As invenções da máquina a vapor, da eletricidade e a tecnologia da informação marcaram a evolução tecnológica da humanidade nos últimos dois séculos. A inteligência artificial (IA) abre as portas para um novo mundo, com o poder de transformar a vida das pessoas e a maneira que as empresas conduzem os negócios, de maneira rápida, simples e muito poderosa. Isso tudo tem seus riscos.

Continua depois da publicidade

Receba notícias de Santa Catarina pelo WhatsApp

E é sobre isso que Daniel Lázaro, líder de Dados e Inteligência Artificial da Accenture para o Hemisfério Sul, uma das principais empresas de consultoria de gestão, tecnologia da informação, dados e outsourcing do mundo, fala na entrevista exclusiva para a coluna. Ele foi palestrante recentemente em evento da Associação Brasileira de Internet Industrial (ABII), em Joinville.
– Ficou muito simples de usar uma coisa muito poderosa. Isso está na mão de gente que não é mais só uma audiência diretamente relacionada com inteligência artificial, como o cientista de dados e o estatístico. Hoje em dia, qualquer um pode usar – diz Lázaro, ao falar sobre a popularização da IA, em especial o ChatGPT.
Ele destaca os benefícios que essas soluções tecnológicas podem trazer para a sociedade, e também chama a atenção para riscos envolvidos no uso:
– Esses modelos estatísticos têm bilhões de parâmetros. A gente não consegue pensar em mais do que quatro dimensões. Espaço (altura, largura, profundidade) e tempo. A gente não consegue avaliar assim aquilo que tá vindo de resposta está certo ou não. Então, vai dar problema.
Confira mais sobre inteligência artificial e mercado de trabalho para a área de dados na entrevista a seguir:

As pessoas começaram a falar muito sobre inteligência artificial, algumas até com temor. Isso não é uma coisa nova. Pode comentar a respeito?
– Acho que tem uma coisa que a gente até chama de efeito iPhone da Inteligência Artificial, porque se você precisa usar o ChatGPT basta você ter um browser do computador e você digitar ali coisas. Então, tem muita coisa interessante por trás disso, porque aí você começa a usar como linguagem de programação a língua portuguesa.

Até pouco tempo atrás, coisas normais de inteligência artificial para programar, você precisava saber uma linguagem de programação. Para saber a linguagem de programação, você tinha que ter uma formação específica, você precisava ter estudado esse negócio.

Continua depois da publicidade

Então, a barreira para usar é quase inexistente e, por trás disso, o que a língua portuguesa faz com esses modelos é muito poderoso. Você está acionando ali um modelo complicado, multicamadas, que tem a mesma lógica do iPhone. O iPhone é um negócio muito complicado em termos de tecnologia. Tem muita tecnologia no iPhone e nunca ninguém precisa nem ler um manual.
Então, acho que o que aconteceu foi um pouco da combinação de que ficou muito simples de usar uma coisa muito poderosa. Isso está na mão de gente que não é mais só uma audiência diretamente relacionada com inteligência artificial, como o cientista de dados e o estatístico. Hoje em dia, qualquer um pode usar.

Acho que mais oportunidade de se acessar esse negócio é um conjunto enorme de novos riscos, porque isso, esses modelos de ChatGPT foram treinados com dados da Internet. E ninguém fez um juízo de valor sobre esses dados. Aquilo é verdade? É mentira? Tem viés? Tem algum tema? Não tem? Se eu só pegar aquilo e usar como meu guia para o meu dia a dia, posso ter problema, porque não consigo nem avaliar se é bom, se não é bom. Porque esses modelos estatísticos têm bilhões de parâmetros. A gente não consegue pensar em mais do que quatro dimensões. Espaço (altura, largura, profundidade) e tempo. A gente não consegue avaliar assim aquilo que tá vindo de resposta está certo ou não está certo. Então, vai dar problema.
Por um lado, o ChatGPT foi a manifestação de como é fácil usar um negócio muito poderoso. Por outro lado, tem uma série de riscos que já estão aí faz muito tempo. Os desenvolvedores de softwares acessavam repositórios públicos de código para não precisar ficar gerando o código, e as pessoas já se inspiram em outras coisas há muito tempo.

Mas copiar dados sempre teve potencial de exposição, de ser acessado, invadido por hackers. Isso segue valendo, só que agora, como está mais fácil acessar a informação, todo mundo está meio bem perto. Tem que tomar cuidado com essas coisas mais fundacionais. O ChatGPT é um exemplo deles, mas tem muitos novos.

Quais são os riscos novos que o senhor considera importante as pessoas prestarem atenção?

– Se você perguntar coisas para o ChatGPT como: qual dose de remédio devo tomar porque estou com dor de cabeça? Como ele foi treinado com dados públicos, ele vai te dar a resposta. Você pode querer seguir exatamente o que está escrito lá, esse é um exemplo.

