Apagão Cibernético

O dia 19 de julho de 2024 ficou marcado pelo apagão cibernético em que a atualização de um software gerou um efeito cascata impactando setores da economia mundial.

 

O apagão resultou em perdas de bilhões de dólares. Muito foi falado posteriormente sobre medidas de segurança como redundância de equipamentos para evitar a ocorrência de um novo apagão (leitura recomendada: “Apagão global: depender de um sistema exige estratégia, dizem especialistas”, https://www.uol.com.br/tilt/noticias/redacao/2024/07/20/apagao-global-depender-de-sistemas-exige-estrategia-dizem-especialistas.htm, acessado em 29/07/2024).

 

Muitas das sugestões divulgadas nos meios de comunicação são improdutivas e economicamente inviáveis, pois não abordam a cerne do problema.

 

O formato atual do ambiente de tecnologia não é de descentralização de fornecedores, ele é de profunda centralização.   Empresas como CrowdStrike, Microsoft, Intel, NVIDIA etc. são dominantes no mercado de tecnologia.

 

Isto significa que ambiente de tecnologia de informações e comunicações tem riscos intrínsecos ao sistema e que correções externas em pouco ou nada mitigarão estes riscos.

 

Erros similares de atualização com potencial de grande repercussão já ocorreram no ambiente do sistema operacional Windows no passado. Alguns casos:

 

1.    Atualização do Windows 10 é suspensa devido a tela azul da morte (https://tecnoblog.net/noticias/atualizacao-do-windows-10-e-suspensa-devido-a-tela-azul-da-morte/)

 

2.    Atualizações do Windows 10 e 11 causam lentidão e mais problemas em PCs (https://www.tudocelular.com/software/noticias/n220068/atualizacoes-do-windows-10-e-11-lentidao-pcs.html)

 

3.    Microsoft investiga Tela Azul da Morte após atualização do Windows 11 (https://canaltech.com.br/windows/microsoft-investiga-tela-azul-da-morte-apos-atualizacao-do-windows-11-260874/)

 

Em outras palavras, o risco de uma atualização de um software tornar indisponível uma nuvem ou serviço é real e os usuários dos serviços de TI só conseguiram minimizar este risco se eles usaram ao mesmo tempo duas ou mais infraestruturas diferentes.

 

Por exemplo, não ter parque de computadores padronizados em Intel, ou no sistema operacional Windows, ou nas nuvens da Microsoft, Amazon etc.

 

Estamos falando de uma mudança bastante onerosa e economicamente inviável em diversos casos. Empresas pequenas com um ou dois computadores até podem encontrar caminhos na redundância de diversos atores.

 

No entanto, as empresas grandes com milhares de computadores e uso intenso das nuvens, precisam dos ganhos de escala do fornecedor para viabilizar os seus recursos de tecnologia.

 

Para as empresas grandes, o risco de falhas nas atualizações é real e de difícil mitigação. Como estas empresas geram efeito cascata nas falhas, até mesmo as empresas pequenas serão impactadas de alguma forma.

 

A solução para tal sistema de risco é impedir que monopólios de tecnologia sejam criados. É fato que eles existem porque os consumidores preferem determinadas soluções.

 

Em outras palavras, o risco de segurança que existe para os usuários do Windows, Android, IOS, Intel, nuvens etc. tem de um lado a vantagem do ganho de escala e respectiva viabilidade econômica e do outro lado da moeda o risco intrínseco de depender do desempenho de um fornecedor.

Golpe digital

Recentemente recebi uma ligação de voz (fato raro nos dias de hoje) do telefone fixo número 19 (DDD) ABCD-EFGH e a ligação era de um sistema automatizado que falava que foi feita uma transferência de R$ 8 mil para uma outra conta corrente e foi detectado um comportamento atípico, por isto a minha conta foi bloqueada e eu deveria esperar na linha para confirmar a transação.

 

O banco em que eu tenho conta faz chamadas do telefone fixo 11 (DDD) ABCD-EFGH, ou seja, mesmo número com DDD diferente. O meu identificador de chamado desprezou a diferença de DDD e apresentou na tela do celular uma chamada do banco que tenho conta.

 

Se não fosse o detalhe do sistema ter falado que bloqueou a conta eu teria caído no golpe. Felizmente, os malfeitores nacionais são desprovidos de lógica e cometem erros básicos.

 

Inexiste sentido eu confirmar uma transação com a minha conta bloqueada. É preciso em primeiro lugar desbloquear a conta para depois entrar no mérito se a transação era autêntica ou não. E o caminho para desbloquear a conta passa pela necessidade de o correntista ligar para um outro número de telefone que não é o ABCD-EFGH.

 

Eu sei disto porque já ocorreu um bloqueio e precisei efetuar o desbloqueio.

