As empresas já sabem que IA não vai substituir os humanos, diz CTO da IBM

A rápida expansão da inteligência artificial generativa desde 2023 deu origem a diversas especulações sobre o impacto dessa tecnologia no mundo do trabalho, inclusive com temores de substituições de funcionários por IAs. Mas, para Wagner Arnaut, CTO da IBM no Brasil, esse cenário não é levado a sério por empresas.

Em entrevista à EXAME durante a Febraban Tech 2024, o executivo avaliou que "o mercado veio se transformando muito" em relação ao tema. "A primeira reação das empresas foi lidar com um mito de que a IA substituiria o ser humano. As empresas já sabem que isso não é uma realidade, o ser humano é potencializado pela IA, e a IA precisa ser vista como acelerador das tarefas do dia a dia. O primeiro ponto, então, é desmistificar isso".

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Arnaut acredita que há um segundo desafio na adoção de IA por empresas ligado à questão da posse dos dados usados no treinamento dos modelos de inteligência artificial. "Existia um medo nas organizações de usar IA, porque se achava que o dado ficaria com um terceiro, além da preocupação sobre a segurança do dado", diz.

Nesse sentido, o esforço da IBM tem sido desmistificar essas visões e mostrar os benefícios da adoção de IA. Ele ressalta que a empresa é uma das pioneiras no desenvolvimento da área, com pesquisas já nos anos 1960 que avançaram ao longo das décadas até chegarem no Watson, o chatbot de inteligência artificial da empresa.

"Hoje são mais de 400 empresas que já usam a nossa IA, e agora estão evoluindo com a generativa", comenta. Na visão dele, projetos como o Watson e o ChatGPT ajudam a desmistificar a tecnologia e democratizar o acesso a ela. "Quando as pessoas foram incorporando e viram o potencial da IA, de como consegue ganhar vantagem competitiva, a adoção aumenta", explica.

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O futuro da IA

Segundo o CTO, a IBM trabalha com três pilares na sua estratégia para inteligência artificial : "A IA não vai substituir o humano, o dado e modelo são propriedade de quem os criou e os modelos de IA precisam ter transparência e explicabilidade no seu funcionamento e resultados".

Arnaut ressalta que existem diversas abordagens em torno da inteligência artificial, formando um mundo "híbrido": "Existe um debate hoje sobre IA generativa e a anterior semelhante ao que acontecia no começo dos anos 2000 sobre a IA de treinamento supervisionado e não supervisionada. Mas na verdade a IA generativa complementa as outras, você não precisa usar ela em tudo".

Ele cita como exemplo a indústria financeira: se um banco precisa fornecer dados precisos ao cliente, como de transações, não faz sentido usar uma IA generativa que teria mais espaço para dar respostas "criativas". Mas, se o objetivo é montar uma sugestão de portfólio de investimento, a precisão da geração anterior de IA pode perder espaço para mais criatividade da IA generativa.

Por isso, ele argumenta que "a abordagem híbrida nas empresas é a de sucesso". Há, ainda, o que ele afirma ser uma "preocupação ética" em torno dos modelos de IA generativa para reduzir vieses, algo que é facilitado pela transparência e a explicabilidade.

Levando em conta esses fatores, a IBM tem optado por criar modelos de IA personalizados e restritos aos domínios de atuação de seus clientes. Arnaut afirma que a empresa não tem nenhum plano de criar um "modelo generalista", como o ChatGPT, que "responde de tudo mais ou menos" e faz uma busca generalizada por dados que acaba abrindo margem para imprecisões.

"O que eu vejo como tendência é a existência de vários tipos de modelos. Hoje, temos três tipos de grandes modelos de linguagem [ LLMs ]: os de domínio comum, os de código aberto e domínio específico e os especializados para cada empresa", diz. Mesmo assim, Arnaut recomenda que as empresas tenham uma postura crítica ao pensar em adotar a tecnologia.

"Tem um boom no mercado financeiro falando de IA generativa, todo mundo fala que quer usar no dia a dia, em todas as linhas de negócio. Mas tem de pensar para que quer usar, o hype e o caso de uso prático. O que não pode acontecer é ir pelo hype, de achar que tem de usar, mas não entender para que. É um momento, 2024 é para isso, uma transição entre o hype e efetivamente trazer isso para a realidade, gerando benefício", argumenta.