Projetos de Inteligência Artificial precisam de perguntas inteligentes

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Projetos de inteligência artificial (IA) requerem objetivos claros e hipóteses consistentes. A partir destas premissas buscam-se o insumo básico para o sucesso dos projetos, os dados. Os objetivos dependem de perguntas inteligentes e sofisticadas. Perguntas simples podem ser respondidas com pouca sofisticação estatística e financeira. O MS-Excel e ferramentas de BI (Business Intelligence) são suficientes para análises exploratórias de dados. Entretanto, estas análises podem deixar escapar informações importantes. Uma pequena mudança de valores em determinadas variáveis pode alterar, significativamente, um resultado. Isto deve-se aos pesos entre conexões em uma rede neural que estabelece o algoritmo de um processo para um determinado resultado. Uma peça fundamental neste processo é o fator humano. Como elaborar as perguntas certas para buscar as respostas usando inteligência artificial?

Uma pesquisa da revista Computerworld Brasil com 100 líderes de TI em 2017 mostra que 70% dos entrevistados investirão em provas de conceito em Inteligência Artificial em 2018 e que 75% consideram que o papel da TI é ser facilitadora da inovação, embora 53% afirmem que as principais fontes de inovação estão nas áreas de negócios. A principal prioridade da área de TI é implantar atualizações de software e projetos. A primeira prioridade das áreas de negócios é a eficiência operacional, segundo a pesquisa.

Esta pesquisa não deixa claro como será o processo de introdução de IA nas empresas. Se a TI irá investir em provas de conceitos, mas é apenas facilitadora e mais da metade entende que as fontes de inovação são as áreas de negócios, pode-se inferir que serão formadas equipes multidisciplinares para testar a eficiência de projetos de inteligência artificial. O foco, provavelmente, será buscar a eficiência operacional para estar em linha com os objetivos das áreas de negócios.

Vamos estabelecer a premissa que as provas de conceito sejam para buscar eficiência operacional dos processos das áreas de negócios. Quais seria a pergunta central inteligente?

Provavelmente, a pergunta seria como eliminar erros nos processos. Neste caso, o uso de inteligência artificial só é recomendado se o processo for complexo, com muitos agentes e interdependências entre processos. Será necessário compreender todos os processos e colapsar todos os dados no sistema de IA através de APIs, acessos a diferentes bases de dados e sistemas de coleta de dados dos dispositivos de IoT (Internet of Things). A aprovação de uma prova de conceito envolvendo todos estes elementos será um desafio adicional.

Provavelmente, para buscar eficiência operacional seja mais rápido e barato utilizar as ferramentas tradicionais de qualidade total (TQM) e outras que precederam o Six-Sigma.

Então, que tipo de pergunta inteligente a ser respondida através do uso de inteligência artificial?

Existem várias, dependendo da área de atuação da empresa. O importante, é ter um conjunto de dados significativos, ter profundo conhecimento do processo e ter uma hipótese que será possível resolver um problema pontual de forma rápida, barata e com eficiência.

Um exemplo seria, como identificar de forma rápida e barata com eficiência um determinado tumor em radiografias? Neste caso, existem os dados (milhares de fotos), existem os especialistas (os médicos) e já existem algoritmos testados que podem ajudar na identificação de determinados tumores.

Como as áreas de TI entendem que são apenas facilitadoras e as oportunidades estão nas áreas de negócios, será necessário esclarecer os executivos das áreas de negócios sobre as possibilidades de sistemas de inteligência artificial e através de workshops buscar projetos pontuais para executar as provas de conceitos. Os projetos devem ser pequenos e mostrar resultados de grande eficiência para servir de exemplo e motivação para outras áreas na empresa.

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