Máquinas e humanos deverão trabalhar em conjunto, mas quais os impactos de AI e machine learning?

Inteligência artificial (AI), automação e machine learning não são mais tecnologias futuras – elas são realidade em muitas empresas. Seja para organizar dados, descobrir tendências ou para facilitar a vida dos humanos, AI pode ter impacto positivo nas companhias.

“A única coisa certa é que haverá muita disrupção nos próximos cinco a dez anos, conforme essas tecnologias passem pelas empresas, setores e regiões geográficas” diz Erik Brynjolfsson, diretor da Iniciativa sobre a Economia Digital do MIT e professor do MIT Sloan School of Management. “Mas, se entendermos melhor esses efeitos e trabalharmos para reinventar nossos processos de negócios, poderemos aproveitar essas tecnologias para criar muita riqueza e muitos benefícios para muitas pessoas diferentes.”

Tecnologia não acaba com empregos

O Departamento do Trabalho dos Estados Unidos criou um conjunto de dados chamado ONET, que inclui as descrições de 964 ocupações no país. Cada trabalho tem uma lista que inclui cerca de 20 a 32 tarefas, com um total de mais de 18 mil tarefas existentes.

A equipe de Brynjolfsson coletou esses dados e avaliou cada conjunto de habilidades para determinar quais tarefas poderiam ser mais bem executadas pela AI ou pelos humanos. A equipe descobriu que, para muitos empregos, sempre havia tarefas que a AI  poderia fazer melhor, mas ainda havia muitas tarefas em que os humanos se destacavam.

“Esse foi o padrão que encontramos: na maioria dos casos, o machine learning era capaz de realizar algumas tarefas, mas não outras, dentro de uma determinada ocupação. Isso significa que a maioria dos trabalhos será parcialmente afetada pelo aprendizado de máquina, mas também haverá coisas que os humanos precisam continuar a fazer”, explica o especialista.

Isso exigirá coordenação para que a tecnologia e os humanos a trabalhem juntos, “mas muito raramente vamos acabar com todas as categorias de empregos”, diz Brynjolfsson.

Mas e os robôs assistidos por AI? A conclusão é a mesma. Em muitos casos, os robôs podem ajudar a aliviar tarefas demoradas, trabalhosas, tediosas ou mesmo fisicamente extenuantes, sem que os funcionários percam seus empregos. Na verdade, o cenário mais provável seria ver humanos e robôs trabalhando juntos, com muitos robôs construídos para colaboração, também conhecidos como co-bots.

egundo Brynjolfsson, ainda estamos longe da “inteligência artificial geral”, que é o tipo de automação vista em filmes, em que os robôs podem “enganar as pessoas em todas as dimensões”. Mas a AI pode fazer uma grande diferença na empresa – especialmente em tarefas com dados suficientes para mapear para um conjunto de soluções.

Jason Jackson, professor assistente em economia política e planejamento urbano no MIT, exemplifica com os profissionais de saúde. Automatizar tarefas como transferências de pacientes e elevadores pode ajudar a aliviar parte da carga física sobre os trabalhadores, ao mesmo tempo em que protege os pacientes e previne lesões. É uma tarefa que requer força e esforço do lado do profissional de saúde – portanto automatizar uma habilidade não substituirá os profissionais de saúde, apenas os ajudará a ser mais eficazes e a oferecer um ambiente mais seguro.

Há uma tendência similar nas indústrias automotiva e manufatureira, de acordo com Elisabeth Reynolds, diretora executiva do Grupo de Trabalho do Futuro do MIT. Ela argumenta que os co-bots estão criando mais oportunidades para os colaboradores, que agora estão livres para trabalhar em tarefas mais complexas.

Propriedade da AI ​​e dados de machine learning

O futuro dos robôs e da inteligência artificial na empresa não é isento de riscos. Assim como em outras tecnologias passadas, as organizações precisam olhar os potenciais riscos, problemas ou obstáculos.

“Muitas pessoas achavam que as mídias sociais iriam inaugurar esse futuro maravilhoso de conexão e comunidade, mas, em muitos aspectos, isso não aconteceu. Isso levou a alguns resultados muito disfuncionais. Então, como gerenciamos o risco para que a AI e a automação não tenham essas consequências indesejadas? ”, indaga Reynolds.

Em Toronto (Canadá), por exemplo, foi permitido que o Google instalasse sensores e outros equipamentos para coletar dados em uma rua ou em uma comunidade para fornecer informações valiosas sobre a cidade e descobrir novos insights sobre a infraestrutura. Mas quem possui esses dados? Google ou Toronto?

“É obviamente propriedade da cidade também, mas ela tem recursos para realmente fazer o bem com isso?”, reflete Reynolds. Todas essas são questões importantes que as empresas terão que se questionar ao se comprometer com a dependência dos dados.

Conforme as organizações adotam AI, robôs, aprendizado de máquina e aprendizado profundo, elas precisão de uma estratégia clara para alavancar a tecnologia sem criar medo em torno do deslocamento de empregos ou em ultrapassar linhas éticas.

Fonte: Computerworld
Autor: Sarah K. White – CIO (EUA)