Blog
Acompanhe o lançamento de novas APIs, novos showcases e parcerias.

Organizar dados primeiro, investir em Inteligência artificial depois

Pesquisa nos EUA mostra o crescimento de tecnologias AI, mas sinaliza um desafio antigo

"O Século 21 já chegou. Agora, o computador conversa com você". Estas são as palavras do apresentador de um telejornal ao apresentar uma novidade na relação entre homens e máquinas: o caixa eletrônico! Claro, estamos falando de uma reportagem exibida em 1983.

Agora, na segunda década do Século 21, a conversa é um pouco diferente: o caixa eletrônico já está no nosso dia a dia; outros meios de pagamento (incluindo smartphones) funcionam tão bem quanto os cartões; por trás desta relação, a robotização e automação de processos permitem sistemas pelos quais não é possível distinguir se, do outro lado, há um ser humano ou uma máquina. E isso, é culpa da inteligência artificial (AI).

É possível afirmar que o estágio de adoção de tecnologias AI por instituições financeiras é muito próximo ao impacto das primeiras máquinas automáticas entre os brasileiros, há mais de 30 anos. A cada 100 executivos da área financeira nos EUA, 12 consideram estes sistemas muito novos, pouco testados ou com segurança incerta.

Este é o resultado de uma pesquisa, conduzida entre abril e maio de 2016, pela National Business Research Institute (NBRI), em parceria com a empresa norte-americana Narrative Science, que desenvolve sistemas baseados em processamento de linguagem natural. A dificuldade em organizar bases de dados estruturados e o medo de falhas também foram apontados como desafios.

Ao mesmo tempo, sua adoção já é reconhecida. Esta mesma pesquisa apontou que 32% utilizam algum sistema baseado em inteligência artificial, especificamente em análises preditivas, mecanismos de recomendação, reconhecimento de voz e de resposta. Investir em tecnologias AI significa, para este perfil, incrementar sistemas para detecção de fraudes ou riscos, customizar a relação com clientes, reduzir custos e aumentar a competitividade.

“Big Data” caótico: o maior desafio

Historicamente, mesmo antes dos caixas eletrônicos e cartões magnéticos, os bancos são instituições que geram e coletam uma grande quantidade de dados diariamente. A existência de silos informativos, isto é, a dificuldade em organizar bases de dados estruturados e baseados em um programa consistente de governança, ainda é um desafio – como aponta a pesquisa da Narrative Science.

A relação entre este obstáculo e o uso de tecnologias de inteligência artificial é direta. Quanto maior o volume de datasets com acesso fácil, mais inteligente será o sistema. Assim, não basta apenas abstrair em busca de algoritmos capazes de solucionar tarefas: para que os silos possam "dialogar" com eles, é preciso conversar com a ciência da informação.

Esta é uma questão chave no desenvolvimento de tecnologias, inclusive bancárias: a multidisciplinaridade. O caminho está aberto para profissionais experientes em coleta, análise e aplicação de dados.

Com eles, organizações financeiras atuam no planejamento e desenvolvimento de protocolos de gestão de dados, presumindo a abertura de plataformas. Traduzindo este mindset em APIs, promoção de hackatons e diálogo permanente com a comunidade, a construção e implementação de tecnologias AI vai encontrar caminhos que farão esta conversa parecer muito antiga daqui a poucos anos.

Time Original Developers.

Permalink: https://developers.original.com.br/blog/organizar-dados-primeiro-investir-inteligencia-artificial-depois