Conclusão do seminário da ONU sobre operações de paz: entrevista com o diretor médico da ONU

Nos últimos anos, o desenvolvimento da inteligência artificial foi percebido como uma corrida tecnológica, onde após cada lançamento surgiam novas comparações, tabelas de benchmarks e previsões sobre qual empresa estava se aproximando da liderança na próxima grande transformação digital. Muitas vezes, parecia que todo o debate se resumia a uma única questão: qual modelo é o melhor no momento?

No entanto, após uma recente imersão no Vale do Silício, o autor teve a sensação de que essa questão, embora ainda relevante, não é mais central. Parte desse entendimento está ligada ao fato de ele ter visitado o Vale do Silício quase dez anos após sua primeira visita.

Há algo interessante em mergulhar em um ecossistema que reúne algumas das empresas, investidores e universidades mais influentes do mundo. Assim como ao viajar para qualquer cultura, começamos a absorver as características locais; nos EUA, especialmente na Califórnia, você inevitavelmente fica sob a influência da velocidade dos lançamentos, do consumo de tecnologia e da constante sensação de que o futuro está sendo construído ali.

Algo semelhante acontece no Vale do Silício: existe uma tendência natural de focar em tópicos dominantes nas conversas regionais e considerá-los um reflexo exato dos anos vindouros. Isso muitas vezes tem fundamento, pois muitas mudanças tecnológicas significativas das últimas décadas ocorreram lá antes de atingir o resto do mundo.

Mas qualquer ambiente altamente conectado carrega um risco: o risco de misturar consenso com certeza absoluta. Foi isso que atraiu mais atenção durante a viagem.

Ao contrário da maior parte dos debates públicos sobre IA, poucas conversas giraram em torno da competição entre modelos ou da busca pelo próximo salto tecnológico capaz de mudar o mercado. O tema mais frequente foi como a inteligência artificial está sendo integrada aos produtos, processos e operações das organizações, e não a qual laboratório pertence o sistema mais avançado no momento.

Essa mudança de foco manifestou-se de diferentes maneiras ao longo da semana. Discussões com executivos da Snowflake e Elementum, por exemplo, não abordaram qual modelo ocupa as primeiras posições nos rankings ou qual empresa lançará a próxima grande novidade. A discussão centrou-se na transformação do software corporativo. O consenso foi que estamos entrando em uma fase em que agentes inteligentes começam a interagir diretamente com grandes volumes de dados, realizando tarefas que anteriormente exigiam navegação manual em sistemas, análise de relatórios e tomada de várias decisões operacionais por parte de um ser humano.

Por décadas, a maior parte do software corporativo foi criada para organizar informações e facilitar o trabalho humano. Agora, há a expectativa de que esses sistemas comecem não apenas a apresentar informações, mas também a agir com base nelas. Este pode ser um dos mudanças mais importantes causadas pela IA. O impacto não reside apenas na tecnologia em si, mas em como as empresas começam a funcionar. Pela primeira vez em muitos anos, a discussão parece menos ligada à ferramenta utilizada e mais à capacidade de transformar dados em ações de forma rápida, integrada e eficiente.

Ao mesmo tempo, algumas visitas mostraram que nem todos seguem o mesmo caminho absoluto. Por exemplo, na Liquid AI, surgiu um ponto de vista que contrasta com a maioria dos narrativas populares no setor. Enquanto grande parte da indústria continua apostando em modelos cada vez maiores e infraestrutura cada vez mais poderosa, esta empresa desenvolve sistemas mais compactos destinados a operar localmente em dispositivos como telefones celulares, veículos e equipamentos de bordo.

O interesse nessa concepção não reside apenas na tecnologia em si. Ela lembra que a inovação não ocorre em uma única direção. Existe uma tendência natural de associar o progresso tecnológico ao aumento da capacidade computacional, investimentos e tamanho dos modelos. No entanto, em muitos casos, a tarefa é exatamente o oposto: criar soluções mais eficientes, acessíveis e facilmente integráveis na vida cotidiana das pessoas e dos negócios.

Talvez este tenha sido um dos principais aprendizados da viagem. Quando olhamos para o mercado de IA de longe, parece haver uma única corrida. Mas quando olhamos de perto, percebemos que várias corridas diferentes estão acontecendo simultaneamente. Existem grandes modelos generativos; existem sistemas especializados; existem aplicativos multimodais que combinam texto, imagem, áudio e vídeo; existem soluções corporativas desenvolvidas para resolver problemas muito específicos; e há empresas que apostam em tornar tudo isso mais leve e distribuído.

Portanto, a ideia de que o mercado caminhará em direção a uma única tecnologia dominante torna-se cada vez menos provável. Desenha-se um cenário de coexistência de diferentes abordagens, cada uma adequada a contextos, restrições e necessidades específicas.

Essa mudança também altera a abordagem das organizações na adoção de estratégias tecnológicas. Por muito tempo, a lógica era relativamente simples: encontrar a melhor ferramenta disponível e implementá-la. Com o advento da IA, a equação inclui várias outras variáveis. Questões de integração, governança, privacidade, velocidade de implementação, custos operacionais e conformidade com o negócio tornam-se tão importantes quanto a complexidade da tecnologia escolhida.

