Inteligência Artificial não é o fim. É o meio

Muitos dos temas hoje em grande evidência na mídia especializada,
em eventos e artigos, estão os ligados a IA (Inteligência Artificial) e seus
algoritmos. Bem, em breve esse assunto será tão comum e inserido nos sistemas
que estarão à nossa volta, que esses termos simplesmente desaparecerão. E com a evolução
exponencial da tecnologia e dos algoritmos, muita coisa inovadora e surpreendente
(para nós hoje!) acontecerá nos próximos anos. Muitas tecnologias que causarão
grandes mudanças no cenário de negócios e na sociedade já estão em uso hoje,
embora ainda de forma limitada. E as que provocarão rupturas significativas em
dez a quinze anos, provavelmente já existem em protótipos de laboratórios.

Algoritmos
inteligentes já estão inseridas nas nossas atividades diárias e nem percebemos
disso. Quando vemos um filme no Netflix ou encomendamos um livro na Amazon, por
trás dessa escolha tem a influência de algoritmos de recomendação. A sugestão
de caminho proposto pelo Waze ou a precificação de uma corrida pelo Uber também
são baseados em algoritmos. Aprovação ou negação de créditos são baseados em
algoritmos. Preços dinâmicos para passagens aéreas são estipulados por
algoritmos. A onipresente busca que fazemos no motor de busca do Google é um
sistema de IA. E mais da metade das ações em bolsa transacionadas nos EUA já são
comandadas por algoritmos.

Previsões sobre futuro da tecnologia são recebidas com tanto
ceticismo quanto previsões de economistas sobre a economia, ou de
meteorologistas sobre o clima. Mas, tenho razoável grau de certeza para afirmar
que a IA vai provocar disrupções significativas em todos os setores de
negócio.  Por que afirmo isso? Apesar dos
altos e baixos da evolução da IA no passado, hoje temos uma combinação de capacidade
computacional, um oceano de dados e algoritmos sofisticados que permitem aos
computadores fazerem coisas impensáveis há uma década.

Mas, como as empresas estão adotando IA? Um estudo muito
interessante foi efetuado pelo MIT Sloan com a BCG, chamado “Reshaping
Business with Artificial Intelligence: Closing the Gap Between Ambition and
Action” e acende algumas luzes. Ao lê-lo estudo observei que a situação é
muito similar àquela que vejo nas empresas nas quais convivo como consultor, e nas
conversas com centenas de executivos nos eventos dos quais participo.

Na imensa maioria das empresas existe claramente um grande
gap entre a ambição e a execução. O estudo mostrou que três quartos dos
executivos acreditam que a IA permitirá que suas empresas criem novos negócios
e quase 85% acreditam que permitirá que suas empresas obtenham e sustentem
vantagem competitiva. Mas apenas uma em cada cinco empresas já incorporou IA em
algumas ofertas ou processos. Somente uma em cada 20 empresas incorporou
extensivamente IA em suas ofertas ou processos, e menos de 39% de todas as
empresas possuem uma estratégia de IA implantada. Ou seja, há ainda muita conversa
e pouca ação.

As causas desse gap são muitas, e vão do pouco conhecimento do
que seja realmente a Inteligência Artificial, à falta de dados adequados, passando, é claro, pelo fato de
que a maioria dos CEOs ainda não se comprometeram com o tema. Iniciativas de IA
efetuadas exclusivamente por áreas como TI continuarão exatamente como
iniciativas, não terão “acabativas”! Falando francamente, não se trata de
investir em IA, em processamento de linguagem natural ou análises de imagens. O
investimento deve ser na solução de problemas de negócios e IA é o meio. Quando
o foco é a tecnologia, perde-se o alvo.

O fato é que a IA não apenas afeta as empresas atuais,
permitindo-as criarem novos produtos e serviços e até mesmo novos modelos de
negócio, mas abre um espaço imenso para novos entrantes, startups que já nascem
com IA em seu DNA. Muitos algoritmos e ferramentas de IA já estão no domínio
público no GitHub, por exemplo, incluindo interfaces para sistemas
sofisticados como o TensorFlow, do Google. Além disso, os principais
fornecedores de tecnologia abrem APIs para a criação de interfaces para seus
sistemas, como a Siri, da Apple, a Cortana, da Microsoft, a Alexa, da Amazon e o Watson,
da IBM. O estudo mostrou que a ameaça de novos entrantes é uma preocupação
real: 75% dos entrevistados prevêem novos concorrentes usando IA entrando
em seus mercados.

