Os desafios da integração de soluções de IA nas organizações sem fins lucrativos [Tese].

As associações sem fins lucrativos associam-se à inovação tecnológica

A inteligência artificial é agora parte integrante de praticamente todas as áreas da atividade humana. As organizações sem fins lucrativos não são exceção. A utilização desta tecnologia é bastante curiosa neste tipo de organização, uma vez que a utilização da mesma se baseia, na maioria das vezes, num objetivo económico. Nalguns aspectos, isto é contrário à missão principal das organizações sem fins lucrativos, que devem fornecer soluções para os problemas da comunidade; mesmo que este tipo de organização necessite de recursos para o fazer.

A integração desta tecnologia na gestão das associações sem fins lucrativos comporta o risco de as desviar da sua missão principal, se não for encontrado o equilíbrio entre esta e a necessidade de ganhar dinheiro. Julie Soriano, intrigada com esta questão, propõe um estudo no qual examina as questões relacionadas com a integração de soluções de IA nas associações sem fins lucrativos - um fenómeno totalmente novo, de facto - com vista a levantar as consequências da integração da IA no alinhamento das suas missões. O seu estudo intitula-se: "Les enjeux de l'intégration de solutions d'intelligence artificielle au sein d'OBNL " (2018).

A resposta à questão principal deste estudo abre com uma revisão da literatura, segue com um quadro teórico e termina com os resultados da investigação; quadro que respeitaremos.

Revisão da literatura

Nesta secção, o investigador descreve a história da IA. O termo foi introduzido por John McCarthy em 1956, durante um seminário de verão em Dartmouth, com o objetivo de obter subsídios que permitissem ao seu grupo de investigação estudar o potencial das máquinas para aprender e reproduzir o processo da inteligência humana. Cerca de trinta anos mais tarde, o primeiro chatbot foi criado por Joseph Weizenbaum. Os sistemas periciais foram então adoptados por várias empresas, que acabaram por abandoná-los por falta de desempenho.

Desde então, a IA evoluiu para outras formas mais sofisticadas: a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda. A primeira dá ao software que a utiliza a capacidade de fazer previsões e de se aperfeiçoar com base numa grande base de dados, enquanto a segunda é uma tecnologia inspirada na rede neural humana.

De seguida, Julie apresenta três tipos de IA:

Inteligência Artificial Estreita (IAE),
Inteligência Artificial Geral (AGI) e
Superinteligência Artificial (Asimov).

A primeira, designada por inteligência fraca, compete com os humanos em determinados domínios, como o xadrez. A AGI, por outro lado, é considerada uma inteligência forte. Mais idêntica à inteligência humana, é a versão mais desejada pelos investigadores, pelas empresas e pelos governos. E, finalmente, a terceira é muito superior à inteligência humana (Kurzweil, 2005).

Tal como as inovações tecnológicas anteriores, espera-se que a IA impulsione o crescimento económico através da redução do tempo de trabalho e do aumento dos resultados, apesar das críticas mistas. As empresas parecem estar particularmente interessadas nesta inovação. No entanto, de acordo com Olivier Ezratty, a integração da IA nas empresas depende de três condições:

a definição de um problema a resolver,
a posse de dados pertinentes ligados ao problema e, por fim
a recolha e a limpeza dos dados.

A introdução da IA no mundo do trabalho suscitou o receio do desaparecimento de certos empregos (Osborne). Esta ideia é refutada por um relatório da OCDE, que aponta para uma mudança nas competências e tarefas de um determinado emprego. Os trabalhadores só podem adaptar-se através da formação, o que limitaria as perturbações sociais provocadas pela IA.

A automatização da sociedade levanta uma série de questões, nomeadamente o fosso entre as classes sociais, entre os países industrializados e os países em desenvolvimento, a instabilidade política, o risco de controlo governamental e empresarial, etc.

Depois de estabelecer a literatura sobre a IA, Julie Soriano lança as bases para uma análise das associações sem fins lucrativos. A partir daí, verifica-se que estas são criadas com o objetivo de responder às necessidades específicas de uma população, sinal do fracasso do Estado, que, no entanto, mantém um controlo sobre este tipo de organizações através de subvenções (Defourny, 1994).

As associações sem fins lucrativos, que se estruturam da mesma forma que as associações sem fins lucrativos, distinguem-se destas pelo facto de não distribuírem os excedentes gerados pelos serviços que prestam (Hansmann, 1980) e de encontrarem um equilíbrio entre a sua missão e a procura de recursos financeiros, estando a missão intrinsecamente ligada ao valor da organização. No entanto, a complexidade do ambiente das associações sem fins lucrativos está a empurrá-las para o "empreendedorismo e a comercialização" (Julie Soriano, 2018), o que as pode afastar da sua missão social primária.

A fim de verificar o risco de modificação desta missão na sequência da integração da IA, o investigador desenvolve um quadro teórico.

Quadro teórico

Julie Soriano apoia-se no modelo organizacional de Bolman e Deal (2017), que se baseia nas dimensões estrutural, humana, política e simbólica, para evitar "ficar preso ao paradigma determinista da tecnologia e ir além dos ganhos de eficiência organizacional".

Para além deste modelo organizacional, a investigadora optou por um método qualitativo para identificar a visão de mudança dos actores, recorrendo a estudos de caso e entrevistas semi-directivas. O trabalho de campo foi efectuado em Montreal, centro nevrálgico do desenvolvimento da tecnologia da IA. O seu alvo foram duas organizações sem fins lucrativos que operam no domínio artístico. Após este trabalho de campo, os dados foram analisados e foram tiradas conclusões.

Resultados

Após a análise dos dados, verificámos que :

A integração da IA nas associações sem fins lucrativos tem três consequências: a aquisição de novas competências, a emergência de novas necessidades relacionadas com a aquisição de dados e uma cultura de dados.
A IA não parece estar a desviar a organização sem fins lucrativos da sua missão. No entanto, o investigador alerta para a necessidade de uma ligação direta entre a solução de IA e a missão da associação sem fins lucrativos.

Ilustração: mast3r - DepositPhotos

Referência

Soriano Julie, 2018, les enjeux de l'intégration de solutions d'intelligence artificielle au sein d'OBNL, HEC Montréal, tese de mestrado, online
https://biblos.hec.ca/biblio/memoires/m2018a603502.pdf