Ankit Maheshwari discute o impacto da inteligência artificial na arquitetura e nas indústrias

Na escola, quando foi apresentado aos fundamentos da programação por volta do décimo ano, os computadores deixaram de ser apenas um objeto de curiosidade e se tornaram uma possibilidade. Ele recorda-se: «Foi o primeiro vislumbre de como apenas algumas linhas de código podem criar algo real». Essa experiência definiu todas as decisões subsequentes, incluindo a escolha de matérias e a carreira no setor de tecnologia.

No segundo ano de faculdade de engenharia, quando a IA e o aprendizado de máquina (ML) na Índia eram principalmente conceitos acadêmicos, Maheshwari já estava indo além da teoria. O incubador de software de sua faculdade tornou-se um campo de testes. Ele lembra que eles operavam como um «mini-startup no campus», criando soluções não apenas para sua instituição de ensino, mas também para instituições vizinhas. Junto com colegas, ele experimentou sistemas inteligentes iniciais — desde uma ferramenta primitiva semelhante ao GPT, que transcrevia e indexava anotações de aulas, até um sistema de registro de frequência baseado em câmera, funcionando com lógica de regras e aprendizado de máquina básico.

Esses projetos iniciais não apenas aprimoraram suas habilidades técnicas, mas também reforçaram a convicção de Maheshwari, que mais tarde definiria seu trabalho na Innovaccer: os sistemas inteligentes não são destinados a substituir os seres humanos, mas sim a aumentar as capacidades humanas.

A Innovaccer era inicialmente uma empresa focada em dados horizontais e análise, cujo nome deriva da frase «innovation accelerated» (inovação acelerada). Nas fases iniciais, a startup colaborou com instituições acadêmicas, como a Universidade de Stanford, Harvard University, Wharton School e Massachusetts Institute of Technology, ajudando pesquisadores a testar hipóteses usando conjuntos de dados puros e prontos para análise. Um ponto chave foi a compreensão de que mesmo os modelos de aprendizado de máquina mais avançados dependem da qualidade dos dados nos quais são construídos.

Trabalhando em vários setores, incluindo projetos com a NASA e a Walt Disney, a equipe encontrou seu primeiro cliente no setor de saúde em Des Moines, Iowa. Essa interação revelou um problema mais profundo: embora os EUA gastem quase 4 trilhões de dólares anualmente em saúde, os dados estão altamente fragmentados, limitando o acesso dos provedores ao histórico médico dos pacientes e informações em tempo real no momento do atendimento. Isso resultava em ineficiência e custos excessivos de 1,2 milhão de dólares.

Reconhecendo a magnitude do problema e seu impacto humano, a Innovaccer decidiu focar exclusivamente na área da saúde. A empresa estabeleceu como meta criar sistemas inteligentes que unificam dados dispersos, fornecem capacidades preditivas e apoiam melhores decisões clínicas — uma missão que ela persegue há dez anos.

Como diretor geral de produto e tecnologia na Innovaccer, Maheshwari lidera a estratégia de produto e a arquitetura tecnológica, aderindo a uma filosofia clara: a IA deve ser um elemento fundamental, e não uma camada adicional. Em vez de adicionar chatbots a sistemas obsoletos, a Innovaccer desenvolve aplicativos construídos desde o início com base em IA, começando pela unificação de dados, análise, contexto de longo prazo do paciente e, finalmente, conclusões práticas para os prestadores de serviços.

Maheshwari afirma: «A IA é tão boa quanto os dados e a infraestrutura que a sustentam. Dados limpos e conectados são a verdadeira diferença. E este é o nosso ingrediente secreto: nossos sistemas não foram criados da noite para o dia». Esses investimentos de longo prazo agora atendem sete dos dez maiores sistemas de saúde nos EUA, abrangendo mais de 80 milhões de vidas na plataforma Innovaccer.

Para Maheshwari, o maior obstáculo para a implementação em larga escala de IA na saúde são os próprios dados. Sistemas criados décadas atrás em infraestruturas obsoletas continuam a operar isoladamente, dificultando o acesso a dados limpos e compatíveis. Sem conjuntos de dados unificados e confiáveis, mesmo os modelos de IA mais avançados correm o risco de fornecer resultados enganosos.

