RELATÓRIO DA PESQUISA
Technology Vision 2024
A tecnologia está a humanizar-se
15 MINUTOS DE LEITURA
9 janeiro 2024
Resumo
- A tecnologia está a humanizar-se, e as organizações preparadas para isso serão as que alcançarão o sucesso no futuro.
- A forma como interagimos com informações muda com chatbots de IA, sintetizando dados para oferecer respostas e conselhos.
- A IA começa a pensar como nós, formando ecossistemas de agentes que colaboram, atuando como representantes para indivíduos e organizações.
- Surge um novo meio de computação espacial que fará com que o mundo digital reflita o que significa ser humano num espaço físico.
- O desafio de a tecnologia não nos entender está a ficar para trás: as máquinas interagem cada vez melhor com os humanos ao mesmo nível.
Human by Design: Como a IA liberta o próximo nível de potencial humano
É hora de tornar a tecnologia 'human by design'.
Este é um momento de reinvenção. Nos próximos anos, as organizações terão à sua disposição uma gama cada vez mais poderosa de tecnologias que abrirão novos caminhos para libertar um maior potencial humano, produtividade e criatividade. Os pioneiros e as organizações líderes deram início a uma corrida em direção a uma nova era de valor e capacidade. E as suas estratégias têm como base um fio comum - a tecnologia está a tornar-se mais humana.
Parece um paradoxo. Afinal, não é a tecnologia feita pelos e para os humanos? Criar ferramentas que ampliem os nossos limites físicos e cognitivos é algo tão humano que muitos consideram isso como aquilo que nos define como espécie.
Apesar disso, muitas dessas ferramentas têm muito pouco de humanas: fazem aquilo que nós não podemos, transformando drasticamente a nossa vida. Os automóveis aumentam a nossa mobilidade, as gruas permitem-nos construir pontes e arranha-céus, e existem máquinas que nos auxiliam a criar, distribuir e ouvir música.
A falta de humanidade na tecnologia pode ser uma desvantagem. As ferramentas manuais podem causar artrite se usadas em excesso, enquanto ecrãs podem agravar os problemas de visão. Temos excelentes ferramentas de navegação, mas podem distrair-nos enquanto conduzimos. As máquinas estão cada vez mais ergonómicas e fáceis de usar, mas mesmo assim, em muitos casos, tomamos decisões pensando mais nas máquinas do que em otimizar o potencial humano.
Mas tudo indica que, pela primeira vez na história, esta tendência está a inverter-se. Isso não significa que estejamos a renunciar à tecnologia, mas sim que está a surgir uma geração de tecnologia mais humana: uma tecnologia mais intuitiva por design e natureza, que pensa mais como as pessoas e que se integra sem problemas em todos os aspetos das nossas vidas.
A Generative AI tem o potencial de influenciar muito mais do que apenas a tarefa em questão. Está também a começar a remodelar profundamente organizações e mercados.
Basta pensar no impacto da Generative AI e nos modelos de transformação no mundo que nos rodeia. O que começou com chatbots como o ChatGPT e Bard tornou-se um motor que torna a tecnologia mais intuitiva, inteligente e acessível para todos. A IA era inicialmente usada para automação e tarefas rotineiras, mas agora é utilizada para enriquecer a forma como as pessoas trabalham, democratizando tecnologias e conhecimentos especializados que, recentemente, estavam apenas ao alcance de pessoas altamente qualificadas ou com grandes recursos financeiros.
O impacto da Generative AI pode estender-se muito além de tarefas específicas, impulsionando uma transformação profunda em organizações e mercados.
Naturalmente, a humanização da tecnologia não se limita à IA. Está a começar a resolver muitos dos nossos problemas com a tecnologia, o que se traduzirá num maior potencial humano.
A humanização da tecnologia chegará a mais pessoas e facilitará o acesso ao conhecimento, possibilitando a inovação contínua. Mesmo aqueles que sempre se sentiram alienados pela tecnologia poderão participar na revolução digital, tornando-se novos clientes e colaboradores, graças a uma tecnologia mais intuitiva.
Human by design: As tendências para 2024
Os líderes continuarão a fazer as mesmas perguntas: Quais produtos e serviços estão prontos para serem comercializados? Que dados podem utilizar? Que medidas de transformação podem adotar? No entanto, também terão que responder a perguntas que talvez não estivessem à espera: Que tipo de controlos a IA necessita? Quem será afetado pela transformação digital? Quais são as suas responsabilidades para com as pessoas do seu ecossistema?
'Human by design' não é apenas uma descrição de características, mas uma necessidade para o futuro. A tecnologia humanizada será fundamental para o sucesso da reinvenção da base digital das organizações. As organizações começam a perceber o potencial das novas tecnologias para reinventar os alicerces das suas iniciativas digitais. A expansão de tecnologias como a Generative AI, computação espacial e outras provocará mudanças em produtos, dados, análises e experiências digitais.
Neste momento de reinvenção, as organizações têm a oportunidade de desenvolver uma estratégia que maximize o potencial humano e elimine fricções entre pessoas e tecnologia. A inteligência artificial será a tecnologia do futuro, mas deve ser projetada para a inteligência humana. E à medida que as organizações poderão realizar cada vez mais com a tecnologia, as suas decisões também se tornarão muito mais significativas. O mundo está a observar. Deseja ser um modelo a seguir ou um exemplo do que não deve ser feito?
