Inteligência Artificial não é uma corrida de 100 metros – FecomercioSP

Por Andriei Gutierrez*

Dois mil e vinte e três foi o ano em que o cidadão comum descobriu a Inteligência Artificial (IA). Todos foram pegos de surpresa pelo tamanho do avanço tecnológico e do seu potencial impacto. Mesmo entre especialistas da IA e do setor de Tecnologia, é possível dizer que não se esperava a dimensão do sucesso que foi a adoção e o interesse pela ferramenta em um curtíssimo espaço de tempo. Nesse contexto de sucesso, praticamente todo Chief Executive Officer (CEO) — assim como investidores e conselhos de administração — passou a demandar e a perguntar sobre planos para adotar IA, inovar com IA, largar na frente dos concorrentes com o uso da IA. De repente, essa tecnologia virou a nova corrida de 100 metros para se vencer a qualquer custo.

Não há dúvidas de que é muito relevante que as organizações e os profissionais comecem a ter contato com a IA, testá-la e começar a repensar e a redesenhar operações, produtos, processos e serviços. É preciso, no entanto, que isso seja feito como parte de uma estratégia maior de transformação digital. Quem acompanha minhas aulas e palestras já deve estar cansado de me ouvir falar, há quase uma década, que a IA é a “cerejinha do bolo” da Revolução Digital: um período longo (de cerca de duas décadas) no qual as sociedades estão em transição de uma sociedade predominantemente industrial-manufatureira para uma economia majoritariamente eletrônica, impulsionada por dados e serviços digitais. Organizações que entenderem e se prepararem para essa macrotendência terão mais chances de êxito em médio e longo prazos.

Estratégia de dados

Nesse contexto, é preciso que se tenha uma estratégia de dados como core do plano da organização. Para além da digitalização dos processos, incluindo o processo produtivo, a criação de novos serviços e produtos data-driven, assim como AI-driven, as organizações vão se deparar, cada vez mais, com a necessidade de estabelecimento de uma estratégia de dados. 

A definição tecnológica, o desenho dos processos, a gestão dos recursos humanos envolvidos e as regras para a gestão dos ativos de informação da organização são componentes importantes desse método, servindo como pilar da fundação indispensável para que se possa erguer um edifício sólido e confiável que permitirá a adoção e a inovação estrutural por meio da IA. Não tenho dúvidas de que a maturidade na transformação digital é (e será cada vez mais) um elemento diferenciador na adoção eficiente da ferramenta pelas organizações (e, consequentemente, no seu sucesso).

Responsabilidade algorítmica (data responsibility)

Há um segundo pilar essencial da fundação desse edifício. Trata-se da compreensão da relevância do manejo ético e responsável de dados e algoritmos. Arriscaria dizer que toda uma nova disciplina tem sido criada no âmbito das práticas ESG (Environmental, Social and Governance): a governança digital — talvez em decorrência de amadurecimento e da pressão da sociedade por uma assimilação mais responsável, transparente e justa das novas tecnologias. O fato é que muitas dessas boas práticas já estão saindo do nice to have para ocupar o lugar do must have, seja por regulações, seja por pressão do mercado.

Privacidade e proteção de dados pessoais é um excelente exemplo que tem avançado a passos largos, inclusive com vários países publicando leis e regulações específicas sobre o tema. Segurança cibernética é outra disciplina com crescimento fantástico, especialmente em melhores práticas, selos e certificações internacionais, assim como nos debates legislativos e regulatórios. E a IA segue no mesmo caminho, com inúmeras iniciativas de peso recentes. Destaco aqui o framework para gerenciamento de risco de IA pelo National Institute os Standards and Technology (NIST); os debates da Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) por uma IA Confiável; a publicação de um Código de Conduta para IA Responsável do G7; os debates em torno de definições e padrões de melhores práticas em IA pela International Organization for Standardization (ISO), entre outros.

Além disso, os debates legislativos e regulatórios também estão aquecidos no mundo todo, com destaque para a Ordem Executiva do presidente Joe Biden, os novos avanços nas discussões em torno do AI Act da União Europeia e iniciativas relevantes por Reino Unido, Singapura e Japão, entre outros países. No Brasil, também anda efervescente o debate sobre a regulação da tecnologia, que promete continuar progredindo.

Tanto a estratégia de dados como a responsabilidade algorítmica devem ser um campo central para a edificação da estratégia corporativa. Ambas as disciplinas devem ser pautas frequentes dos conselhos de administração, bem como das direções das organizações. Quem realmente entender e se apropriar desses conceitos estará mais apto para disputar a maratona da concorrência e da inovação impulsionada pela IA (mesmo que, possivelmente, perca os primeiros 100 metros).

*Andriei Gutierrez é um dos líderes do think tank de IA e coordenador do Conselho de Economia Digital e Inovação da Federação do Comércio de Bens, Serviços e Turismo de São Paulo (FecomercioSP). Também é vice-presidente da Associação Brasileira das Empresas de Software (Abes).