Na prática, uma empresa pode obter muito mais valor de uma solução simples e bem integrada em seus processos do que do uso de uma tecnologia extremamente avançada isoladamente. Talvez seja por isso que a discussão sobre implementação esteja ocupando mais espaço do que a discussão sobre capacidades.

Outro aspecto que chamou a atenção foi a frequência com que as conversas tecnológicas se transformavam em conversas sobre pessoas. Isso foi particularmente evidente durante a visita ao Stanford. Embora a universidade esteja em um dos ecossistemas de IA mais avançados do mundo, grande parte das discussões ainda se concentra em temas como educação, formação de talentos, formação de cultura organizacional e desenvolvimento de liderança.

Isso não parece coincidência. A história do Vale do Silício nunca foi exclusivamente uma história de tecnologia. Sempre esteve profundamente ligada à capacidade de transformar conhecimento em inovação. As ferramentas mudam. As plataformas mudam. As empresas surgem e desaparecem. Mas a preparação de pessoas capazes de aprender, adaptar e criar permanece um elemento constante.

Este ponto se torna ainda mais relevante à medida que a IA se torna acessível a um número crescente de organizações. O acesso à tecnologia, naturalmente, tende à democratização. O conhecimento de como usá-la estrategicamente, no entanto, permanece uma vantagem difícil de replicar.

A implementação sequencial da IA exige muito mais do que apenas contratar uma plataforma ou fornecer novos recursos às equipes. Requer a reformulação de processos, o desenvolvimento de competências, a revisão de fluxos de trabalho, a criação de mecanismos de supervisão e a preparação das pessoas para trabalhar em um ambiente onde parte da análise, decisão e execução é suportada por sistemas inteligentes.

Portanto, a principal conclusão que o autor tirou dessa experiência não está relacionada a qual empresa liderará a corrida da IA ou qual modelo se tornará o padrão nos próximos anos. A sensação é de que estamos deixando a fase em que o centro da discussão era a tecnologia isolada e entrando em uma fase muito mais orientada para a aplicação prática. A próxima fase da IA não será definida por um único modelo revolucionário que substitui todos os outros. Ela será construída sobre uma combinação de diversas tecnologias, na capacidade de integrá-las nos processos existentes e, o mais importante, na habilidade das organizações de transformar essas capacidades em resultados tangíveis.

Em última análise, a inteligência artificial continua sendo um tópico tecnológico. Mas após tantas conversas durante a viagem, é difícil não chegar à conclusão de que ela está se tornando cada vez mais uma discussão sobre estratégia, execução e adaptação organizacional. Talvez seja por isso que a questão mais importante não seja mais quem possui a IA mais avançada. A questão que parece estar ganhando cada vez mais importância é outra: quem conseguirá utilizá-la melhor.

A interação internacional na área da saúde abre oportunidades para troca de conhecimentos, melhoria de habilidades profissionais e aprimoramento da organização dos cuidados médicos. Para as instituições de saúde no Uzbequistão, a questão chave é qual segurança adicional a parceria proporcionará à equipe local após a conclusão de uma visita, curso ou projeto conjunto. Embora um acordo possa abrir portas, seu valor real depende do trabalho subsequente.

Portanto, uma parceria útil deve incluir não apenas um programa de atividades, mas também um plano claro de implementação. É apresentada uma estrutura prática para instituições que desenvolvem tal colaboração. É importante notar que isto não é uma avaliação de um hospital específico, nem uma afirmação sobre indicadores nacionais, nem uma garantia de que qualquer modelo de treinamento levará a melhores resultados clínicos.

Comece com um problema local

A primeira solução deve abordar um problema que precisa ser resolvido. Um departamento pode precisar de informações mais claras sobre direções, passagem de plantão mais consistente, um programa de treinamento reforçado ou uma melhor forma de avaliar a qualidade dos serviços. Esses objetivos são diferentes e exigem parceiros, participantes e tipos de treinamento distintos.

Uma avaliação inicial concisa permite descrever o processo atual, as pessoas envolvidas e os recursos disponíveis. Em seguida, a instituição deve escolher um objetivo alcançável e explicar como será implementado com sucesso. Isso ajuda a distinguir uma oportunidade educacional útil de uma visita atraente sem aplicação definida.

Os princípios da Organização Mundial da Saúde (OMS) de 2013 sobre a educação de profissionais de saúde enfatizam a importância da qualidade e da adequação às necessidades da população, juntamente com o número de pessoal. Eles também reconhecem o papel das parcerias internacionais no apoio às reformas conduzidas pelos próprios países. Esses princípios apoiam o início do trabalho com prioridades locais, em vez de escolher um programa apenas por sua disponibilidade no exterior.

Defina competências, não apenas frequência

Um certificado apenas confirma a realização de um evento, mas por si só não define o que o participante agora é capaz de fazer na prática. Os objetivos de aprendizado devem descrever tarefas observáveis: preparar uma passagem de plantão estruturada, explicar um fluxo de trabalho, conduzir uma discussão em equipe ou desenvolver um pequeno projeto de melhoria.

