Não é preciso ter medo da Inteligência Artificial

Inteligência Artificial - Artigos Fractal System
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"A inteligência artificial vai aumentar a eficiência"

Inteligência artificial, aprendizado de máquinas e ciência de dados. Os termos tecnológicos que aos poucos vão ganhando força dentro das empresas precisam ser acompanhados de uma mudança cultural entre os funcionários. Essa é a principal avaliação de Nir Kalderoç

Pela primeira vez no Brasil para ministrar um curso para executivos, o especialista destacou que o futuro será cada vez mais marcado pela interação entre homens e máquinas. Por isso, acredita ele, desenvolver essas habilidades é fundamental para permitir que as empresas ganhem mais agilidade na hora da tomada de decisões. Veja os principais trechos da entrevista.

NIR KALDERO é autor do best-seller “Ciência de dados para executivos” (Data science for executives, no original), e líder da área de Ciência de Dados da Galvanize, instituição de ensino com sede nos Estados Unidos especializada em desenvolver ecossistemas de tecnologia para empresas e start ups.

Quais investimentos as empresas têm de fazer para se tornarem digitais?

A transformação digital normalmente começa do topo, com os executivos e os líderes empresariais. Eles precisam alinhar e realinhar a organização para se tornar digital e investir em infraestrutura de tecnologia, com a ciência de dados, a inteligência artificial e criar um processo cultural de pessoas dentro da empresa. São iniciativas de cima para baixo. Há uma grande lacuna quando se trata de conhecimento entre os executivos sobre inteligência artificial e machine learning (aprendizado de máquinas). Se você pergunta a um executivo o que é o machine learning, ele não é capaz de responder. A única forma de preencher essa lacuna é fornecer educação. E quando a direção da empresa entende qual é o objetivo dessas tecnologias e o que elas podem gerar de receitas, ela consegue saber quanto é necessário investir e, assim, criar estratégias. O núcleo dessa quarta revolução industrial é a inteligência artificial. Tudo se resume a dados.

Então, o primeiro passo é investir em educação?

Estamos na quarta revolução industrial, que também é a era dos dados. E nesse contexto o maior problema é ter essas habilidades. A tecnologia será responsável por 100% das mudanças nas nossas responsabilidades. É preciso pensar em como fazer essa nova economia funcionar para todos. Por exemplo, ter um diploma não vai mais te garantir ter um bom emprego no futuro. No Brasil há mais de 12 milhões de pessoas desempregadas, e a indústria de tecnologia aqui no país gera mais de 1,3 milhão de empregos. Há dois caminhos para isso. Primeiro, as empresas precisam investir em treinamento e dar a oportunidade a seus funcionários de adquirir habilidades relevantes que são necessárias para a indústria. Nos Estados Unidos, as companhias criaram novos cargos de olho nessa nova era. Do outro lado, o governo também deve desempenhar um papel, investindo no ensino superior e, basicamente, abrindo mais caminhos para o ensinamento da tecnologia. Só assim as pessoas vão conseguir integrar esse conhecimento ao seu dia a dia nas empresas.

Mas as companhias já estão investindo nessa cultura de dados, de transformação digital?

A tecnologia está criando rupturas em todos os setores. Não há uma área da economia que não esteja sendo afetada pela inteligência artificial. Quem não adotar essa tecnologia na sua base estrutural não vai sobreviver mais oito anos. Nos Estados Unidos, houve um grande pânico nos dois últimos anos, pois as companhias sabem que, se não investirem, não serão capazes de competir no cenário competitivo da quarta revolução industrial. Por isso, começou uma corrida a essas tecnologias, como inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina para melhor aproveitar os dados e ajudar as empresas a tomarem as melhores decisões. A inteligência não é mais uma fantasia futura. Estamos em um ponto crucial na história onde todos devem conhecer e compreender como ativar, implantar ou pelo menos interagir com essa tecnologia. Eu acho que podemos aproveitar a tecnologia para realmente reconstruir indústrias e torná-las melhores.

Mas como essas tecnologias podem ajudar na relação das empresas com os clientes?

