Ciclo de hype da IA: mitos, realidades e futuro

A inteligência artificial (IA) está no auge do seu ciclo de hype, alimentada tanto por grandes expectativas como por mitos que induzem ao medo. No entanto, estas percepções erradas podem levar à desilusão quando a IA não consegue produzir os resultados milagrosos prometidos.

A tendência atual de “lavagem da IA” confunde ainda mais a linha entre o avanço genuíno e o giro do marketing. Uma compreensão realista da IA e das suas aplicações práticas acabará por substituir o entusiasmo atual, mesmo a tempo da próxima onda de entusiasmo tecnológico.

Um olho cibernético

Sempre que uma nova tecnologia promissora entra no canal, ela fica entusiasmada. Afinal, é isso que os profissionais de marketing fazem para viver.
A inteligência artificial (IA) é a mais recente queridinha da tecnologia, mas tem a duvidosa honra de ser o foco tanto do hype quanto do anti-hype. Por um lado, ajudará as empresas a simplificar as operações, reduzir custos e aproveitar ao máximo as vastas quantidades de dados necessárias para ter sucesso na economia digital. Por outro lado, destruirá empregos, dominará o mundo e matar-nos-á a todos. Contudo, se os ciclos de exagero tecnológico do passado servirem de guia, não servirão para nada.

O inverno da inteligência artificial

A única consistência na indústria de tecnologia é que ela tende a prometer demais e entregar menos. Como aponta Clive Thompson, do Medium.com, o risco do atual hype da IA é que isso leve a um inverno da IA . É quando a tecnologia fica tão manchada que a procura diminui, mesmo que se revele útil numa capacidade inferior à inicialmente anunciada.

Na verdade, já passamos por isso antes com IA – duas vezes. Tanto as décadas de 1970 quanto de 1980 viram o entusiasmo pela IA atingir o pico e depois diminuir em rápida sucessão. A curva de entusiasmo atual começou, na verdade, em meados da década de 1990 e depois viu um salto na década de 2000, à medida que as rápidas melhorias na geração e análise de dados levaram a uma esperança renovada de que, desta vez, a IA irá produzir resultados. Agora que as preocupações regulamentares e o simples e antigo medo, dúvida e incerteza (FUD) estão a aumentar, podemos estar à beira de outro inverno.

Aproximando-se da Cimeira

É aqui que a IA generativa – a tecnologia que alimenta o ChatGPT e outros aplicativos de criação de conteúdo – se situa no Hype Cycle do Gartner: no auge do chamado Pico das Expectativas Inflacionadas. As organizações estão a implementar rapidamente a tecnologia na esperança de que esta faça todas as coisas espantosas que os seus apoiantes dizem que fará. Quando isso não acontece – e esta é uma tarefa difícil para qualquer tecnologia – ela entra no Vale da Desilusão junto com uma miríade de outras tecnologias – IA de ponta e veículos autônomos entre elas.

Isso não significa que a IA generativa esteja fadada ao fracasso. Muitas tecnologias recuperam-se na Encosta da Iluminação e depois estabelecem-se no Planalto da Produtividade a longo prazo. Por outras palavras, este processo não consiste em corresponder às expectativas inflacionadas da campanha publicitária inicial, mas em encontrar as aplicações no mundo real que justifiquem o investimento contínuo. Contudo, a IA é diferente da maioria das outras tecnologias, na medida em que a sua percepção pública foi influenciada por uma mitologia robusta que remonta aos autómatos das civilizações antigas. Mais recentemente, graças aos livros e filmes de ficção científica, a ideia de um cérebro digital infalível e onisciente é a primeira coisa que vem à mente sempre que a IA é mencionada. Mesmo que os modelos atuais de IA não sejam tão sofisticados.
Mitos vs. Realidade

Claudio Buttice, colaborador da Techopedia, listou recentemente uma série de mitos sobre IA que ainda obscurecem a compreensão da tecnologia e do que ela pode fazer, mesmo entre grande parte da força de trabalho do conhecimento de hoje. Por um lado, a IA é apenas um software que pode alterar a sua percepção dos dados e fazer ajustes às condições em mudança. Um robô ou um andróide é algo totalmente diferente e envolve um amplo conjunto de tecnologias para criar até mesmo uma cópia razoável da funcionalidade humana.

E embora a IA tenha a capacidade de aprender, ela é capaz apenas de autoinstrução limitada. Mesmo assim, deve ser alimentado com dados devidamente selecionados, muitos deles, para atingir níveis básicos de compreensão. E não, a IA nem sempre supera os humanos. Na verdade, ele só se destaca nas tarefas mundanas e repetitivas que a maioria das pessoas não quer fazer.

Na maioria dos casos, o entusiasmo pela tecnologia não é um fenômeno natural. É o resultado daquilo que os profissionais de marketing chamam de “impulso de demanda”; isto é, iniciar a conversa sobre um novo desenvolvimento – neste caso, a IA – a fim de alimentar o medo de perder para a concorrência. Afinal, se todo mundo está falando sobre isso, deve ser real.
Inundado de IA

A partir daí, o próximo passo é renomear as plataformas existentes com a nova tecnologia e, na melhor das hipóteses, adicioná-la apenas de uma forma secundária e tangencial. No passado, isso era lavagem de virtualização, lavagem de nuvem, lavagem verde e assim por diante. A fase atual de lavagem de IA já está em pleno andamento , diz Linda Rosencrance da Techopedia, e é impulsionada em grande parte pela necessidade de levantar capital ou perder tempo enquanto as arquiteturas de sistema são reformuladas. A melhor maneira de combater isso é educar-se sobre o que é e o que não é IA e concentrar-se na implantação de soluções para problemas reais, não apenas em palavras da moda.
O resultado final

Embora o hype tecnológico geralmente seja fabricado, ele ainda tende a seguir um curso natural. Em algum momento, o mundo compreenderá o que pode e o que não pode fazer, então tanto os medos exagerados de aniquilação como as expectativas de grandeza desaparecerão, e uma realidade confortável se estabelecerá – bem a tempo para a próxima tecnologia sensacionalista surgir.

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