Hoje, os temas que estão em evidência na mídia especializada, em eventos e artigos, são os ligados à IA (Inteligência Artificial) e ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning). Tecnologias que, em breve, serão tão comuns e inseridas nos sistemas que estarão à nossa volta, que  simplesmente desaparecerão. Bem, claro que previsões sobre futuro da tecnologia são recebidas com tanto ceticismo quanto previsões de economistas sobre a economia ou de meteorologistas sobre o clima. Mas, temos razoável grau de certeza para afirmar isso. Por quê?

Apesar dos altos e baixos da evolução da IA no passado, hoje temos uma combinação de capacidade computacional, dados e algoritmos que permite aos computadores realizar tarefas  impensáveis há uma década. E, com a evolução exponencial da tecnologia e dos algoritmos, muita coisa inovadora e surpreendente (para nós, hoje!) acontecerá nos próximos anos. Muitas tecnologias que causarão grandes mudanças no cenário de negócios e na sociedade já estão em uso hoje, embora ainda de forma limitada. E as que provocarão rupturas significativas, em dez a quinze anos, provavelmente já existem em protótipos de laboratórios. 

Vamos fazer um apanhado geral da realidade atual. Por exemplo, compreensão de linguagem natural. Há dez anos era quase impraticável interagir com computadores em linguagem natural e hoje temos exemplos reais como a Siri, da Apple, o Google Now, a Cortana, da Microsoft e o Echo, da Amazon. Ainda não são 100% precisos, é verdade, mas há dez anos era impensável termos uma interface dessas no nosso bolso, em um smartphone.

Atividades bem definidas já foram resolvidas pela IA, como jogar xadrez e ganhar. O Deep Blue venceu o campeão mundial Garry Kasparov em 1997. Dr.Fill ganhou competições de palavras cruzadas nos EUA. O AlphaGo, do Google, venceu o grão mestre sul-coreano de Go, Lee Se-Dol. E o Watson, da IBM, venceu dois campeões do programa Jeopardy!

Algoritmos inteligentes já estão inseridas nas nossas atividades diárias e nem percebemos. Quando vemos um filme no Netflix ou encomendamos um livro na Amazon, por trás dessa escolha há a influência de algoritmos de recomendação. A sugestão de caminho proposto pelo Waze ou a precificação de uma corrida pelo Uber também são baseados em algoritmos. Aprovação ou negação de créditos são baseados em algoritmos. Preços dinâmicos para passagens aéreas são estipulados por algoritmos. A onipresente busca que fazemos no Google é um sistema de IA. Mais da metade das ações em bolsa transacionadas nos EUA já são comandadas por algoritmos. Competições de busca por melhores algoritmos acontecem frequentemente em sites como Kaggle. Em 2011, a Universidade de Stanford, nos EUA, começou a oferecer cursos grátis e online de IA, que na sua primeira edição teve mais de 160 mil inscritos, dos quais 23 mil completaram.

O reconhecimento de imagem também já está fazendo parte de nosso dia a dia. O DeepFace, do Facebook, reconhece imagens de face friends nas fotos que postamos com quase 98% de acerto. Reconhecimento de imagens tem aplicações em diversas áreas, que vão de permitir pessoas cegas a entenderem uma foto no Facebook, a sistemas de segurança como os adotados nos serviços de imigração nos EUA e alguns países da Europa para avaliar se a pessoa pode ou não entrar no país.

Aprendizado de máquina com reconhecimento de imagem já tem várias soluções em open source, que podem ser usados e otimizados para diversas aplicações. Isso permite uma expansão mais rápida de novas soluções. Alguns exemplos práticos podem ser aplicados em bancos, extraindo imagens de pessoas em agências ou em ATMs, detectando atitudes suspeitas; no setor de seguros, analisando fotos de veículos acidentados, identificando as partes do veículo que foram afetados e o grau de dano; na saúde, analisando imagens de raios-X e identificando anomalias e assim por diante.  Na área militar drones armados podem através do reconhecimento de imagens para tomar decisões e efetuar ataques.  

Portanto, algoritmos e IA já estão no nosso dia a dia, muitas vezes inseridos em simples apps. Mas, aonde chegaremos nos próximos anos? 

Pesquisadores já apontam que uma máquina HLMI (Human-level machine intelligence), que pode ser definida como um computador que poderá efetuar a maioria das profissões humanas ao menos tão bem quanto um ser humano, tem 50% de chance de ser alcançada em torno de 2050. E que de lá para uma máquina superinteligente o passo seria de poucas décadas. A definição desta máquina superinteligente seria algo como “um intelecto que excederá largamente o desempenho cognitivo de humanos em virtualmente todos domínios de conhecimento”. 

Sem dúvida que temos um imenso desafio pela frente. Que impactos esses sistemas superinteligentes terão na nossa sociedade? Nos empregos? Teremos riscos? Um debate interessante é aprofundado pela leitura do documento “Potential risks from advanced artificial intelligence” e seus apêndices. 

Também recomendo a leitura de um estudo da Global Challenges Foundation, em parceria com o Instituto Futuro da Humanidade, da Universidade de Oxford, no Reino Unido, chamado de “Global Catastrophic Risks”. É uma leitura instigante, pois analisa e seleciona os principais perigos para a civilização humana. Entre os riscos atuais, estão as mudanças climáticas extremas, a guerra nuclear, as catástrofes ecológicas, pandemias e crises sócio-econômicos com potencial de disseminação global. Na categoria “riscos exógenos”, estão um improvável impacto de asteroide e uma eventual erupção de um supervulcão. Já entre os “riscos emergentes”, são listadas a biologia sintética, a nanotecnologia e a inteligência artificial.

