Why People and AI Make Good Business Partners | Shervin Khodabandeh | TED

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Ana Sofia Ferreira Revisora: Ilayda Gokgoz
00:04
I've been working in AI for most of my career,
0
4292
3128
Trabalho na IA a maior parte da minha carreira,
00:07
helping companies build artificial intelligence capabilities
1
7462
3378
a ajudar empresas a construir recursos de inteligência artificial
00:10
to improve their business,
2
10840
1752
para melhorar os seus negócios.
00:12
which is why I think what I'm about to tell you
3
12634
2336
E é por isso que acho que o que estou prestes a dizer-vos é bastante chocante.
00:15
is quite shocking.
4
15011
1418
00:16
Every year, thousands of companies across the world
5
16763
4087
Todos os anos, milhares de empresas em todo o mundo
00:20
spend collectively tens of billions of dollars to build AI capabilities.
6
20892
4838
gastam colectivamente dezenas de biliões de dólares para construir recursos de IA.
Mas segundo a pesquisa que eu e os meus colegas fizemos,
00:26
But according to research my colleagues and I have done,
7
26106
2669
00:28
only about 10 percent of these companies get any meaningful financial impact
8
28775
4922
só cerca de 10% dessas empresas obtêm algum impacto financeiro significativo
00:33
from their investments.
9
33738
1502
dos seus investimentos.
00:35
These 10 percent winners with AI have a secret.
10
35740
2670
Esses 10% vencedores com IA têm um segredo.
00:38
And their secret is not about fancy algorithms or sophisticated technology.
11
38868
5256
E o segredo não tem a ver com algoritmos pomposos ou tecnologia sofisticada.
00:44
It's something far more basic.
12
44165
1919
É algo muito mais básico.
00:46
It's how they get their people and AI to work together.
13
46751
4129
É como fazem as suas pessoas e a IA trabalharem juntas.
00:50
Together, not against each other,
14
50880
2294
Juntas, não uma contra a outra,
00:53
not instead of each other.
15
53174
1794
não uma em vez de outra.
00:54
Together in a mutually beneficial relationship.
16
54968
2919
Juntas, numa relação mutualmente benéfica.
00:58
Unfortunately, when most people think about AI,
17
58555
2753
Infelizmente, quando a maioria das pessoas pensa em IA,
01:01
they think about the most extreme cases.
18
61349
2127
pensam nos casos mais extremos.
01:04
That AI is here only to replace us
19
64019
2294
Que a IA só existe para nos substituir
01:06
or overtake our intelligence and make us unnecessary.
20
66354
2878
ou ultrapassar a nossa inteligência e tornar-nos desnecessários.
01:09
But what I'm saying
21
69608
1418
Mas o que estou a dizer
é que não parecemos apreciar a enorme oportunidade que existe no meio termo,
01:11
is that we don't seem to quite appreciate the huge opportunity that exists
22
71026
4212
01:15
in the middle ground,
23
75280
1460
01:16
where humans and AI come together
24
76781
3087
onde os humanos e a IA se juntam
01:19
to achieve outcomes that neither one could do alone on their own.
25
79909
5047
para alcançar resultados que nenhum deles podia realizar sozinho.
01:24
Consider the game of chess.
26
84998
1501
Considerem o jogo de xadrez.
01:26
You probably knew that AI today can beat any human grandmaster.
27
86541
4880
Deverão saber que a IA hoje consegue ganhar a qualquer grão-mestre humano.
01:32
But did you know that the combination of a human chess player and AI
28
92088
4004
Mas sabiam que a combinação de um jogador de xadrez humano e IA
01:36
can beat not only any human but also any machine.
29
96134
3754
pode ganhar não só a qualquer humano mas também a qualquer máquina?
01:40
The combination is much more powerful than the sum of its parts.
30
100263
4338
A combinação é muito mais poderosa do que a soma das suas partes.
