Em apenas algumas décadas, a inteligência artificial (IA) trouxe uma evolução notável nas máquinas de computação. De meros seguidores de instruções humanas, eles adquiriram agora a capacidade de formular e executar planos de forma autônoma sem a necessidade de intervenção humana.
Embora alguns percebam este desenvolvimento como uma ameaça potencial, capaz de substituir os humanos em seus empregos, outros o veem como o surgimento de uma nova era onde humanos e IA colaboram para desbloquear oportunidades extraordinárias, inovações e avanços que não seriam possíveis de outra forma. Os seres humanos têm características únicas, como suas percepções intuitivas, pensamento criativo, bom senso e inteligência emocional.
Enquanto isso, os sistemas de IA podem oferecer poder computacional para processar grandes quantidades de dados e extrair informações e padrões valiosos que podem permanecer ocultos das percepções humanas. Ao aproveitar os pontos fortes de ambos os mundos, não apenas aprimoramos nossas habilidades e eficácia, mas também facilitamos a IA no aprendizado das capacidades subjacentes dos humanos. Este pode ser um cenário em que todos saem ganhando se mudarmos nossa perspectiva sobre a IA, desenvolvendo-a como uma ferramenta colaborativa que complementa a inteligência humana em vez de substituí-la.
Este artigo explora o notável potencial dessa ideia, conhecida como colaboração humano-IA.
A Ascensão da Inteligência Artificial
Nos últimos anos, a IA testemunhou um progresso notável devido ao surgimento de arquiteturas de modelos eficientes, como transformadores, à disponibilidade de modelos fundamentais treinados em extensos conjuntos de dados, técnicas de transferência de conhecimento, como ajuste fino e engenharia imediata, maior acesso a recursos avançados de computação e a disponibilidade de conjuntos de dados maiores.
Esses avanços desencadearam a implantação da IA em vários setores, como saúde, finanças e manufatura. Na área da saúde, analisa dados médicos para melhorar diagnósticos, personalizar tratamentos e acelerar a descoberta de medicamentos. Em finanças, a IA detecta fraudes, prevê tendências de mercado e aprimora o atendimento ao cliente. Na manufatura, a IA automatiza tarefas, otimiza cadeias de suprimentos e melhora o controle de qualidade. A IA também influencia o transporte, o varejo e a educação. Carros autônomos e sistemas de gerenciamento de tráfego de IA aprimoram o transporte, algoritmos de IA personalizam experiências de varejo e ferramentas de IA auxiliam na educação personalizada.
Como nossas vidas dependem cada vez mais da IA, torna-se vital garantir que a IA esteja sendo usada de maneira justa, confiável e livre de danos. No entanto, a abordagem tipicamente centrada em IA, que visa desenvolver um sistema autônomo que possa substituir os humanos, é de natureza caixa-preta com conhecimento de senso comum limitado.
Portanto, é hora de repensar essa abordagem típica centrada em IA e, em vez disso, adotar uma abordagem alternativa de colaboração humano-IA.
O que é a colaboração humano-IA?
A colaboração humano-IA trata de como humanos e IA podem colaborar para alcançar objetivos compartilhados. Envolve alavancar os respectivos pontos fortes e capacidades de humanos e IA. Por exemplo, a IA pode apoiar os humanos nos processos de tomada de decisão e na criação de arte, enquanto os humanos podem ajudar a IA a entender os contextos e garantir considerações éticas.
A abordagem de colaboração humano-IA é diferente da abordagem tradicional centrada em IA das seguintes maneiras:
- Orientação para o objetivo: Uma abordagem centrada em IA lida com a maximização das capacidades e desempenho dos sistemas de IA. Em contraste, a abordagem de colaboração humano-IA visa otimizar os esforços conjuntos de humanos e IA para alcançar os resultados desejados.
- Envolvimento humano: Em uma abordagem centrada em IA, o envolvimento humano pode ser minimizado ou limitado a funções de supervisão. Na colaboração humano-IA, a entrada humana é ativamente procurada e valorizada durante os processos de tomada de decisão e resolução de problemas.
- Complementaridade: A abordagem centrada em IA pode se concentrar em substituir ou aumentar as funções humanas com recursos de IA. Na colaboração humano-IA, a ênfase está em complementar os pontos fortes únicos de humanos e IA.
