A Incode, plataforma de verificação e autenticação de identidade baseada em Inteligência Artificial (IA), fundada pelo mexicano Ricardo Amper, levantou cerca de U$220 milhões em sua rodada de investimento de Series B, uma das maiores da América Latina. Com o movimento, a empresa atinge uma avaliação de U$ 1,25 bilhão e adquire status de unicórnio. O financiamento ocorre menos de sete meses após o aporte de U$25 milhões em uma rodada de Series A, em março de 2021.
A recente rodada foi liderada pela General Atlantic e SoftBank Latin America Fund, dois investidores proeminentes, com financiamento adicional de instituições financeiras como: J.P. Morgan, Capital One Ventures e Coinbase. Também participaram do aporte a SVCI (Silicon Valley CISO Investments), um grupo de mais de 50 CISOs, líderes em tecnologia que estão unindo forças e fundos para impulsionar a próxima geração de inovação em cibersegurança, bem como os fundadores da dLocal, e investidores pré-existentes, como DN Capital, 3L Capital, Framework Ventures, Dila Capital, entre outros.
Os gastos corporativos com sistemas de inteligência artificial devem ultrapassar US$ 50 bilhões neste ano. No entanto, a grande maioria das empresas pode não ter muito retorno imediato sobre esse investimento recorde.
Em uma pesquisa com mais de 3.000 gerentes de empresas sobre seus gastos com IA, apenas 10% relataram benefícios financeiros significativos de seu investimento até agora, constatou o novo relatório do “MIT Sloan Management Review”, revista digital de tecnologia e negócios, e do Boston Consulting Group, empresa de consultoria corporativa.
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Os ganhos com a tecnologia não acompanharam o aumento da adoção do investimento, diz Shervin Khodabandeh, que liderou o estudo e é codiretor de negócios em IA do Boston Consulting Group na América do Norte. “Estamos vendo mais atividades, o que também significa mais investimento em tecnologia e ciência de dados”, diz Khodabandeh. “Mas a linha de impacto ainda não mudou realmente.”
Os resultados devem ser preocupantes para as empresas que continuam a despejar dinheiro em projetos de IA em um ritmo vertiginoso, procurando usar as ferramentas alternativas para tudo, desde gerenciamento de contratos até fornecer energia a assistentes domésticos e carros autônomos. Mais de US$ 50 bilhões devem ser investidos em sistemas de IA globalmente neste ano, de acordo com o IDC, empresa de consultoria de mercado, acima dos US$ 37,5 bilhões em 2019. Em 2024, o investimento deve chegar a US$ 110 bilhões, prevê a entidade.
Apesar dos bilhões investidos, projetos de IA fracassados são crescentes. A IBM desviou a prioridade de sua tecnologia Watson, sistema de computador de solução de questões, após atrair o desprezo por empreendimentos como um projeto de oncologia de US$ 62 milhões que fez sugestões imprecisas sobre tratamentos de câncer. A Amazon teve de parar com uma ferramenta de recrutamento de IA depois que ela mostrou preconceitos misóginos. E empresas menores descobriram que construir tecnologia é mais difícil do que parece, já que assistentes virtuais supostamente equipados com IA e agendadores de reuniões acabam dependendo de humanos reais nos bastidores.
As empresas estão lutando para entregar projetos de IA e ter mais resultados, diz Khodabandeh, porque elas gastam demais em tecnologia e cientistas de dados, sem implementar mudanças nos processos de negócios que poderiam se beneficiar da IA —uma conclusão que ecoa um relatório da “Harvard Business Review” publicado em junho.
Tome a Uber como exemplo. No mês passado, os engenheiros da empresa de caronas concluíram que seus carros autônomos não conseguiam dirigir mais de 800 metros até encontrarem um problema. A inteligência artificial do programa ainda "luta com rotinas e manobras simples", de acordo com um relatório na “The Information”. Parte do motivo da falha, de acordo com um memorando interno, são ideias concorrentes sobre como implementar a tecnologia.