01:45
In a perfect combination, AI will do what it does best,
31
105226
3838
Numa combinação perfeita, a IA fará o que faz melhor,
01:49
which is dealing with massive amounts of data and solving complex problems.
32
109105
4547
que é lidar com grandes quantidades de dados e resolver problemas complexos,
01:53
And humans do what we do best
33
113693
2461
e os humanos fazem o que fazemos melhor,
01:56
using our creativity, our judgment, our empathy, our ethics
34
116196
4671
usando a nossa criatividade, julgamento, empatia, ética
02:00
and our ability to compromise.
35
120867
2294
e a nossa capacidade de nos compremetermos.
02:03
For several years,
36
123161
1335
Durante vários anos,
02:04
my colleagues and I have studied
37
124537
2086
eu e os meus colegas temos estudado
02:06
and worked with hundreds of winning companies
38
126623
3045
e trabalhado com centenas de empresas vencedoras
02:09
who are successfully building these human-AI relationships.
39
129668
3628
que constroem com sucesso estas relações humano-IA.
02:13
And what we've seen is quite interesting.
40
133338
2627
E o que temos visto é bastante interessante.
02:15
First of all, these companies get five times more financial value
41
135965
4130
Antes de mais, estas empresas têm cinco vezes mais valor financeiro
02:20
than companies who use AI only to replace people.
42
140136
3379
do que as empresas que usam a IA só para substituir pessoas.
02:24
Most importantly, they have a happier workforce.
43
144140
2920
Mais importante: têm uma mão-de-obra mais feliz.
02:27
Their employees are more proud, more fulfilled,
44
147060
2919
Os seus funcionários são mais orgulhosos, mais realizados,
02:29
they collaborate better with each other, and they're more effective.
45
149979
3254
colaboram melhor uns com os outros e são mais eficazes.
02:33
Five times more value and a happier workforce.
46
153233
4045
Cinco vezes mais valor e uma mão-de-obra mais feliz.
02:37
So the question is, how do these companies do it?
47
157320
2753
Então a questão é: como é que essas empresas conseguem?
02:40
How do they achieve these symbiotic human-AI relationships?
48
160115
4504
Como é que obtêm essas relações simbióticas humano-IA?
02:44
I have some answers.
49
164661
1501
Tenho algumas respostas.
02:46
First of all, they don't think of AI in the most extreme case
50
166204
3378
Antes de mais, não pensam na IA no caso mais extremo:
02:49
only to replace humans.
51
169624
1585
só para substituir os humanos.
02:51
Instead, they look deep inside their organizations
52
171251
3295
Em vez disso, olham bem para as suas organizações
02:54
and at the various roles their people play.
53
174546
2294
e os vários papéis que as suas pessoas desempenham.
02:56
And they ask:
54
176881
1126
E perguntam:
02:58
How can AI make our people more fulfilled, more effective,
55
178049
4713
como é que a IA pode tornar as nossas pessoas mais realizadas, mais eficazes,
03:02
more amplified?
56
182762
1585
mais amplificadas?
03:04
Let me give you an example.
57
184347
1710
Deixem-me dar-vos um exemplo.
03:06
Humana is a health care company here in the US.
58
186057
3962
A Humana é uma empresa de saúde aqui nos EUA.
03:10
It has pharmacy call centers where pharmacists work with patients
59
190019
3379
Tem call centers de farmácia onde farmacêuticos trabalham com pacientes
03:13
over the phone.
60
193398
1418
pelo telefone.
03:14
It's a job that requires a fair amount of empathy and humanity.
61
194858
3962
É um trabalho que requer uma boa quantidade de empatia e humanidade.
03:19
Humana has developed an AI system
62
199362
2127
A Humana desenvolveu um sistema de IA
03:21
that listens to the pharmacists' conversation
63
201531
2711
que ouve as conversas dos farmacêuticos
03:24
and picks up emotional and tone signals
64
204284
2752
e capta os sinais emocionais e de tom
03:27
and then gives real-time suggestions to the pharmacists
65
207078
3003
e depois dá sugestões em tempo real aos farmacêuticos
03:30
on how to improve the quality of that conversation.
