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Tendências Tecnológicas para 2024

Fonte da imagem: artigo original do Gartner

O Gartner divulgou as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para 2024. Essas inovações podem levar líderes, gestores e colaboradores mais rapidamente em direção aos seus objetivos de negócios, especialmente na era da IA em rápida evolução. Integre propositalmente algumas selecionadas para ajudar a construir e proteger sua organização digital e, ao mesmo tempo, gerar valor.

Essas tendências tecnológicas estratégicas serão levadas em consideração nas decisões de negócios e tecnologia nos próximos três anos.

O Gartner recomenda que você avalie os impactos e benefícios de cada uma dessas tendências tecnológicas para determinar qual inovação — ou combinação estratégica — terá o impacto mais significativo no sucesso da sua organização. Segue os tópicos das 10 estratégias do documento:

– Gerenciamento de confiança, risco e segurança de IA (AI TRiSM)

A democratização do acesso à IA tornou a necessidade da Gestão de Confiança, Risco e Segurança da IA (TRiSM) ainda mais urgente e clara. Sem barreiras de proteção, os modelos de IA podem gerar rapidamente efeitos negativos agravados que ficam fora de controle, ofuscando qualquer desempenho positivo e ganhos sociais que a IA permite.

AI TRiSM fornece ferramentas para ModelOps, proteção proativa de dados, segurança específica de IA, monitoramento de modelo (incluindo monitoramento de desvio de dados, desvio de modelo e/ou resultados não intencionais) e controles de risco para entradas e saídas para modelos e aplicativos de terceiros.

O Gartner prevê que, até 2026, as empresas que aplicam controlos AI TRiSM aumentarão a precisão da sua tomada de decisão, eliminando até 80% de informações defeituosas e ilegítimas.

– Gerenciamento contínuo de exposição a ameaças (CTEM)

O gerenciamento contínuo de exposição a ameaças é uma abordagem pragmática e sistêmica que permite às organizações avaliar a acessibilidade, exposição e explorabilidade dos ativos digitais e físicos de uma empresa de forma contínua e consistente. Alinhar os escopos de avaliação e remediação do CTEM com vetores de ameaças ou projetos de negócios, em vez de um componente de infraestrutura, traz à tona não apenas as vulnerabilidades, mas também ameaças incorrigíveis.

Até 2026, o Gartner prevê que as organizações que priorizam seus investimentos em segurança com base em um programa CTEM perceberão uma redução de dois terços nas violações.

– Tecnologia Sustentável

A tecnologia sustentável é uma estrutura de soluções digitais utilizadas para permitir resultados ambientais, sociais e de governação (ESG) que apoiam o equilíbrio ecológico e os direitos humanos a longo prazo. A utilização de tecnologias como IA, criptomoedas, Internet das Coisas (IoT) e a computação em nuvem está gerando preocupações sobre o consumo de energia e os impactos ambientais relacionados. Isto torna mais crítico garantir que a utilização da TI se torne mais eficiente, circular e sustentável. Na verdade, a Gartner prevê que, até 2027, 25% dos CIOs verão a sua remuneração pessoal ligada ao impacto tecnológico sustentável.

– Engenharia de Plataforma

Engenharia de plataforma é a disciplina de construção e operação de plataformas de desenvolvimento interno de autoatendimento. Cada plataforma é uma camada, criada e mantida por uma equipe de produto dedicada, projetada para dar suporte às necessidades de seus usuários por meio da interface com ferramentas e processos. O objetivo da engenharia de plataforma é otimizar a produtividade, a experiência do usuário e acelerar a entrega de valor comercial.

– Desenvolvimento Aumentado por IA

Trata-se do desenvolvimento aumentado por IA, é o uso de tecnologias de IA, como GenAI e aprendizado de máquina, para auxiliar engenheiros de software no projeto, codificação e teste de aplicativos. A engenharia de software assistida por IA melhora a produtividade do desenvolvedor e permite que as equipes de desenvolvimento atendam à crescente demanda por software para administrar os negócios. Essas ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA permitem que os engenheiros de software gastem menos tempo escrevendo código, para que possam dedicar mais tempo a atividades mais estratégicas, como o design e a composição de aplicativos de negócios atraentes.

