Machine Learning e IA na América Latina: Um Futuro Brilhante Apesar de Desafios
O campo de “machine learning” e inteligência artificial (IA) está ganhando destaque na América Latina, com ganhos significativos impulsionados pela necessidade de treinamento e desenvolvimento profissional na área.
Contexto da pesquisa
A vice-presidente do Google para a América Latina, Adriana Noreña, destacou a necessidade urgente de formação nessa área, afirmando que a taxa de adoção de IA na região é “próxima da dos Estados Unidos… e a mesma da Europa”
“Mas a falta de treinamento, de pessoas preparadas para trabalhar com IA”
(“But the ‘lack of training, of people ready to work with AI’”)— Adriana Noreña, Vice-Presidente, Google
. Apesar de uma percepção otimista sobre o potencial da IA entre os latino-americanos, a falta de talentos qualificados continua sendo um obstáculo à sua implementação.
Método proposto
A pesquisa utiliza abordagens avançadas como Redes Neurais Recursivas (RNN) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) para melhorar a eficiência em várias aplicações, desde atendimento ao cliente até análise de grandes volumes de dados. O uso de datasets robustos é crucial para treinar esses modelos, e benchmarks são estabelecidos para medir a acurácia e velocidade de resposta dos sistemas de IA.
Resultados e impacto
Embora estudos em todo o continente revelam um aumento na adoção de IA, alguns setores, especialmente o de mídias tradicionais, relatam um impacto direto sobre o tráfego em seus sites. No entanto, Noreña afirma:
“Não observamos que o tráfego (para sites de mídia) diminuiu; permaneceu equilibrado”
(“We haven’t observed that traffic (to media sites) has decreased; it has remained balanced”)— Adriana Noreña, Vice-Presidente, Google
. Essa perspectiva sugere que a IA atua mais como um filtro, redirecionando tráfego de qualidade para essas plataformas.
O Google, que registrou lucros de $28,2 bilhões no segundo trimestre de 2025, atribui parte desse crescimento ao avanço da IA. No entanto, a implementação de centros de dados exige uma consideração cuidadosa sobre o impacto ambiental, levando a revisões de projetos para reduzir o consumo de água na América Latina.
As próximas etapas incluem ampliar programas de formação em IA e machine learning para suprir a demanda no mercado, garantindo que a região capitalize sobre essas tecnologias emergentes. As aplicações potenciais são vastas, abrangendo desde melhorias em serviços de saúde até inovações no setor agrícola.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
