O incrível ressurgimento da IA

Será que estamos conseguindo acompanhar as discussões sobre IA em meio a tanta inovação, em ritmo tão acelerado?

Neste artigo, e nos seguintes, vamos compreender melhor essa tecnologia, que tem dominado a atenção de executivos e gestores em praticamente todas as empresas, e surge com potencial de iniciar um novo “superciclo tecnológico”, como descreveu a futurista americana Amy Webb.

Embora pareça uma ciência recente, é curioso lembrar que a inteligência artificial é um dos ramos mais antigos da computação. Ela nasceu há quase 70 anos, quando cientistas se reuniram na Universidade de Dartmouth nos EUA para idealizar um computador capaz de pensar como o ser humano. Era um tempo em que os computadores funcionavam a válvula e cartões perfurados, e por isso ela teve que trilhar uma longa jornada, e evoluir por três gerações, até ganhar a notoriedade e relevância que vemos hoje.

Resumindo sete décadas em um parágrafo… Na primeira geração, os sistemas de IA eram programados para “raciocinar” com base em “regras fixas”. Eram bons para resolver problemas bem definidos, mas eram incapazes de adquirir novos conhecimentos por si só. Na segunda geração, graças à aprendizagem de máquina e às redes neurais, a IA rompeu fronteiras e começou a “aprender” (ou ser “treinada”) com informações externas. Agora, em sua terceira geração, graças ao deep learning, a IA aprofundou sua capacidade de aprendizagem e começou a “gerar” conteúdo. E por esse motivo, foi rebatizada com o sugestivo nome de “IA generativa”.

Mesmo ensaiando seus primeiros passos, a “nova IA” chega em grande estilo. Alvo de investimentos sem precedentes, virou disputa ferrenha entre as bigtechs, criou uma avalanche de startups, despertou o interesse de praticamente todas as organizações, em todos os segmentos, valorizou extraordinariamente empresas até então pouco conhecidas e impulsionou a construção de novos datacenters ao redor do mundo para rodar seus complexos algoritmos. Uma dinâmica impressionante, como há tempos não se via.

E isso se justifica. Como disse Michael Carbin, chefe do laboratório de IA do MIT: “Pela primeira vez, senti que posso conversar com um computador e me fazer compreender por ele; não lembro de nada mais poderoso desde a criação dos computadores pessoais”.

Mas por que a IA generativa é tão diferente das gerações anteriores a ponto de criar tanto impacto? Existem três motivos para isso.

Primeiro porque ela é treinada massivamente com tudo que existe na internet, ao contrário das gerações anteriores que aprendiam com bases menores de informação.

Depois, porque ela é incrivelmente capaz de compreender e se comunicar em linguagem natural, em múltiplos idiomas, tornando praticamente impossível distingui-la do ser humano nesse quesito.

Finalmente, porque ela é dotada de um algoritmo de extrema complexidade, batizado de “Transformer”, que é capaz de compreender contextos amplos e criar textos, imagens, vídeos, ilustrações, áudios, músicas ou códigos de programação a partir de solicitações do usuário (prompts). Tudo isso com realismo impressionante.

A combinação dessas três capacidades (geração, treinamento e transformer) inspirou o nome do primeiro produto comercial da IA generativa – o popular ChatGPT (GPT = Generative Pre-Trained Transformer).

E para demonstrar uma de suas habilidades, o ChatGPT deixou sua contribuição para esse artigo, produzindo a imagem de abertura a partir do seguinte prompt que passei a ele “Crie uma imagem contendo um executivo e um robô Transformer em pé em um ambiente com piso de cimento e parede cinza com a sigla IA”. Em segundos, obtive essa criação que, convenhamos, cumpriu à risca a encomenda do prompt.

Atualmente, além do ChatGPT, existem outros modelos de IA generativa, muito competentes aliás, como o Perplexity, o Claude, o Gemini e a plataforma open source Llama. Cada vez mais poderosos, esses modelos se tornaram armas estratégicas das bigtechs pela sobrevivência na promissora “economia da IA”, o que nos dá uma ideia do que vem pela frente.

Entretanto, a dinâmica acelerada da tecnologia destoa do ritmo lento e cauteloso das empresas, que embora não tenham dúvidas sobre o seu potencial, não têm a mesma clareza sobre como trazê-la para o seu cotidiano. E isso realmente não é simples. De fato, ainda não temos orientação e ferramentas para colocar a IA em prática, e responder perguntas fundamentais. Como incorporar a IA aos processos da organização? A que custo? Como avaliar sua eficiência? Existem estudos de caso ou boas práticas para nortear a sua implantação? Como treinar os modelos de IA com os dados internos da empresa? Como mitigar os riscos de governança e privacidade?
Esses temas serão assuntos para os próximos artigos… Até lá!

* Marco Antonio Eleuterio, CEO do Grupo Uninter

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Autor: Marco Antonio Eleuterio (*)
Créditos do Fotógrafo: Gerada por IA