Para começar, precisamos explicar o que são os dados sintéticos: são informações criadas a partir de algoritmos, sendo uma alternativa para os dados "reais". É como se, ao invés de coletar dados no mundo real, esses dados são criados artificialmente, e tem o objetivo de suprir a ausência de um grande volume de dados reais.
E quem pensa que dados e sustentabilidade andam em caminhos diferentes, enganou-se redondamente. Vamos primeiramente entender as urgências climáticas para conectar esses dois pontos: de acordo com a NASA, dezenove dos anos mais quentes da história da Terra acontecem desde 2000. O nível do mar subiu quase dez centímetros desde 1993 enquanto o gelo no Mar Ártico caiu, chegando a níveis mais baixos já registrados.
E a lista não pára por aí: cientistas alertam que nos próximos anos, várias espécies entrarão em extinção e haverá a escassez alimentar em algumas áreas do mundo. E para que alguma coisa possa interferir nessas mudanças aceleradas, o setor privado precisa de uma olhada no espelho. Alguns argumentos para explicar a demora das corporações em melhorar sua pegada de carbono são de considerações financeiras, e até certo ponto, isso pode até ser uma realidade. Mas existe um problema ainda maior: existem questões de dados complexas que a mudança climática apresenta: a primeira é saber qual comportamento mudar.
E o que dados sintéticos têm a ver com isso?
Tudo. Esse tipo de dado tem o "poder" de ajudar a resolver alguns problemas relacionados a esse e outros temas e áreas. Charlotte Degot, líder no trabalho de sustentabilidade e clima para o BCG (Boston Consulting Group) criou o CO2 IA, uma plataforma projetada para ajudar as empresas a rastrear e entender suas emissões de carbono e desenvolver estratégias para reduzi-las.
Em 2021, uma pesquisa proprietária da BCG apontou que somente 9% das empresas medem suas emissões de forma abrangente, e apenas 5% decidem sobre quais serão as formas de reduzi-las. E dá pra piorar: 1% delas realmente reduzem suas emissões de acordo com as metas anuais, ou seja: caminhos grandes para o setor privado mudar essa realidade.
Em contrapartida aos dados levantados pela pesquisa, a plataforma CO2 IA consegue compartilhar dados sobre sustentabilidade de maneira segura, e esse será um dos grandes braços para que as empresas de fato possam agir a respeito desses números.
Esse é um dos exemplos palpáveis que podem ser considerados uma nova tecnologia quando o assunto é sustentabilidade. Os dados sintéticos são gerados artificialmente, e podem substituir os dados históricos reais, ou quando os mesmos não possuem variedade, qualidade ou volume necessários. Logo, os dados sintéticos se apresentam como uma ferramenta de aceleração de processos de inovação para as instituições.
Os avanços com Inteligência Artificial
Mas não é apenas nesse ramo que os dados sintéticos podem ser aplicados. Áreas como saúde e o setor financeiro poderão se beneficiar de forma relevante para o avanço de tecnologias. O banco JP Morgan, por exemplo, utiliza esse tipo de dado na prevenção de fraudes e lavagem de dinheiro. Usar os dados sintéticos apoia a sofisticação de modelos de aprendizado no setor financeiro e, cá entre nós, essa máquina costuma ter um grande apetite por dados.
Estudos apontam para um futuro promissor no uso de dados para resolver problemas impossíveis, porque além de simular situações que não estão representadas em dados históricos, eles impulsionam o desenvolvimento de novos modelos de negócios. É um fato incontestável que empresas que investirem em dados sintéticos podem apoiar ou se preparar para mudanças que virão, sendo uma possibilidade muito menos complexa do que a existente.
Uma outra área que pode ser revolucionada pelos dados sintéticos é nada mais nada menos que a mineração. Existe todo um processo por trás da extração do cobre no solo e, pensando nessa otimização, surgiu o RACE21, que foi testado no campo de mineração Highland Valley e tem o objetivo de utilizar dados para melhorar continuamente esse tipo de operação em 4 etapas: renovar, automatizar, conectar e capacitar. A mineração é muito complexa e carregada de variáveis, e nem sempre é possível para os humanos deduzirem os padrões corretos.
O planejamento extensivo foi feito para aproveitar os sensores e dados, otimizando as operações. Da perfuração e detonação à retificação e recuperação, modelos prescritivos foram desenvolvidos e implementados em toda a cadeia de valor de ponta a ponta. E os resultados foram mais rápidos do que o esperado: a usina registrou um aumento de 7% na produção de cobre com base nas recomendações do modelo.
A Apple tem aproveitado as vantagens da I.A em prol da saúde emocional e física de seus usuários. Um relatório do Wall Street Journal mostrou que esse monitoramento se dará através de indicadores como sinais vitais, movimentos, fala, sono, hábitos de digitação e um esforço maior para identificar estresse, ansiedade e depressão, e esses dados serão coletados através dos Apples Watch e Iphone. Esse é o chamado I.A Emocional, que já vem sendo utilizado por empresas para processos seletivos. Apesar de inovadora, essa tecnologia enfrenta críticas, primeiro, por usar dados confidenciais, e segundo, por não ser considerada boa por não ser tão precisa.
Apesar das grandes expectativas em relação a tecnologias como Inteligência Artificial e outras já mencionadas, é possível perceber que esses sistemas demandam uma quantidade significativa de dados. Movimentos na geração sintética do uso de dados mostram que esse será o caminho mais sustentável para empresas que querem se preparar para o próximo "novo normal".
Denys Fehr, CEO & Partner da Just a Little Data, empresa de DDDM (Data Driven Decision Making) da B&Partners.co.