 

Eu não cai no golpe, por um erro de lógica dos malfeitores, mas existem pesquisas que revelam que muitos caem neste golpe e juram que estavam falando com o seu banco.

 

Não encontrei uma forma de configurar o identificador de chamadas do celular para incluir na comparação o DDD. Sequer encontrei conteúdo falando se isto é possível de ser feito.

 

Confesso que fiquei surpreso com o ocorrido, pois não havia até então imaginado uma forma tão eficiente de enganar as pessoas e roubar informações sobre a conta e senha. Até então imaginava que os casos dos clientes dos bancos falando que recebeu uma ligação do banco estavam relacionados com números semelhantes.

 

Na realidade o número é exatamente o mesmo e a única diferença é o DDD. Os malfeitores perceberam a falha do identificador de chamadas do celular que não inclui o DDD na comparação e estão atacando em massa a população brasileira.

 

Já passou da hora dos bancos usarem uma série especial de numeração dos telefones de contato com os clientes em que não exista DDD ou DDI.

 

As pesquisas revelam que bilhões de reais são roubados dos brasileiros todos os anos através de golpes digitais (Fraude digital e roubo de celular dão prejuízo de R$ 71 bi em 1 ano, aponta Datafolha, https://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/2024/08/fraude-digital-e-roubo-de-celular-dao-prejuizo-de-r-71-bi-em-1-ano-aponta-datafolha.shtml?utm_source=sharenativo&utm_medium=social&utm_campaign=sharenativo, acessado em 13/08/2024).

TI (Tecnologia de Informações) é o negócio

Na última década do século XX, TI suportava o negócio das empresas, era um centro de custo e era considerado como um “mal necessário” por diversos executivos no Brasil.

 

Era comum, existir na época políticas rígidas de corte de custos de TI e de congelamento do orçamento de despesas e forte redução do orçamento de investimentos. Nas crises empresariais, o primeiro lugar para fazer cortes era na TI.

 

No começo do século XXI, ocorreu a primeira grande consolidação da internet e TI avançou um passo na sua importância estratégica para o negócio e passou a fazer parte do negócio.

 

Neste novo contexto, TI passou a ser vista como um centro de lucro e os investimentos em TI estavam diretamente relacionados com o plano estratégico do negócio.

 

Na segunda década do século XXI, a pandemia do novo coronavírus acelerou fortemente a segunda grande consolidação da internet e TI passou a ser vista como o negócio das empresas.

 

O comercio eletrônico, as bets, a indústria automobilística etc. estão enxergando TI como o negócio da empresa. No caso da indústria automobilística temos a venda de assinatura mensal de aquecimento dos bancos, de suspensão adaptativa M, de controle de cruzeiro adaptativo com função stop and go, de autopilot mais sofisticado, de serviços de emergência, recuperação veicular, comandos remotos, bom samaritano etc.

 

Em todos os casos citados acima toda a infraestrutura está instalada no veículo e o usuário pode contratar (ativar) o serviço mediante o pagamento de uma assinatura mensal ou um pacote fixo.

 

Estas indústrias são atualmente fabricantes de softwares que vendem recursos de TI para os seus clientes.

 

Como TI é o negócio da empresa é natural que os profissionais de negócio assumam a sua condução, por isto me causa espécie a reação de alguns profissionais de TI protestando contra a situação da organização empresarial assumir as atividades relacionadas com a inteligência artificial.

Alguns profissionais de TI insistem em usar atualmente as metodologias, os frameworks e os corpos de conhecimento criados para a era da previsibilidade do começo do século XXI.

Na era da incerteza que estamos vivemos após a pandemia do novo coronavírus é preciso usar uma outra caixa de ferramentas.

 

Eles estão tentando encaixar um cilindro em quadrado. É evidente que a organização de tecnologia não capaz de endereçar o time to market exigido pelo mercado.

 

A era da incerteza é marcada pela agilidade, rapidez de resposta, produto mínimo viável etc. e nada disto é possível usando as ferramentas da era da previsibilidade.

 

É mais importante a capacidade de aprender uma nova tecnologia do que o conjunto de conhecimento anterior. As áreas de negócio são focadas no time to market, por isto elas estão desde 2020 conduzindo as funções do ambiente de TI.

 

Os profissionais de TI que quiserem permanecer no mercado devem aprender com urgência algo que eles já deveriam saber há décadas. É preciso falar a língua do negócio.

 

Melhor pergunta melhor resposta

O tema inteligência artificial (IA) está sendo debatido neste exato momento em diversos eventos, congressos, podcasts, artigos, livros, jornais, treinamentos etc.

 

É a primeira vez que vejo uma tecnologia sendo discutida ao mesmo tempo no meio político, empresarial, acadêmico etc.