93%
dos executivos acredita que, perante os rápidos avanços tecnológicos, é mais importante do que nunca que as organizações inovem com um objetivo claro.
Trend 1: A Match Made in AI: Reformular a nossa relação com o conhecimento
Visão geral
A nossa relação com os dados está a mudar e, com ela, a nossa forma de pensar, trabalhar e interagir com a tecnologia, afetando toda a base da organização digital.
O modelo de "bibliotecário" para a nossa interação com os dados está a ser substituído por um novo modelo de "conselheiro". Em vez de realizar pesquisas para obter resultados, agora pedimos respostas a chatbots de IA. Um bom exemplo disso é o ChatGPT, apresentado pela OpenAI em novembro de 2022, que rapidamente se tornou na aplicação com o crescimento mais rápido na história. Embora existam modelos de linguagem grandes (LLMs) há anos, a grande diferença está na forma como o ChatGPT responde a perguntas de maneira direta e conversacional.
Os dados são um dos fatores-chave para construir as atuais organizações digitais, e os novos chatbots estão a mudar isso com a sua capacidade de sintetizar enormes quantidades de informação para oferecer respostas e recomendações, utilizar diferentes modalidades de dados, recordar conversas anteriores e até sugerir perguntas. Além disso, esses chatbots podem funcionar como conselheiros que permitem às organizações disponibilizar todo o conhecimento corporativo aos seus colaboradores. Isso poderia revelar o valor latente dos dados, permitindo às organizações finalmente aproveitar todo o seu potencial.
Com a Generative AI, um assistente digital está finalmente nos planos.
As organizações possuem informações muito valiosas que desejam disponibilizar aos seus clientes, colaboradores, parceiros e investidores. No entanto, seja porque não sabemos exatamente o que procurar, porque não conseguimos escrever a consulta, porque os dados estão isolados ou porque os documentos são demasiado densos, é difícil aceder a grande parte dessa informação. Para as atuais organizações baseadas em dados, isso representa um valor oculto significativo que a Generative AI pode revelar.
No entanto, a verdadeira disrupção não está apenas na forma de aceder aos dados, mas no potencial para transformar todo o mercado de software. E se todas as aplicações e plataformas digitais usassem um chatbot de Generative AI como interface? E se fosse assim que lemos, escrevemos e interagimos com dados em todas as plataformas?
Para aproveitar todas as vantagens da Generative AI e criar a organização baseada em dados e IA do futuro, as organizações têm que reavaliar completamente as suas estratégias tecnológicas. Precisam de mudar a forma como obtêm e estruturam dados, as suas arquiteturas e o uso de ferramentas e funcionalidades tecnológicas. E devem criar práticas totalmente novas, como formação, redução de viés e supervisão de IA, desde o início.
95%
dos executivos esperam que a Generative AI leve as suas organizações a modernizar a arquitetura tecnológica.
Reforce a sua estrutura de dados
As novas técnicas e tecnologias podem auxiliar as organizações a reforçar as suas estruturas de dados e a preparar-se para o futuro do negócio baseado em dados. Em qualquer caso, os LLM-conselheiros requerem uma estrutura de dados muito mais acessível e contextual do que as atuais.
Uma das tecnologias mais importantes para isso é o gráfico de conhecimento. Trata-se de um modelo de dados com estrutura gráfica que inclui entidades e as relações entre elas, aumentando o nível de contexto. Um gráfico de conhecimento não só pode combinar informações de mais fontes e suportar mais personalização, mas também facilita o acesso aos dados por meio de buscas semânticas.
Além dos gráficos de conhecimento, os modelos Data Mesh e Data Fabric oferecem duas formas de organizar a informação que auxiliarão as organizações a atualizar a sua arquitetura.
LLMs como a nova interface de dados
Os sistemas de gestão de conhecimento das organizações melhorariam significativamente com gráficos de conhecimento, Data Mesh e Data Fabric, mas vale realmente a pena ir um passo além e mudar o modelo de bibliotecário para o modelo de conselheiro. Suponhamos que, em vez de utilizar uma barra de busca, os colaboradores pudessem fazer perguntas em linguagem natural e obter respostas claras em todas as aplicações e páginas web da organização. Isso é possível se as organizações tiverem uma estrutura de dados acessível e contextual. Para tal, há várias opções.
Em primeiro lugar, as organizações podem treinar os seus próprios LLMs a partir do zero. No entanto, isso requer muitos recursos. Uma alternativa é "adaptar" um LLM existente. Basicamente, isso envolve começar com um LLM mais geral e treiná-lo com uma série de documentos específicos para adaptá-lo a uma indústria. Isso é especialmente útil se não for necessária informação em tempo real, como em aplicações de design ou marketing.
As organizações afinam modelos de linguagem pequenos (SLMs) para casos de uso especializados. Estes SLMs não apenas são mais eficientes, económicos e têm uma pegada de carbono menor, mas também podem ser treinados em menos tempo e sendo utilizados em dispositivos menores e periféricos.
