Publicação de Ana Paula Guimaraes

Não há como substituir o valor humano na hora de tomar decisões na era da IA, aponta pesquisa. Para os pesquisadores, o rápido avanço da IA despertou o entusiasmo sobre seu potencial para revolucionar a tomada de decisões corporativas, substituindo seres humanos. No entanto, é ingênuo acreditar que, ao coletar cada vez mais dados e alimentá-los com algoritmos cada vez mais poderosos, as empresas podem descobrir a verdade, tomar as decisões certas e criar valor. Segundo os pesquisadores, isso é o que se chama falsa crença de "dataísmo". As decisões não são meros exercícios de agregação de dados e análise algorítmica. Elas necessariamente envolvem muitos elementos adicionais com nuances, como a seleção de fontes de dados confiáveis, o emprego da imaginação para visualizar possibilidades além dos fatos disponíveis e o julgamento da viabilidade das soluções. Essas são áreas em que os seres humanos têm vantagens inatas sobre as máquinas. Crucialmente, elas envolvem capacidades humanas implícitas e, muitas vezes, não treinadas. https://lnkd.in/dzceRbte

A Inteligência Artificial nas finanças: Do ceticismo ao otimismo ✅ O research da CCH Tagetik 2024 revela que as equipas das áreas financeiras estão a mudar a sua posição relativamente à inteligência artificial💡 passando do “porquê?” para o “quando?”. ➡️ Clique aqui ➡️ https://shorturl.at/IeF5G Este relatório responde às seguintes perguntas: ➡️ Os executivos estão confiantes na capacidade da IA de impactar positivamente seus processos financeiros? ➡️ Quais são as reservas comuns sobre IA para finanças? ➡️ Qual será a taxa de adoção da IA nos próximos cinco anos? ➡️ O que é que as equipas financeiras consideram necessário para se prepararem para o sucesso da IA? #cchtagetik #ai #inteligenciaartificial #ia #onglobalsolutions

Acabei de concluir o curso "Integrando IA Generativa na Estratégia de Negócios" do @Chris McKay. Entre os insights, destaco os seguintes pontos: 1. A IA não deve dirigir a estratégia - a estratégia de negócio deve guiar a implementação de IA. Identificar problemas reais é crucial antes de adotar qualquer solução. 2. O framework USAGE oferece um caminho sistemático: Entender, Pesquisar, Alinhar, Guiar e Avaliar as iniciativas de IA. 3. A alfabetização em IA é um diferencial competitivo. Investir em treinamento e compreensão da tecnologia é fundamental para toda a organização. 4. Análise de riscos não é opcional: é essencial mapear potenciais problemas em segurança de dados, vieses éticos e conformidade legal. 5. A adoção da IA deve ser incremental: começar pequeno, testar, coletar feedback e iterar continuamente. #IAGenerativa #TransformaçãoDigital #Tecnologia

O que você precisa para escalar a IA? Excelente artigo da Harvard Business Review sobre como a qualidade dos dados impacta o sucesso dos projetos de IA, simplesmente porque dados ruins levam a decisões ruins, especialmente em algoritmos cada vez mais complexos. Mesmo os melhores modelos de #IA e #IAGenerativa podem colapsar, alucinar e cometer erros se forem alimentados com dados de má qualidade. Dados precisos, completos, relevantes e livres de vieses são essenciais para treinar modelos de IA eficazes e garantir resultados confiáveis. Esses são os principais pilares da qualidade de dados, ou da abordagem de "dados prontos para IA" (AI Ready Data). O que pode parecer um problema do modelo ou falta de conhecimento no uso das técnicas e ferramentas, muitas vezes pode ser "simplesmente" um problema de qualidade de dados. #IA #Dados #QualidadeDosDados #DataDriven #CulturaDataDriven #Inovação #TransformaçãoDigital

Com a Inteligência Artificial a transformar rapidamente o mercado de trabalho, é fundamental dominar as novas competências que permitem aproveitar ao máximo esta tecnologia. Este artigo descreve três competências-chave: formulação eficaz de perguntas, integração do julgamento crítico e aprendizagem adaptativa. Cada uma destas competências desempenha um papel crucial na maximização dos resultados da IA e na adaptação às necessidades do nosso trabalho.