 

É fato que a inteligência artificial já está presente no dia a dia das pessoas e deixou de ser um assunto restrito para ser um tema de amplo espectro na sociedade brasileira.

 

Mas afinal, o que a tecnologia de inteligência artificial tem de tão diferente das outras tecnologias existentes que também estão presentes no dia a dia das pessoas?

 

O valor agregado e vantagem competitiva são a grande diferença da inteligência artificial em relação as tecnologias anteriores.

 

No começo da introdução do microcomputador nas empresas, os sistemas eram desenvolvidos internamente e geravam vantagens competitivas para as empresas. Sistemas melhores aumentavam a produtividade, reduziam custos e geravam maiores lucros.

 

No começo do século XXI, os sistemas internos foram substituídos por sistemas padronizados como o ERP, BI etc. e com o advento do “as a service” todas as empresas passaram a ter acesso aos mesmos sistemas.

 

Por maior que fosse o esforço de customização dos sistemas, eles não eram mais capazes de gerar vantagens competitivas para as empresas, pois todos os concorrentes tinham acesso aos mesmos sistemas.

 

Neste momento, a vantagem competitiva que estava em ter um sistema digital passou para a qualidade da mão de obra que usava o sistema digital.

 

Ou seja, a vantagem competitiva estava relacionada com a capacidade e habilidade do funcionário em usar o sistema digital, com a qualidade da central de serviços em esclarecer as dúvidas e restaurar o funcionamento do sistema em caso de falhas, com a previsibilidade da disponibilidade da infraestrutura do sistema digital (foi o auge do Cobit, Itil etc.) e com a capacidade da alta administração de perceber o valor da TI no negócio.

 

A padronização dos sistemas digitais gerou vários benefícios para as corporações. A contrapartida dos benefícios foi a criação de limitações de uso pelos funcionários. 

 

Os usuários só tinham a alternativa de seguir o fluxo de trabalho definido e programado no sistema e por isto as vantagens competitivas geradas eram perenes, pois como todos trabalhavam com um fluxo de trabalho muito semelhante e era muito fácil copiar o que os outros competidores estavam fazendo.  

 

Com a pandemia do novo coronavírus, muita coisa mudou (trabalho remoto, comércio eletrônico cresceram exponencialmente) e as empresas entraram no ciclo da transformação digital.

 

A inteligência artificial cresceu em popularidade e penetração durante o auge do ciclo da transformação digital. E ela tem como grande diferença das outras tecnologias a forma como é gerada a vantagem competitiva.

 

Apesar das mesmas soluções de IA estarem disponíveis para todos, a qualidade da resposta depende da qualidade da pergunta. Isto significa que melhores perguntas geram melhores respostas que por sua vez geram vantagens competitivas difíceis de serem copiadas pelos competidores.

 

Usuários bem versados em conhecimentos de português, matemática, história, lógica, “linguagem do negócio” etc. são capazes de formular melhores perguntas para a IA e de fazer a análise analítica das respostas.

 

A geração das vantagens competitivas pela IA é o resultado da qualificação do usuário que está interagindo com ela. É por isto que este assunto entrou na pauta da sociedade brasileira com elevada intensidade.

 

O recente debate “Reescrevendo os modelos de negócios com a IA” (https://www.youtube.com/watch?v=6al82AxpxlE, acessado em 10/07/2024) revela a partir do momento “25 minutos”, a visão do Sérgio Palma da Justa Medeiros sobre a criação de vantagem competitiva usando a IA.

 

A minha única ressalva sobre a visão dele é que não estamos falando de algo que vai acontecer, mas de algo que já aconteceu.

 

Ele advoga a tese de exclusão dos profissionais da organização de tecnologia como ponto focal da IA, porque historicamente estes profissionais não desenvolveram a habilidade de “linguagem do negócio”.

 

Na mesma apresentação (a partir do momento 10:30) é interessante verificar o que foi dito sobre o desempenho superior do cabelo branco como usuário da IA generativa.

 

O “cabelo branco” com elevado conhecimento em português, matemática, história, lógica, “linguagem do negócio” (ver o que foi dito no momento 36:30 do “Reescrevendo os modelos de negócios com a IA”) etc. gera melhores perguntas, captura respostas melhores e é capaz de fazer a análise analítica do resultado para verificar se as respostas são verdadeiras.

 

O artigo “Salários menores, menos vagas e pior para novatos: esse é o novo mercado de tecnologia no Brasil” (https://www.estadao.com.br/link/cultura-digital/salarios-tecnologia-desenvolvedor-programador-brasil-2024/?utm_source=estadao:app&utm_medium=noticia:compartilhamento) revela uma forte mudança no mercado de trabalho dos profissionais de TI.