Por último, uma das opções mais populares para criar um LLM-conselheiro consiste em "conectar" LLMs previamente treinados, fornecendo-lhes informações sobre casos de uso específicos. Para isso, geralmente utiliza-se a geração enriquecida com recuperação (RAG).
O campo da Generative AI e dos LLM continua a avançar. Seja qual for a estratégia a explorar, há algo que não mudará: a necessidade de uma estrutura de dados sólida e contextual.
Análise e mitigação de riscos
Ao explorar as novas possibilidades oferecidas pelos LLM-conselheiros, a primeira e mais importante coisa que as organizações devem fazer é compreender os riscos.
As "alucinações" são quase intrínsecas aos LLMs. Esses conselheiros são treinados para fornecer respostas probabilísticas com um alto grau de certeza, portanto, é inevitável que, por vezes, utilizem informações incorretas. As alucinações são talvez o principal risco dos LLMs, mas o uso desse tipo de chatbots na organização deve ser considerado. Se um modelo público for utilizado, os dados devem ser protegidos para evitar vazamentos. Mesmo com modelos privados, é necessário evitar partilhar dados com colaboradores que não devem ter acesso a eles. Também é necessário controlar os custos de computação. Além disso, poucas pessoas têm o conhecimento necessário para usar essas soluções corretamente.
No entanto, essas dificuldades não devem ser vistas como um impedimento, mas como um incentivo para usar a tecnologia com os controlos adequados.
Os dados fornecidos ao LLM, seja no treino ou na interface, necessitam ser de qualidade: atualizados, bem rotulados e sem viés. Os dados usados no treino devem ser Zero-Party e partilhados ativamente com os clientes, ou First-Party e obtidos diretamente pela organização. Também é necessário estabelecer normas de segurança para proteger dados pessoais ou da organização. Por fim, devem existir permissões que garantam que o utilizador está autorizado a aceder a dados para aprendizagem contextual.
Além de precisas, as respostas de um chatbot de Generative AI também devem ser explicáveis e estar alinhadas com a marca. Devem existir controlos para que o modelo não responda com dados confidenciais ou palavras ofensivas, bem como para recusar perguntas para as quais não está preparado para responder. As respostas também podem ter um certo grau de incerteza e oferecer fontes de verificação.
Por fim, os chatbots de Generative AI devem estar sujeitos a testes contínuos e supervisão humana. As organizações devem investir em IA ética e definir normas mínimas de cumprimento obrigatório, além de consultar os seus colaboradores e oferecer a formação necessária.
Além das muitas implicações de segurança das quais já discutimos nesta tendência, as organizações também devem considerar o efeito dos LLM-conselheiros na dinâmica dos dados dos utilizadores.
Estamos perante uma oportunidade de reinventar a ética das buscas e restabelecer a confiança entre as organizações e os seus clientes. As organizações podem atuar como administradoras das suas próprias informações, armazenando, protegendo, analisando e promovendo os seus dados e conhecimentos diretamente aos clientes por meio de consultores digitais. É uma grande responsabilidade, pois a organização deve garantir que os dados permaneçam seguros enquanto fornece respostas precisas aos seus serviços de consultoria. É uma oportunidade ainda maior: sem intermediários na troca de informações, as organizações podem servir como uma fonte direta de insights confiáveis e reconquistar a confiança dos seus clientes.
Conclusão
A Generative AI veio revolucionar os dados e o software. Os LLMs estão a alterar a nossa relação com a informação e muitos outros aspetos, desde a forma como as organizações alcançam os clientes até como capacitam os colaboradores e parceiros, tudo está prestes a transformar-se. As organizações líderes já concebem e a desenvolver a próxima geração de negócios baseados em dados. E em breve, não serão apenas os líderes. Será a nova forma como os negócios digitais funcionam.
Trend 2: Meet my Agent: Ecossistemas para IA
Visão geral
A IA está a ultrapassar a sua capacidade limitada de assistência para desempenhar um papel cada vez mais ativo no mundo. Durante a próxima década, testemunharemos o surgimento de ecossistemas de agentes: grandes redes interligadas de IA que mudarão completamente a forma como as organizações abordam as suas estratégias de inteligência e automação.
As estratégias atuais de IA tendem a concentrar-se em tarefas ou funções específicas. A IA age isoladamente, não como um ecossistema de partes interdependentes. Com agentes de IA, por outro lado, os sistemas automatizados podem tomar decisões e realizar ações por conta própria. Os agentes não apenas aconselham as pessoas, mas agem no seu nome. A IA continuará a gerar textos, imagens e ideias, mas serão os agentes que decidirão o que fazer com tudo isso. Isto ajudará a construir o nosso mundo futuro, e é nossa responsabilidade garantir que seja um lugar onde desejamos viver.
Os agentes ajudarão a construir o nosso mundo futuro, mas é nossa responsabilidade garantir que seja um mundo em que queiramos viver.
Embora esta evolução ainda esteja apenas a começar, as organizações devem começar a pensar no que está por vir. Se os agentes começam a agir, não demorará muito para que começarem a interagir entre si. A estratégia de IA do futuro exigirá coordenar uma variedade de sistemas: IA especializada, agentes generalizados, agentes adaptados à colaboração humana e agentes projetados para a otimização de máquinas.
