Ciência de dados e inteligência artificial: como se relacionam?

Ciência de dados e inteligência artificial (IA) são recursos complementares e responsáveis por grandes avanços no mercado da tecnologia. Enquanto o primeiro recurso captura e analisa informações por meio de métodos computacionais e matemáticos, o segundo é capaz de processá-las para perceber variáveis, além de interpretar e solucionar problemas.

A combinação entre ciência de dados e ferramentas baseadas em IA pode gerar oportunidades e resultados incríveis para os negócios. Entender mais sobre essas duas tecnologias é fundamental para extrair o melhor de cada uma. Por isso, batemos um papo com Marcelo Novaes de Rezende, Artificial Intelligence Manager da Engineering. Saca só!

Por que a ciência de dados e a inteligência artificial são uma tendência nas organizações?

Nos últimos anos, as organizações estão mergulhando cada vez mais fundo no mundo dos dados, tanto para tomar decisões mais bem embasadas quanto com a intenção de aplicar a IA para automatizar tarefas realizadas por humanos.

De acordo com o Bureau of Labor Statistics, dos EUA, há uma previsão de aumento de 36% para vagas de cientistas de dados entre 2021 e 2031, um crescimento exponencial em comparação a outras profissões

Quanto à inteligência artificial, devemos ressaltar que o conceito conta com duas áreas específicas que necessitam da grande disponibilidade de dados para que as máquinas “aprendam” padrões: o machine learning e o deep learning. Além disso, ambas precisam de bons algoritmos de aprendizado de máquina – condição atingida nos últimos anos.

“Os resultados vieram para o dia a dia das organizações, que hoje colhem belos frutos. Por exemplo, bancos conseguem ofertar crédito com maior precisão na avaliação de risco, produtos defeituosos da linha de produção podem ser identificados via visão computacional, etc. Resumindo, o bom uso de IA se tornou um claro diferencial para as empresas”, afirma Marcelo Novaes de Rezende.

Como a ciência de dados e a inteligência artificial se relacionam na prática?

Como se sabe, a ciência de dados se caracteriza como uma área bastante ampla, que tem como objetivo extrair insights úteis dos dados estruturados, como tabelas de bancos de dados, e não estruturados, como textos em posts de redes sociais, que podem estar disponibilizados em grandes quantidades.

Para tanto, é necessário ter conhecimentos de estatística e técnicas específicas da área, como visualização e clustering (análise de agrupamento de dados). “Como exemplo, imagine uma empresa de serviços que quer entender o motivo de saída de seus clientes. Analisando os dados, é possível perceber as condições anteriores à saída, ou um perfil de cliente que não fica por muito tempo”, pontua Rezende.

Com a inteligência artificial, particularmente com o aprendizado de máquina, a empresa pode criar um modelo que estima a probabilidade de um cliente sair. A máquina “aprende” pela disponibilização de milhares de amostras de situações em que os clientes saíram ou não.

Outro exemplo são os sistemas de recomendação, porque eles funcionam com base em algoritmos de machine learning – tecnologia de IA que oferece recomendações de um produto ou serviço ao usuário de um site ou rede social. Para essas recomendações serem possíveis, é necessário contar com as informações disponibilizadas pelo cientista de dados, que analisa os padrões comportamentais do consumidor.

Portanto, pode-se dizer que inteligência artificial complementa a ciência de dados. “Há quem diga que a IA é mais uma das ferramentas da ciência de dados”, acrescenta.

Aplicações da ciência de dados e IA nas empresas

Abaixo alguns dos exemplos de aplicação: 

Análise de dados de vendas: empresas de varejo coletam e analisam dados de transações e comportamento do cliente para identificar padrões e tendências de compra, ajustando estratégias de vendas e ofertas de acordo com os dados.

Previsão de demanda: empresas de logística utilizam dados históricos de vendas e fatores externos para prever a demanda futura e ajustar as operações, garantindo a disponibilidade de produtos e serviços no momento certo.

Atendimento ao cliente: empresas de diversos setores, incluindo bancos e e-commerce, utilizam chatbots e outras ferramentas de inteligência artificial para melhorar o suporte ao cliente, reduzir o tempo de espera e personalizar as interações.

Detecção de fraudes: empresas financeiras utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para detectar atividades fraudulentas em transações e proteger seus clientes.

Esses são apenas alguns exemplos das muitas aplicações práticas de ciência de dados e inteligência artificial nas empresas, e a tendência é que essas tecnologias sejam cada vez mais utilizadas e amplamente difundidas. 

Quais são os pontos de atenção ao aliar os dois conceitos?

A potente combinação entre ciência de dados e inteligência artificial pode trazer novas ideias de negócio, modernizar processos convencionais e ampliar os bons resultados. No entanto, é preciso ter atenção e planejamento na hora de aliar os dois conceitos, para evitar erros, desperdício de ferramentas e de recursos.

O caminho para a empresa se tornar data driven – orientada por dados – é longo. Requer, entre outros fatores, a disseminação da cultura de dados em todos os níveis da organização. Com isso, a empresa tem maior capacidade de avaliar se determinado projeto de dados é ou não relevante, viável e de baixo risco para a sua realidade.