– Plataformas de nuvem industriais (ICPs)

Até 2027, o Gartner prevê que mais de 70% das empresas usarão plataformas de nuvem industriais para acelerar suas iniciativas de negócios, contra menos de 15% em 2023. Os ICPs abordam resultados de negócios relevantes para o setor, combinando serviços SaaS, PaaS e IaaS subjacentes. em uma oferta completa de produtos com recursos combináveis. Isso normalmente inclui uma estrutura de dados do setor, uma biblioteca de pacotes de recursos de negócios, ferramentas de composição e outras inovações de plataforma. Os ICPs são propostas de nuvem personalizadas específicas para um setor e podem ser adaptadas às necessidades de uma organização.

As principais tendências tecnológicas estratégicas deste ano destacam as tendências que gerarão disrupções e oportunidades significativas para os CIOs e outros líderes de TI nos próximos 36 meses.

– Aplicativos Inteligentes

O Gartner define Aplicações Inteligentes como adaptação aprendida para responder de forma adequada e autônoma – como uma capacidade. Essa inteligência pode ser utilizada em muitos casos de uso para melhorar ou automatizar o trabalho. Como capacidade fundamental, a inteligência em aplicações compreende vários serviços baseados em IA, como aprendizado de máquina, armazenamento de vetores e dados conectados. Consequentemente, os aplicativos inteligentes proporcionam experiências que se adaptam dinamicamente ao usuário.

Existe uma clara necessidade e demanda por aplicações inteligentes. Vinte e seis por cento dos CEOs na pesquisa Gartner CEO and Senior Business Executive de 2023 citaram a escassez de talentos como o risco mais prejudicial para suas organizações. Atrair e reter talentos é a principal prioridade da força de trabalho dos CEOs, enquanto a IA foi eleita a tecnologia que terá um impacto mais significativo nas suas indústrias nos próximos três anos.

– IA generativa democratizada (GenAI)

A IA generativa a tornar-se-á democratizada pela confluência de modelos massivamente pré-treinados, computação em nuvem e código aberto, tornando estes modelos acessíveis a trabalhadores em todo o mundo. O Gartner prevê que até 2026 mais de 80% das empresas terão usado APIs e modelos GenAI e/ou implantado aplicativos habilitados para GenAI em ambientes de produção, contra menos de 5% no início de 2023.

Os aplicativos GenAI podem tornar vastas fontes de informações – internas e externas – acessíveis e disponíveis para usuários empresariais. Isto significa que a rápida adoção da GenAI democratizará significativamente o conhecimento e as competências na empresa. Grandes modelos de linguagem (LLMs) permitem que as empresas conectem seus trabalhadores ao conhecimento em um estilo conversacional com uma rica compreensão semântica.

– Força de trabalho conectada aumentada (ACWF)

A força de trabalho conectada aumentada é uma estratégia para otimizar o valor derivado dos trabalhadores humanos. A necessidade de acelerar e dimensionar talentos está impulsionando a tendência ACWF. A ACWF utiliza aplicações inteligentes e análises da força de trabalho para fornecer contexto diário e orientação para apoiar a experiência, o bem-estar e a capacidade da força de trabalho de desenvolver as suas próprias competências. Ao mesmo tempo, o ACWF impulsiona resultados empresariais e impacto positivo para as principais partes interessadas.

Até 2027, 25% dos CIOs usarão iniciativas de força de trabalho conectada aumentada para reduzir o tempo de aquisição de competência em 50% para funções-chave.

– Clientes Máquinas (custobots)

Os clientes-máquina são atores económicos não humanos que podem negociar e adquirir autonomamente bens e serviços em troca de pagamento. Até 2028, existirão 15 mil milhões de produtos conectados com potencial para se comportarem como clientes, com mais milhares de milhões a seguir nos próximos anos. Esta tendência de crescimento será a fonte de triliões de dólares em receitas até 2030 e acabará por se tornar mais significativa do que a chegada do comércio digital. As considerações estratégicas devem incluir oportunidades para facilitar estes algoritmos e dispositivos, ou mesmo criar novos custobots.

