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Os principais desafios da Inteligência Artificial
As inovações da Inteligência Artificial rendem benefícios em muitos setores. A Statista mostra que, somente em 2021, foram investidos US$ 94 bilhões em IA globalmente.
Em outro estudo, realizado em 2020 pela McKinsey, 50% dos entrevistados informaram que suas empresas adotaram a IA em pelo menos uma função de negócio. A tendência é que esse percentual continue crescendo nos próximos anos, dobrando as receitas geradas.
Isso demonstra como as organizações estão, cada vez mais, acreditando no potencial da Transformação Digital por meio de processos mais eficientes e previsões mais precisas. Afinal de contas, as tecnologias estão mais disponíveis que nunca e estamos nos aproximando de um cenário só visto antes na ficção científica!
Os smartphones usados no dia a dia têm IA que ajuda com rotinas, pesquisas e, até mesmo, no momento de tirar fotos. Os veículos também vêm equipados com recursos que auxiliam no estacionamento, colisões, pedestres e controle de cruzeiro.
Agora, temos assistentes domésticos como Google Assistant e Alexa tornando as coisas mais fáceis em casa. Assim, suas maiores vantagens são a automação, o apoio a produtividade, os benefícios de segurança e muito mais. Quer descobrir os desafios da Inteligência Artificial? Continue lendo este artigo!
1 - Poder de computação
Machine Learning e Deep Learning são os trampolins da Inteligência Artificial e exigem um número crescente de núcleos e GPUs para funcionar de maneira efetiva.
Existem vários domínios em que temos ideias e conhecimento para implementar estruturas de aprendizado profundo, como rastreamento de asteroides, implantação de serviços de saúde, rastreamento de corpos cósmicos e apoio no desenvolvimento de programas, entre outros.
Eles exigem o poder de computação de um supercomputador e, sim, isso não é barato! Embora, devido à disponibilidade da computação em nuvem e dos desenvolvedores trabalhem em sistemas de IA com mais eficiência, eles têm um preço.
Nem todos conseguem arcar com isso, além do aumento no fluxo de entrada de quantidades sem precedentes de dados e algoritmos complexos.
2 - Questões jurídicas
Há muitas preocupações legais em torno do desenvolvimento e implementação de aplicativos de inteligência artificial com as que as empresas precisam se preocupar. Os dados que os algoritmos coletam dos usuários são sensíveis.
Dessa forma, cálculos errôneos e sistemas de governança de dados instalados em aplicações de IA sempre farão previsões incorretas e trarão perdas de lucro ao negócio. Além disso, pode violar leis ou regulamentos, colocando a organização na armadilha de desafios legais.
3 - Conhecimento limitado
Embora existam diversos lugares no mercado onde é possível usar a Inteligência Artificial como uma alternativa melhor aos sistemas tradicionais, o verdadeiro problema é o conhecimento limitado sobre o assunto.
Além de entusiastas da tecnologia, estudantes universitários e pesquisadores, há poucas pessoas que estão cientes do potencial da IA.
Por exemplo, sem a orientação certa, as PMEs (Pequenas e Médias Empresas) desconhecem que podem aprender formas inovadoras de aumentar a sua produção, gerir recursos, compreender o comportamento do consumidor e reagir bem ao mercado.
Ademais, também não estão cientes de provedores de serviços como Google Cloud, Amazon Web Services e outros do setor de tecnologia.
4 - O Problema do Viés
A natureza boa ou ruim de um sistema de IA depende da quantidade de dados e da forma como são treinados. Portanto, a capacidade de obter boas informações é a solução para mais eficiência no futuro. Mas, os dados que as organizações coletam diariamente são pobres e não têm significado próprio.
Eles são tendenciosos e apenas de alguma forma definem a natureza e as especificações de um número limitado de pessoas com interesses comuns baseados em religião, etnia, gênero e comunidade, por exemplo.
Neste contexto, a mudança real pode ser trazida pela definição de alguns algoritmos que rastreiam eficientemente esses problemas.
5 - Escassez de dados
O funcionamento de um sistema de IA depende de dados de treino. A maioria das pessoas pode não saber que a obtenção de conjunto de dados de qualidade requer um grande número de horas humanas para rotular as informações.
Para completar, deve haver um conjunto suficientemente grande e abrangente para ser usado para o propósito de treinamento.
A capacidade de obter esses dados de qualidade é prejudicial ao ser classificado de forma generalizada apenas como sistema de Inteligência Artificial "bom" ou "ruim". Esses seriam, muitas vezes, os desafios para as novas aplicações ou empresas iniciantes.
6 - Privacidade e segurança de dados
O principal fator no qual os modelos de deep learning e machine learning se baseiam é a disponibilidade de dados. Entretanto, como são gerados por milhões de usuários em todo o mundo, há chances de que possam ser usados para fins ruins.
O volume maciço de informações usados para treinar o sistema de IA é gerado ou coletado de milhões de usuários. É importante ressaltar que muitos desses dados são confidenciais.
Devido a esse problema, as soluções de Inteligência Artificial podem se tornar propensos a violações e usurpação de identidade. Criar uma infraestrutura altamente segura para coletar e armazenar os dados gerados é primordial para enfrentar esses desafios.
Mantenha as expectativas
De fato, é inegável que a Inteligência Artificial entra em nossas vidas para torná-las mais interessantes, confortáveis e eficientes. O desafio é que, à medida que se desenvolve, novas medidas são criadas para manter os usuários em segurança.
A implementação responsável da IA deve refletir a ética e os valores de uma organização, construindo assim a confiança entre seus clientes, colaboradores e stakeholders.
Não há dúvida de que os benefícios e dificuldades de tecnologias avançadas como a Inteligência Artificial são infinitos, mas não resolverá todos os seus problemas. Se você quiser tirar o máximo proveito da IA, é importante ter as expectativas certas para evitar que sua equipe se decepcione.
Este artigo foi escrito por Thais de Paula e publicado originalmente em Prensa.li.