A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação cujo objetivo é estudar, desenvolver e utilizar máquinas para realizar atividades humanas, de maneira autônoma, com nível igual (ou superior) de capacidade cognitiva. O conceito envolve tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado que simulam capacidades humanas ligadas ao aprendizado, solução de problemas, compreensão da linguagem e tomada de decisões.

AI Perspectivas

Um estudo global da McKinsey aponta que a IA gerará, até 2030, uma receita de 13 trilhões de dólares em todo o mundo — e impulsionará um aumento de 5% no Produto Interno Bruto (PIB) da América Latina no mesmo ano. Também prevê um crescimento de 38% na utilização de aplicações com Inteligência Artificial na área de saúde em países latino-americanos até 2027. Esse cenário, porém, suscita inúmeros debates acerca dos aspectos positivos e riscos associados à sua utilização.

Benefícios — e riscos da inteligência artificial

Eficiência e produtividade, aprimoramento da tomada de decisões, inovação, melhorias na área de saúde e acessibilidade são, de modo geral, alguns dos principais benefícios proporcionados pela IA. Em contrapartida, há diversos riscos associados à tecnologia, como desemprego e desigualdade, vieses e discriminações, segurança e privacidade, autonomia de armas, controle e dependência — além de manipulação e desinformação, entre outros.

Hoje, contudo, a IA faz parte do cotidiano das pessoas, principalmente com a chegada de avanços como reconhecimento facial, carros autônomos, assistentes de voz, chatbots e algoritmos em mídias sociais, por exemplo. Aqui é interessante destacar uma pesquisa realizada pelo Instituto dos Engenheiros Eletrônicos e Eletricistas (IEEE), na qual foram entrevistados 350 CTOs em cinco países (entre eles, Estados Unidos e Brasil) e que aponta a IA como a área de tecnologia mais importante em 2024.

Aplicações de AI em empresas e organizações

Há, portanto, uma miríade de aplicações da Inteligência Artificial em praticamente todos os segmentos. Alguns exemplos:

• Saúde

Diagnósticos e tratamentos;

Pesquisa e desenvolvimento de medicamentos;

Monitoramento de pacientes.

• Finanças

Detecção de fraudes;

Gestão de investimentos;

Análise de crédito.

• Tecnologia e Informação

Desenvolvimento de softwares;

Segurança cibernética.

• Transporte

Veículos autônomos;

Otimização de rotas.

• Varejo e e-commerce

Personalização da experiência do cliente;

Gestão de inventário.

• Educação

Tutoriais inteligentes;

Avaliações automatizadas.

• Agronegócio

Monitoramento e análise de culturas;

Automação agrícola.

• Energia

Otimização de redes elétricas;

Manutenção preditiva.

• Indústria automobilística

Manufatura inteligente;

Segurança veicular.

O que virá em 2024?

Muito bem: diante de tal cenário, é possível divisar algumas das principais tendências para a IA em 2024:

IA Generativa

Diferente da IA convencional, que é programada para executar tarefas específicas, a Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) possibilita a criação de conteúdo original — como textos, músicas, imagens e até mesmo vídeos. Estruturada em algoritmos de Machine Learning treinados por meio de imensos conjuntos de dados, essa tecnologia possui a capacidade de criar algo inédito, inesperado — e vem sendo usada para criar de novos produtos de beleza, na produção de arte e até mesmo para roteirizar filmes.

O estudo do IEE, é importante observar, também apontou que a IA generativa continuará em evidência ao longo de 2024. Segundo o Gartner, até 2026 mais de 80% das empresas terão usado APIs e modelos Gen AI — ou implementado aplicativos habilitados para Gen AI em ambientes de produção. Em outras palavras, isso quer dizer que a Inteligência Artificial não se limitará a atividades e tarefas, mas será um instrumento ainda mais poderoso para áreas como saúde, mercado financeiro e outras.

