{"id":4533,"date":"2019-04-29T14:50:42","date_gmt":"2019-04-29T14:50:42","guid":{"rendered":"http:\/\/asrconsultoria.com.br\/?p=4533"},"modified":"2019-04-29T14:50:42","modified_gmt":"2019-04-29T14:50:42","slug":"nao-ha-inteligencia-artificial-sem-arquitetura-da-informacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prototipo.asrdoq.com.br\/site\/?p=4533","title":{"rendered":"N\u00e3o h\u00e1 Intelig\u00eancia Artificial sem arquitetura da informa\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: right;\"><em>Foto: Shutterstock<\/em><\/p>\n<p><em><strong>Fonte:\u00a0<a href=\"https:\/\/computerworld.com.br\/\">ComputerWorld<\/a><\/strong><\/em><\/p>\n<h3>Um dos principais fatores que inibe a expans\u00e3o do uso de IA nos neg\u00f3cios est\u00e1 relacionado \u00e0 habilidade e maturidade em lidar com dados<\/h3>\n<p><em>Por\u00a0Fabricio Lira<\/em><\/p>\n<p>J\u00e1 faz mais de 50 anos que o tema Intelig\u00eancia Artificial, ou simplesmente IA, surgiu como campo de estudo. Com o avan\u00e7o das pesquisas e aumento das capacidades computacionais, hoje em dia praticamente todas as empresas j\u00e1 t\u00eam ou possuem planos relacionados \u00e0 IA em alguma escala, seja em suas ofertas de produtos e servi\u00e7os ou em seus processos.<\/p>\n<p>Uma pesquisa realizada pelo MIT em conjunto com o Boston Consulting Group envolvendo mais de 3 mil executivos, gestores e analistas mostra que 85% dos entrevistados acredita que IA ir\u00e1 gerar ou sustentar uma vantagem competitiva para suas empresas. A IDC estima que cerca de US$ 36,8 bilh\u00f5es ser\u00e3o investidos em IA durante 2019, liderados pelos setores de varejo e bancos (aproximadamente US$ 11,5 bilh\u00f5es). Entretanto, apesar da grande expectativa, a ado\u00e7\u00e3o de IA nas companhias est\u00e1 apenas come\u00e7ando. H\u00e1 uma grande disparidade entre expectativa e a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>O que impede as empresas de acelerarem forte na ado\u00e7\u00e3o e escalada do uso de IA em seus neg\u00f3cios? N\u00e3o h\u00e1 uma resposta simples, por\u00e9m, um dos principais fatores que inibe esta expans\u00e3o est\u00e1 relacionado \u00e0 habilidade e maturidade em lidar com dados. N\u00e3o importa o qu\u00e3o sofisticado sejam os algoritmos, nenhum deles ir\u00e1 superar a falta de dados. Pesquisas apontam que cerca de 80% dos dados das empresas n\u00e3o s\u00e3o estruturados (documentos de texto, p\u00e1ginas de intranets, e outros formatos) e consequentemente n\u00e3o podem ser buscados. Fica a pergunta: como acessar e tirar valor das suas informa\u00e7\u00f5es?<\/p>\n<p>N\u00e3o h\u00e1 intelig\u00eancia artificial sem uma arquitetura de informa\u00e7\u00e3o (AI) adequada, ou seja, n\u00e3o h\u00e1 IA sem AI. A maior parte do esfor\u00e7o em um projeto de IA reside na coleta\/armazenamento de dados e em sua prepara\u00e7\u00e3o. Cerca de 80% do tempo e esfor\u00e7o de um cientista de dados \u00e9 gasto em coletar, filtrar e preparar os dados para an\u00e1lise uma vez que os conjuntos de dados possuem v\u00e1rios tamanhos e naturezas distintas e precisam ser preparados e redefinidos para conjuntos que fa\u00e7am sentido para a empresa.<\/p>\n<p>Possuir um time de estrelas em ci\u00eancia de dados, que ir\u00e1 desenvolver e implementar os algoritmos mais modernos e impactantes sem uma arquitetura de informa\u00e7\u00e3o robusta e provada \u00e9 como estar sentado no cockpit de um carro de F\u00f3rmula 1 sem saber para que dire\u00e7\u00e3o se deve ir.<\/p>\n<p>Uma forma simples de descrever essa arquitetura \u00e9 usar a analogia de uma escada, onde cada degrau representa um est\u00e1gio de maturidade na estrat\u00e9gia de ado\u00e7\u00e3o de IA. Rob Thomas, gerente-geral de dados e IA da IBM utiliza o termo \u201cAI Ladder\u201d para descrever esta jornada.