Cada uma das tendências está relacionada com um ou mais temas-chave para os negócios: proteger e preservar investimentos passados e futuros, construir as soluções certas para as partes interessadas certas no momento certo e agregar valor ao ambiente em mudança dos clientes internos e externos.

Para saber mais, baixe o e-book: seu guia detalhado para as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas do Gartner para 2024.

Abraço, @neigrando

Referência

Texto traduzido e levemente adaptado de “Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2024“, by Gartner, 16 de outubro de 2023.

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Explicado a IA Generativa

Como funcionam os poderosos sistemas de IA generativa, como o ChatGPT, e o que os torna diferentes de outros tipos de inteligência artificial?

O que as pessoas querem dizer quando falam em “IA generativa” e por que esses sistemas parecem estar entrando em praticamente todas as aplicações imagináveis? Os especialistas em IA do MIT ajudam a analisar os meandros dessa tecnologia cada vez mais popular e onipresente.

Uma rápida olhada nas manchetes faz parecer que a inteligência artificial generativa está em toda parte atualmente. Na verdade, algumas dessas manchetes podem ter sido escritas por IA generativa, como o ChatGPT da OpenAI, um chatbot que demonstrou uma capacidade incrível de produzir texto que parece ter sido escrito por um ser humano.

Mas o que as pessoas realmente querem dizer quando falam em “IA generativa”?

Antes do boom da IA generativa dos últimos anos, quando as pessoas falavam sobre IA, normalmente falavam de modelos de aprendizagem automática que podem aprender a fazer previsões com base em dados. Por exemplo, esses modelos são treinados, utilizando milhões de exemplos, para prever se um determinado raio X mostra sinais de um tumor ou se um determinado mutuário tem probabilidade de não pagar um empréstimo.

A IA generativa pode ser considerada um modelo de aprendizado de máquina treinado para criar novos dados, em vez de fazer uma previsão sobre um conjunto de dados específico. Um sistema de IA generativo é aquele que aprende a gerar mais objetos que se parecem com os dados nos quais foi treinado.

“Quando se trata do maquinário real subjacente à IA generativa e a outros tipos de IA, as distinções podem ser um pouco confusas. Muitas vezes, os mesmos algoritmos podem ser usados para ambos”, diz Phillip Isola, professor associado de engenharia elétrica e ciência da computação no MIT e membro do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL).

E apesar do entusiasmo que surgiu com o lançamento do ChatGPT e seus equivalentes, a tecnologia em si não é totalmente nova. Esses poderosos modelos de aprendizado de máquina baseiam-se em pesquisas e avanços computacionais que remontam a mais de 50 anos.

Um aumento na complexidade

Um dos primeiros exemplos de IA generativa é um modelo muito mais simples conhecido como cadeia de Markov. A técnica leva o nome de Andrey Markov, um matemático russo que em 1906 introduziu este método estatístico para modelar o comportamento de processos aleatórios. No aprendizado de máquina, os modelos de Markov têm sido usados há muito tempo para tarefas de previsão da próxima palavra, como a função de preenchimento automático em um programa de e-mail.

Na previsão de texto, um modelo de Markov gera a próxima palavra em uma frase observando a palavra anterior ou algumas palavras anteriores. Mas como esses modelos simples só podem olhar para trás até certo ponto, eles não são bons para gerar textos plausíveis, diz Tommi Jaakkola, professor Thomas Siebel de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação no MIT, que também é membro do CSAIL e do Institute for Dados, Sistemas e Sociedade (IDSS).

“Já estávamos gerando coisas muito antes da última década, mas a principal distinção aqui está em termos da complexidade dos objetos que podemos gerar e da escala em que podemos treinar esses modelos”, explica ele.

Há apenas alguns anos, os pesquisadores tendiam a se concentrar em encontrar um algoritmo de aprendizado de máquina que fizesse o melhor uso de um conjunto de dados específico. Mas esse foco mudou um pouco, e muitos investigadores estão agora utilizando conjuntos de dados maiores, talvez com centenas de milhões ou mesmo milhares de milhões de pontos de dados, para treinar modelos que podem alcançar resultados impressionantes.

