INTRODUÇÃO

A Inteligência Artificial (IA) tem se tornado uma das tecnologias mais revolucionárias do século XXI, influenciando diversos setores e remodelando processos operacionais. Desde suas primeiras aplicações em automação, a IA evoluiu para integrar áreas complexas como processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina (machine learning) e redes neurais (Russell & Norvig, 2020). 

Além de potencializar avanços tecnológicos, a IA levanta questões éticas e desafios relacionados ao mercado de trabalho e à privacidade. Este artigo visa analisar como a IA impacta setores cruciais como saúde, educação, indústria e serviços, explorando também os desafios que sua adoção traz para a sociedade moderna.

DESENVOLVIMENTO 

APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SAÚDE

Na área da saúde, a IA tem desempenhado um papel crucial no diagnóstico de doenças, análise de imagens médicas e personalização de tratamentos. Ferramentas de IA, como algoritmos de aprendizado profundo, já são utilizadas para detectar padrões em imagens de tomografias e ressonâncias, permitindo diagnósticos mais rápidos e precisos (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016). Um dos desafios nesta área é a ética no uso de dados dos pacientes, especialmente no que diz respeito à privacidade e à segurança da informação (Levy, 2019).

Imagem 1 – inteligência artificial

Fonte: Guitarra (2022)

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO

No setor educacional, a IA tem sido aplicada para personalizar o ensino e otimizar o aprendizado dos alunos. Plataformas de ensino adaptativo utilizam algoritmos para analisar o desempenho dos estudantes e ajustar o conteúdo conforme suas necessidades (Russell & Norvig, 2020). Contudo, a adoção dessas tecnologias levanta questões sobre o papel dos professores e a igualdade de acesso, visto que muitos países ainda enfrentam dificuldades na digitalização da educação (Mitchell, 2019).

No nosso dia a dia, percebemos claramente a utilização das IAs nos trabalhos dos nossos alunos. Eles copiam ideias que surgem por essas tecnologias e solucionam suas necessidades. Há muito a que se preocupar, pois percebe-se que com as cópias, eles não desenvolvem suas capacidades críticas. Mas também se percebe que transformam essa informação em conhecimento, ou seja, pegam aquilo e transformam em algo positivo.

Na educação, em se tratando em essa tecnologia vier substituir o trabalho do professor, acredita-se que poderia substituir o professor e fazer isso perfeitamente. Mas não totalmente. Já que a atenção, o cuidado, a intervenção positiva estas não podem ser feitas por uma máquina e sim por um humano. Lembrando, não completamente. Pois assim não há humanidade nisso tudo. E isso causaria repreensão. 

IMPACTO DA IA NA INDÚSTRIA E AUTOMAÇÃO

A automação industrial é um dos campos que mais tem se beneficiado da IA. Com o uso de robótica avançada e aprendizado de máquina, as fábricas estão se tornando cada vez mais automatizadas, melhorando a eficiência e reduzindo custos operacionais (Levy, 2019). Entretanto, essa automação tem gerado preocupações quanto à substituição de empregos por máquinas e a necessidade de requalificação da força de trabalho para lidar com as novas tecnologias (Floridi & Cowls, 2020).

Assim, tem-se muito se preocupado com a máquina vier a substituir o trabalho braçal. E isso é positivo, pois, ela não gera conflitos umas com as outras, não cansam do trabalho forçado, quando estraga pode ser facilmente substituída sem gerar processos judiciais. Mas é prejudicial, pois, ao entrar na fábrica ela pode ser que vá substituir o operário, mas com certeza, precisará de um operador para operá-la. Fazendo com que se produza mais em menos tempo. Isso é muito positivo. 

SETOR DE SERVIÇOS E ATENDIMENTO AO CLIENTE

O uso de IA no setor de serviços, especialmente em atendimento ao cliente, tem crescido rapidamente com a implementação de chatbots e assistentes virtuais. Essas tecnologias permitem que empresas ofereçam suporte contínuo e automatizado, melhorando a experiência do cliente (Russell & Norvig, 2020). No entanto, a dependência excessiva dessas ferramentas pode resultar em experiências impessoais e na dificuldade de solucionar problemas complexos que exigem intervenção humana (Mitchell, 2019).

No atendimento ao cliente ele é bem positivo pois diminui o tempo de espera, facilita o agendamento, evita esquecimentos. Com o uso de chatbots em aplicativos como o WhatsApp tem facilitado a comunicação.

DESAFIOS ÉTICOS E REGULAMENTARES

A rápida adoção da IA em vários setores traz à tona questões éticas, como o viés nos algoritmos, a transparência nas decisões automatizadas e a responsabilidade em casos de falhas ou prejuízos causados por sistemas de IA (Floridi & Cowls, 2020). Além disso, a regulamentação ainda é um desafio em muitos países, que precisam criar leis e normas para garantir o uso seguro e responsável dessas tecnologias (Levy, 2019).