 

As empresas estão buscando profissionais experientes bem qualificados em diversas áreas do conhecimento humano que falam a “língua do negócio” para resolver os problemas mais complexos da era da imprevisibilidade.

XLA e sucesso do cliente

Eu venho recebendo diversos convites para participar de eventos relacionados com Tecnologia de Informações e Comunicações (TIC), negócios e inteligência artificial nestes últimos três meses.

 

É empolgante ver este mercado nacional crescendo novamente em grande velocidade.

 

Diversas apresentações relacionaram o Experience Level Agreement (XLA) com o sucesso do cliente, por causa da pesquisa de opinião.

 

As pesquisas de opinião têm algum valor para a gestão do negócio de TIC, mas elas não estão diretamente relacionadas com o sucesso do cliente.

 

Um exemplo simples ilustra bem as separações que existem entre o silo da pesquisa de opinião, com o silo do sucesso do cliente com o silo do gerenciamento do nível de serviço.

 

Foi agendada a entrega de uma geladeira para o apartamento do vigésimo andar no dia 02/07/2024 as 10:00. Os entregadores e carregadores chegaram com a geladeira no exato dia e horário. Só que o elevador de carga parou de funcionar e a geladeira não entrou no elevador social.

 

Todos os parâmetros da entrega da geladeira foram cumpridos rigorosamente, mas a mesma não entregue para o morador, ou seja, o sucesso do cliente que era beber uma cerveja gelada no final do dia não ocorreu.

 

A falta de comunicação entre o sistema predial e a transportadora da geladeira impediu a circulação da informação sobre a situação em tempo real do elevador de carga entre os membros do ecossistema.

 

O morador respondeu a pesquisa de opinião sobre a entrega e avaliou positivamente a mesma, pois tinha ciência do motivo da falha da entrega no seu apartamento.

 

É um caso em que todos os indicadores do Service Level Agreement (SLA) e do XLA foram corretamente endereçados, mas o sucesso do cliente (beber uma cerveja gelada) não foi alcançado.

 

No Brasil, existem milhares de situações em que a entrega do XLA e do SLA não gera o sucesso do cliente. A falta de integração dos sistemas dos membros do ecossistema produtivo é uma barreira que precisa ser urgentemente superada pelos agentes do mercado.

 

No Brasil, existe uma interpretação errônea sobre a comparação entre o trabalhador dos Estados Unidos e do Brasil. Recentemente foi divulgado que a produtividade do americano é quatro vezes maior que o brasileiro.

 

Muitos interpretam este resultado como a riqueza gerada em uma hora por um americano é quatro vezes maior que a riqueza gerada por um trabalhador brasileiro.

 

O entendimento correto é que a riqueza gerada pelo sistema produtivo americano é quatro vezes maior que a riqueza gerada pelo sistema produtivo brasileiro.

 

Nos Estados Unidos, os sistemas dos membros do ecossistema produtivos estão integrados, gerando assim uma única fonte de informação para o complexo empresarial.

 

No Brasil, esta integração é pífia e cheia de defeitos, por isto existem tantos casos em que a entrega do XLA e SLA não gerou o sucesso do cliente;   

Sucesso do cliente

É bastante comum encontrar aqui no Brasil empresas falando sobre como ela contribuiu para o sucesso do seu cliente. Em alguns casos a contribuição realmente existiu, mas ela foi mais fruto do acaso do que do planejamento.

 

Hoje em dia, praticamente todas as empresas estão presentes de uma forma ou outra no comercio eletrônico, e é comum o fabricante concorrer com os seus revendedores.

 

Nos casos em que fabricantes e parceiros trabalham em regime de colaboração formando um ecossistema produtivo, existem graves problemas no desenho dos processos.

 

Passei recentemente por uma experiência que revelou que só existe no campo das palavras a contribuição para o sucesso do cliente. Eu comprei uma máquina de lavar roupa no site do fabricante. Lá tinha opções interessantes de serviços agregados como a retirada da máquina antiga para a reciclagem e a oferta de serviço de instalação da máquina.

 

Grande parte do processo foi excepcionalmente bem documentada e transparentes, no entanto, e infelizmente sempre existe um, no entanto, os problemas nos processos vieram à tona.

 

O fabricante se comprometia com a entrega em um determinado dia, mas não especificava o horário, ou seja, entre 8 e 18 horas de um dia útil.

 

O cliente perde um dia inteiro esperando pela entrega, afinal tempo não é dinheiro para o fornecedor. Só que não acaba por aí. Ainda temos a novela da instalação.

 

Não existe integração entre a transportadora e a empresa de instalação e o cliente precisa acionar a instaladora depois de receber a entrega.

