Como usar inteligência artificial é uma pergunta que assusta muita gente.

Parece caro, inalcançável e que só os melhores matemáticos, estatísticos ou programadores do mundo vão saber manuseá-la.

No entanto, ela será inevitável e já começou a ser realidade no mercado brasileiro.

Utilizar métodos e ferramentas que tenham a inteligência artificial como base é possível desde a realidade de uma startup até a de grandes corporações.

Por isso, pedimos a ajuda do Data Executive da IBM, Alexandre Dietrich, para contar melhor como funciona este universo tecnológico.

Veja a entrevista completa a seguir.

[Blueprintt] Para leigos, o que podemos dizer que é inteligência artificial?

A inteligência artificial não é uma, mas sim um conjunto de tecnologias dentro da ciência, também comumente conhecida como Machine Learning.

Ela começou a ter visibilidade e ser concebida de fato na década de 50, com John McCarthy nas Montanhas de Santa Cruz, trazendo ao mundo sua nova linguagem de programação chamada LISP e a abordagem de compartilhamento de tempo para computadores.

Ela cria um poder retroalimentar de desenvolvimento de dados sobre o que compõe a nossa capacidade cognitiva humana de interpretar o ambiente e o mundo através da fala, visão, audição e escrita.

Isso é transformado em algoritmos que integrem robôs, softwares e qualquer plataforma que possa melhorar a experiência de clientes, consumidores e os próprios fornecedores.

[Blueprintt] Por que isso ganhou força agora?

Hoje nós temos muitos dados em bancos por causa de toda esta transformação digital que vivemos.

Celulares, redes sociais e geolocalização. São inúmeros os dados e informações que surgem a cada minuto.

Além disso, houve também o barateamento de hardwares e tecnologias, elas estão muito mais acessíveis do que antigamente, e a própria evolução das pesquisas sobre algoritmos.

Fora a exigência dos novos perfis de consumo que temos hoje.

[Blueprintt] O que ela tem de poder disruptivo?

Ela vem para transformar, essa é a palavra de ordem neste assunto.

Porque tudo saí do seu lugar comum, como interpretação de dados estruturados, as tabelas que conhecemos até então, para agora chegar à leitura de imagens, identificação voz e texto, que é a maneira como nós humanos enxergamos no mundo.

Nós vemos uma foto e conseguimos dizer o que tem nela, um Power Point não.

[Blueprintt] Em todas as suas variáveis, ela é muito cara para se ter por perto?

Na verdade, eu diria que desde uma startup até as grandes empresas podem ter acesso à este mundo.

Ela é uma tecnologia que, por exemplo, você pode começar com serviços na nuvem. No sistema Watson, que utilizamos aqui na IBM, tem várias camadas de utilização gratuitas.

O avanço nos investimentos também terão tudo a ver com o avanço da sua empresa, o que também ajuda a facilitar o lado financeiro.

A tecnologia não é o mais caro, há outras coisas na frente como: nem sempre as pessoas sabem como utilizá-la, é necessário uma equipe de suporte para te ajudar nisso, é preciso preparar e qualificar os dados que serão absorvidos pela máquina.

Ou seja, você vai precisar de humanos nos projetos e isso tem um custo.

A tecnologia começa de graça, você pode começar agora e construir um bot no Watson sem pagar nada pelo serviço, porém é preciso ter sua própria mão de obra.

[Blueprintt] Quais exemplos de ferramentas ou métodos de AI (Artificial Intelligence) você entende como mais promissores?

O que mais tem chamado atenção em muitas empresas são os famosos chatbots.

Eles já estão transformando o atendimento do consumidor ou até de funcionários, utilizando interfaces de texto e voz onde você conversa através de uma aplicação.

É uma evolução sair dos menus para falar com unidades de resposta audíveis, hoje é possível construir uma agente virtual com personalidade mais natural, que interage na nossa linguagem, vide a chegada do Whatsapp for Business.

Isso também tem transformado a forma como pensamos o marketing hoje e a relação com os clientes.

Não só isso, mas fazer com que as máquinas entendam a linguagem natural dos seres humanos também traz ganhos para os backoffices das empresas.

Geralmente, estas áreas lidam com muitas funções operacionais e também com leitura de contratos e processos, por exemplo.

Hoje a inteligência artificial possibilita que elas recebam esta demanda já com uma interpretação de dados e briefings básicos, o que elimina uma fase do trabalho desta equipe.

