Pascal Bornet é pioneiro em Automação Inteligente (IA) e autor do livro best-seller “Automação Inteligente”. Ele é regularmente classificado como um dos 10 maiores especialistas globais em Inteligência Synthetic e Automação. Ele é membro do Conselho de Tecnologia da Forbes.
Bornet também é um executivo sênior com mais de 20 anos de experiência liderando transformações digitais para empresas. Ele é o fundador e ex-líder das práticas de “IA e Automação” da McKinsey e Ernst & Younger (EY).
Ele também está lançando um novo livro intitulado: IRREPLACEABLE: The Artwork of Standing Out within the Age of Synthetic Intelligence.
Quando você descobriu a IA e percebeu o quão perturbadora ela seria?
Minha jornada com IA começou há mais de 20 anos, quando comecei a trabalhar em projetos de IA e automação em empresas líderes de consultoria. Mesmo naqueles primeiros dias, pude sentir o imenso potencial desta tecnologia para transformar os negócios e a sociedade.
No entanto, o verdadeiro ponto de viragem para mim foi por volta de 2015-2016, quando a IA começou a ser manchete com avanços como AlphaGo derrotando o campeão mundial no complexo jogo Go. Foi uma demonstração poderosa de quão longe a IA havia chegado e como estava começando a superar as capacidades humanas em determinados domínios.
Este também foi o momento em que observei um aumento significativo no interesse de empresas de vários setores que desejam explorar a IA. Eles estavam percebendo que isso não period mais apenas exagero – a IA estava se tornando uma verdadeira virada de jogo. As empresas que estavam céticas ou em dúvida agora lutavam para compreender e adotar a tecnologia.
Vendo esta mudança de mentalidade e o ritmo acelerado dos avanços da IA, ficou claro para mim que estávamos à beira de uma grande disrupção. A IA não mudaria apenas alguns processos aqui e ali; iria remodelar fundamentalmente a forma como trabalhamos, vivemos e interagimos uns com os outros. Esta constatação foi ao mesmo tempo emocionante e preocupante, e levou-me a concentrar a minha investigação e trabalho em ajudar indivíduos e organizações a navegar nesta transformação.
Você é conhecido por enfatizar o poder da IA, mas a maioria das pessoas teme perder o emprego. Quais são as competências que os humanos precisam de reforçar para não serem substituídos pela IA?
É verdade que o espectro da perda de empregos devido à automação da IA é um medo actual para muitos. No entanto, acredito firmemente que a IA, em última análise, fortalece e não ameaça o potencial humano – se a abordarmos da forma correta.
A chave é concentrar-se em cultivar e reforçar as capacidades que são exclusivamente humanas e difíceis de serem replicadas pela IA. No meu livro, refiro-me a estes como “Humics” – criatividade genuína, pensamento crítico e autenticidade social.
- A criatividade genuína consiste em gerar ideias, soluções e expressões artísticas originais que se baseiam em nossas experiências subjetivas, emoções e intuição exclusivamente humanas. Embora a IA possa recombinar elementos existentes de formas inovadoras, falta-lhe a autenticidade da experiência humana e a centelha humana da imaginação que leva a inovações verdadeiramente inovadoras.
- O pensamento crítico envolve analisar informações, questionar suposições e fazer julgamentos éticos com base em nossos valores e na compreensão do contexto. A IA pode processar dados e identificar padrões, mas não tem a capacidade humana de discernimento, ceticismo e raciocínio ethical.
- A autenticidade social abrange a nossa capacidade de construir relacionamentos profundos e baseados na confiança, comunicar com empatia e liderar e inspirar outros. Estas competências interpessoais estão enraizadas na nossa inteligência emocional e autoconsciência, que a IA não consegue simular totalmente.
Ao desenvolver estes Humics e aprender a criar sinergias com a IA, os indivíduos podem fornecer um valor que é distintamente humano e altamente valorizado. Trata-se de aproveitar a IA para automatizar tarefas rotineiras, ao mesmo tempo em que apostamos em nossa humanidade para um trabalho interpessoal, criativo e de alto valor.
