Em Portugal para participar na GAM and Nova SBE Seminar, onde se debateram temas à volta da Inteligência Artificial e Machine Learning, o líder da GAM Systematic Anthony Lawler falou ao Dinheiro Vivo sobre os desafios da robotização.

Ouvimos todos os dias que a Inteligência Artificial e os robôs cada vez mais sofisticados e capazes de aprender vão roubar-nos os empregos. É um risco real ou o emprego vai simplesmente transformar-se, como aconteceu, por exemplo, na Revolução Industrial?

No que respeita aos investimentos e à finança, é natural que se ganhe eficácia, mas na maioria dos casos as tarefas das pessoas vão mudar mais do que desaparecer. Nós, por exemplo, já usamos técnicas de machine learning e regras quantitativas para investir, mas temos mais de 35 cientistas de investimento na nossa equipa. Quando os computadores se tornaram mais comuns na gestão de negócios, no final dos anos 1980, disse-se que os contabilistas se tornariam redundantes uma vez que as máquinas seriam capazes de fazer todo o trabalho – isso não aconteceu. Com efeito, os contabilistas só se tornaram melhores, aprendendo a usar as máquinas.

Acredita que a digitalização vai trazer mais valor acrescentado a soluções e produtos manufaturados?

Sem dúvida. Nós temos de manter sempre a ligação humana na criação, isso é importantíssimo. Além disso, os robôs podem melhorar os nossos produtos e soluções através de análises e processos cada vez mais avançados.

Devíamos apostar com urgência em guiar os jovens para carreiras e aprendizagem em áreas de Inteligência Artificial?

Sim! A Inteligência Artificial e a aprendizagem das máquinas devem ser encaradas como ferramentas de trabalho excelentes para se entender como tirar melhor partido de tudo. Os jovens hoje conseguem recorrer a estes instrumentos e deles tirar partido em quase todos os campos de estudo e de trabalho, por isso, da mesma forma como aprender matemática e estatística era fundamental há 20 anos, a Inteligência Artificial é hoje provavelmente o seu equivalente. É na mesma um instrumento de trabalho, ainda que muito mais sofisticado.

Aliás, a Inteligência Artificial já está muito presente nas nossas vidas, mesmo em áreas que nem nos apercebemos, certo?

Sim, está em todo o lado. É usada no design de produto, nos serviços e, claro, em coisas modernas como os carros autónomos, ou a Siri, os serviços da Amazon, as recomendações da Netflix, as respostas do Google, etc. Tudo isto utiliza técnicas de machine learning.

E essas técnicas estão em desenvolvimento tão rápido que podemos antecipar um mundo em que tarefas como conduzir um carro deixem de fazer sentido?

Os avanços são significativos, sim, e terão um impacto forte no nosso dia a dia, vão melhorar as nossas escolhas – por exemplo, quero guiar ou quero que o carro se guie sozinho… Mas acreditamos que os humanos continuarão a ser uma parte integrante e importante da economia dos serviços e na gestão das máquinas, bem como desenhando e criando sempre coisas novas e mais à frente.

E como é que se garante que as fronteiras entre o bom da Inteligência Artificial e a privacidade das pessoas não se esbatem?

É uma questão importantíssima. Nós, nesta área, temos grande preocupação com esse risco, pelo que nunca usamos dados que possam identificar indivíduos. Não queremos esses dados nas nossas análises, mas apenas informação agregada e de empresas. A privacidade continuará a ser uma questão relevantíssima para a regulação.

Qual identifica como o próximo grande desafio em Inteligência Artificial e big data?

O desafio contínuo é melhorar a precisão das previsões, seja relativamente ao filme indicado a um utilizador do Netflix seja antecipando os riscos de um carro autónomo ou prevendo uma alteração de preço num ativo financeiro. A Inteligência Artificial está a analisar cada vez mais dados e a recorrer a algoritmos cada vez mais sofisticados para tentar melhorar resultados. E esse continuará a ser o grande desafio prioritário.

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