A revolução da IA ​​​​está chegando. Mas não tão rápido quanto algumas pessoas pensam.

Aug 05, 2023

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Da energia a vapor à Internet, sempre houve um atraso entre a invenção da tecnologia e a adoção nas indústrias e na economia.

Por Steve Lohr

Steve Lohr cobre tecnologia e economia.

Lori Beer, diretora global de informação do JPMorgan Chase, fala sobre a mais recente inteligência artificial com o entusiasmo de um convertido. Ela refere-se aos chatbots de IA como o ChatGPT, com a sua capacidade de produzir tudo, desde poesia a programas de computador, como “transformadores” e uma “mudança de paradigma”.

Mas não chegará em breve ao maior banco do país. O JPMorgan bloqueou o acesso ao ChatGPT de seus computadores e disse aos seus 300.000 funcionários para não colocarem nenhuma informação bancária no chatbot ou em outras ferramentas generativas de IA.

Por enquanto, disse Beer, há muitos riscos de vazamento de dados confidenciais, dúvidas sobre como os dados são usados ​​e sobre a precisão das respostas geradas pela IA. O banco criou uma rede privada e isolada para permitir que algumas centenas de cientistas e engenheiros de dados experimentassem a tecnologia. Eles estão explorando usos como automatizar e melhorar o suporte técnico e o desenvolvimento de software.

Em toda a América corporativa, a perspectiva é praticamente a mesma. A IA generativa, o mecanismo de software por trás do ChatGPT, é vista como uma nova e excitante onda de tecnologia. Mas as empresas de todos os setores estão principalmente a experimentar a tecnologia e a pensar na economia. O uso generalizado dele em muitas empresas pode levar anos.

A IA generativa, de acordo com as previsões, poderá aumentar drasticamente a produtividade e acrescentar biliões de dólares à economia global. No entanto, a lição da história, desde a energia a vapor até à Internet, é que existe um longo intervalo entre a chegada de novas tecnologias importantes e a sua ampla adopção – que é o que transforma as indústrias e ajuda a alimentar a economia.

Pegue a internet. Na década de 1990, havia previsões confiantes de que a Internet e a Web iriam perturbar os setores do retalho, da publicidade e dos meios de comunicação. Essas previsões revelaram-se verdadeiras, mas isso aconteceu mais de uma década depois, bem depois de a bolha das pontocom ter rebentado.

Ao longo desse tempo, a tecnologia melhorou e os custos caíram, de modo que os gargalos desapareceram. As conexões de Internet de banda larga eventualmente se tornaram comuns. Foram desenvolvidos sistemas de pagamento fáceis de usar. A tecnologia de streaming de áudio e vídeo tornou-se muito melhor.

Alimentando o desenvolvimento houve uma enxurrada de dinheiro e uma onda de tentativas e erros empresariais.

“Desta vez veremos uma corrida do ouro semelhante”, disse Vijay Sankaran, diretor de tecnologia da Johnson Controls, um grande fornecedor de equipamentos, software e serviços de construção. “Veremos muito aprendizado.”

O frenesi de investimentos está bem encaminhado. No primeiro semestre de 2023, o financiamento para start-ups generativas de IA atingiu 15,3 mil milhões de dólares, quase três vezes o total de todo o ano passado, de acordo com o PitchBook, que monitoriza os investimentos em start-ups.

Os gestores de tecnologia empresariais estão a experimentar software generativo de IA de uma série de fornecedores e a observar como a indústria se comporta.

Em novembro, quando o ChatGPT foi disponibilizado ao público, foi um “momento Netscape” para a IA generativa, disse Rob Thomas, diretor comercial da IBM, referindo-se ao lançamento do navegador pela Netscape em 1994. “Isso deu vida à Internet”, disse o Sr. Thomas. Mas foi apenas o começo, abrindo uma porta para novas oportunidades de negócios que levaram anos para serem exploradas.

Num relatório recente, o McKinsey Global Institute, o braço de investigação da empresa de consultoria, incluiu um cronograma para a adoção generalizada de aplicações generativas de IA. Presumiu-se uma melhoria constante na tecnologia atualmente conhecida, mas não avanços futuros. A sua previsão para a adopção generalizada não foi curta nem precisa, variando entre oito e 27 anos.

A ampla gama é explicada pela inclusão de diferentes pressupostos sobre ciclos económicos, regulamentação governamental, culturas empresariais e decisões de gestão.