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INSIGHTS

diferente, a tecnologia é verdadeiramente generalizada e seu impacto também ocorrerá de forma generalizada”, nos diz Martin Ford.

Como se colocar então diante da Inteligência Artificial? Autores como Nir Kaldero se colocam da seguinte forma perante o tema: “durante meus treinamentos de “ciência de dados para executivos”os participantes frequentemente se sentem excluídos quando confrontados com imagens de robôs e outras situações de aplicações de inteligência de máquina e dos sistemas inteligentes de aprendizagem no ambiente dos negócios”. Mas essa atitude “cabeça na areia” é um problema, nunca uma solução…há que se abraçar e entender, não temer e evitar, a revolução da inteligência artificial… ainda nos diz aquele autor. Nesta linha: Em muitas organizações os quadros técnicos são frequentemente as pessoas encarregadas de promover as mudanças decorrentes do uso da inteligência artificial. Eles são certamente capazes de criar modelos de inteligência de máquina, mas a liderança do processo de mudança organizacional, operacional e cultural não está com eles. Portanto, tal iniciativa deve começar como uma iniciativa “de cima para baixo”. Os executivos ligados à estratégia e à condução dos processos de negócios são aqueles que devem traduzir os principais problemas de negócios em soluções por meio do uso das tecnologias da informação, dentre elas aquelas ligadas à inteligência artificial.

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INFORMATION MANAGEMENT | 2019

Uma das principais abordagens ligadas à criação de metodologias para orientar a democratização e a implementação das tecnologias de inteligência artificial nas empresas e na sociedade é o projeto da Google conhecido pelo acrônimo PAIR: The People + AI Research Initiative, uma iniciativa para melhorar a interação entre os humanos e os sistemas de inteligência artificial cada vez mais avançados. O propósito do projeto PAIR é ajudar a situar adequadamente o uso da inteligência artificial como um meio de apoiar a resolução dos problemas dos negócios, de uma forma centrada nos seres humanos. Assim, busca-se ajudar às empresas e pesquisadores a responder a três questões essenciais: Quais problemas dos usuários a Inteligência Artificial é especialmente adequada para resolver? Como podemos aumentar a capacidade dos humanos adicionalmente à automação das tarefas? Como assegurar que a Inteligência Artificial está sendo aplicada para otimizar as coisas certas (processos de decisão e operacionais)?

Outros caminhos para chegar a soluções semelhantes são modelos de modelagem de negócios como o Business Model Generation (CANVAS) para geração de valor em negócios e processos, assunto que já tratamos em artigo precedente no espaço deste blog. Outras temas abordados em nossa palestra relacionaram-se às questões quanto à ética e à responsabilidade social no uso da inteligência artificial.

O recente caso da empresa Cambridge Analytica, e o efeito danoso sobre a sua reputação, deve ser vir de alerta para aqueles que ainda não se preocupam com a dimensão ética nas aplicações das tecnologias emergentes da informação. A regulação das práticas associadas ao uso dos métodos e tecnologias relacionadas à ciência de dados, inteligência artificial e internet das coisas é outro ponto crucial nas discussões sobre as questões éticas. Nesta linha, a Lei n. 13.709, de 14 de agosto de 2018, veio para regulamentar o tratamento de dados pessoais no Brasil, tanto pelo poder público quanto pela iniciativa privada. Conhecida como Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGDP), contém disposições que objetivam fortalecer a proteção da privacidade dos usuários e de seus dados pessoais. Finalmente, cabe discutir as questões de responsabilidade social que devem ser assumidas pelas empresas e governos relacionadas às potenciais consequências do uso disseminado da inteligência artificial: preservação ou renovação dos postos de trabalho e desenvolvimento de políticas públicas para minimizar os efeitos do desemprego gerado pela tecnologia na sociedade.

Nos últimos anos vários países têm buscado meios para o desenvolvimento e a adoção de sistemas de inteligência artificial (IA), por meio da definição de estratégias nacionais, buscando equacionar investimentos e políticas públicas para o desenvolvimento e a adoção da inteligência artificial.

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Revista IIMA 82  

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