No Hospital das Clínicas de São Paulo, maior complexo hospitalar da América Latina, a inteligência artificial (IA) está ajudando a combater o câncer de fígado, um tumor silencioso cujos sintomas só costumam se manifestar quando a doença já está em estágio avançado. Um algoritmo desenvolvido pela MaChiron, uma startup apoiada pelo HC, “lê” as tomografias assim que elas são feitas. Quando detecta alterações, classifica o paciente como prioritário, o que aumenta consideravelmente suas chances de tratamento e cura. Enquanto um médico leva, em média, de 40 a 50 minutos para interpretar o exame, a IA só precisa de 30 segundos.
“Há um grande potencial para a inteligência artificial na medicina. Dificilmente se fará atendimento de saúde de qualidade no futuro sem IA”, diz o professor Giovanni Cerri, presidente dos institutos de Inovação (InovaHC) e de Radiologia (InRad) do Hospital das Clínicas, ligado à Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (USP). “[A IA] é um instrumento de auxílio que melhora a produtividade, aumenta a segurança e reduz a possibilidade de erro.”
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As palavras de Cerri poderiam ser aplicadas literalmente à maioria das áreas de atividade econômica. Da análise de risco pelos serviços financeiros aos sensores de previsão de colheita no campo, as aplicações de IA parecem praticamente ilimitadas. Educação, logística, manufatura, marketing, entretenimento — em algum grau, a tecnologia está presente em todos esses setores e sua adoção só tende a aumentar com o salto recente da IA generativa, capaz de produzir textos, fotos, vídeos e até outros sistemas de computador.
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Se alguém tem dúvidas, siga o dinheiro: em relatório recente, a consultoria McKinsey calcula que só a IA generativa poderá movimentar de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões por ano na economia mundial, com base em 63 casos analisados. Na área bancária, o potencial varia entre US$ 200 bilhões e US$ 340 bilhões, enquanto nos setores de varejo e de bens de consumo a estimativa vai de US$ 400 bilhões a US$ 660 bilhões por ano. A Bloomberg Intelligence prevê que a receita com IA generativa sairá de US$ 40 bilhões no ano passado para US$ 1,3 trilhão até 2032. E a PwC projeta uma contribuição de US$ 15,3 trilhões da IA em geral até 2030.
No Brasil, os gastos com IA vão superar US$ 1 bilhão neste ano, pela primeira vez, projeta a consultoria IDC. O resultado representa um crescimento de 33% em relação ao ano passado. Já os investimentos em automação inteligente — uma parte desse investimento — podem passar de US$ 214 milhões, com aumento de 17%.
Mas se a inteligência artificial promete proporcionar um novo mundo de produtividade — com inúmeras oportunidades de negócios e benefícios para a população — os desafios de sua adoção em massa parecem tão grandes quanto as vantagens oferecidas.
O impacto dos algoritmos será inevitável em áreas essenciais como emprego, meio ambiente, direitos autorais e segurança digital, alertam economistas e futurólogos. O desafio será tirar proveito das novas habilidades ao mesmo tempo em que se minimizam seus riscos.
A inteligência artificial não é novidade. Sua história remonta a pelo menos 70 anos de pesquisas. Desde então, enfrentou fases de desinteresse nos meios acadêmicos e nos governos, que refrearam os investimentos em pesquisa. Foram vários, nesse intervalo, os chamados “invernos da IA”.
Há uma década e meia, no entanto, fatores pouco percebidos fora dos meios de pesquisa começaram a se combinar para dar origem à fase atual e mais explosiva da inteligência artificial.
“Se antes tivemos ‘invernos da IA’, hoje podemos dizer que estamos em pleno verão tropical”, afirma Fabio Cozman, diretor do Centro de Inteligência Artificial da USP (C4AI) e professor da Escola Politécnica.
O interesse despertado pela IA se deve, basicamente, a três fatores, diz Cozman: o maior poder de computação proporcionado por computadores cada vez mais rápidos, o aumento no número de dados disponíveis e os avanços na área de aprendizagem profunda, ou “deep learning”, cujos algoritmos funcionam de maneira semelhante ao cérebro humano.
A IA também deve sua popularidade atual aos recentes movimentos no campo da inteligência artificial generativa. É a novíssima era dos chatbots de IA, como o ChatGPT, lançado em novembro do ano passado pela startup americana OpenAI, e o Bard, apresentado neste ano pelo Google. Antes restrita a profissionais e pesquisadores, com os chatbots a inteligência artificial passou para as mãos das pessoas comuns.
“O poder computacional e as possibilidades de implementar diferentes tipos de IA se tornaram mais tangíveis. Os investimentos também não representam o mesmo desafio de anos atrás”, diz Rodrigo Silva, professor da Faculdade de Computação e Informática da Universidade Presbiteriana Mackenzie. “A comunidade científica acredita que este é o melhor momento da IA, mas isso não quer dizer que iremos mudar o mundo da noite para o dia.”
A pesquisa em IA tem migrado da universidade para as empresas, que já concentram o maior número de PhDs e são responsáveis pela maioria dos grandes modelos de linguagem, os corações dos chatbots. O investimento global privado em IA, de US$ 91,9 bilhões no ano passado, diminuiu 26% em relação a 2021. Mesmo assim, representou um valor 18 vezes maior que o volume investido em 2013.
No Brasil, a consultoria IDC prevê que os gastos com IA ultrapassem US$ 1 bilhão neste ano, com aumento de 33% em relação a 2022. Pouco mais de 20% das companhias brasileiras de grande porte afirmam que a IA ganhará mais espaço em seus orçamentos.
No horizonte da IA, emprego é uma das maiores questões. Segundo o Fórum Econômico Mundial, até 2027 serão criados 69 milhões de vagas e eliminados 83 milhões. É uma redução de 2% ou 14 milhões de empregos — boa parte disso devido ao impacto da inteligência artificial.
“A IA é diferente da automação tradicional”, diz Cozman, do C4AI. “Desta vez, quem vai perder o emprego não será, necessariamente, o profissional com menor grau de formação. São pessoas do nível intermediário”. Por um lado, isso facilita recolocar o profissional, que só precisaria passar por programas de treinamento. Mas criar políticas de formação de mão de obra é considerado um passo essencial para garantir o acesso da base de trabalhadores aos novos empregos.
Legisladores de diversos países estudam a adoção de leis para regular a IA. No ano passado, 127 países aprovaram 37 leis que incluíam as palavras “inteligência artificial”, segundo relatório da Universidade Stanford; em 2016, para comparar, foi apenas uma.
Os especialistas se dividem, porém, sobre qual deve ser o grau de regulação e se ela deve existir. Países como o Japão têm adotado parâmetros mínimos enquanto na Europa o enquadramento legal é visto com rigor.
No Brasil, a regulamentação tramita no Senado com base no Projeto de Lei n° 2.338/23, do senador Rodrigo Pacheco (PSD/MG).
Um dos pontos mais discutidos é a quem cabe fiscalizar as atividades — se uma agência específica, uma organização já existente ou um conjunto de organismos. Para Glauco Arbix, coordenador do Observatório da Inovação e Competitividade do Instituto de Estudos Avançados da USP, a complexidade da tecnologia exige uma supervisão colegiada. “A IA é uma grande devoradora de dados. Mas não estamos desafiados a regulamentar dados, e, sim, uma tecnologia que tem especificidades muito grandes e foge ao controle de qualquer agência que exista hoje no Brasil”.
