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Inteligência Artificial evolui rápido e já extrapola função de otimização de processos

Em breve, a Inteligência Artificial (IA) deixará de ser um braço da inovação e passará a ser o pano de fundo dela. Empresas passarão a ter a tecnologia como parte integral, amplificada e transversal nas estratégias de negócio. Do outro lado, usuários cada vez menos perceberão a diferença entre um bot e uma pessoa durante atendimento. A tecnologia vem se amadurecendo no Brasil rapidamente nos últimos anos e caminha para gerar grande impacto nas relações de negócios e nas experiências dos usuários. Em um cenário otimista de aproveitamento máximo da tecnologia, alguns setores podem quadruplicar a produtividade até 2030, segundo relatório do Sebrae.

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Na segunda edição do AI + Tour, ocorrido em novembro de 2019, evento realizado pela Microsoft que percorre oito países da América Latina, incluindo o Brasil, a presidente da sucursal brasileira, Tânia Cosentino, disse acreditar que a IA seja uma tecnologia tão disruptiva quanto outras inovações que transformaram a forma de viver da sociedade, como o telefone, o computador e a internet.

Segundo o estudo “O impacto da IA no mercado de trabalho”, realizado pela consultoria americana DuckerFrontier a pedido da Microsoft, em um cenário de utilização da capacidade máxima da IA, alguns setores poderiam ter um ganho de produtividade que represente um aumento na taxa anual de crescimento (CAGR) do Produto Interno Bruto (PIB) para 7,1% ao ano até 2030. A projeção de crescimento do PIB feita pelo Banco Mundial e pelo Fundo Monetário Internacional (FMI) no mesmo período é de 2,9%.

O relatório de Economia Digital 2018 do Sebrae, indicava que o uso de assistentes virtuais seria tão comum em 2020 que as pessoas não sentiriam mais diferença entre interagir com uma pessoa ou com uma máquina. Isso acontece devido ao aperfeiçoamento de sistemas que aprendem com a “linguagem natural”, ou seja, a tecnologia entende e melhora sua capacidade com a sua interação com o homem, podendo identificar até mesmo suas emoções com uma armazenamento infinito de dados.

Amadurecimento da tecnologia

Quanto mais a tecnologia é utilizada, mais ela amadurece. Para o Executivo de Data & AI da IBM Brasil, Fabricio Lira, o amadurecimento tecnológico das corporações tem permitido que as empresas olhem para a IA visando ampliar sua funcionalidade. “Até então era uma coisa muito etérea, o próprio tema é muito amplo, então existia uma ansiedade muito grande de usá-la em algumas coisas, mas então vieram dois grandes inibidores: o primeiro era encontrar um caso de uso consistente para mostrar que a tecnologia funciona, e o segundo a questão de qualificação e organização dos dados das empresa. Resolvendo isso, a gente virou a página”, diz.

Para a IBM, a IA é dividida em três pilares: otimização; automatização de tarefas e predição. De acordo com Lira, o amadurecimento da IA veio com a primeira onda, muito focada na otimização de processos do atendimento ao cliente, como o exemplo do chatbot. “Você vê inúmeros exemplos de chatbot que estão levando uma visão mais humanizada ao atendimento. Você consegue treinar a máquina para dar uma resposta muito mais calibrada para a necessidade daquele cliente”, relata. Lira afirma que estamos na “segunda onda”, focada em automatização de tarefas, e que o grande desafio do setor ainda é a predição.

“A predição é onde as companhias estão gastando mais tempo para conseguir ser mais assertivas. Cada indústria está amadurecendo de acordo com o perfil da segmentação e o momento que vai investir”, diz. O executivo conta ainda que o segmento de bancos e finanças está mais avançado no uso da tecnologia, porém é a indústria de varejo que deve se destacar. “Indústria como retail é a que vai receber mais investimentos em tecnologia, pela primeira vez nos últimos anos, do que o setor de bancos e finanças. O sistema de varejo hoje é essencialmente dependente de tecnologia de analíticas avançada e inteligência artificial”, explica.

Estudo encomendado pela Microsoft destaca ainda cinco categorias que deveriam ser priorizadas para o desenvolvimento de IA no país: governo, serviços públicos e governança; educação, habilidades e capacitação; pesquisa, inovação e desenvolvimento; infraestrutura de tecnologia; e ética, regulamentação e legislação.

A personalização da experiência

Lançado em 2011, o IBM Watson levou a IA para os centro dos negócios da companhia. O Watson é a plataforma de Inteligência Artificial da empresa por trás de soluções de clientes como Bradesco (com a BIA) e da Volkswagen. “Ela é um conjunto de capacidades que permite que a empresa [cliente] desenvolva os casos de uso conforme seus próprios interesses”, resume Fabricio Lira.

