"Não é para os meus netos, é para os meus filhos", diz executivo da Nvidia sobre robôs humanoides

Assistentes virtuais que ajustam sotaques e comportamentos conforme a cidade do usuário e robôs humanoides que ajudam nas tarefas do dia a dia já não são mais coisa de um futuro distante — e devem chegar antes do que muita gente imagina.

Para Guilherme Fuhrken, gerente de Vendas Corporativas da Nvidia na América Latina, os chamados agentes de IA, assim como tecnologias como os veículos autônomos, devem se viabilizar rapidamente, mudando a forma como as empresas se relacionam com os consumidores e otimizam seus processos nos próximos anos.

— São coisas que teremos em uma escala de tempo relativamente pequena. Não são coisas para os meus netos, não. São para os meus filhos, que têm 23 anos. São evoluções que acumulam conhecimento humano, e a próxima etapa já parte do meio do caminho. É um ganho exponencial. Então, não é algo que a gente vai precisar esperar décadas para acontecer.

 

Em entrevista ao Globo na terça-feira, durante o segundo dia do VTEX Day, evento promovido pela empresa em São Paulo, Fuhrken afirmou que os agentes de IA desempenham papel importante na personalização do atendimento ao consumidor, o que é fundamental para aumentar a base de clientes em setores como o varejo.

Para isso, no entanto, essas ferramentas devem ser treinadas para compreender marcadores linguísticos e culturais locais — um processo que, segundo ele, já está acontecendo dentro de empresas brasileiras.

— Estamos falando de uma IA soberana. Ou seja, de um modelo treinado ou ajustado para a nossa realidade. Não estou falando de um modelo americano, treinado com base de dados dos Estados Unidos ou da Europa, mas de um modelo treinado no Brasil.

Fuhrken explica que agentes de IA não são modelos abrangentes que conseguem responder sobre todos os temas, mas ferramentas especializadas em temas determinados.

— Esse modelo dá a oportunidade para que plataformas de e-commerce e varejo possam interagir de maneira personalizada com o consumidor. Esse agente pode ter nuances regionais. Por exemplo, se está conversando com um cara do Rio de Janeiro, vai ter um sotaque condizente.

Esse nível de personalização também minimiza incongruências frequentes em atendimentos com IA:

— Há casos em que o chatbot pergunta: ‘Qual o seu nome?’ A pessoa responde: ‘Oi?’ Aí o chat diz: ‘Desculpe, não entendi.’ Um agente personalizado pode falar: ‘Oi, tudo bem? Como é que você tá? Queria saber seu nome.’ Essa interação mais fluida gera retenção, atrai o cliente e impacta o resultado do negócio.

Treinamento focalizado
Fuhrken avalia também que setores como varejo e os bancos já atingiram um nível de maturidade que permite dar esse próximo o. Ambos aram por processos de digitalização nos últimos anos, o que facilita a adoção de técnicas mais avançadas de IA.

— A manufatura também está com um esforço grande de digitalizar e trazer automação. Estamos envolvidos em projetos de novas plantas industriais no Brasil, no mercado de G (bens de consumo embalados, em português) que focam fortemente em tecnologia associada à digitalização, simulação e criação do gêmeo digital da planta – contou o executivo.

Outro desafio para o crescimento dessas tecnologias em países como o Brasil é o elevado custo operacional, o que pode frear a implementação especialmente em setores com margens mais apertadas. Por isso, segundo Fuhrken, a Nvidia vem trabalhando para reduzir esse preço, trazendo mais tecnologia para os chips.

— O movimento de reduzir o custo computacional já vem de bastante tempo. Esse esforço visa criar condições para viabilizar projetos que não eram possíveis. Quando a gente lança uma nova plataforma — nem é apenas um chip, mas uma plataforma computacional — isso faz parte dessa estratégia. O custo de gerar um token caiu muito. Está muito mais barato do que era há 2 anos. Estamos vendo muitos casos de uso que se tornaram viáveis justamente por causa dessa redução do custo computacional.

Esse barateamento acontece, principalmente, por meio da incorporação de mais tecnologia ao chip:

— Eu faço com que essa infraestrutura consiga gerar mais informação, gerar mais tokens com investimento menor. Fazemos o adensamento de processamento dentro do chip, com a incorporação de alguns processos que antes eu tinha que fazer em software. Agora, eu faço em hardware. Quando eu combino modelos de software mais eficientes com a evolução do hardware, consigo um crescimento exponencial. De uma geração para outra, há um ganho de produtividade que pode ser 10, 20, 30, até 50 vezes maior.

Para Fuhrken, esse ritmo de evolução tende a acelerar mais. Ele prevê o surgimento constante de novos modelos e o aprimoramento dos que já existem, com técnicas cada vez mais sofisticadas. E é justamente essa maturação que deve abrir caminho para o que ele chama de “Physical AI” — ou seja, a presença de agentes como robôs humanoides, assim como drones e veículos autônomos.

— Essa transformação já está acontecendo em uma velocidade mais rápida do que a gente esperava porque estamos diante de um acúmulo tecnológico e de uma explosão de novos conceitos. Isso vai viabilizar, muito em breve, a presença de agentes físicos nos ajudando em tarefas, tanto no dia a dia das pessoas quanto no das empresas.