Os modelos básicos subjacentes ao ChatGPT e sistemas semelhantes funcionam da mesma maneira que um modelo de Markov. Mas uma grande diferença é que o ChatGPT é muito maior e mais complexo, com bilhões de parâmetros. E foi treinado com base numa enorme quantidade de dados – neste caso, grande parte do texto disponível publicamente na Internet.

Neste enorme corpus de texto, palavras e frases aparecem em sequências com certas dependências. Essa recorrência ajuda o modelo a entender como cortar o texto em pedaços estatísticos que tenham alguma previsibilidade. Ele aprende os padrões desses blocos de texto e usa esse conhecimento para propor o que pode vir a seguir.

Arquiteturas mais poderosas

Embora conjuntos de dados maiores tenham sido um catalisador que levou ao boom da IA generativa, uma variedade de avanços importantes na pesquisa também levou a arquiteturas de aprendizagem profunda mais complexas.

Em 2014, uma arquitetura de aprendizado de máquina conhecida como rede adversária generativa (GAN) foi proposta por pesquisadores da Universidade de Montreal. As GANs usam dois modelos que funcionam em conjunto: um aprende a gerar uma saída alvo (como uma imagem) e o outro aprende a discriminar dados verdadeiros da saída do gerador. O gerador tenta enganar o discriminador e, no processo, aprende a obter resultados mais realistas. O gerador de imagens StyleGAN é baseado nesses tipos de modelos.

Os modelos de difusão foram introduzidos um ano depois por pesquisadores da Universidade de Stanford e da Universidade da Califórnia em Berkeley. Ao refinar iterativamente seus resultados, esses modelos aprendem a gerar novas amostras de dados que se assemelham a amostras em um conjunto de dados de treinamento e têm sido usados para criar imagens de aparência realista. Um modelo de difusão está no centro do sistema de geração de texto para imagem Stable Diffusion.

Em 2017, pesquisadores do Google introduziram a arquitetura do transformador, que tem sido usada para desenvolver grandes modelos de linguagem, como aqueles que alimentam o ChatGPT. No processamento de linguagem natural, um transformador codifica cada palavra em um corpus de texto como um token e, em seguida, gera um mapa de atenção, que captura os relacionamentos de cada token com todos os outros tokens. Este mapa de atenção ajuda o transformador a compreender o contexto ao gerar um novo texto.

Estas são apenas algumas das muitas abordagens que podem ser usadas para IA generativa.

Uma gama de aplicações

O que todas essas abordagens têm em comum é que convertem entradas em um conjunto de tokens, que são representações numéricas de blocos de dados. Contanto que seus dados possam ser convertidos nesse formato de token padrão, então, em teoria, você poderia aplicar esses métodos para gerar novos dados semelhantes.

“Sua milhagem pode variar, dependendo do nível de ruído dos seus dados e da dificuldade de extração do sinal, mas está realmente se aproximando da maneira como uma CPU de uso geral pode receber qualquer tipo de dados e começar a processá-los de forma unificada”, diz Isola.

Isso abre uma enorme variedade de aplicações para IA generativa.

Por exemplo, o grupo de Isola está utilizando IA generativa para criar dados de imagens sintéticas que poderiam ser utilizados para treinar outro sistema inteligente, por exemplo, ensinando um modelo de visão computacional a reconhecer objetos.

O grupo de Jaakkola está usando IA generativa para projetar novas estruturas proteicas ou estruturas cristalinas válidas que especifiquem novos materiais. Da mesma forma que um modelo generativo aprende as dependências da linguagem, se em vez disso forem mostradas estruturas cristalinas, ele pode aprender as relações que tornam as estruturas estáveis e realizáveis, explica ele.

