Enquanto o mundo inteiro anda obcecado com o conceito de IA, há quem dê uma resposta muito mais pragmática — em vez de falar de coisas que só vão acontecer daqui a mil anos, mais vale focarmo-nos primeiro em fazer bem aquilo que pode ser concretizado nos próximos três a cinco anos.

Esta abordagem parece simples, mas a lógica por trás é bastante clara: os sociólogos gostam de debater o futuro distante, os cientistas gostam de traçar grandes planos para a próxima década, mas quem realmente trabalha com tecnologia está focado em "como é que os grandes modelos e o poder computacional podem resolver problemas reais na indústria".

Como é que isto se faz na prática? Uns exemplos ajudam a perceber.

No porto, o Porto de Tianjin já conseguiu uma automatização total — desde o carregamento dos contentores, ao empilhamento e ao desalfandegamento, a IA liga todo o processo. Nas minas, a inovação vai ainda mais longe: recorrem à modelação de dados para prever diretamente o risco de explosão de gás, e os mineiros já nem precisam de descer às minas. Também nos hospitais há mudanças: o Hospital Ruijin desenvolveu um grande modelo patológico que ajuda os médicos a aumentar a precisão dos diagnósticos, o que significa que a experiência dos melhores médicos pode ser replicada em mais sítios.

O caso mais interessante é o da siderurgia — mesmo numa indústria tradicional como a da fundição de ferro em alto-forno, os grandes modelos de IA optimizam os parâmetros de controlo através de simulações dinâmicas; basta aumentar a eficiência em 1% para que, em termos de produção, isso se traduza em valores astronómicos.

No fundo, esta abordagem não procura inovações disruptivas, mas sim pequenas melhorias em cada etapa do processo. Pode não soar muito entusiasmante, mas provavelmente é mais fiável. No fim de contas, a tecnologia tem de servir as pessoas — libertar os mineiros de ambientes perigosos, permitir diagnósticos médicos mais precisos, é isto que a IA deve fazer.