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Quando a IA generativa encontra os negócios: o que CEOs deveriam saber

Bill Gates já declarou, recentemente, que só duas vezes na vida viu uma tecnologia ter um potencial transformador tão exponencial para a sociedade: em 1980, quando viu o primeiro demo de interface gráfica, que depois trouxe a computação pessoal para perto das pessoas; e em 2022, quando testou a IA generativa da OpenAI que fez, e passou, o teste AP Bio, um exame complexo de biologia avançada. No texto, publicado em seu blog pessoal, Gates declara: "a era da IA começou", tão revolucionária quanto a internet e os smartphones.

Da mesma forma, o economista Paul Krugman fez da IA generativa um tema recorrente na sua coluna para o jornal The New York Times. Fugindo do discurso catastrófico sobre o futuro, Krugman é pragmático na sua análise sobre os impactos da IA na sociedade e na economia: "A IA poderá mudar tudo, mas provavelmente não tão rápido", diz o título de um de seus artigos. 
 
Escreve Krugman: "Assim como os saltos tecnológicos anteriores, ela tornará a economia mais produtiva, mas provavelmente também prejudicará trabalhadores cujas habilidades foram desvalorizadas... Quão grandes serão esses efeitos? E com que rapidez eles acontecerão? Sobre a primeira pergunta, a resposta é que ninguém realmente sabe. As previsões sobre o impacto econômico da tecnologia são notoriamente pouco confiáveis. No segundo, a história sugere que grandes efeitos econômicos da IA levarão mais tempo para se materializar do que muitas pessoas parecem esperar".
 
Ignore por sua conta e risco
 
O fato de ser impossível calcular exatamente a extensão e a velocidade dos impactos da IA não exime as lideranças corporativas de se esforçar por entender ao máximo o que está acontecendo. Em um período muito curto - de 30 de novembro de 2022, quanto o site do ChatGPT bateu o recorde de 100 milhões de usuários novos em apenas dois meses, até agora - a tecnologia acelerou e está se transformando em um grande negócio de big techs e centenas de startups ao redor do mundo.
 
A IA generativa é a tempestade perfeita que exige, de todos nós, combinação de hard skills (conhecimento técnico para entender como funciona) e soft skills (habilidades humanas como criatividade e capacidade de fazer perguntas).
 
A KPMG perguntou a 225 lideranças de empresas americanas, com receitas superiores a US$ 1 bilhão/ano, a opinião delas sobre IA generativa. Quase dois terços (65%) esperam que ela tenha enorme impacto nos negócios em três a cinco anos, muito acima de qualquer outra tecnologia emergente. Percentual semelhante (60%,), no entanto, assume que suas organizações ainda estão despreparadas para a adoção imediata da tecnologia.
 
Prevenidos, os entrevistados declararam que esperam passar os próximos seis a 12 meses focados em aumentar sua compreensão de como a tecnologia funciona, avaliando recursos internos e investindo em ferramentas.
 
Têm bons motivos: as empresas precisam prestar muita atenção a riscos legais, éticos e reputacionais que possam estar incorrendo. Perguntas importantes relacionadas a propriedade intelectual, privacidade e segurança de dados, discriminação, responsabilidade pelo produto, confiança e identidade estão todas em aberto sobre a mesa.
 
Literatura sobre o tema não falta, especialmente das grandes consultorias que tentam entender (e explicar) todos os efeitos. É importante dizer que a IA já está entre nós há vários anos. Basta ver seu uso na lista de sugestões da Netflix, na busca autopreenchida do Google, nas aplicações de negócios com o Watson da IBM, nos carros da Tesla etc. Mas a versão generativa tem um alcance ainda pouco imaginado, que o ChatGPT expôs para o mundo, daí a correria.
 
Um estudo abrangente da Accenture, chamado A new era of generative AI for everyone, faz um excelente trabalho medindo os impactos por verticais econômicas e atividades (como no gráfico abaixo). A faixa roxa indica grande potencial de automação da atividade, a ser preenchido com IA. Dos cinco primeiros de maior impacto, bancos e seguradoras estão em primeiro e segundo lugares, e o mercado de capitais fica em quarto lugar.

No relatório Generative AI is all the rage, produzido pela Deloitte, a consultoria tangibiliza as oportunidades de monetização da tecnologia com exemplos de aplicações de negócios. Um quadro útil separa as questões pertinentes por cargo ocupado na corporação e um check-list ajuda a organizar um plano de aprendizado e conhecimento. 
 
A McKinsey segue uma linha semelhante, com um documento extenso e complexo com glossário de termos, explicações sobre o funcionamento da tecnologia e exemplos, por atividade, de como o uso do ChatGPT pode ampliar a inteligência de quem o usa.
 
As pessoas entrevistadas pela KPMG estão otimistas com as oportunidades de aumentar a produtividade (72%), mudar como as pessoas trabalham (66%) e incentivar a inovação (62%). No entanto, também estão atentas às possíveis implicações negativas. Quase 40% acreditam que a IA generativa pode levar à diminuição das interações sociais e conexões humanas no trabalho, e 32% acreditam que verão mais problemas de saúde mental entre sua força de trabalho devido ao estresse da perda do emprego e à incerteza sobre o futuro.

Para o seu radar
 
O estudo Generative AI at Work, um dos primeiros a examinar a aplicação prática das ferramentas de IA generativa no local de trabalho, que sugere que os chatbots de IA podem ser mais úteis para trabalhadores menos qualificados.
O relatório AI & Human Rights, da All Tech is Human, que aborda os principais temas em torno da IA e dos direitos humanos, incluindo transparência, explicabilidade, notificação e consentimento do usuário, confiabilidade, privacy by default, realização de avaliações de impacto e criação de padrões, regulamentação e legislação, etc.
A pesquisa Zeitgeist: AI Readiness Report, com mais de 1.600 executivos e profissionais de machine learning, que procurou descobrir o que está funcionando, o que não está e as melhores práticas para as organizações implantarem a IA para um impacto real nos negócios.