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Presente e futuro da Inteligência artificial

Publicado Por: ADP LATAM on 23 junho 2017 in Inovação e Tecnologia, Non classé

Shivon Zilis comanda o fundo de venture capital Bloomberg Beta, criado pela Bloomberg com US$ 75 milhões para investir em startups que trabalham com inteligência de máquina. Em outras palavras, ao invés de fazerem uma análise tradicional de big data, por exemplo, essas startups aplicam aos dados e algoritmos que entendem padrões e criam modelos de ação a partir deles.

Empresas como Amazon e Netflix utilizam machine learning quando suas máquinas recomendam aos clientes produtos com base em seus comportamentos.

No entanto, são muitas as evidências de que o avanço das iniciativas que envolvem Inteligência Artificial vão além desses exemplos e esse movimento pode ser comprovado pelo o mapa de players de inteligência artificial – “Machine Intelligence Landscape” – que ShivonZilispublica todo ano.

O mapa da Bloomberg Beta, que cobre iniciativas no segmentos de machine learning a internet das coisas, passando por enriquecimento de dados, mostra um avanço inquestionável: 2016 registrou um número  30%superior de empresas atuando nesse setor do que em 2014, quando o estudo foi lançado.

O mapa também sinaliza uma expansão das fronteiras do segmento. “Pessoas diferentes estão se envolvendo. Na primeira edição, tudo dizia respeito a empreendedores e acadêmicos. Agora, chegam empresas que tentam descobrir como transformar seus negócios usando a inteligência de máquina”, disse Zilis.

Quando planejar

Em que medida a inteligência de máquina não será mero futurismo para empresas mais convencionais de um mercado emergente como o Brasil?

Se focarmos apenas o machine learning, ele está ainda na infância, afirma AjayAgrawal, professor de Empreendedorismo e Estratégia da Rotman School. “Embora algumas das atuais aplicações sejam relevantes, nenhuma delas é transformacional. Para ilustrar, os mecanismos de recomendações usados por empresas como Amazon e Netflix contribuem para as vendas de livros e filmes, mas não representam mudanças significativas para a economia.”

Ainda assim, Agrawal lembra que até companhias tradicionais já têm conseguido se beneficiar dos avanços do machine learning. A GE, por exemplo, economiza milhões de dólares aproveitando os dados que coleta de poços de petróleo em águas profundas e de seus equipamentos instalados em aviões para otimizar o desempenho de suas operações, antecipar problemas e programar manutenções.

O importante é que a tecnologia vai evoluir – e rápido! – e não pode mais ficar restrita aos pesquisadores ou às gigantes corporativas digitais. Ante as possibilidades de transformação para a economia mundial, todos devem aprender a lidar com a inteligência de máquina, começando a adotá-la.

Menor resistência

A inteligência artificial não tem a simpatia das pessoas, especialmente por ameaçar empregos, mas isso pode estar prestes a mudar. Segundo Shivon Zilis, o crescente uso da inteligência de máquina por organizações sem fins lucrativos para resolver grandes problemas da humanidade deve derrubar as resistências. Ela citou como exemplos a Conservation Metrics e a Vulcan Conservation, que vêm utilizando aprendizado  profundo para proteger espécies animais ameaçadas de extinção, e a Thorn, cujos algoritmos buscam proteger as crianças online. ONGs em parceria com o Google estão detectando atividades de pesca ilegal a partir de dados de satélite em tempo real, e a Global Forest Watch identifica a exploração madeireira ilegal em parceria com a Orbital Insight.

Por fim, a apropriação dos algoritmos de inteligência artificial para a “produção artesanal” também seria prova de que a sociedade já começa a absorver essa nova geração tecnológica. Zilis se refere à IA que escolhe os melhores grãos de cacau para um chocolate premium, escreve poesia, prepara alimentos e até monta musicais.

O risco

Cinco anos atrás, carros autônomos pareciam uma aberração; poucos os levavam a sério. Hoje, ninguém mais duvida de que esses veículos determinarão o padrão de transporte de um futuro não muito distante. Como sugere o professor AjayAgrawal, é altamente provável que o mesmo fenômeno aconteça com a inteligência de máquina. 

Provas do poder disso não faltam. Em 2014, o Google adquiriu astartup de inteligência artificial DeepMind por aproximadamente US$ 500 milhões e criou a AlphaGo. O que aconteceu? A máquina ficou famosa por bater o melhor jogador do mundo no antigo jogo chinês conhecido, em inglês, como Go, e o fez com o que pareceu ser um sinal de “intuição”, em vez de uma mera execução de processos lógicos.

A última tecnologia a mudar a economia foi a internet. As empresas que não a abraçaram logo pagam por esse erro até hoje. Na visão de Agrawal, o mesmo tende a acontecer, agora, com a inteligência de máquina.

TAGS: adp Artifcil Brasil futuro Importancia inovação Inteligencia

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