Questionado sobre em que casos a IA não entrega o valor esperado e porquê, André Carvalho explora que a IA tende a não entregar o valor esperado quando é usada como atalho para evitar trabalho que continua a exigir compreensão humana. «Em UX, há dimensões que não podem ser reduzidas a padrões estatísticos: as motivações, os receios, o contexto social, a literacia digital, a cultura, as emoções e as contradições das pessoas. São nuances que muitas vezes só aparecem através de investigação directa, observação e testes com utilizadores reais».
Também há limitações técnicas evidentes, defende, explicando que os modelos podem alucinar, interpretar mal informação, ignorar contexto ou produzir respostas convincentes mas erradas. «Por isso, é essencial haver um setup bem definido: dados de qualidade, regras claras, validação humana, ciclos de correcção e melhoria contínua. A IA não é uma ferramenta que se liga e começa automaticamente a gerar valor. Precisa de método, governação e responsabilidade».
Outro caso em que a IA pode falhar, diz André Carvalho, é quando as empresas ainda não têm maturidade suficiente nos seus próprios processos. Se não houver objectivos claros, dados organizados, equipas preparadas e critérios de avaliação, a IA pode, diz, apenas acelerar confusão. «A tecnologia amplifica o que já existe: se o processo for bom, pode torná-lo mais eficiente; se for frágil, pode tornar as falhas mais visíveis.
Há ainda um factor muito relevante: as restrições internas das organizações. Continuam a existir muitas preocupações com segurança, privacidade, propriedade intelectual e compliance. Trabalhamos com grandes empresas, incluindo tecnológicas globais, que impõem limites muito claros à utilização de ferramentas de IA em determinados contextos. Isso é compreensível e obriga a uma adopção responsável».
Ganhos tangíveis desde a primeira hora
A inteligência artificial tem vindo a demonstrar resultados concretos em diferentes sectores, sobretudo através do aumento da eficiência, da melhoria da tomada de decisão e da optimização de investimentos, garante Nuno Moura Pinheiro, head of data & AI, da DXC Technology em Portugal. Embora os retornos variem consoante o contexto, a maturidade digital das organizações e a adopção de novas formas de trabalho, o responsável adianta que muitas empresas começam a observar ganhos tangíveis desde a primeira hora. E deu dois exemplos da DXC que ilustram de forma clara este impacto. «Quando uma grande empresa energética nacional operacionaliza um modelo de machine learning para definir a localização mais rentável para um posto de abastecimento eléctrico e o número ideal de carregadores a instalar ao longo do tempo, de forma a maximizar o investimento, ninguém coloca em causa a mais-valia da inteligência artificial (IA)». Porquê?, questiona Nuno Moura Pinheiro. «Porque a IA consegue analisar volumes massivos de dados e identificar padrões de comportamento que ultrapassam a percepção humana. As projecções passam a basear-se numa capacidade analítica e preditiva sem precedentes na história da tomada de decisão empresarial. O retorno do investimento dependerá sempre de múltiplos factores, mas o contributo da IA para maximizar a probabilidade de sucesso é inegável, e as organizações estão dispostas a investir nisso».
