O oitavo episódio da temporada Confraria Tech Leaders traz uma conversa envolvente sobre os desafios e oportunidades do uso da inteligência artificial (IA) e do machine learning (ML) na liderança de TI. O bate-papo é conduzido pelo host Márcio Montagnani e pelo co-host Thiago Barros, que recebem Márcio Piva, diretor de TI com ampla experiência no setor portuário e especialista em IA.
A discussão explora desde a importância de uma cultura analítica bem estabelecida até a necessidade de estruturar corretamente os dados para extrair valor real dessas tecnologias. O episódio também destaca como empresas podem começar suas iniciativas de IA, superando barreiras e garantindo uma implementação eficaz.
A revolução provocada pela inteligência artificial (IA) e pelo machine learning (ML) no setor de tecnologia da informação (TI) exige que os líderes compreendam não apenas seu impacto, mas também como implementar essas tecnologias de forma estratégica. Como citado por Márcio Piva no podcast da Confraria Tech Leaders: “Capturar dados hoje de fato não é mais um grande problema. Com dispositivos IoT, telemetria, a gente consegue facilmente reunir muitos dados.” No entanto, o verdadeiro desafio está na estruturação desses dados para extrair valor real e tomar decisões estratégicas fundamentadas.
A Importância da Cultura Analítica nas Empresas
Antes de pensar em IA e ML, as empresas precisam garantir que possuem uma base sólida de cultura analítica. Decisões fundamentadas em empirismo e intuição tendem a levar a resultados inconsistentes, enquanto abordagens orientadas por dados promovem estratégias de longo prazo mais assertivas. Como destacou Helder Ferrão: “Garbage in, garbage out. Ou seja, se os dados não estão bem trabalhados, preparados, estruturados, etc., eles são, na verdade, um lixo.” Isso demonstra que a tecnologia sozinha não resolve problemas; a qualidade dos dados e a forma como são utilizados fazem toda a diferença.
Qualidade de Dados
A eficiência de qualquer solução de IA está diretamente ligada à qualidade dos dados utilizados. Márcio Piva ressaltou a relevância desse aspecto ao afirmar que “os grandes problemas de viés advêm dessa baixa qualidade de dados e talvez das técnicas utilizadas na fase de preparação de dados não terem sido feitas corretamente.” Assim, a preparação dos dados se torna um passo crítico para evitar resultados distorcidos e vieses nas análises.
O Papel da IA em Ambientes Empresariais
As aplicações de IA nas empresas são diversas e incluem:
- Predição: Modelos preditivos ajudam na projeção de tendências futuras, como a precificação de ativos ou previsão de demanda.
- Classificação: Permite segmentar dados com base em critérios estabelecidos, como a classificação de risco em investimentos.
- Segmentação: Define grupos de consumidores ou mercados para uma melhor tomada de decisão estratégica.
Empresas que desejam escalar suas operações com IA devem garantir que a estruturação desses modelos seja feita corretamente. Como explicou Piva: “Os projetos de IA não devem ser encarados como projetos com início, meio e fim, mas como iniciativas de longo prazo.” Essa visão permite que a IA se torne um ativo contínuo, evoluindo conforme o crescimento e necessidades da empresa.
O Desafio da Implementação: Do MVP à Escala
Muitos líderes de tecnologia enfrentam dificuldades ao integrar soluções de IA em infraestruturas legadas. A recomendação de Piva é iniciar com projetos-piloto (MVPs), avaliando o impacto e refinando a abordagem antes de uma adoção em larga escala. “Se você conseguir colocar uma iniciativa onde você realimenta o domínio, que são as áreas de negócio, principalmente com alguns insights aqui e ali, isso vira um ciclo que se retroalimenta“, destacou. Essa abordagem permite ajustes constantes e garante que os benefícios da IA sejam percebidos progressivamente.
Sustentabilidade e Eficiência Energética
A crescente adoção da IA levanta preocupações sobre consumo energético. Estima-se que data centers utilizados para IA consumirão uma parcela significativa da energia mundial até 2030. Piva alertou: “Até 2030, os data centers utilizados para IA nos Estados Unidos vão consumir o equivalente a 8% da energia de todos os Estados Unidos.” Esse dado ressalta a importância de buscar alternativas mais sustentáveis para garantir que o avanço tecnológico não resulte em impactos ambientais irreversíveis.
O Futuro da IA e Machine Learning
A evolução da computação quântica promete aumentar exponencialmente a capacidade computacional, o que pode acelerar ainda mais os avanços da IA. No entanto, Piva destacou que a base matemática subjacente da IA permanece a mesma: “A computação quântica, quando se tornar algo popularizado, vai facilitar que você tenha, no seu notebook, a capacidade computacional que hoje é necessária em um grande data center.” Ou seja, a tendência é que a acessibilidade a IA e ML se expanda, possibilitando que empresas de diversos portes explorem essas tecnologias.
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