As últimas décadas apresentaram uma evolução tecnológica exponencial, em especial no que diz respeito à interação humano-computador (HCI) e a implementação de inteligência artificial (IA). De comandos criptografados e jogos a tecnologias como carros autônomos e interfaces computador-cérebro. Muitas dessas tecnologias disruptaram nossa relação com esses sistemas e passaram a integrar nosso dia a dia de forma cada vez mais natural.  

E não é apenas a relação entre humano e computador que vem sendo disruptada. A IA vem transformando o mercado e a forma como empresas competem, interagem e criam valor para seus clientes em seu segmento e indústria. Automação de tarefas rotineiras, análises preditivas de dados e melhores interações com clientes e fornecedores são apenas alguns dos casos de uso onde a IA pode melhorar as capacidades dinâmicas de uma organização e aumentar sua vantagem competitiva. Como resultado, o aumento da eficiência operacional e da receita. 

Como consequência, em menos de um ano após o lançamento público do ChatGPT, mais de 50% das empresas dos Estados Unidos já haviam começado a implementação de soluções de inteligência artificial generativa (GenAI) em alguma área dos seus negócios.  E, ainda, há um desejo cada vez maior dos negócios de diversas indústrias e segmentos terem IA como parte dos seus serviços e produtos.  

Mas implementar uma solução de IA não se resume a codificar algoritmos e integrar tecnologias. A implementação de soluções que envolvam IA e a transformação de empresas com e pelo uso de IA está, em sua natureza, na necessidade de resolver problemas. E é neste cenário que processos de design são essenciais para definir qual problema está sendo resolvido e como uma eventual solução de IA pode resolver este problema. Afinal, uma das missões do design é tornar nossas vidas mais fácil, segura, eficiente e prazerosa.  

AI Transformation: mais do que implementação 

Quando pensamos na implementação de IA ou GenAI em sistemas novos ou já existentes, é muito comum nos preocuparmos essencialmente com a tecnologia envolvida. Quais serão os requisitos deste novo produto ou serviço? Qual modelo e técnica para treinamento de LLMs será utilizada? Qual Stack de tecnologia temos disponível ou precisaremos contratar? Como está a maturidade dos nossos dados para implementar IA? Temos conhecimento técnico para desenvolver ou será necessário trazer consultores externos? Estas são apenas algumas das primeiras perguntas que são levantadas. 

Mas quando olhamos exclusivamente para questões técnicas, podemos nos esquecer do principal elemento no desenvolvimento de produtos e serviços: a solução de um problema para uma pessoa, seja um cliente, um colaborador ou qualquer outro stakeholder. Como mencionei acima, desenvolver uma solução de IA envolve pensar no processo como um todo e redesenhá-lo pensando com uma abordagem holística, que considere o ser humano em cada etapa do processo e suas relações com a máquina e com o negócio. 

Os humanos trazem contextos, valores e perspectivas que as máquinas não conseguem replicar. Um sistema de IA eficaz é aquele que combina as capacidades da máquina com a sabedoria humana. Em outras palavras, isso significa considerar em primeiro lugar, qual problema está sendo resolvido com IA e, como potencializar o melhor de cada parte envolvida nesse sistema.  

Humano e máquina: o poder da colaboração

Entendo que a verdadeira inovação surge quando combinamos diferentes capacidades, ou seja, as capacidades da máquina com o que o ser humano possui de melhor. Computadores possuem inteligência especializada, capazes de executar tarefas específicas com excelência. Já os humanos possuem inteligência geral, podendo lidar com uma ampla variedade de tarefas e contextos. Enquanto a IA não atinge um nível de inteligência geral comparável ao humano, a combinação de ambas as inteligências poderia ser descrita até mesmo como uma fórmula matemática: inteligência humana elevada à inteligência artificial.  

Esta ideia de combinação, é algo que já vem sendo trabalhado pelo MIT há alguns anos e que é conhecido como super-mentes (superminds), um conceito que oferece uma abordagem para ajudar pessoas e tecnologia a trabalharem de maneira mais inteligente e eficiente juntas. Uma supermind é uma entidade coletiva que combina a inteligência de várias mentes humanas com a capacidade de processamento das máquinas e que destaca a colaboração para resolver problemas complexos. Assim, o supermind design enfatiza a geração de novas possibilidades para configurar sistemas, adaptando-se continuamente às novas demandas e oportunidades. 

Sob esta ótica, o verdadeiro potencial inovador e disruptivo da IA é alcançado quando o ser humano continua a fazer parte do processo (human in the loop), aproveitando, assim, inteligência geral dos humanos e a especializada dos computadores. Ao manter o “human in the loop“, as organizações podem criar soluções mais robustas, inovadoras e adaptáveis. 

Conclusão 

A IA transformou a forma como empresas competem, interagem e criam valo, mas sua implementação vai além do código, tecnologias ou sistemas; envolve resolver problemas. Envolver humanos em todas as etapas do desenvolvimento e operação de sistemas de IA garante que essas tecnologias sejam mais precisas, éticas e alinhadas aos valores humanos e culturais de uma organização. Assim, a interação contínua entre humanos e máquinas permite que os sistemas se adaptem e melhorem constantemente, refletindo as nuances e complexidades do mundo real. Manter o “human in the loop” não é apenas uma boa prática; é uma necessidade para o sucesso a longo prazo das iniciativas de AI transformation.  

Ao continuar a evoluir nesse campo, é nossa responsabilidade como desenvolvedores e pesquisadores garantir que a IA continue a servir como uma extensão do potencial humano, e não como um substituto. Afinal, como sugeriu Henry Dreyfuss em meados do século XXI, a máquina mais eficiente é aquela construída para pessoas. 

*As opiniões aqui colocadas refletem minha opinião pessoal e não necessariamente a opinião da Compass UOL.