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IA generativa agora é problema dos CEOs e não é solução para tudo, diz VP da IBM

Com o objetivo de ser a "Suíça" do mercado de inteligência artificial, IBM defende modelo aberto para dar mais segurança e transparência para empresas

João Pedro Malar
João Pedro Malar

Repórter do Future of Money

Publicado em 7 de dezembro de 2024 às 10h00.

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Até poucos anos atrás, a inteligência artificial era uma tecnologia, e um problema, restrita a áreas específicas da empresa e aos CTOs. Hoje, porém, a IA, em especial a IA generativa, se tornou um "problema dos CEOs", o que exige uma série de mudanças nas empresas. É o que avalia Joaquim Campos, vice-presidente e líder da IBM Technology na América Latina.

Durante sua participação no IBM AI Experience LA, o executivo destacou ainda que a inteligência artificial generativa não é a solução para todos os problemas das empresas, mas que trouxe uma série de ganhos que incentivam a sua adoção e, ao mesmo tempo, criam a necessidade das companhias entenderam os seus riscos e como administrá-los.

As mudanças da IA

Campos comenta que a IA generativa trouxe "ganhos em algumas dimensões". "Ela é mais 'humana' que as IAs anteriores e é treinada de forma mais genérica, então você consegue implementar projetos com mais velocidade. Com a IA tradicional, essa implementação demora de quatro a 10 meses. Com o WatsonX [projeto da IBM que conta com IA generativa], a implementação leva de três a oito semanas".

Apesar das vantagens, o executivo ressalta que "a IA generativa não é a solução para todos os problemas. Ela é um domínio adicional de IA que chega para solucionar problemas específicos, que requerem uma atuação mais humana e que fale de temas mais gerais e com menos precisão que a IA tradicional. A IA tradicional tem mais precisão, mas demanda mais tempo de treinamento".

Na visão de Campos, "o futuro será das duas coisas convivendo juntas e, aí, a empresa escolhe dependendo de qual tarefa tem. Em 2 anos, 30% de todas as aplicações de inteligência artificial serão de IA generativa".

Ao mesmo tempo, o executivo da IBM acredita que o avanço da tecnologia permite que as empresas construam soluções próprias, pensando nas especificidades de seus negócios. Diante de uma explosão de plataformas e projetos de IA, ele afirma que a IBM quer ser a "Suíça" do setor, criando parcerias com outras plataformas para ter acesso ao maior número possível de dados.

Ele defende ainda que a vantagem da IA generativa está em "liberar as empresas das atividades mais operacionais para que os funcionários e executivos possam focar em tarefas mais complexas e estratégicas".

Ao mesmo tempo, Campos pontua que ainda há uma "questão cultural" que tem resultado em uma reatividade do público a muitas aplicações da tecnologia, em especial na área de conteúdo. A tendência, acredita, é que haja uma naturalização cada vez maior.

O vice-presidente da gigante de tecnologia faz um paralelo com o uso da calculadora. Quando ela surgiu, o equipamento era visto como uma trapaça ou algo usado apenas por pessoas ruins de matemática, chegando a ser proibida em alguns casos. Hoje, "todo mundo usa, porque potencializa o ser humano, resolve uma coisa puramente operacional e abre tempo para fazer coisas de mais qualidade". Ele acredita que o mesmo ocorrerá com a IA.

Sobre o futuro da aplicação da IA generativa, Campos acredita que o ano de 2024 teve como foco "entender a tecnologia e encontrar casos de uso que trouxessem algo de valor". Agora, as empresas estão "saindo do momento de curiosidade para um de praticidade e pragmatismo", buscando casos de uso reais e seus benefícios.

"Já tem muito caso de uso interno, IA na gerencia de custos de TI, apoiando funcionários da empresa. O que deve ter mais em 2025 é a relação direta com o cliente final a partir dos frameworks implementados com agentes de IA, que vão resolver diversos problemas. O trabalho vai ser mais de supervisionar o agente do que fazer a tarefa em si", projeta.

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Modelos abertos

Joaquim Campos pontua que, agora, os CEOs "são bem mais questionados sobre IA e já são vistos como responsáveis por elas e seus possíveis erros". Ao mesmo tempo, uma pesquisa da IBM aponta que apenas 25% deles disseram que implementaram protocolos voltados para ética em IA.

Segundo o executivo, a visão da IBM é que o uso de IAs de código aberto é mais vantajoso pensando em redução e identificação de vieses e outros problemas. "Quando uma empresa adota uma inteligência artificial, ela precisa entender como ela foi treinada e como toma suas decisões. E as IAs precisam ter uma transparência dos serviços que entrega para a população";

"Pensando em termos de custos e riscos, as IAs abertas são mais vantajosas. Elas também são mais confiáveis pensando em temas como controle de propriedade intelectual, já que consegue proteger as informações das empresas, e permite monitorar melhor as alucinações e os drifts [variações do modelo de IA com relação à sua configuração inicial]", diz.

Campos identifica três desafios com os quais os CEOs precisarão lidar na área. O primeiro é a velocidade de mudanças e adoção da IA ao mesmo tempo em que precisarão saber como usá-las para entregar valor e seguindo aspectos de ética e transparência, um equilíbrio complexo.

O segundo envolve talento, ou seja, como garantir que os funcionários da empresa terão os conhecimentos necessários sobre o tema e a capacidade de usar as ferramentas de IA, buscando remover "bloqueios pessoais" sobre o tema e entendendo que "a IA exige menos criatividade e tempo, mas não é uma trapaça. Os inteligentes usem a IA no trabalho, e os que não querem ficarão para trás".

Por fim, ele aponta as questões éticas, que são citadas por mais de 90% dos executivos entrevistados pela IBM como um entrave para a adoção. "As empresas não querem ter danos à imagem, ter um impacto financeiro ou reputacional. E isso freia a adoção da IA, que poderia estar ocorrendo com mais velocidade", afirma.

Nesse caso, Campos acredita que será essencial desenvolver modelos e plataformas de governança que tragam uma explicabilidade das decisões tomadas pela IA e apresente os vieses dos modelos adotados.

"Os vieses são gerados no treinamento dos modelos, via dados, e a nossa sociedade historicamente tem uma série de vícios. Quando pega dados brutos, podem estar contaminados com a forma como a sociedade se comportou até aquele momento. É importante, na curadoria, levar isso em consideração, ter consciência de que pode falhar e, dentro dos frameworks, ter mecanismos para mediar os resultados", defende.

Ele destaca ainda que "quem está treinando os modelos tem que ser muito responsável com o que está criando, porque impacta a sociedade, mas também impacta o negócio. O viés pode fazer vender menos".

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