De acordo com Alessandra Montini, diretora da FIA Labdata (laboratório de análise de dados), a IA trará muito dinheiro para o mercado para quem souber tomar decisões a partir dos dados (“data driven”). O objetivo, no final das contas, é encantar o cliente. Montini é especialista em inteligência artificial e professora da Universidade de São Paulo.
“Tudo é dado. O que falamos é dado. Para onde olhamos no ponto de venda é dado. Imagens também”, pontua.
O Big Data, por sua vez, é o conjunto de tecnologias que armazena essa quantidade infinita de dados para o processamento. A partir do Big Data é possível assegurar a veracidade, o volume, a velocidade, o valor, a vulnerabilidade, a variedade e a velotividade (7 V’s).
A partir disso, constrói-se a análise da dados, a camada mais importante da cadeia. A IA representa um passo importante nesse sentido, mas tão relevante quanto ela é a estatística por trás disso. Não basta mais analisar, é preciso processar a informação e oferecer respostas corretas em tempo real. “Se a minha solução de inteligência artificial não for rápida o suficiente, outra virá e realizará a tarefa no seu lugar”.
O cliente comunica o tempo todo as suas necessidades e Internet das coisas (IoT) tem o potencial para conciliar essas informações e oferecer as melhores alternativas no momento correto da jornada.
“Embora a LGPD seja muito importante, o consumidor está ansioso para disponibilizar seus dados para que a tecnologia resolva seus problemas”, argumenta.
Passo 1: a estatística aplicada
Montini entende que “a estatística aplicada é ‘mulher maravilha’ da análise de dados”, mas nem tudo são números. A inteligência artificial, por sua vez, “é o conjunto de metodologias para a resolução de problemas” e consegue capturar outras formas de dados, como imagens e texto. A depender do tipo de dado, existe uma alternativa de análise mais adequado.
A estatística aplicada é mais indicada para dados numéricos estruturados, como a idade, o faturamento, etc. Esse é o primeiro passo para uma estratégia data driven.
Já a IA consegue resolver questões relacionadas às imagens, sons. Como feições angústiadas para alguém que não consegue comunicar uma dor, por exemplo.
No campo da saúde, esse tipo de análise permite perceber padrões de diagnósticos projetados por metro quadrado em determinado contexto.
Passo 2: a inteligência artificial
Por trás da IA, existem códigos e dados organizados para responder diversas perguntas: como chegar no Tivoli? Como fazer pudim de leite condensado? Onde comprar meus remédios? “A IA já sabe de tudo, mas nós precisamos saber perguntar”.
“A IA está aqui para fazer a parte chata, operacional. Empresas que estão substituindo as pessoas pela IA estão equivocadas e sofrerão grandes consequências, pois nada substitui o ser humano”, argumenta Montini.
Para ela, é fácil perceber que o software deve ser usado para resolver problemas de software, enquanto o ser humano é resposável por ações tipicamente humanas. Pode parecer redundante, mas muitas organizações estão começando a confundir as duas coisas. As empresas que não conseguem perceber isso não conseguem compreender de fato para o quê usar a tecnologia.
A IA é capaz também de acelerar o processo de desenvolvimento de medicamentos ao otimizar processos tipicamente mecânicos, enquanto o desenvolvimento continua com os especialistas. Dados sobre medicamentos e doenças podem ser cruzados de forma muito mais rápida, antecipando riscos, necessidades e probabilidades de compatibilidade.