Mas afinal, o que é IA mesmo?

Machine Learning, algoritmos, automação, robôs... São tantos os termos associados a Inteligência Artificial que a confusão impera no cenário corporativo e gera distorções que podem atrapalhar o avanço de aplicações realmente transformadoras nas empresas. E, pior, deixar de lado preocupações importantes, como garantir que os algoritmos sejam desenvolvidos sem vieses ou desenvolver uma cultura de dados, que é essencial para esse avanço.

"O rótulo existe para atrair interesse de investidores ou capturar a atenção dos clientes, mas pode não ser consistente com a inovação que deveria vir de práticas realmente inovadoras de IA", aponta o relatório.

• No final de 2017, 24% das empresas disseram que IA estava embutida em seu conjunto de ferramentas de tecnologia e estava sendo usada regularmente, enquanto que 26% disseram ter IA em suas ferramentas mas sem uso regular.
   
• Em 2019, o número de empresas que usam regularmente subiu para 29%, mas o número de empresas que não usam também subiu, para 31%;
   
• Pequenas empresas (menos de 100 funcionários) são as que menos usam IA regularmente. Nesse caso, faltam recursos técnicos para desenvolvimento de aplicações e a escolha recai em produtos com IA "embutida" que caem no típico ciclo de compra de software que "não pega" e é abandonado.
   
• Só 19% de todas as empresas ouvidas disseram que tem conhecimento especializado em IA, enquanto que 29% disseram ter conhecimento razoavelmente alto. Outros 19% disseram ter conhecimento muito baixo ou zero sobre o assunto;

E no que pensam as empresas quando falam em IA?

Brasil já tem sua Autoridade Nacional de Proteção de Dados

Aos 45 do segundo tempo, no último do dia do prazo regulamentar, o Presidente da República sancionou a lei que cria a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANDP), com 14 vetos. Os mais polêmicos - e até preocupantes - dizem respeito à possibilidade de revisão por pessoa natural de classificações geradas por algoritmos, quando solicitada pelo titular dos dados; aos requisitos mínimos para o exercício da função de Data Protection Officer (DPO); e à sanção que previa a suspensão das atividades do infrator.

A Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom) comemorou o aceite da maioria dos vetos sugeridos pela entidade em documento entregue à Casa Civil, incluindo os três vetos citados acima. A entidade entende que tanto a revisão da decisão algorítmica por pessoas naturais, quanto a sanção que previa a suspensão das atividades do infrator, teriam impacto no desenvolvimento de atividades econômicas legítimas de tratamento de dados pessoais e na adoção de ferramentas de inteligência artificial e big data na transformação digital da economia brasileira.

Academia e advogados lamentaram os vetos, assim como membros da sociedade civil. "Se uma máquina revisar a decisão de uma máquina, você vai entrar em um loop infinito, na qual você nunca vai ter uma solução jurídica satisfatória. A ideia da revisão por pessoal natural é a única forma de você colocar o elemento de humanidade nessa situação", diz Danilo Doneda, advogado, professor do IDP e especialista em proteção de dados.

O Presidente da República deve agora editar um decreto federal estruturando a ANPD e indicar os 5 diretores do órgão para sabatina pelo Senado. Após aprovação dos nomes, eles deverão dar sequência à estrutura e ao funcionamento da ANPD, inclusive aprovar seu regimento interno. Somente após essa etapa, deverão vir as regulamentações necessárias à aplicação da LGPD, que entre em vigor em agosto de 2020

Algoritmos como Armas de Destruição Matemática

A miopia dos dados impera nas empresas

Em média, mais da metade de todos os dados dentro das organizações (52%) permanecem não identificados e classificados. O que significa que as empresas têm pouca ou nenhuma visibilidade sobre vastos volumes de dados potencialmente críticos para os negócios, conclui uma nova pesquisa realizada pela Vanson Bourne a pedido da Veritas Technologies. O estudo entrevistou 1.500 decisores de TI e gerentes de dados em 15 países, incluindo o Brasil.

Apenas 5% das empresas afirmam ter classificado todos os seus dados na nuvem pública, enquanto 6% classificaram todos os dados em dispositivos móveis. Quase dois terços das organizações (61%) disseram ter classificado menos da metade de seus dados em nuvem pública, enquanto 67% classificaram menos da metade dos dados em dispositivos móveis.

As consequências do gerenciamento ineficaz de dados pesam no bolso. As empresas estimam perder mais de US$ 2 milhões por ano. Além disso, 36% dos líderes de TI dizem que os funcionários são menos eficientes devido ao gerenciamento de dados em silos e 38% afirmam que a tomada de decisões estratégicas de sua organização está comprometida.

• Vale ler também o relatório da IDC, Tendências e Estratégias Globais de Adoção de Inteligência Artificial, com 2.473 organizações que usam soluções de Inteligência Artificial (IA) em suas operações, seja desenvolvendo-as internamente, usando COTS, ou uma combinação de ambos. Questões relacionadas a confiança, preconceito e ética estão ganhando importância: quase metade das organizações relataram ter uma estrutura formalizada para incentivar considerações de uso ético, potenciais riscos de preconceito e implicações de confiança e quase 25% estabeleceram uma posição de gerenciamento sênior para garantir a adesão.