Uma empresa não se tornar digital significa não saber como atender os clientes de uma maneira inteligente. Analisar os dados, por meio da tecnologia, vai permitir entender a melhor maneira de se relacionar com os seus consumidores, seja por e-mail, mensagem de WhatsApp ou SMS. Isso ajuda a atrai-los. Os dados ajudam ainda a desvendar como os clientes e consumidores se comportam e o que pensam e, assim, as empresas conseguem mudar os seus produtos e serviços. Isso permite encontrar soluções específicas. E, para isso tudo, você precisa olhar esses dados e refiná-los.

Dentro desse cenário, quais serão então as habilidades necessárias para homens e máquinas?

Estamos numa era de homens e máquinas. Mas não é apenas um ou o outro. Tem de ser uma colaboração entre os dois. A inteligência artificial das máquinas é apenas uma ferramenta que vai substituir os homens em tarefas repetitivas. Por exemplo, não conseguimos processar 10 milhões de dados por dia. Então, precisamos confiar na tecnologia para que esse volume de informação seja processado de forma justa e imparcial. Esses 10 milhões de dados podem gerar, por exemplo, sete opções para que nós, humanos, possamos analisar. Assim, podemos escolher essas opções com base na nossa experiência e intuição em relação ao nosso conhecimento e decidir qual delas é a melhor para a tomada de decisões.

Por que as pessoas ainda têm medo das máquinas?

Em um tempo de riqueza de dados, as pessoas têm medo das máquinas porque elas ainda não entenderam que a inteligência artificial ajuda nosso cérebro. Temos todos esses filmes de terror em Hollywood que falam sobre como as máquinas conquistaram o mundo a partir dos humanos. Trabalho com as maiores empresas do mundo que criam tecnologia, chips e hardwares, e o que posso dizer é que o principal objetivo da tecnologia é ajudar o homem na tomada de decisões e não substitui-lo. Outro propósito é como usar esses dados para fazer previsões. Para isso, é preciso muita transparência para que as pessoas entendam como a tecnologia funciona. Não se esqueça de que estamos no início dessa tecnologia. A inteligência artificial é apenas uma ferramenta que sugere os caminhos. Somos nós que controlamos o futuro da inteligência artificial.

O brasileiro também tem medo da inteligência artificial?

Parece que no Brasil há muito mais pessoas com medo de tecnologia, especialmente na faixa dos 30 anos. Fiz uma pesquisa antes de vir ao país e percebi que os brasileiros acreditam que a inteligência artificial vai tornar mais difícil encontrar empregos e igualar a renda. Acham também menos provável que a tecnologia vai tornar a economia eficiente. E isso está completamente errado. A tecnologia vai gerar mais empregos e aumentar a igualdade de renda. A inteligência artificial vai aumentar a eficiência e permitir o crescimento. Deveríamos estar cientes disso. Essa é uma bandeira vermelha no Brasil. E significa que devemos fornecer mais educação sobre inteligência artificial.

Então, as empresas no Brasil não são digitais ainda?

Há muito potencial aqui. Empresas globais estão lançando centros de pesquisa no Brasil com foco em desenvolver soluções de inteligência artificial. O sistema bancário, por exemplo, vem aumentando os seus esforços em desenvolver novas soluções para aumentar os negócios e reduzir os custos. O Brasil está se tornando um dos maiores sistemas bancários do mundo.

E quanto tempo vai durar a quarta revolução industrial?

Já estamos no meio da quarta revolução industrial. Há muito trabalho a ser feito em pesquisas e no desenvolvimento do aprendizado de máquina e da inteligência artificial. Estamos ainda nos primeiros passos da computação quântica e do blockchain. Vamos ter ainda pelo menos 50 anos para ver essas tecnologias mais maduras e provavelmente o mundo vai se mover para a quinta revolução industrial. É quando essas tecnologias que estamos construindo hoje ganharão escala.

Fonte: O Globo. Publicado em 14 de abril de 2019

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A Ordem Espontânea na tecnologia da informação.

