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Marco legal da IA precisa ser mais flexível para que projetos avancem no Brasil, diz CEO da KnowRisk
Economia

Marco legal da IA precisa ser mais flexível para que projetos avancem no Brasil, diz CEO da KnowRisk

| Debate | Fernando Arbache participa das discussões na Câmara dos Deputados para revisar as regras sobre o desenvolvimento de inteligência artificial. Ele também fala que instalação de data centers de grande porte podem prejudicar imagem do setor em relação aos impactos ambientais
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ARBACHE participa das discussões na Câmara dos Deputados sobre IA (Foto: KnowRisk AI/Arquivo)
Foto: KnowRisk AI/Arquivo ARBACHE participa das discussões na Câmara dos Deputados sobre IA

Regulamentado em 2024, o Marco Legal para o desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) no Brasil está novamente em debate. Segundo Fernando Arbache, CEO da KnowRisk, as discussões propõem que o arcabouço legislativo seja menos "engessado", de forma a acelerar o desenvolvimento de uma IA brasileira.

Mestre em Engenharia Industrial e especialista com mais de 30 anos de experiência em Ciência de Dados e desenvolvimento de IA Determinística e Generativa, Fernando está inscrito como um dos colaboradores da Comissão Especial sobre Inteligência Artificial, na Câmara dos Deputados.

Ele enfatiza que o que se discute entre os congressistas é tornar a legislação que permita colocação do Brasil como liderança internacional no desenvolvimento de inteligência artificial.

"A regulação que estava muito engessada, muito cheia de regras que não permitiria que a IA se desenvolvesse numa velocidade que a gente precisa. Consequentemente, iríamos ficar para trás", pontua.

Fernando lembra que, na época das discussões para promulgação do marco legal, não foi dada a devida importância para o longo prazo do setor de tecnologia, mas analisado problemas do passado.

"Precisamos garantir que a inovação volte para o Brasil porque não estamos dentro do mapa da inovação global com protagonismo. Dentre os muitos problemas, falta credibilidade, dizem que inovar no Brasil é muito caro e complexo, envolve muito risco e alto investimento, o que move as pessoas em direção às aplicações que rendem juros no baixo risco", completa.

Neste sentido, trabalha para o desenvolvimento de uma IA brasileira que seja solução para negócios. O diferencial dela para os produtos lançados no mercado por gigantes da tecnologia, como Microsoft, Google e OpenAI, envolve consumo de energia e capacidade de processamento.

Ao O POVO, ele diz que é negativo para o setor a visão negativa da população sobre o impacto ambiental causado pelo alto consumo de recursos promovidos por data centers de alta capacidade que atendem a grandes empresas internacionais.

A ideia aqui é formar uma IA altamente especializada na resolução de problemas específicos, diferente das IA generalistas, como o ChatGPT, que precisam ter acesso a uma quantidade enorme de informações abertas na rede.

"O processamento (em grandes data centers) gera muito calor e é preciso muita água para resfriar. Tem impacto ambiental, sim. Aí temos a grande oportunidade no Brasil porque ao invés de usar Large Language Model (LLM), usarmos Small Language Model (SLM)".

Com o crescimento de demanda das grandes empresas no desenvolvimento de IAs generalistas, cresceu junto o consumo de energia proveniente de data centers. Nos Estados Unidos, esses equipamentos responderam por 4,4% do consumo de energia do país, em 2023. A estimativa é de que o montante triplique até 2028, segundo a Agência Internacional de Energia.

Sendo a IA brasileira desenvolvida em SLM para solução de problemas dos negócios, Fernando acredita ser o melhor caminho, tanto do ponto de vista do uso de recursos naturais quanto de custo.

Custo ainda é desafio, mas solução é desenvolvida pela o Ceará

Os custos, no entanto, são altos. Segundo Fernando, uma SLM é o equivalente a 1% da capacidade de processamento de uma LLM. Mesmo assim, para construir uma IA em SLM custa por volta de US$ 2 milhões.

O desafio é trazer a solução ao País sob um custo menor para as empresas, mantendo a qualidade do serviço, inclusive do ponto do treinamento de máquina, apostando em fontes de confiabilidade garantida e não de conteúdos de domínio livre na internet e redes sociais, sem garantia de veracidade, como ocorre em IAs de larga escala.

"Em testes, com SLM temos um consumo muito menor (de energia e água nos data centers). Se processa menos informações, mas porque já há direcionamento para aquilo que se quer algo específico de algum setor do conhecimento. E trabalhar para empresas para gerar riqueza, renda e produtividade ao invés de um app de mercado para as pessoas perguntarem aleatoriamente sob custo de muita água e energia".

Exemplo desse processo de desenvolvimento está o projeto da KnowRisk com a startup cearense Eduvem, da Casa Azul Venturies. A parceria estratégica envolve o desenvolvimento de uma IA que será integrada à plataforma all-in-one de educação corporativa.

Vladimir Nunan, CEO da Eduvem, destaca que a intenção é que a IA funcione como um assistente digital que combina aprendizado contínuo com análise de riscos e lacunas de capacitação em tempo real, ajudando setores de RH de empresas em treinamentos e desenvolvimento.

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