A IA é apontada como uma das ameaças menos compreendidas, pois existem incertezas consideráveis sobre previsões de quanto tempo levará para o desenvolvimento de superinteligências e quando elas aprenderão a se desenvolver sozinhas. Os riscos mais imediatos se referem à substituição de humanos no trabalho, mas elas podem avançar tanto a ponto de saírem do controle. O estudo diz: “Tais inteligências extremas podem não ser fáceis de controlar, e poderiam agir de forma a aumentar suas próprias inteligências e a maximizar a aquisição de recursos para suas motivações iniciais. E se essas motivações não detalharem a sobrevivência e o valor da humanidade em detalhes exaustivos, a inteligência pode ser levada a construir um mundo sem humanos”.

Portanto, IA é uma realidade e pode ser muito benéfica ou trazer riscos. Pela importância do assunto devemos estudar e compreender mais seus impactos na sociedade global e aqui no Brasil. Aliás, como estamos de compreensão da IA e seus impactos no nosso país?

*Cezar Taurion é CEO da Litteris Consulting, autor de seis livros sobre Open Source, Inovação, Cloud Computing e Big Data

Sou um grande fã de novas tecnologias então, quando digo que a adoção da nuvem está acontecendo, no geral, é algo positivo. No entanto, existem algumas considerações a serem feitas. É notável que a adoção da nuvem está em ascensão. Quase todo CIO se tornou um adepto e, inclusive, uma pesquisa do Gartner prevê um crescimento de 16,5% na indústria de cloud em 2016.

Apesar disso, a Forbes informou recentemente que “a computação em nuvem deveria tornar as coisas mais simples para as empresas e seus usuários. Ao invés disso, as coisas estão ficando rapidamente cada vez mais complicadas”. Ou seja, conforme as empresas se movem para a nuvem, irão precisar das ferramentas corretas para lidar com a crescente complexidade que essa migração traz. Apresento abaixo três pontos importantes.

A nuvem está ficando lotada

Já podemos observar as equipes de TI sobrecarregadas com o gerenciamento e suporte de BUs e silos utilizando diferentes serviços de nuvem, por exemplo, a área de Vendas utilizando Salesforce, enquanto o RH utiliza Trinet. Uma pesquisa deste ano aponta que 85% das empresas usam mais de uma aplicação na nuvem e, muitas delas, ao menos quatro.

Integrar esses serviços é rápido e fácil, tornando-os atraentes para várias equipes de uma empresa. Entretanto, os usuários não enxergam os problemas que isso gera para a TI. Uma simples solicitação de sincronização de base de dados pode se tornar uma tarefa demorada e a equipe fica sobrecarregada pelo grande número de aplicações que poderiam ser simplificadas. E a lista de contratempos tende a aumentar.

Se continuar assim, o crescimento de serviços na nuvem também pode resultar em uma explosão de complicações daqui a algum tempo. Para evitar esse congestionamento, as equipes de TI precisam de sistemas de rede e monitoramento de aplicações para corresponder à velocidade e escala requeridas atualmente.

Nuvens múltiplas versus nuvens híbridas

A nuvem múltipla utiliza muitos serviços de diferentes fornecedores, enquanto a nuvem híbrida é uma nuvem pública integrada à rede privada.

Os prós e os contras são distintos para cada lado. Muitas vezes, a empresa escolhe a nuvem múltipla para não ficar presa a um servidor. O Windows IT Pro explica o raciocínio: colocar compras em vários carrinhos é como apostar em múltiplos vencedores, e te dá a oportunidade de acessar as melhores e mais recentes inovações. Mas tal rota exige que as organizações dupliquem ou integrem as aplicações de diferentes serviços. Esse é mais um caso que mostra a velocidade de adoção da nuvem ultrapassando a capacidade de gerenciá-la.

A nuvem híbrida é vista como uma solução mais vertical. Impulsionados pela agilidade das equipes de TI, os fãs desse método alegam que a modalidade híbrida é mais adequada para cargas de trabalho dinâmicas. Isso é visto como uma forma barata de escalar rapidamente. Apesar de ser favorável para os profissionais da área, é preciso pensar que, se estão implementando mais coisas cada vez mais rápido, é importante fazer algo para evitar a sobrecarga.

Independentemente de escolha, há uma questão ainda mais profunda: conforme as empresas expandem seu ambiente de TI com serviços na nuvem, suas redes se tornam mais complexas. Ou seja, se elas não forem capazes de tratar rapidamente os novos problemas, a adoção da nuvem não será um sucesso.

Chamada para uma “Nuvem de Nuvens”

Finalmente, você também deve ter escutado sobre demandas recentes para uma “nuvem de nuvens”. As pessoas estão procurando uma maneira de integrar seus diversos serviços em nuvem e redes. Ter um local centralizado onde possam visualizar e controlar toda a rede é o sonho dos CIO’s. Esse é outro desafio que as empresas enfrentam com o crescimento da nuvem. Não estamos falando apenas sobre risco de número de adeptos. A preocupação nesse ponto é o aumento da infraestrutura da nuvem dentro de uma organização – e isso sim é bem complexo.

O fato é que a tecnologia da nuvem já percorreu um longo caminho, mas ainda temos de ir mais longe na gestão desse crescimento. Por esse motivo, acredito na eficácia da Gestão de Desempenho Unificada e em ferramentas que facilitem a rápida mudança do ambiente da nuvem para empresas. Porque, na verdade, a velocidade não é necessariamente boa ou má. Trata-se de onde irá levá-lo. E acredito que as empresas devam controlar essa velocidade para os objetivos do negócio.

*Eduardo Lopes é gerente geral da Riverbed Technology no Brasil.