Mas embora os modelos generativos possam alcançar resultados incríveis, eles não são a melhor escolha para todos os tipos de dados. Para tarefas que envolvem fazer previsões sobre dados estruturados, como os dados tabulares em uma planilha, os modelos generativos de IA tendem a ser superados pelos métodos tradicionais de aprendizado de máquina, diz Devavrat Shah, professor Andrew e Erna Viterbi em Engenharia Elétrica e Ciência da Computação no MIT. e membro do IDSS e do Laboratório de Sistemas de Informação e Decisão.

“O maior valor que eles têm, na minha opinião, é se tornarem uma interface incrível para máquinas que sejam amigáveis ao ser humano. Anteriormente, os humanos tinham que falar com as máquinas na linguagem das máquinas para fazer as coisas acontecerem. Agora, esta interface descobriu como falar tanto com humanos quanto com máquinas”, diz Shah.

Levantando bandeiras vermelhas

Os chatbots generativos de IA agora estão sendo utilizados em call centers para responder a questões de clientes humanos, mas esta aplicação sublinha um potencial sinal de alerta na implementação destes modelos: o deslocamento de trabalhadores.

Além disso, a IA generativa pode herdar e proliferar vieses que existem nos dados de treino ou amplificar o discurso de ódio e as declarações falsas. Os modelos têm a capacidade de plagiar e podem gerar conteúdo que parece ter sido produzido por um criador humano específico, levantando potenciais problemas de direitos autorais.

Por outro lado, Shah propõe que a IA generativa poderia capacitar os artistas, que poderiam usar ferramentas generativas para ajudá-los a criar conteúdos criativos que, de outra forma, não teriam meios para produzir.

No futuro, ele vê a IA generativa mudando a economia em muitas disciplinas.

Uma direção futura promissora que Isola vê para a IA generativa é seu uso para fabricação. Em vez de um modelo fazer a imagem de uma cadeira, talvez pudesse gerar um design para uma cadeira que pudesse ser produzida.

Ele também vê usos futuros para sistemas generativos de IA no desenvolvimento de agentes de IA mais geralmente inteligentes.

“Existem diferenças na forma como estes modelos funcionam e como pensamos que o cérebro humano funciona, mas penso que também existem semelhanças. Temos a capacidade de pensar e sonhar mentalmente, de apresentar ideias ou planos interessantes, e acho que a IA generativa é uma das ferramentas que capacitará os agentes para fazer isso também”, diz Isola.

Referência

Texto traduzido e levemente adaptado de “Explained: Generative AI” por Adam Zewe | MIT News, Novembro 2023

Observação: Este texto foi mantido o mais fiel possível ao original, para uso na disciplina Fundamentos de Inteligência Artificial que ministro na pós-graduação da ESPM em São Paulo – aproveitei para compartilhá-lo com os leitores deste blog.

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Tecnologias a favor dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Este assunto me chamou a atenção quando preparávamos o painel “TRENDS NEWS TALKS – O Impacto da Tecnologia no Futuro das Pessoas, Empresas e Cidades“, com meu amigo Renato Grau como moderador, Janaína Tanure, Felipe Carvalho, e eu como cohosts – ao 7º Congresso Pacto pelo Brasil, um evento dedicado a discutir questões relevantes para o desenvolvimento do nosso país.

Introdução

Um novo relatório[1] chocante revela que entre cerca de 140 metas de ODS avaliadas apenas 12% das empresas estão alcançando os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU propostos para até 2030, destaca a necessidade de um esforço coletivo para enfrentar os desafios sociais e ambientais e alguns fatores como falta de comprometimento, recursos limitados e falta de integração como obstáculos para o progresso.

O relatório sugere às empresas que adotem práticas sustentáveis podem criar valor a longo prazo e ganhar a confiança dos consumidores, pois ações concretas, parcerias estratégicas e transparência são fundamentais para impulsionar o progresso rumo aos ODS.

O papel da inteligência artificial na consecução dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Conforme um estudo recente apresentado no artigo[2] da Nature, o surgimento da inteligência artificial (IA) e seu impacto cada vez mais amplo em muitos setores requer uma avaliação de seu efeito na consecução dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Usando um processo de elicitação de especialistas baseado em consenso, os autores descobriram que a IA pode permitir a realização de 134 metas dos 17 ODS, mas também pode inibir 59 metas. O artigo diz que o rápido desenvolvimento da IA precisa ser apoiado pela necessária visão regulatória e supervisão das tecnologias baseadas em IA para permitir o desenvolvimento sustentável. Não fazer isso pode resultar em lacunas nos padrões de transparência, segurança e ética.

