Resenha do Livro: “Poder e Previsão”

Como as startups ágeis podem capitalizar sua capacidade de aproveitar a economia disruptiva da inteligência artificial.

Poucos autores começam seu novo livro admitindo francamente que o anterior era fundamentalmente falho. “Estávamos errados”, dizem Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb em seu prefácio para “Poder e Previsão” (Harvard Business Review Press, £ 22, ISBN 9781647824198), um ensaio convincente sobre a economia disruptiva da inteligência artificial. Mas você não pode realmente culpá-los por errar parcialmente o alvo nas “máquinas de previsão” de 2017 – alguns podem dizer que eles estão sendo muito duros consigo mesmos aqui – porque sua posição inicial era sólida o suficiente: as tecnologias sempre evoluirão, embora sejam robustas e confiável. a economia obedecerá às mesmas regras que sempre obedeceu.

Mais uma vez, para ser justo, “Prediction Machines” foi lançado há cinco anos e muita coisa aconteceu no mundo da IA ​​desde então. Embora o modelo econômico descrito pelos autores “ainda seja útil”, meia década depois, a IA evoluiu. Segundo os autores, há um novo capítulo emergente e crítico na história da tecnologia a ser contado, principalmente no que se refere a empresas fintech, farmacêuticas, automotivas e de varejo.

Como a IA é uma tecnologia transformadora, há inevitavelmente uma fase entre perceber inicialmente seu potencial e testemunhar sua adoção generalizada. É onde estamos hoje, dizem os autores, que detectam uma linha do tempo irregular na qual alguns setores integram sistemas de IA maiores mais rapidamente do que outros. São os vencedores que adquirem o “poder” do título do livro em seus mercados. A desvantagem desse poder é o “impulso de IA” que pode criar efeitos de ressonância nas cadeias de suprimentos a partir de movimentos ascendentes aparentemente pequenos. A parte de “previsão” é mais sobre o conceito de “levantar” uma cultura corporativa arraigada de seus sistemas de regras pré-IA. Precisamos entender que há incerteza no ecossistema, ao mesmo tempo em que criamos espaço para a IA fazer seu trabalho – que é basicamente fazer previsões com base em várias decisões combinadas.

Os autores afirmam que, ao entender rapidamente como e quando aplicar a IA, as organizações jovens se tornam mais capazes de obter uma vantagem competitiva sobre as empresas mais antigas que não conseguem romper com a inércia autoimposta.

Onde a economia entra em jogo é quando a substituição de sistemas antigos recompensa a inovação tecnológica. É um momento em que “a sorte sorri para os ousados”, pois a IA cria vantagens para os primeiros usuários, enquanto os capitalistas de risco se alinham para investir em start-ups ágeis que adotaram o credo da IA. Quem assiste à margem, dominado pelo medo de que estejamos cedendo poder à máquina, perde o argumento de que uma IA bem integrada leva a uma melhor tomada de decisão, enquanto os humanos permanecem no controle.

Quanto ao medo generalizado do viés da IA, havia muito antes de criarmos algoritmos para nos ajudar a detectá-lo e reduzi-lo. No geral, “Power and Prediction” é uma sequência oportuna e perspicaz de “Prediction Machines”.

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