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. Pensamos que é perfeitamente possível que uma empresa mais pequena e especializada desenvolva uma solução AI que tenha o potencial de transformar um sector ou uma indústria... até porque é exatamente isso que estamos a fazer. A nossa solução CAM Assist já acelera consideravelmente a rapidez com que um fabricante pode maquinar componentes de precisão com AI, poupando aos utilizadores centenas de horas de produção todos os anos.
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.
O desenvolvimento de soluções como o CAM Assist é extremamente exigente do ponto de vista técnico e existe uma reserva muito limitada de talentos muito qualificados capazes de fazer avançar estas soluções, e todos, desde as grandes empresas de tecnologia até às mais pequenas, estão a competir pelo melhor.
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. Muitas vezes, as grandes empresas de tecnologia já dispõem de vastos conjuntos de dados para trabalhar (ou podem gerá-los), enquanto as empresas mais pequenas têm de encontrar casos de utilização mais específicos que ainda não estejam abrangidos. Em parte, é por isso que, por exemplo, a CloudNC está a tentar resolver 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 os nossos modelos de AI que alimentam CAM Assist, 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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