66
210123
3086
sobre como melhorar a qualidade daquela conversa.
03:33
For example, it might say “Slow down” or “Pause”
67
213835
3211
Por exemplo, pode dizer “Abranda” ou “Pausa”
03:37
or "Hey, consider how the other person is feeling right now."
68
217088
4046
ou “Considera como é que a outra pessoa se está a sentir agora”.
03:41
All to improve the quality of that conversation.
69
221176
3128
Tudo para melhorar a qualidade daquela conversa.
03:45
I'm pretty sure my wife would buy me one of these if she could,
70
225096
4505
De certeza que a minha mulher me compraria um desses se pudesse,
03:49
just to help me in some of my conversations with her.
71
229642
2586
só para me ajudar em algumas das minhas conversas com ela.
03:52
(Laughter)
72
232270
1001
(Risos)
03:53
Turns out the pharmacists like it quite a lot, too.
73
233271
2544
Parece que os farmacêuticos também gostam bastante.
03:56
They're more effective in their jobs,
74
236191
1793
São mais eficazes nos seus trabalhos,
03:57
but they also learn something about themselves,
75
237984
2211
mas também aprendem algo sobre si mesmos,
04:00
their own behaviors and biases.
76
240236
2253
os seus próprios comportamentos e enviesamentos.
04:02
The result has been more effective pharmacists
77
242989
2544
O resultado foram farmacêuticos mais eficazes
04:05
and much higher customer satisfaction scores.
78
245533
3170
e notas de satifação dos clientes muito mais altas.
04:09
Now, this is just one example of many possibilities where human AI collaborate.
79
249037
6047
É só um exemplo de muitas possibilidades onde os humanos e a IA colaboram.
04:15
In this example, AI was a recommender.
80
255126
2795
Neste exemplo, a IA era um recomendador.
04:17
It didn't replace the human or make any decisions of its own.
81
257962
3420
Não substituía o humano nem tomava nenhuma decisão sozinha.
04:21
It simply made suggestions,
82
261758
1460
Simplesmente fazia sugestões
04:23
and it was up to the person to decide and act.
83
263259
3837
e cabia à pessoa decidir e agir.
04:27
And at the heart of it is a feedback loop,
84
267806
2752
E no centro disso está um ciclo de feedback,
04:30
which, by the way, is very critical for any human-AI relationship.
85
270558
4338
que, já agora, é muito crítico para qualquer relação humano-IA.
04:35
By that I mean that in this example,
86
275605
1752
Quero dizer que, neste exemplo,
04:37
first AI had to learn from humans the qualities that would make up a good
87
277357
5213
primeiro a IA teve de aprender com os humanos
as qualidades que constituiriam uma boa ou não tão boa conversa.
04:42
or not so good conversation.
88
282612
1585
04:44
And then over time, as AI built more intelligence,
89
284697
3587
E depois, ao longo do tempo, à medida que a IA construía mais inteligência,
04:48
it would be able to make suggestions,
90
288284
1919
era capaz de fazer sugestões,
04:50
but it would be up to the person to decide and act.
91
290745
3337
mas cabia à pessoa decidir e agir.
04:54
And if they didn't agree with the recommendation
92
294582
3045
E se não concordasse com a recomendação
04:57
because it might have not made sense to them,
93
297669
2127
porque podia não, lhe fazer sentido
04:59
they didn't have to.
94
299838
1292
não tinham de o fazer.
05:01
In which case AI might learn something and adapt for the future.
95
301172
3671
Nesse caso, a IA podia aprender algo e adaptar para o futuro.
05:05
It's basically open, frequent, two-way communication,
96
305426
3921
É basicamente uma comunicação aberta, frequente e de duplo sentido,
05:09
like any couples therapist will tell you,
97
309389
1960
que, como qualquer terapeuta de casais vos dirá,
05:11
is very important for any good relationship.
