O impacto da IA na expansão global

O impacto global da inteligência artificial (IA) será profundo e, em parte, esse impacto já está presente e vai se desenvolver muito mais.

O crescimento dos negócios internacionais, a inteligência artificial e a expansão global frequentemente andam de mãos dadas. O McKinsey Global Institute analisou recentemente dados econômicos das Nações Unidas, do Banco Mundial e do Fórum Econômico Mundial e relatou que, até 2030, a IA tem o potencial de adicionar 16% — ou cerca de US$13 trilhões — à economia global. Isso também poderia impulsionar o produto interno bruto (PIB) global em até 26%.

A McKinsey também relata que, até o mesmo ano, pelo menos 70% das empresas provavelmente terão adotado pelo menos uma forma de tecnologia de IA — talvez visão computacional, aprendizado de máquina avançado, linguagem natural, automação robótica de processos ou assistentes virtuais.

Mas o que é exatamente a IA e como ela contribui para a expansão global? A seguir, explicaremos como a IA funciona, como ela impacta o crescimento econômico e como provavelmente contribuirá para a expansão global, tanto agora quanto no futuro.

O que é Inteligência Artificial?

O pai da inteligência artificial é amplamente considerado Alan Turing, talvez mais famoso por seu computador decifrador de códigos que ajudou os Aliados durante a Segunda Guerra Mundial. Turing também propôs o que mais tarde ficou conhecido como o teste de Turing – um teste que um computador só poderia passar se suas respostas às perguntas fossem indistinguíveis das respostas humanas.

Desde os anos 1950 , mentes científicas têm se debruçado sobre o que constitui "pensamento" e "inteligência" quando se trata de máquinas e dos algoritmos que elas usam para interpretar dados e responder a perguntas.

Definir IA pode ser complicado, mas, geralmente, considera-se que uma máquina possui inteligência artificial se ela responde a perguntas da mesma forma que os humanos normalmente responderiam e se é capaz de tomar decisões que exigem um nível de inteligência humana.

Componentes-chave da IA

Um estudo recente da Brookings Institution argumenta que a IA possui três qualidades principais:

• Intencionalidade: Em termos de IA, intencionalidade significa que o sistema toma decisões, em vez de ser meramente programado com respostas predeterminadas. A intencionalidade exige que a IA compreenda o significado de uma consulta e analise os dados com a intenção de determinar a resposta. Para isso, os sistemas de IA devem combinar dados de diferentes fontes, analisá-los imediatamente e agir de acordo com as conclusões que extraem.
• Inteligência: A inteligência da IA geralmente provém de sua interação com programas de aprendizado de máquina e análise de dados. A combinação dessas tecnologias possibilita o que consideramos tomada de decisão inteligente. Por exemplo, um sistema de IA que atribui alunos a diferentes sistemas escolares não pode se basear em cálculos mecânicos — ele também deve ponderar valores como equidade e justiça para criar resultados benéficos para todos.
• Adaptabilidade: Adaptabilidade significa que os sistemas de IA se ajustam à medida que recebem novos dados, tomam decisões e interpretam os resultados. Se as condições financeiras ou ambientais mudarem — ou, no caso de carros autônomos, se as condições das estradas piorarem — a IA pode levar em consideração os novos dados e ajustar sua tomada de decisão de acordo.

Além disso, a IA incorpora aprendizado de máquina e redes neurais profundas.

A aprendizagem de máquina utiliza grandes quantidades de dados e algoritmos computacionais sofisticados para fazer previsões. Grandes quantidades de dados são cruciais porque os algoritmos de aprendizado de máquina precisam avaliar o máximo possível de resultados passados para produzir previsões corretas. À medida que a IA se desenvolve e se torna mais capaz, é provável que consiga fazer previsões com uma precisão cada vez maior.

O aprendizado de máquina pode ser supervisionado ou não supervisionado.

• Na aprendizagem de máquina supervisionada, os dados vêm com informações úteis, como rótulos ou fatos interpretados — por exemplo, que a água congela a 0 grau Celsius — para ajudar o progresso da aprendizagem de máquina mais rapidamente.
• O aprendizado de máquina não supervisionado fornece apenas dados sem rótulos ou fatos associados, portanto, o algoritmo deve aprender a interpretar padrões e fazer interpretações corretas por conta própria. O aprendizado de máquina não supervisionado inclui o que é conhecido como aprendizado por reforço, no qual os algoritmos escolhem e produzem seus próprios dados à medida que aprendem.

