Por João Mota Lopes, Perito em Transformação Digital e Governo Digital
Assistimos a uma verdadeira democratização de um conjunto de tecnologias de Inteligência Artificial, Aprendizagem Automática (ML), Processamento de Linguagem Natural (NLP), entre outras. O ChatGPT e o Bard são bons exemplos disso.
Esta democratização é um primeiro passo rumo a um novo paradigma, em que a Inteligência Artificial estará embebida em aplicações e plataformas e poderá ser colocada ao serviço do mundo das organizações públicas e privadas, com segurança.
Hoje, com ferramentas como as desenvolvidas pela Open AI e pela Google, à disposição dos utilizadores em geral, estamos a explorar a Inteligência Artificial até ao limite anunciado nas próprias ferramentas. Os utilizadores começam por pedir à IA que lhes escreva algo sobre a família. A seguir testam a capacidade de resposta a uma conversa, para depois saber como anda a criatividade da aplicação: “Será capaz de escrever um soneto ou um artigo sobre o meu restaurante favorito?”. Alunos do Ensino Secundário e Superior, têm recorrido a estas ferramentas para fazer trabalhos académicos.
Além de inegáveis atropelamentos a princípios éticos e morais, de direitos de autor e propriedade intelectual, todos estes resultados estão limitados aos dados sobre os quais são retiradas as conclusões. A base de dados do ChatGPT, só tem dados até setembro de 2021, além disso a qualidade dos mesmos varia consoante as fontes consultadas pela aplicação.
São poucas as situações em que as organizações podem recorrer às ferramentas na área de IA, mais conhecidas do mercado, para desenvolver o negócio sem riscos. Para que as organizações possam tirar partido destas ferramentas, é incontornável assegurar a qualidade, fiabilidade e segurança das bases de dados. Só assim se conseguem obter resultados, cujas origens possam ser auditáveis e fazer uma governança adequada, assente na gestão de enormes volumes de informação.
Algumas organizações já têm ao seu dispor soluções de IA, baseadas nas suas bases de dados. É o caso da multinacional energética britânica, National Grid, que melhorou em 40% a análise das condições atmosféricas, com recurso a um supercomputador virtual, que executa modelos de ML. O objetivo é prever as necessidades de abastecimento de energia na Grã-Bretanha. Conseguindo, atualmente, executar 10 mil workloads em simultâneo.
Também a empresa de biologia sintética e genómica Twist Bioscience, que “escreve” ADN em microprocessadores, recorreu a uma infraestrutura cloud para executar workloads de IA, desenvolver e otimizar processos de predição de estruturas de proteínas. O tempo necessário para completar cada sequência com tecnologia de IA é menos 36%.
Na área da saúde, as possibilidades são inegáveis. A IA permite processar e analisar dados médicos a uma enorme velocidade. Através destas tecnologias, é possível monitorizar os sinais vitais de pacientes, contribuindo para a sua melhor qualidade de vida.
A University of Missouri Health Care, está a simplificar o fluxo de trabalho de médicos e enfermeiros, incorporando IA generativa no sistema de registo de saúde eletrónico. Deste modo, ajuda a melhorar a qualidade do atendimento e a experiência de assistência médica.
No australiano Children’s Medical Research Institute (CMRI), especializado na pesquisa médica e biológica, uma simulação numérica típica levava cerca de 30 dias, pode agora ser feita em cerca de cinco dias.
Só com dados originais e fidedignos é possível às organizações medirem com qualidade e gerirem com eficácia e eficiência. Quando tal for possível, e estes são apenas exemplos do que já está a ser feito nesta nova geração de inteligência artificial de classe empresarial, poderão as organizações públicas e privadas, entrar no novo paradigma. Um paradigma em que a IA, como o exemplo da NVIDIA demonstra, faz muito mais do que automatizar tarefas repetitivas.
Um paradigma, em que a IA contribuirá de facto para o processo de tomada de decisão e governança, fornecendo um conhecimento mais abrangente, a partir da abundância de dados disponíveis. Assim, as organizações podem confiar nas predições geradas e automatizar tarefas excessivamente complexas ou mundanas.
Esta mudança passa por ter serviços de IA generativa, incorporados nos modelos das aplicações, potenciando a inovação. As organizações podem incluir estas inovações tecnológicas nos processos de negócios existentes. Assim, irão aumentar a produtividade e a eficiência, melhorando a experiência geral dos utilizadores.