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Nesse novo mundo, interconectado, globalizado, moderno, ágil e digitalizado da transformação digital, algumas tendências roubam a cena nas discussões. Os sistemas de inteligência artificial definitivamente são uma delas. A IA tem o poder de centralizar os debates e auxiliar em várias frentes para transformar as empresas.
Há uma relação, inclusive, com as metodologias ágeis. A inteligência artificial pode ser usada para potencializar as metodologias, bem como as metodologias podem ajudar no desenvolvimento dos sistemas de IA.
Para usar essa combinação de conceitos, é preciso alcançar um nível maior de maturidade tecnológica. Saiba mais sobre como unir essas inovações da melhor forma.
O que são e como funcionam os sistemas de inteligência artificial?
Sistemas de inteligência artificial são aplicações que funcionam de maneira autônoma, sem serem programadas previamente. Ou seja, são softwares que tomam decisões de forma independente, a partir de seus próprios processamentos.
São produtos da área da computação que estudam, justamente, como fazer os computadores simularem tarefas humanas com o mínimo de intervenção de humanos.
Sistemas de IA também servem para analisar dados e fazer cálculos em bases massivas. Eles identificam padrões, detectam correlações e fazem predições acerca daqueles dados.
Por isso, grande parte do uso de IA consiste em previsões acerca do futuro ou em antecipação de situações possíveis no futuro. São as aplicações da subárea chamada de Machine Learning.
Para isso, é preciso treinar sistemas, isto é, fornecer uma base de entrada para que os sistemas entendam os dados e consigam detectar os padrões neles. A saída, portanto, é a conclusão, os insights sobre esses dados.
Assim, há uma engenharia associada, um conjunto de etapas para a construção de modelos de inteligência artificial. Primeiro, temos um pré-processamento de dados; depois, prepara-se os dados, escolhe-se um modelo; treina-se o modelo; e extraem-se as previsões, com a avaliação para melhorias.
Por isso, é preciso aplicar uma gestão das etapas para garantir o máximo de eficiência, assim como na engenharia de software tradicional.
Como o desenvolvimento de sistemas de IA pode se beneficiar dessas práticas adotadas nas metodologias ágeis?
Se há um conjunto de etapas em um processo de desenvolvimento, podemos ter metodologias ágeis nesse processo. Veremos as implicações disso.
Análise mais completa
Com as metodologias ágeis, é viável fazer uma análise mais completa do processo e dos objetivos. Afinal, a mentalidade ágil envolve, justamente, foco na divisão dos processos maiores em menores, flexibilidade, colaboração e comunicação. Esses aspectos permitem uma concepção mais profunda do problema que se quer tratar com IA.
Otimização dos processos
As metodologias ágeis também contribuem com a melhoria dos processos ao eliminar retrabalho e gargalos nas operações. Tudo é feito com mais transparência, mais cuidado, sem seguir uma sequência rígida de etapas.
Outro ponto é que a empresa vai aprendendo sobre o problema analisado na medida em que desenvolve a solução. Por exemplo, em uma modelagem para prever inadimplência de clientes em um sistema bancário, aprende-se mais sobre esse problema enquanto o modelo vai sendo construído.
Redução de erros
As metodologias ágeis são muito centradas em testagens e avaliações constantes durante todo o processo. Assim, é possível diminuir consideravelmente a quantidade de falhas no produto final e assegurar que a empresa sempre mantenha o modelo em melhoria.
Organização das etapas
A mentalidade ágil não pensa em etapas sequenciais fixas, como em uma linearidade imutável. Segundo seus ditames, é preciso pensar no processo como um organismo vivo, capaz de assimilar mudanças. Assim, é possível organizar melhor as etapas e obter mais produtividade.
Definição de prioridades
Com o processo de analisar um problema e constantemente aprender sobre ele, é possível precisar melhor as prioridades no projeto. Pode não haver prioridades fixas, afinal, elas mudam com a análise constante; mas o olhar será cada vez mais ajustado para melhorar os resultados.
Entrega contínua
Quando falamos em sistemas de inteligência artificial, uma das demandas mais comuns é o retreinamento de uma aplicação para atender a cenários que estão sempre em mudança.
Afinal, quando um modelo vai ao ar, ele aos poucos perde a capacidade de prever corretamente o futuro, pois as variáveis vão mudando com o tempo.
Então, é necessário treinar novamente, com as novas variáveis e perspectivas. Nesse sentido, a entrega contínua é um ponto fundamental.
As metodologias ágeis, que são fincadas em um processo contínuo e favorecem essas pequenas entregas, podem ser úteis.
Inovação
Com a filosofia ágil, o desenvolvimento de IA se torna um motor de inovação, sempre propondo novas soluções para a empresa. Assim, é possível expandir o uso para diversas áreas e frentes.
Como a IA pode ajudar as equipes ágeis a criar produtos com mais rapidez?
Precisamos agora analisar o outro lado. As soluções de IA também são úteis para otimizar as metodologias ágeis, seja na criação de modelos de IA, seja de outros produtos.
A manutenção preditiva é uma das possibilidades. Com sistemas de IA ajustados, é possível fazer uma manutenção inteligente dos equipamentos, analisando quando eles vão falhar para evitar paradas na produção.
Além disso, é possível aplicar IA para prever impactos e riscos no processo de engenharia de software, de modo a estimar melhor os custos e os prazos. Isso pode ser útil nas entregas contínuas e frequentes que a metodologia ágil propõe.
Por outro lado, a IA permite melhor tomada de decisão, com mais certeza e com o apoio de estatística para que a empresa garanta mais solidez nas escolhas.
A Engineering é uma empresa referência em IA e em soluções inteligentes para análise de dados. A empresa cria softwares que analisam Big Data para permitir que empresas tomem melhores decisões em tempo real e consigam ajustar suas operações para aumentar a lucratividade e diminuir os riscos.
Além disso, a IA atua na automatização de certas tarefas, bem como no processamento de documentos e na automação do atendimento. Ou seja, ajuda também em outras frentes, para tornar as operações mais eficientes.
Os sistemas de inteligência artificial são fundamentais para auxiliar as metodologias ágeis, com automação, precisão nas escolhas e melhor previsão de resultados. Da mesma forma, é possível usar metodologias ágeis para melhorar a criação de modelos de IA, com entrega contínua para adaptar o modelo a condições variáveis.
Para combinar bem esses conceitos, é preciso dispor de maturidade e de parceria com empresas certas, que oferecem o apoio estratégico e técnico. A Engineering pode ajudar nesse sentido.
