O impacto da inteligência artificial 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.

Índice

1. O que é inteligência artificial?
2. Principais componentes da IA
3. Exemplos famosos de IA na História
4. Tipos de IA
5. O impacto da IA na economia mundial
6. Como a IA está ajudando as empresas a se expandirem globalmente
7. Como a IA afetará a expansão global no futuro?
8. Saiba mais sobre a plataforma de expansão global da Globalization Partners

O crescimento dos negócios internacionais, a inteligência artificial e a expansão global geralmente 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. Também pode aumentar o PIB (PIB) global interno bruto em até 26%.

A McKinsey também relata que, no mesmo ano, pelo menos 70% das empresas provavelmente adotarão 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 AI exatamente e como ela contribui para a expansão global? Abaixo, explicaremos como a IA funciona, como ela afeta o crescimento econômico e como provavelmente contribuirá para a expansão global agora e no futuro.

O que é inteligência artificial?

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

Desde os 1950s, as mentes científicas têm se intrigado sobre o que constitui “pensamento” e “inteligência” quando se trata de máquinas e dos algoritmos que usam para interpretar dados e responder perguntas.

A IA pode ser difícil de definir, mas normalmente, acredita-se  que uma máquina tenha inteligência artificial  se responder a consultas da maneira como os humanos geralmente responderiam e se for capaz de tomar decisões que exigem um nível humano de inteligência.

Principais componentes da IA

Um artigo recente da Brookings Institution argumenta que a IA tem  três qualidades principais:

• Intencionalidade: em termos de IA, intencionalidade significa que o sistema toma decisões, em vez de simplesmente ser programado com respostas predeterminadas. A intencionalidade exige que a IA entenda o significado de uma consulta e analise 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 com base nas conclusões que tiram.
• Inteligência: a inteligência da IA geralmente vem de sua interação com programas de aprendizado de máquina e análise de dados. A combinação dessas tecnologias permite o que pensamos como tomada de decisão inteligente. Por exemplo, um sistema de IA que atribui alunos a diferentes sistemas escolares não pode depender de cálculos rotineiros — ele também deve pesar 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 da estrada se deteriorarem — a IA pode levar os novos dados em consideração e ajustar sua tomada de decisão de acordo.

Além disso, a IA incorpora machine learning e redes neurais profundas.

O aprendizado de máquina usa grandes quantidades de dados e algoritmos de computador sofisticados para fazer previsões. Grandes quantidades de dados são cruciais porque os algoritmos de aprendizado de máquina precisam avaliar o máximo possível de resultados anteriores para produzir previsões corretas. À medida que a IA se desenvolve e se torna mais capaz, é provável que ela se torne capaz de prever com melhor e melhor precisão.

O aprendizado de máquina pode ser supervisionado ou não.

• No aprendizado de máquina supervisionado, os dados vêm com informações úteis, como rótulos ou fatos interpretados — digamos que a água congela a 0 graus Celsius — para ajudar o aprendizado de máquina a progredir 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 várias tarefas de aprendizado em um pacote para criar machine learning de uso geral, ou GPML. O benefício do GPML é que ele pode facilmente fazer sentido de uma variedade de entradas, como vídeo, áudio e informações textuais.

Exemplos famosos de IA na História

Os sistemas de IA foram manchetes nas últimas décadas. O computador Deep Blue da IBM poderia vencer os grandmasters no xadrez há mais de 20 anos e, mais recentemente, seu Watson venceu os  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. Vencer no Jeopardy, por exemplo, é um desafio maior do que vencer no xadrez porque o Jeopardy é um jogo baseado em linguagem. Então, a máquina tem que analisar as infinitas nuances da linguagem, expressões idiomáticas, referências culturais e outros aspectos da comunicação humana em vez de meramente estrategizar sobre movimentos em um mural.

Uma razão pela qual os programas de IA são tão adeptos do xadrez é que eles abordam o problema de forma diferente do que os humanos. Quando jogamos xadrez, normalmente empregamos uma mistura de reconhecimento de padrões e intuição como parte de nossa estratégia. Um computador também realiza o reconhecimento de padrões, mas em segundos, também pode pesquisar um banco de dados massivo de possíveis posições e resultados para descobrir seu melhor movimento.

Quando Watson aprende a jogar Jeopardy, ela faz a mesma coisa: usa  abordagens estatísticas e orientadas a regras  para interpretar as perguntas e restringir as respostas. Em seguida, ele incorpora o feedback dos resultados que obtém, para que gradualmente possa determinar quais algoritmos funcionam melhor e sob quais 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 ganhar partidas de xadrez e jogos de Jeopardy também podem se traduzir em aplicativos profissionais.

Por exemplo, a substituição de médicos por sistemas de IA é improvável porque muitas das nuances do diagnóstico, tratamento da doença e a relação paciente-médico são difíceis de encapsular em um conjunto de dados. Mas a IA pode fornecer um complemento útil para um médico humano.

