Os dados tornaram-se o novo ouro para a sociedade moderna, principalmente ao impulsionar categoricamente as tomadas de decisões estratégicas em todas as esferas da atividade humana. A capacidade de coletar, analisar e interpretar grandes volumes de informações se consolidou como um aspecto essencial para qualquer organização que deseja manter-se competitiva.
Com base nessas possibilidades, os investimentos em tecnologias data têm acompanhado a rápida evolução das ferramentas desse ramo, tais como o Machine Learning (ML), cujo mercado, segundo dados apresentados pelo Altindex.com, deverá superar a barreira dos US$ 204 bilhões até o final deste ano, representando quase 70% de todo o setor de IA.
Diante deste contexto, assim como ocorreu há alguns séculos com os esforços destinados à busca e coleta do ouro, o mundo hoje se move para tentar aproveitar e entender a amplitude dos benefícios e possibilidades trazidas pela análise massiva dos dados.
Neste cenário, a convergência entre Machine e Deep Learning, subáreas da tecnologia IA que utilizam redes neurais artificiais capazes de modelar e aprender padrões complexos a partir de grandes quantidades de dados, tem sido responsável por uma verdadeira revolução na forma como exploramos o universo de data, oferecendo novas perspectivas e possibilidades inovadoras.
Ao evoluir de forma exponencial em suas capacidades, essas tecnologias permitem que corporações automatizem a identificação de padrões complexos de imensas gamas de informações, impulsionando decisões mais informadas e assertivas, bem como a compreensão aprofundada dos clientes.
As tendências emergentes na interseção de IA, ML e DL incluem o uso de algoritmos sofisticados, que permitem análises preditivas e prescritivas com cada vez maior precisão e assertividade. Ferramentas como redes neurais profundas, modelos de aprendizagem por reforço e processamento de linguagem natural vêm sendo amplamente adotadas pelas organizações a fim de potencializar a resolução de problemas complexos e que, muitas vezes, eram tratados como intransponíveis a nível comercial.
Essas novas soluções capacitam as empresas a prever comportamentos de mercado, identificar padrões ocultos e personalizar experiências de clientes com uma precisão sem precedentes. Sendo assim, os benefícios gerados por essa revolução na análise de dados são vastos, em diversos setores.
No varejo, por exemplo, IA e ML são utilizados para analisar tendências de consumo, prever demandas e otimizar estoques. Já na saúde, essas tecnologias estão fazendo com que a análise de dados permita diagnósticos mais rápidos e precisos, bem como a possibilidade de tratamentos mais personalizados. Na área de finanças, o poderio da IA é utilizado para detectar fraudes, avaliar riscos e personalizar serviços e produtos financeiros. Na manufatura, a automação de processos e manutenção preditiva dos maquinários, provenientes da tecnologia, adicionam uma dose significativa de eficiência à área.
Evolução acompanhada de obstáculos
Apesar do inegável fator potencial atrelado à atuação integrada dessas tecnologias na análise de dados, é preciso ter em mente que os desafios também estão postos. A escassez de especialistas qualificados, por exemplo, é uma barreira cada vez mais aparente e significativa, por muitas vezes até mesmo freando a aplicação eficaz das soluções.
Além disso, os altos investimentos necessários à infraestrutura e treinamento de profissionais também dificultam o proveito completo da tecnologia. Promover a educação em ciência de dados e IA, aliás, já é uma ação básica importante para garantir o alinhamento às ferramentas modernas. A capacitação de profissionais para lidar com tecnologias de dados de forma responsável e eficaz é fundamental para o sucesso das iniciativas de transformação digital.
Outro aspecto crucial, porém altamente desafiador, é a importância de considerar o impacto moral e social das tecnologias. Fatores éticos, como a privacidade dos dados e o viés algorítmico dos mesmos precisam ser rigorosamente avaliados para garantir a confiabilidade e justiça dos modelos. A aplicação responsável de IA, ML e DL deve envolver uma reflexão cuidadosa sobre as implicações, garantindo que os benefícios do uso sejam compatíveis aos riscos mitigados. Vale sempre dizer que a transparência nos processos de tomada de decisão algorítmica é fundamental para manter a confiança do público e promover a equidade das decisões.
Em conclusão, a convergência entre as capacidades da IA, ML e DL está revolucionando a forma como analisamos dados, proporcionando uma realidade nova para o âmbito corporativo, que passa a automatizar processos e tomar decisões assertivas de forma nunca antes vista. O futuro da análise de dados é inegavelmente promissor, e aqueles que investirem e entenderem quais os melhores caminhos a seguir com a tecnologia tem tudo para liderar a corrida do ouro do século XXI.
Por Murilo Naves Borges, gerente de Produto e Design na Engineering Brasil, parte do Grupo Engineering, companhia global de tecnologia da informação e consultoria especializada em transformação digital.