À medida que a Inteligência Artificial se torna cada vez mais presente nas nossas rotinas profissionais, dominar as competências essenciais para a sua utilização eficaz é fundamental. Este artigo explora três competências chave: formulação eficaz de perguntas, integração do julgamento crítico e aprendizagem adaptativa. Compreender e aplicar estas técnicas pode melhorar a eficácia da IA e ajudar a adaptar a tecnologia ao contexto específico do seu negócio.

Alguns dias para o futuro. Sam Altman, CEO da OpenAI, publicou ontem uma carta visionária sobre o futuro da IA. Ele prevê uma "superinteligência em poucos milhares de dias", destacando que a aprendizagem profunda (deep learning) foi a chave para o avanço da IA. Altman argumenta que a IA dará às pessoas ferramentas para resolver problemas difíceis, promovendo uma prosperidade sem precedentes. Ele visualiza um futuro onde cada pessoa terá uma equipe de IA pessoal com especialistas virtuais em diferentes áreas. Altman enfatiza a necessidade de infraestrutura adequada para democratizar o acesso à IA, alertando que sem isso, a IA poderia se tornar um recurso limitado principalmente para os ricos. Ele aborda os desafios do mercado de trabalho, mas acredita que as mudanças serão mais graduais do que muitos pensam. Altman conclui que, apesar dos desafios, o potencial da IA para melhorar vidas é imenso, comparando o salto tecnológico atual à transição da Era da Pedra para a Era Agrícola e Industrial. https://lnkd.in/dWYmaz-p

No mundo atual, a IA desempenha um papel fundamental na análise e interpretação de dados de mercado. No entanto, os vieses humanos nos treinamentos de IA podem distorcer análises e decisões, afetando a precisão e a imparcialidade dos insights gerados. É crucial reconhecer e mitigá-los para garantir que a IA ofereça informações realmente objetivas. Você sabia que existem estratégias eficazes para combater vieses? E não se restringe a treinar a Inteligência Artificial com a maior quantidade de dados possíveis...

Uma reflexão interessante para debate é trazida no artigo "The Problem with AI Is About Power, Not Technology , ou "O problema com a IA é sobre poder, não sobre tecnologia", pelo prof. Jason Resnikoff, autor do livro " Labor's End: How the Promise of Automation Degraded Work". Neste artigo o autor argumenta que os problemas com a inteligência artificial (IA) não estão relacionados à própria tecnologia, mas sim ao poder que os empregadores têm sobre ela. O autor argumenta que a IA é frequentemente usada como uma ferramenta para degradar o trabalho, fragmentando tarefas e tornando-as mais simples, em vez de substituir completamente os trabalhadores. O autor traça paralelos com a história da mecanização e o discurso da automação, argumentando que a IA é mais um capítulo na história dos empregadores usando o progresso tecnológico para justificar o controle sobre a força de trabalho. https://lnkd.in/dAxWyZNS

Projeto MIT Não me diga apenas, pergunte-me. "Conduzimos um estudo com 210 participantes comparando os efeitos de autoexplicações apoiadas por IA na capacidade dos usuários de discernir logicamente a validade de declarações em comparação com uma IA que fornece recomendações com explicações causais típicas de IA, bem como uma condição sem feedback. Nossos resultados mostram que as autoexplicações apoiadas por IA aumentam significativamente a precisão do discernimento humano de declarações logicamente falhas sobre essas outras condições, bem como o desejo dos usuários de verificar informações com fontes adicionais. Nosso experimento exemplifica um estilo futuro de sistema de co-raciocínio humano-IA, onde a IA se torna um estimulador de pensamento crítico em vez de um contador de informações. Acompanhe aqui: https://lnkd.in/dziyciQi