Por Manoj Chaudhary, CTO da Jitterbit Global
Parece impossível passar um dia sem ver mais um artigo sobre o que a inteligência artificial vai revolucionar. Nos últimos meses, os temas variaram de desenvolvimento farmacêutico e setor editorial à remoção de minas terrestres e até aos sistemas de esgoto. Paralelamente, surgem diversas outras opiniões sobre como a IA vai, em última instância, afetar a humanidade, desde previsões de que a tecnologia vai salvar o mundo até alertas de que pode selar o nosso destino.
Seja você um entusiasta da IA ou um cético em relação a ela, uma coisa é certa: quando o assunto é inteligência artificial, todos os sistemas estão a todo vapor. Mas, embora a IA tenha potencial para gerar transformações positivas em uma escala que mal conseguimos imaginar, será que essa corrida desenfreada é realmente a melhor forma de chegar lá?
Eu defendo um caminho diferente: uma abordagem mais gradual, refletida e intencional, que garanta aos trabalhadores um lugar à mesa. Essa filosofia estimula o desenvolvimento de uma IA pensada como uma força que potencializa as capacidades humanas, permitindo que as pessoas realizem mais do que seriam capazes sozinhas, e mais do que a própria IA conseguiria sem elas.
Tradicionalmente, os economistas têm uma visão otimista sobre novas tecnologias. Eles argumentam que, embora os benefícios nem sempre sejam distribuídos de forma igual, esses avanços tendem a elevar todos os níveis, sem deixar ninguém em pior situação. No entanto, um volume crescente de dados mais detalhados vem desafiando essas crenças, dando origem a modelos que preveem dois caminhos divergentes para um mundo impulsionado pela inteligência artificial.
Uma dessas visões se baseia em uma abordagem de cima para baixo e de ritmo acelerado para a IA. Essa filosofia busca desenvolver sistemas inteligentes o bastante para substituir os humanos, tendo como objetivo final a eliminação de certas funções.
Além das implicações econômicas óbvias, há outros problemas nessa abordagem. Já começamos a perceber os efeitos negativos de uma estratégia centrada na liderança executiva, o modelo “atire primeiro, mire depois” aplicado à inteligência artificial.
O McDonald’s encerrou recentemente um programa piloto de dois anos voltado para atendentes de pedidos com inteligência artificial. O sistema, apelidado de McAI, apresentava constantes falhas de interpretação, desde adicionar bacon a um sorvete até registrar um pedido como sendo de “2.610 Chicken McNuggets.”
Da mesma forma, um juiz decidiu recentemente contra a Air Canada devido a informações falsas fornecidas por seu chatbot a um passageiro. O argumento, ao que tudo indica, foi de que, se a IA vai assumir funções humanas, também precisa assumir as responsabilidades correspondentes.
Esses casos ilustram o principal problema com a abordagem de algumas empresas à IA: ao tentar forçar uma revolução em seu cronograma, elas acabam com produtos piores, uma experiência ruim para o cliente, menos empregos e maior risco, tudo isso por poucos benefícios comerciais tangíveis.
Existe até um termo para isso, cunhado pelo professor do MIT Daron Acemoglu e por Pascual Restrepo, da Universidade de Boston: "tecnologia mediana". Essa tecnologia tende a ser boa o suficiente apenas para substituir empregos humanos, mas não o suficiente para melhorar significativamente alguma coisa.
Um exemplo clássico é a tecnologia de autoatendimento: ela funcionou apenas o suficiente para eliminar algumas, mas não todas, as vagas de caixa, sem alcançar um desempenho satisfatório. O resultado foi a frustração de clientes e funcionários, que se viram mais sobrecarregados do que nunca, precisando monitorar os clientes e gerenciar as máquinas.
Agora estamos vendo o pêndulo oscilar de volta na direção oposta, à medida que os varejistas eliminam, limitam ou reduzem drasticamente sua dependência dessa tecnologia. Alguns chamam isso de reação, outros de correção, mas eu vejo isso como uma indústria reconhecendo o erro de tentar ir do zero à revolução sem realizar nenhuma das etapas intermediárias. Em outras palavras, eles tentaram forçar uma revolução, quando deveriam estar buscando uma evolução.
A Jitterbit já vem trabalhando na próxima fase do nosso plano de desenvolvimento de produtos, e a inteligência artificial tem um papel central nisso. Mas não estamos tentando “revolucionar” nossos produtos. Não vamos cair na armadilha de adicionar IA apenas por adicionar, acabando com recursos que, na melhor das hipóteses, são “moderadamente úteis” e, na pior, irritantes, assustadores ou sem propósito.
A gigante das mídias sociais Meta ganhou as manchetes recentemente ao anunciar que começaria a treinar seus modelos de IA generativa com dados fornecidos pelos usuários, quer eles queiram ou não. A empresa afirmou que "analisará os pedidos de objeção de acordo com as leis de proteção de dados relevantes", mas isso pouco significa em lugares como os EUA, que têm poucas proteções desse tipo.
A União Europeia, no entanto, é uma história diferente. A Meta agora está sendo forçada a interromper a implementação de IA no país devido à pressão regulatória, atraindo ainda mais atenção negativa da mídia apenas um ano depois de ter sido multada em US$ 1,3 bilhão por violações semelhantes de privacidade na UE.
O número e o escopo dessas regulamentações crescerão junto com a IA generativa, sem mencionar os problemas de crescimento que as próprias plataformas de IA enfrentarão, como a indisponibilidade repetida do ChatGPT da OpenAI no início de junho. Se o seu produto depende dos serviços de apenas uma empresa, o que acontecerá se essa empresa enfrentar uma interrupção semelhante?
Como parte da nossa abordagem mais evolutiva e de infusão para a adoção da IA, nos preparamos para essa eventualidade criando uma tecnologia completamente independente de IA. A beleza do cenário do Large Language Model (LLM) reside na grande quantidade de opções disponíveis, cada uma oferecendo seu próprio conjunto de benefícios.
Há muito tempo estamos comprometidos em reunir o melhor das soluções que você adora, permitindo que você as integre para maior eficiência e usabilidade. Adotamos a mesma abordagem para a IA. Ao reconhecer que o verdadeiro valor da IA reside na capacidade de utilizar melhor seus próprios dados, a próxima iteração dos desenvolvimentos da Jitterbit dará às empresas a liberdade de trabalhar sem depender de nenhuma plataforma específica de IA Gen.
Ao lhe dar o poder de usar uma ampla gama de LLMs para diferentes tarefas, desde Mistral e Perplexity até Copilot e Azure AI da Big Tech, você poderá alternar perfeitamente entre ferramentas, com seus dados — não o LLM específico que você selecionar — sendo o principal diferencial.
Nos próximos meses, ofereceremos mais detalhes sobre esses desenvolvimentos. Mas, enquanto isso, saiba que a evolução da IA da Jitterbit será intencional, significativa e extremamente benéfica para sua força de trabalho e sua empresa.
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