Por André Scatolini, Vice-Presidente de Infra Technologies & Solutions da Resource
Vivemos, nós profissionais, em constante pressão para nos superarmos a cada dia na área de tecnologia da informação (TI), que foi provocada de maneira irreversível e contundente pela movimentação implacável da transformação digital. O desafio é mais do que criar soluções inovadoras. É preciso desenvolvê-las em velocidade tal que se antecipem às expectativas dos clientes digitais.
Essa meta instigante fica um pouco mais clara diante da definição de transformação digital, da qual me aproprio da realizada pela consultoria global IDC: “É o processo contínuo pelo qual as organizações se adaptam a mudanças disruptivas ou as criam no seu ecossistema externo por meio de competências digitais. Seu objetivo é inovar com modelos de negócios, produtos e serviços que integram o digital e o físico de maneira transparente e ainda com experiências, de negócios e de clientes, que geram melhorias na eficiência operacional e organizacional”.
Assim, para ganharmos e, ao mesmo tempo, provermos aos clientes competências digitais é vital refinar nosso perfil, que necessita ter como valor agregado o conhecimento profundo das tecnologias emergentes para entender como elas podem transformar os negócios de empresas dos variados setores da economia. Mas o segredo, acredite, mora na certeza de que tecnologia hoje é um facilitador da visão que podemos ter e oferecer ao negócio do usuário – uma alavanca para a disrupção.
E na construção da minha visão de negócios, pegando carona, certamente, em casos de sucesso, estudos e troca de informações estratégicas, elegi machine learning (aprendizado de máquina) como trunfo estratégico para inovar. Isso porque os fatores que colocam em ebulição o crescimento de machine learning são a sua aplicação diversificada e a capacidade de aprender e resolver problemas da vida real a partir de dados.
Esse algoritmo machine learning é uma parte da Inteligência Artificial (AI, na sigla em inglês), que concede aos computadores a capacidade de aprender sem a necessidade de programação e de encontrar as ideias ocultas sem ser explicitamente programado para onde procurar.
Entender a linguagem, reconhecer padrões e aprender com a informação podem ajudar as empresas a enfrentarem desafios significativos e complexos. Esse recurso possibilita “ler” um texto, “ver” as imagens e “ouvir” o discurso natural. E sei que a evolução do machine learning com inteligência artificial não vai parar por aí. Não vou me surpreender, portanto, se, no futuro (talvez breve), a computação cognitiva seja capaz de aprender também a sentir, a tocar e a provar o gosto das coisas.
Aditivo para os negócios
A vantagem que machine learning proporciona às empresas é a capacidade de oferecer novos produtos, serviços diferenciados e personalizados, além de aumentar a eficácia e diminuir o custo dos produtos e serviços existentes. Permite ainda que a organização reinvente processos de negócios, de ponta a ponta, com inteligência digital.
O potencial é realmente significativo. Fabricantes de tecnologia estão investindo fortemente na adição da tecnologia em suas aplicações existentes e na criação de outras. Esse é o “caminho expresso” da inovação. Isso porque proporciona às empresas a vantagem de descobrir padrões e tendências de conjuntos de dados e automatizar análises realizadas tradicionalmente por pessoas, para aprender com as interações relacionadas a negócios e fornecer respostas baseadas em evidências.
Não por acaso, a IDC projeta que, até 2018, mais de 50% das equipes de desenvolvimento vão incorporar serviços cognitivos em seus aplicativos, gerando até 2020 uma economia de mais de US$ 60 bilhões. Ainda segundo projeções da consultoria, a adoção de sistemas cognitivos e inteligência artificial em diversas indústrias deverá gerar receita anual de US$ 47 bilhões em 2020.
As tecnologias cognitivas tornaram-se tão penetrantes que a maioria de nós a utilizamos sem perceber. Se você está navegando pela web, consultando relatórios meteorológicos para programar uma viagem, dirigindo um carro conectado e acessando informações, usando reconhecimento de fala em um smartphone, provavelmente está utilizando machine learning.
O aprendizado de máquina, portanto, é excelente solução para uma série entraves no desenvolvimento de produtos e serviços que antes eram inimagináveis. O recurso é capaz de viabilizar e tornar precisos e confiáveis projetos em que abordagens tradicionais apresentem falhas.
Alexander Linden, vice-presidente de Pesquisas do Gartner, disse: “Há dez anos, lutávamos para encontrar dez aplicativos de negócios baseados em machine learning. Agora, nos esforçamos para encontrar dez que não usam esse recurso”. Esse resultado é mais do que uma evolução ou inovação, é uma questão de visão de negócios despertada e possibilitada pela tecnologia.
