Na última semana aconteceu o maior e mais influente evento para o ecossistema de conectividade, o MWC (Mobile World Congress) em Barcelona. O congresso realizado entre os dias 26 e 29 de fevereiro, contou com mais 101 mil pessoas de 205 países e territórios diferentes, sendo 26% do público mulheres. O tema central do evento, “Future First”, evidenciou a importância de se preparar para o futuro, criando um debate sobre inteligência artificial (IA), com foco em uma IA humanizada.

Por que uma IA humanizada?

A inteligência artificial já está transformando radicalmente nossas vidas. Desde como nos comunicamos, como trabalhamos e até mesmo como nos cuidamos. A presença da IA é inegável. No entanto, para que essa transformação seja benéfica para todos, é fundamental torná-la mais humana em suas aplicações. Isso significa mais do que apenas torná-la eficiente, mas também ética, responsável, explicável, interativa, colaborativa, criativa e empática.

A IA deve ser usada para facilitar processos no dia a dia, respeitando sempre a privacidade e os direitos individuais. A transparência também é crucial, as pessoas precisam entender como os sistemas de inteligência artificial operam e quais são as bases de suas decisões. Além disso, ela deve ser capaz de colaborar com os humanos, complementando suas habilidades e, ao mesmo tempo, compreender e responder às emoções humanas.

Desafios de uma humanização em inteligência artificial

Humanizar a IA é um desafio complexo que exige o desenvolvimento de novas tecnologias e abordagens. Alguns dos principais desafios a serem superados incluem:

• Viés algorítmico: Os sistemas de IA podem ser enviesados, refletindo os preconceitos existentes na sociedade. É fundamental desenvolver métodos para eliminar esses vieses e garantir que a Inteligência seja justa e imparcial.
• Interpretabilidade: As decisões tomadas por sistemas de IA muitas vezes são opacas e difíceis de entender. É necessário desenvolver ferramentas que permitam aos humanos compreender como a ela funciona e quais são os motivos por trás de suas decisões.
• Segurança e confiabilidade: A IA pode ser utilizada para fins maliciosos, como ataques cibernéticos ou manipulação da informação. É crucial garantir que os sistemas de IA sejam seguros e confiáveis.

Machine Learning como facilitador para uma IA humanizada

O Machine Learning é um subcampo da inteligência artificial (IA) que utiliza redes neurais artificiais complexas para aprender com grandes conjuntos de dados. Essas redes neurais são inspiradas no funcionamento do cérebro humano, com várias camadas de processamento e treinamentos em IAs que permitem que o sistema aprenda e se adapte de forma autônoma.

Com o Machine Learning é possível que sistemas de IA compreendam e respondam à linguagem natural com mais fluidez e precisão. Isso possibilita diálogos mais naturais e intuitivos entre humanos e máquinas, similar à forma como nos comunicamos com outras pessoas. Além disso, ele permite automatizar tarefas complexas e extrair insights valiosos de grandes conjuntos de dados, podendo identificar padrões e relações nos dados que seriam difíceis de serem detectados.

Uma IA humanizada não é apenas uma opção, é uma necessidade imperativa à medida que avançamos em direção a um futuro cada vez mais tecnológico. Ao superarmos os desafios e aproveitarmos as oportunidades apresentadas por essa abordagem, podemos garantir que a IA seja utilizada para o bem da humanidade, construindo um futuro mais ético, inclusivo e promissor para todos.

Inteligência de Dados e Curadoria Humana

A integração entre inteligência artificial e interpretação humana dos dados é um exemplo poderoso de como essas duas formas de inteligência podem se complementar. 

Na Charisma temos uma IA dedicada ao segmento de cada cliente, aliada a uma curadoria humana especializada e deep machine learning, é possível compreender os contextos e sentimentos de cada dado de maneira assertiva. Essa abordagem aumenta significativamente a escala da análise, mantendo a segurança e entregando informações e insights que somam na tomada de decisão de diversas marcas.

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