Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, coautores de “Máquinas de previsão: a economia simples da inteligência artificial” [Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence], participaram da construção do Creative Destruction Lab (CDL), um programa de estágio de empreendimentos-sementes para aumentar a probabilidade de sucesso de startups baseadas em ciência. Inicialmente, o CDL estava aberto a todos os tipos de startups, mas até 2015, muitos dos empreendimentos mais interessantes eram empresas habilitadas para Inteligência artificial (IA). Em setembro de 2017, a CDL tinha, pelo terceiro ano consecutivo, a maior concentração de startups de IA se comparado a qualquer programa na Terra.
O domínio da CDL nesse domínio resultou, em parte, de sua localização em Toronto, onde muitas das invenções centrais em um campo chamado de “aprendizado de máquina” [machine learning] impulsionaram o recente interesse em IA. Especialistas anteriormente atuantes no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Toronto, atualmente, lideram várias das principais equipes de inteligência industrial do mundo, incluindo as do Facebook, Apple e Open AI, de Elon Musk.
Estar tão perto de tantas aplicações da IA lhes obrigou a se concentrarem em como essa tecnologia afeta a estratégia de negócios. A IA é uma tecnologia de previsão, as previsões são insumos para a tomada de decisões e a economia fornece uma estrutura perfeita para entender os trade-offs subjacentes a qualquer decisão. Então, por sorte e algum design, os coautores se encontram no lugar certo, na hora certa, para formar uma ponte entre o tecnólogo e o profissional de negócios. O resultado é este livro.
A primeira percepção importante é a nova onda de inteligência artificial, na verdade, não nos trazer inteligência, mas sim um componente crítico da inteligência – a previsão. Cada inicialização no laboratório é baseada na exploração dos benefícios de uma melhor previsão. A Genômica Profunda melhora a prática da medicina prevendo o que acontecerá em uma célula quando o DNA é alterado. Cinzel melhora a prática da lei, prevendo quais partes de um documento para redigir. Validere melhora a eficiência da transferência de custódia de petróleo, prevendo o teor de água do petróleo bruto que entra. Essas aplicações são um microcosmo do que a maioria das empresas fará no futuro próximo.
Se você é um líder de negócios, o livro fornecerá a você um entendimento do impacto da AI na administração e nas decisões. Se você é um estudante ou recém-formado, o livro lhe dará uma estrutura para pensar sobre a evolução dos empregos e as carreiras do futuro. Se você é um analista financeiro ou um capitalista de risco, oferecerá uma estrutura em torno da qual você poderá desenvolver suas teses de investimento. Se você é um formulador de políticas públicas, dará a você diretrizes para entender como a IA provavelmente mudará a sociedade e como a política poderá moldar essas mudanças para melhor.
A Economia fornece uma base bem estabelecida para entender a incerteza e o que isso significa para a tomada de decisões. Como uma previsão melhor reduz a incerteza, os coautores usam a Economia para dizer o que a IA significa para as decisões tomadas no curso do seu negócio. Isso, por sua vez, fornece insights sobre quais ferramentas de inteligência artificial provavelmente fornecerão o maior retorno sobre o investimento para os fluxos de trabalho dentro de sua empresa. Isso leva a uma estrutura para projetar estratégias de negócios, por exemplo, como você pode repensar a escala e o escopo de seu negócio para explorar as novas realidades econômicas baseadas na previsão barata. Finalmente, os coautores apresentam os principais trade-offs associados à IA no emprego, na concentração do poder corporativo, na privacidade e na geopolítica.
Quais previsões são importantes para o seu negócio? Como os avanços na IA mudarão as previsões nas quais você confia? Como a sua indústria redesenhará os trabalhos em resposta aos avanços na tecnologia de previsão, assim como as indústrias reconfiguraram os empregos com a ascensão do computador pessoal e depois da Internet? A IA é nova e ainda pouco compreendida, mas o kit de ferramentas econômicas para avaliar as implicações de uma queda no custo da previsão é sólido.
Embora os exemplos usados sejam certamente datados, a estrutura deste livro não será. Os insights continuarão a ser aplicados à medida que a tecnologia melhorar e as previsões se tornarem mais precisas e complexas.
Máquinas de Previsão não é uma receita para o sucesso na economia da IA. Em vez disso, enfatiza as compensações. Mais dados significa menos privacidade. Mais velocidade significa menos precisão. Mais autonomia significa menos controle. Os coautores não prescrevem a melhor estratégia para o seu negócio. Esse é o seu trabalho. A melhor estratégia para sua empresa, carreira ou país dependerá de como você pesa cada lado de cada trade-off.
Este livro fornece uma estrutura para identificar as principais compensações e como avaliar os prós e contras para alcançar a melhor decisão para você. É claro, mesmo com essa estrutura em mãos, você descobrir as coisas estarem mudando rapidamente. Você precisará tomar decisões sem informações completas, mas isso geralmente será melhor em relação à inação.
PONTOS CHAVE
A atual onda de avanços na inteligência artificial não nos traz inteligência, mas um componente crítico da inteligência: a previsão.
A previsão é uma contribuição central para a tomada de decisões. A Economia tem um quadro bem desenvolvido de automatismos para entender a tomada de decisão. As novas e mal compreendidas implicações dos avanços na tecnologia de previsão podem ser combinadas com a velha e bem compreendida lógica da teoria da decisão, da Economia, para fornecer uma série de insights para ajudar a navegar pela abordagem da sua organização à IA.
Frequentemente, não existe uma única resposta certa para a questão de qual é a melhor estratégia de inteligência artificial ou o melhor conjunto de ferramentas de inteligência artificial, pois as AIs envolvem trocas:
- mais velocidade, menos precisão;
- mais autonomia, menos controle;
- mais dados, menos privacidade.
O livro fornece a você um método para identificar os trade-offs associados a cada decisão relacionada à IA, para você avaliar “os dois lados de cada moeda” à luz da missão e dos objetivos da sua organização e, então, tomar a melhor decisão para você.
Máquinas de Previsão: A Economia Simples da Inteligência Artificial publicado primeiro em https://fernandonogueiracosta.wordpress.com
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