 

Novamente é agendado um dia útil com horário entre 8 e 18 horas para o técnico que vai instalar a máquina. É mais um dia inteiro que o cliente perde por causa de um processo produtivo claudicante.

 

Entre receber a máquina, agendar a instalação e receber o técnico são gastos pelo menos três dias uteis do cliente. Um ecossistema que realmente tenha interesse no sucesso do cliente teria criado processos integrados e automatizados.

 

Após a tormenta do tempo perdido, o cliente é infestado de solicitações para avaliar o processo, produto, entrega etc.

 

Infelizmente, quando o foco é a pesquisa de opinião o resultado é um processo falho que penaliza o cliente de diversas formas.

Nacionalismo

Fiquei muito feliz ao saber que o varejo brasileiro está “cuidando dos interesses” dos seus consumidores. Foi revelado que o Instituto para Desenvolvimento do Varejo contratou uma perícia técnica do Instituto Brasileiro de Peritos nas plataformas Shopee, Shein e AliExpress (Varejo nacional acusa Shopee, Shein e AliExpress de colocarem saúde do consumidor em risco, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2024/05/varejo-nacional-acusa-shopee-shein-e-aliexpress-de-colocarem-saude-do-consumidor-em-risco.shtml, acessado em 19/06/2024).

 

O posicionamento atual do varejo brasileiro é bem diferente das atitudes do passado recente dos marketplaces notificados pelo PROCON-RJ pela venda de produtos piratas (fonte: PROCON-RJ NOTIFICA MARKETPLACES POR VENDA DE PRODUTOS PIRATAS, https://www.brunnerdigital.com.br/procon-rj-notifica-marketplaces-por-venda-de-produtos-piratas).

 

É fascinante descobrir que o Instituto para Desenvolvimento do Varejo contratou perícia técnica do Instituto Brasileiro de Peritos nas plataformas Shopee, Shein e AliExpress, mas não nas plataformas que no passado recente foram notificadas pelo PROCON-RJ pela venda de produtos piratas.

 

É reconfortante saber que os consumidores estão sendo protegidos para não receber ofertas de produtos sem eficácia comprovada pelas plataformas que exigem respeito às leis brasileiras.

Custo do preconceito contra o cabelo branco

O artigo “Quebrando barreiras etárias” do Edson S. Moraes que é conselheiro empresarial (https://www1.folha.uol.com.br/opiniao/2024/06/quebrando-barreiras-etarias.shtml, acessado em 12/06/2024) revelou as perdas empresariais causadas pela falta de inclusão de pessoas idosas no processo de desenvolvimento de aplicativos para celular.

 

Em diversos momento este blog alertou sobre as perdas corporativas causadas pelo etarismo na contratação de profissionais de engenharia de desenvolvimento.

 

O resultado de tais práticas foi o crescimento exponencial da rejeição pelos membros do grupo da terceira idade de aplicativos nos celulares, computadores etc.

 

Os problemas de usabilidade dos aplicativos aumentaram sobremaneira o tempo e o dinheiro gastos no seu desenvolvimento e inibiram a fidelização dos clientes que estão decepcionados com os serviços entregues.

 

Os problemas de usabilidade dos aplicativos bancários que são uma barreira para a sua utilização estão relacionados com o tamanho da letra, com a lentidão da resposta, com a complexidade da navegação, com o acionamento involuntário de serviços e produto, com as opções de customização etc.

 

Não é difícil entender que os profissionais mais experientes são capazes de identificar rapidamente os problemas que estão sendo negligenciados pelos desenvolvedores menos experientes.

Service Level Management (SLM)/Service Level Agreement (SLA)

Recentemente eu presenciei algumas conversas sobre SLM e SLA e o nível de distorção dos conceitos básicos estava em um patamar bastante elevado.

 

Um dos componentes do SLM é o SLA, e ele determina o nível de qualidade das entregas da organização de Tecnologia de Informações e Comunicações (TI ou TIC).

 

Quando é definido o acordo do nível de um serviço é estabelecido e comunicado com clareza os tanto os parâmetros do serviço, quanto da sua entrega.

 

Por exemplo, o serviço de gerenciamento do estoque que é executado nos servidores de uma nuvem é definido pelos parâmetros do serviço e da sua entrega.

 

É inútil para o usuário de TI saber que todos os servidores da nuvem estão totalmente operacionais e o acesso à nuvem está indisponível. Para o cliente o serviço está indisponível.

 

Muitos usam a analogia do restaurante para explicar por que o SLA de um serviço não é condição necessária e suficiente para a satisfação do cliente, ou seja, o restaurante tem excelente cozinheiro que prepara os pratos com os melhores ingredientes disponíveis no mercado, só que o serviço é péssimo e os pratos chegam frios para os consumidores.