98
311391
3086
é muito importante para qualquer boa relação.
05:15
Now the key word here is relationship.
99
315270
2627
A palavra-chave aqui é relação.
05:18
Think about your own personal relationships with other people.
100
318481
4004
Pensem nas vossas próprias relações com as outras pessoas.
05:22
You don't have the same kind of relationship with your accountant
101
322527
3462
Não têm o mesmo tipo de relação com o vosso contabilista,
05:26
or your boss or your spouse, do you?
102
326030
2753
o vosso chefe ou o vosso cônjuge, pois não?
05:28
Well, I certainly hope not.
103
328783
1627
Bem, espero certamente que não.
05:30
And just like that,
104
330451
1669
E assim,
05:32
the right relationship between human and AI in a company
105
332120
4171
a relação certa entre humano e IA numa empresa
05:36
is not a one-size-fits-all.
106
336332
2461
não é igual para todos.
05:38
So in the case of Humana, AI was a recommender
107
338835
3295
Então, no caso da Humana, a IA era um recomendador
05:42
and a human was decision-maker and actor.
108
342171
2795
e o humano era um decisor e um actor.
05:45
In some other examples, AI might be an evaluator
109
345425
4129
Em alguns outros exemplos, a IA pode ser um avaliador,
05:49
where a human comes up with ideas or scenarios,
110
349596
2961
em que o humano arranja ideias ou cenários
05:52
and AI evaluates the complex implications and tradeoffs of those ideas
111
352599
4754
e a IA avalia as implicações e desvantagens complexas dessas ideias
05:57
and makes it easy for humans to decide the best course of action.
112
357395
4046
e facilita aos humanos decidir a melhor forma de agir.
06:02
In some other examples, AI might take a more creative role.
113
362108
3921
Em alguns outros exemplos, a IA pode assumir um papel mais criativo.
06:06
It could be an illuminator where it can take a complex problem
114
366362
3796
Pode ser um iluminador em que pode pegar num problema complexo
06:10
and come up with potential solutions to that problem
115
370199
2920
e arranjar potenciais soluções para esse problema
06:13
and illuminate some options
116
373161
1877
e iluminar algumas opções
06:15
that might have been impossible for humans to see.
117
375038
2669
que poderiam ser impossíveis de ver para os humanos.
06:18
Let me give you another example.
118
378207
1877
Deixem-me dar-vos outro exemplo.
06:21
During the COVID pandemic,
119
381085
1794
Durante a pandemia de COVID,
06:22
if you walked into a retail or grocery store,
120
382921
2711
se entrassem numa loja ou num supermercado,
06:25
you saw that many retailers were struggling.
121
385673
3295
viam muitos retalhistas com dificuldades.
06:29
Their shelves were empty,
122
389010
1501
As prateleiras estavam vazias,
06:30
their suppliers were not able to fulfill the orders,
123
390553
2878
os fornecedores não conseguiam satisfazer os pedidos
06:33
and with all the uncertainties of the pandemic,
124
393473
3086
e, com todas as incertezas da pandemia,
06:36
they simply had no idea how many people would be walking into what stores,
125
396559
4713
simplesmente não faziam ideia de quantas pessoas entrariam em que lojas,
06:41
demanding what products.
126
401314
1752
a pedir que produtos.
06:43
Now, to put this in perspective,
127
403733
2085
Agora, ponham isto em perspectiva:
06:45
this is a problem that's already quite hard when things are normal.
128
405860
4004
isto é um problema que já é bastante difícil quando as coisas estão normais.
06:49
Retailers have to predict demand
129
409906
2085
Os retalhistas têm de prever a procura
06:52
for tens of thousands of products across thousands of locations
130
412033
4254
de dezenas de milhares de produtos em milhares de localizações
06:56
and thousands of suppliers every day
131
416329
2836
e dezenas de fornecedores todos os dias
06:59
to manage and optimize their inventory.
