Dr. Andrew Ng
A maioria das organizações já realizou projetos-piloto de IA. Poucas foram além disso. A lacuna não é tecnológica – é organizacional. Criar as estruturas internas, as equipas e a capacidade de tomada de decisões necessárias para implementar a IA em grande escala é o desafio que a maioria das equipas de liderança ainda não resolveu. Sem uma abordagem sistemática, os investimentos em IA acumulam-se sem gerarem rendimentos compostos.
O desafio de expandir a IA, passando de projetos-piloto isolados para uma capacidade a nível de toda a empresa, é aquele que Andrew Ng — que cofundou o Google Brain, levou a Coursera a atingir 150 milhões de alunos e é autor do livro «AI Transformation Playbook» — tem vindo a ajudar as organizações a resolver ao longo da sua carreira.
Full Profile
Por que razão as organizações trabalham com Andrew Ng
- O seu «AI Transformation Playbook» — um quadro de referência de cinco passos, com nome próprio, derivado diretamente da criação de equipas de IA na Google e na Baidu — oferece às organizações um caminho de implementação estruturado, e não apenas princípios. É a diferença entre uma orientação e um plano.
- Ele atuou em ambos os lados do desafio da adoção da IA: como responsável por transformar duas das maiores empresas tecnológicas do mundo em organizações que dão prioridade à IA e como fundador de plataformas que formaram mais de 8 milhões de pessoas em competências de IA. Para ele, os modos de falha em ambos os extremos não são meramente teóricos.
- A sua tese de que «a IA é a nova eletricidade» redefine a IA como uma infraestrutura de uso geral, em vez de uma funcionalidade ou um produto — uma distinção que altera a forma como os conselhos de administração alocam capital e como as equipas de liderança estruturam a responsabilização.
- Incluído na lista inaugural «Time100 AI» da revista Time (2023) — que reconhece a influência ativa e atual na área — e no conselho de administração da Amazon. O primeiro facto é um sinal do seu prestígio entre os pares; o segundo, da sua credibilidade na sala de reuniões.
- Através do AI Aspire, desenvolvido em parceria com a Bain & Company, aconselha empresas que estão a passar da fase de experimentação da IA para uma transformação escalável — proporcionando às organizações acesso a uma perspetiva testada em projetos de criação de startups, operações em hiperescala e educação em massa.
Destaques da biografia
- Co-fundou o Google Brain – a equipa de investigação responsável por redefinir a abordagem do Google à inteligência artificial
- Vice-presidente e Cientista-Chefe da Baidu, liderando uma equipa de IA de 1 300 pessoas responsável pela estratégia global de IA da empresa
- Co-fundador e presidente da Coursera (NYSE: COUR), que conta atualmente com mais de 150 milhões de alunos registados a nível global
- Fundador da DeepLearning.AI – mais de 8 milhões de pessoas concluíram cursos de IA através dos seus programas
- Nomeado para a lista das 100 Pessoas Mais Influentes da Time (2012), das Pessoas Mais Criativas da Fast Company (2014) e da Time100 IA (2023)
- Membro do conselho de administração da Amazon (nomeado em abril de 2024)
- Autor de «AI Transformation Playbook» e «Machine Learning Yearning», ambos com ampla difusão
- É licenciado pela Carnegie Mellon, mestre pelo MIT e doutorado pela UC Berkeley; é coautor de mais de 200 artigos de investigação
Biografia
A maioria dos projetos-piloto de IA nunca se transforma em empresas de IA. Andrew Ng passou anos a analisar o motivo — primeiro como líder fundador do Google Brain e, posteriormente, como vice-presidente e cientista-chefe da Baidu, onde criou uma equipa de IA com 1 300 pessoas. A lacuna entre a experimentação isolada em IA e a capacidade a nível empresarial é o problema que ele estudou a partir de dentro.
O seu «AI Transformation Playbook» — inspirado diretamente nessa experiência — apresenta um quadro de cinco passos para levar a adoção da IA do impulso inicial até à infraestrutura a nível da empresa. Este manual é amplamente divulgado porque aborda a transformação da IA como um desafio operacional, e não como uma questão tecnológica. A sua tese de que a IA é uma infraestrutura, tal como a eletricidade o foi, proporciona aos conselhos de administração um quadro estratégico válido para todos os setores e modelos de negócio.
