Roy Amara (1925, 2007) foi um investigador, cientista, futurista e presidente do “Institute for the Future”, mais conhecido por cunhar uma lei, a “lei de Amara” sobre o efeito da tecnologia. Essa lei afirma que “We tend to overestimate the effect of technology in the short run and underestimate the effect in the long run”, literal e grosso modo, “nós humanos, tendemos a sobrestimar o efeito da tecnologia no curto prazo e a substimá-la no longo prazo”.
Efetivamente, quando aparece uma dada tecnologia prestamos-lhe alguma atenção no início mas, com o decorrer do tempo e a incorporação da mesma no quotidiano das pessoas, empresas ou instituições, vamos deixando cair a análise e reflexão sobre os seus impactos, positivos e negativos na economia, e, na sociedade em geral.
O mesmo se constata com as tecnologias de Inteligência Artificial. Quando em 1997 o computador “Big Blue” derrotou o campeão do mundo Gary Kasparov, isso foi um “happening” no momento, mas rapidamente caiu no esquecimento. Quando em 2010 o computador “Watson” derrotou dois humanos no jogo de “Jeopardy” (perguntas e respostas), isso foi mais um “hit”de alta intensidade mas de curta duração. E quando finalmente em 2016, o algoritmo “AlphaGo” da empresa DeepMind (Google) derrotou o campeoníssimo sul coreano Lee Sedol no jogo de “Go”, aí sim, o assunto mudou de figura.
Se os computadores e algoritmos do “Big Blue e do “Watson” se baseavam muito na resolução de probabilidades compostas e em Árvores de Decisão, já o “Alpha Go” detinha todos os ingredientes que fazem hoje a ponta da investigação em Inteligência Artificial, com Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não-Supervisionada mas sobretudo, a Aprendizagem por Reforço.
A evolução dos “Processadores de Linguagem Natural” com os Transformadores ( Transformers) em 2018, a partir da aprendizagem por reforço, foi um salto profundo, a ponto de podermos dizer finalmente que, “ O Génio saiu da garrafa”.
Com o desenvolvimento de “pontos de atenção” revelados através de milhares de horas de treino e esforço computacional, apoiados numa base de conhecimento de milhares de milhões de “tokens”, 175 no caso do modelo de linguagem GPT-3, os algoritmos ganharam capacidade de predição da próxima palavra, frase, ação, iniciativa ou projeto em qualquer área de atividade, desde a Educação ao Jornalismo, passando mesmo e até, pela automatização da Programação Informática e do “Citizen Development” em que cada pessoa pode, e vai ser um programador.
Utilizar hoje, as tecnologias de inteligência artificial baseadas no processamento, compreensão e geração de linguagem natural para a realização de tarefas de Gestão de Projeto, tanto em setores tradicionais como em áreas emergentes da Web3, é um jogo de entendimento e realização, com manipulação de Artefactos, Modelos e “Prompting” de Inteligência Artificial no Ciclo de Vida de Gestão de Projetos que vai desde 1 ) a conceção e Propósito, 2 ) Planeamento, 3 ) Execução, 4 ) Coordenação e Controlo, até ao 5 ) Fecho de Contrato e Análise Post-Mortem.