O diagrama que segue mostra como resultado da pesquisa mencionada no artigo um resumo do impacto positivo e negativo da IA nos vários ODS.

Usando o ChatGPT[3] ao organizar o evento e relacionar tecnologias com ODS

Mesmo tratando-se de um time de especialistas conhecedores de tecnologias em geral, inteligência artificial e sobre desenvolvimento sustentável, decidimos utilizar a IA como mais um colaborador do time para contribuir com insights adicionais referentes a estruturação do conteúdo do painel e sobre a relação entre Tecnologias e ODS.

A seguir, preparamos alguns Prompts para submeter ao ChatGPT e obter dele alguns conteúdos como resposta, para nossa leitura, reflexão e análise, vendo o que fazia sentido e o que poderia ser aproveitado para nosso trabalho.

Segue abaixo, quatro dos Prompts que utilizamos para obter a contribuição da IA em nosso planejamento, e que estou compartilhando, pois sei que possivelmente podem ser úteis a líderes, gestores e outros profissionais para pensar um pouco mais sobre como utilizar as tecnologias para os ODS.

Prompt: O que eu poderia considerar para o tema: “O impacto das tecnologias na vida das pessoas, empresas e cidades”

Resposta do ChatGPT:

Ao abordar o tema “O impacto das tecnologias na vida das pessoas, empresas e cidades”, você pode considerar os seguintes pontos:

  1. Transformação Digital: Explique como as tecnologias têm impulsionado uma transformação digital em diversos setores, como comércio, saúde, educação, entre outros. Destaque como a adoção de tecnologias tem impactado a forma como as pessoas vivem, trabalham e interagem.
  2. Acesso à Informação: Discuta como as tecnologias, como a internet e os dispositivos móveis, têm facilitado o acesso à informação. Aborde como isso influencia a maneira como as pessoas se informam, aprendem e se comunicam, bem como as mudanças na forma como as empresas se relacionam com os clientes.
  3. Mudanças nos Negócios: Analise como as tecnologias têm afetado os modelos de negócios e a forma como as empresas operam. Aborde temas como automação, inteligência artificial, análise de dados e computação em nuvem, destacando os benefícios e desafios enfrentados pelas empresas nessa era digital.
  4. Impacto nas Cidades: Explore como as tecnologias têm influenciado o desenvolvimento urbano e a criação de cidades inteligentes. Discuta exemplos de tecnologias utilizadas para melhorar a infraestrutura, o transporte, a segurança e a qualidade de vida nas cidades.
  5. Desafios e Oportunidades: Discuta os desafios éticos, sociais e de privacidade decorrentes do avanço tecnológico. Aborde a necessidade de regulamentação adequada, a inclusão digital e o equilíbrio entre a automação e a preservação de empregos. Destaque também as oportunidades que as tecnologias oferecem para resolver problemas globais, como as mudanças climáticas e a desigualdade.
  6. Educação e Habilidades: Aborde como as tecnologias têm impactado a educação e as habilidades necessárias para o mercado de trabalho atual e futuro. Discuta a importância da alfabetização digital e o desenvolvimento de habilidades tecnológicas para garantir a empregabilidade e a participação plena na sociedade digital.
  7. Aspectos Sociais e Culturais: Considere o impacto das tecnologias nas relações sociais, nas dinâmicas familiares e nas interações comunitárias. Discuta também como as tecnologias têm influenciado as expressões culturais, a criatividade e o acesso à cultura.

Esses pontos fornecem uma base para explorar o impacto das tecnologias na vida das pessoas, empresas e cidades. É importante abordar tanto os benefícios quanto os desafios e considerar diferentes perspectivas ao discutir esse tema.

Prompt: Poderia me fornecer uma relação de casos de tecnologias incluindo a inteligência artificial que estão sendo utilizadas nos objetivos de desenvolvimento sustentável?

