Inteligência artificial, necessidade real

Inteligência artificial, necessidade real

A Inteligência artificial (IA) e o machine learning precisam estar no radar dos empreendedores e no arsenal dos vendedores, de qualquer setor.

Por Jaime de Paula em 16/03/2021

A grande missão da tecnologia é dar produtividade aos negócios e transformar dados em conhecimento. E é por isso que inteligência artificial (IA) e o machine learning precisam estar no radar dos empreendedores e no arsenal dos vendedores, de qualquer setor.

Se você acha esses conceitos distantes da sua realidade, é preciso começar a rever seus conceitos, sendo você ligado ou não ao setor de tecnologia.

Já faz um bom tempo que comecei a estudar inteligência artificial, especificamente em 2002, quando, na prática, tínhamos de inteligência somente o nome – era uma linguagem de programação igual às demais, basicamente sem diferenciais. Mas seu desenvolvimento vem se acelerando em curva exponencial.

Em 2020 temos uma infinidade de aplicações com uso de IA, com grandes volumes de dados (Bigdata/Analytics) sendo organizados e ferramentas que permitem a análise e o entendimento, gerando o valorizado conhecimento, que é o que realmente interessa para as estratégias de negócios.

Essa transformação de dados para conhecimento remete a uma analogia entre exportar uma matéria prima ou um produto acabado – nesse caso, o dado é a matéria prima, que precisa de organização, e o produto acabado é a análise e o entendimento para gerar conhecimento.

E uma dessas tecnologias de inteligência artificial é o machine learning (ML), literalmente o aprendizado de máquina, em que a máquina te ajuda a aprender com a associação dos teus dados históricos primários e secundários, sejam imagens, números e tudo que a tecnologia puder identificar.

Vejamos o seguinte caso prático, em que temos, de um lado, um conjunto histórico de dados secundários de empresas de um determinado segmento, por exemplo, hospitais – e de outro, um cliente que oferece produtos e ou serviços para o setor hospitalar. Vamos tomar por hipótese que ele já forneça para 1000 hospitais no Brasil, e aí fazemos a seguinte pergunta: para quais os outros 1000 hospitais ele deveria oferecer seus produtos e serviços com uma alta taxa de sucesso de venda?

Quem dará a resposta é o ML. Ao juntar os dados secundários de mercado (dados públicos, sempre anonimizados na origem), com os dados primários do cliente (pelo menos, o número dos 1000 CNPJ que já são clientes), o sistema vai indicar com altíssimo grau de precisão os seus próximos 1000 novos clientes.

Quanto mais dados primários, mais rico fica o sistema. O grau de assertividade se reverte em vendas que, por sua vez, se revertem em lucros.

Por isso não se admite mais uma área comercial com os vendedores usando “espingarda espalha chumbo”. É preciso que eles estejam equipados como “snipers”. E o machine learning é a mira a laser da inteligência artificial.

Essa, claro, é apenas uma face das infinitas possibilidades de negócios envolvendo inteligência artificial e machine learning. O mesmo mecanismo se aplica a uma infinidade de situações, muitas ainda por descobrirmos.

O fato é que já estamos convivendo intimamente com essas tecnologias nas conversas com robôs nos chats de relacionamento com empresas, nas nossas redes sociais, e sites de comércio eletrônico. A ponto de algumas vezes acharmos que estamos sendo ouvidos ou espionados. De alguma forma, estamos mesmo. Mas isso é tema para outro artigo.

Para encerrar o texto, mas não o assunto, recomendo a quem tem interesse pelo tema (e para quem ainda não tem), esse vídeo do Rodrigo Scotti no TEDx. Rodrigo é um dos Forbes 30 Under 30 e traz uma interessante reflexão sobre o quanto a inteligência artificial é sensacional – mas também sobre como ela é somente uma ferramenta que precisa de muita inteligência real para ser bem aplicada.

Obrigado pela leitura e até a próxima!

*Jaime de Paula, empreendedor de tecnologia. Engenheiro, PHD em Inteligência Artificial (UFSC), cursando pos-doc na Univalli, também em IA. Iniciou como executivo de grandes empresas como a BRFoods até fundar a Paradigma e depois a Neoway, onde foi CEO até junho de 2019. Mentor Endeavor e Darwin, investe em mais de 20 startups do ecossistema catarinense de tecnologia. Participa ativamente de projetos sociais como o Instituto Vilson Groh e os projetos Superando Barreiras e Mama Solidária.


Foto: Brett Jordan.