 

Estes “estudiosos” afirmam que neste caso o SLA foi cumprido (melhor comida possível) e o cliente ficou insatisfeito porque recebeu a comida fria.

 

É um erro grave entender que o SLA se refere apenas ao serviço e não as condições de entrega dele. A competência SLM deixa claro que o objetivo é garantir que as entregas estejam dentro dos parâmetros acordados.

 

Para que as entregas enderecem as condições requeridas é preciso que os parâmetros do SLA tratem tanto do serviço (no caso do exemplo, gerenciamento do estoque), quanto da entrega do mesmo, pois o usuário só poderá conquistar os benefícios do gerenciamento do estoque se ele tiver acesso ao mesmo no seu computador.

 

Muita gente fala que o Experience Level Agreement (XLA) é a melhor estrutura para a satisfação do cliente ou para o sucesso do cliente. O uso de pesquisas de opinião para medir o nível de qualidade de uma entrega é falacioso.

 

As pesquisas de opinião podem apontar que apenas 10% dos clientes estão satisfeitos com a entrega e que 90% pretendem mudar de provedor de serviço.

 

Se o provedor resolver “atacar” os 90% insatisfeitos, ele terá uma nova estrutura de custos e o preço deverá ser reajustado para um patamar em que 100% dos clientes estão insatisfeitos.

 

Em geral, é melhor ser realista e entregar conforme a capacidade operacional e financeira da empresa do que usar opiniões que em geral são mutáveis para definir a operação.

 

As pesquisas de opiniões sofrem interferências de variáveis controláveis e incontroláveis. No caso das incontroláveis nada é possível fazer.

 

Uma variável incontrolável na pesquisa de opinião é o humor do cliente, uma pessoa que teve um dissabor antes de responder a pesquisa vai dar repostas negativas sobre o serviço.

O que queremos da Inteligência artificial (IA)?

A resposta para esta pergunta parece trivial à primeira vista, mas é de elevada complexidade por causa da abrangência das respostas. Basicamente a resposta depende das expectativas e esperanças das pessoas em relação à tecnologia.

 

É possível encontrar na sociedade respostas que vão desde a solução da desigualdade econômica no Brasil até a explicação de uma solução de um problema de matemática.

 

A abrangência das respostas depende do que está incomodando as pessoas e a sociedade naquele momento. Um estudante em dificuldade em um determinado assunto, busca uma IA que tire as suas dúvidas, uma pessoa que está planejando as suas férias, busca uma IA que ofereça roteiros dentro do seu orçamento e do seu desejo e assim sucessivamente.

 

É muito difícil encontrar respostas que direcionem a criação de uma política pública em um ambiente em que as pessoas desconhecem o que a inteligência artificial é capaz de fazer.

 

Estamos falando de uma tecnologia muito nova em que os limites estão sendo superados todos os dias e novas aplicações estão sendo criadas em alta velocidade.

 

Para criar uma política pública para a inteligência artificial é mais fácil responder à pergunta: “O que nós não queremos que a IA faça”.

 

É fácil perceber que a sociedade vai responder que não quer que a IA seja usada para criar conteúdo que engane as pessoas, ou em outras palavras, as pessoas querem que o conteúdo criado pela inteligência artificial tenha uma marca indelével que revele para todos de forma explicita e fácil que é um conteúdo criado pela tecnologia.

 

Não importa se o conteúdo é um texto, uma fala, uma imagem um vídeo etc. Se ele foi criado usando uma IA então tal fato deve ser explicitado para todos que o acessarem.

 

Basicamente, uma inteligência artificial é formada por dois componentes. Um é o algoritmo e o outro é o seu treinamento.

 

O algoritmo é o segredo industrial do desenvolvedor da IA e, portanto, é a sua vantagem competitiva, isto significa que ele não será divulgado para o mercado.

 

No entanto, o treinamento da IA e o seu respectivo processo não é um segredo e nem representa uma vantagem competitiva, ou seja, para que exista uma boa política de governança da IA ele pode e deve ser divulgado para a sociedade.

 

É no treinamento, que aparece um dos principais aspectos que a política pública de IA deve abordar. As falhas no treinamento podem gerar um sistema inteligente preconceituoso e enganoso.

 

A pergunta que não quer calar é quem é o responsável por respostas inadequadas de uma inteligência artificial? É o desenvolvedor, é o treinador ou são ambos?

 

O desenvolvedor é responsável pelo algoritmo (modelo matemático, sistemas de equações etc.), ou seja, pelos seus acertos e erros e o treinador é responsável pela seleção do conteúdo usado no treinamento.

 

É importante destacar neste momento, que um processo de treinamento realizado com conteúdo inapropriado gera respostas inapropriadas pela IA.