A IA também funciona usando o que é conhecido como redes neurais profundas, ou DNNs. Redes neurais profundas combinam diversas tarefas de aprendizado em um único pacote para criar aprendizado de máquina de propósito geral, ou GPML. A vantagem do GPML é que ele consegue interpretar facilmente uma variedade de entradas, como vídeo, áudio e informações textuais.

Exemplos famosos de IA na história

Os sistemas de IA têm sido notícia nas últimas duas décadas. O computador Deep Blue da IBM conseguia vencer grandes mestres de xadrez há mais de 20 anos, e mais recentemente, seu Watson venceu campeões do Jeopardy no Jeopardy.

Os experimentos de IA da IBM existem há décadas, mas gradualmente se tornaram mais sofisticados com a criação de algoritmos mais poderosos. Ganhar no Jeopardy, por exemplo, é um desafio maior do que ganhar no xadrez, porque o Jeopardy é um jogo baseado em linguagem. Assim, a máquina precisa analisar as infinitas nuances da linguagem, expressões idiomáticas, referências culturais e outros aspectos da comunicação humana, em vez de simplesmente elaborar estratégias sobre movimentos em um tabuleiro.

Uma das razões pelas quais os programas de IA são tão hábeis no xadrez é que eles abordam o problema de maneira diferente dos humanos. Quando jogamos xadrez, normalmente empregamos uma combinação de reconhecimento de padrões e intuição como parte de nossa estratégia. Um computador também realiza reconhecimento de padrões, mas em segundos, ele também pode pesquisar em um enorme banco de dados de posições e resultados possíveis para descobrir a melhor jogada.

Quando Watson aprende a jogar Jeopardy, ele faz praticamente a mesma coisa — usa abordagens estatísticas e baseadas em regras para interpretar as perguntas e restringir as respostas. Em seguida, incorpora o feedback dos resultados obtidos, de modo que gradualmente possa determinar quais algoritmos funcionam melhor e em que circunstâncias. Esse “aprendizado” ajuda o sistema a encontrar respostas com mais precisão no futuro.

É claro que a maioria das empresas não precisa de seus computadores para jogar xadrez ou ganhar jogos de perguntas e respostas. Mas as mesmas qualidades que ajudam a IA a vencer partidas de xadrez e jogos de perguntas e respostas também podem ser aplicadas em contextos profissionais.

Por exemplo, substituir médicos por sistemas de IA é improvável, pois muitas das nuances do diagnóstico, do tratamento de doenças e da relação médico-paciente são difíceis de serem capturadas em um conjunto de dados. Mas a IA pode ser um complemento útil para o médico humano.

Um programa de IA poderia analisar centenas de milhares de diagnósticos ou protocolos de tratamento potenciais e oferecer sugestões em um contexto médico. Watson já se mostrou útil nesse sentido devido às suas capacidades de reconhecimento de fala e visão computacional . Ele pode analisar imagens radiológicas, por exemplo, e comunicar suas conclusões aos médicos.

Tipos de IA

A IA pode ser dividida em dois tipos: IA restrita e IA geral.

• A IA estreita, que já existe em muitas aplicações atualmente, é a IA desenvolvida para realizar tarefas específicas e definidas. Pode ser encontrado em chatbots, programas de reconhecimento de voz, serviços de tradução automática e carros autônomos. Os computadores de empresas como Amazon, Google e Netflix também usam IA para analisar os padrões de navegação, compra e visualização dos consumidores e usar esses padrões para fazer recomendações personalizadas.
• A Inteligência Artificial Geral, que temos o potencial de desenvolver em uma ferramenta mais poderosa no futuro, engloba sistemas de aprendizado de máquina que podem ser usados em uma ampla variedade de aplicações. Em sua forma ideal, a IA geral pode aprender mais rapidamente do que os humanos, e suas habilidades podem superar as capacidades humanas em tarefas intelectuais e de desempenho.

Atualmente, os computadores não conseguem se comunicar exatamente como os humanos e também têm limitações em termos de quão bem podem "explicar" suas escolhas ou recomendações quando questionados. Mas oferecem muitas vantagens em ambientes profissionais.

O impacto da IA na economia mundial

O impacto econômico global da IA já é substancial. A inteligência artificial impacta o crescimento econômico de diversas maneiras:

• Aumento da produtividade e das oportunidades comerciais: Um dos impactos da IA no crescimento econômico se dá por meio de seus efeitos macroeconômicos. Por exemplo, quando a IA aumenta o crescimento da produtividade, esse crescimento da produtividade também aumenta o crescimento econômico. Isso também aumenta as oportunidades para o comércio internacional.
• Melhor gestão de unidades de produção complexas: a IA ajuda as empresas a gerir melhor unidades de produção complexas e dispersas, fornecendo um sistema de gestão centralizado. Por exemplo, uma empresa pode usar IA para gerenciar seus armazéns com mais eficiência, prever a demanda do consumidor e melhorar a precisão de seus sistemas de entrega e processamento rápido.
• Expansão das plataformas digitais: O comércio por meio de plataformas digitais é possível graças à tecnologia de IA. O site de leilões online eBay, por exemplo, usa IA para automatizar suas operações.