Tornar-se insubstituível também significa estar preparado para a IA, dominar as competências para trabalhar eficazmente em conjunto com a IA, e “preparado para a mudança”, desenvolvendo a resiliência e a adaptabilidade para prosperar num mundo em rápida evolução. Ao cultivar estas três competências, os indivíduos podem navegar na period da IA com confiança e criar a sua própria proposta de valor insubstituível.
Como podem as organizações garantir que as ferramentas de IA estão a aumentar, em vez de substituir os trabalhadores humanos?
Para que as organizações garantam que a IA aumenta em vez de substituir os trabalhadores humanos, elas precisam adotar uma abordagem centrada no ser humano para a implementação da IA. Isto significa colocar as pessoas no centro das suas estratégias de IA e concentrar-se na forma como a tecnologia pode capacitar e melhorar as capacidades humanas.
Um aspecto elementary é o design do trabalho. À medida que as organizações introduzem a IA, precisam de repensar funções e responsabilidades para se concentrarem nas competências exclusivamente humanas que a IA não pode substituir. Isso pode envolver a redefinição das descrições de cargos para enfatizar tarefas que exigem criatividade, pensamento crítico, inteligência emocional e resolução de problemas complexos.
Por exemplo, a função de um representante de atendimento ao cliente pode evoluir do tratamento de consultas rotineiras (que podem ser automatizadas) para o gerenciamento de situações mais complexas e com grande carga emocional que exigem empatia e julgamento. Um contador pode gastar menos tempo na entrada de dados e mais na interpretação de insights e no fornecimento de aconselhamento estratégico.
As organizações também precisam de investir na qualificação e requalificação da sua força de trabalho para os preparar para estas novas funções. Isto inclui fornecer formação não apenas sobre como utilizar ferramentas de IA, mas também sobre como desenvolver e aplicar os “Humics” num contexto empresarial.
Outro fator crítico é envolver os funcionários no processo de implementação da IA. Em vez de impor soluções de IA de cima para baixo, as organizações devem envolver os trabalhadores na identificação de áreas onde a IA pode ajudá-los e na concepção da colaboração homem-máquina. Isto não só ajuda a garantir que a IA está a crescer de uma forma que beneficia os funcionários, mas também promove uma cultura de aprendizagem contínua e adaptabilidade.
A liderança também desempenha um papel essential. Os líderes precisam definir uma visão clara de como a IA irá aumentar e capacitar a força de trabalho, e comunicar e modelar consistentemente esta perspectiva. Eles também devem ser proativos na abordagem de preocupações relacionadas à segurança no emprego e na criação de um ambiente psicologicamente seguro para os funcionários experimentarem, aprenderem e se adaptarem.
Em última análise, o objetivo deve ser criar uma relação simbiótica entre humanos e IA, onde cada um se concentre no que faz de melhor. Ao conceber empregos e organizações em torno deste princípio, podemos aproveitar o poder da IA para aumentar, em vez de diminuir, o potencial e o valor humano.
Você afirmou anteriormente que os setores de serviços são os que têm maior probabilidade de se beneficiar da IA generativa. Você pode dar alguns exemplos disso?
As indústrias de serviços, que dependem fortemente da interação humana e da resolução criativa de problemas, têm a ganhar significativamente com a IA generativa. Esta tecnologia, que pode criar novos conteúdos (texto, imagens, áudio, and so forth.) com base em padrões aprendidos a partir de dados existentes, tem um imenso potencial para aumentar e amplificar as capacidades humanas em funções de serviço.
Um excelente exemplo está no atendimento ao cliente. A IA generativa pode ser usada para criar respostas altamente personalizadas e relevantes ao contexto às consultas dos clientes, com base em uma vasta base de conhecimento. Isso poderia permitir que os representantes de atendimento ao cliente fornecessem suporte mais rápido, preciso e personalizado. Ao mesmo tempo, a IA poderia lidar com consultas de rotina, libertando os agentes humanos para se concentrarem em situações mais complexas e emocionalmente sensíveis que exigem empatia e julgamento.
Em áreas criativas como design e publicidade, a IA generativa poderia servir como uma poderosa ferramenta de ideação e brainstorming. Por exemplo, um designer gráfico poderia usar IA para gerar uma ampla variedade de elementos de design ou layouts com base em um conjunto de parâmetros, que poderiam então refinar e selecionar com base em sua visão criativa e compreensão das necessidades do cliente. Esta sinergia de ideias geradas por IA e curadoria humana poderia levar a designs mais inovadores e impactantes.
