No dia 8 de junho, o Wall Street Journal publicou um artigo no domingo, explorando quando a IA irá realizar plenamente o seu potencial e terá um impacto transformador na economia social, como a eletricidade e a Internet. O artigo afirmava que há muitas razões para acreditar que o desenvolvimento da IA ​​será mais lento do que os seus defensores mais optimistas acreditam, mas mais rápido do que dizem os céticos.

Levará algum tempo para que a IA realmente se transforme

Passaram-se apenas cerca de 1.200 dias desde que a OpenAI lançou o ChatGPT. No entanto, se acreditarmos nos mais extremos otimistas da IA, a tecnologia supostamente revolucionou o mundo dos negócios. Ou seja, essa mudança acontecerá a qualquer momento. Ao mesmo tempo, os críticos da IA ​​são igualmente fáceis de encontrar, argumentando que a IA é apenas a última moda tecnológica que está destinada a desaparecer rapidamente antes que quaisquer resultados reais sejam alcançados. Na sua opinião, este declínio pode acontecer a qualquer momento.

A verdade é muito mais complexa do que dizem os defensores e críticos da IA. Entre hoje em uma grande empresa e você descobrirá que a IA está em toda parte e aparentemente em nenhum lugar.Os funcionários o utilizam para resumir reuniões, redigir e-mails e gerar primeiros rascunhos de apresentações. Mas estes ganhos de eficiência ainda não se traduziram em saltos claros de produtividade em toda a economia ou em mudanças fundamentais na forma como as pessoas trabalham.

Então, quanto tempo levará para a IA realizar o seu potencial e provocar mudanças? Responder a esta questão exige revelar muitos dos desafios que o mundo empresarial enfrenta: inércia organizacional, resistência humana à mudança, dados limitados e muitas vezes bastante confusos, preocupações com privacidade e segurança, e os saltos imaginativos necessários para redesenhar a forma como as organizações realmente funcionam.

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Apesar de todas as reclamações e da imprensa negativa, a IA está de facto a fazer progressos no mundo dos negócios. Pesquisas realizadas com diretores de informação (CIOs) e CEOs mostram consistentemente que as empresas planejam aumentar o investimento em IA neste ano e no próximo. Um relatório de investigação divulgado pela Deloitte em Janeiro e um estudo separado da Wharton School da Universidade da Pensilvânia indicam que as grandes empresas estão a sair da fase de experimentação e a começar a integrar a IA nas operações principais. Uma pesquisa da Wharton divulgada no outono passado também descobriu que três quartos dos 801 executivos entrevistados relataram retornos positivos sobre seus investimentos em IA.

Esses resultados estão surgindo gradualmente em vários setores. Os varejistas estão usando IA para preços em tempo real e recomendações de produtos; empresas de private equity construíram analistas de IA para integrar informações de pesquisa e auxiliar nas decisões de investimento; e as empresas de manufatura estão implantando tecnologia de visão computacional para detectar defeitos nas linhas de produção.

A área onde o progresso tem sido mais significativo é no desenvolvimento de software. A IA tornou-se tão poderosa na escrita de código que muitos engenheiros de software podem simplesmente descrever requisitos em linguagem natural e a IA fará o resto.

Professor Mollick nega estagnação de aplicativos de IA

Ethan Mollick, professor da Wharton School da Universidade da Pensilvânia que estuda como as empresas adotam a IA, disse que, dada a situação acima, é completamente errado pensar que “as aplicações de IA estão estagnadas”. “A ideia de que ainda estamos presos no modo piloto está desatualizada e errada”, disse ele. “Estou constantemente conversando com empresas que estão obtendo valor real da IA.”

impacto limitado

Mas no mundo dos negócios, a revolução da IA ​​ainda enfrenta muitos obstáculos. Em primeiro lugar, existe um cepticismo básico em relação a toda esta propaganda: os conselhos de administração e os investidores continuam a exigir provas mais claras das empresas de que os investimentos em IA estão a dar frutos. Além disso, pelo menos até agora, a IA não demonstrou a sua generalidade o suficiente para provar que pode transformar empresas e indústrias em grande escala.

Os pesquisadores cunharam um termo para descrever essa capacidade desigual da IA: “fronteira irregular”. Benedict Evans, um analista independente que acompanha a adoção de IA nas empresas, disse que os modelos de IA são ótimos em algumas coisas e surpreendentemente ruins em outras, e muitas vezes não se descobre quais tarefas se enquadram em qual categoria até que as empresas já as estejam usando.