Continua depois da publicidade

Existem até coisas um pouco mais complicadas, porque a gente sempre acha que risco tem a ver com risco à vida humana, mas às vezes tem um risco de uma decisão errada de negócio, risco do lançamento de um produto errado. Então, não necessariamente saber gerenciar risco é que é um problema. Você não nunca vai eliminar o risco, porque a forma mais simples de eliminar o risco de um acidente aéreo é parar de voar. Se parar de voar, você tem uma série de prejuízos.
Então, como é que você gerencia risco? Que mecanismo de gestão de monitoramento você coloca em cima de uma solução corporativa para saber se você pode dar essa resposta? Você é uma farmácia, você vai colocar um canal novo em cima do ChatGPT, você tem que tomar alguns cuidados para seus clientes usarem aquilo para perguntar quanto de remédio eles devem tomar, ou você pode optar por dizer: “Vou te colocar em contato com o médico”, e não vou responder. Tem muitas formas de se fazer esse negócio.
É interessante termos em mente que essas soluções darão um benefício enorme, pelo menos acho, para todo mundo, para a sociedade, a educação, o comércio. Não é só um tema de adoção de tecnologia, tem um tema de processo, de governança, de que você decide o que expor e não expor.

_{Seria usara inteligência artificial para o bem?}
– Sim, para o bem. E onde é o “não bem”? Como é que você mede o “não bem”? Porque às vezes uma solução tem que definir determinadas perguntas, eu respondo automaticamente pela tecnologia, e determinadas perguntas direciono para um atendimento humano.

Por quê? Porque a gente já viu, por exemplo, que aquilo já tem alguma regulamentação na Anvisa. Então, eu vou seguir a regulamentação da Anvisa, não vou dar uma prescrição. Estou dando esse exemplo porque ele é um que lembrei agora, fácil, mas tem alguns outros.

Quando você tem que pensar na tecnologia e no processo de decisões, de quando é que você envolve seres humanos, especialistas. Só que também tem um benefício, porque daí você coloca essa lógica de novo do médico para ajudar na prescrição. Ele teria que cuidar de 100% dos casos numa situação normal, onde ele não tem assistência de um chatbot nem nada.
Se a gente faz algum tipo de triagem para quando a pergunta tiver a ver com a dose de remédio, ele vai gastar menos tempo para fazer uma resposta, atenderá mais gente e fará mais coisas, e os clientes conseguem fazer mais coisas ao mesmo tempo. Essa é uma forma da solução ser boa para todo mundo, para o profissional e para o cliente.
O senhor acha que é importante as empresas desenvolverem tecnologias próprias, de olho nos respectivos mercados e soluções?
– Acho que está caindo a ficha de que as empresas devem alavancar os ativos que são únicos que elas têm, e ativo, muito tempo atrás, era a minha fábrica, o lugar onde produzo as minhas coisas. Isso tem evoluído, porque agora o ativo é conhecimento. O conhecimento sobre como fabrico meus produtos, só eu tenho. O conhecimento sobre como os clientes consomem meus produtos, só eu tenho. O conhecimento sobre quanto e como eu estou vendendo, em qual canal, só eu tenho.

Então, alavancar esse ativo da empresa, que só ela tem, não tem competição sobre aquele ativo, acho que toda empresa deveria fazer. Como? Você tem uma série de mecanismos. Vou gerar um modelo que é alimentado por esses dados.

Continua depois da publicidade

Vou criar um algoritmo que dá recomendação de produtos com base no fato de ser uma empresa que vende produtos e vou usar esse algoritmo como forma de rentabilizar o meu conhecimento, inclusive gerando uma nova fonte de receita. Vou parar de só vender produtos e vou vender a inteligência. Uma inteligência que construí em cima da minha inteligência sobre clientes que consomem os meus produtos, aí vou oferecer isso para outras empresas como um produto que é “o recomendador de produtos”.
Então, acho que essa lógica de não só desenvolver a tecnologia, mas alavancar a inteligência e ativos que a empresa tem, acho isso muito poderoso. Dá para pensar em alavanca de eficiência operacional, fazer com menos, fazer menos errado possível. E dá receita nessa lógica. Vou gerar um “recomendador de produtos”.
Tem algum exemplo nesse sentido, de alguma IA desenvolvida dessa maneira?
– A gente fez um trabalho com uma empresa de telefonia, que alavancou o fato dela saber onde você está, porque você tem um celular e está com antena. Isso gerou uma lógica para vender inteligência a varejistas do melhor local para eles abrirem uma loja.