Mas ainda há muito a fazer antes que os agentes de IA ajam no nosso nome ou como os nossos representantes, e ainda mais antes que possam fazer isso de maneira coordenada. A verdade é que os agentes ainda falham, usam incorretamente as ferramentas e geram respostas imprecisas - e estes são erros que podem se multiplicar rapidamente.
Humanos e máquinas já colaboram a nível de tarefa, mas os líderes não estão preparados para que a IA opere os seus negócios - ou não estavam até agora. À medida que os agentes se tornem os nossos colaboradores e representantes, teremos que reimaginar o futuro da tecnologia e do talento juntos. Não se trata apenas de novas habilidades, mas de garantir que os agentes partilhem os nossos valores e objetivos. Os agentes ajudarão a construir o nosso mundo futuro, mas é nossa responsabilidade garantir que seja um mundo em que queiramos viver.
96%
dos executivos acreditam que os ecossistemas de agentes de IA proporcionarão oportunidades significativas às suas organizações nos próximos três anos.
À medida que os assistentes de IA atuem em nome das pessoas, as oportunidades de negócios decorrentes dependerão de três capacidades básicas: acesso a dados e serviços em tempo real, raciocínio complexo e criação de ferramentas (para uso dos próprios agentes, não das pessoas).
Comecemos com o acesso a dados e serviços em tempo real. Quando o ChatGPT surgiu, muitas pessoas cometeram o erro de pensar que o que a aplicação fazia era buscar informações na web. Na realidade, o GPT-3.5 (o LLM que o ChatGPT utilizava inicialmente) havia sido treinado com uma grande base de conhecimento e utilizava as relações entre esses dados para fornecer respostas.
Em março de 2023, a OpenAI anunciou os primeiros plugins para o ChatGPT. Os "plugins" permitem que os LLMs procurem informações, usem software digital, executem código, chamem APIs e gerem resultados para além do texto, permitindo que o modelo aceda à internet.
Mas novos plugins vão permitir que o CHATGPT aceda à internet, o que poderia transformar os modelos básicos de motores poderosos que trabalham isoladamente em agentes com a capacidade de navegar no atual mundo digital. Embora os plugins tenham um potencial inovador poderoso por si mesmos, também desempenharão um papel crítico no surgimento dos ecossistemas de agentes.
A segunda etapa na evolução do agente é a capacidade de raciocinar e pensar logicamente — porque mesmo as ações mais simples do dia a dia para as pessoas exigem uma série de instruções complexas para as máquinas. A investigação em IA está a começar a derrubar as barreiras para o raciocínio de máquinas. A interação Chain-of-Thought é um modelo criado para que os LLMs entendam melhor os passos de uma tarefa específica.
Com a interação chain-of-thought e os plugins, a IA tem o potencial de realizar tarefas complexas com uma lógica mais rigorosa e com as inúmeras ferramentas digitais disponíveis na web. Mas e se a solução desejada ainda não existir?
Quando enfrentamos esse desafio, o que fazemos como seres humanos é criar as ferramentas de que precisamos. Até agora, a IA dependia dos humanos para adquirir novas capacidades, mas a terceira dimensão de representação que está a emergir permite-lhe desenvolver ferramentas por si própria.
O ecossistema de agentes pode parecer algo muito complicado. Afinal, para além das três capacidades básicas dos agentes autónomos, estamos também a falar de um desafio de orquestração incrivelmente complexo e de uma reinvenção massiva da sua força de trabalho humana para tornar tudo isto possível. É o suficiente para deixar os líderes a perguntar por onde começar. A boa notícia é que os esforços existentes de transformação digital auxiliarão as organizações a dar um salto significativo.
O que acontece quando o ecossistema de agentes começa a operar? Seja como os nossos assistentes ou como os nossos representantes, o resultado será uma produtividade explosiva, inovação e uma reformulação da força de trabalho humana. Como assistentes ou copilotos, os agentes podem multiplicar drasticamente a produção dos colaboradores individuais. Em outros cenários, começaremos a confiar cada vez mais nos agentes para agir no nosso nome. Como nossos procuradores, eles poderiam lidar com trabalhos atualmente realizados por humanos, mas com uma considerável vantagem — um único agente poderia controlar todo o conhecimento e informação da sua organização.
As organizações precisarão pensar nas abordagens humanas e tecnológicas necessárias para apoiar esses agentes. Do ponto de vista tecnológico, uma consideração importante será como essas entidades se identificam. Será necessário prestar ainda mais atenção às consequências para os trabalhadores humanos (novas responsabilidades, papéis e funções). O que está claro é que os humanos não vão desaparecer. Os humanos criarão e aplicarão as regras para os agentes.
A reinvenção do talento humano
Na era dos ecossistemas de agentes, os melhores colaboradores serão aqueles mais preparados para estabelecer diretrizes para esses agentes. O nível de confiança de uma organização nos seus agentes autónomos determinará o valor que esses agentes podem criar, e o seu talento humano é responsável por construir essa confiança.
