Minha coluna na Invertia desta semana é intitulada “Inteligência artificial: pense pequeno” (pdf), e tem como objetivo apresentar uma análise para todas as empresas que estão pensando em como incorporar inteligência artificial em seus processos.
A questão fundamental é, como em tantas outras decisões semelhantes, se as empresas deveriam simplesmente tentar usar os algoritmos e modelos oferecidos por empresas de tecnologia como OpenAI, Google, Meta, Anthropic e outras, ou tentar desenvolver os seus próprios modelos, uma tarefa que eles tendem a perceber como insondável e muito complexo, mas na verdade não precisa ser tão complexo.
Inicialmente, muitas empresas começaram a experimentar algoritmos como o ChatGPT simplesmente porque era fácil fazê-lo. Na pressa de saber se o ChatGPT sabia alguma coisa sobre a empresa, os seus principais produtos ou os seus gestores, houve uma justificada onda de receio ao verificar que a utilização deste tipo de algoritmos não garantia em nada a privacidade das informações introduzidas. Além disso, que esta informação introduzida possa passar a fazer parte da sua formação, e que possam até utilizá-la mais tarde, com tudo o que isso pode significar para gestores geralmente obcecados não pela privacidade, mas quase pelo sigilo.
Por outro lado, não podemos esquecer que um algoritmo genérico é exatamente isso, um algoritmo treinado com informações que foram coletadas e selecionadas, geralmente com filtro escasso, da rede. Se os seus processos, produtos ou as informações relacionadas a eles não são algo que você geralmente encontra na Internet, é muito provável que esse algoritmo esteja muito aquém do conhecimento que uma empresa deveria ter sobre ele e que, portanto, suas respostas sejam são bastante genéricos ou até um pouco “cunhadas” assim que você tenta se aprofundar um pouco mais. O mesmo algoritmo que escreve muito bem mensagens, que traduz maravilhosamente, que faz uma apresentação ou que resume uma sequência de emails e te poupa trabalho, acaba por não ser o mais adequado para colocar qualquer questão sobre os seus processos industriais, sobre o seu produtos ou sobre sua empresa em geral.
Diante dessa situação, as empresas de tecnologia passaram a oferecer “modelos edificáveis”, ou seja, a possibilidade de utilizar a base de um algoritmo genérico ao qual podem ser agregadas informações específicas. Porém, permanecem os temores sobre a falta de privacidade e a captura de informações por empresas especialmente conhecidas justamente por se dedicarem impiedosamente a isso. Alguém em sã consciência deseja um algoritmo criado por uma empresa como a OpenAI, ou pior, como a Meta, enterrado profundamente em seus processos de negócios?
Tudo parece indicar que, no futuro, veremos menos algoritmos genéricos e mais algoritmos específicos e especializados, treinados com os dados que as empresas geram e selecionam. Na prática, criar este tipo de algoritmos, embora possa parecer uma tarefa altamente especializada e complexa, não o é, e as ferramentas que permitem este nível de planeamento, treino, testes e utilização são cada vez mais intuitivas e simples. Na verdade, estamos falando em criar algoritmos para realizar um tipo de automação muito mais ambicioso e inteligente, que pode ser feito melhor por quem tem mais e melhores dados. Não há ninguém melhor para criar e aperfeiçoar um algoritmo de risco do que uma seguradora com décadas de dados para treiná-lo, ou um banco para fazer o mesmo com um algoritmo que estima a probabilidade de um cliente reembolsar ou não um empréstimo.
Cada vez mais, as empresas que abordam a questão de forma construtiva irão concentrar-se em “pensar pequeno”, isto é, começar com tarefas que não são particularmente ambiciosas, mas para as quais possuem bons dados, e, usando ferramentas simples, construir algoritmos próprios. Sem dúvida é o que parece fazer mais sentido.
Agora resta saber se os gestores entendem esse tipo de raciocínio ou preferem simplesmente seguir o caminho mais fácil.
Este artigo também está disponível em inglês na minha página do Medium, “AI: DIY, or off-the-shelf?”