Conversando aqui e ali, observei alguns conceitos sobe IA
que considero inadequados. Um mal entendido é que algoritmos sofisticados de IA podem, sozinhos fornecer soluções empresariais valiosas sem um volume adequado de dados.
O valor da aplicação de IA está diretamente relacionado ao treinamento dos
algoritmos. A maioria das aplicações de IA atuais começa com um ou mais
algoritmos “burros” que se tornam inteligentes somente após serem
treinados, principalmente com os dados específicos da empresa. O treinamento
bem sucedido depende de sistemas de informação que possam reunir dados de
treinamento que sejam relevantes. Muitas empresas não possuem sólidas infraestruturas
de dados e não têm plena compreensão do que é necessário para treinar os algoritmos.

Infelizmente alguns provedores de tecnologias criaram um “overhype” anunciando
suas soluções como panaceia, sem chamar atenção para a necessidade de treinamento
dos algoritmos embutidos nelas. É um desserviço, pois criam expectativas que se
revelarão mal sucedidas. Em resumo, nenhuma sofisticação algorítmica irá
superar a falta de dados, principalmente se esses dados forem de baixa
qualidade.

Além disso, as empresas às vezes acreditam erroneamente que
já têm acesso aos dados necessários para explorar as soluções de IA. Mas,
podem bater em algumas barreiras: alguns dados são proprietários, e as
organizações que os possuem simplesmente podem não torná-los disponíveis.
Outros dados estão fragmentados, espalhados por diversas fontes de dados, internas e
externas, exigindo um grande esforço de consolidação e acordos com várias
outras organizações. E mesmo que a organização possua todos os dados que
precisa, a fragmentação em vários sistemas dificulta bastante o processo de
treinamento dos algoritmos.

Um fator complicador adicional aparece em setores altamente regulados,
como o setor de seguros, que pode usar IA 
para incorporar novos elementos que prevejam riscos específicos. Mas, o
uso de alguns atributos como sexo e religião, que poderiam eventualmente
serem usados ​​nos algoritmos de predição, podem ser inaceitáveis ​​para os órgãos
reguladores. Também surgem questionamentos na busca por entender as
preferências dos clientes, quando o uso de informações muito pessoais podem ser
consideradas como invasão de privacidade.

Diante desse cenário o que fazer? Antes de mais nada é
importante disseminar o conhecimento do potencial da IA pela alta administração.
Não se espera que um CEO debata as diferenças conceituais entre algoritmos de
“Deep Learning” e “Machine Learning”, mas é essencial que deva ter plena
conscientização do potencial do uso da IA para seu negócio. E a partir deste conhecimento do
potencial de IA, repensar a estratégia de negócios.

Com a tecnologia digital passando a ser o
cerne dos negócios, a responsabilidade pelo estratégia digital, deixa de ser
exclusiva do CIO para ser de todos os C-level da empresa. Uma transformação nos
modelos de negócios e nas proposições de valor para os clientes afeta de forma
radical toda a organização. Por isso, cada executivo tem que entender a essência da
transformação digital e mudar sua maneira de pensar e conduzir os negócios da
organização. Não estamos vivenciando apenas mais um ciclo de inovações, mas uma
transformação radical do mundo como conhecemos. Como a sociedade industrial nos
deixou como legado a eletrificação da sociedade, a transformação digital vai
nos deixar a digitalização da sociedade. As empresas que sobreviverão no
século 21 terão que pensar de forma digital e criar modelos de negócio que
reflitam este pensamento.

A IA tem o potencial de mudar as maneiras com que as
empresas geram valor e exige um pensamento inovador e radical. Seus novos
concorrentes podem ser startups que não usem pessoas como você, mas robôs de
software, quebrando seus parâmetros de comparação.  As empresas precisam pensar de forma bem ampla
sobre seus negócios, criar cenários futuros e testar a resiliência de seus negócios
atuais e estratégias futuras, contra tais cenários.

É essencial atrair e reter talentos para as ações de IA.
Ainda são recursos escassos, e a empresa deve buscar atrair esses profissionais
ativamente. Também é fundamental mostrar o que e como a IA vai afetar as pessoas
internamente. Uma percepção que seu uso vai gerar desemprego pode afetar o
ambiente profissional profundamente. O jogo tem que ser claro e conduzido com
transparência.

IA é uma realidade e pode ser muito benéfica, ou trazer
riscos. Pela importância do assunto devemos estudar e compreender mais seus
impactos nas empresas.  Os executivos não
podem ignorar o assunto. A inércia não é uma opção!

 

(*) Cezar Taurion é
head de Digital Transformation da Kick Ventures e autor de nove livros
sobre Transformação Digital, Inovação, Open Source, Cloud Computing e
Big Data