A aquisição de conhecimento e a habilidade de generalizar e tirar conclusões a partir dele é parte do que define a inteligência humana, o que consideramos ser nossa suprema vantagem competitiva na Terra. Já para o neurocientista Joe Tsien, da Universidade de Augusta (EUA), não passa de uma função realizada de forma simples por bilhões de neurônios que se reúnem e se alinham. Em outras palavras, um algoritmo.
Em seu fascinante livro "Homo Deus", o historiador Yuval Noah Harari vai mais longe ao afirmar que nós somos uma montagem de algoritmos orgânicos modelada pela seleção natural durante milhões de anos de evolução. Levamos a desvantagem de sermos finitos e termos uma capacidade de processamento e armazenamento limitada.
Algoritmo é um daqueles termos que todos já ouviram falar, mas poucos sabem ao certo o que significa. Pois bem, ele é uma espécie de receita, uma sequência de etapas para resolver um problema ou realizar uma tarefa de forma automática. Podem ser simples ou extremamente complexos.
Eles estão presentes no app que indica o caminho que o carro vai fazer pra ir do ponto A ao B ou podem funcionar na hora de determinar o que vai aparecer no seu "feed de notícias" do Facebook. Na medida em que se sofisticam, passam a conhecer nossas vontades mais até do que nós mesmos.
Até como consequência da transformação digital, o processo de desenvolvimento de sites, aplicativos e sistemas está ficando cada vez mais profissional. Hoje não dá mais para aceitar que a criação desses produtos se inicie no layout e termine na programação.
Há uma infinidade de tarefas que podem ser realizadas antes e depois disso para garantirem um maior sucesso. Quem vê um pacato salão de restaurante onde todos fazem suas refeições não atenta para o trabalho que rola freneticamente na cozinha.
No estágio em que estamos atualmente não podemos aceitar que certas informações ou dados simplesmente não possam ser mensurados com toda a capacidade de processamento de que dispomos.
Por exemplo, uma empresa precisa saber se o conteúdo do seu site está sendo lido ou não. Na verdade, isso é relativamente simples de saber. Basta comparar o tempo de leitura com o tempo médio na página.
Aqui na NovaHaus criamos então um programa capaz de prever a média de tempo real de leitura de todas as páginas de determinado site, aplicativo ou sistema. O primeiro passo foi realizar uma pesquisa com pessoas para determinar o tempo de leitura de cada uma. Em seguida, estabelecemos uma média geral.
Jogamos a média no algoritmo e, com isso, conseguimos prever quanto tempo cada página do site (ou qualquer outro sistema que tenha texto) deverá levar para ser lida. Partimos para sua sofisticação, o que envolveu torná-lo capaz de comparar a média real de leitura com os dados do analytics, ou seja, conseguimos entender se os usuários realmente estão lendo o conteúdo. E o melhor: todo esse raciocínio, que tomava um dia inteiro de trabalho, agora leva segundos.
Para economizar tempo de desenvolvimento de produtos, é necessário trabalhar de forma inteligente. É aí que entram os algoritmos, no início como uma metodologia e depois como um verdadeiro programa.
No início dos projetos, as pesquisas quantitativas trazem uma infinidade de dados necessários para entender o problema e sua possível solução.
Ver todos os dados em uma só tabela dificulta sua interpretação. Daí, sentimos na NovaHaus a necessidade de criar um programa para filtrar os dados e comparar resultados. Ele elimina respostas fora do perfil do público-alvo, ocultando ou exibindo determinadas linhas e colunas, selecionando palavras-chaves de interesse, criando agrupamentos de respostas semelhantes e, depois, gerando gráficos disso tudo.
Mais uma vez, o que antes levávamos uma semana inteira para interpretar, correndo o risco de perder algum insight, agora fazemos em um ou dois dias e com muito mais clareza.
Até mesmo tarefas simples podem e devem entrar na lista dos algoritmos para serem automatizadas a fim de economizar horas de trabalho. Coisas como exportar e cortar trechos das gravações de mouse-tracking e eye-tracking; baixar diversas imagens de determinado site instantaneamente; listar todas as páginas do site ou aplicativo; comparar automaticamente os resultados da aplicação no processo de CRO (conversion rate optimization).
Analisando os resultados de cada processo, encontramos pontos críticos, onde é possível fazer melhor, o que permite evoluir a metodologia de trabalho.
Começamos com o desenvolvimento de algoritmos simples. Eu mesmo, que não sou programador, fazia o código inicial.
A cada programa lançado e bem-sucedido, ficamos mais ambiciosos no sentido de buscar uma automatização eficiente de tarefas progressivamente mais complexas. É um caminho sem volta.
Toda empresa que tenha interesse em melhorar a eficiência e assertividade das entregas deve começar a criar e aplicar algoritmos nos próprios processos de produção, principalmente nas tarefas mecânicas que consomem tempo. Isso permite voltar a dedicação da equipe às partes inteligentes e estratégicas do negócio.
Algoritmo como cultura
Em artigo para a revista Pesquisa Fapesp, o jornalista Bruno de Pierro escreveu: "A influência e o poder das grandes empresas da internet [como Google e Amazon] não dependem apenas da criatividade de seus programadores. Tem a ver, igualmente, com o acesso ao Big Data que elas acumularam e é processado por seus algoritmos, gerando informações valiosas".
No ambiente competitivo em que vivemos, o processo de automação das tarefas e o data science não é algo que deva ou possa ficar restrito aos desenvolvedores e engenheiros. Precisa, isso sim, ser integrado à cultura da empresa.
Eu mesmo não tenho formação nessas áreas de tecnologia. Estudei Publicidade e Propaganda. Só que o caminho para ter resultados mais rápidos e assertivos é criar um ambiente em que todos estejam comprometidos em encontrar quais processos fazem sentido serem automatizados, quais dados precisamos coletar e onde eles devem ser buscados.
Vale ressaltar que as tarefas automatizadas são as que demandam grande esforço manual e não estratégico. A ideia é suar menos para se dedicar à parte pensante do trabalho.
Os algoritmos vão estar sempre e cada vez mais presentes em nossas vidas. Afinal, como disse no início, nós mesmos somos feitos de algoritmos. Por que não adotar uma atitude proativa e desenvolvê-los para facilitar nosso dia a dia?
No cenário em que vivemos, a era dos dados, somos cobrados para fazer produtos cada vez melhores, mais sustentáveis, mais eficientes do ponto de vista energético, que gerem mais valor com menos recursos. Só que para brilhar no mercado, precisamos ver o que ocorre da porta pra dentro. Os algoritmos estão nos bastidores da inovação!
Filipe Acosta, CXO da Novahaus.
