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    3 tendências tecnológicas que COVID-19 irá acelerar em 2021


    Gastar 2020 sob a sombra de uma pandemia afetou o que precisamos e esperamos da tecnologia. Para muitos, o COVID-19 acelerou a taxa de transformação digital: como os funcionários trabalhavam em casa, as empresas precisavam de sistemas de IA que facilitassem o trabalho remoto e o poder de computação para apoiá-los.

    A questão é: como as empresas devem concentrar seus recursos em 2021 para se preparar para essa realidade mudada e as novas tecnologias no horizonte? Aqui estão três tendências que prevejo receberão atenção massiva em 2021 e além.

    1. IA deve se tornar prática

    O progresso em IA já atingiu um ponto em que pode agregar valor significativo a praticamente qualquer negócio. COVID-19 desencadeou um enorme senso de urgência em torno das transformações digitais com a necessidade de soluções remotas. De acordo com um relatório do Boston Consulting Group, mais de 80% das empresas planejam acelerar sua transformação digital, mas apenas 30% das transformações digitais atingiram ou excederam seu valor alvo.

    Muitos projetos de IA são de pequena escala – menos de um quarto das empresas no Estado de IA de 2020 da McKinsey relataram um impacto financeiro significativo. Isso é especialmente verdadeiro em setores que possuem um elemento físico-digital. Por exemplo: Há uma grande necessidade de instalações fabris autônomas operadas remotamente, refinarias, ou mesmo, na época do COVID-19, edifícios de escritórios. Enquanto a tecnologia subjacente está lá, alcançar a escalabilidade continua sendo uma preocupação e os líderes digitais terão que superar essa barreira em 2021. As barreiras de escalabilidade incluem a falta de abordagem disciplinada, mentalidade corporativa, parceiros confiáveis, liquidez de dados e gerenciamento de mudanças.

    Parte da solução aqui é criar soluções que serão operadas por alguém que não é necessariamente um cientista de dados, para que mais pessoas que são especialistas em domínio possam gerenciar os programas de que precisam. Se Tesla inventou um carro autônomo que apenas cientistas de dados podem dirigir, de que adianta?

    A tecnologia precisa capacitar o usuário final para que ele possa interagir e manipular modelos sem ter que se arrastar pelos pontos mais delicados de conjuntos de dados ou código – em outras palavras, a IA fará o trabalho pesado no back-end, mas uma explicação amigável e a IU capacita o usuário final. Por exemplo, um executivo de gerenciamento de instalações pode gerenciar seu portfólio global de edifícios de um tablet sentado em um Starbucks. Eles podem ter total visibilidade das operações, experiência do ocupante e gastos, com a capacidade de intervir no que de outra forma seria uma operação autônoma.

    2. As soluções se tornam mais autônomas com aprendizado profundo

    O pioneiro do aprendizado profundo, Dr. Geoffrey Hinton, disse recentemente ao MIT Technology Review que o aprendizado profundo será capaz de fazer “tudo” – ou seja, replicar toda a inteligência humana. Redes neurais profundas demonstraram capacidades extraordinárias para aproximar o subconjunto mais relevante de funções matemáticas e prometem superar desafios de raciocínio.

    No entanto, acredito que há um passo para a autonomia total que devemos primeiro conquistar: o que a Dra. Manuela Veloso, da Carnegie Mellon, chama de autonomia simbiótica. Com autonomia simbiótica, mecanismos de feedback e correção são incorporados à IA de modo que humanos e máquinas transmitam informações uns aos outros com fluidez.

    Por exemplo, em vez de um feedback direto (como polegares para cima e para baixo alimentando sua fila Netflix), a autonomia simbiótica pode parecer uma discussão com o assistente virtual do seu telefone para determinar a melhor rota para um destino. As interações com essas formas de IA seriam mais naturais e coloquiais, com o programa capaz de explicar por que recomendou ou executou certas ações.

    Com o aprendizado profundo, as redes neurais aproximam funções matemáticas complexas com funções mais simples, e a capacidade de considerar um número crescente de fatores e tomar decisões mais inteligentes com menos recursos de computação lhes dá a capacidade de se tornarem autônomas. Prevejo um grande investimento em pesquisa dessas habilidades de redes neurais profundas em todo o quadro, de startups a empresas de tecnologia de ponta e universidades.

    Esta etapa em direção a soluções totalmente autônomas será uma etapa crítica para a implementação de IA em escala. Imagine um sistema de gerenciamento de desempenho empresarial que pode fornecer um único painel de visibilidade e controle em uma empresa global que opera várias instalações, funcionários e cadeias de suprimentos de forma autônoma. Ele funciona e aprende por conta própria, mas você pode intervir e ensinar quando comete um erro.

    (A questão da ética em sistemas autônomos entrará em jogo aqui, mas isso é assunto para outro artigo.)

    3. A promessa de cura de futuras pandemias irá acelerar a pesquisa em computação quântica

    Os computadores quânticos têm o poder computacional para lidar com algoritmos complexos devido à sua capacidade de processar soluções em paralelo, em vez de sequencialmente. Vamos pensar em como isso pode afetar o desenvolvimento e a distribuição de vacinas.

    Primeiro, durante a descoberta do medicamento, os pesquisadores devem simular uma nova molécula. Isso é tremendamente desafiador para fazer com os computadores de alto desempenho de hoje, mas é um problema que se presta a algo em que os computadores quânticos acabarão se sobressaindo. O computador quântico poderia eventualmente ser mapeado para o “sistema quântico” que é a molécula e simular energias de ligação e intensidades de transição química antes mesmo que alguém tivesse que fazer uma droga.

    No entanto, a IA e a computação quântica têm ainda mais a oferecer além da criação da vacina. A logística de fabricação e entrega da vacina são enormes desafios computacionais – o que, obviamente, os torna maduros para uma solução que combina computação quântica e IA.

    O aprendizado de máquina quântico é um campo extremamente novo com tantas promessas, mas são necessários avanços para chamar a atenção dos investidores. Os visionários da tecnologia já podem começar a ver como isso impactará nosso futuro, especialmente no que diz respeito à compreensão das nanopartículas, criando novos materiais por meio de mapas moleculares e atômicos e vislumbrando a constituição mais profunda do corpo humano.

    A área de crescimento com a qual estou mais animado é a intersecção da pesquisa nesses sistemas, que acredito começarão a combinar e produzir resultados mais do que a soma de suas partes. Embora tenha havido algumas conexões de IA e computação quântica, ou 5G e IA, todas essas tecnologias trabalhando juntas podem produzir resultados exponenciais.

    Estou particularmente animado para ver como IA, quantum e outras tecnologias irão influenciar a biotecnologia, já que esse pode ser o segredo das capacidades sobre-humanas – e o que poderia ser mais emocionante do que isso?

    Usman Shuja é gerente geral da Honeywell.

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