IA hoje: o que é especulação e o que é real?

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A transformação digital foi responsável por facilitar o acesso das empresas e das pessoas às novas tecnologias, e desde então ficou comum escutarmos sobre as maravilhas disruptivas da IA – inteligência artificial. 

 

Chatbots, análise preditiva e análise de risco, tomada de decisões simples, combate às fraudes… São inúmeras as utilizações da IA, e isso porque nós estamos considerando apenas seus usos no mercado financeiro!

 

É claro que o potencial disruptivo e inovador desta tecnologia é incrível, e parece que quanto mais nós lemos sobre o tema, mais convencidos ficamos de que a inteligência  artificial resolverá todas as dores de uma empresa.

 

Mas será? Embora seja possível fazer muito com a IA, ela não é a solução de tudo. Confira, a seguir, quais os mitos e quais as realidades em relação à inteligência artificial e ao machine learning. 

A inteligência artificial hoje 

Nos últimos tempos, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm sido retratados como tecnologias novas que amadureceram de repente, mas na realidade os desenvolvimentos importantes da IA são continuações das descobertas ocorridas nas duas últimas décadas. 

O que acontece é que, em meados dos anos 90, os pesquisadores demoravam dias para “treinar” um sistema para que ele pudesse reconhecer números entre dezenas de milhares de exemplos manuscritos. 

Atualmente já é possível treinar uma rede neural muito mais profunda, com capacidade de reconhecer animais, rostos e outros objetos complexos em meio a milhões de imagens diversas. 

E não é só isso, hoje em dia já é possível implantar modelos de aprendizado profundo para automatizar tarefas e decisões em aplicativos padrão, assim como detectar e prever situações, encaminhar ligações telefônicas para o setor correto, entre outros. 

É claro que as pesquisas baseadas em IA têm feito um enorme progresso, principalmente quanto aos sistemas que resolvem problemas imitando ações humanas, como reconhecer objetos ou falas, por exemplo. 

Mas o que acontece realmente é que a maioria dos desenvolvedores de software ainda não conseguiram acompanhar este desenvolvimento profundo. E é por isso que as plataformas de código aberto são líderes nesse mercado: elas permitem que os profissionais combinem as tecnologias de ponta atuais com outros desenvolvimentos mais recentes. 

No mundo corporativo, conforme os times alinham seus objetivos e métodos à inteligência artificial e realmente alcançam isso, o aprendizado profundo acaba se tornando parte de suas estratégias comerciais. Ou seja, para muitas empresas, integrar métodos de aprendizado profundo ao mix de produtos se torna um grande diferencial.

Mas, em geral, toda esta tecnologia, assim como ocorreu com o aprendizado de máquina anteriormente, será apenas mais uma ferramenta para ser utilizada sempre que for necessário ou fizer sentido. 

As promessas da inteligência artificial 

Num futuro próximo, um dos prováveis obstáculos que surgirão será a dificuldade de entender o que os sistemas de inteligência artificial aprenderam e como eles colocarão em prática suas previsões. 

Em situações simples, como prever se um cliente pode ou não gostar de um produto específico, não será tão relevante, mas em outros casos será difícil tentar explicar porque um sistema se comportou de maneira inesperada ao interagir com humanos. 

O que acontece é que seres humanos em geral conseguem aceitar o fracasso humano, mas são incapazes de aceitar falhas de um sistema de inteligência artificial, especialmente quando não existe uma explicação lógica para ela. 

À medida que nós nos familiarizarmos com o aprendizado profundo, vamos perceber que, apesar da complexidade do sistema e do volume de dados em que foi treinado, é impossível entender os padrões sem o conhecimento do domínio. 

A fala humana funciona tão bem porque somos capazes de preencher lacunas do discurso com o contexto da conversa, mas os sistemas de inteligência artificial ainda não têm esse entendimento profundo. 

Então o que vemos agora é uma inteligência superficial, a capacidade de imitar habilidades isoladas de reconhecimento humano e, às vezes, superá-los nessas tarefas. Treinar um sistema com bilhões de exemplos é apenas uma maneira de ter os dados e usá-los adequadamente, ao contrário da expectativa que diz que esta tecnologia resolverá todos os problemas das empresas. 

O que esperar do futuro da IA 

Ao longo das duas últimas décadas, três tecnologias foram responsáveis por ajudar o desenvolvimento e inovação da inteligência artificial: aumento da capacidade de processamento dos computadores, aumento da capacidade de armazenamento e a conectividade entre dispositivos digitais.

E todas essas tecnologias, somadas às expectativas em torno da IA permitiram que mais dispositivos e ferramentas baseados em inteligência artificial chegassem às empresas e ao nosso dia a dia.  

Como dissemos acima, ainda falta bastante chão para que o aprendizado profundo realmente impacte positivamente na maioria dos modelos de negócios que nós conhecemos hoje, mas as previsões são muito otimistas.

E em relação ao futuro, o que podemos esperar da inteligência artificial? Certamente sistemas de autoatendimento cada vez mais inteligentes, assim como maior capacidade de planejamentos, diagnósticos e execução de atividades sendo realizadas exclusivamente por dispositivos baseados em IA. 

Além disso, a interação entre máquinas e humanos conseguirá compreender sentimentos e emoções e se estenderá a mais setores, sendo muito importante na área médica, principalmente na realização de cirurgias e cuidados de idosos.  

A potência da inteligência artificial no mercado financeiro já é muito forte, sobretudo no gerenciamento de riscos. Hoje em dia o enorme poder de processamento permite que grandes quantidades de dados sejam tratadas em pouco tempo, uma tarefa que levaria muito tempo para um ser humano. Além disso, os algoritmos conseguem analisar o histórico de casos de risco e identificam sinais precoces de possíveis problemas futuros.

A tendência é que conforme o tempo passe, mais e mais bancos e demais instituições financeiras utilizem a inteligência artificial não apenas na análise de riscos, mas também na leitura de emoções e sentimentos para auxiliar na tomada de decisão.

Em relação aos chatbots, que hoje em dia já são comumente implementados nos canais de mídia social da maioria dos bancos, eles terão uma função ainda mais inteligente e serão responsáveis pela alfabetização financeira da população a longo prazo.

O que acontecerá, provavelmente, é que a inteligência artificial não irá necessariamente “salvar o mundo”, como dizem as propagandas atuais. Mas seu uso será cada vez mais fundamental em variados setores da economia mundial, sobretudo em atividades que exigem análise e gerenciamento de riscos, tomada de decisão, educação financeira e precisão motoras. 

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