Inteligência artificial + inteligência humana = sucesso

Ao responder a perguntas sobre a substituição de seres humanos por IA em determinadas funções, a maioria dos “especialistas” afirma que a IA substituirá alguns empregos, mas será uma ferramenta muito mais valiosa para aumentar a inteligência e a habilidade humana. E se eles estiverem errados?

Em todo o hype associado a esta última onda de tecnologia, uma tendência significativa está ocorrendo em todos os setores que pode mudar significativamente o impacto da IA ​​– a aposentadoria do trabalhador do conhecimento.

Não precisamos ir além da última onda de tecnologia inteligente — a “Internet das Coisas” (IoT) para ver o impacto.

O que as ondas passadas de tecnologia inteligente nos dizem

O termo “Internet das Coisas” foi cunhado em 1999 pelo cientista da computação Kevin Ashton. Enquanto trabalhava na Procter & Gamble, Ashton propôs colocar chips de identificação por radiofrequência (RFID) em produtos para rastreá-los através de uma cadeia de suprimentos.

“Máquinas conversando com máquinas” começaram a ser lançadas no início e meados de 2010, abrindo caminho para manufatura, agricultura de precisão, redes de informação complexas e para consumidores em uma nova onda de dispositivos vestíveis.

Agora, tendo cerca de uma década de experiência em como a IoT impactou certos setores e mercados, talvez ela possa nos dar algumas ideias interessantes sobre o futuro da IA.

A Cisco lançou a campanha IoT “Tomorrow Starts Here” em 2010, numa época em que as redes de comunicação estavam em transição de “pilhas” de hardware para redes de desenvolvimento de software (SDN).

A mudança significava que, para as operadoras expandirem sua largura de banda, elas não precisavam mais “rasgar e substituir” o hardware. Eles só precisavam atualizar o software. Essa transição deu início à era das máquinas monitorando seu desempenho e se comunicando umas com as outras, com a promessa de um dia produzir redes de autocorreção.

Nesse mesmo período, os engenheiros de rede que iniciaram a transição do analógico para o digital começaram a se aposentar. Esses trabalhadores do conhecimento experientes geralmente são substituídos por técnicos que entendem as ferramentas de monitoramento, mas não necessariamente como a rede funciona.

As redes cresceram em complexidade nos últimos doze anos para incluir celulares, com o número de conexões crescendo exponencialmente. Para ajudar a gerenciar essa complexidade, várias ferramentas de monitoramento foram desenvolvidas e implementadas.

As pessoas do outro lado lendo os alertas veem o óbvio, mas têm dificuldade em interpretar o problema ou o que priorizar. A razão? A ferramenta sabe que há um problema, mas ainda não é inteligente o suficiente para saber como corrigi-lo ou se cuidará de si mesma. Os técnicos acabam perseguindo “tíquetes fantasmas”, alertas que se resolveram sozinhos, resultando em perda de produtividade.

A mesma coisa está se repetindo no marketing hoje. Como me disse um CMO: “Posso encontrar pessoas que conheçam as tecnologias o dia todo, mas não consigo encontrar alguém que pense estrategicamente. Peça a um gerente de marketing para configurar as ferramentas e executar uma campanha e ele não terá nenhum problema, mas peça a ele para escrever uma proposta de valor atraente ou uma oferta para a campanha e ele terá dificuldades.”

É fácil ser sugado pelas ferramentas. Os geradores de IA são realmente intrigantes e podem fazer coisas incríveis. Mas com base no que vimos, as ferramentas não são inteligentes o suficiente para cumprir totalmente sua promessa... ainda.

Vá mais fundo: mitigando os riscos da IA ​​generativa colocando um ser humano no circuito

Os riscos de confiar demais na IA

Aqui está o alerta da IoT – à medida que as ferramentas se tornam mais inteligentes, a força de trabalho que as opera diminui. Está deixando uma lacuna de conhecimento. À medida que esse conhecimento é transferido do trabalhador para a máquina, devemos nos perguntar o que nos restará. Nossos trabalhadores terão experiência e conhecimento suficientes para saber se o que sai da máquina é preciso, fictício ou mesmo perigoso?

Em um artigo recente do WSJ, uma enfermeira oncológica, Melissa Beebe, comentou sobre como ela confia em suas habilidades de observação para tomar decisões de vida ou morte. Quando um alerta disse que seu paciente na unidade de oncologia do UC Davis Medical Center tinha sepse, ela teve certeza de que a ferramenta de IA que monitorava o paciente estava errada.

“Trabalho com pacientes com câncer há 15 anos, então reconheço um paciente séptico quando vejo um”, disse ela. “Eu sabia que esse paciente não era séptico.”

O alerta correlaciona a contagem elevada de glóbulos brancos com infecção séptica. Não levou em consideração que esse paciente em particular tinha leucemia, o que pode causar hemogramas semelhantes. O algoritmo, baseado em inteligência artificial, aciona o alerta quando detecta padrões que correspondem a pacientes anteriores com sepse.

Infelizmente, as regras do hospital exigem que os enfermeiros sigam os protocolos quando um paciente é sinalizado para sepse. Beebe pode substituir o modelo de IA se obtiver a aprovação de um médico, mas enfrentará ação disciplinar se estiver errada. É fácil ver o perigo de remover a inteligência humana neste caso. Também ilustra o risco associado ao excesso de confiança na inteligência artificial.

Inteligência de negócios e inteligência humana são a chave para o sucesso

A IA nos libertará de tarefas de baixo valor – o que é bom. Mas precisamos redistribuir esse tempo para desenvolver melhor nosso pessoal e nossas equipes. O maior benefício dessas tecnologias revolucionárias no ambiente business-to-business será percebido quando combinarmos quantidades iguais de inteligência humana com inteligência de máquina.