Qual o futuro do Analytics?

*Por Albert Mercadal Playa

Se 2018 foi o ano em que o público em geral tomou conhecimento da IA e de seus possíveis impactos na sociedade, 2019 é o ano em que a atenção volta a se concentrar nas camadas abaixo da superfície.

Será o momento de entender o que realmente está acontecendo em uma “decisão” tomada por um sistema de IA, como ele se conecta ao ambiente mais amplo com pessoas e tecnologias em torno dele. Além disso, como vamos realmente construir sistemas de IA em um momento onde encontramos problemas de escassez de habilidades.

Como você chegou a essa decisão?

A tomada de decisão pela IA é uma questão delicada. Muitas vezes, a tecnologia é significativamente melhor do que nós, humanos. No entanto, outras vezes, o exame minucioso de um profissional representa um diferencial.

Por exemplo, os algoritmos de IA às vezes aprendem com dados baseados em decisões humanas que podem nem sempre ser justos - mas talvez sejam baseadas em emoções: algo incrivelmente difícil de ensinar para uma máquina.

Gráficos de Deep Learning e conhecimento ganham força e vemos algoritmos de Machine Learning, como a regressão linear, que têm sido usados até agora, sendo substituídos por redes neurais. Acredito que é uma boa notícia, pois os gráficos de conhecimento passam a mostrar como explicar como os sistemas de IA se comportam e tomam decisões, afastando-nos de uma “caixa preta” e dando às empresas as ferramentas e o entendimento para responder às novas pressões regulatórias.

Colocando IA na mistura

Em 2019, as aplicações de Inteligência Artificial terão algoritmos e inteligência incorporados no processo de negócios: Quando combinada com a Automação de Processos Robóticos, o Analytics e a IA passam a ter um papel importante na melhoria das operações diárias por meio de simplicidade, automação, velocidade, custo e serviço - uma longa lista de grandes e importantes benefícios em potencial.

Ao darmos esse passo atrás, veremos a disseminação de arquiteturas de IA orientadas a eventos, em que o fluxo de pipelines para inserir dados, processa-los, avaliar e pontuar previsões, tomar decisões e ativar processos será o novo normal.

Pulando a lacuna de habilidades do Analytics

Se estas previsões ocorrerem, isso pressupõe que as organizações terão as habilidades necessárias para implementações do que são, claramente, tecnologias avançadas.

As empresas aumentarão o investimento em ferramentas que ajudem analistas de negócios e cientistas de dados no uso de técnicas avançadas de análise, sem serem especialistas. Por exemplo, departamentos de Business Intelligence (BI) poderão utilizar chatbots para oferecer a possibilidade de análises para usuários não técnicos. Isso significa interagir e receber respostas de sistemas de BI por meio de conversas, em vez de formatos predeterminados de relatórios.

A cocriação também é um caminho para superar as lacunas de habilidades, já que ter experiência no domínio das aplicações é um diferencial importante no desempenho de um cientista de dados. Qualquer pessoa pode criar um mecanismo de recomendação. A questão é: quem pode construir o melhor para um caso de uso específico - para um varejista, por exemplo? Graças à economia compartilhada, será mais fácil encontrar as habilidades e experiência necessárias para solucionar um problema específico, usando a co-criação.

*Albert Mercadal Playa é chefe de analítica avançada e Big Data center de excelência da Fujitsu EMEIA

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