Executivo discute o impacto da IA ​​nos trabalhadores

A indústria e a manufatura estão cada vez mais recorrendo à inteligência artificial (IA) para aumentar a produtividade e a qualidade. No entanto, um executivo diz que a IA precisa ser implantada com cuidado.

Dominic Gallello é CEO da Industrial Internet of Things e da empresa de inteligência artificial empresarial Symphony AzimaAI. Ele liderou três empresas de software públicas e privadas nos últimos 16 anos. Sua carreira executiva também passou pela Autodesk.

Gallello foi entrevistado por e-mail.

PERGUNTA:A inteligência artificial (IA) pode esgotar os trabalhadores? Achei que era para facilitar as coisas. O que aconteceu?

GALLELLO :Se implementado corretamente, não, não esgota os trabalhadores. Mas se você quiser esgotar um operador de sala de controle, forneça a ele uma série de alarmes e recomendações desconexas e não reduza os problemas que estão ocorrendo em recomendações significativas.

É aqui que a IA deve entrar e ser uma tremenda ajuda. O computador pode processar e correlacionar uma tremenda quantidade de informações para inferir insights que a mente humana não é capaz.

Mas se mal implementado, sim. Vimos repetidamente que, quando implementado incorretamente, a IA emite alarmes falsos. O computador está dizendo que há um problema quando não há nenhum. Isso leva a perseguições de ganso selvagem. Passar o dia eliminando falsos positivos é um exercício entorpecente para a maioria.

PERGUNTA:Você relatou uma anedota de uma empresa de serviços de gás com muitos falsos positivos. Você pode fornecer um pouco do histórico e descrever o que aconteceu?

GALLELLO :eles estavam usando um sistema baseado em IA de segunda geração, o chamado reconhecimento de padrões, que é notório por gerar até 60% de falsos positivos. Ter que percorrê-los e descobrir que realmente não há um problema é demorado, caro e também muito preocupante para descobrir o que é real e o que não é.

A IA é necessária, mas insuficiente. Os sistemas legados de IA de segunda geração treinam o modelo em falhas conhecidas da máquina e, se a mesma falha ocorrer, o sistema a detectará. Mas o que acontece quando você não tem nenhum histórico de falha e ela ocorre? O modelo não vai pegá-lo.

A IA de terceira geração vira o paradigma de cabeça para baixo. Treinamos o modelo de IA no que é comportamento operacional “normal” e, em seguida, capturamos qualquer comportamento anômalo do normal usando aprendizado não supervisionado de terceira geração. Agora, estamos apenas começando.

Uma etapa crítica é conectar a IA a uma biblioteca de análise de efeito de modo de falha que identifique com precisão os componentes da máquina que são os maus atores e forneça recomendações aos engenheiros de manutenção sobre as ações a serem tomadas.

PERGUNTA:As empresas começaram a considerar a IA como uma panacéia?

GALLELLO :Ninguém faz por muito tempo. Em termos de teoria do abismo, estamos ultrapassando os visionários e os primeiros adeptos. A maioria inicial quer que funcione, resolva problemas específicos e entregue resultados financeiros. Esta é uma multidão difícil, “prove para mim”.

PERGUNTA:Existem consequências não intencionais com a IA? Se sim, quais são eles?

GALLELLO :A IA é como qualquer outra mudança de tecnologia. Eu comparo isso com a mudança para a programação orientada a objetos. Houve uma grande pressa para isso, houve muitas implementações ruins, mas acabou se tornando a norma. A IA está passando pela mesma jornada.

PERGUNTA:Que ajustes as empresas devem fazer na forma como implantam a IA?

GALLELLO :Melhor ter engenheiros aprendendo IA do que ter uma divisão entre engenheiros especialistas de domínio e cientistas de dados puros. Quando os especialistas no assunto puderem entender e aproveitar o poder da IA, isso levará a implementações muito mais rápidas e bem-sucedidas.