Como a IA está ajudando as empresas a se expandirem globalmente

A expansão global e a IA têm formado uma parceria frutífera. A IA ajuda as empresas a expandirem-se globalmente de diversas maneiras:

• Expansão facilitada por meio de plataformas digitais: a automação com IA via plataformas digitais oferece uma maneira prática para as empresas expandirem internacionalmente. Nos Estados Unidos, 97% das pequenas empresas que estão ativas no eBay, que usa IA, exportam alguns de seus produtos. Em comparação, apenas 4% das empresas offline que não usam IA exportam seus produtos.
• Serviços de tradução precisos: A IA também oferece serviços de tradução instantâneos e precisos que melhoram o diálogo, diminuem os mal-entendidos e tornam a cooperação internacional muito mais ágil e eficaz. Foi demonstrado que o uso de traduções de IA nos negócios tem um efeito positivo nas receitas comerciais — um efeito equivalente a diminuir a distância entre os países em mais de 35%.
• Aprimorando as negociações comerciais: a IA não apenas melhora a comunicação, como também seus resultados. A IA pode ser usada para analisar as trajetórias econômicas dos parceiros de negociação em vários cenários, prever como diferentes variáveis no cenário comercial afetarão os resultados e prever respostas comerciais de países que não são parte da negociação. O Brasil, por exemplo, desenvolveu a Iniciativa Tecnologia Inteligente + Comércio, que enfatiza a inclusão da IA como componente das negociações comerciais.
• Gestão da cadeia de suprimentos: os sistemas de IA também podem responder à cadeia de suprimentos em tempo real. Eles conseguem detectar padrões e tendências, e podem prever onde e quando a demanda aumentará. Eles também podem aumentar automaticamente a produção para atender a essa demanda — ou podem diminuir a produção para responder à queda na demanda, reduzindo assim o desperdício de mão de obra e o excesso de estoque. Para empresas em expansão que precisam de uma maneira de descobrir como fornecer a quantidade ideal de produtos para um novo mercado, a IA tem se mostrado inestimável.
• Automatizar tarefas rotineiras: Quando as empresas se expandem, normalmente querem concentrar seus esforços em tarefas de nível superior, como estratégia, e menos em tarefas de nível inferior, como questões burocráticas. A IA pode ajudar automatizando tarefas rotineiras e burocráticas. Por exemplo, à medida que as empresas incorporam novos trabalhadores em diferentes países, podem ter dificuldades em gerir tarefas como a folha de pagamento e a concessão de benefícios. A IA pode ajudar a automatizar essas tarefas e poupar os trabalhadores humanos de complicações e frustrações.
• Maior eficiência e precisão: a IA também pode otimizar diferentes processos dentro de uma empresa, tornando-os mais eficientes e precisos. Se um funcionário humano estiver realizando tarefas de folha de pagamento ou inscrevendo funcionários em planos de seguro saúde, ele pode cometer um ou dois erros, o que pode levar a atrasos, pagamentos incorretos ou falta de cobertura. Com um sistema automatizado que nunca se cansa ou se distrai, a probabilidade de erros torna-se muito menor. Além disso, um algoritmo de IA pode concluir seus cálculos e entradas de dados mais rapidamente do que um funcionário humano, aumentando também a eficiência.

Como a IA impactará a expansão global no futuro?

É provável que a IA impacte a expansão global no futuro com muito mais força do que hoje. Um dos motivos é que a adoção de novas tecnologias e sua incorporação eficaz levam tempo. À medida que as empresas utilizam mais a IA e compreendem melhor o que ela pode fazer por elas, serão capazes de aproveitar suas capacidades de forma mais eficaz.

E à medida que a IA melhora, seu impacto também aumentará. O McKinsey Global Institute estima que, como os efeitos da IA provavelmente mostrarão um crescimento logístico, aumentando ao longo de uma curva em forma de S, o impacto da IA na economia global será três vezes maior em 2030 do que é hoje.

