O AI & Big Data Congress constata as expectativas de crescimento imparável da inteligência artificial

A décima edição do AI & Big Data Congress mostrou o potencial da inteligência artificial generativa em diferentes setores e aplicações, durante uma jornada que também enfatizou a sustentabilidade e o impacto da sua regulação legal na Europa sob a perspectiva das empresas, entidades e pessoas que a utilizam, bem como do ponto de vista ético.

"A evolução da ciência de dados e da inteligência artificial foi espetacular nos últimos anos. Em 2015, estávamos no 'hype' do Big Data, uma tecnologia que amadureceu ao longo do tempo e tem sido cada vez mais transversal e adotada na estratégia empresarial", afirmou Joan Mas, diretor do Cidai e diretor científico da Área Digital da Eurecat.

Paralelamente, "durante esta última década, vimos o crescimento do aprendizado de máquina e da IA analítica, e vimos como as aplicações baseadas em aprendizado profundo facilitaram avanços espetaculares em áreas como o suporte ao diagnóstico médico, a visão computacional ou as tecnologias de fala", acrescentou Joan Mas, que destacou que "desde 2022, a IA generativa está no centro das expectativas".

Na edição do seu décimo aniversário, o AI & Big Data Congress, que ocorre hoje e amanhã no Auditório L'Illa com mais de 1.600 inscritos, reúne mais de trinta especialistas em inteligência artificial, que discutem o impacto multissetorial desta tecnologia e os desafios na sua aplicação.

"A Catalunha está se posicionando como uma referência no Estado e na Europa no desenvolvimento da inteligência artificial. Nesse sentido, a estratégia Catalonia.AI, que impulsionamos desde o Governo em colaboração com diferentes atores do ecossistema, contribuiu muito para isso. Por isso, reafirmamos essa aposta: para continuar avançando com o impulso do trinômio formado por pesquisa, indústria e políticas públicas", afirmou Maria Galindo, secretária de Políticas Digitais da Generalitat da Catalunha.

Por sua vez, Daniel Altimiras, presidente da Eurecat, destacou que "é notório o desenvolvimento de metodologias que aproximam a inteligência artificial generativa de atores como, por exemplo, as pequenas e médias empresas (PMEs), que pareciam fora do campo de jogo", e reafirmou que a Eurecat "é um aliado à disposição do ecossistema para o desenvolvimento adequado de soluções baseadas em inteligência artificial".

Rika Nakazawa, recentemente reconhecida como uma das 50 mulheres mais influentes dos Estados Unidos pela lista '50 over 50' da revista Forbes, e atualmente diretora global de Inovação Comercial do grupo NTT DATA, apontou que uma das principais chaves para a sustentabilidade da inteligência artificial é "aproveitar a IA para ajudar as organizações a alcançar seus objetivos específicos de sustentabilidade, seja no desenvolvimento de soluções ou em métricas operacionais de produtividade, segurança e eficiência".

De acordo com Rika Nakazawa, "graças à integração de inovações de ponta em centros de dados, redes totalmente fotônicas e soluções baseadas no espaço, podemos reconciliar as preocupações energéticas em torno do crescimento das aplicações de inteligência artificial".

Paralelamente, ela argumentou que "as alianças estratégicas entre indústrias, ao mesmo tempo que reúnem as partes interessadas em políticas, tecnologia e indústria, garantem que nossos avanços contribuam para os imperativos que convergem sustentabilidade e tecnologias inteligentes".

Ana Freire, vice-reitora de Impacto Social e Inovação Acadêmica da UPF Barcelona School of Management, compartilhou iniciativas e estratégias inovadoras para que a indústria, a educação e a academia preparem os trabalhadores para as mudanças aceleradas trazidas pela inteligência artificial, já que se prevê que aproximadamente 40% das ocupações globais serão significativamente afetadas por essas tecnologias.

Em relação a esse desafio, Ana Freire considerou que "a colaboração entre indústria e academia é a melhor estratégia para abraçar essa disrupção tecnológica", onde os trabalhadores "devem ser treinados para adquirir novas habilidades ou melhorar as existentes, particularmente em áreas relacionadas à IA, como análise de dados, programação e gestão de tecnologias".

Em comemoração ao décimo aniversário do AI & Big Data Congress, foi reconhecida a trajetória científica de Ramón López de Mántaras, professor emérito do CSIC no Instituto de Pesquisa em Inteligência Artificial (IIIA), do qual foi fundador e diretor. Pioneiro da inteligência artificial na Catalunha, Espanha e Europa, ele destacou o papel necessário da regulação e da educação para aproveitar de forma responsável o potencial da IA diante dos desafios relacionados à privacidade, aos preconceitos dos algoritmos e à desigualdade que sua aplicação pode causar.

Segundo ele, "quanto mais sofisticados forem os sistemas de IA, mais responsabilidades devemos exigir dos seus designers e programadores para garantir que cumpram princípios legais e éticos rigorosos. As inteligências artificiais não têm, nem terão, nunca, intencionalidade ou objetivos próprios; seu desenvolvimento envolve pessoas em todas as fases, desde a concepção e o design do algoritmo até sua implementação, treinamento e implantação. Os agentes morais somos nós, e não as máquinas. Se algo der errado, o responsável não é o algoritmo, somos nós".

Além disso, no décimo aniversário do congresso, foram entregues prêmios a várias empresas e instituições catalãs que se destacaram no uso da IA nos últimos dez anos. Durante esse período, o AI & Big Data Congress reuniu mais de 7.000 participantes, apresentou quase 400 palestras e trouxe a Barcelona palestrantes de renome.

Segunda Jornada

O segundo dia do AI & Big Data Congress dará voz a empresas com projetos e iniciativas inovadoras que explorarão as principais tendências tecnológicas da inteligência artificial em setores como editorial e cultural, indústria farmacêutica, logística ou controle ambiental, e serão apresentados avanços em técnicas para a explicabilidade da IA.

Além disso, serão antecipadas novas oportunidades na aplicação da IA quântica para a resolução de problemas complexos e o desenvolvimento de um aprendizado de máquina mais eficiente.