Na educação e na formação, a IA generativa pode ser utilizada para criar conteúdos de aprendizagem personalizados e avaliações adaptadas às necessidades, objetivos e progresso de cada aluno. Os professores poderiam usar a IA para gerar problemas práticos direcionados, explicações e suggestions, permitindo-lhes fornecer suporte mais individualizado em grande escala. Ao mesmo tempo, a IA poderia libertar os professores de tarefas rotineiras como a avaliação, permitindo-lhes concentrar-se em atividades de maior valor, como orientação, teaching e promoção de competências de pensamento crítico.
Na área da saúde, a IA generativa tem aplicações interessantes em áreas como educação e envolvimento do paciente. Por exemplo, a IA poderia gerar conselhos de saúde personalizados, lembretes e conteúdo motivacional com base na condição, estilo de vida e preferências específicas do paciente. Isto poderia aumentar o trabalho dos profissionais de saúde, reforçando mensagens-chave, respondendo a perguntas comuns e mantendo os pacientes no caminho certo com os seus planos de tratamento.
O ponto comum entre estes exemplos é que a IA generativa não está a substituir o fornecedor de serviços humanos, mas sim a aumentar as suas capacidades. É assumir os aspectos mais rotineiros e baseados em dados da função, permitindo que o ser humano se concentre nas atividades de alto valor e contato que exigem criatividade, pensamento crítico e inteligência emocional.
Ao adotar esta mentalidade de aumento, as indústrias de serviços podem aproveitar a IA generativa para fornecer serviços mais personalizados, responsivos e inovadores, aumentando, em última análise, o valor e o impacto da sua força de trabalho humana.
Você poderia compartilhar alguns exemplos específicos de como a IA está transformando setores como finanças ou saúde?
A IA está a impulsionar mudanças transformadoras em vários setores, e as finanças e a saúde são dois exemplos principais onde o impacto é particularmente profundo.
Nas finanças, a IA está a revolucionar a forma como as instituições financeiras operam, desde o atendimento ao cliente no front-office até à gestão de riscos no back-office. Por exemplo, muitos bancos agora usam chatbots com tecnologia de IA para lidar com as dúvidas dos clientes, fornecendo suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana e liberando agentes humanos para se concentrarem em questões mais complexas. Esses chatbots podem compreender a linguagem pure, acessar informações da conta e até fazer recomendações personalizadas, melhorando muito a experiência do cliente.
A IA também está transformando a detecção de fraudes e o gerenciamento de riscos nas finanças. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes quantidades de dados de transações em tempo actual, identificando padrões e anomalias que possam indicar atividades fraudulentas. Isto permite aos bancos detectar e prevenir fraudes de forma mais eficaz, reduzindo perdas e protegendo os clientes.
Nos investimentos e nas negociações, a IA está sendo usada para tomar decisões mais informadas e oportunas. Os algoritmos podem analisar dados de mercado, notícias e tendências de mídia social para prever preços de ações e otimizar a alocação de portfólio. Alguns fundos de cobertura orientados pela IA estão até a superar os fundos tradicionais geridos por merchants humanos.
Na área da saúde, a IA está a fazer progressos significativos em áreas como diagnóstico, descoberta de medicamentos e medicina personalizada. Por exemplo, os algoritmos de IA podem analisar imagens médicas, como raios X e ressonâncias magnéticas, para detectar sinais de doenças como o câncer, muitas vezes com um nível de precisão que iguala ou supera os radiologistas humanos. Isso pode levar à detecção mais precoce e a melhores resultados para os pacientes.
A IA também está a acelerar a descoberta de medicamentos, prevendo como as moléculas se comportarão e interagirão, reduzindo o tempo e o custo do desenvolvimento de novos medicamentos. Em 2020, o primeiro medicamento concebido com IA entrou em ensaios clínicos, marcando um marco importante neste campo.
A medicina personalizada é outra fronteira interessante onde a IA está causando impacto. Ao analisar os dados genéticos, fatores de estilo de vida e histórico médico de um paciente, a IA pode prever o risco de certas doenças e recomendar medidas preventivas ou tratamentos personalizados. Esta mudança para cuidados proativos e individualizados tem o potencial de melhorar significativamente os resultados dos pacientes e reduzir os custos de saúde.
