O Museu está cheio de novidades

Lendo um artigo do Canaltech (aqui) lembrei de um breve histórico de experiências vividas que gostaria de compartilhar, talvez sirva de alguma forma para pensarmos melhor juntos.

Primeiro, meu projeto de conclusão de curso feito em 2001 em Ciência da Computação, com meu grande amigo Anderson De Faria . Foi uma tese com implementação prática de um Sistema Especialista. De forma simples podemos dizer que é uma área (digamos) da Inteligência Artificial que consiste em implementar/automatizar um humano especialista. A arquitetura é composta basicamente de uma base de regras e motor de inferência. Auditório cheio para a apresentação e - claro - não era por nossa causa, a IA estava no hype. Esse projeto virou um software de rastreamento de veículos e tem mercado até hoje.

Outro grande grande amigo - trabalhamos juntos até hoje - Ricardo Barbi Santos , entregou nesse mesmo período uma tese sobre realidade virtual. Na prática era uma biblioteca virtual. Era genial e altamente complexo. Todos ficamos impressionados, pois estávamos vendo realidade virtual implementado em casa. Nessa época estava surgindo o Second Life que era, para os mais novos, o irmão mais velho do Metaverso que as empresas chegaram a comprar “terrenos” por milhões. Ambos estão respirando por aparelhos hoje em dia (Link).

Mais tarde, já no mercado e com mais lastro acadêmico e profissional tive a oportunidade de participar - por dentro - da construção de quatro áreas de BI, algumas do zero e com tudo que isso implica: Orçamento, contratações, tecnologias, método, cultura e resultados. Business Intelligence estava no hype e as empresas acreditavam que precisavam de BI para salvar a lavoura. Alguns casos se resumindo a um amontoado de Dashboards mal construídos, baixo conhecimento em estatística e nenhum compromisso com UX ou demais aspectos técnicos. Outros já com bons experimentos de predição em algoritmos supervisionados. Umas deram (muito) certo, estão vivas e acelerando fortemente o negócio. Outras (moribundas) ainda discutindo se usarão Power BI ou Tableau (tecnologias concorrentes).

Paralelo a isso, tivemos o momento do RPA. Era automação pra tudo que é lado. Processos ruins, eventualmente que não precisavam existir, com performance superior a humana. Em alguns casos “sentando” o ambiente computacional com a sobrecarga. A conta veio depois, e vem até hoje. De vez enquanto se descobre uma bomba armada em algum canto da empresa. Pra desarmar é pior que vbscript no Excel. A regra era simples, onde tinha repetição e o processo não podia ser integrado por API, mete RPA que “resolve”. Se um gestor ficasse sem surfar a onda do RPA estava ultrapassado. Por outro lado tive experencias ótimas com automações, posso citar o caso de um robô que implementei e substituiu muitas pessoas no processo de tagueamento e separação de intimações na área jurídica, simplesmente viabilizou o negócio em escala e permitiu a alocação desses profissionais "substituídos" na qualidade da entrega e atendimento. Esse robô, evoluído por profissionais muito mais competentes, roda até hoje. Lá se vão 15 anos de entrega real!

E agora, mais recentemente, estamos vivendo a IA generativa (aprendizagem profunda) absolutamente hypada. Embora exista a muitos anos, dois fatores são diferenciais neste momento: Capacidade computacional e fator China (Link de leituras sugeridas: link1 e link2). Então, sim, agora veio pra ficar. Mas para a surpresa de ninguém não aprendemos nada com a história. Seguimos buscando ferramentas para aplicar onde for possível. Já se prepare, por um tempo precisaremos suportar empresas se posicionando lado a lado com a IA que se limita a escrever textos poucos originais, ata de reuniões automaticamente compiladas, apresentações em ppt para reuniões que não precisavam existir, e um amontoado de cínicos "especialistas em tudo" dando diagnóstico em cinco minutos de análise dos fatos com base no chatGPT.

Tem muitos aspectos que poderiam explicar cada (in)sucesso dessas vivências e seus ciclos. Mas o que esse compilado de experiências com IA me ensinou em essência, embora só represente a minha visão, e me fará reagir diferente nesse novo momento, foi:

1. É preciso desaprender para pensar o novo. Pensamento socrático pra valer, pois é outra realidade. As premissas mudam porque são rupturas. Isso me faz lembrar quando chegou a televisão. Os caras pegaram as radionovelas e transmitiram ao vivo os radialistas (atores) lendo o texto de pé em frente as câmeras. Ou seja, replicaram o que já faziam na ferramenta/meio nova (a tv).
2. Resolva um problema real. Não escolha a ferramenta para descobrir como resolver algo. Isso é coisa de marketeiro (no sentido pejorativo). Em todos os casos em que partimos de uma necessidade real, um problema social, a iniciativa vingou de um jeito ou de outro. Seu foco deve ser a solução para um problema real onde está o gargalo da sua Organização.
3. Você não precisa sair na frente, precisa sair pro lado certo. É uma maratona e não corrida de 50 metros. Nvidea existe a 20 anos. OpenIA a 8. Se mal consegue entregar o planejamento estratégico deste ano, melhorar o leadtime sofrível, ou entregar o chatbot no whatts, seu milagre não acontecerá com IA.
4. Tudo antes de melhorar, piora. A IA nesse momento causará ansiedade e improdutividade (sim, isso mesmo). O momento é de certezas vazias e investimento de tempo com pouco resultado, pois estamos em descoberta. É preciso consistência e equilíbrio. Respeite o efeito Dunning Kruger e não ponha todos seus ativos nisso, a menos que seja uma startup sustentada em capital de risco.

Não deixe o futuro repetir o passado. O museu ainda está cheio de novidades, talvez não tecnológicos, mas certamente estratégicos ;)

E por aí, qual a experiência que carregará para esse novo momento?

Sugestão de leitura: Poder e Progresso - Uma luta de mil anos entre tecnologia e prosperidade.

Abraço turma!