As estruturas de competências e resultados da OMS de 2022 ligam o treinamento de profissionais de saúde às necessidades da população e aos requisitos do sistema de saúde. Suas áreas incluem comunicação, colaboração e prática baseada em evidências, juntamente com outras competências profissionais. Este é um guia para o desenvolvimento da educação, não uma avaliação pronta de qualquer curso curto.

Para um projeto internacional, a instituição e a parte anfitriã podem concordar quais tipos de atividades serão observadas, quais podem ser praticadas com segurança e como o treinamento será avaliado. Observação, simulação, prática controlada e discussão servem a propósitos diferentes. Sua escolha deve seguir o objetivo de aprendizagem e as condições existentes.

Designar um responsável local pela implementação

O participante que retorna com ideias úteis ainda precisa de colegas, tempo e apoio institucional. Antes da partida, o patrocinador local deve determinar quem analisará o conhecimento adquirido e se a mudança proposta é apropriada. O chefe de departamento, professor ou coordenador de projeto designado pode manter esse contato.

Este papel deve envolver decisões práticas: organizar uma discussão com a equipe, definir procedimentos relevantes, verificar as necessidades de recursos e registrar os próximos passos. Isso não requer uma nova estrutura gerencial complexa. É necessária uma pessoa com tempo e autoridade suficientes para transformar uma sugestão em uma tarefa com responsabilidade.

Adapte os métodos à instituição anfitriã

O processo observado em outro país reflete seu quadro de pessoal, equipamentos, financiamento, normas legais e papéis profissionais. Copiar características visíveis sem entender essas condições pode gerar expectativas irrealistas.

As equipes devem perguntar qual princípio fundamental é útil localmente. Um sistema de informação complexo pode demonstrar o valor da documentação consistente, mas a instituição anfitriã pode primeiro precisar de um conjunto de dados acordado e responsabilidades mais claras. A lição transferível pode ser uma regra de tomada de decisão ou uma prática de comunicação, e não a tecnologia em si.

Qualquer mudança clínica proposta também deve passar por avaliações através dos processos estabelecidos de gestão e atividade profissional da instituição anfitriã. O impacto educacional deve informar essa avaliação, e não ser considerado uma aprovação automática da introdução de um procedimento.

Transforme o aprendizado em uma atividade de equipe

O aprendizado internacional se torna mais útil quando os participantes são esperados a compartilhar estruturadamente o conhecimento adquirido. Uma apresentação ao retornar é um ponto de partida. Um seguimento mais forte pode incluir um seminário de treinamento, um documento de trabalho traduzido, um exercício controlado ou um pequeno projeto piloto acordado com colegas.

A abordagem de 'treinamento de treinadores' deve prever um método para avaliar as habilidades de ensino e a precisão do material transmitido. Refazer um curso automaticamente não estabelece competência de ensino.

As diretrizes da OMS sobre treinamento multidisciplinar em segurança do paciente foram desenvolvidas para apoiar a educação em segurança do paciente em diversas especialidades médicas. Elas oferecem um guia educacional atualizado quando as instituições consideram como diferentes grupos profissionais podem estudar questões de segurança em conjunto. No entanto, o desenvolvimento específico deve corresponder à instituição e aos seus alunos.

Meça uma pequena mudança confiável

A avaliação deve separar participação, aprendizado, implementação e resultados. O número de presentes é um indicador de participação. A avaliação pode indicar aprendizado. Um fluxo de trabalho revisado usado consistentemente é um indicador de implementação. A mudança nos resultados dos pacientes é outra afirmação, exigindo evidência correspondente.

Para um projeto inicial, as instituições podem selecionar vários indicadores viáveis: completude das informações sobre direções, conclusão de uma sessão de treinamento acordada ou adesão ao processo de documentação. A equipe deve definir o indicador, o ponto de partida e quem verificará as informações.

Por exemplo, um departamento que testa um modelo de passagem de plantão pode primeiro verificar se os campos necessários estão preenchidos e se os funcionários entendem como usá-los. Essas observações por si só não provam a redução de eventos adversos. Manter a proporcionalidade entre as alegações e as evidências torna a parceria mais confiável.

Planejamento de continuidade

Um cronograma prático de ações subsequentes pode ajudar as equipes a discutir os passos tomados, o que funcionou e o que precisa de correção. Revisões aproximadamente após um, dois e três meses são uma das possíveis decisões gerenciais, e não um requisito da OMS ou uma garantia de sucesso. As instituições devem concordar quem pode usar e atualizar os materiais de treinamento, como o feedback será registrado e qual suporte permanecerá disponível após o programa. Se a implementação estagnar, a discussão deve considerar barreiras, como carga de trabalho, responsabilidades vagas ou falta de recursos, em vez de presumir falta de motivação dos participantes.

O teste de longo prazo da cooperação internacional é a capacidade da equipe anfitriã de continuar seu próprio trabalho. A parceria é mais útil quando deixa objetivos claros, conhecimento acessível, responsabilidades acordadas e um relatório honesto sobre o alcançado e o não alcançado.

Yevhen Polyanovskyy