<\/p>\n<p>No primeiro degrau, devem ser tratados os aspectos ligados a coleta e armazenamento dos dados, identificando as fontes e amostras corretas, tornando-os simples e acess\u00edveis.<\/p>\n<p>Em seguida, no segundo, degrau entra a parte de organiza\u00e7\u00e3o e prepara\u00e7\u00e3o onde os conjuntos de dados ser\u00e3o catalogados, passar\u00e3o por uma sele\u00e7\u00e3o, filtros e ajustes para que possam ser utilizados na gera\u00e7\u00e3o de insights. Vale destacar que muitas empresas, por vezes, alternam o primeiro e segundo degraus em fun\u00e7\u00e3o da realidade do neg\u00f3cio ou influ\u00eancia passada. Alguns profissionais acreditam que armazenar todas as informa\u00e7\u00f5es em um reposit\u00f3rio (datalake) antes de prepar\u00e1-las para uso faz mais sentido, uma vez que o caso determina a prepara\u00e7\u00e3o, enquanto outros preferem realizar a prepara\u00e7\u00e3o antes, considerando quais dados um projeto deve ou poderia ter para criar seus modelos. Particularmente, acredito que manter um reposit\u00f3rio consistente e \u201climpo\u201d gera economias e ganhos de esfor\u00e7o e infraestrutura ao longo do processo, bem como uma funda\u00e7\u00e3o confi\u00e1vel e segura para expans\u00e3o futura.<\/p>\n<p>Na sequ\u00eancia, ou terceiro degrau, vem a parte de an\u00e1lise e explora\u00e7\u00e3o para gera\u00e7\u00e3o de insights, conectando os dados ao prop\u00f3sito esperado, validando as informa\u00e7\u00f5es geradas, calibrando modelos e ajustando os par\u00e2metros. Essa etapa \u00e9 de fundamental import\u00e2ncia visto que valida os resultados esperados. Uma empresa de varejo nos EUA utilizou dados de compras realizadas na frente de caixa para tentar melhorar a composi\u00e7\u00e3o de produtos nas lojas, entretanto o modelo s\u00f3 considerava os dados referentes a casos de sucesso, ou seja, casos em que os clientes finalizaram a compra, gerando uma tend\u00eancia ou vi\u00e9s no modelo. Ao revisar os resultados, decidiram agregar tamb\u00e9m dados de falha, onde os consumidores desistiam da compra, tornando o modelo mais assertivo.<\/p>\n<p>Finalmente, o quarto e quinto degraus est\u00e3o ligados a ganhar confian\u00e7a e transpar\u00eancia na utiliza\u00e7\u00e3o de AI para poder escalar, multiplicar e monitorar os modelos em diversos processos e\/ou produtos e servi\u00e7os. Considerando que o aprendizado dos modelos \u00e9 cont\u00ednuo e dados e pessoas possuem vieses, \u00e9 fundamental monitorar e corrigir distor\u00e7\u00f5es que possam comprometer os resultados gerados.<\/p>\n<p>As empresas podem estar em diversos est\u00e1gios no contato com a tecnologia e testar projetos para entender o valor dos dados e da IA, mas sem d\u00favida uma jornada robusta requer um enorme esfor\u00e7o de colabora\u00e7\u00e3o, integra\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a, visto que os projetos de IA permeiam diversas camadas e divis\u00f5es nas organiza\u00e7\u00f5es. Em outras palavras, utilizando a escada para IA como refer\u00eancia, \u00e9 necess\u00e1ria uma vis\u00e3o hol\u00edstica que permita integrar pessoas, processos e dados de forma estruturada a fim de gerar os benef\u00edcios e resultados esperados.<\/p>\n<p><em>*Fabricio Lira \u00e9 executivo de Data &amp; AI da IBM Brasil<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Foto: Shutterstock Fonte:\u00a0ComputerWorld Um dos principais fatores que inibe a expans\u00e3o do uso de IA nos neg\u00f3cios est\u00e1 relacionado \u00e0 habilidade e maturidade em lidar com dados Por\u00a0Fabricio Lira J\u00e1 faz mais de 50 anos que o tema Intelig\u00eancia Artificial, ou simplesmente IA, surgiu como campo de estudo. 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