Um programa de IA poderia percorrer centenas de milhares de possíveis diagnósticos ou protocolos de tratamento e oferecer sugestões em um ambiente médico. A Watson já provou ser útil dessa forma devido aos seus recursos  de reconhecimento de fala e visão de máquina . Ele pode analisar imagens radiológicas, por exemplo, e comunicar seus achados aos médicos.

Tipos de IA

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

• A IA estreita, que existe em muitos aplicativos hoje, é a IA criada para realizar tarefas específicas e definidas. Ele pode ser encontrado em chatbots, programas de reconhecimento de fala, serviços de tradução automática e carros autônomos. Computadores em empresas como Amazon, Google e Netflix também usam IA para analisar padrões de navegação, compra e observação dos consumidores e usam esses padrões para fazer recomendações personalizadas.
• A IA geral, que temos o potencial de desenvolver em uma ferramenta mais poderosa no futuro, abrange 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 podem se comunicar exatamente como humanos e também têm limitações em termos de quão bem eles podem “explicar” suas escolhas ou recomendações quando consultados. Mas eles oferecem muitas vantagens em ambientes profissionais.

O impacto da IA na economia mundial

O impacto econômico global da IA já é substancial. A IA afeta o crescimento econômico de várias maneiras:

• Aumento da produtividade e oportunidades comerciais: um dos impactos da IA no crescimento econômico vem de seus efeitos macroeconômicos. Por exemplo, quando a IA aumenta o crescimento da produtividade, esse crescimento da produtividade também aumenta o crescimento econômico. Também aumenta as oportunidades de comércio internacional.
• Melhor gerenciamento de unidades de produção complexas: a IA ajuda as empresas a lidar melhor com unidades de produção complexas e distantes, fornecendo um sistema de gerenciamento centralizado. Por exemplo, uma empresa pode usar a IA para gerenciar seus armazéns com mais eficiência, prever a demanda do consumidor e melhorar a precisão de seus sistemas de entrega e retorno rápido.
• Expansão de plataformas digitais: a comercialização por meio de plataformas digitais é possível devido à tecnologia de IA. O site de leilões on-line 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 tiveram uma parceria frutífera. A IA ajuda as empresas a se expandirem globalmente de várias maneiras:

• Fácil expansão por meio de plataformas digitais: a automação de IA por meio de plataformas digitais fornece uma maneira conveniente 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 off-line que não usam IA exportam seus produtos.
• Serviços de tradução precisos: a AI também fornece serviços de tradução instantâneos e precisos que melhoram o diálogo, diminuem as falhas de comunicação e tornam a cooperação internacional muito mais simplificada e eficaz. O uso de traduções de IA nos negócios demonstrou ter um efeito positivo sobre as receitas comerciais, um efeito equivalente a diminuir a distância entre os países  em mais de 35%.
• Melhorar as negociações comerciais: a IA não apenas melhora as comunicações, mas também melhora seus resultados. A IA pode ser usada para analisar os caminhos econômicos 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 fazem parte da negociação. O Brasil, por exemplo, desenvolveu uma Iniciativa Inteligente de Tecnologia + Comércio que enfatiza a inclusão da IA como um componente das negociações comerciais.
• Gestão da cadeia de suprimentos: os sistemas de IA também podem responder à cadeia de suprimentos em tempo real. Eles podem 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 demanda reduzida, reduzindo assim o desperdício de mão de obra e o estoque excedente. Para empresas em expansão que precisam de uma maneira de descobrir como fornecer o número ideal de produtos para um novo mercado, a IA provou ser inestimável.
• Automatização de tarefas de rotina: quando as empresas se expandem, elas normalmente querem concentrar suas energias em tarefas de nível superior, como estratégia, e menos em tarefas de nível inferior, como questões burocráticas. A IA pode ajudar automatizando tarefas burocráticas de rotina. Por exemplo, à medida que as empresas incorporam novos trabalhadores em diferentes países, elas podem ter dificuldades para gerenciar tarefas como folha de pagamento e fornecer benefícios. A IA pode ajudar a automatizar essas tarefas e evitar problemas e frustrações para os trabalhadores humanos.
• Maior eficiência e precisão: a IA também pode simplificar diferentes processos dentro de uma empresa, tornando-os mais eficientes e precisos. Se um funcionário humano estiver fazendo tarefas na folha de pagamento ou inscrevendo funcionários em planos de saúde, ele pode cometer um erro ou dois, levando a atrasos, pagamentos incorretos ou falta de cobertura. Com um sistema automatizado que nunca fica cansado ou distraído, a probabilidade de erros se torna muito menor. E 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 afetará a expansão global no futuro?

A IA provavelmente afetará a expansão global no futuro muito mais vigorosamente do que atualmente. Uma razão é que adotar novas tecnologias e incorporá-las efetivamente leva tempo. À medida que as empresas usam mais a IA e entendem melhor o que ela pode fazer por elas, elas poderão fazer uso mais eficaz de seus recursos.