Mas não basta apenas pensar logicamente. Os agentes também precisam entender quais são os seus limites. Quando um agente tem informações suficientes para agir por conta própria e quando deve procurar apoio antes de agir? As decisões variarão de agente para agente, organização para organização e indústria para indústria.
O que as organizações podem fazer?
O que as organizações podem fazer para facilitar o sucesso dos seus colaboradores e agentes? É crucial que os agentes tenham a oportunidade de conhecer a organização e que a organização tenha a oportunidade de conhecer os agentes.
As organizações podem começar por entrelaçar a teia de conexão entre os predecessores dos agentes (os LLMs) e os seus sistemas de suporte. Os modelos básicos adquirirão conhecimento mais facilmente se os LLMs estiverem afinados com informações da organização.
É também altura de apresentar os humanos aos seus futuros colegas digitais. As organizações podem lançar as bases para a confiança com os futuros agentes ao ensinar à sua força de trabalho a racionalizar com as tecnologias inteligentes existentes. Desafie os seus colaboradores a descobrir e transcender os limites dos sistemas autónomos existentes.
Por último, não deve haver nenhuma ambiguidade sobre qual é o objetivo da organização. Tudo o que os agentes fazem deve estar alinhado com os valores fundamentais e a missão da organização. Nunca é cedo demais para reforçar os valores desde o topo até à base da organização.
Do ponto de vista da segurança, os ecossistemas de agentes terão de ser transparentes nos seus processos e decisões. É cada vez mais importante ter uma lista de materiais de software (ou seja, uma lista clara de todos os componentes e dependências de código que formam uma aplicação informática) para controlar as organizações e os seus agentes. Da mesma forma, uma lista de materiais de agentes pode servir para explicar e controlar as decisões tomadas pelos agentes.
Qual a lógica seguida pelo agente para decidir? Qual agente tomou essa decisão? Qual código foi escrito? Quais dados foram utilizados e com quem esses dados foram partilhados? Quanto melhor pudermos rastrear e compreender os processos de tomada de decisão dos agentes, mais confiança teremos neles para agir no nosso nome.
Conclusão
Os ecossistemas de agentes podem multiplicar a produtividade e a inovação de uma organização até níveis inalcançáveis para as pessoas, mas o seu valor está limitado pelo dos humanos que os controlam. O conhecimento e o raciocínio humanos darão a uma rede de agentes a vantagem sobre outra. A inteligência artificial é hoje apenas uma ferramenta, mas serão os agentes de IA que gerirão as nossas organizações no futuro. A nossa responsabilidade é garantir que esses agentes não atuam de maneira descontrolada. A IA evolui com grande rapidez, por isso não há necessidade de esperar mais para começar a preparar-se.
Trend 3: The Space We Need: Criar valor em novas realidades
Visão geral
A computação espacial está prestes a mudar não apenas o curso da inovação tecnológica, mas também a vida e o trabalho das pessoas. Enquanto computadores e telemóveis usam ecrãs como portais para o mundo digital, a computação espacial fundirá o físico com o digital para combinar ambas as realidades. As aplicações criadas para esse meio permitirão que as pessoas mergulhem em mundos digitais sem perder a sensação física de espaço ou adicionar conteúdo ao seu ambiente físico.
Se isso é verdade, por que não sentimos que estamos à beira de uma nova era tecnológica? Por que continuamos a falar sobre o "colapso do metaverso"? O metaverso é uma das aplicações mais conhecidas da computação espacial. No entanto, o preço das propriedades digitais no metaverso, que estava no auge em 2021 e 2022, caiu 80-90% em 2023.
A computação espacial está prestes a mudar o rumo da inovação tecnológica e a forma como as pessoas trabalham e vivem.
Algumas organizações optaram pela cautela e contentam-se em dizer que, apesar das grandes expectativas geradas, a tecnologia ainda não está madura para o metaverso. Mas outras avançam a todo o vapor, construindo as capacidades tecnológicas necessárias. A Meta criou produtos de realidade virtual e aumentada e introduziu os Codex Avatars, que utiliza IA e câmaras de smartphone para criar avatares extremamente realistas. A aplicação RealityScan da Epic permite às pessoas digitalizarem objetos tridimensionais no mundo físico apenas com o telemóvel e transformá-los em ativos virtuais tridimensionais.
Por baixo de tudo, tecnologias avançadas como a Generative AI continuam a tornar mais rápido e mais barato construir ambientes e experiências espaciais. E, talvez silenciosamente, estas tecnologias já estão a ser comprovadas em aplicações industriais. Os gémeos digitais para a fabricação, o crescimento da VR/AR na formação e operação remota, e o estabelecimento de ambientes de design colaborativos já têm impactos práticos e valiosos na indústria.
A verdade é que novos meios não surgem com muita frequência, e quando o fazem, a adoção é lenta. Mas os benefícios de entrar cedo são praticamente inestimáveis.
92%
dos executivos concordam que a sua organização deve criar uma vantagem competitiva utilizando a computação espacial.
Criação de aplicações espaciais
De forma crucial, novos padrões, ferramentas e tecnologias estão a facilitar - e a tornar mais económica - a criação de aplicações espaciais e experiências que parecem familiares.
