Um dos principais especialistas mundiais no uso de IA generativa para criar vantagens competitivas para empresas, Mike Mason, Chief AI Officer da Thoughtworks, fala da tecnologia com entusiasmo. “Estou otimista. Sinto-me mais animado neste momento do que em qualquer outra grande mudança tecnológica anterior pela qual passamos. Internet, cloud, mobile… Tudo isso foi ótimo. A IA generativa parece muito mais especial”, afirma.
“Como tecnólogo, é o momento mais empolgante da minha carreira”, diz o executivo, que vem ao Brasil para participar do Febraban Tech, onde fará uma palestra com o tema “Como gerar vantagens para seus produtos com IA Generativa“. O evento de tecnologia e inovação do setor financeiro ocorre entre os dias 25 e 27 de junho, em São Paulo.
Apesar do otimismo, Mason não ignora as preocupações levantadas em torno da IA generativa, especialmente em relação ao mercado de trabalho. “Com o ritmo com que a IA está chegando até nós, há um número de empregos que podem ser afetados. Talvez seja algo não para ficar nervoso, mas para entender. É uma grande mudança, que afeta muitas indústrias”, analisa.
Para as empresas, ele considera que um dos maiores desafios está em decidir onde aplicar IA pelo fato de a tecnologia ser tão ampla e oferecer milhares de possibilidades. “Você pode aplicar IA a todas as partes de um negócio e criar valor por meio dessa tecnologia de muitas maneiras diferentes. Então, um dos problemas que as lideranças têm enfrentado é descobrir: o que eu faço?”, observa.
Ele ainda pontua que há grande preocupação das empresas em torno do risco legal da IA, das questões de propriedade intelectual, da governança dos dados que estão sendo usados, e do uso responsável dos dados, especialmente dos dados dos clientes. “Como usamos nossos ativos de dados com IA para gerar valor comercial, mas sem perder a confiança do cliente?”, questiona.
A Thoughtworks realizou uma série de pesquisas com consumidores ao longo do ano passado para saber como o consumidor médio se sentia em relação à IA generativa. Um dos resultados revelou que em torno de 90% das pessoas estavam muito preocupadas com o fato de seus dados serem usados com sistemas de IA. Ao mesmo tempo, viam valor e se sentiam entusiasmadas com essa possibilidade.
“A maioria das pessoas queria, na verdade, regulamentação governamental sobre como usar dados com IA. Mas mais de 50% das pessoas disseram que, de qualquer forma, não confiariam que as empresas seguissem a regulamentação, o que é um conjunto complexo de respostas”, avalia Mason, que enxerga nessa contradição uma oportunidade: “Há realmente uma oportunidade para as empresas serem responsáveis pela forma como implantam a IA e serem claras sobre quais dados estão usando. Ter uma declaração transparente sobre isso é, na verdade, uma peça importante do quebra-cabeça”, diz.
Outros insights levantados pela pesquisa apontam que 42% dos consumidores dizem que estão mais propensos a comprar de empresas que utilizam a IA generativa e 83% concordaram que as empresas podem usar a IA generativa para serem mais inovadoras e atendê-los melhor. Ao mesmo tempo, 93% das pessoas entrevistadas acham que as organizações correm o risco de se prejudicarem se não incorporarem uma mentalidade responsável e ética ao usar a tecnologia.
Regulamentação da IA
A proteção aos dados tem sido questionada por especialistas em tecnologia desde que a discussão sobre IA generativa ganhou holofotes, há cerca de dois anos. Em março deste ano, o Parlamento Europeu aprovou a Lei de Inteligência Artificial. As normas vetam algumas aplicações de IA que ameaçam direitos de cidadãos, como sistemas de categorização biométrica baseados em características sensíveis. No Brasil, está em discussão no Senado o projeto que regulamenta a inteligência artificial. Entre outros pontos, o texto prevê multa de até R$ 50 milhões pelo uso irregular das ferramentas de inteligência artificial, além da suspensão, parcial ou total do desenvolvimento, fornecimento ou operação do sistema.
Mason não se diz contra nem a favor da regulamentação, mas considera bom que os governos tomem medidas em nome dos seus cidadãos. “É difícil para as pessoas entenderem e saberem realmente o que as empresas estão fazendo com todos desses dados.” Apesar disso, pondera que o processo “é difícil e tem nuances”. Ele diz que, em geral, há uma grande distância entre “o rascunho inicial e o projeto final que é ratificado e aprovado como política pública”.
“Há declarações genéricas de como os sistemas de IA devem estar livres de preconceitos. Sim, isso é correto e é uma coisa muito fácil de dizer. Parece bom, mas de uma perspectiva prática, o que realmente significa?”, reflete. “Ao mesmo tempo, os governos avançam muito lentamente nesta questão. E, às vezes, eles não entendem realmente toda a tecnologia. Acho que a discussão vai evoluir por muitos anos”, acrescenta.
Criatividade da máquina
Em um caso de sucesso aplicado pela Thoughtworks para a Mondelēz, empresa global de alimentos dona de marcas como Lacta, Bis, Club Social e Trident, a IA generativa foi utilizada na criação de novos sabores para os biscoitos Oreo. A Thoughtworks ajudou a fabricante de snacks a elaborar uma plataforma de desenvolvimento de produto que utiliza IA para sugerir novas combinações de sabores.
A maneira tradicional de criar novas receitas para Oreo é ter um ser humano especialista que conheça potencialmente centenas de ingredientes e que possa ter ideias sobre quais deles são necessários para criar um novo sabor de Oreo específico. A receita é produzida, assada e oferecida a pessoas do público-alvo, que provam e avaliam o novo sabor.
“Nós construímos para eles um sistema onde você pode alimentar o perfil de sabor do público-alvo, os ingredientes e qualquer teste e degustação que você já fez em uma IA, e ela irá sugerir novas receitas. Então, ela sugere umas dez receitas. Você prepara as dez receitas, entrega-as aos provadores humanos, eles anotam o quão bom era o sabor. Você devolve todos esses resultados à IA, e ela apresenta outras dez receitas. A Mondelēz foi capaz de alcançar perfis de sabor que não havia alcançado anteriormente”, explica Mason.
Além disso, a empresa conseguiu criar novos sabores com mais rapidez, conta Mason. “Estamos falando de meses de economia de tempo no ciclo de desenvolvimento para colocar esses produtos no mercado. E, literalmente, milhões de dólares em custos de desenvolvimento reduzidos drasticamente. É a criatividade da máquina em todo seu potencial”, conclui.
Por Louise Bragado
