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UMA BREVE HISTÓRIA DA IA: PARA ONDE VAMOS - 2020++

UMA BREVE HISTÓRIA DA IA: PARA ONDE VAMOS - 2020++

EPISÓDIO 03 – PARA ONDE VAMOS: 2020++

(Talvez você só esteja interessado em saber o que temos a dizer sobre o futuro da IA, mas se você chegou neste episódio vindo dos dois episódios anteriores, parabéns, você percorreu um caminho linear dessa breve narrativa sobre a história da área. Caso você esteja chegando diretamente aqui, eu o(a) convido a ler primeiro os dois episódios anteriores, assim você se inteira de toda nossa série sobre a história da IA.)

Niels Bohr foi um importante físico dinamarquês que viveu no início do século passado e contribuiu significativamente para a compreensão da estrutura atômica da matéria e da física quântica. Ele possui uma frase célebre que escolhi para iniciar este episódio: "Fazer predições é muito difícil, especialmente se elas forem sobre o futuro". Portanto, eu não quero aqui me aventurar a prever o que será o futuro da IA, mas para entregar o prometido no título, vamos discutir sobre as tendências e prioridades em IA de empresas e governos. Para isso, tomarei como referências duas perspectivas: as iniciativas e políticas de IA de vários governos; e o panorama das áreas de IA nas empresas.

A partir de 2019 praticamente todas as principais economias mundiais estabeleceram (ou veem estabelecendo) Iniciativas (ou Políticas) Nacionais de IA. Boa parte dessas propostas pode ser encontrada no site da Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD) (https://www.oecd.org/going-digital/ai/initiatives-worldwide/), da Comissão Europeia (https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch/national-strategies-artificial-intelligence_en) ou do site Future of Life (https://futureoflife.org/national-international-ai-strategies/) e trarei uma breve perspectiva aqui para compartilhar. 

Sob a ótica das políticas públicas, o relatório trazido pela Comissão Europeia, disponível no link acima, identifica cinco áreas prioritárias: 1) capital humano; 2) interface entre o laboratório e o mercado; 3) conexões (networking); 4) infraestrutura; e 5) regulação. As políticas envolvendo o capital humano focam a educação formal, informal, o mercado de trabalho e o treinamento envolvendo habilidades associadas à IA, da educação primária à programas de educação continuada. No contexto do laboratório ao mercado, será priorizado o apoio a atividades de pesquisa e desenvolvimento, inovação e testes de tecnologias baseadas em IA. O eixo denominado networking propõe o fomento à colaboratividade, atratividade internacional, disseminação e adoção da IA. Em relação à infraestrutura, será dada ênfase aos dados (acesso, uso, compartilhamento, proteção e análise) e às tecnologias digitais e de telecomunicações, incluindo a disponibilização de infraestruturas computacionais de larga escala e o desenvolvimento de tecnologias de rede, como o 5G. Por fim, no eixo regulatório as políticas de IA enfatizam os aspectos éticos (normatização e princípios), legais e de padronização da IA. Está claro que os governos estão atentos à expansão e relevância da área, e deverão atuar no sentido de instruir (formar), viabilizar, fomentar e regular a Inteligência Artificial dentro de seus países, visando não apenas se manterem competitivos, mas também conseguirem diferenciais em relação a outras nações que não se estruturarem para isso. A própria existência de iniciativas e políticas nacionais mostra a seriedade e relevância com que a área vem sendo tratada nos vários países.

No âmbito tecnológico, vamos dividir as tendências da área em infraestrutura, aplicações e plataformas. Um desafio e foco de atenção na infraestrutura é a capacidade de tratar os Vs do Big Data (dados em grande volume, velocidade e variedade). Aqui adotamos o significado lato da palavra dados, ou seja, tudo que servir de entrada para a IA consideramos dado, incluindo dados estruturados, semi- e não estruturados, como textos, áudio, imagens e vídeos. Portanto, os primeiros desafios e tendências da área estão associados à governança, integração, armazenagem, monitoramento, geração, rotulagem, transformação e análise de dados. As soluções de processamento paralelo e distribuído, nuvem e streaming (dados ou conteúdos em fluxo) também compõem essa lista da infraestrutura. Dentro da área de Tecnologia da Informação (TI), um conceito que vem expandindo é o da AIOps, que se refere ao uso da IA para otimizar as operações de TI, melhorando sua gestão e automatizando a resolução de problemas.

Sobre as aplicações de IA, bem, parece não haver limites, são tantas que é até difícil listar, mas deixarei algumas áreas aqui como referência. A IA tem sido bastante útil na gestão de pessoas, marketing, publicidade e propaganda, vendas, experiência do usuário (cliente), produtividade, jurídica, logística e operações, regulação (compliance), segurança, educação, varejo, setor imobiliário, setor financeiro, seguros, saúde, agricultura e na indústria. O objetivo final das aplicações de IA é quase invariavelmente a automação de sistemas, processos e serviços, deixando aos humanos as tarefas que envolvem habilidades de criação e interface física com pessoas. Tarefas repetitivas e que podem ser feitas sem muita complexidade estão sendo deixadas para aplicações específicas de IA.

Nosso terceiro e último eixo das tendências tecnológicas da IA envolve as plataformas, ou seja, ambientes computacionais que permitem o desenvolvimento de uma ou mais soluções específicas para mais de um cliente ou usuário final. Por exemplo, uma startup pode ter uma solução específica que usa IA para a gestão de contratos e processos, enquanto outra pode ter uma plataforma que permite a construção de várias soluções de legaltechs, como compilação de dados e jurimetria, gestão de documentos, recuperação e análise de normas e legislações, etc. As plataformas de IA têm o objetivo de integrar diversas tecnologias em uma solução única, facilitando, ampliando, reduzindo custos de adoção e popularizando a IA no mercado. Além das soluções específicas já listadas acima, seguramente as plataformas de IA e Big Data vêm se consolidando como uma tendência no mercado. E há especializações nas plataformas também, podemos encontrar plataformas de BI (business intelligence), visualização de dados, conversacionais e de processamento de língua natural, aprendizagem de máquina, Big Data, visão computacional, robótica, navegação autônoma e outras.

A inteligência artificial não é uma hype e nem passará por um terceiro inverno, ela chegou para ficar, já mostrou sua importância e a cada dia ocupa um espaço maior na academia e nos setores produtivos. Cabe a nós entendermos essa revolução e nos prepararmos para ela. Por enquanto discutimos muito a chamada Indústria 4.0 ou Quarta Revolução Industrial, mas o momento em que vivemos é de mudanças. A Indústria 4.0 está associada à transformação da indústria e seus processos utilizando tecnologias mais inteligentes e automatizadas, como Internet das Coisas (IoT), IA, manufatura aditiva e subtrativa, computação em nuvem, realidade virtual e aumentada, robótica autônoma, Big Data e segurança cibernética. Ao final desse processo de consolidação da indústria 4.0 teremos um novo mundo, com novas formas de trabalhar e interagir com pessoas e máquinas. Sem dúvida somos privilegiados por testemunhar esta revolução!