O poder do algoritmo, a imaginação é o limite

O impacto que gera não está relacionado apenas à quantidade de dados a serem processados, mas também à velocidade, precisão e abrangência que atinge.

Preveja a personalidade das pessoas com base em suas curtidas no Facebook (algoritmo); resolver processos jurídicos complexos e encontrar um diagnóstico médico preciso em minutos não é mais ficção científica.

 

Tudo isso e muito mais pode ser feito com algoritmos cada vez mais sofisticados – fórmulas e operações matemáticas – que são a base do Machine Learning e esta, por sua vez, da Inteligência Artificial. Sua interação permite e permitirá no futuro dar respostas em tempos mínimos a quase tudo, o limite está apenas na imaginação, dizem os especialistas.

 

De onde vem o termo “algoritmo”?

 

Apesar de serem muito usados desde a década de 1950, os algoritmos, operações sistemáticas e ordenadas que permitem a programação, são hoje essenciais para o desenvolvimento de novas tecnologias. Os primeiros eram usados para programar computadores, substituindo as tarefas que os especialistas em cálculo resolviam na ponta do papel e do lápis.

E hoje, explica Rodrigo González, Presidente Executivo da Accenture Chile, sua maior utilização está sendo gerada devido à massificação da Inteligência Artificial (IA), em um século em que a geração de dados cresceu exponencialmente.

 

Segundo estudos da consultoria, 38% das empresas em todo o mundo estão utilizando IA, e portanto algoritmos, em seus negócios, seja por meio de softwares de vendas e estoque ou de uma plataforma de execução no Ponto de Venda.

 

Até 2018, esse número aumentou para 62%, o que não parece exagerado quando se consideram as projeções de mercado de IA, que só neste ano cresceria 580%, em relação a 2016, atingindo US $ 47 bilhões em todo o mundo. Já os investimentos em 2017 aumentariam 300% em relação ao ano passado.

 

Uma moda?

Jaime San Martín, pesquisador do Centro de Modelagem Matemática da Universidade do Chile, afirma que, embora o uso de IA tenha aumentado, o conceito de “algoritmo” responde antes a uma tendência que busca demonstrar maior potência.

 

“O conceito por si só é antigo, desde os anos 50 tem sido muito utilizado. Talvez haja uma tendência mundial de 10 anos atrás, quando começou a corrida por Big Data e supercomputadores”, afirma.

 

Anos atrás, essa corrida era dominada pelos Estados Unidos, mas a China estabeleceu a meta de dominar essa área e há três ou quatro anos tinha os computadores mais poderosos do planeta.

 

Apesar disso, esclarece que a utilização desses algoritmos, como as ferramentas de busca – seja na Internet, como o Google; rotas, como Waze; ou aquelas de diferentes aplicações para equipamentos comerciais em POS, são uma necessidade criada que foi respondida. Isso porque aumentou o uso de sensores, a começar pelos gerados por cada smartphone e que, em última instância, significam dados, gerenciamento e uso de dados.

 

Este último diz, tem significado a criação de algoritmos mais inteligentes, que consideram determinados dados, úteis para cada usuário, em relação às suas necessidades.

 

“Em qualquer caso, quando você tem mais de 50 variáveis para combinar, você precisa da idade do universo para resolver com os computadores mais poderosos que você já teve. Esse tamanho é a possibilidade, então o objetivo do algoritmo é de forma inteligente resolver esse problema, sem ter que tentar todas as possibilidades ”, explica.

Olhando para o futuro

 

Para González, da Accenture, os limites de uso dessas tecnologias dependem apenas da imaginação. No entanto, detalha que “colocar o ser humano no centro da tecnologia, especialmente I.A., pode otimizar o trabalho em quase todos os campos”.

 

Hoje, as máquinas, especificamente os computadores, aprendem com base em Machine Learning e algoritmos, e entendem a linguagem dos usuários. Isso pode ser usado para apoiar aqueles que trabalham no atendimento ao cliente, para poder encaminhá-los para determinados grupos de atendimento.

 

Guillermo Bastianon, líder do IBM Watson Health na América do Sul, indica que há muitas informações. Mais do que um ser humano poderia processar em uma vida. Por isso, especificamente no campo da medicina, a Machine Learning torna-se relevante.

 

“Com a quantidade de informações estruturadas e não estruturadas (que vêm de blogs, imagens, áudios e redes sociais) é impossível uma pessoa internalizar tudo. As máquinas podem por meio do Machine Learning e, assim, junto com o cruzamento de dados, otimizar a procura de tratamentos para os pacientes ”. Bastianon detalha, acrescentando que o cuidado com essas tecnologias torna-se mais personalizado.

 

Para o executivo, o impacto que gera não está relacionado apenas à quantidade de dados a serem processados, mas também à velocidade, precisão e abrangência que atinge. Isso poderia muito bem resolver problemas na medicina mundial ou no setor jurídico, disputas internacionais.

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