As cinco principais tendências da Ciência de Dados para 2021

Descubra quais são os principais pontos a se prestar atenção para a transformação digital de sua empresa neste ano que começa

 

Diante do crescimento exponencial dos dados disponíveis em ambientes digitais, empresas de diferentes setores têm de estar preparadas para uma fácil absorção e incorporação deles em sua rotina de trabalho, bem como para a sua qualificação. Da mesma forma que vivemos uma explosão na produção de dados, o surgimento de novas ferramentas e técnicas que se propõem a gerir e dar sentido a estas informações segue um ritmo parecido.

No campo da tecnologia, tendências não são uma certeza de desenvolvimento absoluto, mas aspectos para os quais devemos passar a prestar maior atenção para que consigamos nos manter relevantes e não fiquemos para trás. Dentre elas, há até alguns pontos já conhecidos e debatidos em outras ocasiões aqui no blog, mas que mostram sinais de maior amadurecimento para este ano e que, por isso, devem ser retomados e discutidos ao lado de novidades.

O que podemos esperar, então, para a Ciência de Dados em 2021? Acompanhe conosco:

Aprendizado de máquina automatizado

O machine learning, ou, em português, aprendizado de máquina, é uma das principais técnicas concernentes à Inteligência Artificial e permite que algoritmos possam ser aprimorados e corrigidos a partir de sua própria experiência em reconhecer padrões em extensos conjuntos de dados. Números, imagens, conteúdo textual, vídeos, sons: os mais variados tipos de arquivos podem ser utilizados para o desenvolvimento de ferramentas que se ancoram sobre o método.

Enquanto algoritmos de machine learning, tradicionalmente, exigem a geração e o abastecimento de vastos conjuntos de dados, anotados com instruções específicas para que o software possa absorver, há o aparecimento de uma nova modalidade da técnica que promete descomplicar algumas de suas várias etapas: o automated machine learning, ou aprendizado de máquina automatizado, em tradução literal.

(Divulgação: freepik.com)

Deste modo, os métodos do automated machine learning preveem a automação de tarefas que dependem largamente da mão de obra humana, como a limpeza e o pré-processamento de dados, o desenvolvimento e o aprimoramento de funcionalidades de uma ferramenta e a posterior geração de análises dos resultados obtidos para a otimização de parâmetros.

Ainda que em estágios embrionários, já encontramos a automated machine learning sendo utilizada em alguns setores diferentes, com destaque para as finanças e para o marketing e vendas. No primeiro, há a identificação — e, consequentemente, a gestão — mais precisa de riscos e fraudes, enquanto, no segundo, há a detecção e a previsão mais eficiente de tendências de mercado, como também a garantia de uma melhor experiência final do consumidor.

Deep Learning

Pela sua tradução literal, aprendizado profundo, já podemos imaginar o que compõe o conjunto de técnicas do deep learning. Assim como o automated machine learning, este também vai além do aprendizado de máquina convencional, permitindo que os menores e mais específicos padrões sejam identificados em grandes conjuntos de dados. O deep learning permite a análise por igual de datasets não-estruturados e não-categorizados, encargo que, por definição, demandaria um esforço humano que poderia ser dedicado a outros empreendimentos.

O que impulsiona as técnicas de machine learning para que alcancemos o aprendizado profundo é o que chamamos de redes neurais artificiais, algoritmos que se propõem a simular o comportamento e o funcionamento do cérebro humano. É como se tivéssemos pontos, representando neurônios, que se interligam em uma visualização de teia, de forma a propor uma análise não-linear e, por conseguinte, não-ortodoxa dos dados, em que há múltiplos trabalhos sendo realizados concomitantemente.

(Divulgação: freepik.com)

Graças a isso, o deep learning já é bastante empregado a nível internacional na detecção de fraudes financeiras e de esquemas de lavagem de dinheiro. Alguns estudos apontam que menos de 1% das transações comerciais são fraudulentas, criando um verdadeiro desafio estatístico para o machine learning usual.

Por exemplo, para uma investigação verdadeiramente eficiente no setor do varejo, é necessário que sejam analisados o perfil de compras de um consumidor, seu histórico de transações e as relações entre o consumidor em questão e outros, apenas para citar alguns indicadores. O desenvolvimento de um algoritmo de deep learning permite que os mais diferentes detalhes possam ser verificados e correlacionados concomitantemente, chegando a padrões muito específicos e mais confiáveis e capazes de despertar uma investigação necessária.

Inteligência Artificial das Coisas

A Internet das Coisas (IoT), sobre a qual falamos aqui em outras ocasiões, não é exatamente uma novidade. Cada vez mais convivemos com diversos gadgets que, conectados à internet, produzem informações valiosas sobre nós a todo instante — segundo a CISCO, esses dispositivos têm a capacidade de gerar 1 bilhão de gigabytes de dados diariamente. Isso possibilita, por exemplo, que uma empresa tenha a maior capacidade de entender os padrões de comportamento e consumo de seu público e possa tomar uma decisão mais bem embasada a fim de fidelizá-lo.

