Estamos numa era de crescente escrutínio da AI e da sua influência na sociedade. Tanto no Reino Unido como na Europa, numerosos reguladores estão a controlar o que AI deve e não deve fazer, sendo a questão fundamental: quem guarda automaticamente os guardas automáticos?

Uma das preocupações dos reguladores, como a Autoridade da Concorrência e da Comercialização (CMA) do Reino Unido, é que o desenvolvimento da AI é tão difícil e dispendioso (tendo em conta os requisitos em termos de capacidade de processamento da CPU, conjuntos de dados e conhecimentos especializados de AI de topo) que só as grandes empresas tecnológicas podem desenvolver as IA de amanhã. 

Katie Prescott, do The Times, diz, neste artigo pago que cita a CloudNC: "[O relatório da CMA] concluiu que a Big Tech, os "guardiões", se preferir, provavelmente continuarão a dominar o mercado cada vez mais lucrativo da AI, naquilo a que o regulador chamou um resultado "o vencedor leva o máximo". É muito difícil imaginar o que a CMA ou qualquer outra pessoa pode fazer em relação a isso.

"Para treinar estes modelos, são necessárias enormes quantidades de capacidade de computação e um tipo de chip de computador mais potente do que aquele que se encontra atualmente disponível. Depois, há as infra-estruturas dispendiosas - os centros de dados e os servidores que as grandes empresas de tecnologia já possuem. As empresas que não têm centros de dados próprios têm de recorrer a fornecedores de serviços de computação em nuvem, como a Google, a Amazon e a Microsoft.

"Quanto melhores forem os dados, melhor será o modelo. O YouTube é sugerido como uma fonte profunda de informação para modelos, sendo obviamente propriedade da Google... A vantagem é claramente dos operadores históricos."

Será isto verdade? Só a "Big Tech" pode desenvolver uma AI que mude o mundo? 

AI caramba

Na CloudNC, não pensamos assim. Achamos que é perfeitamente possível para uma empresa menor e especializada desenvolver uma AI com potencial para transformar um setor ou uma indústria... até porque é exatamente isso que estamos a fazer. A nossa solução CAM já acelera significativamente a rapidez com que um fabricante pode usinar componentes com precisão usando AI, economizando centenas de horas de produção por ano para os utilizadores. 

É certo que o desenvolvimento deste tipo de tecnologia é dispendioso: Até à data, a CloudNC angariou mais de 75 milhões de dólares em financiamento de capital de risco ao longo dos seus 8 anos de vida. Embora esse tipo de dinheiro possa ser pouco para as grandes empresas tecnológicas, não o é para uma empresa britânica apoiada por capital de risco.

Como resultado, todo esse financiamento tem que ter um propósito direto e está comprometido em dar vida à nossa missão e visão. Por outras palavras, numa empresa como a CloudNC, não se pode dar ao luxo de aplicar o seu financiamento no desenvolvimento de uma solução tecnológica que não tenha imediatamente uma aplicação comercial óbvia após o lançamento (como, talvez, o Chat-GPT ou o Dall-E fizeram durante a sua gestação).

Em vez disso, os programadores como nós têm de se concentrar muito na utilização da sua AI e na forma como esta fará a diferença para os clientes. Caso contrário, poderá gastar muito dinheiro sem qualquer recompensa, o que, por sua vez, não trará qualquer retorno para as pessoas que o apoiaram.

Automático para os cidadãos

Para além do financiamento, o maior desafio de uma empresa tecnológica mais pequena no desenvolvimento de uma solução AI é competir pelo talento. 

Desenvolver soluções como CAM é extremamente desafiante do ponto de vista técnico, e há um número muito limitado de talentos altamente qualificados capazes de levar essas soluções adiante, e todos, desde as grandes empresas de tecnologia até as menores, estão a competir pelos melhores. 

Isso faz com que seja muito difícil para as empresas mais pequenas encontrarem as pessoas de que precisam para fazer avançar essas soluções. É por isso que, além de nos esforçarmos para encontrar os melhores talentos, na CloudNC fazemos muito para garantir que somos um excelente empregador que se preocupa com os nossos trabalhadores.

O outro grande desafio é o acesso aos dados. As grandes empresas de tecnologia geralmente já têm vastos conjuntos de dados para trabalhar (ou podem gerá-los), enquanto as empresas menores precisam encontrar casos de uso mais específicos que ainda não foram abordados. Em parte, é por isso que, por exemplo, a CloudNC está a procurar resolver as ineficiências de fabrico — não é fácil para ninguém reunir os dados necessários para resolver o problema. (No nosso caso, para acumular o que precisávamos para construir AI nossos AI que alimentam CAM , construímos literalmente a nossa própria fábrica.) 

Este é um exemplo extremo - mas agora, como resultado, temos uma solução AI eficaz que está a fazer a diferença para os nossos utilizadores em todo o mundo da maquinagem, acelerando a sua capacidade de programar máquinas CNC e agilizando a sua capacidade de ajudar os seus clientes.

Então, será que eu acho que uma empresa britânica pode construir uma AI que mude o mundo? Bem, continuamos a fazê-lo - mas não há dúvida de que há desafios específicos que tornam o trabalho mais difícil do que poderia ser para uma empresa de terceiro mundo.

Quer saber mais? Entre em contacto e poderá beneficiar de um maquinista CNC qualificado e AI na sua oficina mecânica. 

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