Pensemos nos websites que costumamos visitar ou nas nossas apps favoritas no telemóvel. Embora tenham objetivos muito distintos, há algo que nos parece indiscutivelmente universal mesmo nas experiências mais diversas. Por quê? Todos eles usam a mesma base.
Até agora, o espaço carecia de uma base comum. A entrada em cena do Universal Scene Description (USD), ou o que melhor se pode descrever como um formato de ficheiro para espaços 3D, é crucial. Desenvolvido pela Pixar, o USD é um framework que permite aos criadores mapear aspetos de uma cena, incluindo ativos específicos e fundos, iluminação, personagens e muito mais. Como o USD é concebido para reunir estes ativos numa cena, diferentes softwares podem ser usados em cada um, permitindo a construção colaborativa de conteúdo e edição não destrutiva. O USD pode parecer destinado principalmente a aplicações de entretenimento, mas torna-se rapidamente central para as aplicações espaciais mais impactantes, nomeadamente nos gémeos digitais industriais.
As organizações precisam de compreender que não estarão a operar espaços isoladamente. Assim como nenhuma página web ou aplicação existe sozinha na internet, a próxima iteração da web promete aproximar ainda mais estas experiências paralelas.
Sentido de lugar
Há algo que diferencia a computação espacial de outras tecnologias digitais: a sua capacidade de estimular os nossos sentidos. As novas tecnologias permitem aos engenheiros conceber experiências para todos os sentidos, como o tato, o olfato e o som.
Até agora, era complicado proporcionar o sentido do tato à realidade virtual, mas os investigadores da Universidade de Chicago propuseram o uso de elétrodos para replicar de forma mais fiel à sensação tátil.
Os odores também podem fazer com que os espaços digitais ganhem vida, evocando memórias ou induzindo uma resposta básica de luta, ou fuga. A Scentient, uma organização que visa conferir sensações olfativas ao metaverso, experimenta a tecnologia para treinar bombeiros e socorristas, que frequentemente precisam usar o olfato para avaliar uma emergência, como a presença de gás natural, podem ser cruciais para avaliar uma emergência.
O som (ou áudio espacial) também é fundamental para criar cenas digitais realistas. Por último, as aplicações espaciais imersivas devem ser capazes de responder aos nossos movimentos naturais.
A computação espacial não substituirá a informática para computadores e telemóveis, mas é uma parte cada vez mais importante de tudo o que constitui a estratégia de IA de uma organização.
Os primeiros passos já foram dados. Os gémeos digitais estão a demonstrar a sua utilidade e a formação é muito mais eficaz quando se vive uma experiência em vez de ver um vídeo. Embora muitas vezes se trate de projetos isolados, um estudo cuidadoso das vantagens oferecidas pela computação espacial pode ajudar a definir a estratégia empresarial. O mercado ainda precisa amadurecer, mas está cada vez mais claro que as aplicações espaciais funcionam quando são aplicadas de três maneiras: transmitindo grandes volumes de informação complexa, dando controlo aos utilizadores sobre a sua experiência e, embora possa parecer paradoxal, permitindo-nos enriquecer espaços físicos.
Provavelmente, é na transmissão de informação complexa onde a vantagem da computação espacial sobre outras alternativas é mais clara. Um espaço permite aos utilizadores moverem-se e agirem naturalmente, permitindo transmitir informação de uma forma mais dinâmica e imersiva. Já vimos isso, na prática. Algumas das primeiras aplicações espaciais eram para gémeos digitais industriais, cursos virtuais ou assistência remota em tempo real.
A segunda vantagem da computação espacial sobre outras opções é a capacidade de dar controlo aos utilizadores sobre as suas experiências numa aplicação. Permite criar experiências digitais que transmitem uma sensação física de espaço, permitindo projetar experiências que dão mais flexibilidade aos utilizadores para se moverem e explorarem.
Por último, as aplicações espaciais melhoram os espaços físicos, pois podem enriquecê-los e ampliá-los sem os alterar. O escritório do futuro poderia ter aplicações e computadores espaciais em vez de monitores, projetores e ecrãs físicos. As pessoas poderão projetar espaços mais simples com menores custos de manutenção e alterar o seu ambiente mais facilmente.
À medida que o mundo do trabalho se torna espacial, as organizações também terão de pensar na segurança. Haverá mais dispositivos do que nunca - os colaboradores usarão dispositivos espaciais para o trabalho, os clientes usá-los-ão para aceder a experiências. E com este ecossistema de dispositivos em constante expansão, haverá mais pontos de entrada para atacantes também. Então, como colocar fronteiras no que é sem fronteiras? As estratégias das organizações deverão ser baseadas em princípios de "Zero Trust".
Além disso, as organizações devem estar cientes que o espacial é um território desconhecido, por isso tanto os fornecedores como os utilizadores devem esperar ter pontos cegos. Uma linha de defesa não será suficiente, mas estratégias de Defesa em Profundidade que aproveitem várias camadas de segurança (como administrativa, técnica e física) podem ser implementadas para defender esta nova fronteira.
