ADMIRÁVEL MUNDO NOVO

Agora que você implantou IA em todos os seus processos e departamentos, você finalmente ficou livre dos problemas típicos da espécie humana como erros sem sentido, desculpas esfarrapadas, crises de personalidade e preguiça, certo?

Errado! Não sei se personalidade é um corolário de inteligência ou se é uma características inerente a tudo o que o ser humano faz, mas a IA não elimina essas questões. A IA alucina, mente, promete e não entrega, finge espanto e empatia, erra, esquece de fazer tarefas simples e é sempre ingênua numa primeira abordagem.

Existem muitos estudos sobre os tipos de inteligência e não existe apenas um tipo de Inteligência Artificial. Na verdade, a ideia é que existam tantas IAs quanto especializações necessárias, de forma que cada IA tenha sua aplicação perfeita. Hoje, vivemos ainda numa época de IAs multi-funcionais e gerais, mas elas já têm alguma especialização ou ferramentas específicas para isso, como o Google faz com o VEO3, Nano Banana etc. Isso não deve ter um limite especializações porque torna o aprendizado e a implementação mais rápidos.

Contudo, todavia, entretanto, versatilidade e conhecimento geral não impedem que as IAs cometam erros que parecem muito humanos para uma máquina. A questão é: mais ou menos problemas do que temos com humanos?

Essa questão vai começar a se tornar cada vez mais frequente. Porque IA não deixa de ser uma tecnologia e tecnologia é complicada. Você sai da dependência da sua tecnologia (interna e/ou outsourced) e passa para a dependência de uma outra tecnologia. Simples assim.

Em alguns pontos, isso vai ser melhor; em outros, pior. Então, a questão não é se vale a pena, mas porque vale a pena e não o que você vai enfrentar mas como você vai enfrentar.

O computador se tornou o que é hoje porque ele migrou de uma forma muito simples e dependente (tudo tinha que ser programado) para um ambiente estável, complexo e autossuficiente. O email passou de uma possibilidade para uma realidade. E o smartphone passou de um gadget para uma ferramenta imprescindível. Tudo isso aconteceu quando a tecnologia deixou de vender inovação para vender praticidade. O iPhone não venceu a batalha porque era mais inovador ou bonito que o Blackberry, mas infinitamente mais prático e versátil.

O mesmo acontece com IA. Podemos dizer que, hoje, temos 5 camadas de IA no mundo (não estou falando de tipos de Inteligência Artificial em termos de estrutura, mas de aplicação):

• IA de prompt - Gemini, ChatGPT e Claude são alguns exemplos. Você pede algo e ele realiza com mais ou menos perfeição. Tem os agentes e assistente, mas eles também dependem de prompts; a diferença é que eles executam tarefas mais complexas e repetitivas, incluindo acesso a outras ferramentas.

• IA DeepAgent - Abacus, Rocket e N8N são exemplos. Eles fazem sua ideia tomar vida e funcionar no mundo real. Alguns de forma mais simples e outros, mais complexa. Integram front-end, back-end, banco de dados, servidor etc.

• IA Apps - Suno, Leadster e Redrive são alguns exemplos. Eles já tem a IA em toda a sua estrutura e usam-na para produzir resultados que vão muito além dos prompts. Esses Apps já estão ganhando dinheiro usando a IA para executar tarefas que ainda são dolorosas para a maioria das empresas e pessoas.

• IA em laboratório - são os modelos que estão sendo treinados para executar tarefas super complexas como a modelagem da estrutura de proteínas.

• IA em desenvolvimento - são modelos ainda não acabados e treinados que levam a Inteligência Artificial para um outro patamar. É a partir delas que temos os modelos atuais.

A maioria das dificuldades nos projetos de tecnologia ao longo dos anos deve-se ao motivo que eu levantei no post anterior, sendo o principal o desconhecimento da gestão sobre como funciona e o que pode a tecnologia, bem como desconhecimento da tecnologia sobre as necessidades de negócio.

Então, é claro que a IA não é a ferramenta perfeita, sem erros, vícios ou problemas. Ela só é melhor do que todas as demais existentes. E é muito melhor do que não ter. Aí reside o diferencial da IA: você pode implementar sabendo o que está sendo feito e tendo um controle maior dos resultados, ficando mais fácil resolver os problemas que surgirem. Porque, pela minha experiência, a maioria deles está mais ligada ao que o negócio exige e não ao que a tecnologia não consegue.

Se fizer bem feito ainda consegue programar a evolução do modelo implementado junto com a evolução do negócio. Não perca mais essa oportunidade de controlar o destino do seu negócio.