 

Responsabilizar o desenvolvedor e o treinador pelas respostas da IA é o mesmo que não responsabilizar ninguém, pois as barreiras entre eles são bastante tênues e difíceis de separar.

 

Quando o treinador seleciona conteúdo sem respeitar os direitos autorais, intelectuais, de imagem etc. é fácil perceber onde ocorreram as violações e quem é o responsável.

 

No entanto, é uma situação muito específica que não resolve o problema de quem é o responsável pelas respostas de uma inteligência artificial.

 

Neste caso, a política pública deve escolher arbitrariamente um responsável entre o desenvolver e treinador. O responsável assume tanto os benefícios, quanto os malefícios gerados pelas respostas da inteligência artificial.

25 de maio de 2024. Dia da Indústria.

Salve a indústria brasileira. Salve a indústria do Rio Grande do Sul. Direcionaremos (dentro do possível) as nossas compras para indústria do Rio Grande do Sul. Que ela e os gaúchos se recuperem rapidamente dos desafios climáticos.

 

Nos próximos dias, diversos encontros discutirão com especialistas em inteligência artificial, as oportunidades e desafios criados por esta tecnologia.

 

O Brasil é um país estranho, pois são raros os especialistas que conhecem em detalhes os algoritmos e os processos de treinamentos dos sistemas inteligentes disponíveis no mercado nacional.

 

Chamar de especialista quem desconhece em detalhes os algoritmos dos dispositivos inteligentes é algo que causa espécie, mas tal fenômeno já ocorreu com a introdução do microcomputador nas corporações e aparentemente ocorrerá na transformação dos processos habilitada pelos sistemas inteligentes na indústria nacional.

 

É evidente que não é preciso conhecer o funcionamento dos componentes de um carro para poder dirigir, no entanto, o melhor motorista do mundo só pode ser considerado como um especialista se estamos falando sobre como usar um carro nos passeios, viagens, deslocamentos etc.

 

Não vale a pena divagar sobre o uso do termo especialista no momento da introdução da inteligência artificial na indústria, pois já existem casos em que o conhecimento superficial é tratado como conhecimento especialista.

 

O artigo “ChatGPT inventa casos que não existem após advogado usar IA em processo contra companhia aérea” (https://www.terra.com.br/byte/chatgpt-inventa-casos-que-nao-existem-apos-advogado-usar-ia-em-processo-contra-companhia-aerea,60a894454731aad1e66e332014335cd3aqy0u1kr.html, acessado em 24/05/2024) revelou a criação de fatos falsos pela inteligência artificial.

 

É fácil perceber que saber usar um sistema inteligente, não fez da pessoa um especialista na tecnologia. A falta de conhecimento do advogado sobre o algoritmo e o processo de treinamento da inteligência artificial gerou o uso de fatos falsos no processo e perdas financeiras e de reputação.

 

A indústria brasileira que já enfrenta o enorme desafio de maquinário obsolescente (Foi revelado máquinas obsolescentes e superação do tempo de uso, “Produtividade da indústria não acompanha aumento dos salários, aponta Fiesp”, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2024/05/produtividade-da-industria-nao-acompanha-aumento-dos-salarios-aponta-fiesp.shtml) não pode cair no canto da sereia propagandeado por alguns.

 

É preciso ter um mínimo de conhecimento dos algoritmos e processo de treinamento para detectar quando o sistema inteligente entrou no modo alucinação e gerou resposta com fatos falsos.

 

Mais ainda, os especialistas precisam entender como foi o processo de treinamento do sistema inteligente, pois a maioria das bases de conhecimento usadas no processo de treinamento das inteligências artificiais são dados e informações da indústria dos Estados Unidos.

 

A realidade da indústria brasileira e dos Estados Unidos é muito diferente e um sistema inteligente treinado com bases de conhecimento norte americano, pode gerar resultados que são impossíveis de serem alcançados pela realidade brasileira.

 

Por exemplo, a indústria brasileira trabalha com máquinas obsoletas de 15 anos e quase 40% já ultrapassaram o tempo de uso recomendado pelo fabricante.

 

O nível de obsolescência da indústria dos Estados Unidos é muito diferente do nível encontrado na indústria brasileiro, ou em outras palavras, um sistema inteligente treinando dentro dos paramentos da indústria norte americana provavelmente gerará respostas incompatíveis com a realidade nacional.

 

Para que a indústria brasileira explore as oportunidades e mitigue as ameaças geradas pela inteligência artificial, é preciso que ela trabalhe com especialistas que entendam sobre tanto os algoritmos, quanto o processo de treinamento do sistema inteligente.

Melhorar a interação com a inteligência artificial

Que a capacidade de resiliência do Rio Grande do Sul continue poderosa.

