Depois de quase oito anos à frente de projetos de inteligência artificial na Samsung, Lin Tzy Li, gerente sênior do Health Sensor AI Lab no Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da empresa no Brasil, tem uma visão prática sobre o que vem a seguir. 

Em entrevista à Samsung Newsroom, ela descreveu um cenário em que ética, privacidade e supervisão humana deixam de ser diferenciais e passam a ser exigências básicas.

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O que uma especialista em IA vê no mercado atual

Para Lin, a inteligência artificial segue sendo, antes de tudo, uma aplicação que precisa ser treinada com cuidado. Isso significa atenção redobrada para que os resultados entregues por um sistema não sejam tendenciosos ou injustos com determinados grupos de usuários.

A tecnologia como ferramenta, não como substituto do julgamento humano

A especialista reforça que a IA deve ser compreendida como um conjunto de ferramentas de apoio. Ela pode buscar informações, sumarizar textos longos ou criar rascunhos de documentos. 

O que não muda, segundo Lin, é a necessidade de revisão com senso crítico por parte de quem usa esses recursos.

Um exemplo prático dessa combinação entre tecnologia e supervisão humana está nos recursos de tradução simultânea já disponíveis em smartphones, que permitem conversas em outros idiomas por chamadas, mensagens e até pessoalmente.

Ética no treinamento dos modelos

A atenção ética, para Lin, precisa acompanhar todo o ciclo de desenvolvimento de um sistema de IA, não apenas o momento de lançamento. Isso inclui cuidado com os dados coletados e com a forma como eles influenciam o comportamento do algoritmo ao longo do tempo.

Privacidade se torna exigência, não coadjuvante

Segundo a executiva, os usuários estão cada vez mais familiarizados com ferramentas de inteligência artificial no cotidiano. Ao mesmo tempo, cresce a exigência por consentimento explícito sobre como os dados pessoais são usados no treinamento e no funcionamento dessas soluções.

Essa mudança de postura do público tende a pressionar empresas de tecnologia a tornar mais claros os termos de uso e as políticas de coleta de dados, algo que já aparece como diferencial competitivo em diversos setores.

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A tendência que preocupa: da personalização à polarização

Questionada sobre tendências de comportamento do consumidor, Lin apontou a polarização impulsionada por algoritmos como um ponto de atenção para os próximos anos. 

Sistemas de recomendação aprendem preferências individuais e entregam conteúdos cada vez mais segmentados.

O resultado, segundo ela, é um ambiente em que as pessoas ficam menos expostas a opiniões diferentes das suas, o que reduz a flexibilidade diante de outros pontos de vista, inclusive em temas sociais. 

Para Lin, iniciativas de diversidade dentro das empresas de tecnologia são um caminho para conter esse efeito, já que equipes mais plurais tendem a desenvolver soluções mais equilibradas.

De texto a multimídia: a IA muda de escala

Outro ponto observado pela especialista é a velocidade com que a inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia voltada quase exclusivamente a texto. Hoje, sistemas de IA já criam e editam vídeo, áudio e imagens realistas, incluindo ilustrações e fotografias.

Essa ampliação de capacidades exige, segundo Lin, mais cuidado tanto de quem usa a tecnologia quanto das empresas responsáveis por desenvolvê-la, já que o potencial de uso indevido cresce na mesma proporção que as funcionalidades.

Como aplicar essa visão no dia a dia profissional

A leitura de Lin Tzy Li reforça um ponto que já orienta boa parte do debate sobre inteligência artificial no ambiente corporativo. 

Ferramentas de IA podem ganhar tempo em tarefas de pesquisa, redação e organização, mas a revisão humana continua indispensável, especialmente em decisões que envolvem dados sensíveis ou impacto direto sobre pessoas.

Para profissionais que lidam com tecnologia no dia a dia, isso significa desenvolver critérios claros de checagem antes de validar qualquer resultado gerado por IA, além de acompanhar como os próprios algoritmos moldam o consumo de informação dentro e fora do trabalho.

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