O futuro está A.I.

Aterrissando no mundo real, mais precisamente no ecossistema de inovação, não por acaso, essa é a tecnologia da vez. Acho relevante trazer um histórico e cenário para contextualizar empreendedores de que a inteligência artificial deixou de ser uma tendência há um tempo e se faz mais do que presente na realidade do ecossistema. Esta é uma tecnologia cada vez mais requisitada na base de suas soluções e que pode ser usada na evolução da startup. Este será um diferencial para a aquisição de grandes clientes, além de bem-visto no cenário de investimentos.

Na verdade, desde a época da Grécia Antiga, já existiam histórias que mencionavam o surgimento de seres artificiais. Esse conceito de uma inteligência não humana que pensasse “sozinha” já era falada. Pesquisadores falam sobre Aristóteles, professor de Alexandre, o Grande, rei da Macedônia (na Grécia Antiga), pensar em como livrar o escravo dos seus afazeres por meio de objetos que, por vontade própria, pudessem fazer aquelas tarefas.

Desde a década de 1940, a humanidade tem trabalhado no desenvolvimento de ferramentas que pudessem reproduzir a lógica humana, como a entrega da dupla Walter Pitts e Warren McCulloch, que apresentou um modelo matemático para representar o funcionamento dos neurônios do cérebro. Foi na década seguinte que conhecemos o termo inteligência artificial, que, principalmente nos últimos dois anos, se popularizou, e que afeta o cotidiano da sociedade ao redor do mundo.

Em um evento, Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist do Google, trouxe um ponto interessante ao afirmar que a inteligência artificial que conhecemos hoje não é muito diferente da de anos atrás, mas a grande mudança foi a experiência do usuário, que hoje pode usá-la para resolver questões individuais e participar do seu aprimoramento.

Em relação a corporações, a IA tem impactos significativos na realidade das empresas, como mais assertividade na tomada de decisões. Com a detecção de padrões que ficam imperceptíveis aos seres humanos, as ferramentas conseguem desenhar cenários e projeções próximas à realidade e com precisão, o que facilita o trabalho de líderes. Outro ponto é a otimização de processos repetitivos e que podem ser executados de modo automático por uma máquina. Ferramentas de IA permitem que os profissionais foquem em exercer seu lado humano, otimizando tempo e expertise.

Há pesquisas que mostram que o Brasil é o país da América Latina que mais utiliza inteligência artificial. Um estudo do SAS, feito pelo IDC, aponta que cerca de 63% das empresas utilizam aplicações baseadas nessa tecnologia, ante uma média de 47% em toda a região. Outro ponto interessante para ter em mente é que 90% das companhias brasileiras investem em dados e ferramentas de analytics com o intuito de identificar tendências e padrões de consumo, percentual superior à média da América Latina, de 60%. Entre os setores mais avançados em soluções de IA estão o financeiro, o varejo e o de manufaturas.

Quando analisamos a perspectiva de investidores, os de capital de risco, por exemplo, estão migrando para empresas que atuam com inteligência artificial. Uma pesquisa realizada pelo PitchBook mostrou que 62,2% dos entrevistados indicaram que IA e machine learning (ML) têm o potencial mais disruptivo dentre as tecnologias emergentes. Antes, cerca de 29% faziam essa mesma aposta. Outro que chama a atenção é que 75,8% relataram que fizeram pelo menos um investimento em empresas de IA/ML nos últimos 18 meses e 7,2%, pelo menos seis investimentos.

Se pudesse dar um conselho aos empreendedores, sugeriria que investissem tempo e recursos no aprimoramento e integração de IA em suas ferramentas. Martin Luther, CEO da Biti9, uma das startups do Cubo, compartilhou sua experiência recentemente no podcast “O Futuro Está A.I”, realizado pelo Cubo. Para ele, quando se fala dos gaps e desafios de grandes corporações na atualidade, isso está diretamente ligado à produtividade das companhias e a tecnologia como resolução para esses problemas. A própria Biti9 teve que incorporar inteligência artificial generativa Large Language Model - modelo de aprendizado de máquina treinado para aprender a partir de enormes bases de dados públicos para gerar uma linguagem que converse com humanos e desenvolva contextos – a suas soluções para atender às demandas de mercado e impulsionar essas resoluções. A partir disso, Martin disse que destravou um mundo de possibilidades, além de democratizar acessos e apostar em um movimento de reeducação e revisão dos processos de trabalho.

Em termos de futuro, acompanho discussões que apontam que, nos próximos anos, programas de computador irão interpretar documentos jurídicos e auxiliarão no fornecimento de diagnósticos médicos. Nas décadas que seguem, veremos a conexão com hardwares para carros autônomos funcionarem em escala, robôs performarem cirurgias e tomarem decisões autônomas de investimento. Difícil prever certamente o timing dos próximos passos, mas não aposto em um amanhã sem empreendedores tecnológicos.

*Paulo Costa iniciou sua carreira como empreendedor digital com a participação na fundação e desenvolvimento de diversas startups. Em 2015, passou a fazer parte do mundo executivo na Accenture, onde ficou por cinco anos como diretor de inovação, boa parte deles dentro do próprio Cubo. O atual CEO do hub de fomento ao empreendedorismo tecnológico do Itaú também foi um dos responsáveis por apoiar o fundo Neo Future, da gestora de fundos de investimentos Neo, onde conduzia desafios relacionados a estratégias digitais e inovação, tendências e comportamento de consumo.