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A 2ª REVOLUÇÃO INDUSTRIAL - IA


Edicão: 139 - 02/04/2018

A 2ª REVOLUÇÃO INDUSTRIAL - IA

Se no final dos anos 2000 as redes sociais escreveram o capítulo de conexão frenética entre pessoas e empresas, este final dos anos de 2010 é a IA quem dá o enredo e o tom, onde grandes massas de dados são necessários para o treinamento de algoritmos/ sistemas de IA.

Algumas pessoas acreditam e incorporam a ideia da IA, entendendo que é um caminho em pavimentação enquanto outras veem dificuldades para se encaixar em um modelo de negócio incerto e, por isso, evitam fazer parte dessa história.  Uma forma que ajuda a compreender a IA é classificando-a como “estreita” ou “genérica”.  A primeira se aplica a situações e tarefas específicas, enquanto a segunda almeja a capacidade intelectual de um ser humano.

A aplicação dela já está presente em vários segmentos, como no varejo – por exemplo, com reconhecimento facial e, baseado no histórico dos clientes, oferece a eles ofertas e vantagens de acordo com o que cada um prefere–;  na indústria – onde “fábricas virtuais” permitem a “experimentação prévia” dos projetos, e isto diminui o tempo de desenvolvimento de produtos–;  na saúde – em equipamentos de diagnóstico autônomo (com várias tecnologias de IA) que são capazes de fazer exames simples, liberando médicos e enfermeiros, e que podem detectar doenças mais rápido e com maior precisão uma vez que possuem todos os dados dos pacientes;  no setor de energia – por meio de cabos inteligentes e o “aprendizado de máquina” (machine learning), conseguem equalizar o envio de energia conforme a necessidade de consumo de cada momento.

Grandes desafios, grandes responsabilidades

Para haver abundância de dados a fim de treinar os sistemas de IA, uma opção seria a abertura de dados do setor público – onde a definição de padrões de dados comuns seria bem vinda.  Isto certamente estimularia vários segmentos do setor privado.

Ainda assim, é previsto que a melhoria da produtividade e novos negócios tenderão a vir de forma desigual – liderados pelas empresas de vanguarda onde a tecnologia é ponto central, em detrimento às outras.  A adoção da IA de forma ampla permitiria que o crescimento salarial viesse mais bem distribuído.  Mas a automação junto com a IA deverá impactar os empregos e também os salários, e aí a participação dos governos na busca por soluções será fundamental – por exemplo, com o compartilhamento de trabalho, os impostos negativos sobre a renda e a renda básica universal.

E do ponto de vista ético, como evitar que os algoritmos não estejam expostos a dados que tragam questões de preconceito, racismo, sexismo ou outros – fazendo com que eles repliquem situações do mundo real?  E a questão da privacidade dos dados – quem os têm e com que grau de segurança trabalham? Estas são questões a serem resolvidas.

Para fazer parte dessa história, esteja pronto para otimizar seus principais processos com essa tecnologia e obter saltos de produtividade considerando toda sua cadeia de valor. E, como todo processo de aprendizado, esteja pronto para sua curva até chegar à excelência.

(Estudo do McKinsey Global Institute – publicado pela HSM nov/dez 2017)
Baseado em HSM Management, 125 , Nov/Dez McKinsey Global Institute