Profissionais de IA e cientistas de dados acreditam que o maior desafio é saber quais insights a cidade deseja reunir antes de começar a iniciativa; dados devem estar bem relacionados

Por Frank Cutitta*

A inteligência artificial (IA) se ajusta naturalmente à movimentação nas cidades inteligentes. Basta considerar os bilhões de pontos de dados saltando por um labirinto de departamentos urbanos, ampliado exponencialmente por todos os aspectos da Internet das Coisas (IoT).

Pode-se pensar, então, que a IA será a razão pela qual as cidades serão verdadeiramente inteligentes. No entanto, até que isso ocorra, a “inteligência” em muitos locais está mais relacionada a captura exaustiva de dados do que à obtenção de insights a partir disso.

Por exemplo, o poder da tecnologia no setor de saúde está na capacidade de reunir bilhões de informações de casos médicos, periódicos acadêmicos, ensaios de medicamentos e contribuições qualitativas dos profissionais de saúde para obter insights – algo que os humanos sozinhos não poderiam alcançar.

Nesse cenário, o sucesso é determinado pela saúde do paciente. Em alguns casos, a melhora é bem perceptível; em outros, é uma questão de prolongar um pouco a vida com qualidade. Mas, seja para reduzir custos ou melhorar o tratamento, a IA é uma estratégia centrada no paciente.

Então, em que medida as cidades são capazes de conseguir resultados semelhantes aos da área da saúde, trocando os “pacientes” por “cidadãos” e procurando oferecer uma qualidade de vida aprimorada em seus ambientes urbanos?

Muitos podem argumentar que a inteligência necessária para que a IA trabalhe nesta situação deve incluir informações “geradas por cidadãos”, tanto quanto as outras fontes (eu sei que muitos vão dizer, também, que a IoT se abastece indiretamente e reflete os atos das pessoas). Mas, para mim, isso é como dizer que minhas contas de energia refletem o quanto eu gosto de cozinhar versus usar minha esteira.

Esse questionamento exige pensar em que ponto a análise de dados deixa de ser utilizada e a inteligência artificial começa. Em que momento uma cidade precisa investir em computação cognitiva, machine learning e IA?

Um CTO (Chief Technology Officer) de uma cidade descreveu o investimento em inteligência artificial para a análise básica de dados como o equivalente a usar uma “motosserra para cortar um peru”. E em tempos econômicos difíceis, os contribuintes urbanos querem ter certeza de que os investimentos vão gerar retorno tangível, que a tecnologia de IA pode, de fato, superar os especialistas humanos em tecnologia. Nesse sentido, a maioria dos bons profissionais de IA e os cientistas de dados dizem que o maior desafio é saber quais os insights a cidade deseja reunir antes de começar a iniciativa. Algumas implementações falham, pois a tarefa simplesmente não é viável ou os dados não estavam totalmente relacionados e, provavelmente, permaneceriam assim.

Em outros casos, os insights resultantes podem surpreender e aprimorar a cidade. Neste caso, a inteligência é boa, mas a cidade pode não ter os recursos necessários para implementar a solução recomendada, ou não possuir os profissionais com as habilidades certas para resolver o problema.

Isso retorna à questão principal, que precisa ser resolvida: “Nós estaremos preparados – e teremos recursos –para fazer algo com as descobertas em tempo hábil?”

Nary, um funcionário da cidade citada anteriormente, ressalta que o investimento em IA gerou resultados extremamente atraentes, mas, infelizmente, as soluções necessárias, ainda, são financeiramente inatingíveis.

*Frank Cutitta é membro do Conselho de Administração global da HIMSS, maior associação comercial do mundo relacionada à TI de saúde.