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Mas, com a promessa da IA de economia e melhorias em grande escala para os negócios, as empresas não vão parar de investir em tecnologia tão cedo. Os pesquisadores do BCG e do MIT descobriram que 57% das empresas disseram ter implantado seus próprios projetos de IA, em relação a 44% das empresas em 2018.
Para que esses projetos dêem frutos, Khodabandeh diz que mais usuários de IA precisarão repensar como a tecnologia está integrada em seus negócios. “Claramente há muito exagero”, diz ele. “E parte desse exagero aparece nos dados.”
Quando tecnologias emergentes são aplicadas apenas para automatização de tarefas e/ou procedimentos, não se trata de uma transformação digital plena, mas, sim, de uma modernização de processos. Porém, a transformação digital vai bem além disso. Acontece a partir do momento em que o "mindset" do usuário, do gestor e de todos aqueles que compõem o corpo da empresa estão voltados para fora do padrão de mundo habitual.
Pensar fora da caixa é o desafio e, para que seja cultivado, é preciso um exercício diário feito sem medo. O medo reduz a capacidade criativa das pessoas no ambiente profissional e faz com que as soluções sejam cada vez mais voltadas para a automação, em vez da quebra de paradigmas.
Essa transformação pode ser menos sacrificante quando começa mais cedo, ainda nas instituições de ensino. O primeiro passo para ingressar com sucesso no universo digital é durante o período escolar e, para que isso aconteça, os modelos de educação também precisam se transformar.
Escolas com modelos de educação invertida, onde o professor não é mais o centro do saber, mas aquele que orienta o aluno na descoberta de novos caminhos e formas de cultura. A nova cara da grade curricular também é uma aliada na hora do aprendizado. Matérias como empreendedorismo, lógica, robótica e linguagem de programação já fazem parte de algumas escolas. Conceitos, esses, que já são realidade em algumas instituições.
Esses espaços de alunos colherão os frutos muito em breve, já que neste formato eles adquirem amplo conhecimento voltado para o universo digital. Estamos falando de formadores de opiniões que sempre questionarão por que fazer algo antes de simplesmente dizer o que deve ser feito.
Para os adultos, fomentar o compartilhamento do saber é uma cultura que pode ser implantada e trazer muitos frutos. Assim como no novo modelo educacional, os gestores precisam entender que não são os donos do conhecimento, mas aqueles que, dada sua experiência e perfil estratégico, estimulam o senso de transformação e criatividade em seus colaboradores. Que tal realizar reuniões multidisciplinares, onde equipes apresentem suas dores, para que, juntas, busquem uma solução? Esse pode ser um caminho que, mesmo tardio, proporciona uma safra de profissionais pensantes.
Para que a transformação digital aconteça, o erro é algo comum. É assim que surge boa parte das brilhantes e verdadeiras soluções de transformação, já que é neste tipo de situação que mentes analógicas são desafiadas a pensar diferente. E, a partir deste novo modelo de pensamento, gera-se um processo criativo dentro das empresas.
Isso faz com que as soluções propostas não sejam apenas para automatizar a execução de processos. A partir de insights coletivos, podem ser criadas soluções transformadoras e que se adequem ao modelo de negócio, que evoluam com as mudanças econômicas e gerem resultados. Tudo é possível graças à correta aplicação do conhecimento influenciado pela combinação entre criatividade, tecnologia e informação.
A inteligência artificial (IA) tem muitas contribuições a dar ao mundo. Algumas cervejarias, por exemplo, já estão usando IA para melhorar a própria produção. Seria isso algo brilhante ou inacreditável? Ainda é cedo para dizer, mas é certo que o uso de dados na tomada de decisão dos fabricantes, e no fabrico de cervejas artesanais, faz com que a bebida produzida pela IA instigue a curiosidade de muitos.
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A inteligência artificial oferece um ótimo suporte à produção. Depois de falar como as cervejarias multinacionais usaram os dados para tomar decisões publicitárias, Hew Leith e Rob McInerney, fundadores da IntelligentX, cervejaria que faz uso de IA, resolveram usar a tecnologia para melhorar o próprio produto. A IntelligentX se diferencia pelo fato de ter criado a primeira cerveja com algoritmos do mundo.