No futuro, é provável que a IA impacte a expansão global das seguintes maneiras:

• Aprimorando as previsões de tendências futuras: Grande parte do sucesso de uma empresa internacional depende de sua capacidade de prever e responder às tendências futuras. A IA pode ajudar nessa área, prevendo com precisão essas tendências por meio de modelagem preditiva e permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas à medida que se expandem para mercados internacionais.
• Aumento da manufatura inteligente: A manufatura inteligente requer interconectividade entre sistemas de sensores, sistemas cibernéticos e máquinas físicas. À medida que a IA se torna mais sofisticada, ela pode aprimorar enormemente a manufatura inteligente, especializando e otimizando processos específicos. A IA também pode permitir a produção contínua, a qualquer hora do dia ou da noite, para aumentar a produtividade. E seus sistemas sensoriais — juntamente com a menor dependência de operadores humanos — também podem aumentar a segurança no chão de fábrica.
• Maior capacidade de analisar evidências e tirar conclusões: No futuro, a IA poderá ser usada para ler e interpretar grandes volumes de dados. Na área jurídica, por exemplo, a IA poderia funcionar de maneira muito semelhante a um assistente jurídico, mas em velocidades muito maiores — lendo grandes quantidades de precedentes judiciais e coletando informações relevantes para uso em casos atuais.
• Aumento da automação de tarefas: Nos processos de recursos humanos (RH), por exemplo, a automação pode ajudar a agilizar o recrutamento, a integração, o treinamento, a folha de pagamento e a oferta de benefícios. E formas mais sofisticadas de IA provavelmente serão capazes de analisar leis tributárias e regulamentações internacionais com muito mais rapidez e eficácia do que os humanos. Assim, a automatização desses processos por meio de IA ajudará as empresas a economizar tempo e mão de obra, além de diminuir sua vulnerabilidade a penalidades.
• Veículos autônomos mais confiáveis: Os veículos autônomos, ou carros autônomos, possuem muitos sensores — especificamente, detectores de radar e de luz — que coletam informações sobre os objetos ao redor do veículo. O sistema de IA utiliza esses dados para tomar decisões instantâneas sobre a proximidade de objetos, a existência de perigos na estrada e o caminho a seguir para evitá-los. Os veículos autônomos podem ajudar as empresas a economizar dinheiro à medida que se expandem — elas não precisarão pagar motoristas. Além disso, não precisarão treinar funcionários para aprender novas regras de trânsito em diferentes países, já que um sistema de IA pode aprendê-las instantaneamente. E os avanços na inteligência artificial podem tornar esses veículos mais seguros e aumentar sua presença nas estradas.
• Maior precisão e eficiência: Podemos achar que nossos processos de IA são relativamente eficientes agora, mas alguns bugs ainda existem nos sistemas de IA. Você já ligou para a linha telefônica automatizada da farmácia para renovar uma receita, e o sistema de inteligência artificial se confundiu e transferiu a ligação para um atendente humano para resolver o problema? Ou você já interagiu com um chatbot que não conseguiu fornecer informações úteis? No futuro, sistemas mais sofisticados levarão a um desempenho aprimorado, quase semelhante ao humano, e a uma redução de erros e limitações.
• Maior foco em inovações empresariais: Quando as empresas precisam se concentrar menos em processos rotineiros do dia a dia, seus recursos mentais e criativos ficam livres para realizar trabalhos de nível superior. No futuro, à medida que a IA se tornar mais sofisticada, ela assumirá cada vez mais funções administrativas dentro de uma empresa. Isso liberará a capacidade intelectual da empresa para que ela possa enfrentar desafios mais intelectuais e dar saltos criativos. Um foco maior em visão e criatividade provavelmente levará ao sucesso internacional.
• Relação custo-benefício: A IA é mais rentável do que os funcionários humanos, pois requer apenas um custo de aquisição. Não precisa de salário, aumentos, benefícios de saúde ou contribuições para a aposentadoria. Além disso, nunca fica doente, falta ao trabalho ou apresenta queda de produtividade. À medida que as empresas adotam a IA cada vez mais, é provável que vejam seus custos operacionais diminuírem e seus lucros aumentarem consideravelmente. A combinação desses dois fatos libera o capital tão necessário para empreendimentos de expansão global.

Saiba mais sobre o médico de clínica geral.

Quando estiver pronto para usar a tecnologia de IA para automatizar seus processos de RH e simplificar a burocracia legal, recorra a um empregador registrado como a GP EOR.

Nossa Plataforma Global de Emprego ™ pode executar tarefas de integração, folha de pagamento e benefícios de forma eficiente e precisa, para que seus melhores talentos e mentes brilhantes possam se concentrar no trabalho essencial de elaborar estratégias e desenvolver novas ideias criativas para ajudar sua empresa a crescer.

Entre em contato conosco hoje mesmo para saber mais.