Segundo levantamento da consultoria BCG e do MIT, companhias precisam envolver diferentes áreas para serem bem sucedidas com algoritmos; para consultor, máquinas não vão substituir humanos
Em meados de 2017, decidi aprender inteligência artificial, por meio do IBM Watson.
A primeira pergunta que me fiz foi: “para que isso é útil?” Sinceramente não consegui achar uma resposta que “eu me convencesse a mim mesmo.” :D
Depois de algumas semanas, mesmo sem ainda saber a utilidade, decidi tentar novamente. Porém mudei a tática: procurei entender a ferramenta em si, e só depois, onde poderia utilizá-la.
Não foi fácil, até porque, na época, havia poucas referências. Mas consegui viabilizar a Roberta da Unimed Fortaleza. Onde fiz o treinamento dela usando o Watson e um programador fez a integração com a APIs da empresa para fornecer informações específicas de cada usuário.
Hoje, vendo que várias empresas querem usar I.A. mas não saber como, percebi o que o estudo diz:
- I.A. não é engenharia. Não é fazer um plano e executá-lo, mas sim, aprender com erros e acertos.
- Não é um problema da área de tecnologia, mas sim, de negócio como todo.
- É uma questão cultural. É preciso entender o que é I.A. para saber onde usá-la.
- Grande parte dos processos atuais das empresas não são utilizáveis para uso na inteligência artificial.
- E o que vejo recorrentemente: não é necessário usar 100% inteligência artificial em uma solução. Ela é uma peça a mais da engrenagem, que pode ter maior ou menor importância.
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