Ricardo Costa - Head de Inovação e Fábrica de SW

Aprender, demonstrar e aplicar conhecimentos é imprescindível para aevolução, mas não é suficiente para atender ao ritmo que o mundo exige nasolução de seus problemas de toda espécie.

Nos momentos em que a humanidade incorporou avanços tecnológicos, vejo sempre o trinômio proposta de inovação, necessidade reconhecida e capacidade de adoção em larga escala sendo colocado à prova.

Se algum dos eixos deste trinômio não estiver maduro, a inovação retorna à “bancada” até que que se verifique que os três eixos estão nivelados.

Trazendo para contexto a Inteligência Artificial, considero que a Tecnologia de Informação e Comunicação hoje imprimiu aceleração nos tempos médios de execução de tarefas na grande maioria das atividades profissionais, educacionais e no dia a dia do cidadão comum.

Isso se deve em grande parte à revolução (tecnológica e financeira) em capacidade computacional com menor custo, disponibilidade de dados (Big Data) e algoritmos mais capazes (Machine Learning).

Hoje a indústria de TI dispõe de modelos de IA mais velozes, Data Lakes contendo muitos mais dados para se aprender, aumentando a eficiência quando comparados com os modelos disponíveis na década passada.

O tempo disponível para o ser humano coletar dados, informações e conhecimento para tomada de decisão é inexoravelmente menor. Nós esperamos respostas corretas em pouco tempo.

A IA revolucionou a automação de processos, a tomada de decisões e a personalização de serviços. As empresas usam chatbots inteligentes, análise de dados avançada e IA para melhorar a experiência do cliente.

E neste cenário, com a oferta quase que ilimitada de fontes de informações de quaisquer temas, o quão mais rápido chegarmos ao exato setor onde está o conhecimento de que precisamos, melhor responderemos às questões apresentadas. Além disso, se hoje somos mais rápidos em tomada de decisão, é esperado que os cenários mais críticos no futuro sejam projetados – Modelos Preditivos, com base em alto volume de informações coletadas no passado (conhecimento).

Neste cenário, entendo que a IA ultrapassou seu momento de decolagem eganha maior autonomia de voo.

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Entre várias aplicabilidades já identificadas, citarei algumas a seguir:

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• Hoje, grandes empresas daIndústria de Petróleo adquirem algoritmos de IA para predizer, com base em dados coletados e disponibilizados em plataforma Big Data, o comportamento de fadiga de grandes dutos para transporte de óleo e gás, por exemplo. Além da melhoria no programa de manutenção preventiva (ganhos em $ para empresa), há um ganho ambiental para sociedade ao reduzir os riscos de desastres ocasionados por vazamentos/rompimentos.

• Para o segmento de Agronegócio começam a surgir soluções como a AIoT, combinando a conectividade de componentes que capturam/transmitem dados que serão base para alimentar Modelos Preditivos (Algoritmos Machine Learning) e assim, em função de um evento não previsto (praga sem combate, efeito climático prolongado), reprogramar os ciclos automatizados de irrigação/fertilização. Hoje a adoção desta tecnologia no Brasil é limitada por questões de disponibilização de energia estabilizada e com linhas de distribuição que alcancem as áreas rurais, onde estão grandes fazendas, distantes dos centros urbanos.

• Na Indústria de SW já estão disponíveis soluções baseadas em IA generativa que apresentam na própria IDE de desenvolvimento, sugestões de código a partir de solicitação postada como comentário. Essas soluções não “eliminam” a atuação do desenvolvedor, mas aceleram a produção de código, especialmente classes e métodos mais frequentemente utilizadas. Não esquecendo também que os algoritmos de IA continuarão sendo treinados com novas classes e métodos criados pelos desenvolvedores para que assim continuem evoluindo.

Como incorporar essa inovação nas esteiras de produção de SW?

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Para polos de desenvolvimento de Sistemas (Fábricas de SW), sugiro considerar os seguintes itens na estratégia de adoção de IA generativa:

• Pesquise entre as diversas opções disponíveis quais IDEs de desenvolvimento são suportadas, se contemplam sugestão de código para testes unitários e facilidades de integração com DevOps;

 • Cuidados: maturidade para "curadoria" do código. A experiência mostra que os modelos de IA generativa já evoluíram muito, mas não são 100% eficazes a ponto de dispensar análise crítica sobre o código gerado/sugerido. Portanto é recomendável o uso dessas ferramentas por profissionais com razoável experiência em codificação e testes de SW (Plenos e Seniores);

 • Não trate a adoção desta tecnologia como projeto de substituição de mão de obra de desenvolvimento de SW.  Os algoritmos necessitam de treinamento contínuo e isso é feito através de interações dosDesenvolvedores;

 • Não enfraquecer a disciplina de colaboração entre pares (especialmente os iniciantes).      

Projeção e Desafios para o futuro -  Inteligência Artificial

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 • Curto/médio prazo – com mais capacidade computacional disponível e ganhos nos algoritmos (M.L.) mantém-se a expectativa de avanço em resultados obtidos com a adoção da InteligênciaArtificial.

 • Longo prazo – houve um tempo razoável para coleta e armazenamento de dados e treinamento dos modelos de IA para em seguida treinar e disseminar modelos em suas diversas aplicações. Haverá um desvio entre a curva de geração de novos dados disponíveis para treinamento (menos acentuada) e a curva de geração de novos modelos que precisam ser amadurecidos (mais acentuada), sem ainda dispor de alto volume de dados ainda não explorados.

 • Para futuro, além da sofisticação nos modelos (algoritmos de treinamento e testes), considero como o próximo degrau para IA o entendimento de um mecanismo da mente humana – a intuição e sua influência na tomada de decisões. Em resumo: definir a lógica que prevalece em meio a uma aparente falta de lógica.

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Implemente sua estratégia para criação de Soluções Orientadas a Dados

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Todas as empresas já possuem bases de dados, estruturadas ou não, capazes de permitir descobertas – “insights” sobre jornadas de seus clientes e potenciais clientes.

Procure por Consultorias e Fábricas de SW que possuam expertise na definição de um “roadmap” de ações desde segmentação e análise criteriosa dos dados até a proposta de serviços e produtos que potencializem ofertas adicionais aos já clientes, e que aumentem a taxa de conversão nas jornadas de potenciais clientes.