Há muito interesse e preocupação em torno do uso de agentes de IA. Para as organizações que estão lutando para saber se e como usar a IA de agência, recomendo considerar o modelo da perspectiva de sistemas complexos – em vez de complicados. Na verdade, aceitar o facto de que a IA agente é complexa e não complicada será fundamental para aproveitar o seu poder e aplicar as proteções e controlos necessários.
Qual é a diferença entre complexo e complicado? A ciência da computação, por exemplo, envolve sistemas complicados – relacionados a causa e efeito do ponto de vista da engenharia. A antropologia, por outro lado, envolve sistemas complexos – onde não se pode controlar todas as variáveis e é preciso concentrar-se em “fatores”, como lhes chamam nas finanças.
Em sistemas complexos, temos intervalos de confiança sobre o que pensamos que está a acontecer. Podemos ter, por exemplo, 60% ou 85% de certeza, mas nunca podemos ter certeza absoluta. Freqüentemente, podemos chegar à resposta certa pelos motivos errados. Podemos até chegar à resposta errada pelas razões certas para qualquer resultado abaixo do nosso intervalo de confiança. Os resultados são intrinsecamente multivariados e é impossível saber por que resultaram daquela maneira.
