O uso de inteligência artificial para dados não estruturados é uma realidade, mas quem vai revolucionar o mercado é você.
Bernardo Lustosa
para Endeavor
Como líder de inovação e estratégia em uma empresa com mais de quarenta data scientists e que trabalha elementos avançados de machine learning para prevenção à fraude, muita gente me procura para entender melhor o que está se passando atualmente na área de inteligência artificial.
De vez em quando eu topo com gente realmente apavorada com o que este futuro nos reserva em termos da substituição dos humanos por máquinas, desemprego, etc. Se você também tem dessas preocupações, recomendo que leia esse artigo até o fim. Pode ser que daqui até a última linha sua percepção sobre a inteligência artificial nesta nova era mude. Porém, se você já é mais familiarizado com o tema, vá direto ao último parágrafo antes das recomendações práticas para entender quais mudanças práticas devemos experimentar no mercado pelos próximos 10 anos, a começar de agora.
Recentemente eu fui muito bem recebido no escritório de São Paulo da IBM* e fui apresentado institucionalmente ao Watson, a tecnologia da IBM pioneira no que ela batizou de “era cognitiva” e que vem gerando todo este dueto entre encantamento e apavoramento que observo em algumas pessoas com quem converso. Então vamos dar respostas objetivas para algumas perguntas simples.
Atualmente o computador pensa? Não. Há motivos para se preocupar? Sim.
O que é a era cognitiva? Já há alguns anos em que um computador “treinado” consegue predizer comportamentos e dar respostas mais precisas que humanos para perguntas específicas e para as quais há um grande histórico para aprendizagem. Alguns exemplos passam por propensão à compra, recomendação de produtos, avaliação de risco de inadimplência, etc. Além da maior capacidade de processamento, do maior volume de dados disponíveis e da facilidade de construção de modelos de inteligência artificial, o que há de novo é que as fontes das variáveis observadas são “não estruturadas”, incluindo textos, falas, imagens, etc.
Além disso, a capacidade de alimentação dos sistemas cresceu muito com usuários em todo o mundo servindo de “professores” das máquinas e também aumentou muito a capacidade de processamento. Isso torna possível hoje uma gama de funcionalidades que não eram possíveis no passado, como “ver” imagens e identificar o conteúdo, “compreender” textos livres.
Um detalhe importantíssimo que muitas vezes causa confusão: o computador só aprende, só identifica, só vê aquilo que foi treinado para ver. Como há muita gente ensinando muita coisa e tudo isso pode ser combinado, existe uma impressão que o computador está pensando. Em caso de dúvida, pense sempre que:
“Se o computador realmente pensasse, você poderia pedir para ele construir o ERP da sua empresa.”
Aí teríamos um computador que pensa. Eu posso afirmar que nada disso existe hoje e não estamos perto de algo assim.
Por outro lado, há razões sérias para se preocupar com alguns empregos que não requerem altos níveis de qualificação, desde que envolvam determinadas características.
Trabalhos repetitivos nos quais, a partir da entrada de dados não estruturados, tem-se uma resposta certa, ou “uma resposta melhor”, estão em risco.
Serviços de atendimento ao consumidor estão condenados a uma redução brutal de humanos. Grandes bancos já automatizaram a grande maioria do seu atendimento, deixando para os humanos somente os casos em que a máquina não identifica corretamente a dúvida do usuário. Estima-se que isso aconteça em 15% das vezes. De maneira análoga, porteiros, recepcionistas, inspetores, auditores simples estão todos ameaçados. Mesmo algumas funções especializadas, como algumas aplicações do direito e da medicina, serão impactadas. Há um grande espaço para futurismo aqui e dentro desta linha de trabalhos repetitivos, tudo o que você imaginar realmente sofrerá mudanças no futuro.
Antony Goldbloom descreve bem no TED abaixo os tipos de funções que sofrerão mudanças e a razão por trás dessa transição.
https://embed.ted.com/8e868ec6-b384-48e6-9bd2-c1ebe58108c7
Em termos econômicos, não há nada, nenhuma regra que garanta que a oferta de empregos seja do mesmo tamanho que a população produtiva. Neste sentido, há um risco de crise global do emprego nas próximas décadas e concentração de renda cada vez maior nas empresas detentoras da tecnologia. Estes são problemas em que não vejo que o capitalismo, na forma em que existe hoje, seja capaz de enfrentar.
Concentrando-me na próxima década, o grande divisor de águas que o Watson e seus primos trarão para o mercado tecnológico não são os de suas funcionalidades “sem cognitivas”, que já se imaginava que fossem possíveis em breve. A grande mudança que observaremos virá da democratização das tecnologias. Leitura de texto, compreensão da fala e interpretação de textos eram tecnologias restritas às empresas com estruturas gigantescas de pesquisa e desenvolvimento, mas agora estão disponíveis ao usuário comum.
Não é necessário sequer ser um programador para construir um projeto que use esses componentes, e hoje eles podem ser, separados ou conjuntamente, utilizados em empresas de todos os portes, pagando centavos pelo uso dessas ferramentas. Essa democratização causará um efeito parecido com o que ocorreu quando os computadores deixaram de ser mainframes e desceram para baixa plataforma. Na ocasião, houve uma explosão de empresas de software com funcionalidades diversas para atender à nova realidade. Com a facilidade de aplicações dos componentes não estruturados, acredito que haverá uma explosão de startups focadas em explorar suas funcionalidades para resolver problemas, pequenos e grandes, que até então não tinham solução.
A própria IBM já tem um programa de aceleração de startups direcionado para o trabalho com o Watson. Este é somente um incentivo, não há nada que impeça sua empresa de usar os componentes não estando ligada a qualquer programa.
Na prática, o que você pode fazer?
1) Entenda. Separe o que é ficção científica e o que são possibilidades concretas para agora. A própria IBM já criou algumas aplicações-exemplo do Watson e, por analogia, fica fácil saber o que é possível fazer e o que não é. Não é difícil, nem para os mais leigos.
2) Mude seu mindset. Isso não é mais futurismo e, sim, algo que você já pode usar na sua empresa num projeto para o mês que vem, gerando oportunidades reais de corte de custos ou exploração de oportunidades que antes eram impossíveis de serem trabalhadas.
3) Identifique as mudanças do seu mercado, riscos para seu negócio e antecipe as tendências do que obviamente está por vir com as novas possibilidades.
As possibilidades são muitas e a corrida costuma ser vencida por quem sai na frente. Empreendedores, mais uma vez, as oportunidades estão na mesa e a hora é de vocês!