A Inteligência Artificial (IA) envolve mudanças tecnológicas, mas os próximos passos serão ditados por uma revolução estratégica, segundo o cientista e professor Silvio Meira, cientista-chefe da TDS Company e também pesquisador da Asia School of Business. Na avaliação dele, existe uma tendência de ‘comoditização’ das tecnologias, o que traz as ações estratégicas como um diferenciador da IA nas empresas.
O especialista explicou o tema no e-book sobre Inteligência Artificial, produzido pelo Valor em parceria com a Embratel (agora Claro empresas) (baixe o e-book aqui)
De acordo com Meira, um guia que explica essa jornada é o Modelo de Capacidade de Inteligência Artificial (MIA), estruturado em nove níveis, dos quais os quatro primeiros são considerados “básicos”, mas com desafios importantes. Em artigo para o jornal Valor, o pesquisador lista essas primeiras etapas na seguinte ordem: descritiva, diagnóstico, preditiva e prescritiva. Para ele, as empresas envolvidas com transformação digital precisam dominá-las para imprimir eficácia e eficiência em suas operações.
Um exemplo é o avanço para os níveis de IA preditiva e prescritiva, que antecipam demandas e podem mudar cadeias inteiras de valor, porém exigem sistemas cada vez mais escaláveis e ágeis.
2030 será um divisor de águas
Os próximos cinco níveis do MIA incluem a IA para decisão, a IA aumentada, a IA autônoma, a adaptativa e, finalmente, a estratégica.
Antes de caminhar para esse segundo grupo, Meira aconselha as empresas a dominar o quadrante básico para criar vantagens competitivas substanciais, como traduzir dados que resultam em otimização de operações. Temporalmente, ele coloca 2030 como um divisor de águas, onde a disputa não acontece por uma IA mais sofisticada, mas, sim, para que se busque capacidade de usar a tecnologia de forma criativa e sustentável nas estratégias de negócios. O emprego de recursos com essa configuração já existe em exemplos citados pelo pesquisador, entre os quais os modelos generativos na área de saúde. Entre os casos reais estão os de empresas que usam a IA para identificar moléculas promissoras em questão de dias e a adoção da IA para gerenciar emissões de gases de efeito estufa, com base em informações captadas por sensores.
