Mitos da Inteligência Artificial: você saberia dizer quais são as verdades e inverdades em relação a essa tecnologia? Sabe do que se trata e de que formas ela pode impactar o mercado e o dia a dia das pessoas?
Preparamos este artigo para falar justamente sobre isso. Para começá-lo de fato, vamos ao conceito de Inteligência Artificial (IA), que nada mais é do que o termo utilizado para descrever todos os tipos de sistemas computacionais (softwares) capazes não só de pensar, mas também de aprender, raciocinar, perceber e decidir.
Em essência, quando falamos em IA, estamos nos referindo ao aprendizado da máquina. A seguir, mostraremos quais são os mitos da Inteligência Artificial. Não perca!
Quais são os impactos da IA?
Em primeiro lugar, é interessante saber quais são os impactos da Inteligência Artificial. Os pontos positivos são aqueles associados à evolução dos sistemas que estão presentes na rotina das pessoas e das empresas.
Nesse sentido, há diversos exemplos que podem ser mencionados. Carros e objetos autônomos, assistentes virtuais e soluções tecnológicas que realizam pesquisas, analisam dados e tiram conclusões extremamente precisas.
Dependendo do caso, as IAs poderão prever acontecimentos com uma precisão certeira, incluindo até mesmo o desenvolvimento de doenças.
Entretanto, por se tratar de uma tecnologia relativamente nova e que traz questionamentos morais, éticos e sociais quanto à sua utilização, também há pontos negativos.
Os principais giram em torno da substituição de postos de trabalho por operários robôs e da eventual perda de controle sobre a IA. O segundo gera discussões acaloradas sobre a existência da humanidade no futuro.
Quais são os mitos da Inteligência Artificial?
Vamos agora ao que de fato pretendemos — mostrar quais são os mitos relacionados à IA. Os principais são:
- todos os empregos serão ocupados pelos robôs;
- os computadores serão melhores que os humanos em absolutamente tudo;
- Skynet está prestes a se tornar real.
Não, nada disso vai acontecer. A verdade é que, apesar de eliminar alguns postos de trabalho, a Inteligência Artificial associada à robótica não substituirá todos os empregos. Da mesma forma que as revoluções industriais “exterminaram” determinadas ocupações, outras foram criadas. Isso também ocorrerá com a IA.
Todo mundo já sabe que os computadores podem fazer cálculos mais rapidamente e processar enormes quantidades de informações. Porém, achar que a Inteligência Artificial os tornará melhores do que nós em absolutamente tudo é um grande erro.
Aqui, salientamos a questão de que a tecnologia não é dotada da característica que nos faz únicos: a criatividade. Portanto, não há com o que se preocupar.
Você se lembra da Skynet, a rede de IA do filme “Exterminador do Futuro”? Pois então, há quem acredite que este é o caminho da humanidade. No entanto, embora seja um tanto quanto assustador, isso não passa de mais um mito.
Para concluir, é importante deixar claro que máquinas e humanos trabalharão em sintonia, pensando sempre no bem maior. Ainda há inúmeros benefícios que podem ser obtidos por meio da Inteligência Artificial, da resolução de problemas do cotidiano à prevenção de doenças como câncer e Alzheimer, por exemplo.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