Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) têm sido assunto nos últimos anos. A mídia, os especialistas e as empresas estão cada vez mais focados nessa revolução tecnológica. Mas será que todas as empresas estão realmente conseguindo aproveitar o potencial dessas tecnologias? Ou estamos apenas no auge de um “hype”, onde tudo parece promissor, mas a realidade é mais complexa?
Segundo uma divulgação recente do Gartner Hype Cycle, o setor de IA generativa está quase no seu “Pico de Expectativas Infladas”. Isso indica que, após este pico, pode haver uma certa desilusão, e embora o entusiasmo em torno da IA esteja em alta, pesquisas da McKinsey mostram que a adoção de IA estagnou em torno de 50% a 60% nos últimos anos.
A IBM revela que cerca de metade dos desafios relacionados à adoção da IA estão ligados à complexidade dos dados (24%) e à dificuldade em integrar e escalar projetos (24%). Muitos veem a inteligência artificial e o machine learning como ferramentas caras e complexas, tornando-as inacessíveis para a maioria dos negócios.
A questão é que o mundo está gerando dados em uma velocidade jamais vista. Um relatório de 2020 da Seagate e da IDC projeta que os dados empresariais aumentarão em uma taxa de crescimento anual de 42,2%, no entanto, apenas 32% desses dados estão sendo realmente utilizados.
Atualmente, muitas empresas se limitam a usar dados de forma pontual. E, mesmo com ferramentas de Business Intelligence (BI) para ajudar a visualizar esses dados, a quantidade de informações pode ser esmagadora. A questão não é apenas ter dados, mas saber como usá-los de maneira eficaz e sem sobrecarregar a equipe.
E nesse ponto, a inteligência artificial e o machine learning podem ajudar muito. O ideal seria ter equipes repletas de cientistas e engenheiros de dados qualificados, mas as coisas não são ideais no começo de iniciativas inovadoras.
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Felizmente, o mercado está respondendo. De um lado, temos as ferramentas de BI que estão incorporando capacidades de machine learning para melhorar suas funcionalidades; de outro lado, temos a crescente área de operações de machine learning (MLOps), que busca simplificar o desenvolvimento e a promoção de modelos de machine learning. Porém, mesmo com essas soluções, enfrentamos um problema: especialistas em machine learning são escassos e caros.
Então, qual seria a solução para este impasse?
A democratização do machine learning
Um exemplo ilustrativo é a trajetória do Capital One. A empresa iniciou sua jornada para a democratização da machine learning há mais de uma década, investindo pesado em infraestrutura na nuvem e criando uma plataforma de machine learning, com o diferencial de colocar o foco em resolver problemas de negócios em vez de apenas atender requisitos técnicos. Ou seja, ao invés de usar a tecnologia como um martelo em busca de um prego, eles partiram das necessidades reais do negócio.
Isso sugere que não adianta tentar usar todas as tecnologias disponíveis ao mesmo tempo sem antes entender a necessidade de um negócio. A estratégia e o planejamento partindo de uma necessidade é premissa para que o melhor potencial da IA seja alcançado. Embora essa tecnologia esteja no hype, é preciso que faça sentido o esforço e o recurso investidos nela.
O que realmente faz a diferença na democratização do machine learning é torná-la acessível para aqueles que não são especialistas. Para facilitar, por exemplo, a rotina de um analista de negócios, sem qualquer experiência em machine learning, dando a ele a possibilidade de extrair informações valiosas de conjuntos de dados em um único dia de trabalho, o que reduziria significativamente os custos associados à exploração do potencial da machine learning e sua aplicação em diversas áreas empresariais.
Soluções de machine learning sem necessidade de desenvolvimento de códigos estão se tornando uma realidade, e são elas que prometem tornar essa tecnologia ainda mais amplamente disponível, possibilitando decisões mais informadas sem o conhecimento de um desenvolvedor, gerando um impacto significativo e duradouro nos negócios.
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Estamos em um momento de grandes mudanças e oportunidades que tendem a causar entusiasmo e alvoroço. E é aí que a premissa da estratégia se reafirma como fundamental, como em qualquer outra situação que já é conhecida no mundo dos negócios.
O potencial da IA e do machine learning são gigantescos para realizações consistentes mas as possibilidades só serão realmente benéficas se soubermos avaliar como utilizar essa tecnologia, entendendo que não existe um padrão de conduta a ser adotado, e sem uma necessidade de avaliação cautelosa sobre o que implementar dentro da empresa.
Utilize as iniciativas que estão tornando essa tecnologia mais acessível e estruture uma opção para utilizar a IA e o machine learning sem que cause uma defasagem na empresa. Afinal de contas… O que adianta ter uma tecnologia de ponta se ela não gera os resultados necessários, certo?
Fonte: MIT Technology Review