As pessoas precisam usar as tecnologias com ética. É preciso ter ética ao agir com a tecnologia. Por exemplo, ao criar um aplicativo ou dispositivo, se não criá-lo com ética para que funcione para o bem da humanidade, pode ser que seja criado para atrasar e prejudicar o planeta. Há pessoas que poderão utilizá-lo a mando de outras pessoas mais influentes, para agir contra a humanidade e assim estarão agindo sem ética contra as pessoas. 

IMPORTÂNCIA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO TRATAMENTO DA ESQUIZOFRENIA

A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel crescente no diagnóstico e tratamento de transtornos mentais, incluindo a esquizofrenia, um dos distúrbios psiquiátricos mais complexos. A aplicação de IA nesta área visa aprimorar tanto a precisão diagnóstica quanto a personalização do tratamento, além de auxiliar na predição de surtos psicóticos, uma das principais dificuldades no manejo da esquizofrenia.

A IA tem sido utilizada principalmente no processamento de grandes volumes de dados, como imagens cerebrais, dados genéticos e informações comportamentais. Ferramentas de aprendizado de máquina (machine learning) têm a capacidade de identificar padrões em exames de neuroimagem, como ressonância magnética funcional (fMRI), que podem passar despercebidos por métodos convencionais (Kambeitz-Ilankovic et al., 2019). Estudos indicam que esses algoritmos podem detectar alterações sutis no cérebro de pacientes com esquizofrenia, possibilitando diagnósticos mais precoces e precisos (Vieira et al., 2020).

Além disso, a IA permite o desenvolvimento de modelos preditivos que podem identificar pacientes em risco de desenvolver esquizofrenia. Esses modelos, treinados em dados genéticos e ambientais, têm sido eficazes na predição de sintomas psicóticos antes que os mesmos se manifestem clinicamente (Chen et al., 2021). Isso é crucial para a esquizofrenia, uma vez que o tratamento precoce está associado a melhores resultados a longo prazo.

Outro campo promissor é o uso de assistentes virtuais e chatbots para auxiliar no monitoramento contínuo de pacientes. Esses sistemas podem analisar padrões de fala e comportamento em tempo real, ajudando na identificação de alterações cognitivas e emocionais que precedem surtos psicóticos (Birnbaum et al., 2020). Ao fazer isso, a IA não apenas facilita o acompanhamento de pacientes, mas também contribui para intervenções mais rápidas e eficazes.

Porém, apesar dos avanços promissores, o uso da IA no tratamento da esquizofrenia ainda enfrenta desafios éticos e técnicos. A privacidade dos dados e o potencial viés nos algoritmos são questões que precisam ser cuidadosamente abordadas para garantir a segurança e eficácia desses sistemas (Floridi & Cowls, 2020). A combinação de IA com a expertise clínica tem o potencial de revolucionar o tratamento da esquizofrenia, mas a integração responsável é fundamental para maximizar seus benefícios.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A Inteligência Artificial está transformando diversos setores, trazendo inovações significativas que impactam tanto a eficiência operacional quanto o cotidiano das pessoas. No entanto, é imprescindível que a implementação da IA seja acompanhada por regulamentações adequadas e uma reflexão ética que aborde questões como privacidade, segurança e impacto no mercado de trabalho. O futuro da IA dependerá não apenas de avanços tecnológicos, mas também de uma abordagem colaborativa entre diferentes áreas do conhecimento para garantir que essa tecnologia seja aplicada de forma benéfica e inclusiva para toda a sociedade. 

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

BIRNBAUM, M. L.; RENNERT, L.; LUI, S. S. Et al. Artificial intelligence in schizophrenia: A systematic review of its potential uses within clinical care and research. Schizophrenia Research, 216, p. 6-20, 2020.

CHEN, J.; PATEL, R.; JACKSON, R. G. Et al. Risk prediction of psychosis in schizophrenia with machine learning: a systematic review. Lancet Digital Health, v. 3, n. 6, e421-e431, 2021.

FLORIDI, L.; COWLS, J. Ethical Guidelines for AI: A Multidisciplinary Perspective. AI & Society, 2020.

FLORIDI, L.; COWLS, J. Ethical Guidelines for AI: A Multidisciplinary Perspective. AI & Society, 2020.

GOODFELLOW, I.; BENGIO, Y.; COURVILLE, A. Deep Learning. MIT Press, 2016.

GUITARRARA, Paloma. “Inteligência artificial”; Brasil Escola. Disponível em: https://brasilescola.uol.com.br/informatica/inteligencia-artificial.htm. Acesso em: 30 de outubro de 2024.

KAMBEITZ-ILANKOVIC, L.; STUDER, P.; KOELLER, C. Et al. Neuroimaging-based prediction of schizophrenia using machine learning – a systematic review. Schizophrenia Bulletin, v. 45, n. 1, p. 54-68, 2019.

LEVY, F. The Impact of Artificial Intelligence on Employment. Journal of Economic Perspectives, v. 33, n. 3, p. 55-76, 2019.

MITCHELL, M. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. Penguin, 2019.

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th Edition. Pearson, 2020.

VIEIRA, S.; PINAYA, W. H.; MEDEIROS, L. A. Et al. Using machine learning and neuroimaging to predict the diagnosis and prognosis of schizophrenia. NPJ Schizophrenia, 6, p. 1-10, 2020.