Faz poucos dias tive a oportunidade de participar do Valor Cloud Forum onde ouvi diferentes perspectivas sobre Inteligência Artificial para os negócios. Entre os palestrantes estiveram presentes Miles Ward (Diretor de arquitetura de soluções do Google Cloud), Sergio Paulo Gallindo (Presidente da Brasscom) e Roberto Martini (CEO Global & Diretor-Chefe de Criação da FLAGCX)
Depois de voltar recentemente do SXSW e do Adobe Summit foi interessante ver como o Valor Cloud Forum me ajudou a consolidar muito do que ouvi sobre Machine Learning e o futuro do trabalho em diferentes palestras e confirmou mais uma vez algo que venho repetindo faz um tempo: o que talvez seja futuro para você já é presente para um monte de outras pessoas e empresas.
Talvez você esteja pensando que Inteligência Artificial é uma ferramenta do futuro para turbinar seus negócios, que ela vai mudar as profissões no futuro e mudar a forma como as empresas se relacionam com os consumidores. Bem, isso é verdade, mas também é verdade que ela já está turbinando empresas no presente, já está mudando as profissões no presente e já está mudando a forma como os consumidores se relacionam com as empresas no presente.
Ouvimos muito falar de Inteligência Artificial para substituir empregos, mas esquecemos de outros impactos. Seguem alguns exemplos:
Economizar tempo
Em uma fazenda de pepinos no Japão a mãe de Makoto gastava 8 horas por dia separando pepinos. Acontece que os pepinos maiores, com mais pontas e cores mais vivas custam muito mais caro e separá-los é uma parte importante da lucratividade do negócio.
Usando Arduino, Raspberry Pi e TensorFlow com Google Cloud, Makoto Koike criou uma máquina que identifica os pepinos automaticamente. Sua mãe não gasta mais 8 horas por dia separando pepinos. Agora ela pode se concentrar em plantar mais pepinos, negociar melhor os pepinos que planta e fazer outras atividades menos entediantes do que separar pepinos.
Uma curiosidade sobre a economia de tempo no trabalho: quanto mais tempo economizamos na verdade trabalhamos ainda mais ao invés de trabalhar menos. Sabe porque isso acontece? Porque mais pessoas do que você imagina são apaixonadas pelos seus trabalhos! Quando uma inteligência artificial ocupa parte do seu trabalho ao invés de você trabalhar menos você direciona sua energia para outras tarefas e agora trabalha mais feliz porque as tarefas repetitivas estão sendo feitas por um robô ou software. Bem, tem o lado da ambição também, mas acredite se quiser tem menos gente ambiciosa no mundo do que você imagina.
Diminuir erros
A Airbus Defense and Space fornece imagens atualizadas de satélites para agricultores, centros de pesquisa e governos. Eles passaram a utilizar Machine Learning para corrigir as imagens automaticamente. Um dilema clássico por exemplo é diferenciar nuvens de neve nas imagens.
Aqui uma imagem de satélite com nuvens e neve
Aqui a Inteligência Artificial identificou as nuvens no canto superior direito
Com Google Cloud Machine Learning os erros nas imagens caíram de 11% para 3%, permitindo que todos os clientes da Airbus Defense and Space passaram a ter não apenas mais precisão, mas uma velocidade superior nesse tipo de análise.
Economizar energia
Imagine se você tivesse dinheiro para contratar os melhores engenheiros do mundo para otimizar o consumo de energia de uma grande empresa? Bem, o Google tem esse dinheiro e contratou esses engenheiros para otimizar de uma forma impressionante, comparado com 5 anos atrás hoje o Google consegue 3,5 vezes mais poder computacional com a mesma quantidade de energia.
Mas existem coisas que mesmo as melhores mentes humanas não conseguem calcular sozinhas. Aplicando Machine Learning ao longo de 2 anos o Google consegue economizar hoje 40% da energia consumida para refrigerar os servidores.
Gráfico mostrado a queda no consumo de energia durante os testes das rotinas criadas por Machine Learning.
Às vezes seus recursos são escassos, como o caso da energia disponível, e aprender a fazer mais com menos é a melhor forma de crescer.
Por onde eu começo a trabalhar com Inteligência Artificial?
Em primeiro lugar você precisa de um monte de dados. Se você ainda não está guardando o máximo de informação possível na sua empresa você deveria começar isso imediatamente.
Se você já tem muitos dados comece a treinar esses dados em modelos. Alguns processos de Machine Learning demoram anos para serem treinados. Você pode pegar alguns modelos prontos da biblioteca open source do TensorFlow, a Inteligência Artificial do Google.
Aqui tem um pulo do gato fantástico do Google, ele liberou gratuitamente sua Inteligência Artificial e criou um chip que roda 30 vezes mais rápido o processamento de Machine Learning do que os chips normais, o TPU chip, que é exclusivo do Google Cloud. Se você quiser ler uma análise técnica sobre os processadores topo de linha do mercado aqui tem um bom artigo da Forbes. A conclusão é que você pode rodar Machine Learning em outros data centers, mas se você usar o do Google terá ganhos significativos.
Seus modelos podem visar criar melhorias para o seu consumidor, otimizar sua infraestrutura ou processos internos, ou até redefinir seus processos completamente, seus produtos e serviços e o seu modelo de negócio. Usar Inteligência Artificial não é para pessoas apegadas ao passado, aos padrões atuais ou as políticas e regras corporativas. Você vai ter que destruir muita coisa que você achava fundamental no seu negócio para criar novas regras mais adaptadas para o mundo de hoje.
Um profissional que pode te ajudar em todas essas etapas é um Cientista de Dados. Desde ajudar a coletar os dados, criar modelos e treiná-los em Machine Learning.
Lembre-se: seus concorrentes já estão usando Inteligência Artificial, é hora de entender que o futuro já chegou.