A Ordem Espontânea Fractal - Artigos Fractal System
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Ordem Espontânea é um conceito estudado por pensadores há mais de 2.000 anos em diversas áreas do conhecimento humano. Zhuangzi (369 a.C. – 286 a.C.) é o autor mais antigo do qual se tem conhecimento que falou sobre o assunto. Ao longo dos séculos, a ideia vem sendo estudada em diversas áreas do pensamento humano, inclusive na filosofia com o alemão Immanuel Kant, tomando conotações econômicas recentemente com a Escola Austríaca de Economia, muito conhecida por causa de um de seus líderes, Ludwig Von Mises. De forma muito genérica, podemos dizer que o conceito aponta para o surgimento espontâneo de ordem dentro de um caos aparente. Podemos citar como exemplos a própria evolução da vida na Terra, as diversas linguagens humanas naturais, os sistemas de leis anglo-saxões e, um exemplo muito recente e atual, a Wikipédia, dentre outros.

Já o conceito oposto poderia ser descrito como Ordem Criada. Esse tipo de Ordem é gerado a partir de um elemento ou pequeno grupo definindo as regras para o conjunto. Podemos citar como exemplo os sistemas de leis romanas, as linguagens artificiais, dentre outros. Tomando a Wikipédia como exemplo recente de Ordem Espontânea, as grandes enciclopédias, muito conhecidas na segunda metade do século XX, e seus similares, estavam dentro do conceito de Ordem Criada, já que eram produzidas por uma empresa com uma equipe limitada, segundo uma linha editorial específica.

Os sistemas de Ordem Criada costumam apresentar problemas quando o conjunto é grande e heterogêneo, pois é extremamente complexo que uma única pessoa, ou um conjunto pequeno de pessoas, possa pensar em todas as possibilidades e determinar todas as regras do conjunto como um todo.

Trazendo esse conceito para a área de Tecnologia da Informação, um exemplo muito pertinente são as ferramentas de Business Intelligence utilizadas largamente pelas empresas. Todas elas, por mais que sejam modulares, adaptáveis e customizáveis, na realidade são sistemas com limitações bem definidas, pois foram desenvolvidas por empresas e suas equipes que produziram um ambiente de processamento de informações altamente eficiente, mas sempre dentro da visão da equipe que produziu a ferramenta de TI. Qualquer fato novo precisa, portanto, ser novamente estudado e informatizado, em um longo processo de desenvolvimento, para ser devidamente processado por essas ferramentas. Podemos dizer, então, que essas ferramentas estão plenamente alinhadas com o conceito de Ordem Criada.

Fractal System segue outra lógica: surge como uma ferramenta que consegue se moldar com extrema facilidade a qualquer área do conhecimento humano, de qualquer complexidade, e com extrema facilidade de adaptação às mudanças. Isso ocorre porque a essência do Fractal System é alinhada com o conceito de Ordem Espontânea. Uma Solução-Fractal é moldada segundo a visão dos gestores, que informam suas necessidades na fase inicial do projeto. Cabe ao Arquiteto de Soluções-Fractal transformar isso numa modelagem, através do poder e flexibilidade que o Fractal System tem de traduzir a lógica humana em uma ferramenta de Inteligência da Informação. O Fractal System, portanto, ao utilizar conceitos da teoria do conhecimento, da lógica e da matemática avançada, molda-se a qualquer tipo de organização e suas especificidades, trazendo ao Gestor toda e quaisquer informações que se queira coletar, avaliar, identificar e classificar, de forma on-line, permitindo uma nova forma de se compreender e avaliar a organização, sem as amarras de ferramentas tradicionais que direcionam a forma do pensar. É, portanto, um meio altamente eficiente para atender às intensas mudanças e reorganizações internas das corporações no século XXI.

André Oliveira da Silva Pedro

Coordenador de Tecnologia da Informação

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O homem que faz perguntas

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“O homem que faz PERGUNTAS” – Jim Collins - Publicado na Revista HSM Management Janeiro/2011

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Gestão do conhecimento como diferencial competitivo.

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“A Gestão do Conhecimento como Diferencial na busca de mais Produtividade e Competitividade para a Empresa

“DESENVOLVIMENTOS FUTUROS”

A gestão do conhecimento para a melhora permanente está começando. Não há nenhuma razão para supor que se terá uma ferramenta completamente operacional (como a contabilidade) num tempo curto. Do ponto de vista deste livro há muito mais perguntas do que respostas e nesta seção queremos dar ao leitor uma visão resumida dos temas principais que ainda devem ser resolvidos.