Machine Learning mais sofisticado

Os sistemas de IA estruturados em Machine Learning, cujo propósito é desenvolver algoritmos para otimizar a tomada de decisões, executar de tarefas e automatizar processos, serão capazes de aprenderem e se adaptarem de modo mais rápido e eficiente. Isso se traduz em grandes benefícios para empresas e organizações, uma vez que possibilitará a criação de soluções ainda mais inteligentes, eficazes e personalizadas, proporcionando maior engajamento e fidelidade dos consumidores. 

IA quântica

É o fruto da combinação entre as propriedades da Inteligência Artificial com a mecânica quântica, que tem como uma de suas características mais distintas a utilização de qubits em vez de bits — superando, assim, as limitações da computação clássica.  Tanto as startups quando pesos pesados do setor de tecnologia vêm canalizando recursos significativos para desenvolver soluções baseadas nesse modelo — e a tendência é que os avanços quânticos ao longo de 2024 sejam consideravelmente impulsionados. 

O objetivo da IA quântica é solucionar problemas que envolvem grandes quantidades de dados ou interações complexas entre variáveis. Vale ressaltar que o termo bit se refere à unidade básica da informação na computação clássica, e pode assumir apenas um de dois estados por vez — geralmente representados por 0 ou 1. Já a expressão qubit (quantum bit) é a unidade básica da informação na computação quântica, que pode existir simultaneamente em uma infinidade de estados graças ao fenômeno da superposição — e representar 0, 1, ou ambos simultaneamente.

Legislação e ética

Outra tendência em 2024 é a priorização de considerações éticas na pesquisa, desenvolvimento e utilização da IA, uma vez que sua presença no cotidiano gera diversos dilemas e reforça a necessidade de transparência e imparcialidade. Ainda que os padrões éticos na Inteligência Artificial variem segundo contextos sociais, legais e culturais, o objetivo geral é garantir que a tecnologia beneficie a todos, bem como minimizar riscos e impactos negativos — além de assegurar que os responsáveis por eventuais danos sejam responsabilizados por suas ações.

A evolução da Inteligência Artificial, aliás, vem atraindo a atenção de formuladores de políticas globais. Muitos países vêm desenvolvendo políticas cujo objetivo é catalisar avanços tecnológicos, atrair investimentos globais e, paralelamente, proteger suas populações de efeitos negativos. Tal movimentação, é importante frisar, indica a possibilidade de sinergias internacionais — e, por consequência, a concretização de uma necessária colaboração mundial em termos de padrões, regulamentos e normas de IA.

Gerenciamento de confiança, risco e segurança de IA

Modelos de Inteligência Artificial que não contam com camadas de proteção e segurança eficazes são expostos a riscos e ameaças com potencial para anular os benefícios que proporcionam — e podem levar a perdas irreversíveis, tanto do ponto de vista corporativo quanto social. Em outras palavras, isso significa que a democratização da IA torna ainda mais evidente a relevância (e urgência) da Gestão de Confiança, Risco e Segurança da IA (AI Trust, Risk and Security Management, ou TRiSM).

A AI TRiSM disponibiliza ferramentas para ModelOps, proteção proativa de dados, segurança específica de IA, monitoramento (desvios de dados, desvios de modelo e resultados não intencionais) e controles de risco, com foco em entradas e saídas, para modelos e aplicativos de terceiros. O Gartner estima que as empresas que aplicam controles baseados em AI TRiSM aumentarão, até 2026, a precisão da sua tomada de decisão — e eliminarão até 80% de informações defeituosas e ilegítimas.

Trabalho aprimorado

Ao proporcionar mais produtividade e eficiência, a Inteligência Artificial se consolidará, em 2024, como uma aliada essencial para profissionais de, praticamente, todos os segmentos. Com a crescente popularidade da educação a distância (EAD), a IA vem transformando significativamente o a maneira pela qual os currículos são projetados, por meio da análise de necessidades, habilidades e estilos de aprendizagem de cada aluno, para desenvolver planos de estudos individuais cada vez mais adequados.

