A Cal Poly AI Factory foi inaugurada em 22 de outubro. A universidade californiana investiu US$ 3 milhões em uma estrutura com quatro supercomputadores NVIDIA, segundo o Mustang News, veículo de notícias mantido por estudantes da própria Cal Poly.
Na prática, alunos e professores de todas as faculdades da instituição vão poder desenvolver e rodar modelos de IA dentro do campus. É um caso concreto de formação de profissionais de IA com foco na prática. E traz pistas úteis para empresas brasileiras que precisam preparar suas equipes para a tecnologia.
O lançamento marcou o primeiro AI Day da universidade, um evento de dia inteiro com palestras, mostra de pesquisas e uma contagem regressiva digital para ligar a nova estrutura. Estavam presentes o presidente da Cal Poly, Jeffrey Armstrong, e Charlie Wuischpard, vice-presidente da NVIDIA para as Américas. Segundo a reportagem, Armstrong também agradeceu ao deputado Jimmy Panetta, que concedeu à universidade um reconhecimento do Congresso americano pela criação do espaço.
Como vai funcionar o acesso
O investimento saiu da Noyce School of Applied Computing, a escola de computação aplicada da Cal Poly. As máquinas ficam no prédio Frank E. Pilling, dentro do campus. De acordo com um comunicado da universidade citado pelo Mustang News, esse tipo de recurso de aprendizado de máquina está disponível em poucas universidades dos Estados Unidos.
O acesso não será automático. Conforme o porta-voz Matt Lazier explicou ao veículo, quem quiser usar a estrutura vai entrar pelo portal da universidade depois de concluir um curso de treinamento gratuito. Esse curso ainda está sendo integrado pela equipe de TI, então a liberação completa depende dessa etapa.
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Os projetos apresentados no evento dão uma boa ideia do uso esperado. Alunos do mestrado em Business Analytics criaram modelos de previsão com mais de 200 milhões de linhas de dados, segundo a reportagem. O trabalho foi feito em parceria com Jess Poirier, cientista de dados da NVIDIA e ex-aluno da Cal Poly. Bennan Davis, diretor do programa, contou ao Mustang News que a base é grande demais para ser trabalhada sem a ajuda da estrutura do campus, dos professores e da própria NVIDIA.
Também houve projetos voltados para agricultura e negócios. Um estudante de estatística, James Riggs, disse ao veículo que foi ao evento pensando em carreira e que gostou especialmente de um sistema com vários agentes de IA criado para dar apoio a estudantes de engenharia.
O recado da NVIDIA sobre trabalho e IA
Na palestra principal, Wuischpard falou sobre o uso crescente de IA em robótica, saúde e agricultura. Ele também comentou que a procura por poder de computação costuma passar da capacidade disponível, e por isso uma estrutura dentro do campus ajuda a pesquisa acadêmica da região.
Mas o trecho que mais chamou atenção foi sobre emprego. Segundo o Mustang News, o executivo chamou a IA de a maior transformação que vamos viver e disse que o risco não é perder o trabalho para uma IA, e sim para alguém que sabe usar a ferramenta melhor.
Ele ainda elogiou o modelo Learn by Doing da universidade, baseado em aprender fazendo. Para Wuischpard, conforme a reportagem, dezenas de milhares de empresas podem aproveitar as habilidades práticas que esses estudantes estão desenvolvendo.
Armstrong, por sua vez, reconheceu que existem opiniões diferentes sobre IA no campus. Mesmo assim, defendeu que é preciso entender a tecnologia e formar pessoas capazes de criar regras e limites para que ela seja usada de forma positiva.
O que muda para quem trabalha com IA no Brasil
A Cal Poly fica longe daqui. Ainda assim, o jeito como ela montou essa estrutura rende algumas lições que cabem na rotina de empresas brasileiras. O que vem a seguir é análise do Método Viral, não informação da reportagem.
A primeira lição é que a capacitação em inteligência artificial costuma render mais quando parte de dados e problemas reais. Os alunos não ficaram só na teoria: pegaram uma base enorme e foram atrás de respostas. Imagine uma loja virtual que, em vez de um curso genérico, treina o time usando o próprio histórico de vendas. A chance de o aprendizado fazer sentido no dia a dia tende a ser maior. A gente já falou sobre isso em como a IA está mudando a forma de capacitar equipes.
A segunda é fácil de copiar. Exigir um treinamento antes de liberar o acesso às ferramentas ajuda a evitar uso errado e cria uma base comum de conhecimento no time. Ferramentas de avaliação, como a que mostramos no texto sobre o NVIDIA SkillEvaluator em ação, podem complementar esse processo.
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A terceira tem a ver com privacidade. Sophie Kumar, estudante de ciência da computação, disse ao Mustang News que se preocupa em saber para onde vai o processamento e que não quer ver seus dados enviados para outros lugares. Se estudantes já pensam nisso, empresas brasileiras têm motivo de sobra para fazer o mesmo, já que a LGPD exige cuidado com dados pessoais.
Por fim, a relação entre universidades e inteligência artificial mostrada aqui aponta um caminho para negócios menores, que não têm verba para montar estrutura própria. Parcerias com faculdades da região podem abrir portas para pesquisa, talentos e projetos práticos, algo parecido com o que já acontece no ecossistema de parcerias que estão mudando startups.
Máquina potente, sozinha, não resolve nada. O caso da Cal Poly mostra que o investimento ganha sentido quando vem junto com gente preparada para usar bem a tecnologia. E a formação de profissionais de IA segue sendo a parte que mais pesa nessa conta.
