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Quando pensamos em gênios da tecnologia e inovação, possivelmente dois nomes vêm à mente: Bill Gates e Elon Musk. Eles são alguns dos que se preocupam bastante com o futuro da humanidade e da sociedade nesta era da Inteligência Artificial. As consequências desse enorme avanço tecnológico já são cada vez mais presentes. Quanto tempo você passa sem receber alguma oferta personalizada? Quantas vezes você não falou sobre determinado produto com amigos e logo depois ele apareceu anunciado enquanto você navegava pela internet?
Para aqueles que estão nos bastidores conectando cada dado e cada informação que identificam essas ações, as coisas não passam de um mundo emocionante de Phyton, data lakes e infinitas possibilidades que tornam possível qualquer tipo de automação. Agora a reflexão que queria deixar para nós, reles mortais, é: as máquinas ficarão extremamente poderosas algum dia? Os algoritmos podem tomar decisões de forma autônoma? E nós, humanos, nos tornaremos irrelevantes?
De bate e pronto, posso te responder que ainda não. Não temos controle do futuro, mas hoje, embora os avanços na ciência de dados estejam cada vez mais acelerados, a genialidade humana ainda é fundamental. Tomar qualquer decisão com base em dados tornou-se uma nova ciência dentre as atividades do dia a dia. No entanto, ainda há um longo caminho antes que as linhas de código substituam os engenheiros e cientistas de dados.
AutoML: uma peça do quebra-cabeça
O machine learning automatizado, também conhecido como AutoML, é um desenvolvimento dentro da ciência de dados que automatiza a geração de modelos de aprendizado de máquina com o mínimo de intervenção humana. São algoritmos 'selvagens' que digerem dados e fazem seus próprios julgamentos, sugerindo desde o que comprar até em quem votar.
Mas a realidade ainda está distante desse cenário. Na melhor das hipóteses, as ferramentas AutoML oferecem uma alternativa para reduzir os esforços de execução de tarefas repetitivas, como seleção de modelo e otimizações de hiperparâmetro.
AutoML não é a nova varinha mágica. Compreender as etapas para uma implementação bem-sucedida de modelos analíticos avançados é uma ótima maneira de destacar a importância do fator humano. A escassez de cientistas de dados no mundo não é mera coincidência e os engenheiros ainda são essenciais para construir ótimos modelos preditivos. O AutoML é uma ótima ferramenta para acelerar esse processo, mas a tenacidade e a determinação necessárias para ter sucesso são características ainda exclusivas dos humanos. No nível existencial, a analogia de que o Excel substituiria os contadores na década de 1980 é um grande paralelo. As ferramentas são importantes para melhorar os processos de negócios, mas a estratégia e a criatividade são sempre fundamentais.
Equipes de inovação que entendem as soluções AutoML como a varinha mágica que resolverá todas as suas iniciativas relacionadas à IA estão fadadas ao fracasso. As soluções AutoML devem ser consideradas como um portal para melhorar a capacidade cognitiva humana com o auxílio de modelos estatísticos e poder de computação. A melhor maneira de resolver os desafios é ter uma interação entre dados, pessoas e ferramentas.
Aposte nos selvagens! Para concluir a reflexão em torno da Inteligência Artificial, deixo um acontecimento recente que ocorreu ao visitar o presidente de uma grande multinacional. Ele, que é um triatleta devoto, me falou que nos momentos finais de uma corrida, o corpo começa a sucumbir diante dos limites biológicos e que os órgãos chegam a 'falhar' devido ao intenso estresse físico. É aí, segundo ele, que devemos 'ligar' o instinto humano selvagem e simplesmente avançar. Essa incansável busca por seguir é determinante para os vencedores.
Fiquei dias pensando nisso e no fim, essa é a mesma essência que separa os grandes resultados dos fracassos em projetos de Data Science. Essa mesma selvageria é necessária para obter os melhores resultados com IA. Com maior poder de computação e ferramentas, como AutoML, veremos mais impacto da inteligência artificial em nosso dia a dia.
Mas ainda não nos preocupemos tanto com a IA. Ainda são necessários os selvagens para programar as máquinas e alcançar resultados extraordinários.
Carlos Naupari, CEO da Fligoo no Brasil.
FONTE: TI INSIDE
