Executivos que têm medo de compromissos de longo prazo deveriam evitar a inteligência artificial.
Como relacionamentos românticos, o uso dessa tecnologia requer muito trabalho, planejamento e paciência. E, ainda assim, o fracasso é uma possibilidade real.
“Não invista em machine learning (aprendizado de máquina), se o seu foco não for de longo prazo”, disse Deepak Agarwal, vice-presidente da área de inteligência artificial, à revista Fortune numa entrevista recente.
Agarwal lidera os projetos em aprendizado de máquina do LinkedIn, tecnologia essa responsável tanto por recomendar oportunidades de emprego aos usuários, como por determinar quais postagens são mais relevantes e têm maior chance de serem abertas por eles. Ele trabalha há anos com aprendizado de máquina e estatística, tendo trabalhado em cargos sênior de pesquisa no Yahoo e na AT&T.
Uma das coisas que Agarwal aprendeu é que pode levar mais de um ano para ver algum retorno financeiro pelo seu uso. Durante esse tempo, as empresas devem focar no trabalho básico de tratamento e classificação adequada dos dados, descobrindo quais algoritmos de aprendizado de máquina e infraestrutura de dados devem ser utilizados.
Agarwal recomenda que empresas pequenas, que normalmente dispõem de poucos dados, façam um esforço para coletá-los antes de investir em aprendizado de máquina. Sem um grande volume de informações, essa tecnologia é praticamente inútil.
Para algumas empresas, o aprendizado de máquina não faz sentido porque exige muito poder computacional para interpretar os dados. E alugar infraestrutura de computação na nuvem pode custar mais do que qualquer lucro adicional que o aprendizado de máquina possa gerar, explicou Agarwal.
Mas quando a tecnologia funciona, as recompensas podem ser gigantes. Para grandes empresas como o Google, que integraram o aprendizado de máquina em seus negócios e aplicativos, um avanço modesto de 2% numa métrica particularmente importante pode resultar em ganhos financeiros de centenas de milhares de dólares.
NOTÍCIAS – INFORMATIVO EYE ON A.I.
E surgem as vãs autônomas de entrega. A startup chinesa Neolix disse à Bloomberg News que planeja entregar cerca de 1000 vãs autônomas para clientes como JD.com e Huawei. Os veículos autônomos, que custam US$ 30 mil dólares/unidade, devem ser usados para entregas, reduzindo a necessidade de motoristas humanos.
Quem está financiando as startups chinesas de IA? A Buzzfeed News citou organizações com sede nos Estados Unidos como Alaska Retirement Management Board, Rockefeller Foundation e Princeton University a empresas de private equity e venture capital que financiam algumas das startups mais renomadas de reconhecimento facial da China, como a SenseTime e a Megvii. Os laços entre firmas norte-americanas e startups chinesas surgem em meio a uma guerra comercial entre os dois países, bem como ao uso controverso da tecnologia de reconhecimento facial pelo governo chinês para deter minorias étnicas, relatou a notícia.
A AI precisa de aconselhamento global. O WEF criou o The Global Artificial Intelligence Council, cuja missão é desenvolver diretrizes políticas a respeito da AI para países e corporações. O presidente da Microsoft, Brad Smith, e o CEO da Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee, são os coadministradores desse conselho.
A grande ofensiva russa em AI. Investidores estrangeiros investiram mais de US$ 2 bilhões no Russian Direct Investment Fund, o fundo soberano da Rússia, criado em 2011, para fomentar o crescimento de empresas russas especializadas em AI, segundo o The Moscow Times, que citou uma reportagem da revista de negócios Vedomosti. Porta-vozes desse fundo disseram à Vedomosti que os investidores estrangeiros incluíam “parceiros de grandes fundos soberanos, bem como corporações globais do Oriente Médio e da Ásia.”
A PESQUISA EM AI PODE SER PRÁTICA?
Sheldon Fernandez, CEO da startup canadenses DarwinAI, fala para a publicação em tecnologia IT Pro_Today sobre os desafios enfrentados pelos negócios com o aprendizado de máquina: “embora a AI tenha conquistado coisas incríveis para a pesquisa acadêmica ou de dados, os negócios ainda estão tentando decifrar suas capacidades preditivas para usos mais práticos e mundanos do ambiente corporativo.
EYE ON A.I – CONTRATAÇÕES NA ÁREA DE AI
O Walmart contratou Suresh Kumar para se tornar CTO e CDO da empresa. Kumar foi vice-presidente e gerente-geral do Google na área de exibição de anúncios de vídeo, vice-presidente corporativo das operações e infraestrutura de nuvem da Microsoft, além de vice-presidente global de sistemas de varejo da Amazon.
David Cameron, ex-primeiro-ministro do Reino Unido, assumirá o comando do conselho consultivo da Afiniti, uma startup especializada na aplicação de aprendizado de máquina a softwares de CRM (gestão de relacionamento de clientes).
A empresa de cibersegurança Cyren contratou Dr. Richard Ford para ser o seu CTO. Ford foi cientista-chefe em cibersegurança da Forcepoint.
EYE ON A.I. – PESQUISA
AI vai pescar. Pesquisadores da Texas Tech University publicaram um artigo sobre usar aprendizado por reforço – em que os computadores aprendem através de repetição – a detectar automaticamente websites maliciosos usados para os chamados ataques de phishing. Os pesquisadores reconhecem que, enquanto o trabalho “não for otimizado para implementação real”, algumas de suas técnicas poderiam ser usadas para detectar spam e melhorar a segurança de wearables.
Leitores de recibos focados pela AI. Pesquisadores do Center of Open Data in Humanities de Tóquio publicaram um artigo sobre usar aprendizado profundo para escanear e entender informação em recibos. Os pesquisadores, alguns dos quais sediados no Vietnã, afirmam que seu sistema de AI pode reconhecer e entender números escritos à mão em recibos, bem como escritos em vietnamita.
REFLEXÃO
Trabalho de equipe de AI. O The New York Times explora o uso crescente de vídeogames como um campo de teste para a AI por alguns laboratórios de pesquisa do DeepMind do Google, e da OpenAi, financiada por Reid Hoffman. Algumas das últimas pesquisas envolvem a criação de software de AI que aprende a dominar uma réplica virtual do Capture the Flag, jogo infantil que requer trabalho de equipe e colaboração. O relatório diz que “ao longo de milhares de horas de jogo, os agentes aprenderam habilidades muito particulares, como correr em direção à casa do oponente quando um colega está a ponto de capturar a bandeira.” Apesar disso, todavia, o relatório cita um professor de AI que questionou se os “agentes” do software de AI estavam colaborando entre si, ou, em vez disso, “meramente respondendo ao que estava ocorrendo no jogo, em vez de trocando mensagens entre si, como fazem os jogadores humanos.”
Este artigo foi traduzido do original “Why Artificial Intelligence Is a Lot Like Romance: Eye on A.I.”, escrito por Jonathan Vanian e publicado por Fortune.
Quer dar um primeiro passo no desenvolvimento de IA?
Conheça PEOPLE.
Você também pode se interessar por:
5 desafios para implementação de Inteligência Artificial
Como sua empresa irá reduzir custos com Inteligência Artificial em 2019
Inteligência artificial: o motor da transformação digital
Tudo que você precisa saber sobre Chatbots
WhatsApp Business API
