IA e aprendizagem: conheça os desafios
17/01/2018
Algar Tech

IA e aprendizagem: conheça os desafios

Um dos maiores desafios para a formação de profissionais de Inteligência Artificial é a curva de aprendizagem

Em relatório divulgado no Synposium/ITxpo 2017, o Grupo Gartner apresentou em que medida a Inteligência Artificial (IA) deve, a partir de agora, resolver problemas que as empresas não poderiam solucionar anteriormente. Conforme o Gartner, essa tecnologia é capaz de oferecer meios para manter a eficiência e proficiência necessárias para atender às demandas dos clientes e oferecer benefícios que não seriam possíveis apenas com recursos humanos.

Para mensurar o quanto essa tecnologia está se tornando cada vez mais comum e fundamental no meio corporativo, de acordo com o relatório divulgado no segundo semestre de 2017, estima-se que, até 2021, 40% dos novos aplicativos empresariais implementados pelos prestadores de serviços incluirão tecnologias de IA.

Nesse cenário, os CIOs, CDOs (diretores de dados), líderes de desenvolvimento de aplicativos e arquitetos empresariais, entre outros especialistas, precisam estar dispostos a explorar, experimentar e implementar recursos de inteligência artificial para buscar novas oportunidades de geração de valor.

As grandes empresas deverão contar, ainda, com uma equipe qualificada de cientistas e engenheiros de dados, estatísticos e especialistas em domínio que possam gerenciar a complexidade de dados, métodos analíticos e aprendizado de máquina associados à IA, além de ajudar a aplicá-la a colaboradores, clientes e outros componentes desse processo.

No entanto, apesar de ser uma inovação conhecida, a IA ainda é uma tecnologia relativamente nova e a falta de conhecimento a seu respeito faz com que muitas empresas desperdicem recursos financeiros na contratação de profissionais errados, que não sabem exatamente como utilizar as soluções da IA a favor de melhores resultados para a companhia.

Nesse sentido, contar com talentos e profissionais que estejam dispostos a aprender mais a respeito de soluções relacionadas à Inteligência Artificial e quais são as melhores formas de implementá-la no contexto empresarial é um dos grandes desafios a serem enfrentados pelas grandes empresas nos próximos anos.

Como a IA funciona e como são conduzidos os projetos nesta área?

Se em grandes centros tecnológicos, como Estados Unidos e Canadá, onde está concentrado o maior número de pesquisas em Inteligência Artificial, é raro encontrar profissionais realmente especializados nessa área, em países como o Brasil esse cenário é ainda pior. Isso se deve ao fato de que as lideranças de grandes companhias não sabem exatamente como funciona essa tecnologia e como ela pode ser utilizada para obter melhores resultados.

Uma boa parte de profissionais do meio corporativo costuma relacionar a IA ao amplo universo de computadores e softwares, supondo que os especialistas dessas áreas sejam capazes de desenvolver projetos consistentes a partir dos benefícios da Inteligência Artificial. Porém, esse é um dos primeiros erros cometidos pelas grandes empresas ao buscar colaboradores para desenvolver projetos de IA, porque a realidade é que verdadeiros especialistas neste segmento são raríssimos.

Mas se não existem profissionais especializados em Inteligência Artificial, e talentos de outras áreas podem não ser ideais para o desenvolvimento de projetos neste campo, qual seria a melhor solução para enfrentar essa questão? Como não investir errado e gastar dinheiro com colaboradores que não têm competência para utilizar todo o potencial da IA? São essas perguntas que devem guiar as ações das grandes companhias daqui pra frente, porque essa tecnologia será fundamental para a atração e fidelização de clientes.

A história da IA e o perfil de profissional ideal para atuar neste campo

Antes de responder às perguntas mencionadas no tópico anterior, é necessário que as empresas saibam qual é a origem da Inteligência Artificial e quais foram as áreas fundamentais para o seu surgimento.

Os primeiros estudos a respeito da IA ocorreram na década de 1950, sendo Alan Turing, matemático considerado o pai da computação, um dos precursores do conceito. Da década de 50 até os dias de hoje, as pesquisas a respeito da Inteligência Artificial se desenvolveram consideravelmente no meio acadêmico e, a partir da recente era dos dados, do processamento e da conectividade, os estudos a respeito dessa tecnologia ganharam ainda mais força.

Nesse sentido, é importante compreender que, em qualquer formação sobre IA, conceitos matemáticos básicos serão fundamentais, como regressão linear e correlações. Essa premissa pode explicar o porquê da falta de profissionais especializados em IA no meio corporativo.

Ainda que questões simples que envolvem o conhecimento matemático podem ser facilmente solucionadas, outros pontos mais específicos, que vão além da linguagem computacional, também devem ser considerados pelo profissional que irá atuar neste segmento.

Inicialmente, é necessário que o especialista compreenda todas as nuances do que, matematicamente, leva algo a ser resolvido através de uma regressão. Em segundo lugar, esse profissional deve saber se esse algo é realmente o problema proposto. Em terceiro, deve ser capaz de saber se o dado apresentado realmente foi trabalhado para surtir efeito com a técnica aplicada. Em seguida, precisa saber se o resultado apresentado realmente faz sentido para o negócio. E, enfim, se o resultado não fizer sentido, saber analisar se o erro está no dado, na missão ou no modelo matemático escolhido.

Diante de tantas variáveis complexas e fundamentais para o desenvolvimento de um projeto relevante e promissor a partir da IA, as empresas devem entender que um verdadeiro especialista em Inteligência Artificial deve ter um conhecimento muito além da computação ou programação, sendo um expert também no campo da Matemática.

Alguns dados conhecidos mundialmente corroboram essa tese. Conforme o Programa Internacional de Avaliação de Alunos – PISA, a maior parte dos primeiros colocados em Matemática está na Ásia, em países como Cingapura, Taiwan, Hong Kong e Índia. De forma não coincidente, os maiores números de usuários de apps baseados em IA também estão nesses países, indicando que a educação em Matemática é essencial para a compreensão e o desenvolvimento de algoritmos de IA.

Outro dado importante a esse respeito é que países como China, Índia e Singapura, que investem maciçamente em educação matemática, figuram entre os maiores exportadores de capital intelectual em IA. Por isso, muitos especialistas em Inteligência Artificial das gigantes em tecnologia, como a Microsoft, Facebook, Google e Amazon têm origem nesses países asiáticos.

Diante desse cenário, a solução para resolver a carência de especialistas em IA não é simples e tem a ver com formação educacional. Segundo Anderson Soares, professor de Deep Learning da Universidade Federal de Goiás, e um dos três finalistas da última competição mundial da RSNA – Radiological Society of North America, um dos grandes problemas para a formação de profissionais de Inteligência Artificial é a curva de aprendizagem, sobretudo em países como o Brasil.

Para que haja uma base sólida nesse campo, leva-se tempo e o modelo educacional deve ter um maior direcionamento na forma como a matemática é ensinada, com enfoque no ensino prático. Por isso, as empresas devem buscar profissionais que tiveram essa formação e incentivar, com investimentos, para que esse modelo educacional se consolide com o tempo.

Agora que você já conhece os principais desafios a serem enfrentados pelas grandes empresas na contratação de profissionais especializados em Inteligência Artificial, compartilhe a sua visão a respeito dessa temática na seção de comentários.

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