Por exemplo, a IA é excelente em tarefas claramente estruturadas, como programação, revisão de documentos jurídicos e análise financeira. Mas quando se trata de tarefas que dependem mais do contexto e que ocupam a maior parte do tempo de trabalho, esta “desigualdade” fica exposta. Ele dará respostas erradas com extrema confiança e não poderá confiar em fatores humanos que nunca foram incluídos nos dados de treinamento, como decisões de julgamento, regras não escritas e intuição de longo prazo.

Este é um “teto rígido” óbvio para as atuais capacidades de IA. O vencedor do Prêmio Nobel e economista do MIT, Daron Acemoglu, disse: “Seja você um CEO, um gerente, um jornalista, um professor ou um trabalhador da construção civil, acho que seu nível de habilidade está acima do da IA ​​existente”. Ele acredita que as atuais ferramentas de IA só terão impacto num pequeno número de empregos.

Além disso, para que a IA realmente funcione, são necessários muitos “pacotes”: dados apropriados, configurações de permissão apropriadas, mecanismos completos de segurança e restrição e funções claras definidas para os humanos que supervisionam a IA. Como os sistemas e fluxos de trabalho de cada empresa são diferentes, essa “arquitetura” de suporte geralmente precisa ser construída do zero. E isso é muito mais difícil do que parece.

desordem humana

Mas no que diz respeito aos obstáculos, os problemas tecnológicos podem ser mais fáceis de superar do que os problemas humanos. Simplificando, muitas pessoas precisam ser convencidas antes que a revolução da IA ​​possa realmente decolar.

Os executivos corporativos enfrentam ciclos de planejamento de cinco anos, cronogramas de depreciação para sistemas de compras que datam de três anos atrás e conselhos exigindo retornos. Num tal ambiente, a aversão ao risco não é irracional. Ao mesmo tempo, também existem problemas a nível dos funcionários: é improvável que aqueles funcionários que pensam que estão "treinando a IA que os substituirá no futuro" cooperem ativamente com a implementação da IA.

“O que está sendo comercializado é a ideia de produtividade e eficiência”, disse Kate Brennan, diretora associada do AI Now Institute, um centro de pesquisa de políticas de IA. “O que isso significa para as pessoas que realizam o trabalho real raramente é incluído na discussão.”

A gestão e os funcionários também podem hesitar em integrar verdadeiramente a IA nas operações e não apenas em usá-la para tarefas domésticas. O instinto das pessoas é muitas vezes usar a IA para automatizar certos aspectos dos processos existentes, em vez de repensar todo o processo em si.

Tomemos, por exemplo, uma seguradora que lida com sinistros de pequenos acidentes de carro. Normalmente, as empresas usam IA para acelerar o processamento de documentos, mantendo o processo original de revisão e aprovação em várias camadas. Mas a verdadeira oportunidade reside em redesenhar completamente todo o processo, permitindo que a IA avalie a extensão dos danos com base nas fotos tiradas pelo cliente, aprove a reclamação e acione o pagamento quase imediatamente. Esta reimaginação é difícil e ameaça as hierarquias estabelecidas e as formas convencionais de trabalho.

hora de mudar

Por último, é importante lembrar que as tecnologias transformadoras demoram muitas vezes mais tempo do que o esperado para produzir o tipo de mudança profunda que os seus defensores prometem.

A electricidade remodelou a civilização, mas foram necessárias quatro décadas para que o seu impacto aparecesse claramente nos dados de produtividade. A Internet reestruturou as bases dos negócios, do trabalho e da concorrência global, mas seriam necessários dez a quinze anos para penetrar na espinha dorsal da economia. De uma perspectiva interna da altura, as fases iniciais da Internet eram bastante semelhantes à situação actual da IA: perspectivas promissoras, resultados desiguais, e toda a indústria tinha boas razões para lhe dizer: a revolução chegou.

“Para realmente mudar uma organização e alcançar mudanças significativas, é necessário medir o tempo em escala humana.” disse James Landay, codiretor do Human-Centered AI Institute da Universidade de Stanford, que há muitos anos presta atenção às dificuldades que as empresas enfrentam ao tentar absorver novas tecnologias.

“Meu julgamento é mais de cinco a 10 anos, não dos próximos dois ou três anos”, disse ele.

É quase certo que a IA terá um impacto tão profundo como a Internet e provavelmente demorará quase o mesmo tempo a remodelar a economia. Os defensores geralmente estão certos sobre a direção do desenvolvimento. Os céticos provavelmente também estão certos sobre quanto tempo isso levará.

Talvez a forma de pensar mais valiosa para qualquer executivo empresarial, investidor ou decisor político neste momento seja aceitar ambos os julgamentos simultaneamente.