By Bob Rosin

Corremos pela rodovia, bem acima do limite de velocidade, movendo-nos com facilidade pela estrada plana, confiando em nossos TeslaPiloto automático para lidar com as curvas leves à medida que elas aparecem.

Mas quando entramos na ponte Golden Gate em direção a São Francisco, a pista se estreita, invadida por construções e barreiras temporárias à esquerda, a estrada torna-se imprevisível, irregular e cheia de rachaduras – assumo imediatamente o controle do volante.

Qualquer pessoa que já experimentou o piloto automático em um Tesla certamente teve uma experiência semelhante. É bom o suficiente para lidar com os longos trechos monótonos da rodovia. Mas quando a condução se torna desafiadora, claramente não está à altura da tarefa.

Mas o que há de errado com esta imagem? Existe alguma razão inerente pela qual a IA deveria ser boa nas tarefas fáceis e estúpidas, mas ruim nas tarefas difíceis? Logicamente, à medida que o poder de processamento aumenta e os modelos melhoram, em algum limite o Autopilot deveria ser melhor que um humano.

Daqui a alguns anos, quando a estrada se estreitar e a direção se tornar um desafio, espero mudar o piloto automático on.

IA de tarefa fácil

Se olharmos para a situação atual das empresas de IA, encontraremos paralelos. Com o mundo entusiasmado com as habilidades surpreendentes de ChatGPT, novas empresas surgem todos os dias, supostamente atendendo a novos casos em todos os setores.

Na maioria das vezes, esses casos de uso são análogos a dirigir em uma rodovia pavimentada e plana. Eles se enquadram principalmente em cenários de “IA de tarefa fácil”: alto volume, baixa criticidade e, em relação a outros cenários, alta tolerância a erros. A maioria das ferramentas baseadas em IA hoje se concentra em tarefas repetitivas, permitindo que os humanos resolvam situações de alto valor e de missão crítica.

Alguns exemplos: Mais de mil milhões de dólares em capital de risco foram angariados para startups de IA no atendimento ao cliente, incluindo Unifora, Premeditação, Moveworks, Observe.AI e Górgias, além de produtos de empresas estabelecidas como InterfonesO bot de IA, Fin.

As empresas podem tolerar erros nos fluxos de trabalho de suporte, desde que um grande volume de consultas possa ser abordado de forma econômica; os clientes sempre passarão a ser humanos se a IA não realizar o trabalho.

O estado da IA ​​no âmbito jurídico é semelhante: DoNotPay é um exemplo brilhante de uso de IA para resolver questões jurídicas com força bruta em que às vezes é normal estar errado, como lutar contra multas de estacionamento, cancelar assinaturas e uma infinidade de outras tarefas jurídicas de baixo risco.

Da mesma forma, na medicina, empresas como Abreviar economize tempo automatizando anotações clínicas. Neste caso, a IA não está a substituir os médicos, apenas a torná-los mais eficientes.

Mas isso é o futuro? Parece estranho relegar os modelos de IA – treinados com mais dados do que um indivíduo jamais poderia internalizar – para apenas aliviar os humanos de tarefas que a maioria consideraria repetitivas, mundanas ou “fáceis”.

Em vez disso, parece muito mais provável que a IA comece a assumir tarefas difíceis.

IA de tarefas difíceis

Como será o mundo quando as tarefas mais difíceis, de missão crítica e de alto risco são aquelas que a IA executa melhor?

Já estamos vendo dicas. Pesquisadores de MIT e Hospital Geral de Massachusetts estão desenvolvendo um modelo de IA que analisa tomografias computadorizadas, potencialmente detectando câncer de pulmão anos antes de um radiologista humano. Haverá um dia no futuro em que um bot com um vasto conjunto de conhecimentos de casos anteriores será o seu médico de cuidados primários?

A Força Aérea dos EUA demonstrou o X-62A Vista, um caça a jato pilotado por IA com tempos de resposta mais rápidos e maior precisão do que um piloto humano.

desafiar.vc empresa de portfólio Aircover.ai está construindo um engenheiro de vendas virtual: imagine se um representante de vendas em seu primeiro dia já soubesse como responder perfeitamente a todas as perguntas que exigiriam a presença de um especialista em produto ou SE na chamada? Você faria uma ligação de vendas de alto risco sem seu assistente de IA?

À medida que a IA assume tarefas que vão além das capacidades dos humanos, aqui estão alguns setores que podemos esperar que sejam impactados:

Remédio: Sistemas de IA que analisam dados clínicos e prevêem diagnósticos com mais precisão do que os médicos humanos e fornecem recomendações para medicamentos e planos de tratamento. A cirurgia assistida por IA está em sua infância. A descoberta de medicamentos já está sendo revolucionada pela IA.

Transporte: Os veículos autônomos são apenas o começo. Para além do pelotão de camiões, imagine se os veículos na estrada comunicassem entre si e formassem uma rede, agindo eficazmente como um organismo único para minimizar de forma adaptativa o congestionamento e operar a velocidades mais elevadas com segurança, em vez de agravar os atrasos à medida que cada condutor responde.

SaaS empresarial: Por que todo CIO deve reinventar a roda em suas organizações? Os sistemas internos serão auto-integrados; a automação conectará sistemas de fornecedores diferentes para realizar tarefas complexas. A análise inteligente dos dados será feita por meio de interfaces conversacionais.

Segurança: Modelos avançados já detectam fraudes analisando padrões em milhões de transações, muito além das habilidades de qualquer ser humano. Sistemas sofisticados de IA já estão avaliando riscos em centenas de milhares de funcionários. Viveremos em um futuro sem senhas, onde os sistemas de segurança empresarial operarão silenciosamente nos bastidores, adaptando-se aos sinais de uma rede de segurança compartilhada entre as empresas.

Força de trabalho do futuro: As perguntas são inevitáveis. Qual é o papel dos humanos neste novo mundo? Quais são as interfaces entre os humanos e os novos sistemas inteligentes? Que modelos de governação são necessários? Quanta autonomia concedemos a esses sistemas? Que competências deveríamos ensinar aos nossos filhos para se prepararem para um futuro onde os difíceis desafios intelectuais serão resolvidos por sistemas inteligentes?

Gostaria de saber quais casos de uso de IA você está imaginando para o futuro.

Bob Rosin é parceiro de investimentos da desafiar.vc. Como fundador, empreendedor em série e ex-membro da equipe de liderança da Skype, LinkedIn e Stripe, ele experimentou todas as facetas da vida de uma startup. Rosin atua nos conselhos de Gaji Gesa, Elevar Segurança e cobertura aérea. Ele também é um investidor anjo ativo e consultor de empresas incluindo entre outras Stripe Workato, Tenor (adquirido por Google), Dados do cursor (adquirido por Robô de dados), MindMeld (adquirido por Cisco), Instawork, Aptidão tonal, Acordo e Saúde da Pradaria.

Ilustração: Dom Guzmán