Ng foi cofundador da Coursera, que conta atualmente com mais de 150 milhões de alunos registados, e fundou a DeepLearning.AI, através da qual mais de 8 milhões de pessoas receberam formação em competências de IA. Desenvolver a literacia em IA a essa escala — e avaliar o que funciona — proporciona-lhe uma perspetiva concreta e comprovada sobre o que a transformação da força de trabalho exige, na prática. Poucos oradores podem apresentar evidências operacionais comparáveis.
É licenciado pela Carnegie Mellon, pelo MIT e pela UC Berkeley, é coautor de mais de 200 artigos de investigação e integra o conselho de administração da Amazon. Nomeado para a lista inaugural «Time100 AI» da revista Time em 2023 — que reconhece a influência atual em vez da contribuição histórica —, continua a cofundar empresas de IA através do AI Fund e a aconselhar empresas sobre estratégia de IA através da AI Aspire, uma empresa que criou em parceria com a Bain & Company.
Principais temas das palestras
- Adoção e transformação da IA nas empresas
- Estratégia de IA para conselhos de administração e líderes de topo
- IA agentiva e a próxima fase dos sistemas de IA
- Desenvolvimento da força de trabalho em IA e reforço de competências
- Desenvolvimento e regulamentação responsáveis da IA
- Fundamentos da aprendizagem automática e IA aplicada
- A economia da IA como infraestrutura de uso geral
Ideal para
- Executivos de topo e conselhos de administração responsáveis pela definição da estratégia de IA e pela alocação de capital
- Diretores de Tecnologia e Diretores Digitais que lideram programas empresariais de IA
- Diretores de Recursos Humanos e líderes de equipas responsáveis pela qualificação em IA e pela transformação da força de trabalho
- Líderes de transformação e equipas de inovação que estão a passar de projetos-piloto de IA para uma implementação em grande escala
Resultados para o público-alvo
- Um quadro estruturado para diagnosticar onde a adoção da IA empresarial está a estagnar e quais os próximos passos a dar
- Clareza sobre como desenvolver capacidades internas de IA — equipas, fluxos de trabalho e governação — em vez de depender de abordagens isoladas, projeto a projeto
- Um quadro ao nível do conselho de administração para a IA enquanto infraestrutura, com implicações em termos de investimento, talento e posicionamento competitivo
- Compreensão prática do que é necessário para o desenvolvimento de uma força de trabalho em IA em grande escala, com base em programas que já formaram milhões de pessoas
- Uma visão mais fundamentada do desenvolvimento responsável da IA — distinguindo riscos credíveis de preocupações especulativas — por parte de um profissional que tem defendido estas posições em público e no âmbito das políticas
Talks
Analisa a forma como as máquinas aprendem a partir de dados não estruturados para impulsionar áreas como a visão computacional e o processamento de linguagem natural, e o que isso significa para as organizações que se baseiam nos fundamentos da IA.
Pontos-chave:
- Como a aprendizagem profunda extrai padrões significativos a partir de dados não estruturados e onde esta capacidade é aplicada na prática
- A distinção entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada, e em que circunstâncias cada abordagem é adequada para casos de utilização empresarial
- O que o estado atual da investigação em aprendizagem automática significa para as organizações que investem em infraestruturas de IA
Explora a forma como a inteligência artificial está a transformar a aprendizagem — permitindo experiências personalizadas e adaptativas em grande escala — e o que isso significa para as organizações responsáveis pelo desenvolvimento das competências da força de trabalho.
Pontos-chave:
- Como a IA cria percursos de aprendizagem personalizados que os modelos de formação tradicionais não conseguem replicar em grande escala
- O que a expansão do acesso a uma educação de qualidade significa para as reservas globais de talentos e para a vantagem competitiva
- As implicações da aprendizagem ao longo da vida como um requisito estrutural, e não como uma aspiração cultural
Analisa os desenvolvimentos emergentes em IA e robótica nos setores da indústria transformadora, dos cuidados de saúde e dos transportes, com foco na aplicação prática e nas condições para uma implementação responsável e centrada no ser humano.
Pontos-chave:
- Como a robótica e a IA estão a transformar as operações em setores-chave e onde se concentram as oportunidades a curto prazo
- Como se traduz, na prática, uma colaboração eficaz entre humanos e máquinas, para além do entusiasmo exagerado
- As considerações éticas e de governação que as organizações devem integrar antes da implementação, e não depois