Já no caso do trabalho remoto (home office), a IA pode ser utilizada para aprimorar a operação de equipes virtuais e, ainda, auxiliar na gestão de projetos — além de otimizar a comunicação, organizar tarefas, priorizar atividades e até mesmo antecipar possíveis desafios. Além disso, é um instrumento eficaz para identificar os pontos fortes dos membros da equipe e, desse modo, propor melhores formas de colaboração — a fim de potencializar a produtividade e a eficiência das equipes.

Evolução dos chatbots

A sofisticação do Machine Learning, do Processamento de Linguagem Natural (PNL) e outras tecnologias, aprimorará os chatbots — e essa evolução está ligada à capacidade de aprendizado e adaptação desses softwares, tornando-os cada vez mais inteligentes e preparados para oferecer soluções personalizadas. A melhoria contínua na compreensão da linguagem natural e a capacidade de interpretação contextual permitirão uma comunicação mais fluente e precisa entre humanos e máquinas.

Aqui é oportuno observar que, de acordo com Mustafa Suleyman, cofundador do Google DeepMind, a capacidade de interagir melhor com os humanos é o futuro dos assistentes virtuais. “A terceira onda será a fase interativa”, afirmou Suleyman, em 2023, à MIT Technology Review. “É por essa razão que, há muito tempo, aposto que a interface do futuro é a conversa. Em vez de apenas clicar em botões e digitar, será possível conversar com sua IA.” O empresário também defende uma forte regulamentação nesse sentido — e crê que isso não será difícil de alcançar. 

Aspectos a considerar — desafios e controvérsias

No final de dezembro, o jornal The New York Times entrou com uma ação contra a OpenAI e a Microsoft, alegando que as empresas usaram seu conteúdo para treinar sistemas de IA sem permissão ou compensação. Ou seja, o ChatGPT e o Copilot — que substituiu o Bing Chat —acessaram e passaram a acessar e a reproduzir as informações publicadas — e, em alguns casos, integralmente e sem citar a fonte. Os autores, assim, exigem que todos os chatbots treinados com esses dados sejam retirados do ar.

Outro caso recente é a greve dos roteiristas e atores de Hollywood. O sindicato de atores norte-americano, ou Screen Actors Guild-American Federation of Television and Radio Artists (SAG-AFTRA), encerrou o movimento em novembro, após 118 dias de paralisação, por meio de acordos sobre diversas questões — especialmente a utilização de IA em produções audiovisuais. As reações ao acordo, no entanto, não foram unânimes — e muitos consideram que as resoluções são insuficientes para proteger os atores.

O fato é que tais cenários são emblemáticos, e representam algumas das principais controvérsias que envolvem a utilização da IA nos tempos atuais. À medida que a tecnologia avança, a preocupação relacionada à substituição de seres humanos por máquinas em diversos setores aponta para um desafio ético e econômico significativo, que exige a reavaliação das estruturas de trabalho e educação para lidar com um futuro em que a Inteligência Artificial se tornará onipresente (já é, na verdade).

Também causa grande apreensão a possibilidade da perpetuação de vieses e discriminações. A IA é tão imparcial quanto os dados com os quais é treinada — e isso significa que, se tais informações refletirem preconceitos humanos, a tecnologia certamente os potencializará. Esses aspectos reforçam, portanto, a necessidade de regulamentações e padrões rigorosos de ética ao desenvolver e implementar a Inteligência Artificial, a fim de garantir que sua evolução não fira os direitos e a dignidade humanos.

O equilíbrio entre inovação e responsabilidade

Diante das possibilidades, tendências e pontos controversos em relação à Inteligência Artificial, é possível vislumbrar um futuro significativamente remodelado e com inovações extraordinárias. É necessário, porém, avançar em direção ao amanhã com cautela, ética, responsabilidade e um quadro regulatório robusto — além de manter em perspectiva a importância da educação contínua sobre os riscos e benefícios inerentes à evolução da tecnologia e o compromisso com o bem-estar coletivo.