"IA não nos dará mais tempo livre"

Enquanto muitos acreditam (sonham) que a inteligência artificial nos libertará para ter mais tempo livre, Mercedes Bent, sócia da Lightspeed, apresenta um cenário bem diferente: empresas usarão a IA para aumentar a produtividade, mas não para reduzir cargas de trabalho. Segundo ela, a pressão por resultados continuará, tornando mais provável que as pessoas trabalhem ainda mais. Ler aqui

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IA, colonialismo tecnológico e dependência econômica

O Brasil, assim como outros países em desenvolvimento, enfrenta o risco de se tornar apenas um usuário de tecnologias de IA desenvolvidas no exterior, o que poderia reforçar dependências tecnológicas e econômicas. Porém, o país tem potencial para ser um protagonista na corrida da IA, desde que invista em estratégias integradas que aliem pesquisa, inovação, regulamentação ética e aplicações práticas em setores-chave. 

Riscos de ser apenas um usuário de IA estrangeira

1. Colonialismo tecnológico: Dependência de algoritmos e infraestrutura controlados por empresas estrangeiras, que podem não considerar contextos locais (ex.: idioma, cultura, desigualdades).

2. Perda de soberania: Dados brasileiros processados em servidores no exterior, sem controle sobre privacidade ou segurança.

3. Dependência econômica: Pagamento por serviços de IA externos, em vez de gerar empregos e receita com soluções locais.

Como o Brasil pode aproveitar a corrida da IA?

1. Investir em pesquisa e formação de talentos:

   - Ampliar programas como o Plano Nacional de Internet das Coisas e o SIBRATEC IA (Sistema Brasileiro de Tecnologia em IA).

   - Fortalecer centros de excelência, como o Instituto de Ciência e Tecnologia para o Desenvolvimento da IA (INCT-DAI) e parcerias entre universidades (USP, Unicamp, UFMG) e empresas.

2. Fomentar ecossistemas de inovação: 

   - Apoiar startups brasileiras de IA, como Cuidas (saúde), Cognitiva (indústria) e Visagro (agronegócio).

   - Criar hubs tecnológicos, como o Porto Digital (Recife) e o CESAR (Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife).

3. Priorizar setores estratégicos:

   - Agronegócio: IA para monitoramento de safras, previsão climática e otimização logística.

   - Saúde: Diagnóstico médico por imagem, telemedicina e gestão hospitalar.

   - Energia: Uso de IA pela Petrobras para exploração de petróleo e previsão de falhas em equipamentos.

4. Desenvolver regulamentação ética e inclusiva:

   - Seguir modelos como a Estratégia Brasileira de IA (EBIA), lançada em 2021, que prioriza transparência, justiça e redução de desigualdades.

5. Resolver problemas locais:

   - Usar IA para combater desmatamento (ex.: MapBiomas), melhorar educação pública ou otimizar transporte urbano.

Exemplos de desenvolvimentos de IA no Brasil

1. SAMU (Sistema de Atendimento Móvel de Urgência):

   - Desenvolvido pela Unicamp, usa IA para priorizar chamados de emergência com base na gravidade e localização.

2. Visagro:

   - Startup que aplica IA e drones para monitorar pragas e otimizar o uso de pesticidas na agricultura.

3. Petrobras e IA:

   - Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para análise sísmica na exploração de petróleo em águas profundas.

4. Hospital Albert Einstein:

   - Desenvolveu um robô de triagem médica que usa processamento de linguagem natural (NLP) para auxiliar diagnósticos.

5. Plataforma Clara (CPQD):

   - Solução de IA para análise de voz e atendimento automatizado em call centers, adaptada ao português brasileiro.

6. FAPESP e IBM:

   - Projeto PAISS para inovação em IA, com foco em saúde e cidades inteligentes.

7. Reconhecimento facial em segurança pública:

   - A Polícia Civil do Rio de Janeiro e São Paulo usam sistemas locais de IA para investigações, embora haja debates sobre viés e privacidade.

8. Ética e IA:

    - A USP lidera pesquisas sobre justiça algorítmica para evitar discriminação em sistemas automatizados.

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Se quiser conversar, consultar e praticar, a partir daqui você pode explorar um número absurdo de IAs para as mais diversas finalidades.

Introdução à Inteligência Artificial, Introdução a Internet das Coisas, Introdução à tecnologia de IA para líderes de negócios, Desvendando a Blockchain, Manutenção de aeronaves, Escola de administração de IA para manufatura, Escola de administração de IA para atendimento à saúde, Escola de administração de IA para o governo, Escola de administração de IA para serviços financeiros,  Desenvolvendo Aplicações Mobile com Android Studio, Identificar os princípios orientadores para IA responsável no governo, dentre outros. Veja em gov.br

Engenharia de Prompts do ChatGPT para Desenvolvedores: Neste curso rápido (de 1 hora) "você aprenderá a usar um modelo de linguagem grande (LLM) para criar rapidamente aplicativos novos e avançados.  Usando a API da OpenAI, você poderá criar rapidamente funcionalidades que permitem inovar e gerar valor de maneiras que antes eram proibitivas em termos de custo, altamente técnicas ou simplesmente impossíveis. Este breve curso ministrado por Isa Fulford (OpenAI) e Andrew Ng (DeepLearning.AI) descreverá como os LLMs funcionam, fornecerá as práticas recomendadas para a engenharia de prompts e mostrará como as APIs de LLM podem ser usadas em aplicativos para uma variedade de tarefas. O acesso ao curso é gratuito por tempo limitado durante a versão beta da plataforma de aprendizagem". Um conhecimento básico de Python é necessário. Ver aqui.

Curso de Harvard de introdução à Ciência da Computação, grátis e com legendas em português. "O CC50 é voltado para pessoas sem conhecimento prévio mas que querem aprender sobre Ciências da Computação." Veja aqui. 

Curso do ITA na Coursera: Orientação a Objetos com Java. "Assumimos que você já sabe desenvolver programas pequenos em Java, mas talvez não se sinta ainda confortável em projetar programas mais complexos com método e organização. O objetivo é fazer você compreender os princípios de orientação a objetos por meio da linguagem Java e saber como eficientemente aplicar esses princípios na prática quando projetando e desenvolvendo software de maneira ágil.". Veja aqui.

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