Educação e Tecnologia: desafios na adoção da inteligência artificial

A principal dificuldade na implementação da infraestrutura necessária para aproveitar a inteligência artificial (IA) não está nos custos de construção ou na manutenção dos data centers, embora esses aspectos sejam relevantes. O grande obstáculo é a escassez de profissionais qualificados que saibam como lidar com essas tecnologias e extrair resultados eficazes.

Marco Righetti, diretor sênior de Engenharia Avançada da Oracle na América Latina, ressaltou essa questão durante o Arena Impacto, evento realizado em São Paulo que reuniu líderes do setor agrícola. Ele destacou que, apesar da percepção de que investir em tecnologia é oneroso e complicado, a maior parte desses custos recai sobre as empresas que fornecem serviços de infraestrutura.

Righetti citou um projeto de IA em uma usina de cana-de-açúcar em que a Oracle esteve envolvida, cuja principal dificuldade foi encontrar engenheiros e cientistas de dados com a expertise necessária. Essa deficiência impactou diretamente a eficiência logística da planta.

Durante o evento, Manuel Coelho, responsável pela área de inovação da Siemens Healthineers, compartilhou uma experiência similar. A empresa usou algoritmos treinados pela Universidade de Princeton para triagem de casos de covid-19, mas enfrentou desafios devido à falta de profissionais qualificados para operar os equipamentos.

Os novos conceitos de IA, como a IA agêntica, foram abordados por Luis Caro, da Amazon Web Services (AWS). Ele explicou que esses agentes digitais vão além dos assistentes virtuais, sendo capazes de analisar contextos e tomar decisões, com 15% das empresas no Brasil já adotando esse tipo de tecnologia.

Righetti também destacou a importância dos data centers, que devem ser encarados como verdadeiras fábricas de IA. A Siemens Healthineers optou por um modelo híbrido, combinando serviços da AWS e infraestrutura própria, permitindo acesso rápido a dados críticos enquanto desfruta das vantagens da nuvem.