E a IA veio mesmo!

Hoje, os modelos estão prontos, mas a força de trabalho de modo geral parece não estar.

As empresas operam em ritmos diferentes, em muitos casos em vários ritmos na mesma empresa. Hoje está provado que a IA não é só um modismo, e o diferencial não está mais em usá-la, mas em não usar.

Há muito uso do chat para coisas banais ou não relevantes enquanto se acumulam modificações culturais e questões técnicas travam.

Com isso, as capacidades de IA não se acumulam de forma linear. Uma empresa pode ter uma infraestrutura de dados em excelente estado, mas uma gestão de mudança fraca. Podeimplementar muitos agentes rapidamente, mas não ver o crescimento do esforço de governança.

Frameworks usados comumente para o desenvolvimento de software comum mascaram muitos desalinhamentos.

Esse é outro ponto que merece um destaque. Um software comum, tem uma série de regras bem definidas, com limites, valores com restrições claras. Sistema de inteligência artificial são altamente sensíveis à qualidade de dados e à mudança de distribuição nesses dados. O famoso “debug” em se tratando de IA, deve estar mais focado nos dados.

Esses novos requisitos sobre dados, requerem governança presente e constante. Técnicas de aplicação de treinamento e ajuste fino do sistema são constantes e muitas vezes específica para uma situação.

As métricas de apuração de produtividade e ganhos decorrentes da IA em relação aos gastos ainda são bem obscuras.

Toda nova tecnologia é transformadora — do carro a motor, da computação em nuvem ao 5G — gera um novo vocabulário e comportamento, e a IA não é exceção.

Falando em transformação, a IA tem uma característica bem específica. Muitas, ou todas, as tecnologias anteriores substituíram braços e pernas humanas, uma escavadeira pode ter substituído 100 homens com pás, a IA começa a invadir um espaço até então pouco tocado: a capacidade cognitiva.