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Prepare sua estratégia de IA para o futuro: um guia de liderança

1. Visão geral
2. O que a IA e o aprendizado de máquina realmente significam
3. Por que os dados impulsionam o aprendizado de máquina
4. A próxima fase da IA e do processamento de dados
5. Como a IA impulsiona a transformação dos negócios
6. Onde a IA apresenta limitações e por que as qualidades humanas são importantes
7. Projetando sistemas para a colaboração entre humanos e IA
8. Considerações finais
9. Referências
10. Glossário

A inteligência artificial está transformando a forma como as empresas operam, e os líderes precisam compreender claramente suas implicações para elaborar estratégias que garantam uma vantagem competitiva. No entanto, com o constante burburinho e o rápido avanço da IA, é fácil se perder no jargão complexo, ter dificuldade para acompanhar a evolução da tecnologia e enfrentar desafios para gerar valor rapidamente. Este artigo vai direto ao ponto para oferecer a você o conhecimento essencial e uma estrutura prática para tomar decisões inteligentes sobre IA.

Entendendo a IA e o aprendizado de máquina

A maior parte do que chamamos hoje de IA é, na verdade, um subconjunto conhecido como aprendizado de máquina (ML). O ML usa dados para treinar máquinas a construir modelos que imitam a inteligência humana. Com técnicas de ML, os computadores podem aprender a compreender a fala, reconhecer objetos, classificar dados, fazer previsões, identificar tendências e padrões e automatizar decisões. A IA generativa, um ramo do ML, cria conteúdos como textos e imagens, e ferramentas como ChatGPT, Bard, Dall‑E e Midjourney têm chamado ampla atenção.

O poder dos dados no aprendizado de máquina

Tudo no ML se resume a uma coisa: dados. O aprendizado de máquina consiste essencialmente em extrair insights a partir de dados por meio de várias técnicas. Imagine ter acesso a todos os dados do mundo — o que você poderia fazer com eles? A resposta é praticamente ilimitada. É exatamente isso que os sistemas de ML fazem hoje. Em vez de se concentrar no que a IA pode fazer, pense nos dados em si e nas possibilidades que eles abrem, agora e no futuro.

Quando a IA generativa cria uma nova pintura no estilo de Van Gogh, ela está gerando novos dados com base nos dados existentes. Quando um modelo de aprendizado de máquina prevê a probabilidade de uma doença ao analisar os sintomas de um paciente, ele identifica padrões aprendidos a partir dos dados de treinamento. Quando a IA converte fala em texto, ela está transformando uma forma de dados em outra. Se você considerar o que pode alcançar com os dados hoje ou amanhã, terá uma compreensão sólida do que a IA é capaz de realizar.

O Futuro da IA e da Manipulação de Dados

No futuro, poderemos gerar sequências de DNA totalmente novas para criar formas de vida mais resistentes. Poderemos integrar dados de diferentes áreas para estimular inovações. Poderemos analisar todos os dados relacionados a um único objeto, como uma transação financeira ou a saúde de uma pessoa. Ao perceber que a maior parte da IA e do ML atuais consiste essencialmente em manipulação de dados, você poderá imaginar como aplicar esse conceito em toda a sua empresa.

Por exemplo, quando um cliente interage com sua empresa, ele não deveria ter que preencher formulários longos — ele deveria poder se expressar naturalmente. Nos bastidores, os dados podem ser reunidos para responder às perguntas dele. Como líder, se você quiser saber como sua empresa está se saindo neste trimestre, deve poder fazer a pergunta e receber uma resposta no formato que preferir. Nesses cenários, a IA compreende sua consulta, traduz-a em código que acessa dados por meio de modelos, prioriza as respostas com base no contexto, converte o resultado no formato desejado e o entrega. Esses dados podem vir de uma ou várias fontes em diferentes formatos.

O papel da IA na transformação empresarial

Um líder que decide como integrar a IA não precisa entender a IA generativa ou o reconhecimento de voz em todos os detalhes. O que importa é compreender como os dados podem ser manipulados para melhorar a experiência do cliente. Depois de explorar esses cenários com colegas, a equipe de liderança pode tomar decisões coletivas a partir de uma visão de negócios, que os especialistas em tecnologia podem então implementar — desde que premissas como a disponibilidade de dados sejam validadas.

À medida que você amplia as iniciativas de IA em todos os produtos, a conformidade, a propriedade intelectual, a governança de dados e o risco de modelos não podem ser deixados para segundo plano. Trabalhar com especialistas jurídicos em IA desde o início ajuda a operacionalizar uma IA responsável — elaborando políticas de uso de modelos, negociando termos com fornecedores e alinhando sistemas com regulamentações em rápida evolução — sem deixar de possibilitar a inovação. Envolva a assessoria jurídica desde o início para incorporar controles de risco ao seu roteiro e manter o ímpeto da transformação sem surpresas regulatórias.

As limitações da IA e a importância das qualidades humanas

Quando os líderes baseiam as decisões de IA exclusivamente na manipulação de dados, fica claro o que a IA não pode fazer. Os dados não podem transmitir paixão, empatia, sentimento, amor ou criatividade que existam fora do conjunto de dados. Somente os seres humanos podem proporcionar essas qualidades. E, apesar dos avanços impressionantes no aprendizado de máquina, ainda não descobrimos como infundir esses traços humanos nos dados. Talvez nossa abordagem para imitar a inteligência humana tenha sido errada — pode não se tratar de dados, mas de química.

Criação de processos e sistemas para a colaboração entre humanos e IA

Se os líderes conseguirem articular claramente as possibilidades da IA usando os dados como base, poderão acelerar a transformação de suas organizações ao projetar processos e sistemas nos quais humanos e IA se complementem. Em um ambiente hospitalar, por exemplo, os líderes podem identificar onde a IA e a tecnologia podem contribuir e onde o envolvimento humano é mais eficaz — atendendo às necessidades dos pacientes, aprimorando as competências dos funcionários, implantando a tecnologia certa e criando processos robustos, tudo alinhado à visão da empresa.

Conclusão

A IA está mudando o cenário empresarial, e os líderes devem compreender plenamente suas implicações para elaborar estratégias que proporcionem às suas empresas uma vantagem competitiva. Ao compreender o poder dos dados no aprendizado de máquina, o futuro da IA e da manipulação de dados, o papel da IA na transformação empresarial, suas limitações e a importância das qualidades humanas, além de saber como construir sistemas para a colaboração entre humanos e IA, os líderes podem tomar decisões inteligentes sobre a IA e preparar suas estratégias para o futuro.

Referências

1. “O que é Inteligência Artificial (IA)?” IBM. https://www.ibm.com/cloud/learn/what-is-artificial-intelligence
2. “O que é aprendizado de máquina?” AWS. https://aws.amazon.com/machine-learning/what-is-machine-learning/
3. “IA generativa: o próximo passo na evolução da IA.” Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/03/08/generative-ai-the-next-step-in-ais-evolution/?sh=5d5c5c5c5c5c
4. “O futuro da IA: 10 previsões para 2021 e além.” Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/01/11/the-future-of-ai-10-predictions-for-2021-and-beyond/?sh=5d5c5c5c5c5c
5. “O papel da IA na transformação dos negócios.” Harvard Business Review. https://hbr.org/2021/03/the-role-of-ai-in-business-transformation

Glossário

• IA: Inteligência Artificial
• ML: Aprendizado de Máquina
• DNA: Ácido Desoxirribonucleico