A IA também está sendo usada para aprimorar o monitoramento remoto e a telemedicina. Dispositivos vestíveis e aplicativos para smartphones podem coletar dados de saúde em tempo actual, que a IA pode então analisar para detectar sinais precoces de problemas de saúde e alertar os prestadores de cuidados de saúde. Durante a pandemia de COVID-19, os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA desempenharam um papel essential na triagem de pacientes, no fornecimento de informações e na redução da carga sobre os sistemas de saúde sobrecarregados.
Estes são apenas alguns exemplos de como a IA está transformando as finanças e a saúde. O que é importante notar é que, em cada caso, a IA não está a substituir profissionais humanos, mas a aumentar as suas capacidades. Está assumindo tarefas mais rotineiras e com uso intensivo de dados, permitindo que os humanos se concentrem nos aspectos complexos e baseados em julgamento de suas funções.
À medida que estas indústrias continuam a adotar e integrar a IA, podemos esperar ver aplicações ainda mais inovadoras que melhoram a eficiência, a precisão e a personalização, conduzindo, em última análise, a melhores resultados tanto para as empresas como para os consumidores. A chave será gerir esta transformação de uma forma que capacite, em vez de deslocar, os trabalhadores humanos, aproveitando o poder da colaboração homem-máquina.
Com o uso crescente da IA nos negócios, a segurança, a privacidade e a governança dos dados tornaram-se questões críticas. Como as empresas devem abordar essas preocupações para manter a confiança de seus clientes?
À medida que as empresas dependem cada vez mais da IA e da tomada de decisões baseada em dados, as questões de segurança, privacidade e governação dos dados passaram de facto para o primeiro plano. Não se trata apenas de desafios técnicos, mas de questões fundamentais de confiança entre as empresas e os seus clientes. Como discuti num webinar recente organizado pela empresa de proteção de dados Clumio, com o aumento dos deepfakes, as preocupações crescentes em torno dos preconceitos da IA e, claro, o colossal problema das violações de dados, as empresas precisam de se concentrar na confiança agora mais do que nunca.
Para responder a estas preocupações e manter a confiança, as empresas precisam de adotar uma abordagem proativa, transparente e ética à gestão de dados e à governação da IA. Aqui estão algumas etapas principais que eles devem considerar:
Em primeiro lugar, as empresas precisam de dar prioridade à segurança dos dados em todas as fases do ciclo de vida dos dados. Isto significa implementar medidas robustas de segurança cibernética para proteger contra violações de dados, hacks e acesso não autorizado. Inclui técnicas como criptografia de dados, protocolos de autenticação seguros e auditorias regulares de segurança. As empresas também devem ter políticas e procedimentos claros para lidar e relatar quaisquer incidentes de segurança.
Em segundo lugar, as empresas devem ser transparentes sobre as suas práticas de recolha e utilização de dados. Devem fornecer políticas de privacidade claras e fáceis de compreender que informem os clientes sobre quais os dados que estão a ser recolhidos, como serão utilizados e com quem poderão ser partilhados. Os clientes devem ter controle sobre seus dados, com a capacidade de acessar, atualizar ou excluir suas informações conforme necessário.
Especificamente no contexto da IA, as empresas devem ser transparentes sobre onde e como a IA está a ser utilizada e qual o impacto que pode ter nas experiências ou decisões dos clientes. Se um sistema de IA estiver a tomar decisões significativas que afetam os clientes, como a aprovação de um empréstimo ou a determinação de prémios de seguro, as empresas devem ser capazes de explicar como essas decisões são tomadas e fornecer meios para os clientes recorrerem ou procurarem uma revisão humana.
Em terceiro lugar, as empresas precisam de estabelecer quadros sólidos de governação de dados. Isso envolve a definição de políticas e procedimentos claros sobre como os dados são coletados, armazenados, acessados e usados dentro da organização. Deve incluir diretrizes para qualidade de dados, integração de dados e segurança de dados, bem como definir funções e responsabilidades para o gerenciamento de dados.
