O impacto dos ciborgues na vida e nos negócios

News Article -- Outubro 03, 2020

A ideia de um ciborgue é certamente tentadora, mas o que ela realmente significa, e qual pode ser seu papel no trabalho e nos negócios?

Um organismo cibernético, ou ciborgue, como é mais conhecido, é uma combinação de inteligência biológica e artificial (IA). Fundamentalmente, já somos ciborgues. Conforme a relação simbiótica com nossos smartphones tem crescido rapidamente ao longo das últimas décadas — e nós temos criado nossas pegadas digitais online — o gap entre o input e o output continua a diminuir na velocidade do crescimento tecnológico.

Se pensarmos no cérebro humano funcionando como uma máquina, podemos vê-lo operar como uma série de inputs e outputs, na qual nossa habilidade de inserir informações e dados excede em muito a nossa capacidade de botá-las para fora. O ciborgue pode ajudar a diminuir essa divisão entre input e output.

A divisa input/output

Em termos de input, o cérebro pode carregar aproximadamente mil trilhões de operações lógicas por segundo e tem uma capacidade quase infinita de armazenamento. No entanto, nós não compreendemos completamente como os 86 bilhões de neurônios em nosso cérebro interagem. As limitações na nossa velocidade de output são o que cria a divisão entre  input/output.

Já em output somos apenas dois polegares tocando em uma tela, ditando verbalmente um discurso ou colocando números em uma calculadora. O computador é muito mais rápido e preciso quando calcula grandes equações matemáticas ou outros problemas porque é para isso que ele foi projetado.

Nossos cérebros não são feitos para processar grandes conjuntos de dados, mas estamos ficando melhores em construir modelos internos do nosso mundo e nossos arredores em nossa cabeça por conta do desenvolvimento evolucionário dos nossos sentidos. A habilidade da IA de compreender nossos arredores a partir de reconhecimento de imagem, por exemplo, e de formar redes neurais que imitam padrões em nosso cérebro são fatores que podem diminuir o gap entre input e output, para que possamos ter nosso potencial cerebral completo ao nos integrarmos com a tecnologia.

Inteligência ou falta de inteligência de mercado?

Podemos ganhar insights a partir da vasta quantidade de dados que pessoas e negócios produzem ao usar augmented analytics. É um método que usa machine learning (ML) e processamento de linguagem natural para melhorar a capacidade de negócio na forma de analytics de dados para facilitar o crescimento mais rápido e uma estratégia de negócio mais precisa.

A pesquisa da Aberdeen mostrou que 70% dos usuários de analytics precisam que a informação esteja disponível em uma hora ou menos. Estes analytics avançados podem usar dados não-estruturados e produzir resultados na forma de gráficos ou relatórios muito mais rápido que qualquer cientista de dados ou especialista de mercado, permitindo que os usuários aloquem melhor seu tempo em questões complexas e obtenham insights baseados no que acharem.

Hoje, estamos muito longe dos negócios experimentarem o potencial destas tecnologias. O estudo da Aberdeen também descobriu que mais de 30% das empresas não sabem ou não medem o montante total de dados de negócio que suas organizações gerenciam. Mesmo que quase 60% das empresas queiram aumentar a eficiência operacional ao melhorar/expandir suas plataformas de dados, elas não estão tomando as medidas necessárias para utilizar suas informações. Enquanto os negócios se adaptam lentamente à revolução dos dados, a natureza empresarial e de trabalho continuará a mudar conforme o ritmo de crescimento tecnológico ultrapassa nossa habilidade de entendê-lo e de implementá-lo.

A natureza do trabalho e os empregos do amanhã

Enquanto novas tecnologias transformaram a natureza do trabalho e as habilidades necessárias na força de trabalho, é relativamente recente o movimento de tecnologias emergentes, como a IA e o ML, mudando a curva de demanda de tarefas de pessoas para máquinas. Ao mesmo tempo em que novas tecnologias têm sido capazes de aumentar a produtividade de trabalhadores em tarefas que eles estão desempenhando agora, elas também produzem novas tarefas para eles, o que pode contrabalançar os efeitos de deslocamento da automação.

Augmented analytics e outras tecnologias emergentes vão mudar a natureza do trabalho, mas que outras implicações existem sobre elas? Conforme populações diminuem tanto fisicamente quanto mentalmente, o desenvolvimento de tecnologias ciborgues é crítico para melhorar a longevidade dos trabalhadores e a habilidade de coexistir com a tecnologia. Por exemplo, trajes robóticos têm sido desenvolvidos no Japão para auxiliar trabalhadores no levantamento de objetos pesados, e carros e caminhões autônomos estão sendo utilizados na estrada. O Neuralink de Elon Musk, um implante para a interface cérebro-máquina, é o melhor caso conhecido de desenvolvimento ciborgue — mas um caso menos popular é o do Peter 2.0. 

O primeiro ciborgue completo

Em 2017, o Dr. Peter Scott-Morgan, um robótico, autor e palestrante, foi diagnosticado com a doença do neurônio motor ou MND, na sigla em inglês (também conhecida como ALS ou doença de Lou Gehrig), uma condição degenerativa que vai eventualmente paralisar todos os seus movimentos, menos o dos seus olhos. Peter escolheu se tornar o primeiro ciborgue completo, demonstrando o potencial da IA em melhorar a qualidade de vida das pessoas. O Peter 2.0 usa seus olhos para controlar um avatar que fala com sua própria voz. Esta aplicação de IA demonstra que ciborgues não apenas têm a habilidade de melhorar a eficiência operacional de negócios, mas também de conseguir fazer o que o Peter 2.0 quer — prosperar. Enquanto estas tecnologias continuam a se desenvolver, conseguimos entender completamente a cognição e fundir nossa inteligência natural com a digital, diminuindo o gap entre input e output.

Sobre os autores

Mike Locke é senior vice president e principal analyst na Aberdeen. Ele é responsável por gerenciar a direção estratégica da cobertura de pesquisa da empresa tanto na área de assuntos tradicionais quanto na de assuntos de ponta, incluindo analytics, business intelligence, internet das coisas (IoT), e inteligência artificial (IA)/machine learning, enquanto mantém a supervisão de 16 áreas de prática de pesquisa diferentes.

Joshua Moss é market insight analyst for Emerging Technology na Aberdeen.