As histórias de sucesso e inovação na era rápida da IA
Lisbon Data & AI Forum, evento organizado pela Noesis, juntou em Lisboa especialistas internacionais e nacionais que sublinharam a necessidade de “ter uma visão clara” nesta área em larga expansão
“Take it slow”. Quando se pensa na abordagem que as empresas devem ter relativamente à Inteligência Artificial (IA), o conselho de Luís Gonçalves, da Noesis, para que não se ceda ao entusiasmo inicial e se abrande, pode parecer contraditório. Contudo, os inquéritos feitos demonstram que, depois de experimentarem a IA sem um plano claro, investindo muito dinheiro em projectos que não estão alinhados com os seus objectivos de negócio e que têm por base expectativas irrealistas, muitas empresas se desiludiram. E essa desilusão pode levar a que se afastem das suas enormes potencialidades. Daí o conselho deixado pelo Data Analytics and AI Director da Noesis na abertura do Lisbon Data & AI Forum, que a consultora tecnológica organizou no LX Factory, em Lisboa, a 6 de Novembro: “Na Noesis acreditamos que as empresas têm de ter uma visão clara para a IA. Devem fazer uma pausa crítica” e fazer a pergunta: o que é que queremos?
De acordo com Miguel Ángel Díaz, da empresa de software Red Hat, também presente neste Forum, 56% dos CEO querem investir na IA para melhorar a eficiência e produtividade e 35% para reduzir custos. Outros objectivos serão “fomentar a inovação, aumentar as vendas, melhorar as relações com os clientes”, listou ainda Luís Gonçalves.
“É um mundo de oportunidades, mas devemos fazê-lo da melhor maneira”, afirmou Luís Gonçalves: “No ano passado, cerca de 33% das empresas estavam a fazer experiências no GenAI [a inteligência artificial generativa]. Hoje, cerca de 70% das empresas identificam que estão a trabalhar no campo da AI.” De acordo com as previsões, a Inteligência Artificial poderá acrescentar 17 mil milhões de dólares à economia global. “É uma escala nunca vista. Parece uma nova corrida ao ouro e isso cria uma necessidade de ser rápido”, disse. Mas com cuidado.
Potencialidades da IA
Da banca à aviação ou advocacia, o dia de reflexão sobre IA e Data (ou dados, em português), proporcionado pela Noesis, trouxe aos cerca de 300 participantes exemplos de como as empresas e instituições têm evoluído nesta área.
O Banco de Portugal, por exemplo, tem uma plataforma de IA (a ALYA) que, além de contribuir para a eficácia e rapidez na análise documental, apresenta “soluções ligadas à supervisão comportamental, que zela pela protecção do cliente bancário”, descreveu Filipa Lima, directora-adjunta do Departamento de Sistemas e Tecnologias de Informação. Um exemplo é a verificação automática das cláusulas das minutas. Outro, passa pela classificação automática dos 500 pedidos de informação e 1750 reclamações que chegam mensalmente ao regulador bancário. “Dependendo da tipologia da pergunta, conseguimos identificar qual é a matéria e, se for uma pergunta genérica, temos logo proposta de draft de resposta que o analista, em vez de ter de escrever de raiz, só tem de validar.”
No sector da banca, a utilização da Gen AI “é uma peça muito relevante” no contacto com os clientes, disse Homero Figueiredo. “Mas é mais uma peça”, referiu o CTO do Santander Portugal, numa mesa-redonda sobre a transformação dos negócios nesta era da IA, e que foi moderada por Gabriel Coimbra, do IDC, um dos parceiros deste Forum, em conjunto com a Red Hat, a Celonis, a IBM, a Qlik e a ITInsight.
Com o objectivo claro de “colocar a GenAI à disposição dos clientes”, o Novo Banco lançou recentemente um assistente virtual “que já consegue perceber a intenção” de quem está a contactar e identifica o operador mais adequado para dar resposta ao tema suscitado, descreveu Bruno Tinoco. “Pensando na banca, o futuro será muito interessante, porque cada vez mais as interacções vão ser automatizadas, mas nunca vamos perder o human touch, porque interagimos com clientes no momento mais importante da vida: na compra de uma casa, na internacionalização de um projecto. Para as operações do dia-a-dia, ter um assistente 24/7 que nos conhece, tem um valor imenso”, disse. O Head of Data Science & AI desta instituição financeira confirmou que a Gen AI trouxe “grandes melhorias” face ao trabalho manual realizado na banca: “Documentos que antes eram difíceis de ler, agora conseguimos ter modelos que lêem a informação, é um acelerador enorme”, descreveu durante o debate com Luís Graça, Associate Director Sales Data Analytics and AI da Noesis, Joaquim Nogueira, Industry Principal Banking e Marco Pinheiro, Head of Data & AI da EDP.