- Autoridade de decisão: Uma abordagem centrada em IA geralmente concede autoridade de tomada de decisão ao próprio sistema de IA. Na colaboração humano-IA, os humanos mantêm a autoridade final de tomada de decisão, com sistemas de IA fornecendo insights e recomendações para apoiar o julgamento humano.
- Transparência e Interpretabilidade: Embora a transparência e a interpretabilidade possam ser menos importantes em uma abordagem centrada em IA, elas são cruciais na colaboração humano-IA para garantir que os sistemas de IA sejam compreensíveis, responsáveis e efetivamente integrados aos processos humanos de tomada de decisão.
Tipos de Colaborações Humano-IA
Podemos categorizar as colaborações humano-IA em três tipos: centradas na IA, centradas no ser humano e simbiose.
centrado em IA
Essa é uma configuração tradicional que se concentra na otimização dos recursos de IA para permitir o manuseio eficiente de tarefas complexas e grandes volumes de dados. Nesse cenário, os humanos inicialmente assumem papéis de supervisão ou fornecem orientação de alto nível no desenvolvimento de um sistema de IA capaz de operação autônoma.
No entanto, uma vez que o sistema é construído, o envolvimento dos humanos diminui significativamente.
centrado no ser humano
Nessa colaboração, também conhecida como aumento, os sistemas de IA são projetados para aumentar as capacidades e o desempenho dos humanos. Os humanos usam a IA como uma ferramenta ou assistente para melhorar sua eficiência em várias tarefas.
O principal objetivo é alavancar a inteligência humana e a produtividade, empregando o poder computacional e as habilidades de processamento de dados da IA.
Simbiose
Nisso, os humanos e os sistemas de IA trabalham juntos, aproveitando os pontos fortes uns dos outros para atingir objetivos compartilhados. Ele reconhece que os humanos trazem insights únicos, conhecimento de domínio e compreensão contextual, enquanto a IA contribui para a análise de dados, reconhecimento de padrões e capacidades computacionais.
O objetivo é gerar conjuntamente resultados inovadores e valiosos que nem os humanos nem a IA poderiam ter alcançado de forma independente.
6 casos de uso de colaboração humano-IA
A colaboração humano-IA já provou sua eficácia em vários setores, incluindo saúde, finanças, manufatura, transporte, varejo e educação. Alguns desses casos de uso são mencionados abaixo.
Criatividade e Eficiência
A colaboração humano-IA pode aumentar a capacidade dos humanos de analisar grandes quantidades de informações e tomar decisões oportunas. Também pode aumentar a criatividade. Por exemplo, da Adobe Rabiscador de Projetos é uma ferramenta de IA que auxilia designers gráficos. Ele analisa esboços iniciais e gera opções alternativas de design incorporando diferentes estilos e detalhes. O sistema melhora ainda mais os projetos gerados com base no feedback dos designers. Isso economiza tempo e produz novas ideias, permitindo que os designers se concentrem em refinar os designs usando seus conhecimentos.
A Adidas adotou o conceito de “fábricas de velocidade” para atender à crescente demanda por calçados esportivos personalizados. Combinando robótica avançada com experiência humana, essas fábricas criam calçados personalizados de forma eficiente. Os robôs lidam com tarefas repetitivas, como cortar e costurar, enquanto os humanos fornecem criatividade e tomada de decisão.
Essa colaboração permite opções de personalização sem precedentes para os clientes, incluindo cores, padrões e opções de personalização.
Da mesma forma, a Mercedes-Benz usa colaboração humano-cobot para permitir que os clientes personalizem seus sedãs da classe S. A colaboração trouxe maior flexibilidade e personalização no processo de montagem.
Interação
A colaboração humano-IA pode transformar as interações de negócios, facilitando a comunicação com os clientes. Um exemplo notável é o Google Duplexum assistente virtual baseado em IA que pode realizar tarefas como agendamento de consultas ou reservas por meio de chamadas telefônicas.
O Duplex utiliza reconhecimento de fala avançado e processamento de linguagem natural para compreender as perguntas do usuário e responder com uma voz de aparência natural usando tecnologia de síntese de fala.
Da mesma forma, a American Express emprega chatbots de IA para aprimorar seus serviços. O chatbot usa processamento de linguagem natural para compreender e responder prontamente às consultas dos clientes. Eles podem ajudar com tarefas como consultas de contas, detalhes de transações e solução de problemas em geral.
Tecnologias semelhantes estão permitindo que as empresas forneçam serviços de suporte ao cliente eficientes e eficazes.