Conclusão
A computação espacial está prestes a despegar e os líderes tentam obter vantagem. Para estar na vanguarda da nova era de inovação tecnológica, os líderes empresariais terão de repensar a sua posição e compreender o efeito dos mais recentes avanços tecnológicos. Não é comum surgirem novos meios de computação, mas estes podem ter um impacto incalculável nas organizações e nas pessoas durante décadas. Está pronto para aproveitar este momento?
Trend 4: Our Bodies Electronic: Uma nova interface humana
Visão geral
Muitas das tecnologias que utilizamos encontram-se limitadas pela sua dificuldade em compreender as pessoas. Por exemplo, para controlar um robô ou um drone, temos de traduzir o que pretendemos em comandos que eles possam entender. A verdade é que, se a tecnologia não se conecta connosco, muitas vezes é porque as pessoas (os seus desejos, expectativas ou intenções) são um enigma.
No entanto, já existem inovadores que estão a tentar mudar isso. Em todas as indústrias, são desenvolvidas tecnologias e sistemas que podem entender as pessoas de maneiras novas e mais profundas. Está a ser criada uma "interface humana" e isso terá consequências que irão muito além das casas inteligentes, para citar um exemplo.
Um bom exemplo disso é a neurotecnologia, que começa a conectar-se com a mente das pessoas. Dois estudos, recentemente publicados por investigadores da Universidade da Califórnia em São Francisco e da Universidade de Stanford, mostram ser possível usar próteses neurais (como interfaces cérebro-computador ou BCI) para decifrar a fala a partir de dados neuronais. Isso poderia ajudar a "falar" com pacientes com problemas de comunicação verbal, traduzindo o que querem dizer em texto ou voz gerada por computador.
Quando as tecnologias nos compreendem melhor - o nosso comportamento e as nossas intenções - elas adaptam-se mais eficazmente a nós.
Outro bom exemplo são as tecnologias que detetam movimentos corporais, como os dos olhos e das mãos. Em 2023, o Vision Pro da Apple introduziu o visionOS, que permite aos utilizadores navegar e clicar com o olhar e um simples gesto, sem a necessidade de um dispositivo de controlo manual.
Inovações como as descritas estão a mudar as regras e a ultrapassar os limites que regem a interação entre humanos e máquinas há décadas. Estamos habituados a ser nós a ter de nos adaptar para as tecnologias funcionarem, mas isso mudará graças à "interface humana". Quando as tecnologias nos puderem entender melhor - o nosso comportamento e as nossas intenções - adaptar-se-ão mais eficazmente a nós.
As organizações que queiram alcançar o sucesso também terão de lidar com problemas de confiança e uso indevido da tecnologia. Tanto as organizações como as pessoas podem ser relutantes em permitir que a tecnologia nos compreenda a um nível tão íntimo. Será necessário atualizar as normas de privacidade biométrica. Também será necessário definir novos controlos neuróticos, incluindo o uso apropriado de dados cerebrais e outras medidas biométricas para compreender as intenções e os estados cognitivos das pessoas. Enquanto a legislação é atualizada, cabe às organizações conquistar a confiança das pessoas.
31%
dos consumidores sentem-se frustrados quando a tecnologia não os compreende e não consegue interpretar as suas intenções.
Tentar entender as pessoas (como indivíduos, como potenciais clientes ou como grupos demográficos) é um desafio para as organizações há séculos. Nas últimas décadas, a utilização de tecnologia digital tem-se revelado crucial para superar esse desafio. Graças a plataformas e dispositivos digitais, as organizações podem seguir e quantificar comportamentos para gerar um enorme valor. Agora, a situação dá uma reviravolta com o surgimento da "interface humana", que permite compreender as pessoas de forma mais profunda e centrada na humanidade.
Tecnologias recentes utilizadas para compreender as pessoas são importantes. Contudo, baseiam-se em rastrear e observar padrões que ainda carecem de especificidade. As pessoas podem ler ou assistir a conteúdos familiares, mas podem realmente desejar algo novo. Somos ótimos a reconhecer o que as pessoas fazem, mas nem sempre compreendemos por que o fazem.
Como a "interface humana" avalia intenções
A "interface humana" não é uma tecnologia específica, mas sim um conjunto de tecnologias que permitem aos inovadores ver e compreender melhor as pessoas.
Alguns utilizam dispositivos vestíveis para detetar biossinais que podem ajudar a prever o que as pessoas querem ou compreender o seu estado cognitivo. Outros criam formas mais detalhadas de entender a intenção das pessoas em relação aos seus ambientes.
As intenções das pessoas também podem ser medidas com a IA. Pensemos na colaboração entre humanos e robôs. O estado de espírito das pessoas, como se estão ambiciosas ou cansadas, pode afetar a forma como abordam uma tarefa. Mas enquanto os humanos tendem a ser bons a entender esses estados de espírito, os robots não são.
Por fim, a neuro tecnologia (sensores neuronais e BCI) é talvez uma das tecnologias mais interessantes da "interface humana". Na última década, surgiram inúmeras organizações de neuro tecnologia, um campo muito promissor para a identificação e interpretação das intenções humanas.
Avanço da neuro tecnologia na "interface humana"
Muitos pensam que ainda faltam muitos anos para o uso comercial de sensores neuronais e interfaces cérebro-computador (BCI), mas os avanços recentes indicam o contrário.