E de que desconto devo dar naquela hora do dia, para aquele público específico que está ali naquela região, quem é você e tudo mais que eles fizerem. Um produto de inteligência de varejo para dizer onde você coloca a sua loja porque lá tem o perfil de pessoas que você procura.
A telecom tem o dado de onde você está, tem o cadastro com a empresa de telefonia. Então, eles fizeram um produto de inteligência para o varejo levantando um dado, um conhecimento que só eles têm, ninguém mais tem, para fazer uma geração de receita de um produto que não é de telefonia, é um produto de inteligência comercial do cliente, que é um varejista, que tipicamente compra o quê de uma empresa de telefonia, uns 10 celulares.

Um dos problemas do setor de tecnologia é a falta de profissionais qualificados. Como está esse cenário, de profissionais para trabalhar com inteligência artificial? O que pode dizer para quem deseja seguir essa carreira?

– Vale a pena entrar. Eu acho que a remuneração hoje é uma daquelas coisas que está hot(quente). Há 10 anos, era quem conhecia de internet, hoje é quem consegue mexer com linguagem de programação e manipular dados.

Continua depois da publicidade

Tem uma série de discussões sobre o que a pessoa precisa saber para se dar bem nessa lógica. A resposta que eu sempre dou é que o brasileiro tem muita curiosidade, porque a gente acaba se virando muito, aprendendo muito.

O brasileiro tem muito potencial se conseguir ser organizado. Porque somos muito curiosos. Tem muita coisa que nós descobrimos porque fuçamos para apurar, tipo, tem que colocar aqui um processo industrial corporativo. Acho que a curiosidade é muito válida nesse negócio.

Tem muita gente que está se reinventando, está voltando para a escola, está aprendendo coisas que achava que não precisava mais. Nós mesmos temos uma responsabilidade muito grande nisso. Fizemos ações com universidades, com faculdades, com comunidades, e não só para treinar pessoas, mas para contratar, para trabalhar com a gente.

É treinar pessoas porque no futuro aquilo pode virar uma coisa boa para a pessoa, que aprendeu um negócio diferente, essa área de conhecimento, de manipulação de dados, de entender, porque no fundo a gente analisa a informação todo dia a dia, o que eu compro, para qual lugar eu vou… A gente toma decisões toda hora. Então, sistematizar isso não é uma má ideia.

Continua depois da publicidade

Como está a remuneração para esses profissionais?

– Os salários estão alavancados. Eu não tenho de bate-pronto o salário do mercado, mas tem uma estatística importante: algumas empresas, já há muito tempo, estão fazendo layoffs, estão passando por problemas, dificuldades, startups estão fechando e, volta e meia, tem umas demissões acontecendo.

Dá para discutir se é porque cresceu muito e agora está enxugando, se tem algum plano de negócio incorreto. Eu tenho feito essa análise porque eu estou sempre atrás de pessoas para contratar. É muito raro ter pessoas de analytics na lista de layoffs. Pessoas que lidam com dados. É muito raro. Geralmente tem pessoas comerciais, pessoas de produtos. Porque tem muitas empresas que divulgam justamente para ter colaboração entre as empresas, se dá para recolocar esse grupo que perdeu o emprego.

Precisa ser engenheiro ou uma pessoa com outro tipo de conhecimento acaba se inserindo?

– Pessoas com outras formações acabam se inserindo. Acho isso super legal. Na minha equipe, eu tenho linguista, tenho engenheiro, tenho administrador, tenho gente que fez direito, justamente por poderem dar perspectivas diferentes como eu analiso algo. Tem perfis de gente que têm mais facilidade com linguagem de programação, tem gente que tem mais facilidade de entender o contexto. Para a lógica de trabalhar em equipe isso é muito importante. Como trabalhar junto, essa habilidade interpessoal é muito importante. É difícil resolver um problema grande, uma pessoa sozinha.

Vocês empregam muitas pessoas de tecnologia na Accenture?

– Nós temos bastante gente de tecnologia, dezenas de milhares. Mexendo, exclusivamente, com dados analíticos, na minha área, tem mil pessoas. No Brasil, tem mil pessoas que só mexem com dados, entre quem programa, quem analisa, quem controla, só isso.

Continua depois da publicidade

Como a Accenture está posicionada no mercado em análise de dados?

– No mundo somos a maior, e no Brasil somos a melhor empresa de dados. Tem um instituto que ranqueia. Se chama ISG. Eles falam com clientes, com concorrentes, eles divulgam um gráfico sobre capacidade e habilidade de entrega. Nós, há tempos, somos a melhor empresa de dados do Brasil em termos de quantidade e escopo. E isso dá um orgulho danado, porque quem faz tudo isso é a equipe.

“Ficou muito simples de usar uma coisa muito poderosa”, diz especialista em IA

Publicidade

Você também pode gostar