No contexto da IA, a governação de dados também se estende à governação de modelos. As empresas devem ter mecanismos para garantir que os seus modelos de IA sejam justos, imparciais e alinhados com os princípios éticos. Isto pode envolver técnicas como “explicabilidade do modelo” e testes de imparcialidade, bem como supervisão humana e responsabilidade pelas decisões baseadas na IA.
Em quarto lugar, as empresas devem dar aos clientes mais controlo sobre os seus dados. Isso inclui fornecer maneiras fáceis para os clientes cancelarem a coleta de dados ou especificarem como seus dados podem ser usados. Algumas empresas também estão a explorar conceitos como “confianças de dados” ou “cooperativas de dados”, onde os clientes podem reunir voluntariamente os seus dados para fins específicos, de forma segura e transparente.
Finalmente, construir confiança na period da IA requer uma mudança elementary na cultura e liderança corporativa. As empresas precisam incorporar princípios de IA responsável e ética de dados em seus valores fundamentais e processos de tomada de decisão. Eles devem educar e treinar todos os funcionários sobre esses princípios e responsabilizar a liderança por defendê-los.
Ao tomar estas medidas – priorizar a segurança, ser transparente, governar os dados de forma responsável, capacitar os clientes e promover uma cultura ética – as empresas podem construir e manter a confiança na period da IA. Não se trata apenas de conformidade; trata-se de demonstrar ativamente aos clientes que seus dados e sua confiança são valorizados e protegidos.
Numa period em que os dados são o novo petróleo e a IA o novo motor do crescimento, a confiança é a moeda definitiva. Como observei durante o webinar Clumio, os vencedores num mundo impulsionado pela IA não serão as empresas com os conjuntos de dados mais complexos ou os maiores conjuntos de dados, mas sim aquelas que forem capazes de construir uma base inabalável de confiança que sustenta os seus ecossistemas digitais.
O preconceito nos modelos de IA é uma preocupação significativa. Quais práticas recomendadas você recomenda para as organizações identificarem e mitigarem preconceitos em seus sistemas de IA?
O preconceito na IA é de fato uma questão crítica. Os sistemas de IA aprendem com os dados em que são treinados e, se esses dados refletirem preconceitos históricos ou representações distorcidas, esses preconceitos podem ser amplificados e perpetuados nas decisões e resultados da IA. Isto pode levar a resultados injustos, discriminatórios ou mesmo prejudiciais, minando a confiança na IA e causando danos reais aos indivíduos e à sociedade.
Para identificar e mitigar esses preconceitos, recomendo que as organizações adotem as seguintes práticas recomendadas:
Em primeiro lugar, esteja ciente dos vários tipos de preconceitos que podem surgir nos sistemas de IA. Todos deveriam ler sobre os 188 preconceitos cognitivos que qualquer ser humano possui. Vá na Wikipedia e pesquise “preconceitos cognitivos”. Como você notará, alguns dos mais comuns incluem:
- Viés de seleção: quando os dados utilizados para treinar a IA não são representativos da população do mundo actual a que serão aplicados.
- Viés histórico: quando os dados refletem preconceitos sociais históricos, como discriminação racial ou de género.
- Viés de medição: quando a forma como os dados são coletados ou rotulados introduz preconceitos, como o uso de critérios subjetivos ou inconsistentes.
- Viés algorítmico: quando o próprio modelo de IA introduz viés, como ajuste excessivo a determinados recursos ou ampliação de pequenas diferenças.
Ao compreender estes diferentes tipos de preconceitos, as organizações podem ser mais proativas na sua deteção e abordagem.
Em segundo lugar, estabeleça equipas diversificadas e inclusivas para trabalhar em projetos de IA. Ter membros da equipe com formações, perspectivas e experiências diferentes pode ajudar a identificar preconceitos que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Também é importante envolver especialistas do domínio e partes interessadas que compreendam o contexto em que a IA será utilizada.
Terceiro, conduza auditorias de dados rigorosas. Antes de treinar um modelo de IA, look at cuidadosamente os dados em busca de possíveis vieses ou distorções. Verifique a representatividade, precisão e integridade. Considere técnicas como amostragem estratificada para garantir uma representação justa de diferentes grupos.
