A inteligência por trás do movimento

Se você é mais uma daquelas pessoas que está franzindo a testa de preocupação sob a perspectiva de a inteligência artificial dominar o mundo, você pode estar precisando repensar o seu conceito sobre inteligência e os movimentos que nascem dela.

Hoje a flexibilidade e a adaptabilidade humana são mais necessárias do que nunca. A inteligência artificial pode até superar os humanos de várias maneiras, mas lidar com mudanças implacáveis e a logística que esse movimento requer não é uma delas — especialmente a variedade febril de movimentos implacáveis a que estamos sujeitos todos os dias.

Dando uma olhada de leve no cenário econômico mundial e nas mudanças tributárias que nele acontecem já podemos perceber que o ritmo acelerado da mudança tecnológica e o avanço contínuo do comércio eletrônico são apenas duas das forças que estão reestruturando os mercados e reescrevendo o conjunto de regras competitivas. Entre elas, as regras de coleta e entrega, as regras da logística em si. E nenhuma empresa está imune a essas mudanças; nem mesmo as mais antigas.

Como o próprio Wall Street Journal relatou recentemente, a saída da CEO de longa data Denise Morrison é um sintoma da crise enfrentada pela Campbell Soup Company, de 149 anos, que está sendo atingida por uma nova geração de pequenas marcas inabaláveis pelo formidável alcance da cadeia de suprimentos de Campbell. Neste sentido, é claro que a inteligência artificial tem um papel importante a desempenhar, especialmente em tempos tumultuados — mas a inteligência humana também! E Cada vez mais!

É importante ter em mente que a inteligência artificial é essencialmente uma tecnologia retroativa. O tal machine learning, uma aplicação chave da machine, se baseia na noção de que as máquinas podem aprender com os dados. Ou seja, dê a uma máquina dados suficientes (desde que limpos e corretamente formatados) e ela pode aprender com extrema velocidade a partir dessa experiência e sair executando com maestria, sempre e quando as regras não mudem. Mas e se a experiência delineada pelos dados não for um reflexo completo da realidade, ou for amplamente redundante por alguma situação nova? Daí não há inteligência artifical que dê conta do recado.

Um exemplo disso é a falha dos sistemas de reconhecimento facial baseados na tecnologia de inteligência artificial machine learning, que servem para ler com precisão rostos afro-americanos. Pesquisadores descobriram que, enquanto os algoritmos são capazes de ler rostos brancos com precisão, eles são menos competentes ao digitalizar rostos de pele escura. A razão dessa dificuldade é os tons de pele mais escuros tenderem a ser sub-representados nos dados de treinamento usados para criar os próprios algoritmos. Assim, dados sujos e mal formatados fundamentam inadequadamente a base para o uso da inteligência artificial machine learning. E quem é que está por trás da formatação adequada desses dados? A inteligência humana!

Mudanças extremas como as que estamos testemunhando atualmente também podem afetar o desempenho desses algoritmos. Aprender com grandes quantidades de dados sobre o que ocorreu no passado é muito bom, mas e se o futuro apresentar situações sem precedentes? Nesse caso a experiência não consegue fornecer um modelo de reação. E é aqui que se destaca novamente um traço do comportamento humano que passa a se tornar indispensável: a versatilidade da tomada de decisão.

Enquanto as pessoas usam sua experiência de eventos passados para tomar decisões no presente, elas também são conectadas para reinicializar rapidamente quando confrontadas por um conjunto totalmente novo de experiências. É importante não esquecer essas capacidades antes de sair adotando a inteligência artificial.

A digitalização de processos de negócios é fantástica e já está oferecendo benefícios significativos, claro, mas, sem dúvida, só se tornará ainda mais poderosa à medida que as empresas ganhem mais experiência e as tecnologias dos componentes envolvidos amadureçam. Enquanto isso, atenção, porque é a inteligência humana a grande variável fundamental na equação dos movimentos que atravessam momentos extremamente turbulentos.

Inspirado em “Human Adaptability Still Needed in an AI-Driven World”
De Yossi Sheffi, DDirector, MIT Center for Transportation &Logistics

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *