How humans and AI can work together to create better businesses | Sylvain Duranton

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TED


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

00:00
Translator: Ivana Korom Reviewer: Krystian Aparta
0
0
7000
Tradutor: Igor Grassmann Revisora: Margarida Ferreira
00:12
Let me share a paradox.
1
12865
2127
Vou falar-vos de um paradoxo.
00:16
For the last 10 years,
2
16429
1467
Nos últimos 10 anos,
00:17
many companies have been trying to become less bureaucratic,
3
17920
3848
muitas empresas têm tentado tornar-se menos burocráticas,
00:21
to have fewer central rules and procedures,
4
21792
2833
com menos regras centrais e menos procedimentos,
00:24
more autonomy for their local teams to be more agile.
5
24649
3245
mais autonomia para que as suas equipas locais possam ser mais ágeis.
00:28
And now they are pushing artificial intelligence, AI,
6
28204
4586
Agora, estão a impulsionar o uso da inteligência artificial, a IA,
00:32
unaware that cool technology
7
32814
2445
sem se aperceberem de que uma tecnologia fantástica
00:35
might make them more bureaucratic than ever.
8
35283
3602
pode torná-los mais burocráticos que nunca.
00:39
Why?
9
39378
1151
Porquê?
00:40
Because AI operates just like bureaucracies.
10
40553
3492
Porque a IA funciona exatamente como a burocracia.
00:44
The essence of bureaucracy
11
44403
2412
A essência da burocracia
00:46
is to favor rules and procedures over human judgment.
12
46839
4444
é favorecer regras e procedimentos que controlam o discernimento humano.
00:51
And AI decides solely based on rules.
13
51887
3841
E a IA toma decisões exclusivamente com base em regras.
00:56
Many rules inferred from past data
14
56062
2833
Muitas das regras são deduzidas a partir de dados passados
00:58
but only rules.
15
58919
1904
mas não passam de regras.
01:01
And if human judgment is not kept in the loop,
16
61204
3730
Se o discernimento humano não se mantiver atualizado,
01:04
AI will bring a terrifying form of new bureaucracy --
17
64958
4556
a IA irá trazer-nos uma nova e assustadora forma de burocracia
01:09
I call it "algocracy" --
18
69538
2999
— a que eu chamo "algoracracia" —
01:12
where AI will take more and more critical decisions by the rules
19
72561
4500
em que a IA vai tomando cada vez mais decisões críticas
com base em regras fora de qualquer controlo humano.
01:17
outside of any human control.
20
77085
2317
01:20
Is there a real risk?
21
80427
1674
Será isto um risco real?
01:22
Yes.
22
82514
1150
Sim.
01:23
I'm leading a team of 800 AI specialists.
23
83688
3006
Estou a liderar uma equipa de 800 especialistas em IA.
01:26
We have deployed over 100 customized AI solutions
24
86718
3857
Implantámos cerca de 100 soluções padronizadas em IA
01:30
for large companies around the world.
25
90599
2467
em grandes empresas do mundo inteiro.
01:33
And I see too many corporate executives behaving like bureaucrats from the past.
26
93417
5819
E vejo muitos executivos a agir como burocratas do passado.
01:39
They want to take costly, old-fashioned humans out of the loop
27
99784
4912
Querem eliminar os seres humanos, dispendiosos e retrógrados, do ciclo,
01:44
and rely only upon AI to take decisions.
28
104720
3865
e depender unicamente da IA para tomar decisões.
01:49
I call this the "human-zero mindset."
29
109244
4253
Chamo a isto uma "mentalidade zero humana".
01:54
And why is it so tempting?
30
114260
2118
Porque é que isto é tão tentador?
01:56
Because the other route, "Human plus AI," is long,
31
116879
5404
Porque o outro caminho, o "Ser Humano + IA"
é longo, é caro e difícil.
02:02
costly and difficult.
32
122307
2609
02:04
Business teams, tech teams, data-science teams
33
124940
3293
As equipas das empresas, equipas tecnológicas ou de dados,
02:08
have to iterate for months
34
128257
2079
têm de repetir durante meses
02:10
to craft exactly how humans and AI can best work together.
35
130360
5268
até perceberem exatamente como os seres humanos e a IA
podem trabalhar melhor em conjunto.
02:16
Long, costly and difficult.
36
136160
3428
É demorado, caro e difícil.
02:19
But the reward is huge.
37
139891
2070
Mas a recompensa é enorme.
02:22
A recent survey from BCG and MIT
38
142343
3306
Uma investigação recente do MIT e do Boston Consulting Group
02:25
shows that 18 percent of companies in the world
39
145673
4507
mostra que 18% das companhias do mundo
02:30
are pioneering AI,
40
150204
2214
são pioneiras na IA,
02:32
making money with it.
41
152442
2301
estão a ganhar dinheiro com isso.
02:35
Those companies focus 80 percent of their AI initiatives
42
155157
5590
Essas companhias concentram 80% das suas iniciativas de IA
02:40
on effectiveness and growth,
43
160771
1953
na eficácia e no crescimento,
02:42
taking better decisions --
44
162748
2170
tomando melhores decisões
02:44
not replacing humans with AI to save costs.
45
164942
3538
— mas não substituem os seres humanos pela IA, a fim de poupar custos.
02:50
Why is it important to keep humans in the loop?
46
170159
3200
Porque é que é importante manter os seres humanos no ciclo?
02:54
Simply because, left alone, AI can do very dumb things.
47
174032
4847
Simplesmente porque, sozinha, a IA pode fazer coisas muito tolas.
02:59
Sometimes with no consequences, like in this tweet.
48
179363
3373
Por vezes, sem consequências, como neste "tweet":
03:03
"Dear Amazon,
49
183212
1564
"Querida Amazon, comprei um tampo para a sanita
03:04
I bought a toilet seat.
50
184800
1386
03:06
Necessity, not desire.
51
186210
1661
"por necessidade, não por desejo.
03:07
I do not collect them,
52
187895
1452
"Eu não os coleciono,
03:09
I'm not a toilet-seat addict.
53
189371
2238
"não sou viciado em tampos.
03:11
No matter how temptingly you email me,
54
191633
2206
"Por mais tentador que seja o vosso 'email', eu não vou pensar:
03:13
I am not going to think, 'Oh, go on, then,
55
193863
2349
" 'Oh, vá lá, é só mais um tampo,
03:16
one more toilet seat, I'll treat myself.' "
56
196236
2140
" 'para me dar prazer'."
03:18
(Laughter)
57
198400
1344
(Risos)
03:19
Sometimes, with more consequence, like in this other tweet.
58
199768
4618
Às vezes, com maiores consequências, como este "tweet":
03:24
"Had the same situation
59
204903
1787
"Passei pela mesma situação
03:26
with my mother's burial urn."
60
206714
2459
"com a urna da minha mãe."
03:29
(Laughter)
61
209197
1008
(Risos)
03:30
"For months after her death,
62
210229
1365
"Durante meses após a morte dela,
03:31
I got messages from Amazon, saying, 'If you liked that ...' "
63
211618
3548
"recebi mensagens da Amazon, a dizer: 'Se gostou disso...' "
03:35
(Laughter)
64
215190
2015
(Risos)
03:37
Sometimes with worse consequences.
65
217229
2528
Às vezes consequências ainda piores.
03:39
Take an AI engine rejecting a student application for university.
66
219781
4730
Por exemplo, a recusa da IA
da candidatura de estudantes universitários.
03:44
Why?
67
224535
1150
Porquê?
03:45
Because it has "learned," on past data,
68
225709
2670
Porque a IA "aprendeu", segundo dados anteriores,
03:48
characteristics of students that will pass and fail.
69
228403
3182
as características prováveis de estudantes.
que passam e depois fracassam.
03:51
Some are obvious, like GPAs.
70
231609
2103
Algumas óbvias, como as médias.
03:54
But if, in the past, all students from a given postal code have failed,
71
234069
5109
Mas se, no passado, todos os alunos de um determinado código postal
tivessem reprovado,
03:59
it is very likely that AI will make this a rule
72
239202
3532
muito provavelmente a IA passaria a considerar isso como uma regra
04:02
and will reject every student with this postal code,
73
242758
3770
e iria rejeitar todos os alunos desse código postal,
04:06
not giving anyone the opportunity to prove the rule wrong.
74
246552
4813
não dando hipótese a ninguém de provar que a regra estava errada.
04:11
And no one can check all the rules,
75
251857
2516
Ninguém pode conferir todas as regras,
04:14
because advanced AI is constantly learning.
76
254397
3452
porque a IA avançada está sempre a aprender.
04:18
And if humans are kept out of the room,
77
258307
2326
Se os seres humanos forem afastados,
04:20
there comes the algocratic nightmare.
78
260657
3277
será o pesadelo da algoracracia.
04:24
Who is accountable for rejecting the student?
79
264466
2857
Quem é responsável pela recusa dos estudantes?
04:27
No one, AI did.
80
267347
1643
Ninguém, foi a IA que fez isso.
04:29
Is it fair? Yes.
81
269014
1674
É justo? É.
04:30
The same set of objective rules has been applied to everyone.
82
270712
3242
O mesmo conjunto de regras tem sido aplicado a toda a gente.
04:34
Could we reconsider for this bright kid with the wrong postal code?
83
274367
3902
Podemos abrir uma exceção para um miúdo brilhante
com o código postal errado?
04:38
No, algos don't change their mind.
84
278899
3111
Não, os algoritmos não mudam de ideias.
04:42
We have a choice here.
85
282974
2016
Temos uma escolha a fazer.
04:45
Carry on with algocracy
86
285756
2524
Continuar com a "algoracracia"
04:48
or decide to go to "Human plus AI."
87
288304
2865
ou ir para "Ser Humano + IA".
04:51
And to do this,
88
291193
1333
Para fazer isso,
04:52
we need to stop thinking tech first,
89
292550
3440
precisamos de pensar primeiro nos seres humanos
04:56
and we need to start applying the secret formula.
90
296014
3650
e passar a aplicar a fórmula secreta.
05:00
To deploy "Human plus AI,"
91
300601
2103
Para implementar "Ser Humano + IA",
05:02
10 percent of the effort is to code algos;
92
302728
2921
é preciso 10% do esforço para codificar os algoritmos.
05:05
20 percent to build tech around the algos,
93
305673
3531
e 20% para construir tecnologias em volta dos algoritmos,
05:09
collecting data, building UI, integrating into legacy systems;
94
309228
4106
recolher dados, montar interfaces, integrar sistemas antigos;
05:13
But 70 percent, the bulk of the effort,
95
313358
2904
Mas 70%, o grosso do esforço,
05:16
is about weaving together AI with people and processes
96
316286
4476
é para entrelaçar a IA com pessoas e com processos
05:20
to maximize real outcome.
97
320786
2374
para otimizar os resultados.
05:24
AI fails when cutting short on the 70 percent.
98
324136
4634
A IA falha se encurtarmos os 70%.
05:28
The price tag for that can be small,
99
328794
3159
O preço para isso pode ser baixo,
05:31
wasting many, many millions of dollars on useless technology.
100
331977
3985
desperdiçando muitos milhões de dólares em tecnologia sem interesse.
05:35
Anyone cares?
101
335986
1150
Alguém se importa?
05:38
Or real tragedies:
102
338153
2325
Ou tragédias reais:
05:41
346 casualties in the recent crashes of two B-737 aircrafts
103
341137
7515
as 346 vítimas dos recentes acidentes
de dois aviões B-737
05:48
when pilots could not interact properly
104
348776
3261
quando os pilotos não conseguiram
interagir bem com o sistema de comandos computorizados.
05:52
with a computerized command system.
105
352061
2467
05:55
For a successful 70 percent,
106
355974
1794
Para 70% de êxito,
05:57
the first step is to make sure that algos are coded by data scientists
107
357792
5095
o primeiro passo é garantir que os algoritmos
são codificados por cientistas de dados e por especialistas da área, em conjunto.
06:02
and domain experts together.
108
362911
2118
06:05
Take health care for example.
109
365427
2198
Na área da saúde, por exemplo.
06:07
One of our teams worked on a new drug with a slight problem.
110
367649
4817
Uma das nossas equipas teve um pequeno problema
ao trabalhar num novo medicamento.
06:12
When taking their first dose,
111
372784
1499
Ao tomar a primeira dose,
06:14
some patients, very few, have heart attacks.
112
374307
3484
alguns pacientes, poucos, tiveram ataques cardíacos.
06:18
So, all patients, when taking their first dose,
113
378117
3135
Então, todos os pacientes, ao tomarem a primeira dose,
06:21
have to spend one day in hospital,
114
381276
2682
teriam de passar um dia no hospital,
06:23
for monitoring, just in case.
115
383982
2071
para vigilância, caso fosse necessário.
06:26
Our objective was to identify patients who were at zero risk of heart attacks,
116
386613
5556
O nosso objetivo era identificar pacientes sem riscos de um ataque cardíaco
06:32
who could skip the day in hospital.
117
392193
2333
que não precisassem de passar o dia no hospital.
06:34
We used AI to analyze data from clinical trials,
118
394962
4079
Usámos a IA para analisar dados de testes clínicos,
06:40
to correlate ECG signal, blood composition, biomarkers,
119
400145
4368
correlacionar o sinal do ECG, a composição do sangue, os biomarcadores,
06:44
with the risk of heart attack.
120
404537
2000
com o risco de ataques cardíacos.
06:47
In one month,
121
407232
1274
Num mês,
06:48
our model could flag 62 percent of patients at zero risk.
122
408530
6031
o nosso modelo detetou 62% de pacientes de risco zero
06:54
They could skip the day in hospital.
123
414887
2222
que puderam evitar o dia no hospital.
06:57
Would you be comfortable staying at home for your first dose
124
417863
3492
Vocês sentir-se-iam à vontade para ficar em casa, na primeira dose,
07:01
if the algo said so?
125
421379
1524
se o algoritmo assim o determinasse?
07:02
(Laughter)
126
422927
1015
07:03
Doctors were not.
127
423966
1650
(Risos)
Os médicos não ficaram.
07:05
What if we had false negatives,
128
425966
2302
E se tivéssemos falso negativos
07:08
meaning people who are told by AI they can stay at home, and die?
129
428292
5229
e as pessoas autorizadas pela IA a ficarem em casa viessem a morrer?
07:13
(Laughter)
130
433545
1365
(Risos)
07:14
There started our 70 percent.
131
434934
2452
Aí começaram os nossos 70%.
07:17
We worked with a team of doctors
132
437410
1992
Trabalhámos com uma equipa de médicos
07:19
to check the medical logic of each variable in our model.
133
439426
3799
para conferir a lógica clínica de cada variável do nosso modelo.
07:23
For instance, we were using the concentration of a liver enzyme
134
443537
4569
Por exemplo, usámos a concentração de uma enzima do fígado
07:28
as a predictor,
135
448130
1273
como um indicador,
07:29
for which the medical logic was not obvious.
136
449427
3698
o que, pela lógica médica, não era uma coisa óbvia.
07:33
The statistical signal was quite strong.
137
453149
2666
O sinal estatístico foi muito forte.
07:36
But what if it was a bias in our sample?
138
456300
2833
Mas e se isso fosse uma limitação da nossa amostra?
07:39
That predictor was taken out of the model.
139
459157
2800
Retirámos o indicador do nosso modelo.
07:42
We also took out predictors for which experts told us
140
462307
3445
Retirámos também os indicadores
de que os médicos tinham dito que não podiam ser medidos com rigor.
07:45
they cannot be rigorously measured by doctors in real life.
141
465776
3936
07:50
After four months,
142
470371
1690
Ao fim de quatro meses,
07:52
we had a model and a medical protocol.
143
472085
3071
tínhamos um modelo e um protocolo médico.
07:55
They both got approved
144
475514
1666
Ambos foram aprovados
07:57
my medical authorities in the US last spring,
145
477204
3222
pelas autoridades médicas nos EUA, na primavera passada,
08:00
resulting in far less stress for half of the patients
146
480450
3706
o que resultou num menor "stress" para metade dos pacientes
08:04
and better quality of life.
147
484180
1800
e melhor qualidade de vida.
08:06
And an expected upside on sales over 100 million for that drug.
148
486355
4269
E um aumento inesperado das vendas em mais de 100 milhões para esse remédio.
08:11
Seventy percent weaving AI with team and processes
149
491668
4198
Esses 70% do entrelaçamento entre a IA, a equipa e os procedimentos
08:15
also means building powerful interfaces
150
495890
3571
também significam criar interfaces poderosas
08:19
for humans and AI to solve the most difficult problems together.
151
499485
5309
para os seres humanos e a IA resolverem os problemas mais difíceis.
08:25
Once, we got challenged by a fashion retailer.
152
505286
4635
Uma vez, fomos desafiados por um retalhista de moda:
08:31
"We have the best buyers in the world.
153
511143
2498
"Temos os melhores compradores do mundo.
08:33
Could you build an AI engine that would beat them at forecasting sales?
154
513665
5111
"Podem criar um motor de IA que os ultrapasse na previsão de vendas?
08:38
At telling how many high-end, light-green, men XL shirts
155
518800
4166
"Que nos diga quantas camisas de homem, topo de gama, verde claro, XL
08:42
we need to buy for next year?
156
522990
2047
"precisamos de comprar no próximo ano?
08:45
At predicting better what will sell or not
157
525061
2810
"Que preveja o que se vai vender ou não
08:47
than our designers."
158
527895
1960
"melhor do que os nossos 'designers'."
08:50
Our team trained a model in a few weeks, on past sales data,
159
530434
3976
A nossa equipa treinou um modelo em poucas semanas,
com base em dados anteriores,
08:54
and the competition was organized with human buyers.
160
534434
3533
e organizámos a competição com os compradores humanos.
08:58
Result?
161
538347
1150
Qual o resultado?
09:00
AI wins, reducing forecasting errors by 25 percent.
162
540061
4682
A IA ganhou, reduzindo os erros de previsão em 25%.
09:05
Human-zero champions could have tried to implement this initial model
163
545903
4833
Os campeões do "zero humano"
podiam ter tentado implementar este modelo inicial
09:10
and create a fight with all human buyers.
164
550760
2754
e criar uma guerra contra todos os compradores humanos.
09:13
Have fun.
165
553538
1150
Divirtam-se.
09:15
But we knew that human buyers had insights on fashion trends
166
555205
5126
Mas nós sabíamos que os compradores humanos
tinham ideias sobre as tendências da moda
09:20
that could not be found in past data.
167
560355
2845
que não se encontravam nos dados anteriores.
09:23
There started our 70 percent.
168
563701
2857
Ali começaram os nossos 70%.
09:26
We went for a second test,
169
566582
1944
Partimos para um segundo teste,
09:28
where human buyers were reviewing quantities
170
568550
3103
em que os compradores humanos reviam as quantidades sugeridas pela IA.
09:31
suggested by AI
171
571677
1662
09:33
and could correct them if needed.
172
573363
2325
E corrigiam-nas, se necessário.
09:36
Result?
173
576180
1150
Qual o resultado?
09:37
Humans using AI ...
174
577704
2117
Os seres humanos, usando a IA...
09:39
lose.
175
579845
1407
perderam.
09:41
Seventy-five percent of the corrections made by a human
176
581795
4151
75% das correções feitas por um ser humano
09:45
were reducing accuracy.
177
585970
2055
tiveram um rigor reduzido.
09:49
Was it time to get rid of human buyers?
178
589002
3174
Chegara a altura de se livrarem dos compradores humanos?
09:52
No.
179
592200
1158
Não.
09:53
It was time to recreate a model
180
593382
2617
Chegara a altura de recriar um modelo,
em que os seres humanos deixassem de tentar adivinhar se a IA estava errada
09:56
where humans would not try to guess when AI is wrong,
181
596023
5071
10:01
but where AI would take real input from human buyers.
182
601118
4542
mas em que a IA receberia uma contribuição real
dos compradores humanos.
10:06
We fully rebuilt the model
183
606962
1611
Refizemos totalmente o modelo,
10:08
and went away from our initial interface, which was, more or less,
184
608597
5964
e afastámo-nos da nossa interface inicial, que era, mais ou menos:
10:14
"Hey, human! This is what I forecast,
185
614585
2437
"Ei, ser humano! Isto é o que eu previ,
10:17
correct whatever you want,"
186
617046
1761
"Corrija o que você quiser"
10:18
and moved to a much richer one, more like,
187
618831
3636
e mudámos para um modelo muito mais rico, tipo:
10:22
"Hey, humans!
188
622491
1976
"Ei, seres humanos!
10:24
I don't know the trends for next year.
189
624491
1825
"Não sei quais são as tendências para o próximo ano.
10:26
Could you share with me your top creative bets?"
190
626340
2956
"Vocês podem informar-me quanto às vossas apostas criativas?"
10:30
"Hey, humans!
191
630063
1476
"Ei, seres humanos!
10:31
Could you help me quantify those few big items?
192
631563
2719
"Vocês podem ajudar-me a quantificar esses itens grandes?
10:34
I cannot find any good comparables in the past for them."
193
634306
3317
"Não consigo encontrar nenhuma boa comparação com eles, no passado."
10:38
Result?
194
638401
1150
Qual o resultado?
10:40
"Human plus AI" wins,
195
640195
2000
Vence "Ser Humano + IA",
10:42
reducing forecast errors by 50 percent.
196
642219
3919
reduzindo para metade os erros de previsão.
10:47
It took one year to finalize the tool.
197
647770
2828
Demorámos um ano até finalizar a ferramenta.
10:51
Long, costly and difficult.
198
651073
3317
Foi demorado, custoso e difícil.
10:55
But profits and benefits
199
655046
2206
Mas os lucros e benefícios
10:57
were in excess of 100 million of savings per year for that retailer.
200
657276
5396
excederam 100 milhões em economias anuais para aquele retalhista.
11:03
Seventy percent on very sensitive topics
201
663459
2936
70% em informações confidenciais
11:06
also means human have to decide what is right or wrong
202
666419
3778
significa que os seres humanos têm de decidir o que é certo e errado
11:10
and define rules for what AI can do or not,
203
670221
4086
e definir as regras para o que a IA pode ou não fazer,
11:14
like setting caps on prices to prevent pricing engines
204
674331
3484
como impor limites de preços
para evitar mecanismos de instituição de preços
11:17
[from charging] outrageously high prices to uneducated customers
205
677839
4524
de cobrarem preços exorbitantes a clientes mal informados
11:22
who would accept them.
206
682387
1466
que os aceitariam.
11:24
Only humans can define those boundaries --
207
684538
2563
Só os seres humanos podem definir tais limites,
11:27
there is no way AI can find them in past data.
208
687125
3621
não é possível que uma IA os encontre em dados antigos.
11:31
Some situations are in the gray zone.
209
691230
2467
Algumas situações estão na zona cinzenta.
11:34
We worked with a health insurer.
210
694135
2745
Nós trabalhámos com uma seguradora de saúde
11:36
He developed an AI engine to identify, among his clients,
211
696904
4713
que desenvolveu um mecanismo de IA
para identificar, de entre os seus clientes,
11:41
people who are just about to go to hospital
212
701641
2548
as pessoas que estão prestes a serem internadas num hospital,
11:44
to sell them premium services.
213
704213
2269
para lhes vender serviços privilegiados
11:46
And the problem is,
214
706506
1515
O problema é que
11:48
some prospects were called by the commercial team
215
708045
2969
a equipa de vendas contactou alguns potenciais clientes
11:51
while they did not know yet
216
711038
2697
antes de eles saberem
11:53
they would have to go to hospital very soon.
217
713759
2818
que tinham de ser internados em breve num hospital.
11:57
You are the CEO of this company.
218
717720
2317
Se vocês fossem o CEO dessa empresa.
12:00
Do you stop that program?