132
419207
2794
para gerir e optimizar o seu inventário.
07:02
Add to that the uncertainties of COVID and the global supply chain disruptions,
133
422043
5255
Acrescentem a isso as incertezas da COVID e as rupturas de abastecimento global
07:07
and this became 100 times more difficult.
134
427340
2961
e torna-se 100 vezes mais difícil.
07:10
And many retailers were simply paralyzed.
135
430301
2294
E muitos retalhistas estavam simplesmente paralizados.
07:13
But there were a few who had built strong foundations with AI
136
433096
4087
Mas houve alguns que construíram bases fortes com a IA
07:17
and the human-AI feedback loop that we talked about.
137
437225
3336
e o ciclo de feedback humano-IA de que falámos.
07:20
And these guys were able to navigate all this uncertainty
138
440603
3128
E estes tipos conseguiram navegar toda esta incerteza
07:23
much better than others.
139
443731
1710
muito melhor do que os outros.
07:26
They used AI to analyze tens of billions of data points
140
446150
3254
Usaram a IA para analisar dezenas de biliões de pontos de dados
07:29
on consumer behavior and global supply chain disruptions
141
449445
3712
sobre o comportamento do consumidor, as rupturas de abastecimento global
07:33
and local government closures and mandates
142
453199
2878
e os encerramentos e mandatos do governo local
07:36
and traffic on highways
143
456119
1918
e o trânsito nas estradas
07:38
and ocean freight lanes and many, many other factors
144
458079
2794
e as rotas marítimas de carga e muitos outros factores,
07:40
and get a pretty good handle on what consumers in each unique area
145
460915
4755
e ter um bom controlo sobre o que os consumidores em cada área específica
07:45
wanted the most,
146
465670
1335
mais queriam,
07:47
what would have been feasible,
147
467046
1543
o que seria viável,
07:48
and for items that were not available,
148
468631
1835
e, para os itens que não estavam disponíveis,
07:50
what substitutions could be made.
149
470508
2002
que substituições podiam ser feitas.
07:53
But AI alone without the human touch wouldn't work either.
150
473011
3962
Mas a IA sozinha, sem o toque humano, também não funcionaria.
07:57
There were ethical and economic tradeoffs that had to be considered.
151
477015
3795
Havia desvantagens éticas e económicas que tinham de ser consideradas.
08:00
For example, deciding to bring in a product
152
480852
2878
Por exemplo, decidir trazer um produto
08:03
that didn't have a good margin for the retailer
153
483771
2461
que não tinha uma boa margem para o retalhista
08:06
but would really help support the local community
154
486274
2794
mas que ajudaria muito a apoiar a comunidade local
08:09
at their time of need.
155
489068
2127
num momento de necessidade.
08:11
After all, AI couldn't quite understand
156
491195
2336
Afinal, a IA não podia perceber
08:13
the uniquely human behavior of panic-buying toilet paper
157
493531
3504
o comportamento humano único de comprar por pânico papel higiénico
08:17
or tens of gallons of liquor,
158
497076
2378
ou dezenas de litros de licor
08:19
only to be used as hand sanitizer.
159
499495
2336
só para ser usado como desinfectante para as mãos.
08:22
It was the combination that was the key.
160
502665
2544
Era a combinação que era a chave.
08:25
And the winning companies know this.
161
505710
2377
E as empresas vencedoras sabem isto.
08:28
They also know that inside their companies,
162
508129
2377
Também sabem que, dentro das empresas,
08:30
there's literally hundreds of these opportunities for human-AI combination,
163
510548
4630
há literalmente centenas de oportunidades para a combinação humano-IA
08:35
and they actively identify and pursue them.
164
515219
2878
e identificam-nas e seguem-nas activamente.
08:38
They think of AI as much more broadly a means to replace people.
165
518973
4630
Pensam na IA muito mais amplamente do que um meio para substituir pessoas.
