Na semana passada, participei de um Webinar da MITSloan Management Review – Generative AI Demystified: What It Really Means for Business (IA generativa desmistificada: o que ela realmente significa para os negócios), apresentado por George Westerman e Sam Ransbotham, e mediado por Abbie Lundberg. Um webinar direto e objetivo, apresentando claramente as áreas de atuação e sinalizando os principais desafios e riscos (preocupações éticas, desafios na área jurídica, privacidade dos dados/informação e riscos operacionais). Um ponto ressaltado na apresentação foi que, dependendo da área de atuação e a tarefa a ser desempenhada, será necessário analisar criteriosamente se a utilização da IA generativa é adequada. Um Webinar simplesmente espetacular! Os meus dois artigos anteriores sobre Inteligência Artificial, ChatGPT e Educação e IA – Como utilizá-la para melhorar a educação, tinham como tema central a utilização da inteligência artificial generativa para a melhoraria do binômio ensino-aprendizagem. Neste, no entanto, o objetivo é apresentar algumas das principais ferramentas existentes para que sejam utilizadas em outros segmentos da economia.
Tudo o que foi apresentado reforça muito o que penso sobre essa tecnologia, que, definitivamente, veio para ficar. Atualmente, uma parcela significativa das empresas já está utilizando essa tecnologia, em algumas áreas mais do que outras, seja na implementação plena das ferramentas, seja em fase de testes. Um exemplo apresentado nesse Webinar foi uma pesquisa realizada na área de marketing feita pela Boston Consulting Group – BCG (How CMOs Are Succeeding with Generative AI), na qual se constata que “cerca de 70% dos entrevistados afirmaram que as suas organizações já utilizam IA Generativa, enquanto outros 19% estão em fase de teste”. Demonstrando claramente que quem relutar em se adaptar a essas novas ferramentas terá cada vez mais dificuldade de se inserir em um mercado de trabalho cada vez mais competitivo.
Os apresentadores ressaltaram que todas as empresas antes de avaliar as oportunidades da utilização da IA Generativa (ou qualquer outra tecnologia) devem ter em mente: (1) O ponto inicial é sempre a formulação correta do problema e não da tecnologia; (2) Questionar e avaliar quais são as tecnologias existentes mais adequadas para executar as tarefas a serem realizadas; (3) Iniciar o processo de utilização da ferramenta adotada. Esse raciocínio está totalmente alinhado com o trabalho desenvolvido pela Digital Innovation Consulting Group, apoiando a transformação digital das empresas que não têm foco nas tecnologias, mas em soluções, independentemente da tecnologia a ser adotada.
Para todas as empresas que já fizeram esse “trabalho de casa” o mercado atualmente disponibiliza uma série de ferramentas generativas da IA. Segue uma lista de algumas delas caracterizadas por área de atuação:
- LLM (Large Language Model) e Ferramentas de Geração de Conteúdo: São ferramentas baseadas em algoritmos de deeping learning, trabalhando em dados não estruturados e permitindo que modelos computacionais “aprendam” progressivamente utilizando dados em vários níveis. Podem executar inúmeras tarefas de processamento de linguagem natural (PNL). Essas ferramentas podem reconhecer, traduzir, prever ou gerar texto ou outro conteúdo. Nos meus artigos anteriores, somente dei exemplos dessa categoria. Citei o ChatGPT (OpenAI) e o Bard (Google), entretanto existem outras como LLaMA (Meta), Dolly 2.0 (Databricks), entre outras.
- Ferramentas para geração de código: como o próprio nome sugere são ferramentas que podem gerar código-fonte para serem interpretados por computadores, a partir de uma representação de nível superior, como linguagem natural. Como exemplo dessa categoria temos GitHub Copilot (Microsoft/GitHub/ OpenAI) e o Amazon CodeWhisperer (Amazon), entre outros.
- Ferramenta para Geração de Vídeos: ferramenta para geração de vídeos profissionais como Synthesia (Synthesia).
- Ferramenta para Design generativo: ferramenta que gera várias alternativas de design, a partir de uma única ideia, como exemplo o Fusion 360 (Autodesk).
São as poucas certezas que temos na vida, uma delas é que esse segmento está em ampla expansão e muito em breve a grande maioria das empresas utilizará um aplicativo ou um programa que tenha como base a inteligência artificial generativa.
Arlindo é cofundador e analista de negócios da Digital Innovation Consulting Group, uma empresa focada em ajudar outras empresas a habilitar o digital como um importante impulsionador de negócios em vários setores da economia. Ele também é o Presidente do Conselho da Metal Line Parts.
Arlindo é apaixonado por educação e tem interesse em educar pessoas para melhorar suas vidas e impactar as empresas em que trabalham. Nos últimos anos, desenvolveu fortes habilidades analíticas para propor soluções de negócios para empresas alinhadas com seus próprios objetivos de negócios, com foco em inovação digital.
Entre 2020 e 2022, Arlindo trabalhou como analista de negócios em uma pequena empresa automotiva, especializada em motores de automóveis. Ele propôs algumas soluções para melhorar a eficiência da empresa. Nesses três anos, com todas as soluções implantadas com sucesso, o faturamento aumentou 250% e a empresa construiu um centro de distribuição para dar suporte a todos os canais de venda. Em meados de 2022, Arlindo foi convidado para ser o Presidente do Conselho da Metal Line.
Entre 2015 e 2020, Arlindo ocupou vários cargos na Ilumno, gerenciando as duas universidades próprias no Rio de Janeiro e em Salvador, e apoiando a operação nos parceiros estratégicos no Brasil, o modelo de negócios da Ilumno na América Latina. Foi promovido a Chief Academic and Student Experience Officer, responsável por integrar as operações acadêmicas de todas as instituições da Ilumno (17 na LATAM), melhorar a qualidade do modelo acadêmico presencial e de EAD, além de criar a Área de Experiência do Aluno, usando uma plataforma digital como modelo.
Entre 2005 e 2018, Arlindo foi Pró-Reitor Acadêmico e depois Reitor/Presidente da Universidade Veiga de Almeida (UVA). Liderou a implementação de uma nova cultura na universidade: modelo familiar vs modelo com gestão profissional e modelo sem fins lucrativos vs modelo com fins lucrativos. Nesse período, houve um aumento significativo na margem EBITDA da instituição – de 4% para 35%, a população estudantil da instituição dobrou e o recredenciamento universitário obteve nota 5 (faixa 1 a 5).
Antes da UVA, Arlindo foi Vice-Reitor de Graduação da UNESA, Analista de Computação Gráfica Sênior do TeCGraf/PUC-Rio e Engenheiro de Projetos na Promon.
Em 2016 Arlindo foi homenageado com o Diploma de Mérito em Engenharia e Agronomia, um dos maiores reconhecimentos de ações de educação em prol da engenharia no estado do Rio de Janeiro, do CREA-RJ.
