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Para onde vai a IA e como podemos trabalhar com ela no futuro do BI?

Postado em: 03/07/2018, às 17:01 por Michael Anthony

Enquanto as máquinas estão cada vez mais inteligentes, rápidas e criativas, nossa fascinação contínua pelo assunto ajuda a romper as fronteiras tecnológicas. Em 1996, o computador Deep Blue da IBM foi notícia quando ganhou do campeão mundial de xadrez Gary Kasparov. Apesar de ser muito impressionante o fato de que uma máquina pudesse aprender a jogar xadrez, o maior interesse não era esse.

Assim como nos mais recentes programas de jogos, o objetivo real é construir máquinas cada vez mais inteligentes, capazes de aprender, adaptar e pensar por si mesmas. Esse é o avanço da inteligência artificial (IA).

Os primeiros computadores eram programados manualmente por humanos para fazer trabalhos específicos e bastante simples. Uma calculadora, por exemplo, foi programada sobre como calcular números e foi o que aconteceu. Mas à medida em que adicionamos camadas de complexidade com maiores demandas, os computadores se tornaram tão complexos que não é mais possível que o homem programe todos os aspectos de alguns programas.

Ao invés disso, os humanos passaram a desenvolver partes de programas responsáveis por construir outras partes dos próprios programas, encontrando a lógica mais otimizada por meio de tentativa e erro. Como as máquinas programam partes de si mesmas, um humano tentando explicar exatamente como um programa está fazendo o que está fazendo é algo praticamente inexplicável.

Assim, à medida que as máquinas estão ficando mais inteligentes, elas recebem também trabalhos mais complicados – como empregos que antigamente eram estritamente de domínio humano, por exemplo. Os computadores estão aprendendo a dirigir veículos, ler resultados de exames médicos e fazer recomendações de tratamento, escrever artigos de notícias e, claro, fabricar produtos. Uma das vantagens de uma máquina sobre um humano é que, para algumas dessas tarefas, uma máquina é (ou será) melhor no trabalho do que uma pessoa. Outro benefício é, com certeza, o fato de que os computadores não adoecem, não precisam dormir e podem fazer o trabalho de vários funcionários de uma só vez.

A boa notícia é que, para algumas profissões, a substituição do computador levará mais tempo para chegar do que para outras. Embora os operadores de elevadores humanos sejam quase inexistentes agora, outros trabalhos são mais complicados e difíceis de substituir por uma máquina. A IA programada para realizar uma tarefa específica é chamada de IA fraca ou IA restrita – é uma máquina focada em uma tarefa única e isso é tudo o que ela tem capacidade de fazer. Por exemplo, o programa que executa o elevador é ótimo em fazer isso, mas só pode fazer isso. Um programa que pode dirigir um carro provavelmente também não pode jogar xadrez, etc.

Para o campo de BI, deveria ser óbvio que, com o tempo, os computadores se tornarão muito melhores na análise de dados do que os humanos. É o tipo de campo que parece perfeito para IA – montanhas virtuais de dados à disposição de programas de IA para aprender, analisar e encontrar os melhores algoritmos mais confiáveis para fazer recomendações.

Já usamos software de BI por sua capacidade de classificar grandes conjuntos de dados na velocidade da luz. O próximo passo é que as máquinas realmente analisem os dados e não apenas recuperem as informações quando solicitadas.

Então o que nós vamos fazer? Em geral, é sempre benéfico se concentrar em seus pontos fortes. Um ponto forte que temos é a nossa capacidade de resolver problemas em um estilo interdisciplinar, algo que a inteligência artificial estreita não faz tão bem. Somos naturalmente flexíveis para fazer diferentes tipos de trabalho e pensar de maneiras criativas.

Ao invés de tentar vencer as máquinas em seu próprio jogo, o movimento mais inteligente é fundir nossas forças com os pontos fortes da IA. Uma parceria, em vez de um cenário "nós contra eles" no melhor estilo O Exterminador do Futuro – quando as máquinas, comandadas por uma força chamada Skynet, se rebelaram. As máquinas trarão sua velocidade e poder de processamento à mesa, à medida que usamos nossa criatividade e pensamento não linear, pois juntos procuramos resolver os problemas de negócios de amanhã.

Michael Anthony, sênior UX / UI Designer da Qlik.

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1 Comentário

  1. Vinicius disse:

    Amigo, penso estar enganado, como programador não consigo imaginar a criar programas mesmo que geradores de outros programas, sem adotar uma metodologia de debug que me permita saber tudo que o computador está realizando, mesmo que não diretamente programado por mim.

    Se alguém de uma equipe de desenvolvimento me disser que não tem controle, ou não sabe exatamente o que um programa faz, mostra sua falta de experiência em recursos de depuração de execução de código.

    Sempre será possível depurar um programa que se desenvolve, quem diz que não é possível, não domina o que esta fazendo, e não deve falar por todos profissionais.

    Esse discurso só serve para alarmar e enganar usuários.

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