Por que o Brasil está dando trabalho para a inteligência artificial

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A adoção de inteligência artificial em aplicações especializadas no Brasil exige conhecimento das regras nacionais, do setor e da realidade de cada organização, afirma Alessandro Quattrini, executivo da empresa MeetKai Brasil. Segundo o autor, o domínio do português não basta. Integração, segurança, governança e supervisão devem fazer parte dos projetos de IA.

Texto por Alessandro Quattrini, Head de Gestão e Negócios da MeetKai Brasil.

A Inteligência Artificial evoluiu rapidamente nos últimos anos. Hoje, sistemas de IA já conseguem interpretar grandes volumes de dados, cruzar informações de diferentes fontes, identificar padrões, apoiar análises complexas e executar etapas de processos corporativos. Esse avanço ampliou significativamente as possibilidades de uso da tecnologia nas empresas, mas também tornou mais evidente uma diferença importante: demonstrar o que uma IA é capaz de fazer é muito diferente de colocá-la para funcionar dentro de uma operação real.

É quando saímos dos usos generalistas e avançamos para aplicações especializadas que essa diferença começa a aparecer.

Consideremos uma instituição financeira. Dependendo da finalidade, a IA precisará lidar com normas do setor, terminologias específicas, informações internas e procedimentos próprios daquela instituição. Em uma indústria, o cenário é outro: entram em cena sistemas, documentação técnica, etapas operacionais e conhecimentos específicos.

A tecnologia pode partir de uma base semelhante, mas as condições em que será utilizada mudam completamente.

O desafio de adaptar a IA ao contexto de cada negócio

No Brasil, há ainda particularidades regulatórias, jurídicas, tributárias e operacionais que precisam ser consideradas. Por isso, ter uma ferramenta capaz de se comunicar em português é importante, mas não suficiente. Ela pode dominar o idioma e, ainda assim, não interpretar corretamente uma norma brasileira ou compreender o significado de determinado termo dentro de um setor.

É por isso que a discussão sobre IA nas empresas precisa ir além da pergunta “qual é o melhor modelo?”. Para quem está à frente de um negócio, talvez seja mais relevante perguntar: “o que essa tecnologia precisa conhecer para funcionar na minha operação?”

A resposta passa por diferentes níveis de conhecimento. Primeiro, pelas características do país. Depois, pelas especificidades de cada segmento. Por fim, pela realidade da própria organização, com seus dados, sistemas, regras e objetivos. Quanto mais específica for a finalidade, maior será a importância de reunir essas diferentes camadas.

Isso muda também a maneira de estruturar um projeto de IA. Não basta escolher uma tecnologia com bom desempenho. É necessário definir quais informações ela poderá acessar, como será integrada aos sistemas existentes, quais parâmetros deverá respeitar e até onde poderá atuar. Segurança, governança e supervisão deixam de ser aspectos complementares e passam a fazer parte dessa construção.

Na prática, duas empresas podem buscar a IA para uma finalidade semelhante e chegar a soluções bastante diferentes. Uma análise de documentos, por exemplo, pode exigir fontes, terminologias, critérios e níveis de supervisão distintos dependendo do setor e da função que aquela informação terá dentro da operação.

Essa é uma mudança importante na forma como as empresas avaliam o potencial da Inteligência Artificial. O valor não está apenas na quantidade de tarefas que um sistema consegue executar, mas na capacidade de utilizar o conhecimento necessário para resolver um problema específico.

A Inteligência Artificial no mercado brasileiro

Para o mercado brasileiro, essa discussão ganha ainda mais relevância. À medida que a IA assume funções mais especializadas, nossas particularidades deixam de ser apenas uma questão de adaptação da tecnologia e passam a fazer parte do próprio desenvolvimento das soluções.

Em um país com a complexidade do Brasil, compreender o ambiente em que a Inteligência Artificial será utilizada não é apenas um diferencial tecnológico. É uma condição para transformar capacidade técnica em valor para o negócio.

'Perguntas frequentes'

Por que falar português não basta para uma IA funcionar no Brasil? ＋

O domínio do idioma não garante que a IA interprete corretamente normas brasileiras ou termos específicos de um setor, afirma Alessandro Quattrini. A tecnologia também precisa compreender particularidades regulatórias, jurídicas, tributárias e operacionais do país.

Quais conhecimentos uma IA especializada precisa reunir? ＋

Uma IA especializada precisa conhecer as características do país, as especificidades do segmento e a realidade da organização, segundo Alessandro Quattrini. Essa última camada inclui dados, sistemas, regras e objetivos próprios da empresa.

O que uma empresa deve definir em um projeto de inteligência artificial? ＋

A empresa deve definir quais informações a IA poderá acessar, como ocorrerá a integração com os sistemas existentes, quais parâmetros serão respeitados e até onde a tecnologia poderá atuar. Alessandro Quattrini também aponta segurança, governança e supervisão como partes dessa estrutura.

Por que empresas com o mesmo objetivo podem adotar soluções de IA diferentes? ＋

Empresas podem precisar de fontes, terminologias, critérios e níveis de supervisão distintos, mesmo quando buscam uma finalidade semelhante. Alessandro Quattrini cita a análise de documentos como exemplo de aplicação que muda conforme o setor e o uso da informação.

Onde está o valor da IA para as empresas? ＋

O valor da IA não está apenas na quantidade de tarefas executadas, mas na capacidade de usar o conhecimento necessário para resolver um problema específico, afirma Alessandro Quattrini. Quanto mais especializada for a finalidade, maior será a importância das diferentes camadas de conhecimento.

Como a complexidade brasileira influencia o desenvolvimento da IA? ＋

À medida que a IA assume funções especializadas, as particularidades brasileiras passam a integrar o desenvolvimento das soluções, segundo Alessandro Quattrini. Para o autor, compreender o ambiente de uso é condição para converter capacidade técnica em valor para o negócio.