Resposta do ChatGPT:

Certamente! Aqui está uma lista concisa de casos de tecnologias, incluindo inteligência artificial (IA), que estão sendo usadas para apoiar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):

  1. Energias Renováveis: A IA é usada para otimizar o uso de energia renovável, melhorando a previsão de produção de energia eólica e solar, aumentando a eficiência energética e facilitando a integração de fontes renováveis na rede elétrica.
  2. Agricultura Sustentável: A IA é aplicada na agricultura de precisão, auxiliando no monitoramento de safras, otimização do uso de fertilizantes e pesticidas, previsão de colheitas e no desenvolvimento de sistemas de irrigação inteligentes.
  3. Gerenciamento de Recursos Hídricos: A IA é usada para analisar dados de sensores e modelos climáticos, permitindo a previsão e a gestão mais eficientes do uso da água, a detecção de vazamentos e a melhoria da distribuição de água potável.
  4. Cidades Inteligentes: A IA é aplicada no planejamento urbano sustentável, na gestão de tráfego e transporte, no monitoramento da qualidade do ar e da água, na gestão de resíduos e no uso eficiente de recursos em áreas urbanas.
  5. Saúde e Bem-Estar: A IA é usada para diagnóstico médico mais preciso e rápido, triagem de doenças, análise de imagens médicas, descoberta de medicamentos e personalização de tratamentos, contribuindo para a melhoria dos cuidados de saúde.
  6. Conservação Ambiental: A IA é aplicada no monitoramento e preservação de ecossistemas, auxiliando na identificação de espécies ameaçadas, na detecção de desmatamento e na prevenção da caça ilegal.
  7. Acesso à Educação: A IA é utilizada para fornecer educação personalizada, adaptando o conteúdo e o ritmo de aprendizado às necessidades individuais, além de oferecer soluções de aprendizado remoto e acessível.
  8. Combate à Pobreza: A IA é aplicada na análise de dados socioeconômicos para identificar populações em risco, melhorar programas de assistência social, prever crises econômicas e desenvolver estratégias de inclusão financeira.

Esses são apenas alguns exemplos de como a IA e outras tecnologias estão sendo usadas para apoiar os ODS. O campo está em constante evolução, com novas soluções sendo desenvolvidas para enfrentar os desafios de sustentabilidade.

Prompt: Me relacione as principais tecnologias com os objetivos de desenvolvimento sustentável

Resposta do ChatGPT:

Certamente! Aqui estão algumas das principais tecnologias relacionadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):

  1. Energias renováveis: Contribuem para o ODS 7 (Energia Limpa e Acessível) ao promover fontes de energia sustentáveis, como energia solar, eólica, hidrelétrica e biomassa.
  2. Internet das Coisas (IoT – Internet of Things): Pode ser aplicada ao ODS 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura) ao melhorar a eficiência energética, monitorar o uso de recursos naturais e otimizar processos industriais.
  3. Veículos elétricos: Ajudam a alcançar o ODS 11 (Cidades e Comunidades Sustentáveis) ao reduzir as emissões de gases de efeito estufa e melhorar a qualidade do ar nas áreas urbanas.
  4. Agricultura de precisão: Contribui para o ODS 2 (Fome Zero e Agricultura Sustentável) ao otimizar o uso de recursos agrícolas, reduzir o desperdício e aumentar a produtividade agrícola de forma sustentável.
  5. Tecnologias de tratamento de água: São relevantes para o ODS 6 (Água Potável e Saneamento) ao fornecer soluções para purificação de água, dessalinização e tratamento de efluentes.
  6. Blockchain: Pode ser aplicado ao ODS 16 (Paz, Justiça e Instituições Eficazes) ao aumentar a transparência e a confiança em processos de governança, combater a corrupção e garantir a rastreabilidade em cadeias de suprimento.
  7. Inteligência Artificial (IA): Contribui para vários ODS, como o ODS 3 (Saúde e Bem-Estar), ao melhorar diagnósticos médicos e desenvolver tratamentos personalizados, e o ODS 4 (Educação de Qualidade), ao fornecer soluções educacionais inovadoras.
  8. Tecnologias de reciclagem: São relevantes para o ODS 12 (Consumo e Produção Responsáveis) ao promover a economia circular, reduzir resíduos e incentivar a recuperação de materiais valiosos.