Tomando uma decisão
A IA pode ajudar os funcionários a tomar melhores decisões, fornecendo-lhes informações e orientações personalizadas. Isso é particularmente valioso para trabalhadores em funções críticas, onde tomar decisões erradas pode ter um impacto significativo.
Por exemplo, Aidoc é uma plataforma de radiologia com inteligência artificial que se concentra na triagem e priorização de estudos de imagens médicas. Ele usa algoritmos de IA para analisar imagens médicas, como tomografias computadorizadas, ressonâncias magnéticas e raios-X, para fornecer aos radiologistas alertas automatizados para descobertas críticas e possíveis anormalidades.
Na indústria da aviação, a tecnologia de IA é usada por fabricantes de motores como Rolls Royce para monitorar o desempenho do motor e prever os requisitos de manutenção. Por meio de sensores embutidos nos motores, dados em tempo real sobre temperatura, pressão e vibração são coletados e analisados usando algoritmos de IA. Isso permite que os engenheiros detectem anomalias, identifiquem possíveis problemas e prevejam quando componentes específicos do motor podem precisar de manutenção ou substituição.
Ao fornecer recomendações proativas às equipes de manutenção, essa colaboração melhora a segurança da aeronave, reduz o tempo de inatividade e otimiza a eficiência operacional.
Escalabilidade
A escalabilidade é crucial em muitos processos de negócios, especialmente aqueles que dependem de trabalho manual. As empresas estão empregando IA para melhorar a escalabilidade. Um exemplo é o Watson da IBM Sistema de recrutamento que gerencia um grande conjunto de aplicativos e realiza uma seleção eficiente de candidatos. Ele usa processamento de linguagem natural e técnicas de aprendizado de máquina para analisar documentos de candidatos e identificar habilidades e qualificações essenciais.
Nesse cenário, humanos e IA estão trabalhando juntos para selecionar os melhores candidatos para o trabalho.
Personalização
Oferecer experiências de marca personalizadas aos clientes é importante para o marketing. A IA está sendo usada hoje em dia para fornecer essa personalização com precisão incrível e em grande escala. Por exemplo, o serviço de streaming de música pandora usa algoritmos de IA para criar listas de reprodução personalizadas para milhões de usuários com base em suas preferências musicais.
Da mesma forma, a Amazon usa algoritmos de IA para analisar os dados do usuário, incluindo histórico de compras, comportamento de navegação, classificações de produtos e consultas de pesquisa. Ao aproveitar esses dados, a Amazon oferece recomendações personalizadas de produtos, adaptando-as às preferências e interesses de cada usuário individual.
Hotéis Hilton’ Iniciativa Sala Conectada utiliza dispositivos AI e IoT para criar experiências personalizadas para os hóspedes. Por meio de um aplicativo móvel ou comandos de voz, os hóspedes podem controlar as configurações e comodidades do quarto. O sistema de IA aprende com as preferências dos hóspedes, fornecendo recomendações personalizadas e serviços personalizados, como sugestões de restaurantes e conteúdo personalizado.
IA incorporada
Na colaboração humano-IA, a IA pode assumir várias formas, como entidades digitais como Siri e Alexa ou robôs físicos que aprimoram as capacidades humanas. Por exemplo, na área da saúde, sistemas cirúrgicos robóticos como da Vinci ajudar os cirurgiões em procedimentos complexos para aumentar a precisão. Na agricultura, drones autônomos com algoritmos de IA monitoram a saúde das plantações, detectam pragas e otimizam os rendimentos.
No transporte, os carros autônomos alimentados por IA visam aumentar a segurança nas estradas e fornecer opções de transporte eficientes.
Conclusão
A colaboração humano-IA oferece um potencial notável ao alavancar os pontos fortes dos humanos e da IA para atingir objetivos compartilhados. Essa abordagem colaborativa, em vez de substituir a inteligência humana, aprimora a tomada de decisões, aumenta a eficiência, permite a personalização, transforma as interações de negócios, melhora os processos de tomada de decisões e aumenta a escalabilidade e a personalização. É crucial garantir que os sistemas de IA sejam justos, confiáveis e transparentes.
Adotar a colaboração humano-IA estabelece um cenário em que todos saem ganhando, onde humanos e IA trabalham juntos para desbloquear oportunidades extraordinárias e alcançar resultados notáveis em vários setores