5 riscos para as empresas na implementação da Inteligência Artificial

A transformação digital trouxe consigo um novo tipo de cliente e consumidor, que se caracteriza por ser muito mais exigente e requerer serviços digitalizados, personalizados e ágeis.

Este contexto criou a necessidade de as empresas automatizarem os seus processos e é aqui que entra em jogo a inteligência artificial. Embora atualmente seja utilizada apenas por 11,8% das empresas espanholas com mais de dez empregados, de acordo com o último relatório da Ontsi, são cada vez mais as empresas que decidem apostar e, de facto, em 2022 esta percentagem foi 3,5 pontos mais elevada do que no ano anterior.

O aparecimento desta nova tecnologia, entre muitos outros benefícios, permite às empresas oferecer melhores serviços adaptados ao novo consumidor, melhorar a sua eficiência na tomada de decisões, aumentar a sua produtividade e poupar nos custos.

De facto, as previsões da Frost & Sullivan apontam para um crescimento anual de 25,2% deste mercado na Europa, atingindo os 9,8 mil milhões de euros em 2027. No entanto, da mesma forma que a inteligência artificial proporciona muitos benefícios às empresas, a verdade é que também envolve alguns riscos e barreiras que é essencial ter em conta. Neste sentido, knowmad  mood uma empresa de consultoria tecnológica que oferece serviços de transformação digital, quis reunir alguns dos perigos que as empresas podem enfrentar ao implementar esta nova tecnologia.

Falta de conhecimento

Uma das principais barreiras que as empresas têm de ultrapassar para implementar soluções baseadas em IA é a falta de conhecimentos e de experiência neste domínio. Sendo um campo altamente especializado e devido ao seu elevado nível de sofisticação, não é fácil para as empresas adquirirem o talento necessário para levar a cabo projetos exigentes. De facto, como assinala o último estudo da Associação Industrial para a Promoção da Economia dos Dados e da IA (IndesIA), a falta de profissionais qualificados nas empresas espanholas deixará por preencher mais de 6.500 ofertas de emprego em dados e inteligência artificial em 2023.

Confiança nas suas decisões

Os sistemas baseados na inteligência artificial são alimentados com dados que são utilizados para a aprendizagem, treinando algoritmos para construir modelos que resolvem determinadas tarefas. Se os dados de entrada forem tendenciosos, os sistemas podem gerar decisões desequilibradas em termos de raça, género, desigualdade e preferências injustas. Além disso, à medida que os algoritmos se tornam mais complexos, a transparência diminui e pode ser difícil ou mesmo impossível compreender como são tomadas as decisões. Preservar a “explicabilidade” dos modelos é fundamental para manter a confiança nas decisões e permitir uma utilização mais segura e responsável dos sistemas de IA.

Privacidade e segurança

Embora a Comissão Europeia já tenha apresentado um projeto de regulamento sobre a utilização e o desenvolvimento da inteligência artificial em 2021, este ainda se encontra pendente de aprovação pelo Parlamento e Conselho Europeu. No entanto, a utilização da IA já está associada à obrigação de cumprir as leis de proteção de dados confidenciais e sensíveis, tanto de clientes como de colaboradores da própria empresa. Assim, a criação e posterior manutenção de soluções baseadas em IA requer a recolha de uma grande quantidade de dados que são utilizados para conceber e evoluir os seus modelos, pelo que as empresas devem garantir que estas normas e regulamentos de proteção de dados sejam cumpridos nos seus projetos de duas formas distintas: por um lado, nos dados utilizados para a própria construção e evolução dos modelos e, por outro lado, nos dados utilizados pelos modelos quando estão num ambiente produtivo real, uma vez que o sistema de IA funciona como um superutilizador que tem acesso quase ilimitado a um volume gigantesco de dados para processamento e tomada de decisões.

Disponibilidade dos dados

A maior parte dos sistemas baseados em IA dependem de enormes quantidades de dados para serem criados e mantidos. Se a disponibilidade dos dados for limitada, não é possível encontrar os padrões e as relações que permitem aos sistemas tomar decisões exatas. Por conseguinte, as empresas dependem da disponibilidade desses dados, de que sejam de boa qualidade e que sejam armazenados corretamente para que não se danifiquem e continuem a ser úteis, mas também de que saibam como extrair informações úteis dos mesmos. Para o efeito, é importante saber para que serão necessários os dados, como serão explorados e como se relacionarão entre si, de modo a que a informação que forneçam melhore a eficiência e a competitividade das empresas.

Infraestruturas necessárias

Não só a disponibilidade e a qualidade dos dados são cruciais para o desempenho dos sistemas de IA, como também o são as infraestruturas necessárias para os armazenar e processar. A criação de sistemas inteligentes depende fortemente de uma infraestrutura potente, capaz de processar grandes volumes de dados e, graças aos avanços nos domínios do big data e do hardware de computação dedicado, a barreira de acesso que as empresas enfrentavam há alguns anos está a ser ultrapassada. A crescente adoção da cloud está a reduzir o custo do armazenamento e do processamento, e existem cada vez mais fornecedores que oferecem produtos e soluções de sistemas de IA pré-construídos baseados na cloud. Desta forma, as empresas têm acesso aos seus benefícios e podem utilizá-los sem terem a infraestrutura necessária nos seus próprios servidores e sem se preocuparem demasiado com a segurança e as vulnerabilidades dessa infraestrutura.

A opinião dos nossos especialistas

“A inteligência artificial está a revolucionar a forma como interagimos com o mundo. O seu potencial para melhorar a qualidade de vida das pessoas é praticamente ilimitado, fazendo enormes progressos numa vasta gama de disciplinas, desde a medicina à condução autónoma, passando por aplicações que envolvem a interação humana, como o ChatGPT. Para as empresas, a IA aumentou significativamente a sua capacidade produtiva e permite construir um futuro promissor. No entanto, também coloca desafios éticos e sociais que evidenciam a necessidade de encontrar um equilíbrio entre a sua evolução e o respeito pelos direitos e valores humanos. Muitos destes riscos podem ser mitigados com uma gestão adequada dos projetos de IA, gerindo o ciclo de vida dos dados de uma forma ética e responsável”, afirma Roberto Fuentes, Conselheiro Executivo da knowmad mood.