Essas são apenas algumas das tecnologias que podem contribuir para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Existem muitas outras soluções inovadoras em desenvolvimento que têm o potencial de promover um futuro mais sustentável.

Prompt: Agora me relacione os objetivos de desenvolvimento sustentável com as tecnologias pertinentes

Resposta do ChatGPT:

Certamente! Aqui estão alguns exemplos de como os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) estão relacionados a tecnologias pertinentes:

  1. ODS 7 – Energia Limpa e Acessível: Energias renováveis, como solar, eólica, hidrelétrica e biomassa, são tecnologias relevantes para alcançar este objetivo, proporcionando fontes de energia limpa e acessível.
  2. ODS 9 – Indústria, Inovação e Infraestrutura: A tecnologia da Internet das Coisas (IoT) desempenha um papel importante, permitindo a conectividade e o monitoramento inteligente de processos industriais, além de melhorar a eficiência energética e o uso de recursos.
  3. ODS 11 – Cidades e Comunidades Sustentáveis: Tecnologias como veículos elétricos, sistemas de transporte inteligente, infraestrutura verde e planejamento urbano sustentável contribuem para criar cidades mais sustentáveis e resilientes.
  4. ODS 12 – Consumo e Produção Responsáveis: Tecnologias de reciclagem, rastreabilidade de produtos, impressão 3D e produção sustentável são relevantes para promover padrões de consumo e produção mais sustentáveis.
  5. ODS 13 – Ação contra a Mudança Global do Clima: Tecnologias de energia renovável, armazenamento de energia, captura e armazenamento de carbono, bem como soluções de eficiência energética, são cruciais para reduzir as emissões de gases de efeito estufa e mitigar a mudança climática.
  6. ODS 14 – Vida na Água e ODS 15 – Vida Terrestre: Tecnologias de monitoramento ambiental, como sensores remotos, drones e análise de big data, são utilizadas para proteger ecossistemas aquáticos e terrestres, bem como para combater a pesca ilegal e a perda de biodiversidade.
  7. ODS 6 – Água Potável e Saneamento: Tecnologias de tratamento de água, como sistemas de filtragem avançados, dessalinização e saneamento sustentável, são fundamentais para garantir acesso à água potável e saneamento básico para todos.
  8. ODS 16 – Paz, Justiça e Instituições Eficazes: A tecnologia blockchain pode ser aplicada para melhorar a transparência, a prestação de contas e a segurança de registros, contribuindo para a construção de instituições eficazes e combate à corrupção.

Esses são apenas alguns exemplos de como as tecnologias podem ser relacionadas aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. É importante lembrar que o uso e o desenvolvimento de tecnologias devem ser acompanhados por abordagens éticas e políticas para garantir que beneficiem a sociedade como um todo e promovam o desenvolvimento sustentável.

Considerações Finais

Depois do planejamento, pelo menos mais um dia de pesquisa de casos de uso prático de tecnologias para os ODS e elaboração do conteúdo a ser apresentado e conversado no painel.

Acreditamos que você e sua empresa podem efetivamente contribuir com os ODS, a começar buscando informações disponíveis em artigos e relatórios e casos práticos de empresas, bem como observando as relações entre as tecnologias e os ODS e a relação entre os ODS e as tecnologias apresentados nos dois últimos Prompts apresentados neste post.

Sobre mim: aqui. Contato: aqui.

Abraços, @neigrando

Referências

[1] Only 12% of the UN Sustainable Development Goal targets are on track (Yahoo! Finance – April 28, 2023)

[2] Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I. et al. The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nat Commun 11, 233 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y

[3] ChatGPT da OpenAI

Veja o vídeo do painel TRENDS NEWS TALKS – em: O impacto  da Tecnologia no Futuro das Pessoas, Empresas e Cidades

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