IA no Centro do Economist Innovation Summit: Líderes Pedem Aumento, Não Substituição, de Habilidades Humanas

Painel (E-D): Nicole Eagan, Heath P. Terry, Michael Wignall & Tom Standage

A inteligência artificial dominou a sessão de abertura do Economist Innovation Summit (#EconInnov) de hoje. Para participantes como eu — Jeremy Cowan — que viam a IA como um conjunto de chatbots e pilotos, a sessão serviu como um chamado decisivo para a realidade.

Tom Standage, editor adjunto do The Economist, deu as boas-vindas a Nicole Eagan, CEO da Darktrace, empresa que se autodenomina Sistema Imunológico Empresarial para cibersegurança. Eagan anunciou que a plataforma de IA da Darktrace está ativa em mais de 7.000 organizações no mundo.

(Nicole será entrevistada pela IoT Now nas próximas semanas para discutir o mercado de IA e essas implantações em maior detalhe. Ed.)

Embora não fosse surpresa que bancos usem IA para detecção de fraude e análises preditivas, Eagan destacou que a maioria das implantações pode ser concluída em menos de uma hora — afirmação que revisitaremos em profundidade durante sua entrevista.

Standage levantou uma preocupação comum: como um sistema de IA pode detectar ameaças que já existem na rede? Eagan explicou que o sistema pode inicialmente sinalizar o estado atual como normal durante seus primeiros dias de operação, mas, ao analisar múltiplos fluxos de dados, aprende rapidamente a identificar anomalias.

Pesado, Mas Não Lento

Questionado sobre quais setores lideram a adoção de IA além das finanças, Heath P. Terry, Diretor Gerente do Goldman Sachs, deu uma resposta surpreendente: a indústria pesada — incluindo energia, petróleo e manufatura — está obtendo ganhos significativos. Uma turbina a gás pode hospedar até 400 sensores, observou Terry, e a IA pode prever falhas potenciais de cinco horas a cinco dias de antecedência. Agendar manutenção durante janelas de baixo uso pode ser crucial para utilities que operam com margens de 2–3%.

Standage expressou genuína surpresa, observando: São empresas que não associamos normalmente à rápida adoção de software. Questionado sobre setores atrasados, Terry esclareceu que não é um setor inteiro, mas sim empresas individuais. Varejo costuma ser mais lento, em grande parte devido a uma enorme escassez de talentos, disse. Um especialista em IA de oito dígitos dificilmente escolheria uma rede varejista em vez do Google ou outro gigante tecnológico. O maior obstáculo, segundo Terry, continua sendo a disponibilidade de dados de alta qualidade.

Michael Wignall, CTO da Microsoft UK, compartilhou como a empresa está incorporando IA em ferramentas de produtividade. Estamos tornando a IA uma parte padrão dos fluxos de trabalho diários, disse. Tradução em tempo real no Skype, por exemplo, agora suporta conversação chinês-inglês. Ao baixar a barreira da IA, estamos democratizando seu uso. Ele também destacou o papel da Microsoft no chatbot da Dixons Carphone e no modelo Engines-as-a-Service da Rolls-Royce — exemplos que ilustram o potencial da IA de transformar modelos de negócio, embora com riscos associados.

Construir ou Comprar, e Outros Riscos

Standage observou que gigantes tecnológicos como Google e Facebook podem ir da ideia ao produto em apenas cinco meses, um contraste gritante com a transição de uma década que muitas empresas experimentaram ao adotar e-mail na nuvem. Wignall concordou que IA, machine learning e deep learning verão uma mistura de desenvolvimento aberto e adoção furtiva. Usuários tomarão consciência da IA através de sua utilidade, disse.

Ele acrescentou que, para setores como serviços financeiros, organizações frequentemente constroem soluções de IA internamente, enquanto Microsoft e Google fornecem blocos de construção complexos para evitar reinventar a roda.

Eagan alertou que a expansão de implantações de IA pode aumentar a superfície de ataque de uma organização, especialmente dada a escassez de talentos — mais de 2 milhões de vagas abertas em cibersegurança globalmente. Um ciberataque pode criptografar dados mais rápido do que um gerente de segurança consegue tomar um café, disse. Por isso, a supervisão humana deve ser aumentada com IA.

Pessoas Precisam de Tempo para Confiar na IA

Questionada se engenheiros resistem à integração de IA, Eagan respondeu que, quando a IA é usada para detectar ameaças, a equipe geralmente é receptiva. Capacitamos humanos a decidir a ação final, e a máquina neutraliza ameaças, disse. O modelo de implantação da Darktrace começa no Modo Recomendação, passa para Modo Confirmação Humana e, finalmente, para Modo Ativo, onde a IA pode agir autonomamente. A confiança é construída ao longo do tempo, acrescentou.

Especialistas em cibersegurança estão em uma espécie de combate corpo a corpo com hackers quando o sistema é implantado pela primeira vez, explicou. Dentro de um ano, após testar a tecnologia, entram em uma fase de due diligence, benchmarking sua defesa cibernética contra pares.

Concluindo, Wignall enfatizou que a IA é uma ferramenta de produtividade, mas também um catalisador para novos modelos de negócio. Enquanto os luditas do século XIX temiam perda de empregos, ferrovias e telégrafos acabaram criando novas oportunidades de emprego, disse.

O autor é Jeremy Cowan, Diretor Editorial da IoT Now, IoT Global Network e VanillaPlus.