(Divulgação: freepik.com)

Seu crescimento tem sido tão grande nos últimos anos, porém, que ela passou a tomar outros rumos. A Inteligência Artificial das Coisas (AIoT), como o nome indica, é a junção da IoT à Inteligência Artificial e surge como um novo paradigma para o estabelecimento da Indústria 4.0, não se restringindo a ser uma mera buzzword do universo da tecnologia.

Essa interseção é responsável por sistemas automatizados capazes de corrigirem seus problemas por si só, centralizando a produção de grandes conjuntos de dados e a geração de insights a partir de um mesmo ponto de partida. Com isso, saem de cena os gestores e entra o aprendizado de máquina, com técnicas capazes de reconhecer, pela análise estatística de padrões, caminhos estratégicos seguros.

Automação Inteligente de Processos

A Intelligent Process Automation — em tradução livre, automação inteligente de processos (AIP) — une três técnicas distintas para gerir, automatizar e integrar processos digitais, sendo elas a automação digital de processos (ADP), a automação robótica de processos (ARP) e, é claro, a Inteligência Artificial. Mas o que isso significa?

A ADP traz à mesa a agilidade necessária para que sejam automatizados os processos organizacionais, permitindo que fluxos de dados sejam facilmente geridos pela empresa e alertas sejam gerados para indicar mudanças operacionais necessárias.

(Divulgação: freepik.com)

Paralelamente a isso, a ARP traz consigo a velocidade e a eficiência, sendo responsável pelo emprego de robôs em tarefas estritamente manuais. Por fim, a Inteligência Artificial completa a AIP pela análise ostensiva de dados, cumprindo com o papel anteriormente discutido de reconhecimento de padrões e, consequentemente, de auxílio para uma tomada estratégica de decisões.

A AIP não é meramente um caminho para a digitalização completa de processos tradicionais, mas para uma maior cooperação entre humanos, algoritmos e outros sistemas — união, esta, que, segundo a McKinsey,  já provou ser capaz de otimizar o tempo de processos rotineiros entre 50 e 60% e de trazer um retorno maior a investimentos realizados em desenvolvimento tecnológico.

Hiperautomação

Por fim, indo além da AIP, temos a hiperautomação, cujo mercado tem uma expectativa de crescimento anual de aproximadamente 19% ao longo dos próximos anos. A hiperautomação aparece recorrentemente em listas de tendências tecnológicas há algum tempo — no ano passado, ela havia aparecido no topo da lista de tendências em tecnologia da Gartner —, mas isso não acontece à toa.

A hiperautomação é o próximo passo na trajetória da transformação digital. Não estamos mais falando da automação pura e simples de algumas funções, mas da escala que ela pode assumir. Isto é, a intenção final da hiperautomação é automatizar o máximo possível de tarefas dentro de uma empresa, reconhecendo um limite naquilo que pode ser melhor executado pela força de trabalho humana.

Ou seja, ao passo que a automação toma conta de pequenos afazeres repetitivos e de pouco valor, ainda há alguém tomando conta daquilo que gera mais valor à organização como um todo, mais eficiente e rapidamente. A chave está na união entre o humano e o automatizado, que reduz custos operacionais, gera uma melhor experiência final para o cliente e, como há de ser, aumenta os lucros da empresa.

(Divulgação: freepik.com)

Fazendo referência à Gartner mais uma vez, vale ressaltar que, ao mesmo tempo que eles enxergam a inevitabilidade da hiperautomação para o mercado de trabalho, eles também fazem questão de mencionar a essencial questão do planejamento. Assim sendo:

“A hiperautomação requer a seleção das ferramentas certas e tecnologias para o desafio ao qual nos defrontamos”

Gartner

A importância não está apenas em escolher uma ferramenta que dê conta do trabalho, mas ferramentas, no plural, que se comuniquem entre si, contribuindo para o princípio da interoperabilidade. A importância da sua plataforma de hiperautomação não está em sua autossuficiência, mas em sua capacidade de trabalhar em conjunto com outros sistemas e plataformas — em especial, aqueles já previamente adotados pela sua organização.

Aqui, cabe a pergunta inevitável: quais as diferenças entre a automação inteligente de processos e a hiperautomação? Além, é claro, da escala que ambos os processos assumem, a hiperautomação consegue lidar com um maior volume de dados não-estruturados e semiestruturados. Dessa forma, não seria errado enxergá-la como uma etapa que ultrapassa a AIP.

 

Traçando uma comparação entre tudo o que foi apresentado, vemos que  a verdadeira solução para a tomada estratégica de decisões é a Inteligência Artificial e suas derivações e consequências, que tomam forma na automação de processos. Em meio a esse ritmo de mudanças aceleradas no mercado, aqui na Twist nós temos as ferramentas de Data Science certas para você investir na digitalização de seu negócio e começar a década na trilha da inovação. Para conhecê-las melhor, fale com a gente!

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