1. A implantação da gestão do conhecimento não está bem desenvolvida. Há muito poucas ações específicas próprias da GC. A originalidade da proposta geral não se complementa com a ação detalhada possível.

2. Não existe uma metodologia completa de implantação. A intenção desse resumo é só uma lista de coisas a considerar, mas está longe de ser uma metodologia detalhada, como a apresentada no capítulo 9. A razão é óbvia. Quase não há antecedentes da necessidade de projeto e implantação de um metassistema, um sistema no qual não se fazem ações mas prepara o ambiente para que os outros façam as ações. Há muito que fazer por aqui.

3. Não está clara a forma de apoiar a solução de problemas. A descrição do processo ajuda a compreender mas não ajuda muito a apoiar. Deveriam ser tipificadas classes de transformações gerais, de critérios e heurísticas, de forma que estivessem facilmente disponíveis para o uso. O mesmo sucede com a criatividade em que se reproduzem os mesmos problemas.

4. A relevância e a importância necessitam de um fundamento conceitual mais extenso do que apresentado aqui. Devem-se documentar experiências e estabelecer umas linhas gerais que ajudem a sua implantação.

5. Há pouca experiência nas medidas organizacionais. Parece que os resultados apontados são bons mas não há uma sólida evidência disso. Por outro lado, cabem outras possibilidades que nem sequer se intuem nesse momento. Necessitase de um trabalho empírico notável que relacione aprendizagem com a estrutura organizacional.

6. O desenvolvimento tecnológico é muito elementar. A tecnologia deveria apoiar todos os aspectos da gestão do conhecimento, mas o tratamento desses objetos não é adequado no momento. Tanto o sistema de regras como o de casos são muito primitivos e não deram o resultado esperado.

7. Necessita-se de um novo paradigma para que o sistema de informação ponha o escritório informatizado em cima da mesa. O sistema deve estar acessível como um elemento a mais dentre os que se manejam no dia-a-dia como se fosse um prolongamento do correio eletrônico. Se isso não for assim, as tentativas de desenvolver sistemas tecnológicos de apoio terão problemas de uso. Por outro lado, a implementação do paradigma deve ser muito simples, ao alcance de qualquer pessoa que possa trabalhar com um computador. Os sistemas atuais são excessivamente onerosos em tempo e esforço.

8. A gestão do conhecimento ao apoiar-se em muitas tecnologias e metodologias herda o que é primitivo em muitas delas. A própria psicologia não tem respostas para muitas das questões que se propõem. Como vimos, a resposta deve ser buscada no campo da inteligência artificial que é uma das poucas ciências que se preocupa com os problemas de implantação. Ainda está por se fazer uma revisão do verdadeiro valor do que está disponível e da facilidade de implantação. O que existe nas investigações de inteligência artificial realizadas nos últimos quarenta anos e que seja útil para nós ainda é desconhecido. Alguns exemplos são: é o soar um fundamento adequado para um sistema de apoio à melhora? O que pode contribuir detalhadamente? Pode ser um complemento de raciocínio? Como se implementa efetivamente um TMS, se é que se pode implantar? Se esses conceitos que ajudam a entender estivessem prontos para serem usados em aplicações de certo tamanho a gestão do conhecimento disporia de uma tecnologia muito desenvolvida e única apoiada em décadas de trabalho de boa qualidade.

Insistimos, não há nenhuma razão que nos leve a crer que essas questões vão ser resolvidas imediatamente. De fato, muitas continuam incólumes há mais de quinze anos, quando decidimos explorar esse campo. Muito foi percorrido, mas
o que temos averiguado é mais entendimento que ação e muitas vezes emprestando conceitos de outras disciplinas. John Von Neuman e Oscar Morgersten, em seu prólogo à Teoria dos Jogos, dizem:

“A física levou mais de 2.000 anos de observação cuidadosa culminando com observadores como Tycho Brache, Copérnico e Galileu, para criar o substrato para a síntese genial de Isaac Newton. Não há nenhuma razão para supor que no terreno das ciências sociais tudo vá ser mais rápido”.

Texto extraído do Livro "Transformando Conhecimento em Resultados"
Autores: Beatriz Muñoz-Seca e Josep Riverola

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