Inteligência artificial abre nova era na tomada de decisões
A IA vai abrir uma terceira vaga na área de Business Intelligence, agora com inteligência gerada por máquinas.
A chegada de ferramentas de inteligência artificial capazes de automatizar a recolha de dados e análise de tendências vai revolucionar as áreas do business intelligence (BI) e analítica de negócio – mas não substituí-las. É isto que defendem os analistas do Eckerson Group, Julian Ereth e Wayne Eckerson, que publicaram o relatório “AI: The New BI” para explicar como os algoritmos estão a transformar a área de BI e analítica. Uma das questões mais prementes nesta nova era está relacionada com o emprego. Se sistemas artificiais poderão conduzir tarefas humanas com mais precisão que os especialistas atuais, isso não significa que estas posições serão eliminadas? Segundo a pesquisa, não.
A IA vai abrir uma terceira vaga na área de Business Intelligence – depois de uma primeira era comandada pelas TI e uma segunda pelo negócio, agora com inteligência gerada por máquinas. No entanto, “uma das coisas que a IA para BI não fará é substituir os analistas de dados”, avisam os autores da pesquisa. Na verdade, dizem, “vai torná-los mais produtivos.” A ideia aqui é que as ferramentas de IA consigam gerar modelos a partir de dados em bruto e originar relatórios e quadros de forma automática, poupando tempo aos analistas. O software pode correr centenas de modelos em simultâneo, sugerir combinações e implementar os modelos mais apropriados. Tal como noutras áreas, a inteligência artificial aparece como um mecanismo para aumentar a capacidade humana, e não para a substituir.
Os benefícios da IA para BI
Segundo os analistas do Eckerson Group, a IA para BI torna mais fácil a utilização de ferramentas de analítica de negócio sem ser necessário ter conhecimento sobre sistemas de TI e dados. Um dos primeiros benefícios da aplicação de inteligência artificial ao BI é a automatização das tarefas, conseguindo fazer em segundos aquilo que leva horas a um analista de dados.
Muitos analistas passam mais tempo a recolher e compilar dados que na análise em si; é isto que será completamente modificado. Devido a esta automatização, é muito mais fácil evitar erros na compilação de dados e aplicar controlo automático de qualidade, inclusive ensinando o sistema a corrigir erros sem intervenção humana. Quando esta é necessária, as ferramentas são mais fáceis de usar, com interfaces mais naturais. O utilizador ganha nova literacia analítica. A IA para BI permite maior personalização e dá um contexto mais profundo aos dados.
Problemas e desafios
Apesar das vantagens, o relatório do Eckerson Group também chama a atenção para os obstáculos e questões que têm de ser respondidas, incluindo desafios técnicos e problemas de natureza mais orgânica. Um problema imediato é a validação e precisão dos dados: se o sistema começa a tomar decisões pró-ativas e a prescrever remédios, é preciso garantir que tal é feito em cima de dados absolutamente corretos.
Uma questão relacionada com este ponto é a da qualidade dos dados que são usados para treinar os algoritmos – os modelos gerados com dados de má qualidade dão péssimos resultados. Há também a questão da relevância, porque é possível que os sistemas de IA venham a gerar conclusões e resultados triviais, que sejam mais ruído que insights valiosos. Se tal acontecer, os utilizadores podem passar simplesmente a ignorá-los. Outra questão técnica é o preço das placas gráficas necessárias para suportar aprendizagem de máquina e outras componentes da IA: são mais caras que as atualmente usadas para BI e, no futuro, é preciso garantir a sua escalabilidade. No que toca a problemas não técnicos, um dos principais passa pela confiança e aceitação por parte das pessoas. É preciso que os resultados sejam compreensíveis, intuitivos e atempados.
O relatório não menciona a tendência da “IA explicável”, mas a necessidade de compreender o que os sistemas de IA devolvem é uma das questões mais pertinentes do momento e está relacionada com isto. Outro risco é o da dependência excessiva de sistemas artificiais, uma situação em que as pessoas não questionem resultados – mesmo que estes não façam sentido. O relatório dá o exemplo da crise de 2008, causada por “executivos bancários que nunca questionaram os seus modelos de risco.”
Associada a esta questão está a falta de criatividade, uma componente que nenhum sistema artificial consegue superar em relação à humanidade, e a possibilidade de os sistemas IA conterem preconceitos escondidos. Aqui, há também problemas legais e éticos a ter em conta, além da escassez de recursos humanos formados nesta área. “Estamos na alvorada de uma nova era na tomada de decisões, tornada possível pela intersecção entre BI e IA”, dizem os autores do estudo. “As ferramentas de BI com inteligência artificial são mais fáceis de usar, geram conclusões mais úteis e tornam os utilizadores mais produtivos, poupando às empresas tempo e dinheiro.” Os analistas sublinham ainda que “em vez de substituir os decisores humanos, a IA liberta-os para se focarem em atividades de valor acrescentado e tomarem decisões com dados em vez de confiarem apenas no seu instinto.”
