Quando a inteligência artificial alucina
Na 3ª edição do Data Thinking do Cappra Institute, um diagnóstico das mudanças que a era da informação está provocando na vida, no trabalho e nos negócios, exploramos também as Ilusões na era da IA: quando a inteligência artificial falha. Escrevi aqui uma breve reflexão sobre o assunto, quando relacionada à gestão analítica, especialmente observando os impactos nos ambientes de negócios.
As Alucinações Artificiais referem-se a erros cometidos por sistemas de inteligência artificial (IA), ao explorar o tema, explicamos neste estudo os motivos e formas que contribuem para a ocorrência deste tipo de problema. O fenômeno pode ser comparado a alucinações humanas, onde a IA, ao tratar ou interpretar dados de maneira falha, acaba por reproduzir conclusões imprecisas ou ilógicas. As distorções, no âmbito dos negócios, podem variar de inconvenientes leves a consequências severas, afetando a reputação e a eficiência dos negócios. Por isso a urgência de uma abordagem equilibrada e crítica ao implementar soluções baseadas em IA nos negócios, enfatizando o desenvolvimento de sistemas mais auditáveis, robustos e adaptativos.
A IA nessa situação é comparada com a capacidade humana de tomar decisões instintivas, às vezes erradas, realçando a necessidade de um pensamento crítico e uma mudança de mentalidade nos indivíduos das organizações, para assim discernir entre criatividade genuína e falhas ocultas. No âmbito pessoal, as alucinações artificiais podem gerar desconfiança naqueles que interagem com tecnologias de IA. Nas organizações, isso afetará diretamente as decisões de negócios, podendo causar perdas financeiras e também desafios legais.
São necessárias algumas reflexões sobre o impacto das Alucinações Artificiais na gestão das organizações:
Confiabilidade da IA: As alucinações artificiais podem afetar significativamente a confiança nas decisões baseadas em IA. Os gestores precisam avaliar como tais erros podem impactar a percepção da credibilidade de suas ferramentas e, por extensão, da própria organização. A confiabilidade nos sistemas de IA poderá ser um grande entrave para o avanço e adoção nos ambientes de negócios.
Riscos para tomada de decisão: Erros de interpretação de dados podem levar a decisões estratégicas errôneas. Refletir sobre como esses erros afetam o planejamento e a execução de estratégias de negócios é crucial para minimizar potenciais danos financeiros e de reputação. Uma decisão, com suporte de um assistente virtual que alucina, torna-se um inimigo da tomada de decisão.
Preparação das equipes: O conhecimento sobre como a IA processa e interpreta dados deve ser parte da formação das equipes que utilizam essas tecnologias. Discutir e implementar treinamentos que aumentem a consciência sobre as limitações e potencialidades da IA pode ajudar a mitigar riscos. É preciso superar o entendimento dos elementos técnicos envolvidos, abrangendo uma maior consciência do artificial.
Governança de dados: A qualidade dos dados é um fator crítico para a performance da IA. Refletir sobre as práticas de governança de dados e como elas podem ser aprimoradas para evitar a entrada de dados de baixa qualidade que poderiam levar a alucinações artificiais é essencial. Um dos maiores problemas das decisões data-driven está na confiabilidade dos dados processados, o risco agora é amplificado por meio agentes artificiais que podem alucinar.
Balanceamento entre automação e supervisão humana: É vital considerar o equilíbrio entre a automação proporcionada pela IA e a necessidade de supervisão humana. Debater até que ponto a automação deve ser confiável e quando a intervenção humana é necessária pode ajudar a criar um ambiente de trabalho mais seguro e eficiente. É fundamental uma gestão eficiente e supervisão das ações e comportamento da IA, ainda mais na fase de adoção desses recursos em ambientes de negócios.
Resiliência organizacional: Considerar como a organização pode responder rapidamente a erros de IA e adaptar-se a situações imprevistas é fundamental. Isso envolve criar sistemas de alerta precoce e mecanismos de resposta rápida para minimizar o impacto de decisões baseadas em dados incorretos.
Fomento à inovação responsável: Promover uma cultura que não apenas busca inovação através da IA, mas que também está atenta aos riscos associados, encorajando uma abordagem responsável e ética ao desenvolvimento e aplicação de tecnologias avançadas. A sustentação de um debate ético quando ao avanço da IA na execução de tarefas é uma responsabilidade de todos, mas um papel essencial para aqueles responsáveis pela inovação.
As alucinações artificiais trazem muitos riscos para as organizações que estão vivendo essa turbulenta era de transformação, onde a adoção de recursos que aprimorem a performance tornou-se um desafio constante no mundo dos negócios. Debater as reflexões que apresentei aqui, em comitês que dão suporte à mudança, é uma maneira de proteger a reputação das empresas e de seus colaboradores, já que a ação dos agentes artificiais será de total responsabilidade daqueles que determinam suas tarefas.
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Esse artigo faz parte de uma coleção chamada Gestão Analítica publicadas aqui no Linkedin (assine a newsletter aqui no LinkedIn) e também no blog onde escrevo sobre cultura analítica.
Ricardo Cappra é um pesquisador de cultura analítica, autor e empreendedor da área de tecnologia da informação.