Assim como as governantas robôs, os carros voadores e as casas flutuantes dos desenhos animados futuristas das décadas de 1980, a inteligência artificial é uma promessa de longa data, que permaneceu no imaginário e fora de nosso alcance por décadas.
O lado bom da história é que ainda não fomos escravizados por nossos senhores robôs.
A verdade é que a invasão da inteligência artificial já começou – mas sem exterminadores do futuro nem o programa de controle central do filme Tron.
Na verdade, a inteligência artificial já está presente em sua rotina diária sem que você perceba – graças à uma subcategoria nomeada machine learning (aprendizado de máquina).
Computadores que aprendem
O machine learning permite que computadores aprendam sem a necessidade de serem programados para cada função, simplesmente sendo expostos a um volume massivo de novos dados.
Os sistemas de machine learning aprendem o tempo todo, escondidos em diversos dispositivos e equipamentos ao seu redor.
Eles reconhecem seus amigos e familiares nas fotos do Facebook. Apresentam sugestões personalizadas de filmes ou livros na Netflix e na Amazon. Filtram o spam na sua caixa de e-mails. Mostram o melhor caminho ou ajudam com tarefas mais simples com a Siri ou Alexa. E o mais interessante é que as pessoas têm encontrado novas utilizações para isso o tempo todo.
Não importa o setor em que trabalhe, você deve prestar atenção ao machine learning, principalmente devido à vantagem estratégica que ele pode oferecer.
Ao direcionar essas tarefas para a máquina, você libera capital humano para pensamentos e estratégias criativas, que resultarão em soluções para superar desafios e ampliar seus negócios.
Quebra de paradigmas
O machine learning já transforma processos de negócios e quebra paradigmas. Pode ser melhor usado para reconhecer padrões, o que permite ao sistema extrair insights, descobrir anomalias e fazer previsões.
Ele dá poder às corporações, que podem gerar vantagens competitivas a partir dos dados.
Esqueça o carro voador e os robôs por um minuto – o machine learning tem redesenhado a forma como fazemos negócios, pois:
- mantém as empresas competitivas e lucrativas ao detectar as fraudes,
- aumenta a segurança com reconhecimento facial,
- detecta defeitos de produção,
- personaliza a experiência de um cliente de varejo com base em seus hábitos de consumo,
- prevê a atividade molecular para a descoberta de um novo medicamento, ou
- melhora a tradução de um software com o processamento de linguagem natural.
O machine learning também desempenha papel fundamental em buscas web, score de créditos, mercado de ações, previsão de manutenção de veículos, monitoramento de pacientes em UTIs, cobrança e muito mais.
Nova era do machine learning
Uma máquina não pode trabalhar como médico ou advogado – ainda –, mas permite que médicos e advogados atendam mais pessoas, de forma mais eficiente, ao assumir a rotina diária de suas pesquisas e análise de dados.
Criado em 1959 pela IBM, o conceito foi popularizado em 1990. Hoje, muitos especialistas afirmam que estamos na segunda era do machine learning.
O interesse renovado e os avanços são resultados de vários fatores estratégicos como:
- o volume massivo de dados de milhões de usuários online,
- sensores e dispositivos inteligentes,
- soluções de armazenamento de dados mais acessíveis e baratas, e
- processamento computacional mais poderoso, especialmente com as unidades gráficas de processamento (GPUs, na sigla em inglês).
Esses fatores tornaram possível a produção de modelos que podem processar volumes gigantes de dados de forma mais simples, rápida e precisa.
Isso cria um mundo de possibilidades que cientistas de computação do passado nunca poderiam imaginar.
Círculo virtuoso
Todos esses avanços em tecnologia da informação tornaram possível levar machine learning para as massas.
Você não precisa compreender toda a ciência por trás dela para utilizar a tecnologia. E essa democratização cria um círculo virtuoso – todos os dias os usuários descobrem novos casos de uso e novas demandas para esses sistemas.
Com os algoritmos, é possível fazer com que máquinas aprendam coisas quase impossíveis de se programar passo a passo, como o reconhecimento facial, por exemplo.
As mudanças organizacionais também tornam difícil a adoção de machine learning nas empresas. Como essa transformação é muito recente, ainda é difícil encontrar pessoas capacitadas para liderar e executar esses projetos. E ainda levará um tempo para que isso mude.
Então, a inteligência artificial vai acabar com meu emprego. A resposta para essa pergunta é: sim e não. Por um lado, sim, machine learning avançou muito e existem sistemas com capacidade para assumir muitas operações do seu negócio nos próximos anos.
Mas, ao mesmo tempo, não, porque seu poder está restrito e definido – uma máquina pode traduzir seu menu chinês para inglês, mas não pode compreender um discurso em chinês ou recomendar um restaurante.
Ela é muito, muito boa para usos específicos, excelente para trabalhos repetitivos, mas não funciona para resolver problemas criativos.
Começo da estrada
A grande questão que devemos responder é: como podemos usar esses recursos para melhorar minha empresa hoje?
Estamos apenas na superfície do que o machine learning pode fazer. Ele avança todos os dias.
Mesmo com suas limitações, há milhares de aplicações de negócios que ninguém ainda explorou ou descobriu. E o mais desafiador é que estamos apenas no começo dessa estrada inovadora.
Boa jornada!
- Leonel Oliveira é gerente geral da Nutanix no Brasil
