Este artigo foi escrito por Mathieu Audet, Empresário do Governo do Canadá e gerente de Emprego e Desenvolvimento Social do Canadá. Para obter mais informações, consulte our governo digital newsfeed.

O governo federal canadense, como muitos outros, está ativamente procurando entender como [Artificial Intelligence](https://apolitical.co/solution_article/how-can-government-make-the-most-of-ai-without-threatening- direitos /) (AI) moldará a forma como desenvolve políticas, bem como fornecerá programas e serviços aos seus cidadãos.

Por exemplo, qual é o efeito da automação baseada em IA na força de trabalho canadense? Quais tarefas internas ao governo a IA pode automatizar? Quando é ético fazer isso e saberemos a diferença? Essas questões são o foco de vários grupos de trabalho, comitês e forças-tarefa.

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Tenho o privilégio de participar como Empreendedor GC em um dos comitês de nível adjunto do Canadá, a Força-Tarefa para Inovação do Setor Público (TF-PSI). A Força-Tarefa busca avançar na adoção e experimentação com IA no serviço público canadense. Eu também tive a sorte de participar do treinamento Estados de Mudança Nesta.

** Respondendo a quem e como **

Recentemente, o TF-PSI ouviu como a IA está melhorando os processos de negócios e aumentando os funcionários no Governo do Canadá (GoC). Vários empreendedores da GC, incluindo eu, reconheceram que, embora haja vários departamentos e agências envolvidos no trabalho relacionado à IA, em geral, há uma compreensão limitada de nossa capacidade atual, bem como a melhor forma de desenvolver, utilizar e desenvolver IA em todo o GoC.

Por exemplo, como nossos funcionários públicos aprenderam a usar IA? Quais são suas origens acadêmicas ou técnicas? Quais ferramentas eles estão usando e estão enfrentando algum desafio? Para esclarecer essas questões, criamos uma varredura de IA - uma visão geral de quem está usando IA no governo - e fomos diretamente para aqueles que trabalham com IA para perguntar. Começamos a trabalhar na varredura em julho de 2018 e atualmente estamos compartilhando as descobertas e criando suporte para implementar suas recomendações.

Como empreendedores do GC, reportando-se a um amplo comitê do governo e não a um único departamento, temos a oportunidade de trabalhar horizontalmente e fornecer uma imagem do estado atual da capacidade de IA em todo o GoC. Nosso objetivo não era documentar o que é feito com IA, mas entender quem e como.

Neste blog, também vou me concentrar em como fizemos a varredura de IA. Se você estiver interessado em nossas descobertas, nossa varredura de AI pode ser encontrada aqui. Abaixo estão as etapas que seguimos do início ao fim. Também fornecemos links para nossos documentos de apoio. Espero que outros possam alavancar nosso trabalho para avançar seus conhecimentos e discussões sobre IA em suas organizações. Divulgação completa: devo observar aqui que tenho um conhecimento prático de IA, suas ferramentas e matemática. Isso provavelmente ajudou o fluxo das conversas, mas eu não consideraria um pré-requisito. Liderei a varredura por um período de 2 meses, dedicando metade do meu tempo ao esforço.

Antes de começarmos, criamos nossa pergunta de pesquisa abrangente: _Quem são praticantes de IA no GoC e como eles se estabeleceram? _ Nossa definição de trabalho de praticante de IA era um servidor público usando o que há de mais moderno em matemática de [aprendizado de máquina](https : //apolitical.co/solution_article/data-science-and-programming-for-policymakers-a-practical-introduction/) (por exemplo, redes neurais) nos pacotes de software mais reconhecidos, como Python e R para resolver problemas em seus locais de trabalho .

** Sete perguntas para os especialistas **

Para chegar ao cerne da nossa questão de pesquisa, sentimos que era fundamental ter conversas profundas na forma de entrevistas individuais. Adotamos um formato semiestruturado com uma mistura de perguntas categóricas e abertas para permitir alguma flexibilidade nas respostas. Não tínhamos uma boa noção do que encontraríamos, e as entrevistas pareciam muito mais adequadas para cobrir um conteúdo tão diverso, muitas vezes carregado com uma linguagem técnica emergente. Como tal, evitamos intencionalmente as pesquisas online rápidas. Isso nos permitiu construir um relacionamento com os praticantes de IA e ter uma noção melhor de como é operar neste espaço.

Quando a discussão se voltou para como os praticantes conseguiram acesso ao software e hardware de IA, seus ombros caíram e eles soltaram um longo suspiro

O questionário que usamos foi desenvolvido em colaboração com um dos maiores especialistas do GoC no assunto em IA. Construímos o questionário no Formulários Google. Essa plataforma gratuita e simples de usar nos permitiu coletar informações ao vivo durante as entrevistas. Eu acessei a pesquisa online por meio de um laptop conectado a um ponto de acesso Wi-Fi local que hospedei em meu telefone.