A empresa criou quatro rótulos: Black AI, Golden AI, Pale Al e Amber AI. O endereço online da marca é impresso na embalagem, para que os consumidores deem um feedback via Facebook Messenger e digam o que acharam da cerveja. Ao responder a uma série de dez perguntas, mais de 80% das pessoas que entraram em contato com a empresa forneceram a ela mais de 10 mil informações para um valioso banco de dados.
Esses dados são processados por um algoritmo IA e, em seguida, a cervejaria decide se deve ou não atender aos pedidos. A ideia de Leith e McInerney não é substituir um mestre cervejeiro, mas, por meio da IA, obter insights para aprimorar a produção. Uma vez que a empresa é capaz de atender aos pedidos, pode ser possível encomendar uma cerveja com base nos gostos pessoais do cliente, criando assim bebidas personalizadas.
Projeto de impressão digital da Carlsberg
A Carlsberg, uma cervejaria de Copenhagen, iniciou um projeto milionário de impressão digital da bebida em parceria com a Microsoft, a Universidade de Aarhus e a Universidade Técnica da Dinamarca. A cada dia, eles criam cerca de mil amostras diferentes de cerveja, num esforço que, esperam, mude a forma como a bebida é produzida. O projeto emprega sensores que podem determinar a impressão digital do sabor de cada amostra, além de analisar leveduras diferentes. Os dados são coletados por um sistema de IA para utilização no futuro. O sistema não apenas permite que os produtos cheguem ao mercado com mais rapidez, mas também garante uma melhor qualidade.
A India Pale Ale perfeita
Uma cervejaria da Virgínia usa o aprendizado de máquina para desenvolver a India Pale Ale (IPA) perfeita. A Champion Brewing se associou à Metis Machine, uma empresa de IA, em uma espécie de estímulo para fabricar uma nova IPA ML (sigla para machine learning, ou aprendizado de máquina). O primeiro passo foi inserir informações sobre as dez IPAs mais vendidos dos Estados Unidos, assim como os dados sobre as dez marcas mais comercializadas. Com base em tudo, o algoritmo determina a melhor receita.
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Esses dados também foram utilizados em um outro processo de fabricação de cerveja por meio da IA, um experimento que combinou receitas de Brewdog e classificações da Untappd -- rede social de troca de experiência sobre cervejas -- para dar início a uma rede de cervejas artificiais. A rede seria então empregada na avaliação de novas receitas, e para determinar quais eram mais propensas a obter altas classificações. Tal experimento concluiu que a IA poderia ser uma aliada poderosa para a criatividade de um cervejeiro ou para otimizar rótulos já existentes, mas que não substituiria o trabalho humano.
Barman robô
A espuma da cerveja pode não atender às expectativas da maioria das pessoas. Para determinar o que faz uma espuma perfeita, uma equipe de pesquisa australiana criou o RoboBeer, um robô que pode derramar a cerveja com precisão suficiente para criar uma espuma mais consistente. Os pesquisadores fizeram um vídeo da máquina derramando a bebida e rastrearam o tamanho da bolha, a cor da cerveja e outras características. Em seguida, mostraram o vídeo para os participantes do projeto e pediram um feedback sobre a qualidade da bebida. Os pesquisadores também gravaram suas reações enquanto observavam o robô.
Uma máquina de IA analisou os dados biométricos dos participantes da pesquisa enquanto assistiam ao vídeo. Esses dados foram alimentados em uma rede neural para saber o que os participantes pensavam sobre a cerveja, antes mesmo de provar ou preencher o formulário. A rede foi capaz de prever com precisão de 80% se a altura da espuma de uma cerveja atendia ao gosto do público. A equipe também descobriu que poderia prever, com 90% de precisão, a receptividade da cerveja fornecida, usando apenas os dados do robô.
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