Inteligência Artificial: hype, ilusão e resultados

Julgue-me: mas por enquanto o maior lucro obtido com IA são cursos de quem está surfando no hype —e não casos de uso palpáveis e aplicáveis em escala do que realmente podemos chamar de Inteligência Artificial.

Super interessante o artigo “Como definir casos de uso bem-sucedidos em IA” (link no primeiro comentário). Revela que a McKinsey, por exemplo, reduziu de US$ 13 trilhões para US$ 4,4 trilhões a estimativa de valor econômico que pode ser gerado pela Inteligência Artificial. A estimativa otimista era de 2018. A outra, nem tanto, de 2023.

Mas o fato é que muita gente tem chamado de Inteligência Artificial o que a tecnologia digital já faz há décadas.

Muita gente não sabe, mas antes de virar consultor e conselheiro consultivo, fui jornalista de tecnologia. Isso lá nos anos 2000. E por acaso, tem uma matéria minha na Folha de S. Paulo datada de junho de 2001 (sim, 23 anos atrás!) falando sobre Inteligência Artificial. Algo que já era utilizado no Marketing daquela época (link no segundo comentário).

Outra ilusão é chamar de IA aplicações de chatbot ou machine learning que já vêem sendo usados em aplicações digitais de ponta há pelo menos dez anos. Quando trabalhei em eCommerce, no Walmart.com, já fazíamos isso com e-mails ou vitrines personalizadas com recomendações de compra baseadas em LTV ou em algo tão simples quanto cookies.

Ah, Elon Must (sic)

A mídia adora relatar tudo o que Elon Musk diz, especialmente quando se trata de suas previsões muito otimistas. Há duas semanas, ele afirmou: “Se você definir a AGI (inteligência artificial geral) como mais inteligente que o ser humano mais inteligente, acredito que provavelmente será no próximo ano, dentro de dois anos.” Em 2019, ele previu que haveria um milhão de robo-táxis até 2020 e, em 2016, ele disse sobre Marte: “Se as coisas correrem conforme o planejado, deveríamos ser capazes de lançar pessoas provavelmente em 2024 com chegada em 2025.”

Por outro lado, a mídia dá menos ênfase a notícias negativas, como anúncios de que a Amazon abandonaria sua tecnologia sem caixa chamada “Just Walk Out”, porque não estava funcionando corretamente. Apresentado há três anos, o sistema supostamente permitia que os compradores pegassem carne, laticínios, frutas e legumes e “saíssem sem pegar fila, como se fosse mágica”. Infelizmente, não era bem assim. E no final das contas havia um monte de seres humanos envolvidos no trabalho —inclusive de outra nacionalidade, menos “nobre” talvez que os nascidos em Albuquerque ou Pretória.

Por que este anúncio da McKinsey é mais importante do que a previsão de Musk? Porque muitas das previsões de empresários de tecnologia, como Elon Musk, são baseadas na ilusão de que existem muitos sistemas de IA que estão funcionando corretamente, quando na verdade ainda estão apenas 95% prontos, com os 5% restantes dependentes de trabalhadores nos bastidores.

Inteligência Natural

Os veículos autônomos são apenas a ponta do iceberg. Um artigo do Gizmodo listou cerca de 10 exemplos de tecnologia de IA que pareciam estar funcionando, mas não estavam. “Uma empresa chamada Presto Voice vendeu seus serviços de automação de drive-thru, supostamente alimentados por IA, para Carl’s Jr, Chili’s e Del Taco”, mas na realidade trabalhadores filipinos fora do local são necessários para ajudar em mais de 70% dos pedidos da Presto.

Em dezembro de 2023, houve uma impressionante demonstração do Gemini que “mostrou como a IA do Gemini poderia supostamente diferenciar entre entradas de vídeo, imagem e áudio em tempo real.” A realidade é que o vídeo foi acelerado e editado para que os humanos pudessem alimentar o Gemini com prompts longos de texto e imagem para produzir qualquer uma de suas respostas.

A Google afirma que a IA está escaneando sua caixa de entrada do Gmail para personalizar anúncios, mas na realidade, os humanos estão fazendo o trabalho, e estão vendo suas informações privadas. Em todos esses casos, “humanos reais estavam visualizando informações privadas, como números de cartão de crédito, nomes completos, endereços, pedidos de comida e muito mais.”

A ilusão do progresso rápido na IA é perpetuada pela negligência da significativa intervenção humana necessária em sistemas supostamente automatizados, levando a expectativas irreais sobre sua funcionalidade e prazos.

Mentoria de Produto

Tenho mais de 20 anos de experiência em Transformação Digital —participei deste processo desde o nascimento das primeiras empresas .com no Brasil no início dos anos 2000. Já atuei no UOL/Pagbank, na Natura e no Walmart.com antes de me tornar consultor, tendo atendido Microsoft Brasil, GPA, ViaVarejo, entre outros, com temas que vão deste OKRsProduct Management até Business Agility.

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