08:44
They look inside their organizations
166
524187
2127
Olham para dentro das suas organizações
08:46
and re-imagine how the biggest challenges and opportunities of their company
167
526355
5089
e reimaginam como é que os maiores desafios e oportunidades da sua empresa
08:51
can be addressed
168
531444
1168
podem ser abordados
08:52
by the combination of human and AI.
169
532653
2461
pela combinação de humano e IA.
08:55
And they put in place the right combination for each unique situation.
170
535531
3921
E põem em práctica a combinação certa para cada situação única.
09:00
Whether it's the recommender or the evaluator
171
540078
3128
Seja o recomendador, o avaliador,
09:03
or the illuminator or optimizer or many, many other ones.
172
543247
3754
o iluminador, o optimizador, ou muitos, muitos outros.
09:07
They build and evolve the feedback loops that we talked about.
173
547919
3461
Constroem e evoluem os ciclos de feedback de que falámos.
09:11
And finally and most importantly, they don't just throw technology at it.
174
551380
4213
E por fim e mais importante, não lhe atiram só tecnologia.
09:16
In fact, this has been the biggest pitfall of companies
175
556094
3878
Na verdade, esta tem sido a maior armadilha para as empresas
09:20
who don't get their return from their AI investments.
176
560014
3003
que não obtêm retorno dos seus investimentos em IA.
09:23
If they overinvest in technology
177
563059
2210
Se investirem demasiado em tecnologia
09:25
expecting a piece of tech to solve all their problems.
178
565269
3629
à espera que alguma tecnologia resolva todos os seus problemas.
09:29
But there is no silver bullet.
179
569273
1669
Mas não há solução milagrosa.
09:30
Technology and automation can only go so far,
180
570983
2878
A tecnologia e a automação só podem ir até certo ponto,
09:33
and for every one automation opportunity inside a company,
181
573861
3295
e para cada oportunidade de automação dentro de uma empresa,
09:37
there's literally ten for collaboration.
182
577198
3003
há literamente dez para colaboração.
09:40
But collaboration's hard.
183
580493
1793
Mas a colaboração é difícil.
09:42
It requires a new mindset
184
582328
2085
Requer uma nova mentalidade
09:44
and doing things differently than how we've always done it.
185
584413
3629
e fazer as coisas de forma diferente do que sempre foram feitas.
E as empresas vencedoras também sabem isto,
09:48
And the winning companies know this, too,
186
588084
2085
09:50
which is why they don't just invest in technology,
187
590211
2502
e é por isso que não investem simplesmente em tecnologia,
09:52
but so much more on human factors,
188
592713
2878
mas muito mais em factores humanos,
09:55
on their people, on training and reskilling
189
595633
2628
nas suas pessoas, em formar e requalificar
09:58
and reimagining how their people and AI work together in new ways.
190
598302
4713
e reimaginar como as suas pessoas e a IA podem trabalhar juntas de novas formas.
10:03
Inside these companies, it's not just machines replacing humans.
191
603474
4380
Dentro dessas empresas, não se trata só de máquinas a substituir os humanos.
10:07
It's machines and humans working together,
192
607895
2753
São máquinas e humanos a trabalharem juntos,
10:10
learning from each other.
193
610648
1710
a aprenderem uns com os outros.
10:12
And when that happens,
194
612650
1376
E quando isso acontece,
10:14
the organization's overall rate of learning increases,
195
614068
3462
a taxa geral de aprendizagem da organização aumenta,
10:17
which in turn makes the company much more agile,
196
617572
2711
o que, por sua vez, torna a empresa muito mais ágil,
10:20
much more resilient,
197
620324
1252
muito mais resiliente,
10:21
ready to adapt and take on any challenge.
198
621617
2795
pronta para se adaptar e enfrentar qualquer desafio.
10:25
It is the human touch that will bring the best out of AI.
199
625413
4212
É o toque humano que vai trazer o melhor da IA.
10:29
Thank you.
200
629917
1168
Obrigado.
10:31
(Applause)
201
631127
5547
(Aplausos)
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