Após esse processo, há que investir na formação de equipes próprias ou na contratação de parcerias que permitam a participação de profissionais de alta capacitação nos projetos. Resumindo, são dois passos: escolher o que deve ser feito na área de dados e ter bons profissionais para executar o projeto. Somente dessa forma a empresa terá o cenário ideal para combinar ciência de dados e IA e colher os resultados esperados.

O que esperar da combinação entre ciência de dados e IA para o futuro?

A popularização da IA e de suas aplicações está crescendo bastante. Segundo uma projeção da IDC, os gastos globais com inteligência artificial, incluindo software, hardware e serviços para sistemas centrados em IA, atingiram US$ 154 bilhões em 2023, representando um aumento de 26,9% em relação a 2022

Além disso, um estudo da McKinsey projeta que a IA gerará US$ 13 trilhões em receita global até 2030, aumentando o PIB da América Latina em 5%.

Para o representante da Engineering, com as inovações proporcionadas pela IA, que necessitam de um grande volume de dados para funcionar, é provável que ela deixe de ser uma área isolada e passe a ser mais uma ferramenta da ciência de dados, como já destacou.

“Imagino, em breve, um profissional de ciência de dados transitando por conceitos de IA sem grandes problemas. Há algumas décadas, uma rede neural artificial era coisa só para gênios. Hoje, temos aplicativos que usam redes neurais no celular”, ressalta.

Desafios e oportunidades

A utilização de tecnologias alinhadas traz inúmeras oportunidades. No entanto, também há desafios que precisam ser superados para garantir o sucesso na aplicação. Abaixo estão alguns dos principais desafios e oportunidades:

Desafios

Disponibilidade e qualidade 

Para aplicar técnicas de ciência de dados e IA, é necessário ter dados de qualidade e em quantidade suficiente. Muitas vezes, as empresas enfrentam desafios na coleta, organização e armazenamento desses dados.

Capacitação do time 

As habilidades em ciência de dados e IA são altamente especializadas e a capacitação da equipe pode ser um desafio. É preciso investir em treinamentos e desenvolvimento de habilidades para os times.

Segurança e privacidade

Com o aumento da utilização de dados, a segurança e a privacidade são questões importantes. As empresas precisam garantir que os dados sejam protegidos contra vazamentos e ataques cibernéticos.

Oportunidades

Melhoria da tomada de decisão

A ciência de dados e big data permitem que as empresas tomem decisões mais informadas e estratégicas, baseadas em fatos e dados. 

Atendimento ao cliente

As tecnologias de IA, como chatbots e assistentes virtuais, podem melhorar a experiência do cliente e aumentar a satisfação. Permitindo que eles mantenham contato 24/7. 

Otimização de processos

A automação de processos e a utilização de IA e de machine learning podem reduzir os custos operacionais e aumentar a eficiência.

Como superar esses desafios? 

Para superar esses desafios e aproveitar as oportunidades, as empresas têm de seguir algumas estratégias, como:

Investir em tecnologia e infraestrutura: para garantir a disponibilidade e qualidade dos dados, é fundamental entender a importância do investimento em soluções inteligentes e adaptadas à realidade operacional da empresa.

Capacitar a equipe: como já mencionado acima, é importante investir em capital humano com treinamentos e desenvolvimento de habilidades para a equipe, além de incentivar a cultura de dados na empresa. A médio e longo prazos, os times estarão mais engajados e maduros para lidar com as demandas.

Priorizar a segurança e a privacidade dos dados: é importante investir em tecnologias de segurança e privacidade dos dados e andar em conformidade com a legislação, além de seguir as melhores práticas e padrões de segurança a fim de evitar falhas e ameaças.

Ter um plano estratégico: todas as ações realizadas devem ser minuciosamente planejadas para a utilização e adesão de soluções como ciência de dados e IA. Com objetivos claros, metas definidas, soluções adequadas e parceiros especialistas, a jornada se torna ainda mais tranquila. 

Como a Engineering é capaz de ajudar nessas duas frentes?

Muito mais do que apoiar o cliente na melhor definição do seu projeto, a Engineering reúne um corpo técnico de alto nível e experiência em vários projetos de destaque na área de dados. Há cientistas de dados, engenheiros de dados, especialistas em nuvem, segurança, arquitetura de dados, APIs, todos integrados por métodos ágeis.

“Em praticamente todos os projetos mais recentes na Eng há, pelo menos, uma ‘pitada’ da área de dados. Essa participação (maior ou menor) parte do auxílio à definição do projeto lado a lado com o cliente e depois no ciclo de desenvolvimento tipicamente ágil. Há belos exemplos disso em vários grandes clientes: Sabesp, Aliansce Sonae, Claro e JBS”, destaca Marcelo Novaes de Rezende.

A explosão de dados gerados pela internet faz com que as empresas precisem aprender a interpretá-los e manipulá-los para convertê-los em informações úteis para os seus negócios. Com ciência de dados e inteligência artificial, é possível automatizar processos por meio do uso de dados, tornando seus serviços cada vez mais inovadores e eficientes.

Quer aproveitar os benefícios da IA na sua organização? Entre em contato com a Engineering e descubra como conseguimos ajudar!