Máquinas de Previsão

Máquinas de Previsão, de Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, publicado em 2018, tenta explicar a inteligência artificial sem fascínio nem pânico. Os autores são economistas e propõem um jeito simples de pensar: a grande novidade da IA, no ambiente de trabalho, é que ela reduz muito o custo de fazer previsões.

Essa visão é menos glamorosa que robôs conscientes, mas tem a vantagem de permitir perguntas práticas. Se a previsão fica barata, o que muda nos negócios? Onde a empresa passará a usar mais previsão? Que outras coisas ficam mais valiosas? O livro responde com a lógica de oferta e demanda, que qualquer pessoa já aplica quando o preço de algo cai.

O objetivo do trio é ajudar gestores a decidir onde investir, o que automatizar e como preparar a organização. O tom é de manual de estratégia, com exemplos de empresas de tecnologia, saúde, varejo e transporte.

Os autores explicam que prever não é só olhar para o futuro. É usar informação que se tem para preencher informação que não se tem. Um médico que diagnostica uma doença está prevendo a causa dos sintomas. Um sistema que traduz um texto está prevendo qual palavra vem a seguir na outra língua.

A aprendizagem de máquina, técnica por trás dos avanços recentes, funciona dando muitos exemplos a um algoritmo e deixando-o encontrar padrões. Depois de treinado, ele recebe dados novos e faz uma estimativa. Quanto mais dados de boa qualidade, melhor tende a ser o resultado.

Dessa definição ampla surge um efeito importante: muitos problemas que não parecem de previsão podem ser reformulados como tal. Reconhecer uma foto, dirigir, recomendar um filme e detectar fraude em cartão viram tarefas de prever uma resposta a partir de dados.

A ideia econômica central é simples. Quando o preço de uma coisa cai, as pessoas passam a usar mais dela, inclusive em situações em que antes não compensava. Os autores usam o exemplo da luz elétrica: quando ficou barata, passamos a iluminar tudo, e não só os lugares onde antes se acendia vela.

Outro exemplo é o da aritmética. Os computadores começaram como máquinas de calcular. Com o custo do cálculo despencando, passaram a ser usados em planilhas, jogos, fotografia e música, tudo aplicações que viraram problemas de contas. A previsão está seguindo o mesmo caminho.

Daqui vem a previsão do livro: veremos previsão barata sendo usada em tarefas novas, algumas inesperadas. Quem trabalha em áreas dependentes de decisões repetitivas, como logística, crédito e atendimento, tende a sentir o impacto mais cedo.