobre as empresas pioneiras no uso de IA mostra que 57% de seus executivos acreditam que essa tecnologia vai transformar radicalmente suas empresas em até 3 anos. Já sobre quando a tecnologia vai transformar o mercado, o percentual é de 38%. Entretanto, se falarmos de uma década, a situação é de domínio: 88% acham que a IA vai transformar sua empresa nesse prazo. E 90% acham que vai transformar todo o mercado da empresa.
Esses dados também são importantes para empresas por mostrarem uma janela de diferenciação de cerca de 4,5 anos para empresas que saem na frente no setor. Após esse período, o investimento em IA se torna tão presente nos setores que deixa de ter um potencial de diferenciação, tornando-se praticamente obrigatório.
Profissionais e habilidades na década da IA
Evidentemente, esses dados nos levam a perguntar que profissionais e que novas habilidades são necessários nesse contexto. Felizmente, o compilado da Deloitte é bastante amplo e traz indicações valiosas nesse sentido.
Um exemplo é este conselho, dado pelo relatório às empresas, mas que pode muito bem ser interpretado com relação à formação dos profissionais de destaque:
“Para capitalizar a IA e, ao mesmo tempo, evitar obstáculos, é preciso acertar em duas áreas: dominar a execução e gerenciar os riscos da IA. Para ter sucesso com a IA, chegar à execução correta do ponto de vista tecnológico e organizacional é fundamental, e o domínio pode levar tempo e experiência”.
Trocando em miúdos, estamos falando que são necessários urgência e planejamento na implantação da tecnologia, mas que os resultados só são obtidos a partir da sedimentação da prática, ou seja, de uma adequação profunda entre as tecnologias empregadas e a cultura empresarial, o que, em resumo, leva tempo, tanto para a empresa, como para os profissionais envolvidos.
Neste ponto, vale trazer as características seguidas pelas empresas vanguardistas para implantação da IA:
• Construir uma base de dados sólida para a adoção de IA de sua empresa – com dados selecionados de alta qualidade que podem ser compartilhados;
• Elaborar um processo repetível para passar da experimentação à IA em grande escala;
• Expansão para outros casos de uso. Por exemplo, se eles se concentraram na otimização de processos internos, podem querer ramificar para personalizar as experiências do cliente
ou aprimorar seus produtos e serviços com IA;
• Desenvolver uma estratégia de IA abrangente e em toda a empresa; e
• Manter-se atualizado, avaliar e adotar novas ferramentas e plataformas de IA promissoras à medida que surgem.
Resumindo, considerando os profissionais, esses pontos indicam os pontos-chaves de expertise necessários em cada nível hierárquico. Isso porque as empresas precisam de uma ampla gama de habilidades para implementar suas iniciativas de IA. Além disso, grupos em diferentes pontos de sua jornada precisam de diferentes tipos de habilidades, ainda que todos se encaixem no espectro da chamada digitalização humanizada, conceito que reúne habilidades-chaves exigidas neste momento de nascimento da indústria 4.0.
“A função número 1 que os adotantes experientes buscam são os desenvolvedores de software”, afirma o relatório, que continua: “Isso é seguido de perto pela necessidade de líderes empresariais que podem interpretar os resultados da IA e realizar ações com base neles e por especialistas em gestão de mudanças que tenham capacidade de implementar estratégias para ajudar as pessoas a se adaptarem às mudanças organizacionais que a IA está trazendo”.
Tudo isso mostra os usuários “experientes” de IA estão voltando sua atenção para a integração total de soluções em seus negócios, tornando conhecimentos e habilidades necessários em todos os níveis empresariais, claro que com diferentes especificidades e exigências. Ou seja, nem todos precisam dominar algoritmos de aprendizado de máquina, deep learning ou diferenciar o paradigma simbólico do conexionista para ter espaço no mercado.
Para ficar de olho
O relatório é extremamente amplo, mas sua leitura vale cada minuto investido e está disponível neste link.
Porém, como entrega final, vale deixarmos dois pontos importantes que têm causado preocupações mesmo nas empresas mais entusiastas da implantação da IA. Pontos que podem fazer a diferença numa mesa de discussão ou até numa entrevista de emprego relacionada ao setor.
Potencial para criar ou disseminar informações falsas – De maneira cuidadosa, o relatório “Deepfakes e IA: questionando a ética da inteligência artificial e os perigos da IA” explica como o poder da IA pode ser mal utilizado para criar imagens, clipes de áudio e vídeos falsos altamente realistas – por exemplo, manipular vídeos autênticos de forma convincente para “colocar novas palavras na boca de alguém”. Infelizmente, identificar deepfakes é atualmente difícil para humanos e para as próprias IAs, e alguns pesquisadores admitem que estão “sem armas” nessa batalha.
Decisões impossíveis de avaliar – Um belo dia a diretoria recebe uma informação objetiva da inteligência artificial financeira de que deve encerrar, em no máximo 6 meses, a produção do seu carro-chefe de vendas. Esse é um cenário possível de acontecer e diz respeito à falta de explicação ou trilha de auditoria para algumas tomadas de decisão movidas a IA. Existe todo um esforço de pesquisadores e da indústria para que os resultados da IA sejam “explicáveis”. Entretanto, a realidade geral do setor é de decisões modelo “caixa-preta”, ou seja, sem explicação alguma.