Os céticos argumentam que a neuro tecnologia não sairá dos limites da indústria da saúde. A causa deve-se a dois avanços-chave. O primeiro é a descodificação de sinais cerebrais. Os progressos na identificação de padrões com IA, com o aumento dos dados cerebrais disponíveis, permitem conceber esperanças.
O segundo campo de interesse é o do hardware neuronal e, em particular, a qualidade dos dispositivos externos. A eletroencefalografia (EEG) e a ressonância magnética funcional (RMf) têm sido tradicionalmente as duas técnicas externas mais utilizadas para estudar o cérebro, embora até recentemente os sinais cerebrais só pudessem ser medidos em laboratório. Mas isso está a mudar.
Cada vez mais organizações procuram definir estratégias de "interface humana". O primeiro passo que têm de dar é estudar as áreas de negócio e os desafios que podem ser transformados.
O alcance da "interface humana"
Primeiramente, é importante considerar a capacidade das tecnologias de "interface humana" de prever o que as pessoas vão fazer. Alguns dos casos de uso mais promissores ocorrem em áreas onde pessoas e máquinas partilham o espaço de trabalho. Por exemplo, as organizações poderiam criar sistemas de fabricação mais seguros e produtivos se os robôs pudessem antecipar as ações das pessoas.
Outra área que pode ser transformada é a colaboração direta entre pessoas e máquinas; ou seja, como usamos e controlamos a tecnologia. Um bom exemplo é a forma como a neuro tecnologia nos permite conectar as nossas mentes à tecnologia de maneiras novas e potencialmente mais naturais.
Por último, a "interface humana" poderia possibilitar a criação de novos produtos e serviços. Por exemplo, sensores no cérebro poderiam ajudar as pessoas a se conhecerem melhor. A L'Oréal colabora com a EMOTIV para os clientes poderem descobrir quais são as suas fragrâncias preferidas.
Outros consideram a "interface humana" como uma medida de segurança. A Meili Technologies é uma startup que trabalha para melhorar a segurança dos veículos. Utiliza aprendizado profundo, estímulos visuais e sensores no interior do veículo para detetar se um condutor foi incapacitado por um ataque cardíaco, convulsão, acidente vascular cerebral ou outra emergência.
A competição empresarial muda, e a confiança é fundamental.
Se os chapéus de papel de alumínio não impedem a leitura mental, o que impedirá? Mais do que qualquer outra tendência este ano, a segurança vai fazer ou quebrar a adoção empresarial e do consumidor da "interface humana".
A aceitação de ferramentas mais perspicazes e conectadas depende da capacidade dos humanos serem os principais guardiões do que informação é partilhada, no mínimo. Essa prática precisa de ser integrada no design da próxima geração de ferramentas de interface humano-computador, permitindo que as pessoas optem por partilhar dados ou telemetria relevantes para a tarefa em questão, ou optem por não partilhar informações extrínsecas ou sensíveis.
Conclusão
A interface humana é uma nova maneira de enfrentar um dos desafios mais antigos para as organizações: como compreender as pessoas como humanas. É uma grande responsabilidade, mas a oportunidade é ainda maior. As pessoas terão dúvidas e as relacionadas com a privacidade constituirão o primeiro obstáculo importante que as organizações terão de superar. No entanto, o esforço vale a pena para compreender as pessoas de uma forma mais profunda.
Engenharia Positiva: A encruzilhada da nossa tecnologia
O mundo está a atingir o que pode ser o ponto de viragem mais significativo na história da tecnologia, e as organizações - e as decisões dos seus líderes - estão no centro da moldagem do nosso futuro.
À medida que experimentamos mais crescimento e inovação, nem tudo será para melhor. Haverá mais (e novas) oportunidades para fraude, desinformação e violações de segurança. Se projetarmos ferramentas com capacidades humanas, mas sem inteligência humana - ou mesmo consciência humana - podemos criar de uma forma que prejudica tanto o resultado como o bem maior.
Na era da tecnologia humana, cada produto e serviço que as organizações lançam no mercado tem o potencial de transformar vidas, capacitar comunidades e provocar mudanças, para melhor ou para pior. Inevitavelmente, as organizações enfrentarão a delicada tarefa de precisar agir rapidamente em comparação a agir com cuidado, assim como a expectativa de que concorrentes ou outros países podem não partilhar as mesmas preocupações, ou impor as mesmas restrições.
Ao procurarmos humanizar a tecnologia, devemos encarar a segurança como uma forma de gerar confiança entre pessoas e tecnologia, e não como uma limitação ou obrigação. E temos que desenvolver a tecnologia sempre tendo em mente o que significa ser humano. Isso é o que chamamos "engenharia positiva". Nos últimos anos, o setor tecnológico tem enfrentado questões éticas em áreas como inclusão, acessibilidade, sustentabilidade, segurança no trabalho, proteção da propriedade intelectual e muitas outras. Todas elas podem resumir-se a uma única pergunta: como conciliamos o que podemos fazer com a tecnologia e o que desejamos como pessoas?
Estamos num momento crucial para as pessoas e a tecnologia, e o mundo está pronto para ajudarmos a moldá-lo.