E, para fechar, um grande exemplo para mim é a capacidade preditiva que estas novas tecnologias nos proporcionam.

Por exemplo, não saímos de casa sem olhar o Waze, sabemos mais ou menos quanto tempo vamos demorar no trânsito, a que horas chegaremos a um compromisso.

Isto aplicado à outras realidade do nosso dia a dia nas empresas nos ajuda a tomar melhores decisões, a fechar negócios.

[Blueprintt] Você acredita na premissa de que a AI vai substituir o trabalho humano?

Ela vai substituir muitas tarefas repetitivas que fazemos e algumas também em que não somos tão bons.

Por exemplo, se você me perguntar agora quanto tempo você demoraria da Avenida Paulista até o Aeroporto, voltando ao exemplo Waze, não importa quantas dezenas de informações você me desse, eu jamais me aproximaria da assertividade de um serviço como este.

O quanto disso não existe em várias tarefas?

Vamos ter que aprender a lidar com ela também e vamos evoluir.

Quanto mais eu tenho cenários acurados, mais eu serei capaz de evoluir minhas decisões e também a qualidade na construção de novas perguntas.

Resumindo, máquinas são muito boas para respostas, mas nós humanos vamos continuar sendo sempre bons em fazer novas perguntas.

Temos que treinar as máquinas para novas situações e imprevistos que só o ser humano pode entender levando em conta a subjetividade dos ambientes.

[Blueprintt] Em que nível você acredita que os Data Scientists no Brasil estejam para conseguir gerir este tipo de ferramenta de qualidade para o mercado?

Quanto a profissionais capacitados, eu acredito que estamos bem, o problema mesmo é que temos poucos.

Sim, com o avanço da tecnologia os profissionais desta área precisam aprender novas coisas e de maneira muito mais profunda.

Antigamente para programar não precisava-se entender tão profundamente álgebra linear, mas hoje, por exemplo, é indispensável.

Porém, aqui temos acesso a dados de mercados internacionais, por exemplo. O Cloud é uma ferramenta extremamente acessível, com padrões abertos, isso ajuda muito.

Ainda assim, a questão maior é como a sociedade, governo e empresas de cada país dão foco neste avanço.

[Blueprintt] O que você teria para dizer as empresas do Brasil sobre como usar Inteligência Artificial? Qual o melhor caminho?

A primeira dica é estudar o que ela é e tem a oferecer.

Saber separar o misticismo de “os robôs vão dominar o mundo” da realidade, até porque na verdade o que ela vem fazer aqui é transformar e não tomar lugares.

Uma vez feito isso agora é experimentar.

Este é um campo novo, não tem nada extremamente estruturado, está aberto a novas descobertas e tentativas.

Os dados que você precisa estão dentro da sua empresa, há base, assim você pode engatar pequenos projetos e ir de aculturando aos poucos.

Por último, tudo isso também é uma corrida, todo mundo quer chegar primeiro. Então também não perca o timing de errar rápido, fazer testes A/B e revisitar processos.

[Blueprintt] O que você enxerga como próximos passos de inovação para este mercado?

Acredito que a próxima preocupação na área seja a ética dos dados imputados às máquinas.

Como explicar a uma rede neural onde está o preconceito? E, como estamos alimentando máquinas para lidar com pessoas, isso é indispensável.

Também vejo muito a evoluir em velocidade e ambientes responsivos.

Você criar coisas no Cloud e poder rodar no seu celular ou no carro, por exemplo, dar mais importância e luz à recém chegada internet das coisas e mobilidade.

As pessoas querem respostas rápidas com a subjetividade do olhar humano e ainda temos muito a evoluir.

[Blueprintt] Pode nos dar um exemplo de Inteligência Artificial aplicada à IBM?

Treinamos o Watson IT Help para dar suporte aos nossos próprios colaboradores, como para o atendimento da própria área de TI, por exemplo.

O objetivo é já eliminar dúvidas possíveis antes de iniciar o atendimento de fato.

Também desenvolvemos a ferramenta para o nosso RH, área de contratos, relações governamentais, dar suporte ao seu cliente interno.

Isso também vai refletir em como a entrega do que você oferece ao mercado é feita.

O Alexandre Dietrich estará presente na AI Brazil Conference, que será realizada pela Blueprintt nos dias 22 e 23 de agosto em São Paulo.

Fique de olho na nossa agenda e participe de eventos como este.