Segunda parte de uma série de quatro partes que aproveita a experiência da comunidade de Harvard para examinar as promessas e potenciais armadilhas da era crescente da inteligência artificial e aprendizagem de máquinas, e como humanizá-las.

Durante décadas, a inteligência artificial, ou IA, foi o motor da pesquisa de alto nível da STEM. A maioria dos consumidores tomou consciência do poder e do potencial da tecnologia através de plataformas de internet como Google e Facebook, e do varejista Amazon. Hoje, a IA é essencial em uma vasta gama de indústrias, incluindo saúde, bancos, varejo e manufatura.

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Mas sua promessa de fazer coisas como melhorar a eficiência, reduzir os custos e acelerar a pesquisa e o desenvolvimento tem sido temperado ultimamente com a preocupação de que estes sistemas complexos e opacos possam fazer mais mal à sociedade do que bem econômico. Sem praticamente nenhuma supervisão do governo americano, empresas privadas usam software de IA para fazer determinações sobre saúde e medicina, emprego, solvência e até mesmo justiça criminal sem ter que responder por como eles estão garantindo que os programas não sejam codificados, consciente ou inconscientemente, com preconceitos estruturais.

Its crescente apelo e utilidade são inegáveis. Espera-se que os gastos empresariais mundiais com IA atinjam US$ 50 bilhões este ano e US$ 110 bilhões anuais até 2024, mesmo após a recessão econômica global causada pela pandemia COVID-19, de acordo com uma previsão divulgada em agosto pela empresa de pesquisa tecnológica IDC. O setor varejista e bancário gastou mais este ano, com mais de US$ 5 bilhões cada. A empresa espera que a indústria de mídia e os governos federal e central investirão mais entre 2018 e 2023 e prevê que a IA será “a influência perturbadora que mudará indústrias inteiras durante a próxima década”.”Quase toda grande empresa agora tem múltiplos sistemas de IA e conta com a implantação da IA como parte integrante de sua estratégia”, disse Joseph Fuller, professor de prática gerencial da Harvard Business School, que co-lidera o Managing the Future of Work, um projeto de pesquisa que estuda, em parte, o desenvolvimento e implementação da IA, incluindo aprendizagem de máquinas, robótica, sensores e automação industrial, nos negócios e no mundo do trabalho.

Early on, it was popularly assumed that the future of AI would involve the automation of simple repetitive tasks requiring low-level decision-making. Mas a IA cresceu rapidamente em sofisticação, devido a computadores mais poderosos e à compilação de enormes conjuntos de dados. Um ramo, a aprendizagem de máquinas, notável por sua capacidade de classificar e analisar grandes quantidades de dados e de aprender com o tempo, transformou inúmeros campos, incluindo a educação.

As empresas agora usam a IA para gerenciar a aquisição de materiais e produtos de fornecedores e para integrar vastos volumes de informações para ajudar na tomada de decisões estratégicas, e devido à sua capacidade de processar dados tão rapidamente, as ferramentas de IA estão ajudando a minimizar o tempo no preço de teste-e-erro do desenvolvimento de produtos – um avanço crítico para uma indústria como a farmacêutica, onde custa $1 bilhão de dólares para trazer um novo comprimido ao mercado, disse Fuller.

Especialistas em saúde vêem muitos usos possíveis para a IA, inclusive com o faturamento e processamento da papelada necessária. E os profissionais médicos esperam que o maior e mais imediato impacto seja na análise de dados, imagens e diagnósticos. Imagine, dizem eles, ter a capacidade de trazer todo o conhecimento médico disponível sobre uma doença para qualquer decisão de tratamento.

No emprego, o software de IA abate e processos retomam e analisam a voz e expressões faciais dos entrevistados na contratação e condução do crescimento do que é conhecido como empregos “híbridos”. Ao invés de substituir empregados, a IA assume tarefas técnicas importantes de seu trabalho, como o encaminhamento para caminhões de entrega de pacotes, o que potencialmente libera os trabalhadores para se concentrarem em outras responsabilidades, tornando-os mais produtivos e, portanto, mais valiosos para os empregadores.

“É permitir que eles façam mais coisas melhor, ou que cometam menos erros, ou que captem sua experiência e a divulguem mais efetivamente na organização”, disse Fuller, que estudou os efeitos e as atitudes dos trabalhadores que perderam ou são mais parecidos em perder seus empregos para a AI.

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