Inteligência artificial: ecos de avanços tecnológicos do passado

Em seu mais recente Relatório de Estabilidade Financeira, o Banco da Inglaterra alertou que um colapso no setor de inteligência artificial poderia levar o Reino Unido à recessão. O relatório afirmou que “uma correção nos preços das ações de IA, impulsionada por uma mudança na produtividade e na lucratividade das empresas de base tecnológica, poderia causar uma queda de 2.2% no PIB do Reino Unido”.

Isto deve servir de alerta para empresas em todo o mundo.

Os riscos da inteligência artificial vão muito além do Vale do Silício. No entanto, enquanto os líderes se preparam para o que está por vir, muitos ainda estão fazendo a pergunta errada.

A inteligência artificial é uma realidade ou apenas uma moda passageira?

Os últimos trinta anos da tecnologia deveriam ter nos ensinado que a resposta pode ser ambas.

A última crise tecnológica do século XX

O problema do bug do milênio foi um risco técnico real, mas, em retrospectiva, parece uma reação exagerada.

O Reino Unido gastou bilhões de libras esterlinas se preparando para o "Erro do Milênio", com instituições testando e corrigindo sistemas que dão suporte a tudo, desde pagamentos bancários, benefícios sociais e pagamentos em geral até viagens aéreas e a rede nacional de transporte.

O governo criou a iniciativa Action 2000 para ajudar as empresas a se prepararem, enquanto bancos e grandes fornecedores de infraestrutura implementaram planos de contingência abrangentes antes do prazo final.

Então a meia-noite passou, os aviões permaneceram no céu, os caixas eletrônicos continuaram a distribuir dinheiro e as luzes permaneceram acesas. Tudo aquilo começava a parecer quase cômico.

No entanto, essa aparente calma mascarava um ponto crucial. A maioria das interrupções que as pessoas temiam provavelmente foi evitada porque as organizações levaram os riscos a sério e se prepararam para eles. A segurança cibernética enfrenta o mesmo problema.

Uma ameaça que é mitigada com sucesso pode, em retrospectiva, parecer ter sido uma ameaça notavelmente exagerada.

Para que não vos surpreendamos com a realidade.

A bolha da internet nos ensinou uma lição diferente. A internet não era uma miragem, mas as avaliações de mercado muitas vezes eram. Por exemplo, a Boo.com levantou somas enormes para reinventar o varejo de moda online, apenas para falir em 2000 por falta de dinheiro. Empresas com lucros modestos e, em alguns casos, modelos de negócios inconsistentes, eram tratadas como se estivessem acima das leis da economia.

Então a bolha estourou, as fortunas desapareceram e muitos dos chamados pioneiros sumiram, mas as ideias em que apostavam não. Aliás, aposto que você está lendo isso online agora mesmo.

Formulário antes do conteúdo

As criptomoedas acrescentaram uma terceira lição. Uma linguagem revolucionária pode mascarar casos de uso fracos. Havia ideias técnicas sérias por trás delas, mas o boom geral foi dominado pela especulação, endossos de celebridades e o estranho hábito de começar com um ativo e depois procurar uma finalidade para ele.

No auge da febre dos NFTs, o primeiro NFT do cofundador do Twitter, Jack Dorsey, foi vendido por US$ 2.9 milhões. Um ano depois, seu proprietário tentou revendê-lo por quase US$ 48 milhões, mas as ofertas iniciais ficaram muito aquém. A tecnologia não desapareceu. O que desapareceu foi a disposição do mercado em tratar a escassez digital como um valor duradouro.

A ascensão da inteligência artificial carrega elementos das três histórias.

Rosto familiar

Assim como o bug do milênio (Y2K), a inteligência artificial (IA) apresenta riscos que podem parecer exagerados até que se materializem. Como qualquer especialista em cibersegurança dirá, se o pior dano for evitado, os alertas podem parecer histéricos posteriormente. Mas isso não prova que eram falsos.

Para a inteligência artificial , isso significa tratar a cibersegurança e a governança como disciplinas operacionais, e não como projetos paralelos para equipes de inovação. As organizações precisam entender os dados que alimentam os sistemas de IA, a que esses sistemas podem acessar, quais são suas permissões, como podem ser manipulados e como a empresa responderá em caso de falha.

Com o boom da internet, a inteligência artificial (IA) parece uma tecnologia genuinamente versátil, envolta em uma narrativa de investimento exagerada. De fato, ela pode escrever código, resumir documentos e automatizar partes do trabalho profissional. Mas isso não significa que toda empresa de IA seja valiosa, que todo produto de IA seja útil ou que todo data center se pague.

As empresas que aprenderem com isso devem investir em capacidades, bases de dados, pessoas e fluxos de trabalho, em vez de apostar tudo no fornecedor, modelo ou produto que estiver obtendo o melhor resultado neste trimestre.

Assim como as criptomoedas, a inteligência artificial adquiriu sua própria mitologia. A expressão "com tecnologia de IA" tornou-se o que "habilitado por blockchain" foi por um breve período — uma expressão que pode significar algo, nada ou simplesmente "por favor, avalie-nos melhor".

Ao adotar a inteligência artificial, os líderes empresariais agora precisam se fazer perguntas tediosas, porém essenciais: Que problema ela resolve? Quem a utiliza? A quais dados ela tem acesso? Quais sistemas ela pode influenciar? Que autoridade lhe conferimos? O que acontece se ela falhar, for manipulada ou ficar indisponível? E quem é o responsável quando isso ocorre?

Essa mistura é o que torna tão difícil compreender o momento atual. O argumento preguiçoso é que a inteligência artificial é ou uma revolução ou uma bolha. Mas a história sugere uma possibilidade mais inquietante: pode ser ambas.

“Os três espíritos lutarão dentro de mim. Não fecharei a porta às lições que eles ensinam.”

Líderes empresariais frequentemente tentam vencer a discussão sobre se a inteligência artificial é superestimada, quando deveriam estar construindo uma estratégia que resista a qualquer um dos resultados. A resposta lógica à IA não é um projeto ambicioso demais (projeto lunar) nem uma paralisação completa (moratória), mas sim a experimentação controlada.

Isso significa tratar a IA como um "portfólio de apostas" em vez de apenas um slogan de campanha. Algumas dessas apostas devem ser defensivas, focando em entender onde a IA está sendo realmente usada, a quais dados e sistemas ela pode acessar e se a organização é capaz de responder quando as coisas dão errado.

Outras apostas devem ser exploratórias, testando onde a IA pode gerar valor real em áreas como programação, suporte ao cliente e gestão do conhecimento. Alguns devem ser intencionalmente céticos, especialmente quando as ferramentas parecem impressionantes, mas não conseguem demonstrar economia, melhores resultados ou responsabilidade clara.

Se o objetivo for simplesmente ter uma estratégia de IA que fique bem em uma apresentação para o conselho, ignoramos as lições dos últimos 2 anos. O bug do milênio, a bolha da internet e as criptomoedas nos mostraram que hype e substância não são mutuamente exclusivos. Riscos reais podem ser amplificados. Tecnologias transformadoras podem atrair investimentos irracionais. E ideias poderosas podem coexistir com casos de uso fracos.

A inteligência artificial pode vir a ser o elemento que une esses três aspectos. As empresas que melhor lidarem com ela não serão aquelas que previram o futuro com perfeição, mas sim aquelas que estavam preparadas para se adaptar quando a realidade se impusesse.