O desenvolvimento e a implementação da inteligência artificial

A inteligência artificial é hoje um assunto em voga. Tanto os canais de comunicação do meio técnico-científico quanto os genéricos, que falam para o grande público, têm tornado este assunto popular. E não poderia ser diferente! A utilização dessa tecnologia tem trazido diversos benefícios aos mais variados setores. Embora alguns ainda estejam dando os primeiros passos, outros estão bastante adiantados.

Mas qual seria, então, a jornada de uma empresa para desenvolvimento ou aquisição e implementação da tão falada inteligência artificial?

Com efeito, o desenvolvimento de soluções envolvendo a área em cena traz algumas questões relevantes. Inicialmente, demanda expertises e know-how específicos, pois possui maior complexidade e mais incógnitas do que a criação de software tradicional, por exemplo. Ademais, demanda novas infraestruturas, novos processos e novas ferramentas.

Isso porque as soluções oriundas do desenvolvimento de sistemas contendo inteligência artificial são, de modo geral, processos automatizados que “aprendem” com os dados para tomar decisões centradas no usuário ou no objetivo definido.

Muitos desses sistemas passam pelo aprendizado de máquina, ou seja, algoritmos que usam técnicas estatísticas para dar ao sistema tal capacidade. Esses algoritmos, por sua vez, utilizam os dados como entrada e geram uma saída, fazendo com que o sistema seja treinado e “aprenda” com esses dados. Desse modo, passa a ser capaz de fornecer novas saídas com base em dados não vistos anteriormente.

O aprendizado de máquina é, sem dúvida, a maior diferença existente entre o desenvolvimento de sistemas de software tradicional e de sistemas que se utilizam da IA. Isso porque aquele muda a engenharia de um processo determinístico (resultado dado por softwares tradicionais) para um probabilístico (resultado dado por softwares de inteligência artificial).

Por isso, ao invés de se escrever códigos com algoritmos codificados e regras que sempre se comportam de maneira previsível, os algoritmos de aprendizagem de máquina utilizam diversos dados exemplares de entrada e saída e os aplicam como dados de treinamento para seus modelos.

Por exemplo: se o objetivo de um trabalho de inteligência artificial é identificar características de plantio por imagens de satélite, o algoritmo fará um treinamento em cima dos dados históricos para aprender a identificar os padrões e características desejadas nas imagens.

Como se vê, o desenvolvimento de soluções de IA é trabalhoso e demanda diversos investimentos, desde mão de obra qualificada até informações relevantes. Assim, nem toda empresa consegue aplicar e tirar proveito das soluções envolvendo a área.

Desse modo, para não ficar atrás de seus concorrentes, muitas empresas optam por adquirir softwares e soluções de inteligência artificial para implementá-los em seu negócio. Este é, inclusive, um setor que tem crescido e um serviço que tem sido ofertado por diversos ramos e startups especializadas.

Mas para assumir o desafio de implementar soluções com IA, seja desenvolvendo, seja adquirindo, é fundamental que, a priori, a empresa garanta que o projeto esteja sincronizado com os planos estratégicos do seu negócio.

Para viabilizar sua implementação é necessário ter maturidade e conhecimento de seus próprios dados e, também, dos dados do setor que o negócio atua. Sem eles, como vimos, a inteligência artificial não gera resultados.

Além disso, o entendimento e a visão do resultado gerado pelas soluções dadas pela IA são, definitivamente, requisitos mais importantes para sua utilização, e consequentemente, para o sucesso do produto final ofertado.

Em conclusão, a implementação da inteligência artificial em qualquer empresa, de qualquer setor, só tem a agregar valor ao negócio, desde que bem utilizada.

*Rafael Mendonça é CTO na 4intelligence, startup de soluções que apoiam a tomada de decisão por meio da análise de dados.