Atualmente, estamos sendo bombardeados com aplicações de inteligência artificial e muito pouco está sendo dito sobre como os humanos podem interagir com a IA de forma eficiente e eficaz.

Para melhorar a interação humana com a IA, é preciso ir direto ao assunto, ou seja, não é necessário ser educado ou refinado, pois os modelos de linguagem respondem melhor as instruções diretas e simples sem a necessidade de usar “por favor”, “gostaria” etc.

Para ir direto ao assunto é preciso ser conciso e simplesmente perguntar o que deseja usando palavras-chave relevantes, especificando a tarefa, por exemplo:

• Explique o funcionamento da geladeira

• Evite redundâncias pois é melhor perguntar “Como fazer um bolo de chocolate” ao invés de "Gostaria de saber como fazer a receita de um bolo de chocolate"

• Priorize as informações importantes relevantes no início da pergunta pois é melhor perguntar "Qual é a capital da Itália?" em vez de "Você poderia me dizer qual é a capital da Itália?"

• Seja específico, pois é melhor perguntar "Quais são os principais componentes de uma geladeira?" do que "Como funciona a geladeira?"

• Use linguagem clara sem jargões ou termos técnicos complexos

• Identifique a audiência, pois a resposta da inteligência artificial muda conforme a pergunta, ou seja, peça resposta para idosos, para especialistas em saúde ou para profissionais do futebol para receber informações mais adequadas para o público-alvo 

• Defina o contexto, o destinatário, o objetivo da comunicação, o nível de conhecimento prévio da audiência, a linguagem apropriada, as diferenças culturais e de idioma, o nível de formalidade ou informalidade, a simplificação da resposta (use  listas) e os relacionamentos

TI sem perdas e desperdícios

Foi revelado que o crescimento da inteligência artificial está aumentando o consumo de energia elétrica. Fonte: Microsoft faz acordo para bancar geração de energia limpa e alimentar data centers, https://www1.folha.uol.com.br/tec/2024/05/microsoft-faz-acordo-para-bancar-geracao-de-energia-limpa-e-alimentar-data-centers.shtml, acessado em 02/05/2024.

 

Em 2024 estão em alta os eventos sobre sustentabilidade e energia verde, muito tem-se falado sobre estes dois assuntos nos diversos meios de comunicação. Acho excelente que muitas empresas estão preocupadas com a sustentabilidade ambiental do seu processo produtivo.

 

Recomendação de leitura

 

Financiamentos para projetos de transição energética crescem 62% em 2023, https://canalsolar.com.br/financiamentos-para-projetos-de-transicao-energetica-crescem-62-em-2023/#:~:text=Neste%20come%C3%A7o%20de%20ano%2C%20o,de%20solu%C3%A7%C3%B5es%20de%20efici%C3%AAncia%20energ%C3%A9tica.

 

Bancos de desenvolvimento sustentam corrida da transição energética nos países emergentes, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2024/03/bancos-de-desenvolvimento-sustentam-corrida-da-transicao-energetica-nos-paises-emergentes.shtml

 

Cade aprova investimento do Itaú Unibanco em SPEs de energia renovável da Casa dos Ventos, https://economia.uol.com.br/noticias/estadao-conteudo/2024/04/24/cade-aprova-investimento-do-itau-unibanco-em-spes-de-energia-renovavel-da-casa-dos-ventos.htm

 

Diversos bancos estão investindo em energia renovável, o que é bastante saudável para o futuro energético do Brasil.

 

No entanto, tão importante quanto investir em tecnologias novas de energia sustentável é investir na eliminação das perdas e desperdícios no consumo de energia elétrica.

 

As perdas e desperdícios consumirão uma boa parte dos ganhos com a energia renovável se elas não forem eliminadas dos casos mais óbvios.

 

Hoje utilizei um caixa eletrônico de um grande banco para fazer retirada de dinheiro. Segui todos os passos operacionais e de segurança e no final depois de uma grande espera a operação foi abortada pelo sistema.

 

Tudo o que eu fiz incluindo o meu tempo e o consumo de energia elétrica foi jogado no lixo nesta operação. É muito simples evitar tal desperdício, pois é só o sistema desabilitar as funções em que ele é incapaz de realizar naquele momento.

 

A solução do meu problema foi ir para outro caixa eletrônico e fazer exatamente a mesma coisa.

 

Neste caso, o consumo de energia desta transação foi o dobro do que deveria ser. Basta olhar a quantidade de pessoas que vão aos bancos fazer a mesma operação para perceber que o volume de perda energética é gigantesco.

 

Quando o cliente percebe que a operação está indisponível em um caixa eletrônico ele vai para outro e as perdas e desperdícios não ocorrem.

 

É um procedimento simples que permite que os investimentos em energia renovável não sejam perdidos por erros e falhas.