Um dos desafios trazidos com a introdução de Inteligência Artificial em soluções tecnológicas, seja nas áreas de atendimento, segurança ou operação de rede, é que cada país tem as suas especificidades. Língua, acentos, aspectos culturais, contexto, histórico…
Tudo isso importa quando os grandes modelos de linguagem para plataformas de AI generativa são treinados. Ao ser questionado por este noticiário sobre como esses desafios se apresentavam para a Cisco em suas operações regionais, Jeetu Patel, vice-presidente executivo e general manager de segurança e colaboração da empresa lembrou que, por ser uma empresa de atuação global, essa tem que ser uma preocupação permanente.
"Não podemos ser centrados nos Estados Unidos, e temos que ter em mente essas diferenças no desenho das linguagens de AI. Fizemos isso com o Webex, que foi a primeira plataforma de conferência a trabalhar com 120 línguas diferentes. Adoraríamos que no futuro as pessoas possam se comunicar nas suas línguas nativas de maneira intermediada pela Inteligência Artificial, e vamos chegar lá. E outra preocupação é com os data centers. Não podemos ter apenas um data center centralizado. São 75 no mundo todo, e isso é importante para respeitar as realidades regionais", disse.
Para Mariano O'kon, líder de arquiteturas da Cisco para América Latina e Canadá, quando se fala em AI, é preciso pensar nas diferenças regionais daquelas soluções implementadas pela Cisco e pelas soluções implementadas nos equipamentos Cisco. "As aplicações que nós desenvolvemos há a preocupação de agregar todos os elementos regionais necessários, e sempre com a supervisão de um conselho que assegura os parâmetros éticos e legais. Nas soluções implementadas nos nossos equipamentos, o caminho é uma abordagem aberta, de compartilhamento de informações. Esse é um caminho essencial, sobretudo nas questões de segurança".
Colaboração para Inteligência artificial
Para Ghassan Dreibi, líder de segurança da Cisco para América Latina, a Inteligência Artificial vem como uma forma de potencializar as plataformas de segurança. "Na verdade, o que vemos hoje não é tão novo. São mais de 10 anos desde que trabalhamos para que os sistemas de segurança sejam capazes de aprender e agir com as informações da própria rede. Isso já acontece. O caminho agora, com a IA generativa, é a ampliação desse aprendizado a partir de outros parâmetros e a tomada de decisões. Por exemplo, uma rede que define seus próprios parâmetros e políticas de segurança e se atualiza automaticamente.
Outro desafio que se coloca para o desenvolvimento de aplicações corporativas com Inteligência Artificial, diz Dreibi, é conseguir que os modelos de linguagem atuem de maneira colaborativa, assegurando entendimentos comuns e respostas coerentes entre si. Isso virá, segundo ele, no momento em que os modelos começarem a aprender com os outros, mas existe sempre o risco de que se reforcem respostas erradas ou alucinações (quando a IA não sabe mas inventa uma resposta completamente equivocada).
Para O'kon, esse mesmo problema se coloca diante das diferenças regionais, já que aspectos culturais podem influenciar. "Por exemplo, no Brasil tratamos América do Sul e América do Norte como dois continentes, mas na Argentina é um só", lembra. Para ele, ainda existe um caminho até que as plataformas de Inteligência Artificial generativas operem de maneira conjunta, mas o trabalho da Cisco tem sido no sentido de contornar esses problemas integrando as diferentes soluções.
Dreibi chama por fim a atenção para o desafio de quais serão as políticas e práticas dos modelos de linguagem em relação a que dados podem ser acessados e por quem. "Hoje está tudo disponível para todo mundo. Mas por questões de segurança e de modelos de negócio, é natural que comecem a surgir limitações sobre as informações que estarão acessíveis a partir desses modelos de IA". (O jornalista viajou a convite da Cisco)