Em quarto lugar, use técnicas como a eliminação do adversário durante o processo de treinamento do modelo. Isto envolve tentar “enganar” intencionalmente o modelo com dados tendenciosos e depois ajustar o modelo para ser mais resistente a esses preconceitos. Existem também várias técnicas algorítmicas para redução de viés, como regularização, otimização de restrições e ajustes de pós-processamento.
Em quinto lugar, teste extensivamente a imparcialidade e o preconceito. Isso deve envolver testar o modelo em diversos conjuntos de dados e cenários do mundo actual, não apenas nos dados de treinamento. Use métricas quantitativas para avaliar a justiça, como paridade demográfica (garantindo que as decisões do modelo sejam independentes de atributos sensíveis como raça ou gênero) e igualdade de oportunidades (garantindo que o modelo tenha um desempenho igualmente bom para grupos diferentes).
Em sexto lugar, forneça transparência e explicabilidade para as decisões de IA. Use técnicas como valores SHAP ou LIME para explicar como o modelo está tomando suas decisões e disponibilize essas explicações aos usuários ou partes interessadas. Esta transparência pode ajudar a identificar preconceitos e construir confiança.
Em sétimo lugar, estabelecer estruturas claras de responsabilização e governação. Designe funções e responsabilidades para gerenciar preconceitos e justiça na IA e estabeleça processos para auditoria, relatórios e mitigação regulares. Garantir que existam canais para os utilizadores ou partes interessadas levantarem preocupações ou procurarem recurso caso acreditem que foram impactados injustamente por um sistema de IA.
Finalmente, promova uma cultura organizacional de IA responsável e ética. Treine e eduque regularmente todos os funcionários sobre ética em IA e mitigação de preconceitos. Incentive a discussão aberta e o relato de preocupações com preconceitos. Faça da IA ética um valor elementary e uma métrica chave de desempenho para a organização.
Ao adotar essas práticas recomendadas, as organizações podem identificar e mitigar proativamente preconceitos em seus sistemas de IA. No entanto, é importante reconhecer que a eliminação de preconceitos é um processo contínuo e não uma solução única. À medida que os sistemas de IA evoluem e são aplicados em novos contextos, podem surgir novos preconceitos. As organizações devem se comprometer com monitoramento, aprendizado e melhoria contínuos.
Em última análise, abordar o preconceito da IA não é apenas um desafio técnico, mas um imperativo social e ético. Trata-se de garantir que, à medida que confiamos cada vez mais na IA para tomar decisões que afetam a vida das pessoas, o fazemos de uma forma justa e transparente.
Olhando para o futuro, qual você vê como o papel futuro da IA no native de trabalho?
Olhando para o futuro, vejo a IA a transformar fundamentalmente a natureza do trabalho, não substituindo os humanos, mas aumentando e elevando as capacidades humanas.
As tarefas rotineiras e repetitivas serão cada vez mais automatizadas, libertando os humanos para se concentrarem em atividades de maior valor que exigem criatividade, pensamento crítico, inteligência emocional e resolução de problemas complexos. A IA servirá como uma ferramenta poderosa para idealização, análise e apoio à decisão, melhorando o julgamento e a experiência humanos.
Veremos mais colaboração humano-IA, com a IA lidando com aspectos de uso intensivo de dados, enquanto os humanos fornecem compreensão diferenciada e supervisão ética. Os empregos serão redesenhados em torno desta sinergia, enfatizando as competências exclusivamente humanas.
A IA também permitirá serviços mais personalizados, responsivos e preditivos, desde o suporte ao cliente até a prestação de cuidados de saúde. Irá impulsionar a inovação, descobrir novos insights e criar novas formas de valor.
No entanto, esta transição exigirá uma requalificação e requalificação significativas da força de trabalho. O papel da educação e da formação será essential na preparação das pessoas para trabalharem eficazmente em conjunto com a IA.
Em última análise, o futuro da IA no native de trabalho é uma questão de aumento, não de substituição. Trata-se de criar uma relação simbiótica onde humanos e máquinas utilizem cada um os seus pontos fortes, aumentando a eficiência, a inovação e o potencial humano. As organizações que dominarem esse equilíbrio serão as que prosperarão.
Como podem as empresas preparar-se agora para as mudanças que a IA provavelmente trará nos próximos cinco a dez anos?
