Como escapar da armadilha da complexidade em IA

Desenvolver, implementar e apoiar a inteligência artificial pode ser uma tarefa desafiadora que requer uma variedade frequentemente confusa de novas habilidades e tecnologias. No entanto, supostamente, isso deve simplificar a complexidade. Podemos ter as duas coisas ao mesmo tempo?

Magia ou trabalho árduo? A IA não pode simplesmente ser inserida em uma organização para começar a gerar insights – entre muitas outras coisas, isso requer orçamento, implementação e medição de desempenho, como explicou Chris Howard, diretor global de pesquisa, em um vídeo recente. “A IA parece algo mágico, realmente fácil, e pode fazer todas as coisas incríveis”, disse ele. “Mas uma vez que você começa a trabalhar com isso, percebe que é, na verdade, complicado, e há aspectos que são realmente complexos.”

Além disso, a complexidade é aumentada pelo fato de que “as tecnologias estão em constante evolução”, acrescentou Howard. “Elas ainda não alcançaram um ponto de estabilidade, pelo menos no espaço da IA generativa, onde seria realmente fácil entender como juntar diferentes peças. E como isso está mudando, gera confusão – é super complexo.” Adicione a isso a questão dos dados. “É necessário reunir tudo em um lugar onde você possa realmente operar e obter melhores resultados. O que parecia mágico na realidade requer muito esforço.”

É claro que a própria IA oferece uma maneira de automatizar e abstrair essa complexidade. “A IA tem um grande potencial para ajudar a resolver a complexidade no ambiente de trabalho, expandindo a produtividade e a satisfação de funcionários e clientes”, declarou Smita Hashim, diretora de produto da Zoom.

Quando bem feita, a IA permite a simplicidade, atravessando camadas de complexidade – mas com limites. “A IA não é uma solução mágica”, disse Richard Demeny, consultor em desenvolvimento de software, ex-funcionário da Arm. “Os modelos de linguagem (LLMs) por trás disso usam, na verdade, probabilidades, não entendimento, para fornecer respostas. São os seres humanos que projetam, constroem e implementam sistemas, e enquanto a IA pode automatizar alguns papéis de nível básico e certamente trazer ganhos significativos de produtividade, não pode substituir a quantidade de experiência prática que os tomadores de decisão de TI precisam para fazer as escolhas corretas.”

Para que uma ferramenta de IA ofereça a melhor resposta, “ela precisaria conhecer cada pequeno detalhe que está na cabeça do tomador de decisão”, ele acrescentou. “É simplesmente mais prático chegar a uma decisão por conta própria, com alguma assistência da IA.” “Seus usuários trabalham em muitos aplicativos diferentes”, disse Hashim. “Escolha soluções de plataforma que sejam abertas e permitam integrações e fluxos de trabalho perfeitos. Essa flexibilidade é crucial para reduzir a complexidade no ambiente multi-fornecedor de hoje.”

Como a IA pode beneficiar as operações de TI? Com a crescente complexidade dos sistemas de TI, “as empresas enfrentam um dilema como nunca antes”, disse Bill Lobig, vice-presidente de gerenciamento de produtos e observabilidade da IBM Automation. “As equipes estão gerenciando um enorme número de aplicativos, aproveitando diferentes nuvens e ambientes locais – e os aplicativos precisam estar sempre em funcionamento. Atualmente, mais de 1.000 aplicativos são utilizados pelas organizações, e 82% dos líderes empresariais afirmam que a complexidade de TI impede o sucesso.”

Isso cria desafios, “especialmente devido a aplicativos isolados, potenciais interrupções, desperdício de recursos e energia, e falta de desempenho”, acrescentou Lobig. É aqui que a IA entra em cena. “Como os líderes de TI podem gerenciar o risco desses problemas potenciais e se antecipar a situações de inatividade? A resposta é a observabilidade e o gerenciamento de recursos de aplicativos – tudo isso possibilitado por meio de automação alimentada por IA.”

“Usando automação em tempo real, impulsionada por IA e análises de desempenho, as equipes podem agora otimizar proativamente a alocação de recursos de computação, armazenamento e rede em cada camada da infraestrutura”, disse Lobig. “Essa capacidade elimina a necessidade de medidas reativas e provisionamento excessivo, economizando, em última instância, tempo e dinheiro.” No que diz respeito a entender como a IA pode beneficiar as operações de TI, é importante manter todos informados sobre novos desenvolvimentos, acrescentou Lobig. “Adapte e escale com arquiteturas híbridas, mantendo uma visão holística de desempenho, custo e valor em aplicativos e redes.”

A implementação da IA precisa ser cuidadosa. Para manter a complexidade da IA e de TI sob controle, “a implementação da IA precisa ser reflexiva”, disse Hashim. “Concentre-se na simplicidade da experiência do usuário, na qualidade da IA e na sua capacidade de fazer as coisas acontecerem”, afirmou. “Aprimore todos os seus funcionários com a IA para que sua organização como um todo possa ser mais produtiva e satisfeita.”

A consistência é a chave para gerenciar a complexidade, disse Howard. As plataformas, por exemplo, “tornam as coisas consistentes. Assim, você pode fazer as coisas – às vezes muito complicadas – de maneiras consistentes e padrão que todos sabem como usar. Mesmo algo tão simples quanto definições ou taxonomia. Se todos falam a mesma língua, por exemplo, uma taxonomia simplificada, então é muito mais fácil se comunicar.” No final das contas, “a IA pode oferecer sugestões informadas, mas são os humanos que tomam as decisões finais e assumem as consequências”, concluiu Demeny. “Cada produto, cada infraestrutura de IA, é diferente, e as complexidades de cada um exigem percepção humana. O papel da IA deve ser visto como uma ferramenta de assistência, e não como um substituto para o julgamento e a expertise que vem com a experiência.”

Referência: ZDNET