Martin T. Olsen (*)
A IA Generativa foi um divisor de águas. Embora a inteligência artificial (IA) não seja nova, o panorama da IA mudou drasticamente com o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022. Esse chatbot e os LLMs (grandes modelos de linguagem) que estão por trás dele – e as versões mais novas dos LLM que se seguiram – transformaram a IA de uma ferramenta que era usada apenas por tecnólogos especializados e cientistas de dados em uma ferramenta que pode ser acessada por todos.
No processo, ela desencadeou uma revolução tecnológica que será, no mínimo, tão disruptiva quanto foi a internet – e muitos acreditam que será muito mais disruptiva. O CEO da Google, Sundar Pichai, alega que a IA terá um efeito mais profundo sobre a humanidade “do que a eletricidade ou o fogo”, enquanto que Satya Nadella, da Microsoft, acredita que a IA generativa representa a “primeira vez em que uma tecnologia desenvolvida no Vale do Silício traz benefícios para a vida das pessoas comuns de forma tão rápida e tão tangível”.
. O Impacto da IA Generativa nas Empresas – O surgimento da AI generativa deverá ter um impacto enorme sobre as empresas. A Goldman Sachs projeta que a IA generativa tem o potencial para aumentar a produtividade anual do trabalho em aproximadamente 1,5 pontos percentuais em um período de 10 anos e levar a um aumento de 7% no PIB global.
A McKinsey se mostra otimista na mesma medida. De acordo com pesquisa conduzida pela empresa, a IA generativa poderá acrescentar o equivalente a $2,6 trilhões a $4,4 trilhões de dólares anualmente pelos 63 casos de uso analisados. A empresa também observou que essa estimativa praticamente dobraria se nesta previsão fosse incluído o impacto da integração da IA generativa nos softwares atualmente utilizados para tarefas outras que não as analisadas.
Novos casos de uso e novas ferramentas surgem praticamente todos os dias, mas abaixo estão os alguns dos usos mais interessantes da IA generativa ocorrendo hoje nos setores financeiro, de saúde, governamental e industrial.
. Casos de Uso da IA em Serviços Financeiros e Bancários – O setor de serviços financeiros é normalmente rápido para adotar tecnologias que possam melhorar processos e serviços pois pequenos ganhos em velocidade e eficiência podem produzir grandes retornos. Em todo o segmento, a IA generativa tem sido avaliada ou usada em uma variedade de processos, desde melhorar a avaliação de risco de empréstimos e créditos até o gerenciamento do compliance regulatório, a detecção de fraudes ou a melhoria dos serviços ao cliente.
Por exemplo, a mais nova iteração do Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score usa IA generativa para avaliar mais de 180 atributos de risco em milissegundos e gera um score prevendo a probabilidade de um tipo fraude de força bruta em cartão auxiliada por bots. A Visa desenvolve um modelo de IA generativa para combater fraudes por testes de cartão. O Score VAAI habilitado pela IA tem 6 vezes mais recursos para detecção de fraudes do que os modelos anteriores e reduziu a taxa de falsos positivos em 85%.
Empresas de serviços financeiros também enxergam potencial na IA generativa para melhorar os serviços ao cliente e a tomada de decisão. O Bank of America recentemente introduziu uma assistente virtual habilitada por IA, a Erica, para proporcionar aos clientes orientação financeira personalizada. A Capital One está tendo uma abordagem semelhante com o Eno, um assistente de linguagem natural por SMS habilitado por IA.
A IA generativa está também ajudando as empresas de serviços financeiros a navegar pelo complexo ambiente regulatório. Fornecedores de softwares de gestão de compliance estão integrando IA generativa e aprendizado de máquina em suas plataformas para analisar as regras, políticas e procedimentos regulatórios e identificar e avaliar os riscos de compliance.
. Casos de Uso de IA nos Serviços de Saúde – Os serviços de saúde foram um dos principais beneficiários da IA com casos de uso indo além do desenvolvimento farmacêutico e dos cuidados dos pacientes. A IA está sendo usara para automatizar tarefas administrativas, melhorar as análises de imagens, assistir em diagnósticos e desenvolver programas de cuidados personalizados. Um dos casos de uso mais empolgantes é a descoberta e testes de medicamentos.
