IA e a linha de frente

A inteligência artificial não avança quando os usuários finais dentro da empresa resistem a adotá-la. Então, os desenvolvedores devem ir além dos benefícios comerciais de um projeto

Katherine C. Kellogg, Mark Sendak e Suresh Balu

24 de janeiro de 2023 e atualizado em 12 de julho de 2024

19 min de leitura

A chefia da universidade de terapia intensiva (UTI) do Duke University Hospital, em Durham, Carolina do Norte, nos EUA, tinha pedido a Aman e seus colegas para criar uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que ajudasse os médicos do pronto-socorro a identificar os pacientes infartados que não demandavam cuidados críticos, para, mantendo o atendimento de qualidade, evitar tanto a superlotação da UTI como custos desnecessários. A equipe de Aman, composta de cardiologistas, cientistas de dados e líderes de projeto, concebeu uma ferramenta que, além de facilitar a identificação desses pacientes pelos médicos, inseria nos prontuários eletrônicos informações sobre por que a UTI não era necessária. Após um ano de trabalho, a ferramenta estava pronta. E, três semanas depois, o projeto tinha fracassado.

Por quê? Um médico do PS disse que não precisava de IA para lhe dizer como fazer seu trabalho – comentário típico de quem está na linha de frente, diante desse tipo de ferramenta de apoio a tomada de decisões. Outros médicos, ocupadíssimos com urgências, opuseram-se a ter de “perder tempo” inserindo dados em um sistema. E muitos se ressentiram de ver sua área de especialização “invadida” por estranhos com pouca compreensão da rotina de um pronto-socorro.

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