Como explicou Carlos Silva, Director of Security and Data Protection, o Banco CTT recorre, há mais de uma década, ao machine learning. Estas ferramentas “ajudam-nos a melhorar, a reduzir custos, [ou a reduzir] a necessidade de intervenção humana em tarefas rotineiras e rotinadas.” Além disso, “quem trabalhar em cibersegurança percebe as vantagens de ter milhões de eventos vistos por uma máquina que consegue inferir resultados e informação daquilo que está a ver. É uma mais-valia tremenda”, concluiu, numa mesa-redonda em que partilhou experiências com João Anes, do Observatório de Segurança e Defesa da Sedes, Luís Ferreira, Chief Information Officer da Trivalor, e Sérgio Fernandes, Sales Associate Director da Noesis.
A própria Noesis tem construído modelos para sociedades de advogados e em que, através da documentação já existente ou de decisões proferidas, a IA compara e compõe peças processuais. O que “podia levar semanas, agora leva no máximo um dia. Depois, a parte humana, muda as pequenas diferenças em relação ao caso”, disse Nelson Pereira, Chief Technology Officer da consultora, descrevendo esta como a área que tem tido um “sucesso mais rápido” quanto ao uso da IA.
Mina Boström Nakicenovic, da Flightradar24, demonstrou com entusiasmo como os dados produzidos no campo da aviação são “uma caixa de novas possibilidades” em inúmeros domínios. A começar pelos pilotos, que através da plataforma, têm acesso a informação sobre os voos e rotas de outras companhias que não as suas, aos planespotters, que facilmente podem usar as informações disponibilizadas para identificarem as aeronaves que desejam acompanhar. Por dia, a Flightradar24 tem mais de 4 milhões de utilizadores e acompanha 250 mil voos em tempo real. Mas o “contributo para a humanidade”, como definiu a Chief Technology Officer desta empresa é muito maior. Por exemplo, existem 40 mil dispositivos de detecção GPS, estando presentes em pontos do globo onde mais ninguém está (como a Gronelândia), pelo que tem sido muito importante para apoiar previsões meteorológicas e até de desastres naturais. “É fácil ver desvios nos padrões dos voos e pedir socorro. Conseguimos salvar algumas vidas”, referiu.
Data: a dependência da qualidade
Um denominador comum a todos estes projectos com IA são os dados. Tal como sublinhou Pedro Gomes da Mota, “a IA não vive sem data.” O Chief Data Officer do Grupo Brisa participou numa mesa-redonda sobre a democratização da IA, moderada por João Martins, Data Analytics & AI Senior Manager da Noesis. Neste debate estiveram também Nuno Maximiano, Senior Data & AI Technical Specialist Manager da IBM e Ricardo Gonçalves, Head of Center for Artificial Intelligence & Analytics da Fidelidade, que descreveu uma alteração do tipo talento que começa a trabalhar a IA: “Nós, como país, devíamos ter uma estratégia nacional para gerar mais competência, reter. As nossas escolas estão a produzir talento de muita qualidade, muito atractivo para outras geografias”, referiu.
“Estou muito convencido de que a IA não vai tornar as pessoas obsoletas. Elas são necessárias para verificar e validar se as soluções apresentadas são as melhores”, disse Frank Giroux, Manager Digital Transformation da Bayer, descansando a audiência. “Estamos muito dependentes dos dados (...) temos de criar papéis nas organizações, como o de cientistas de dados, que trabalham de modo muito próximo com os especialistas. Validar é uma coisa, entender é a segunda coisa.” A questão é como fazer bem.
“Todas as empresas cometem muitos erros, mas isso faz parte da evolução natural”, começa por dizer Gabor Harsanyi. O Head of M&CR Data Office da Ericsson apontou os principais equívocos quando se cria a primeira estratégia sobre data: as empresas “começam com a base, mas precisam mudar para o topo. E não tomam atenção à transformação. Se há um hype e se é novo, têm de se preocupar. O outro erro é não estarem focadas no valor real dos dados. Negligenciar a compliance, a educação, a requalificação também pode ser um erro durante a criação de uma estratégia de dados.”
A qualidade dos dados foi, aliás, um tema em que os oradores desta conferência concordaram ainda existir fragilidades. “É uma das dimensões que é relevante. Às vezes não temos os dados necessários para aplicar” aos projectos, disse Marco Pinheiro, Head of Data & AI da EDP.
Quanto ao erro, nesta área em particular, foi assumido durante todo encontro como uma potencialidade e não como uma ameaça: “Fazer, errar, voltar a fazer, errar e voltar a fazer rapidamente. Avançar com a produção do que vemos resultar, e o que não resultar, não tem mal nenhum, voltar a tentar. Essa é a melhor forma de utilizar o que temos de IA hoje em dia, afirmou a fechar, Nelson Pereira. Com a voragem desta área, reconheceu o Chief Technology Officer da Noesis, “não vale a pena fazer planos a cinco anos, nem a três, porque tudo para o ano pode estar muito mudado.” Na próxima edição do Lisbon Data & AI Forum logo se fará uma nova avaliação sobre que caminho criaram as empresas com a IA e os dados.