A regulamentação adiciona outra camada de complexidade. As organizações médicas operam dentro de rigorosas exigências normativas e abordam com cautela a implementação de novas tecnologias. Essa tendência à aversão ao risco frequentemente retarda experimentos e implementações em larga escala.

No entanto, talvez o desafio mais difícil seja a gestão de mudanças. Os clínicos trabalham sob forte pressão e dependem de fluxos de trabalho aperfeiçoados ao longo dos anos. A introdução de novas ferramentas exige mais do que apenas competência técnica; requer confiança, valor óbvio e integração perfeita. Maheshwari observa: «Você pode criar algo poderoso, mas pedir aos clínicos para mudar seu fluxo de trabalho diário é uma venda difícil, a menos que se encaixe naturalmente na rotina deles».

Maheshwari acredita que a IA está em um ponto de inflexão transformacional, semelhante às revoluções industrial e da internet. No curto prazo, pode causar turbulências, desde mudanças na força de trabalho até problemas de consumo de energia. Mas com o tempo, ele espera que a IA ajude a resolver muitos desses problemas, incluindo avanços em energias renováveis e aumento da eficiência.

No setor de saúde e ciências da vida, o impacto potencial pode ser enorme. A IA é capaz de acelerar a descoberta de medicamentos, impulsionar pesquisas sobre câncer e prolongar o envelhecimento saudável, reduzindo prazos que antes levavam décadas para alguns anos. Além da saúde, sua aplicação na agricultura, resiliência climática e educação pode mudar a abordagem das sociedades à segurança alimentar e à escassez de recursos.

Maheshwari está particularmente interessado em duas áreas. A primeira é a IA de borda (edge AI), movendo a inteligência de sistemas de nuvem intensivos em energia para modelos locais, eficientes, mais rápidos e escaláveis. A segunda é a transição da IA digital para a IA física através da robótica. Ele aponta iniciativas como a Optimus da Tesla como testemunho da inteligência incorporada, capaz de funcionar no mundo real. Para Maheshwari, esses avanços marcam o próximo salto em como a IA transformará indústrias e potencial humano.

A Amazon Web Services atua como parceira fundamental na jornada da Innovaccer desde os primeiros dias. À medida que o foco da empresa em IA se aprofunda, plataformas como Amazon Bedrock e Amazon SageMaker permitiram a experimentação rápida com modelos sem estar presa a um único ecossistema. Essa flexibilidade corresponde à abordagem tecnologicamente neutra da Innovaccer, permitindo que os engenheiros testem e implementem o que melhor se adapta a cenários de uso específicos na área da saúde.

A velocidade também é crucial. A infraestrutura de nuvem escalável permite que as soluções passem rapidamente de protótipo para produção, garantindo que as equipes gastem menos tempo gerenciando a complexidade do back-end e mais tempo resolvendo problemas dos clientes. Maheshwari enfatiza: «Queremos ser os inovadores mais rápidos, entregando soluções aos clientes rapidamente. Se ficarmos presos tentando entender como implementar em escala, perderemos o foco nos problemas que importam».

A AWS também oferece recursos corporativos em termos de segurança e conformidade, reduzindo a carga operacional ao cumprir os rigorosos requisitos dos sistemas de saúde. Graças a essa experimentação mais rápida, escalabilidade perfeita e conformidade confiável, a Innovaccer pode inovar com confiança.

Para acompanhar o rápido desenvolvimento da IA, Maheshwari usa a própria IA. Ele criou um conjunto de agentes inteligentes que, todas as manhãs, escaneiam eventos globais, rastreando avanços em modelos, frameworks de agentes e inovações em saúde, e os resumem em breves relatórios. Quando algo chama sua atenção, ele aprofunda o estudo, seja solicitando pesquisas adicionais ou estudando pessoalmente.

Fora do trabalho, Maheshwari é um grande fã de críquete e gosta de ler não ficção, especialmente biografias e autobiografias de líderes, que leva consigo em longas viagens. Longe da tecnologia, ele acha pôquer um passatempo particularmente envolvente, um jogo que combina probabilidade, estratégia e psicologia humana.