Uma grande maioria das empresas tende a encarar projetos de Inteligência Artificial (IA) com uma mistura de entusiasmo e um certo desdém pela complexidade envolvida. Em outras, a IA é vista como uma caixa preta tecnológica que, alimentada por dados, magicamente transforma insights em valor.
Já presenciei muitas vezes cenários de reuniões em cenário simples: insere-se dados de um lado e, como se por um toque de mágica, lucros e inovações surgem do outro. Esta visão é otimista e simplista.
Mas a realidade da IA é muito diferente. O processo de IA é um ecossistema em constante evolução, composto por inúmeras etapas e uma multiplicidade de participantes, desde engenheiros de dados até cientistas de dados, sem esquecer as implicações legais e éticas.
E o mais importante, além dos participantes, é pensar que sem um Planejamento Estratégico, um problema importante a ser resolvido ou uma meta clara, nem vale a pena pensar em fazer projetos de IA.
De forma mais pragmática, o projeto começa com a seleção de dados: uma atividade que exige um olhar aguçado. Segue-se uma rigorosa limpeza de dados, que é uma tarefa que muitos projetos deixam inclusive de existir dado o que pode ser descoberto.
Avançando para a engenharia de dados, encontramos um labirinto de processos de normalização, engenharia de featurese escalabilidade que desafiam a noção de simplicidade. É um exercício de balanceamento entre a precisão técnica e a arte criativa.
Quando chegamos na modelagem, o coração da IA bate com a seleção, criação, treinamento e avaliação de modelos. Cada modelo é como um aprendiz em seu primeiro dia, que precisa ser moldado e refinado através de treinamento rigoroso e avaliação constante.
E só depois chegamos na fase da operacionalização, que pode ser comparada ao lançamento de um navio ao mar. Requer a navegação cuidadosa das regulamentações, a implementação meticulosa nos sistemas existentes e o monitoramento constante para garantir que o navio não apenas flutue, mas também navegue eficientemente.
Chegar na operação de um projeto de IA não significa que o projeto foi concluído. Na prática, significa apenas que agora é o momento de avaliar os resultados, acompanhar a evolução do algoritmo e identificar as necessidades de adaptação.
Juntando a isso tudo, é preciso negociar com os limites impostos por fatores legais, éticos, históricos (como o viés) e de segurança. Esses não são meros detalhes, mas as amarras que mantém o gigante da IA no terreno da responsabilidade e da aplicabilidade realista.
Em resumo, enquanto a visão empresarial idealizada da IA é uma linha reta do ponto A ao ponto B, a realidade é um labirinto repleto de desafios e oportunidades. É uma jornada que requer mais do que dados e algoritmos; exige paixão, paciência e uma profunda compreensão de que o caminho para a inovação é tanto uma arte quanto uma ciência.
Wilian Domingues, Professor de MBA USP ESALQ.