219
720061
1667
parariam esse programa?
12:02
Not an easy question.
220
722577
1913
Não é uma pergunta fácil.
12:04
And to tackle this question, some companies are building teams,
221
724514
3563
Para lidar com esta pergunta, algumas empresas criam equipas
12:08
defining ethical rules and standards to help business and tech teams set limits
222
728101
5793
que definem regras e padrões éticos
para ajudar as empresas e as equipas tecnológicas
12:13
between personalization and manipulation,
223
733918
3596
a imporem limites entre a personalização e a manipulação,
12:17
customization of offers and discrimination,
224
737538
2969
entre a personalização de ofertas e a discriminação,
12:20
targeting and intrusion.
225
740531
2023
entre o direcionamento e a intrusão.
12:24
I am convinced that in every company,
226
744562
3674
Eu estou convencido de que, em todas as empresas,
12:28
applying AI where it really matters has massive payback.
227
748260
4650
implementar uma IA quando ela é realmente importante
traz um enorme retorno.
12:33
Business leaders need to be bold
228
753474
2151
Os líderes de negócios precisam de ser ousados
12:35
and select a few topics,
229
755649
1976
e selecionar alguns tópicos
12:37
and for each of them, mobilize 10, 20, 30 people from their best teams --
230
757649
4936
e para cada um deles,
mobilizar 10, 20, 30 pessoas das suas melhores equipas
12:42
tech, AI, data science, ethics --
231
762609
3333
— tecnologia, IA, ciência de dados, ética —
12:45
and go through the full 10-, 20-, 70-percent cycle
232
765966
4421
e passar por todo o ciclo de 10%, 20%, 70 %
do o "Ser Humano + IA",
12:50
of "Human plus AI,"
233
770411
1722
12:52
if they want to land AI effectively in their teams and processes.
234
772157
4340
se querem efetivamente impor a IA nas suas equipas e procedimentos.
12:57
There is no other way.
235
777006
1889
Não há outro caminho.
12:58
Citizens in developed economies already fear algocracy.
236
778919
4724
Cidadãos de economias desenvolvidas já temem a algoracracia.
13:04
Seven thousand were interviewed in a recent survey.
237
784196
3571
Foram entrevistados 7000 numa sondagem recente.
13:08
More than 75 percent expressed real concerns
238
788157
3555
Mais de 75% exprimiram preocupações reais
13:11
on the impact of AI on the workforce, on privacy,
239
791736
3937
no impacto que a IA teria nos trabalhadores, na privacidade,
13:15
on the risk of a dehumanized society.
240
795697
3436
no risco de desumanizar a sociedade.
13:19
Pushing algocracy creates a real risk of severe backlash against AI
241
799157
5380
Forçar a algoracracia cria um risco real de uma retaliação contra a IA
13:24
within companies or in society at large.
242
804561
4103
dentro de empresas ou na nossa sociedade em geral.
13:29
"Human plus AI" is our only option
243
809014
3285
"Ser Humano + IA" é a nossa única opção
13:32
to bring the benefits of AI to the real world.
244
812323
3134
para trazer os benefícios da IA para o mundo real.
13:36
And in the end,
245
816038
1158
E no final das contas,
13:37
winning organizations will invest in human knowledge,
246
817220
4134
as organizações vitoriosas investirão no conhecimento humano
13:41
not just AI and data.
247
821378
2325
e não apenas na IA e nos dados.
13:44
Recruiting, training, rewarding human experts.
248
824792
3328
Recrutando, formando, e recompensando os especialistas humanos.
13:48
Data is said to be the new oil,
249
828800
3142
Diz-se que os dados são o novo petróleo,
13:51
but believe me, human knowledge will make the difference,
250
831966
4071
mas acreditem, o conhecimento humano fará a diferença,
13:56
because it is the only derrick available
251
836061
3588
porque é a única bomba
13:59
to pump the oil hidden in the data.
252
839673
3674
capaz de extrair o petróleo escondido nos dados.
14:04
Thank you.
253
844633
1153
Obrigado.
14:05
(Applause)
254
845810
3904
(Aplausos)
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