A partir dessa lógica, a Escola de Negócios Saint Paul viu a oportunidade de desenvolver sua própria plataforma digital com inteligência artificial, chamada LIT, para personalizar o aprendizado do aluno. Desenvolvida durante dois anos com o auxílio da IBM e de professores da instituição, a plataforma surgiu para ofertar os mesmos cursos presenciais completos, que duram cerca de dois anos e podem custar até R$ 60.000,00, em uma plataforma digital de ensino por assinatura com mensalidades que custam, em média, R$100,00. “Uma tentativa de democratizar o ensino de alta qualidade”, diz o co-idealizador do LIT e reitor da Escola, Adriano Mussa.

Na plataforma, a experiência do usuário é personalizada com a tecnologia a partir de duas questões norteadoras: como e o que aprender. O “Paul”, bot de tecnologia da IBM Watson que atua como “tutor” de IA, consegue identificar, em poucos minutos, traços da personalidade do usuário que determinarão o tipo de aprendizagem mais eficiente para ele, seja, por exemplo, através de vídeos, textos ou áudios. Outra personalização da plataforma acontece antes do aluno iniciar o curso, com um questionário de cerca de 5 minutos que analisa o nível de conhecimento do estudante.

Para Mussa, a IA está mudando a forma de se fazer negócio. O executivo explica que com esse tipo de tecnologia não é possível pensar na lógica de orçamento medido sob a base de tempo, geralmente anual ou semestral, que as empresas costumam trabalhar. “É muito difícil prever o ROI [retorno financeiro de um investimento], especialmente no começo, porque com essa métrica vamos medir as expectativas de resultados em curto prazo. O problema é que tecnologia como a IA começa pequena, então entra em um ciclo de operação com o usuário para, assim, ir crescendo e aperfeiçoando. Isso pode levar de 5 a 7 anos”, conta.

O radiologista e gestor médico de Inovação do Grupo Fleury, Gustavo Meirelles, diz que iniciativas de inovação com IA são vistas como “custo” se olhadas sob a perspectiva de curto prazo, pois tem aplicação imediata e retorno muitas vezes “intangível”, entretanto aplicações resolutivas que podem auxiliar no diagnóstico de um paciente e, em minutos, até salvar uma vida.

Uma equipe médica da empresa, em parceria com a IBM, desenvolveu o Oncofoco, um teste de perfil genético tumoral que fornece informações por meio de IA para auxiliar a tomada de decisão médica na assistência personalizada de pacientes com casos de câncer complexos. O Oncofoco também possui tecnologia da IBM Watson e em sua versão ampliada é capaz de avaliar alterações existentes em 366 genes.

Para Meirelles, a medicina irá atuar cada vez mais em tratamentos personalizados e o investimento em IA no setor deve crescer, inclusive no Brasil. A tecnologia já tem várias aplicações na área, segundo o médico: agendamento de exames, sistema de saúde populacional e, sobretudo, avaliação de imagens. Segundo análise do Sebrae, uma das tendências do mercado de IA no Brasil é de fato o aumento de investimentos na saúde, principalmente por meio de programas governamentais. A ideia é que a tecnologia ajude na identificação de diagnósticos e na otimização da medicina preventiva.

Reconhecimento facial e de imagem

Essa mesma habilidade de analisar imagens e cruzar informações com um vasto banco de dados é também utilizada na plataforma Carol, da TOTVS. A Carol se utiliza da tecnologia de reconhecimento facial para reconhecer o usuário e agilizar processos de gestão de pessoas, até mesmo off-line. O diretor do TOTVS Labs, Vincent Goetten, conta que a tecnologia começou a ser aplicada no setor agropecuário, passando a atender também, entre outros setores, o alimentício e o manufatureiro.

“Na JBS criamos um modelo que é como tirar uma selfie. Você abre o aplicativo e ele já inicia com a câmera frontal. Você faz a foto e já bateu o ponto”, explica. Como forma de segurança, o funcionário recebe um certificado que garante a legitimidade do ponto. Para evitar fraudes, a tecnologia foi melhorada com a inclusão da capacidade de identificar se aquilo que a câmera vê é realmente uma pessoa ou se é uma imagem ou vídeo.

A Carol é uma plataforma para dados e machining learning e também atua com diferentes capacidades de aplicabilidade para gestão do conhecimento. Entre outras funcionalidade, hoje, ela está sendo treinada para identificar problemas em grãos de soja, solução ainda não divulgada no mercado.

“Através de uma câmera a Carol olha para os grãos colocados sobre uma superfície e identifica problemas nesses grãos. O treinamento acontece, geralmente, por análise de vídeo. Assim, um vídeo de 10 segundos, por exemplo, tem 600 fotos analisadas”, conta. Goetten explica que a tecnologia poderá reduzir muito o tempo de escolha dos grãos durante a seleção para compra da safra.