A inteligência artificial teve uma transição nos últimos anos, passando de "malvada" para algo "positivo", mas empresas ainda precisam entender quando, e onde, é vantajoso usar a tecnologia e os seus desafios. É o que afirma Patricia Florissi, diretora técnica do CTO do Google Cloud, em entrevista à EXAME durante o Web Summit 2025.

A brasileira responsável por aspectos técnicos em torno da interconexão entre a computação em nuvem e a inteligência artificial destaca que o processo de mudança de visão em torno da IA é natural de qualquer introdução de novas tecnologias na sociedade. Em geral, essa "virada" na percepção pública e empresarial ocorre por dois fatores.

• Uma nova era da economia digital está acontecendo bem diante dos seus olhos. Não perca tempo nem fique para trás: abra sua conta na Mynt e invista com o apoio de especialistas e com curadoria dos melhores criptoativos para você investir

"Chega em um ponto em que duas coisas mágicas acontecem: o valor dos benefícios se tornam significativamente expressivos e, segundo, há uma compreensão maior sobre os riscos. E uma vez que entende os riscos, consegue analisá-los e mitigá-los", explica. Para Florissi, esse é o ponto atual em relação à tecnologia.

A diretora destaca que esse momento é "mágico", já que "os benefícios se tornam palpáveis, e quem não consegue capitalizar fica em uma desvantagem". Ela pontua que, nos últimos dois anos, diversos clientes com que trabalha passaram a efetivamente pensar na IA como uma possível solução para seus problemas.

Mas ela compartilha um alerta: "A gente pensa que a IA é uma varinha de condão, mas não é. A inteligência artificial não é algo que você coloca um problema e ela dá uma solução, é uma ferramenta para construir a solução. É preciso decompor problemas em pedaços, entender no que vai usar IA, os resultados, e ter mecanismo de controle para tentar construir uma solução de IA".

• Quer saber as novidades que mexem com o mercado cripto? Assine as newsletters gratuitas do Future of Money!
  

Florissi afirma que ainda há pessoas e empresas que apenas dizem que estão usando a tecnologia sem efetivamente aproveitá-la. Mas, em geral, as empresas já entenderam que é possível adotar a IA em três dimensões: o atendimento ao cliente, o uso para organizar catálogos de produtos e usos internos, para redução de burocracia.

Ela também compartilha um recado para os céticos em relação à tecnologia: "Tenha cuidado. Se você acha que IA é coisa de marketing, vai ficar para trás".

União entre IA e cloud

Para Florissi, a cloud - ou computação e armazenamento em nuvem - foi essencial para que a inteligência artificial pudesse chegar no patamar atual. "Acho que, sem a nuvem, a gente não estaria onde estamos na inteligência artificial, por inúmeros motivos. Um deles é a economia de escala. Treinar modelos requer uma quantidade obscena de dados e uma quantidade obscena de capacidade computacional para fazer essas operações".

Ela enxerga uma "cascata de eventos" que culminou na explosão da IA generativa, em especial o desenvolvimento de todo um conjunto de tecnologias que forneceu a escala necessária para treinar esses modelos e, por sua vez, também torná-los escaláveis. Entre esses avanços está o uso de machine learning na análise de imagens em 2012 e o avanço nas redes neurais em 2013, permitindo a representação numérica de conceitos.

• GRÁTIS: CONHEÇA AS MELHORES 3 ESTRATÉGIAS PARA INVESTIR EM BITCOIN
  

O próprio Google contribuiu com a criação dos chamados "transformers" em 2017, que atuam diretamente no funcionamento da inteligência artificial generativa. "E aí vem a questão da nuvem, que trás desafios enormes de infraestrutura, gerenciamento, automação e escala, e isso exige o uso de IA".

A etapa atual, afirma, é de disponibilizar e transferir para os usuários todos esses avanços tecnológicos. E, para isso, ela diz que é essencial se ater a questões éticas.

A "IA responsável"

Florissi comenta que a ideia por traz de ter "IA responsável" é "entender os riscos, porque você só pode mitigar os riscos que você conhece". Graças à compreensão sobre essas questões, diversas empresas, incluindo o Google, tem adotado técnicas de redução de vieses e riscos.

Uma delas é a ancoragem, em que há um cuidado na seleção da base de dados usada pela inteligência artificial. Há, ainda, o chamado "fine tuning", em que um modelo de IA é treinado para atuar em uma área ou tema específicos. A ideia, com isso, é reduzir as chamadas "alucinações".

Há, ainda, a questão da sustentabilidade, que envolve "como vai obter a energia e qual é a fonte da energia, e o ideal é ter fontes renováveis. Envolve também como treinar a IA da forma mais eficiente, e aí entendemos que a melhor maneira é fazer os próprios chips, porque vai aumentando essa eficiência e aí vai gastando menos energia".

Sobre as tendências para a área, Florissi aponta que os chamados agentes de inteligência artificial devem ganhar cada vez mais espaço. Ela explica que "quando começou com a IA generativa tinha um modelo, e a gente achava que era uma caixa preta, mandava a entrada e tinha a saída. E viu que, na realidade, problemas complexos precisam ser resolvidos através da decomposição do problema em várias partes para chegar na solução final".

"Os agentes nos dão uma maneira, até na engenharia de software, de decompor o problema e depois chamar especialistas para resolver uma parte do problema. Cada agente tem a agência, um poder de decisão de qual modelo vai usar e quais ferramentas e recursos vai usar para ajudar no raciocínio. É uma modularização", comenta.

Siga o Future of Money nas redes sociais: Instagram | X | YouTube | Telegram | TikTok