Inteligência Artificial de empresas está confusa na pandemia

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Sistemas de Inteligência Artificial (IA) e algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) estão descobrindo, agora, que o “normal” mudou durante a pandemia causada pelo novo coronavírus (Sars-Cov-2).

Isso porque o comportamento online dos usuários mudou e tem mudado constantemente. Na semana de 12 a 18 de abril, a Amazon dos Estados Unidos listou entre os 10 termos mais pesquisados máscaras, toalhas de papel, papel higiênico e outros utensílios. Antes disso, as principais buscas eram por capinhas de celular, carregadores, LEGO e outros.

A mudança foi captada pela Nozzle, consultoria especializada em publicidade algorítmica para vendedores da Amazon. Ao MIT Technology Review, o CEO da empresa, Rael Cline, diz que é “uma transição incrível no espaço de cinco dias”.

Gráfico aponta aumento nas buscas por termos relacionados ao novo coronavírus na Amazon.Gráfico aponta aumento nas buscas por termos relacionados ao novo coronavírus na Amazon.Fonte:  Nozzle/Divulgação 

Rajeev Sharma, vice-presidente global da Pactera Edge, cita o caso de uma empresa da Índia que fornece molhos e condimentos. Com a pandemia, e consequentemente a quarentena, os algoritmos preditivos ficaram confusos com os pedidos em massa.

Sharma diz que o algoritmo “nunca foi treinado em um pico como esse, então o sistema ficou fora de controle”. Normalmente, algoritmos baseados em IA se comportam melhor em situações já conhecidas. Caso contrário, um intermediador humano pode fazer correções manuais.

Mudança repentina

A publicação também ressalta que problemas do tipo acontecem pela adoção em massa dos sistemas. Mas, especificamente, sobre como a adoção de sistemas de aprendizado de máquina nem sempre é acompanhada de conhecimento interno para mantê-los funcionando.

Sharma ainda destacou outra empresa que usa IA para avaliar o “sentimento” gerado por artigos e notícias e fornece recomendações. Como as notícias sobre a covid-19 – doença causada pelo Sars-Cov-2 – não têm sido positivas, o algoritmo está muito distorcido.

Uma empresa que detecta fraudes com cartões de crédito teve que ajustar seu algoritmo por causa das mudanças. Com um grande volume de compras de equipamentos de jardinagem e ferramentas elétricas, eles precisaram adaptá-lo.