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 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. Olha só:

• Por que a ciência de dados e a inteligência artificial são uma tendência nas organizações?
• Como a ciência de dados e a inteligência artificial se relacionam na prática?
• Quais são os pontos de atenção ao aliar os dois conceitos?
• O que esperar da combinação entre ciência de dados e IA para o futuro?
• Como a Engineering pode ajudar nessas duas frentes?

Definição de Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Ciência de dados e inteligência artificial estão profundamente interligadas e se complementam de várias maneiras. Entenda, antes de tudo, a definição de cada uma delas:

Ciência de dados refere-se ao estudo e à aplicação de métodos, processos e sistemas para extrair conhecimento ou insights de dados estruturados e não estruturados. Envolve diversas disciplinas, como estatística, matemática, ciência da computação e domínio do assunto, para analisar dados e resolver problemas complexos.

Inteligência artificial, por sua vez, é o campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Isso inclui aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional e robótica, entre outros.

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 um levantamento da Intera, empresa de recrutamento digital, a procura por profissionais da área de dados cresceu 485% no primeiro semestre de 2021 quando comparado ao mesmo período de 2020. Esse crescimento demonstra a importância que a ciência de dados está conquistando nas empresas.

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 o Artificial Intelligence Manager da Eng.

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. Isso 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 Marcelo Novaes de Rezende.

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 se 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; 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 inteligência artificial e de suas aplicações está crescendo bastante. Segundo um levantamento feito pela consultoria Gartner, o setor de software baseado em IA deve gerar uma receita global de US$ 1,5 trilhão ainda em 2024. Além disso, a estimativa é de que, até 2027, o valor da produtividade da IA será reconhecido como um indicador econômico principal, especialmente por conta dos lucros na produtividade da força de trabalho.

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.

Como a Engineering pode 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 interpretar e manipular esses dados 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 podemos te ajudar!