A história da inteligência artificial (IA) é fascinante, remontando às suas raízes no período final da Segunda Guerra Mundial. Na ocasião, o cientista Alan Turing desenvolveu o primeiro computador, com o objetivo de decifrar os códigos alemães da notória máquina de criptografia Enigma. No entanto, foi o também cientista John McCarthy quem introduziu o termo “Inteligência Artificial” pela primeira vez, em 1956, durante a Conferência de Dartmouth, nos Estados Unidos (1).
McCarthy cunhou o termo “IA” ao descrever o campo emergente da computação que se concentrava em capacitar máquinas a imitar a capacidade humana de raciocinar, aprender e resolver problemas. Essa visão, que inicialmente parecia uma ambição extremamente complexa, deu início a uma jornada de desenvolvimento contínuo que nos trouxe à era atual da IA generativa.
Regressando às origens, podemos definir a Inteligência Artificial como a habilidade de uma máquina reproduzir competências similares às humanas, incluindo o raciocínio, a aprendizagem, o planejamento e a criatividade. A IA capacita sistemas técnicos a perceberem seu ambiente, processarem informações e resolverem problemas, com o intuito de atingir objetivos específicos. Nesse processo, o computador recebe dados, os processa e fornece respostas relevantes. Além disso, os sistemas de IA possuem a capacidade de ajustar seu comportamento até certo ponto, por meio da análise das ações anteriores e do aprendizado contínuo com base em dados complexos.
Ao longo de sua trajetória, a IA possibilitou que máquinas compreendessem seus arredores, processassem informações e solucionassem problemas alinhados a objetivos específicos. Evoluímos tanto que, hoje em dia, temos tecnologias de Machine Learning, um subconjunto da IA, que consegue não só aprender por conta própria, como aprimorar seu desempenho com a experiência – como é o caso do reconhecimento facial e a recomendação de séries no streaming.
Outra vertente fascinante é o Deep Learning, método mais evoluído da IA. Ele se baseia em uma tecnologia chamada redes neurais, que simula o comportamento do cérebro humano em um nível extremamente avançado. Essa tecnologia é encontrada em sistemas de identificação de fraudes ou até de análises de sentimentos.
Por fim, chegamos à IA generativa, uma das vertentes mais atuais da IA. Essa tecnologia destaca-se por sua arquitetura modelada em redes neurais adaptativas que têm a habilidade de gerar conteúdo textual a partir de comandos curtos, abrindo uma ampla gama de aplicações, desde a criação de arte até respostas bem-humoradas a perguntas. Essa capacidade não apenas otimiza a velocidade de escrita, mas também aprimora o atendimento ao cliente e simplifica o processo de concepção de produtos.
Entretanto, à medida que a IA generativa se integra mais profundamente em nossa sociedade e ambiente de trabalho, questões éticas complexas emergem. A substituição de tarefas criativas e de comunicação humanas por algoritmos levanta questionamentos fundamentais sobre a desumanização e o valor do trabalho humano. Nesse contexto, é imperativo que organizações e legisladores adotem uma abordagem equilibrada para garantir uma coexistência harmônica entre a IA e as habilidades humanas.
Por outro lado, é essencial compreender a enorme oportunidade de uso da IA generativa como uma ferramenta complementar, permitindo que os seres humanos se concentrem em tarefas mais complexas e estratégicas. Um exemplo dessa simbiose é sua aplicação no campo da Previdência.
Ao unir o poder da IA com a expertise humana, as entidades de Previdência Complementar podem oferecer serviços mais abrangentes e melhorar a experiência dos participantes, contribuindo para um planejamento de aposentadoria mais sólido e bem-sucedido. A incorporação da IA generativa na forma de assistentes, por exemplo, pode agilizar o atendimento às consultas dos participantes, fornecendo informações fundamentais do regulamento dos planos de previdências dos participantes.
A IA generativa também pode ser eficaz na detecção de atividades fraudulentas e anomalias nos sistemas de Previdência Complementar, atuando na identificação de transações suspeitas, comportamentos não usuais e padrões que indiquem atividades fraudulentas, protegendo assim os fundos dos participantes.
Além de interações com os participantes, outra possibilidade de uso está na automação de processos internos. Isso inclui a gestão de documentos, o processamento de solicitações e a manutenção de registros, tornando os processos mais eficientes e reduzindo erros humanos.
Um dos fatores críticos de sucesso para soluções com IA, principalmente IA Generativa, é fornecer soluções que claramente resolvam problemas ou necessidades identificadas pelos usuários. Quanto melhor a sinergia, maior será o engajamento e a percepção de valor agregado.
A IA generativa representa uma inovação tecnológica com potencial para otimizar significativamente a gestão da Previdência Complementar e de outros setores. Suas aplicações complementares, quando acompanhadas por uma abordagem ética, podem abrir caminhos para um futuro no qual humanos e máquinas trabalhem de maneira sinérgica, tornando nossas vidas mais eficientes e nossas decisões financeiras mais embasadas.
*Paulo Wiegand lidera o time de Product Managers e Product Designers na vertical de Previdência da Sinqia. Tem vasta experiência em empresas de tecnologia como product manager e hoje conduz processos de discovery e concepção de produtos digitais.
Notas:
(1) MIT Technology Review: https://mittechreview.com.br/como-a-tecnologia-da-inteligencia-artificial-chegou-ate-o-chatgpt/