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

No futuro, a IA provavelmente afetará a expansão global das seguintes maneiras:

• Melhorando as previsões de tendências futuras: Muito do sucesso de uma empresa internacional se baseia em sua capacidade de prever e responder às tendências futuras. A IA pode ajudar nessa área, prevendo com precisão essas tendências com modelagem preditiva e permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas à medida que se expandem para os mercados internacionais.
• Maior produção inteligente: a produção inteligente requer interconectividade entre sistemas de sensores, sistemas cibernéticos e máquinas físicas. À medida que a IA se torna mais sofisticada, ela pode melhorar tremendamente a fabricação inteligente, especializando e simplificando processos específicos. A IA também pode permitir que a fabricação constante, a qualquer hora do dia ou da noite, aumente a produtividade. E seus sistemas sensoriais, juntamente com sua dependência reduzida de operadores humanos, também podem aumentar a segurança no chão de fábrica.
• Maior capacidade de analisar evidências e tirar conclusões: no futuro, a IA pode ser usada para ler e interpretar grandes volumes de dados. No campo jurídico, por exemplo, a IA poderia funcionar da mesma forma que um assistente jurídico , mas em velocidades muito mais altas, lendo grandes quantidades de precedentes de casos e coletando informações relevantes para uso nos casos atuais.
• Maior automação de tarefas: nos processos de recursos humanos (RH), por exemplo, a automação pode ajudar a otimizar o recrutamento, integração, treinamento, folha de pagamento e fornecer benefícios. E formas mais sofisticadas de IA provavelmente serão capazes de analisar a lei tributária e as regulamentações internacionais de forma muito mais rápida e eficaz do que os humanos. Portanto, automatizar esses processos por meio da IA ajudará as empresas a economizar tempo e mão de obra e diminuir sua vulnerabilidade a penalidades.
• Veículos autônomos mais confiáveis: veículos autônomos, ou carros autônomos, têm muitos sensores, especificamente detectores de radar e luz, que coletam informações sobre objetos ao redor do veículo. O sistema de IA usa esses dados para tomar decisões instantâneas sobre a proximidade dos objetos, se há riscos na estrada e qual caminho precisa ser feito para evitá-los. Veículos autônomos podem ajudar as empresas a economizar dinheiro à medida que se expandem, não precisarão pagar motoristas. Eles também não precisarão treinar os funcionários para aprender novas regras rodoviárias em diferentes países, pois um sistema de IA pode aprender instantaneamente. E os desenvolvimentos em IA podem tornar esses veículos mais seguros e aumentar sua presença na estrada.
• Maior precisão e eficiência: podemos pensar que nossos processos de IA são relativamente eficientes agora, mas alguns bugs existem em sistemas de IA. Você já ligou para a linha de farmácia automatizada para reabastecer uma prescrição, apenas para que o sistema de IA se confundisse e transferisse você para um humano para resolver o problema? Ou você já interagiu com um chatbot que não poderia fornecer informações úteis? No futuro, sistemas mais sofisticados levarão a um melhor desempenho quase humano e a uma redução de erros e limitações.
• Maior foco em inovações de negócios: quando as empresas precisam se concentrar menos em processos rotineiros e cotidianos, seus recursos mentais e criativos ficam livres para fazer um trabalho de alto nível. No futuro, à medida que a IA se tornar mais sofisticada, ela assumirá cada vez mais funções administrativas dentro de uma empresa. Isso liberará o poder da empresa para assumir mais desafios intelectuais e dar saltos criativos. Um foco maior na visão e na criatividade provavelmente levará ao sucesso internacional.
• Custo-eficácia: a IA é mais econômica do que os funcionários humanos porque requer apenas um custo de compra. Ele não precisa de salário, aumentos, benefícios de saúde ou contribuições para aposentadoria. Também nunca fica doente, perde o trabalho ou sofre perdas de produtividade. À medida que as empresas adotam a IA cada vez mais, elas provavelmente verão seus custos operacionais diminuírem e o lucro aumentar. Esses dois fatos se combinam para liberar o capital tão necessário para empreendimentos de expansão global.

Saiba mais sobre a  plataforma de expansão global da Globalization Partners

Quando estiver pronto para usar a tecnologia de IA para automatizar seus processos de RH e eliminar a burocracia jurídica com facilidade, procure uma organização empregadora profissional (PEO) como a Globalization Partners.

Nossa plataforma de expansão global .  Pode realizar tarefas de recrutamento, folha de pagamento e benefícios de forma eficiente e precisa, para que seus melhores colaboradores e pensadores possam voltar ao trabalho crítico de criar estratégias e desenvolver novas ideias criativas para ajudá-lo a expandir.

Contate-nos hoje mesmo para saber mais. Para obter mais dicas sobre expansão internacional, não deixe de baixar nosso guia sobre os principais 10 erros de expansão internacional a serem evitados

Baixe o e-Book