Como a IA Molda a Força de Trabalho: Insights de um Executivo da Indústria

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 Symphony AzimaAI, empresa de Internet Industrial das Coisas e inteligência artificial empresarial. Ele liderou três empresas de software públicas e privadas nos últimos 16 anos. Sua carreira executiva também inclui uma passagem pela Autodesk.

Gallello foi entrevistado por e-mail.

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

GALLELLO: Se implementada corretamente, não, não causa burnout. Mas se você quer causar burnout em um operador de sala de controle, forneça a eles uma ladainha de alarmes e recomendações que são desconexos e não reduzem os problemas que estão ocorrendo em recomendações significativas.

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

Mas se implementada mal, sim. Vimos repetidamente que quando implementada incorretamente, a IA dispara falsos alarmes. O computador diz que há um problema quando não há. Isso leva a buscas inúteis. 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 tendo muitos falsos positivos. Pode fornecer um pouco de contexto 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 lançar até 60% de falsos positivos. Ter que investigá-los e descobrir que realmente não há 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. Sistemas legados de IA de segunda geração treinam o modelo em falhas conhecidas de máquinas e se a mesma falha ocorre, o sistema a pegará. Mas o que acontece quando você não tem nenhum histórico de uma falha e ela ocorre? O modelo não a pegará.

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

Um passo crítico é conectar a IA a uma biblioteca de Análise de Modo de Falha e Efeito que identifique com precisão os componentes da máquina que são os culpados e forneça recomendações aos engenheiros de manutenção sobre ações a serem tomadas.

PERGUNTA: As empresas começaram a ver a IA como uma panaceia?

GALLELLO: Ninguém faz isso por muito tempo. Em termos de teoria do abismo, estamos passando dos visionários e early adopters. A early majority quer que funcione, resolva problemas específicos e entregue resultados financeiros. Este é um público difícil, do tipo "prove para mim".

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

GALLELLO: A IA é como qualquer outra mudança tecnológica. Eu a comparo à mudança para programação orientada a objetos. Houve uma grande corrida para ela, houve muitas implementações ruins, mas eventualmente se tornou a norma. A IA está passando pela mesma jornada.

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

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