Aplicações da inteligência artificial em diferentes setores da economia

Proteção de dados

Os debates do dia foram iniciados por Gustavo Artese, titular da Artese Advogados, que iniciou sua fala explicando a relação entre a inteligência artificial e a ética de dados (data ethics, em inglês). Para definir este último conceito, o painelista citou uma definição do Instituto Alan Turing, segundo a qual a ética de dados é o ramo da ética que estuda e avalia problemas morais relacionados a informações pessoais (o que inclui sua geração, gravação, processamento, compartilhamento e uso) e a algoritmos (como aqueles presentes na IA, no machine learning e na robótica).

Alguns fatores que contribuíram para o avanço da ética de dados foram o desenvolvimento tecnológico, sobretudo a digitalização intensificada pela pandemia, o aumento das preocupações sobre cibersegurança e o crescimento da geração e da coleta de informações de usuários de plataformas, sites e aplicativos. Segundo Artese, a ética de dados pode ser uma aliada na mitigação dos riscos associados à IA.

"Às vezes, não conseguimos entender como a máquina está chegando a determinados resultados. Certas aplicações de IA podem apresentar alta complexidade, tendência à discriminação e imprevisibilidade", explica o advogado. "Para se ter menos discriminação, é preciso ter mais dados, coletados eticamente. O machine learning [usado pela IA] necessita de uma base de dados mais ampla possível para evitar algum viés ou discriminação em sua resposta". Dessa forma, é possível impedir, por exemplo, que algoritmos atuem de maneira discriminatória, reproduzindo preconceitos como o racismo e o machismo.

As legislações de proteção de dados existentes –como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais), no caso brasileiro– são um caminho para que as empresas ajam de forma ética em relação às informações de seus clientes ou usuários. Sobre o assunto, Artese comentou: "quando uma organização estabelece uma cultura de proteção de dados e busca o compliance com a LGPD, ela tende a evitar problemas legais no futuro. Algo capaz de ajudar nisso é o treinamento das equipes associadas, que pode ocorrer paulatinamente".

IA na saúde

No segundo painel do dia, estiveram presentes Caroline Rocabado, advogada da Dasa, Tiago Machado, co-fundador e CEO da Rocketmat e Pedro Iorio, advogado da Artese Advogados. O principal tema discutido foi o papel da IA na pesquisa científica e no tratamento de pacientes.

Iorio contou que os algoritmos estão sendo usados na medicina para prever a resposta de tratamentos ou medicamentos, com o intuito de acelerar o processo de cura dos pacientes. Há, também, ferramentas que tornam o acompanhamento dos pacientes mais eficaz, por meio da avaliação prévia de casos e da priorização de atendimento.

"A IA, contudo, não vai substituir profissionais de saúde, mas servir de apoio a eles", enfatizou o especialista. Em seguida, ele acrescentou que, embora a tecnologia proporcione benefícios à medicina, existem riscos que não podem ser menosprezados: "dados pessoais são um dos maiores riscos associados à aplicação da IA na saúde. É preciso ter um planejamento e um cuidado quando esses dados forem utilizados para a tomada de decisões automatizadas por algoritmos usados em tecnologias de IA".

Sobre o tema, a advogada da Dasa comentou que os modelos de IA devem ser desenvolvidos com cautela, possibilitando a obtenção de resultados realmente objetivos e não-discriminatórios. Para tal, as bases de dados utilizadas precisam passar por uma curadoria rígida, evitando que os algoritmos perpetuem preconceitos e vieses humanos.

IA nos negócios

O último bloco do evento reuniu os especialistas Eduardo Muniz, fundador e CEO da Simplie, Marilia Caminha, gerente de IA do Banco Original, Carlos Eduardo Leite, CIO da Nuveto, Ivo Medeiros, gerente de IA da Americanas S.A. e Raíssa Moura Ferreira, data protection officer na Nubank. Eles relataram possibilidades de uso da IA nos negócios.

Segundo o gerente de IA da Americanas S.A., os "produtos de inteligência artificial podem contribuir para o aumento da receita das empresas e melhorar a logística e a experiência do cliente, prevenindo cancelamentos ou atrasos e ajudando a reduzir custos".

Na mesma linha de raciocínio, a data protection officer da Nubank destacou as vantagens do emprego da tecnologia no setor bancário: "A IA permite a redução de custos na aquisição de clientes e no ingresso deles no sistema financeiro". Ela ainda explicou que a inteligência artificial permite que os clientes tenham uma experiência melhor e mais personalizada dentro de uma instituição financeira, pois os sistemas inteligentes podem, a partir de análises de dados, fazer recomendações mais acertadas com base nos hábitos de cada usuário. Além disso, esses sistemas são capazes de realizar análises de crédito e fraude mais detalhadas.

No que se refere às técnicas de IA empregadas para incrementar vendas e melhorar a jornada do consumidor, o CIO da Nuveto destacou, primeiramente, o dynamic outreach, que consiste na criação de um perfil de canal de atendimento. Para cada cliente, é possível determinar uma forma de comunicação e um horário de acionamento.

Em seguida, o especialista mencionou as customized selections, que permitem categorizar o cliente dentro de uma persona a fim de decidir como o conteúdo e as ofertas destinadas a ele serão personalizados. Outra técnica é o responsive R&D, que consiste em utilizar o IA após a venda para averiguar a satisfação do cliente e melhorar a entrega futura de produtos ou ofertas. Também há a técnica de operation optimization para auxiliar no gerenciamento de logística, inventário e turnos de trabalho, de modo que a empresa se adapte em tempo real à mudança de comportamento do consumidor.

"O que difere a IA dos modelos antigos é que estes levavam cerca de um ou dois meses para traçar uma linha de tendência [de comportamento do consumidor]. Já com a IA, consegue-se processar um número muito maior de informações em um período menor de tempo", sintetizou o CIO.