É preciso uma aldeia…

Ainda me lembro quando IA era matemática aplicada a dados e se via a ciência de dados como o emprego mais sexy do século. Hoje em dia, entende-se – ingenuamente – que os mesmos modelos que resumem os valores das diferentes correntes religiosas comparando-as com tendências científicas (é só perguntar) devem entender conceitos profundos de física, não apenas falar sobre eles.

Esta divergência de expectativas, possivelmente temporária, leva empresas a investir em Inteligência Artificial Generativa (GenAI), esquecendo que a AI antiguinha – a que nos traz anúncios e notícias e nos ajuda a escolher o tamanho certo das nossas Nikes – já gerou enormidades de valor, enquanto a nova produz fervor transformativo, ainda pouco espelhado na realidade empresarial.

Dito isto, a Amazon usa IA Generativa para sintetizar reviews de produtos, a Coca-Cola “cocalifica” fotografias de clientes leais, a Kraft Heinz cria acesso a bases de dados via linguagem natural, e a Shopify aplica agentic AI nos interfaces a clientes e fornecedores. Qual é a diferença entre GenAI e Agentic AI? Enquanto a GenAI responde a um pedido direto gerando texto, imagens ou outros conteúdos, a Agentic AI funciona como um conjunto organizado de especialistas. Ela pega num objetivo, divide-o em vários passos mais pequenos e atribui cada um a ‘agentes’ especializados. Esses agentes trabalham de forma autónoma e depois juntam tudo numa solução final. Ou seja, em vez de apenas responder, a Agentic AI coordena, executa e entrega resultados.

E Portugal? E as instituições de investigação?

O domínio da Inteligência Artificial não é de todo um tópico novo na investigação do INESC TEC. Porém, face a estas constantes alterações e velocidade a que tudo se altera, temos vindo a introduzir uma série de práticas que nos ajudam a estudar estes temas e a identificar tendências. Foi numa dessas iniciativas – que, embora, para já, interna, pensamos até vir poder a torná-la externa -, chamada Tertúlia de IA, que fizemos precisamente a identificação das últimas tendências nesta área e, depois, votámos juntos naquelas em que mais queremos apostar enquanto equipa. Eis os vencedores da equipa de investigação do INESC TEC na área de IA:

1. IA Responsável: Os regulamentos europeus escreveram e continuam a escrever tratados e tratados, perdendo-se nos vãos de cada minúcia, tentando legislar matemática, mas lóbis corporativos fizeram que não fosse muito além de wishful thinking, listagens de riscos que se aceitam. Não nos chega. Há necessidade de SIMPLIFICAR, definir o mínimo e dar-lhe acesso fácil, que não seja um peso, mas um ativo. E atualizar. O mundo já vai, como vimos, em Agentic AI e a União Europeia (UE) ainda anda a escrever sobre General Purpose AI
2. Inteligência multimodal: modelos de AI são ótimos – tarefa a tarefa, input a input. Mas precisamos de sistemas que “ouçam” texto, visão e som, compreendam, pensem e criem mais do que a soma dos inputs.
3. Agentic AI: o mundo brincou com LLMs e descobriu que afinal uma IA capaz de descrever conceitos complexos não garante que a mesma faça tudo sempre bem. Agentic AI tem sido a resposta da indústria – quebrar tarefas grandes em passos pequenos, observáveis, quantificáveis, colocar esses passos a interagir
4. Realtime Edge AI, Small Foundation Models, AI & Robotics: centralismo nem sempre tem de ser. Lá onde ocorre a ação, onde os painéis solares divergem de casa para casa, mas formam cidades e países, precisamos de IA que aja onde está, tomando decisões ótimas com a informação possível, interagindo com outras IAs em equipa, grupos de robots apagando fogos, IAs que detetem tsunamis e emitam alertas antes de se ver a forma das ondas.
5. Data spaces: até agora, em saúde estivemos sempre limitados por amostras pequenas. Mas, de repente, surge a oportunidade dos data spaces, ou seja, juntar os dados de toda a gente, de forma interoperável e segura, viabilizando a anonimização, quando necessário. E eis que os dois casos de doenças raras vistas por um médico ao longo de toda a sua vida, tornam-se em milhares e já não são raros! Temos a oportunidade de ter séries longas de saúde, em massa. Temos a oportunidade de descobrir causalidades hoje invisíveis e de, finalmente, perceber que one size does not fit all gender and faces equally, e, por isso, é que quando se aplicava o mesmo a todos, uns ficavam curados e outros enjoados! Mas não só na saúde isto acontece, há uma série de outros setores, como a indústria ou a energia, onde digitalização e data spaces estão a ter crescente relevância.

Temos os meios para estar à altura destas oportunidades e tendências que identificámos?

Não posso fechar sem antes introduzir outro conceito ligado à IA. É que, claro, estamos em Portugal, “rodeadinhos” de muito Atlântico, num momento em que o mundo sabe que a IA do futuro precisa de mais energia do que a que a Humanidade consegue gerar. Por isso, peço que decorem um conceito – Green AI. A Green AI é uma urgência e do nosso jardim à beira-mar plantado temos what it takes para construir algo único e diferenciador. Temos ondas, água fria, edge AI em tempo real, agentically a tomar decisões sobre inputs multimodais de modo responsável. A sustentabilidade está na agenda do dia, é de extrema importância que saibamos utilizar dados de forma responsável e desenvolver tecnologias de computação e produção de energia que minimizem o consumo energético e as emissões de CO₂. Vamos Portugal?