A IA generativa pode acelerar o processo de identificar compostos para novos medicamentos e a velocidade do seu desenvolvimento. Um estudo realizado pelo Boston Consulting Group descobriu que a IA pode reduzir entre 25 a 50% do custo e do tempo do desenvolvimento e testes de medicamentos, possibilitando que medicamentos que salvam vidas e medicamentos que modificam vidas cheguem ao mercado mais rapidamente. Aqui estão alguns exemplos:
Pesquisadores no MIT usaram IA para analisar mais de 100 milhões de compostos químicos, levando ao desenvolvimento da Halicina, um antibiótico que se mostrou eficaz contra diversas cepas de bactérias resistentes aos antibióticos existentes. A Insilico usou sua plataforma de IA para gerar e otimizar o INS18_055, desenvolvido para tratar a fibrose pulmonar idiopática (FPI), um tipo de doença pulmonar.
Agora na fase de testes clínicos, o medicamento foi desenvolvido em apenas 18 meses desde a identificação do alvo até a nomeação como candidato a ensaio pré-clínico. A empresa de biotecnologia Recursion usou IA em dados de imagens biológicas para identificar mais de 20 novos fármacos a serem investigados para doenças relacionadas à genética e ao envelhecimento, muitos dos quais estão agora na fase de testes clínicos.
. Casos de Uso de IA no Setor Governamental – O setor governamental pode se tornar um dos maiores usuários de IA devido à imensa quantidade de dados com a qual ele lida diariamente e a infinidade de cidadãos a que serve. Dentro do governo federal dos Estados Unidos, diversos casos de IA estavam surgindo tão rapidamente que um banco de dados foi criado para rastreá-los.
Este banco de dados inclui agora mais de 700 exemplos de como departamentos e órgãos estão usando a IA, incluindo a análise de ilhas de calor urbanas para melhor proteger os residentes contra condições climáticas extremas, a análise de feedback não estruturado de veteranos militares para melhorar a entrega de serviços e a aceleração do processo de comparação dos pedidos de novas patentes com as patentes existentes.
Na Argentina, o Ministério da Saúde está usando IA para prever a disseminação de doenças como a dengue com base em dados do clima e dos fluxos populacionais. Localmente, o Gabinete de Promotoria Pública da cidade de Buenos Aires trabalhou junto ao laboratório de IA da Universidade de Buenos Aires para desenvolver a Prometea, uma assistente virtual de IA que ajuda a acelerar o trabalho da justiça.
. Casos de Uso de IA no Setor Industrial – A indústria já se beneficiou enormemente da IA e outras tecnologias avançadas e a IA generativa possibilitará maiores eficiências e melhor qualidade. A IA está sendo usada para acelerar o design e desenvolvimento de produtos, monitorar a qualidade e aumentar a precisão do planejamento de produção e da gestão de inventários.
A General Motors usa design generativo habilitado por IA para impulsionar melhorias contínuas em componentes de veículos, com um foco no baixo peso. Em colaboração com a AutoDesk, os engenheiros da GM puderam avaliar rapidamente mais de 150 diferentes designs para um suporte de bancos e gerar um design que simplificou a manufatura ao mesmo tempo em que reduziu o peso em 40% e aumentou a resistência em 20%.
A Airbus teve uma experiência similar com design generativo, usando-o para criar divisórias mais leves para o A320. Ela usou algoritmos de IA generativa com base em padrões de crescimento encontrados na natureza para otimizar a estrutura das divisórias. A “partição biônica” resultante é 45% mais leve do que os designs tradicionais ao mesmo tempo em que atende aos rígidos requisitos para estresse e deslocamento pela força de impacto.
Nas fábricas, a IA generativa está sendo usada para aumentar o tempo de atividade da produção e reduzir o custo dos serviços. Modelos de IA podem ser treinados com dados de sensores dos equipamentos e podem reconhecer padrões nestes dados que possam indicar uma falha iminente. A IA está também sendo usada para analisar os dados históricos de manutenções para ajudar na identificação e resolução de problemas e na análise de falhas.
. Preparando-se para a Revolução da IA – A pergunta não é se a IA chegará a sua empresa, mas sim quando – se já não estiver lá. À medida que você se empolga com o potencial da IA em sua organização, é importante identificar as mudanças que serão necessárias para viabilizar a jornada da IA e maximizar o retorno do investimento (ROI) em todos os seus casos de uso de IA.
(*) – É Vice-Presidente Global de Edge e Soluções Integradas da Vertiv (https://www.vertiv.com).
