Penso, logo eu robô existo. Emociono-me, logo sou humano.

Martha Funke (Valor, 20/06/18) exemplifica: invisível, mas presente no dia a dia do consumidor em aplicações como a recomendação de filmes no Netflix ou de melhor caminho no Waze, a inteligência artificial começa a transformar a indústria financeira desde o back office até o cliente na ponta com o envolvimento das áreas de negócios. O resultado, além de economia e produtividade, permite melhorar a experiência do cliente, com novos produtos e processos de atendimento personalizados.

O conceito foi desenvolvido nos anos 1960 e hoje engloba diversas tecnologias baseadas na capacidade das máquinas de processarem enormes quantidades de dados para reproduzir a capacidade humana de análise e interações em linguagem natural. Suas possibilidades de aplicação crescem na medida da disponibilidade de dados e poder de processamento.

Antes ensinávamos as pessoas a programarem linguagens de modo o computador entender. Hoje ensinamos o computador a entender a linguagem humana. Tecnologias como aprendizado de máquina (machine learning), aprendizado profundo (deep learning) e redes neurais aprofundam a similaridade com o raciocínio humano a partir da capacidade dos sistemas de:

  1. aprender a cada interação,
  2. construir hipóteses e
  3. apontar probabilidades e conclusões baseadas em evidências.

Essa capacidade permite o emprego da tecnologia para:

  1. automatizar processos,
  2. aprofundar o diálogo com os clientes em ambientes digitais com assistentes virtuais cada vez mais inteligentes e
  3. ampliar a produtividade dos funcionários de forma geral.

A principal tendência é somar a inteligência de máquina à capacidade humana.

Isso porque mesmo com a assertividade proporcionada por eliminação de vícios, capacidade de localizar conhecimento e identificar padrões, os computadores carecem de habilidades como senso comum, ética e moral, imaginação, abstração e sonho, empatia e compaixão. Mesmo tendo confirmado todos os comandos, um cliente pode simplesmente ter feito uma compra errada.

A indústria financeira já é pródiga em casos de uso. Entre exemplos de sucesso, um deles otimiza os processos de cadastramento (onboarding) na abertura de contratos com clientes empresariais. A capacidade de leitura automática e análise em profundidade dos documentos exigidos permite acelerar a atividade tradicionalmente centralizada no back office e levar a capacidade de decisão para as agências, por exemplo.

Outro exemplo, no segmento de seguros, permite ao próprio segurado responder pelo processo de auto inspeção na aquisição de proteção residencial, por meio de vídeo ou foto dos bens segurados enviados a um sistema capaz de reconhecê-los.

Mais um envolve um modelo de extração e classificação de dados como averbações de documentos de matrícula de imóvel para processos de empréstimos.

Para um grande banco, uma fornecedora está ajudando a reformular o processo de crédito e risco reunindo em uma grande base (data lake) informações históricas de relacionamento e dados de terceiros.

Em uma corretora de valores, a unificação de histórico de compra e venda de ativos vai colaborar para análises até então dificultadas pela distribuição das informações, muitas vezes duplicadas, em áreas independentes entre si.

Big data é a base para a inteligência artificial. A queda no custo de processamento e a disponibilidade da tecnologia via plataformas utilizadas como serviço contribuem para a experimentação, mas os podem ser desafiados pela dificuldade de delimitação de escopo dos projetos, já que cada hipótese confirmada pode exigir aprofundamentos e gerar novas possibilidades. É difícil saber aonde vai chegar e quanto tempo vai demorar.

Os casos mais bem sucedidos são aqueles em que as áreas interessadas entendem e dialogam entre si, definem áreas para experimentação, repensam processos e formas de interação com áreas de tecnologia e fornecedores. A inteligência artificial será persuasiva. Ninguém precisará saber que está usando nem contratar um Phd para escrever fórmulas complicadas.

O problema será o cliente usar o cérebro. Imagine 55% dos eleitores não souberam votar na última eleição!

Todo tipo de trabalho rotineiro será feito pelas máquinas. O que sobrará para os humanos? Aquilo impossível para os computadores, porque necessitam de características como intuição, emoção, criatividade e imaginação.

Com uma perspectiva meio cheia do copo, o futurista alemão Gerd Leonhard enfatiza as habilidades requisitadas para todo profissional hoje, e todas elas estão relacionadas a características humanas, justamente por serem inalcançáveis pelos computadores. Passamos da obsessão com o lado esquerdo do cérebro, mais lógico, para o lado direito, intuitivo, emocional. Devemos investir tanto em humanidade como em tecnologia.

CEO da The Futures Agency, Leonhard aconselha mais de 300 empresas, tão diversas como Mastercard, Unilever, Lloyds Bank e WWF. A seguir, trechos da entrevista concedeida ao Valor em sua passagem por São Paulo para participar do Ciab Febraban.

Valor: Hoje, muito se fala da educação STEM, baseada em ciência, tecnologia, engenharia e matemática. Essas ainda são as habilidades que vão prevalecer no futuro?

Gerd Leonhard: Vejo uma necessidade de ir além e mesclar as habilidades STEM com as HECI (humanidade, ética, criatividade e imaginação), porque tudo o que não puder ser digitalizado ou automatizado se tornará ainda mais valioso. Devemos investir tanto em humanidade como investimos em tecnologia.

Valor: De que tipo de habilidades humanas você está falando?

Leonhard: Emoções, criatividade, imaginação, ética, empatia, consciência, valores, mistério, compaixão e intuição. É uma jornada de aprendizagem para a vida toda, de se recapacitar.

Valor: As escolas de negócios estão preparadas para esse cenário?

Leonhard: A maioria das escolas prepara os alunos para os negócios tradicionais e é preciso ir além desse conhecimento. Um computador, por exemplo, pode ter todo o conhecimento médico, mas ele não consegue ter sabedoria e criatividade. As escolas deveriam focar no humanismo, na Filosofia, na criatividade.

Valor: Que conselho daria para quem está começando a formação?

Leonhard: Recomendaria ser mais humano, ao invés de procurar ser o mais inteligente. Pode ser mais valioso ter a capacidade de colaborar e de se comunicar bem. Você pode focar em Ciências, mas sem esquecer da Filosofia.

Valor: E os líderes, como podem fazer a mudança?

Leonhard: É a chamada de mudança de mentalidade. É entender o futuro não ser amanhã, saber ele estar na sua cabeça e mudar rapidamente. Mas precisamos dar mais tempo para as pessoas olharem o futuro, pois assim terão a capacidade de fazer antecipações, não previsões, de ver como as coisas estão vindo e ter a intuição de quais movimentos fazer. É ver antes algo do futuro.

Valor: Como ocorre essa aprendizagem?

Leonhard: As pessoas aprendem de maneiras diferentes, mas é importante entender: a forma como as coisas foram feitas no passado não servirão para fazer as coisas no futuro, porque há um contexto diferente. Precisamos nos requalificar.

Valor: De que forma?

Leonhard: Trata-se de requalificação e aprimoramento, de aprendizado contínuo e sob demanda, de entender as coisas rapidamente. As habilidades mais importantes são as competências humanas. Sempre foram, na verdade, ainda no mundo dos negócios não se vendo isso como verdadeiro. Então, é focar em entender as pessoas, negociar, desenvolver confiança, criar relações. São competências humanas impossíveis para as máquinas aprenderem.

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