Para se prepararem para as mudanças impulsionadas pela IA na próxima década, as empresas devem:
- Desenvolva uma estratégia de IA alinhada com os objetivos de negócios, identificando áreas-chave para aplicação e investimento em IA.
- Desenvolva a alfabetização em IA em toda a organização, garantindo que todos os funcionários entendam os fundamentos da IA e as implicações para suas funções.
- Invista em infraestrutura e governança de dados, garantindo qualidade, segurança e tratamento ético dos dados.
- Experimente IA em ambientes controlados, começando aos poucos e ampliando os sucessos.
- Redesenhe trabalhos e processos em torno da colaboração humano-IA, concentrando-se no aumento, em vez de na substituição, das capacidades humanas.
- Invista fortemente na requalificação e qualificação dos funcionários, com foco no desenvolvimento dos “Humics” – criatividade, pensamento crítico e inteligência emocional.
- Estabelecer estruturas de governação de IA multifuncionais para gerir preconceitos, justiça, transparência e responsabilização.
- Envolva-se no planejamento de cenários para antecipar e adaptar-se aos impactos disruptivos da IA nos mercados, nos modelos de negócios e na força de trabalho.
- Colabore com colegas do setor, universidades e legisladores para moldar o desenvolvimento e a implantação responsáveis da IA.
- Cultive uma cultura ágil e orientada para a aprendizagem que abrace a mudança e a experimentação.
A chave é abordar a IA não como um projeto único, mas como uma jornada contínua de aprendizagem, adaptação e transformação. As empresas que começam agora, investindo em capacidades tecnológicas e humanas, estarão melhor posicionadas para aproveitar o potencial da IA e enfrentar os seus desafios nos próximos anos.
Em setembro de 2024 você publicará seu segundo livro, IRREPLACEABLE: The Artwork of Standing Out within the Age of Synthetic Intelligence. Você pode nos contar mais sobre esse próximo livro e o que devemos esperar dele?
Em meu próximo livro, IRREPLACEABLE: The Artwork of Standing Out within the Age of Synthetic Intelligence, mergulho profundamente no que significa prosperar em uma period cada vez mais moldada pela IA.
Num mundo cada vez mais impulsionado pela IA, como podemos garantir que continuamos indispensáveis? Como você protege seu trabalho, sua empresa e seus filhos dos desafios colocados por esta tecnologia transformadora? E coletivamente, como protegemos a nossa humanidade?
Em IRREPLACEABLE, ofereço uma estrutura não apenas para sobreviver, mas também para prosperar na period da IA.
Com base em mais de 20 anos de pesquisa pioneira em IA e experiência prática, revelo os segredos para viver em harmonia com a IA e cultivar as qualidades exclusivamente humanas que nenhuma máquina pode replicar. Eu guio o leitor em uma jornada para dominar as três competências do futuro: tornar-se pronto para IA, pronto para humanos e pronto para mudanças.
Por meio de histórias envolventes, estratégias práticas e insights instigantes, IRREPLACEABLE prepara você para:
- Aproveite o poder da IA para melhorar sua vida, trabalho e negócios
- Proteja você e sua família das possíveis armadilhas da IA
- Desenvolva as habilidades que o tornarão indispensável em um mundo movido pela IA
- Transforme sua empresa em um negócio INsubstituível
- Crie filhos que possam prosperar junto com a IA
- Descubra o seu propósito único em um mundo redefinido pela tecnologia
Quer você seja um indivíduo que busca preparar sua carreira para o futuro, um pai que deseja criar filhos prontos para IA ou um líder empresarial que se esforça para navegar na disrupção tecnológica, IRREPLACEABLE é o seu guia essencial. Não se trata apenas de adaptação às mudanças; trata-se de aproveitar o poder da IA para se tornar a melhor versão de si mesmo.
A IA não é o destino; é o veículo que nos leva a um futuro mais humano. Este livro é o seu GPS. Embarque na jornada para se tornar INsubstituível e descubra como a revolução da IA não envolve apenas tecnologia; trata-se de redescobrir a essência daquilo que nos torna humanos.
Obrigado pela ótima entrevista, estou ansioso para ler IRREPLACEABLE, que está atualmente disponível para pré-encomenda. Os leitores também podem querer ler Clever Automation, que está disponível hoje.
Os leitores também podem visitar o web site de Pascal Bornet para saber mais.