O questionário consistia em sete seções:

  1. ** A equipe: explora a educação, as habilidades e as experiências da equipe que permitiram que a equipe se tornasse praticante de IA. **
  2. ** Por que usar IA?: ** Coleta os vários casos de uso para IA, como suporte a decisões administrativas.
  3. ** Ferramentas comerciais **: Mapeia as técnicas específicas de IA usadas pela equipe, como aprendizado por reforço usando redes neurais.
  4. ** Software e Hardware: ** Explore as várias configurações de software e hardware e as necessidades dos profissionais de IA.
  5. ** Aquisição de serviços de IA **: explora as experiências de profissionais de IA com fornecedores de IA.
  6. ** Ecossistema de IA **: explora a conectividade dos praticantes de IA dentro e fora do GoC.
  7. ** Facilitadores e obstáculos: ** Explora o suporte organizacional percebido pelos praticantes de IA.

A fim de avaliar e recrutar participantes, direcionamos as comunidades de ciência de dados nos fóruns e painéis de mensagens internos do GoC, convidando equipes de profissionais para uma entrevista onde eles poderiam compartilhar suas histórias e, finalmente, ouvi-los por deputados do TF-PSI.

Havia um apetite saudável para que os praticantes de IA compartilhassem suas experiências enquanto nossa entrevista rapidamente tornava-se uma bola de neve em suas redes.

** Orgulho e suspiros **

Tínhamos inicialmente previsto que as entrevistas durassem cerca de 20 a 30 minutos; no entanto, descobrimos rapidamente que muitos estavam ansiosos para falar sobre suas experiências, prolongando nossas discussões para cerca de 45 minutos.

A natureza coloquial de nossas entrevistas nos permitiu coletar respostas que eram uma mistura de anedotas interessantes, engraçadas e desanimadoras. O que foi surpreendente para mim foi a linguagem corporal dos meus entrevistados durante a nossa conversa.

Ao descrever como estavam usando IA em seu local de trabalho, eles ficaram entusiasmados e orgulhosos. No entanto, quando a discussão mudou para como eles conseguiram acesso ao software e hardware de IA, seus ombros caíram e eles soltaram um longo suspiro. É aqui que eu ouvia sobre suas dificuldades para instalar software livre open-source e em suas estações de trabalho.

Veja, os serviços de Tecnologia da Informação (TI) têm processos de aprovação intermináveis que parecem ser projetados para dissuadir os funcionários de se desviarem do status quo. Além de uma série de formulários que justificam o uso do software, os departamentos de TI geralmente precisam de mais de 6 meses para aprovar uma solicitação. Curiosamente, as equipes de TI também podem ser prisioneiras de suas próprias regras.

Como você paga pelo software livre?

Uma história que me marcou foi a de um profissional de IA que desenvolveu um forte relacionamento com sua contraparte de serviços de TI, o que resultou em uma solução inteligente para uma regra estrita. O praticante de IA estava procurando acessar o R, um pacote de software estatístico de código aberto gratuito. Apesar de estar disposta a conceder esse acesso, a equipe de TI não pôde fazê-lo por causa de uma regra que exige que todos os softwares instalados tenham um comprovante de compra.

Você pode ver como é difícil enviar um recibo de compra de algo que é gratuito. Para contornar isso, o praticante de IA doou seu próprio dinheiro para a fundação R para fornecer um recibo à TI. Esse tipo de desenvoltura e resiliência rapidamente emergiu como uma característica definidora de todos os profissionais que entrevistei.

Lembro-me de um analista em particular que descreveu a falta de apoio que estava recebendo de sua organização. Isso o levou a pagar do próprio bolso para desenvolver um modelo de IA na Amazon Web Services para que pudesse demonstrar seu valor em seu local de trabalho. Eu sempre invoco exemplos como esses ao apresentar a varredura de IA. Eles fornecem uma imagem clara de como nosso ambiente existente não está permitindo o crescimento da IA no governo.

Depois de 25 entrevistas, as mesmas histórias começaram a surgir e, francamente, poderíamos ter encerrado a varredura após o primeiro punhado que conduzimos. Depois que nossas descobertas foram resumidas em uma apresentação, devolvemos a todos os participantes para obter seus comentários e garantir que eles sentiram que suas histórias estavam bem refletidas no documento. Desde a sua conclusão, o AI scan foi apresentado em vários fóruns em todo o GoC. Este trabalho continua a socializar as oportunidades e desafios da IA e está elevando as discussões sobre as melhores maneiras de apoiá-la. - Mathieu Audet.

_ (Foto: Death to the stock photo / JULIEN TSUJIMOTO) _