E as empresas se rendem aos bots de RPA

12 mulheres pioneiras em IA

Algoritmos são escritos por pessoas (pelo menos por enquanto) portanto se não houver diversidade de pensamento e visões de mundo, o risco de ter vieses ou design parcial aumenta. Esse é o ponto de partida do relatório especial da ONG inglesa Nesta com entrevistas com 12 mulheres pioneiras que estão ajudando a eliminar distorções em Inteligência Artificial e Data Science.

A desigualdade de gênero também afeta a agenda de pesquisa, que provavelmente negligenciará questões específicas de mulheres e, portanto, o desenvolvimento de produtos. "Os produtos só são úteis para as pessoas que definem seus parâmetros. Precisamos de um conjunto diversificado de pessoas para criar coisas que sejam úteis para todos", diz a Dra Catherine Breslin, especialista em machine learning e consultora da Cobalt Speech. 

Das entrevistas com as 12 mulheres nasceram 3 recomendações do que fazer para aumentar o número de mulheres adotando carreiras STEM e atuando no segmento de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Seguem:

1. Carreiras e paixões: “Há muitos usos e diferentes tipos de IA, mas as pessoas não percebem que o que elas desejam alcançar poderia ser feito através dela"(Dra Kaska Porayska-Pomsta). Use canais de mídia para mudar a imagem da IA e da tecnologia e mostrar que IA é uma área criativa em geração de soluções que podem ser aplicadas para resolver os grandes desafios do século 21.
    
2. Humanas e exatas, juntas: "A melhor coisa sobre IA é que ela não é só ciência ou só humanidades, ela é exatamente interdisciplinar" (Dra Verena Reiser) É preciso apostar em currículos escolares que interliguem matemática, computação e ciências com temas humanísticos que ampliem os horizontes, para que as jovens experimentem mais assuntos interconectados.
    
3. Começa em casa: É preciso educar e apoiar as famílias para entender a importância da carreira em tecnologia. Praticamente todas as entrevistadas foram apoiadas por suas mães, famílias ou professoras a investir em carreiras STEM e de tecnologia. E quase todas citam uma mulher influente em sua infância.

O garimpo da semana

• Digital Data Storage, ou DNA - Apontado pelo Fórum Econômico Mundial como uma das 10 tecnologias emergentes que moldarão o futuro, o armazenamento de dados baseado em DNA é visto hoje como a mais promissora alternativa, de baixo consumo de energia e altíssima capacidade, aos discos rígidos. Uma estimativa sugere que todos os dados do mundo podem ser armazenados em um cubo de DNA medindo apenas um metro quadrado. Em março deste ano, pesquisadores da Microsoft e da Universidade de Washington demonstraram o primeiro sistema totalmente automatizado para armazenar e recuperar dados em DNA.
   
• IA com personalidade? A Inteligência Artificial será limitada em seu sucesso por falta de inteligência emocional (IE)? A combinação das duas inteligências será uma receita para o sucesso ou para o fracasso? Embora a IA ainda não esteja equipada com inteligência emocional, muitos estudos e artigos têm tentado responder a essas questões, como este, de Ben Lorica, cientista-chefe de dados da O'Reilly Media e diretor da Strata Data Conference. 
   
• Reconhecimento de afetos – Já ouviu falar dessa subclasse do reconhecimento facial? É um fenômeno capaz de detectar nossa personalidade, estado emocional, saúde mental e nosso engajamento, afirma o AI Now Institute.
   
• Self-healing IT - Algoritmos avançados localizam e corrigem falhas no armazenamento, processamento e transferência de dados mais rapidamente que os humanos. Por isso, automatizar o cuidado da infraestrutura de TI vem ganhando adeptos. Adobe, Hitachi Vantara e IBM estão entre os que passaram a apostar na tendência. E dentro de três a cinco anos, as redes habilitadas por IA devem se tornar mainstream em grandes empresas.
   
• IA cresce na África - Nos últimos anos, a comunidade de aprendizado de máquinas floresceu no continente, aplicando a tecnologia a desafios como segurança alimentar e a assistência médica.
   
• Quantos na multidão? A IA ajudou a estimar a quantidade de pessoas nos protestos de Hong Kong. O feito foi analisado pelo New York Times, uma vez que detectar e rastrear com precisão um objeto em movimento em uma condição de alta densidade é muito difícil. A sobreposição de pessoas na multidão e obstruções como guarda-chuvas, sinais de protesto e mochilas grandes muitas vezes podem confundir o sistema de IA.
   
• A inferência causal tornou-se uma das áreas de pesquisa mais ativa no campo do aprendizado de máquina. E sabe quem é um dos maiores usuários hoje? O Uber, para ajudar as equipes de produto a melhorar a experiência do cliente. O pessoal do Uber Labs explica.
   
• Tensorflow - 14 ótimos artigos para ler sobre.