Aprendizado de Máquinas: estado atual e aplicações
Em busca de melhores desempenhos, empresas estão investindo cada vez mais na automatização de processos de forma eficiente e inteligente. Dentre as inúmeras vantagens do Aprendizado de Máquinas, o aumento contínuo na precisão de resultados e acurácia de previsões conforme os algoritmos e modelos são alimentados com mais dados são inovações que atraem as corporações e podem gerar inúmeras possibilidades e estratégias de negócio. A previsão é de que o mercado global de AM cresça, entre 2018 e 2024, a uma taxa de 42,08%[1].
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Segundo estudo da Algorithmia[2], que entrevistou em 2019 cerca de 750 responsáveis por decisões de negócio em todos os setores de empresas que estão desenvolvendo ativamente ou apenas começando sua jornada em AM, os casos de uso estão mais variados, mas atualmente as aplicações estão mais concentradas em soluções para os consumidores. Os orçamentos para programas de AM estão aumentando nas indústrias em cerca de 25%, sendo os maiores crescimentos registrados pelos setores bancário, de manufatura e de Tecnologia da Informação (TI). Independente do tamanho da empresa, os três principais casos de uso listados são, respectivamente, a redução de custos da companhia, a geração de intuições e inteligência sobre clientes, e a melhora na experiência do cliente, por meio de investimentos em automatização de processos internos, aplicações para melhorar produtos e aquisição/atração de novos clientes.
As formas como as companhias estão usando o AM, de acordo com dados da pesquisa envolvendo 442 dos entrevistados, representantes de uma amostra diversa de indústrias, tamanhos de empresas, níveis de maturidade de AM, estruturas organizacionais e funções, podem ser vistas no gráfico abaixo.
Frequência de casos de uso de Aprendizado de Máquinas.
Em relatório de outubro de 2020 do Fórum Econômico Mundial (FEM)[3], há destaque para o fato de que “as novas tecnologias deverão impulsionar o crescimento nas indústrias, bem como aumentar a demanda por novas posições de trabalho e conjuntos de habilidades.”. As três posições de trabalho relatadas no documento como em demanda crescente em todas as indústrias são, respectivamente, as de cientistas e analistas de dados, especialistas em IA e AM, e especialistas em Big Data. No perfil brasileiro, a ocupação de especialista em IA e AM figura na primeira posição, identificada como sendo a de mais alta demanda.
Alavancado pelo aumento na adoção de sistemas baseados em armazenamento na nuvem, com maior escalabilidade e segurança, além de maior quantidade de dados não estruturados, o desenvolvimento expressivo do mercado de IA e AM tem grande impacto nos investimentos de corporações de variados tamanhos e segmentos, também favorecido pela disponibilidade de dispositivos físicos mais eficientes, com mais poder computacional e custos mais acessíveis.
Apesar de múltiplos usos no mercado atual, em setores tais como o financeiro, de segurança, entretenimento e saúde, o AM ainda enfrenta ainda desafios que envolvem desde questões técnicas a filosóficas. Há dificuldades acerca da disponibilidade, integração, armazenamento, qualidade e segurança dos dados. Falta a cultura dentro de empresas sobre o real potencial que essa tecnologia pode promover, dificultando o maior engajamento na transformação de atividades e maiores investimentos em infraestrutura para torna-la possível. Além da escassez de profissionais qualificados, esbarra-se ainda em dilemas éticos, já que as máquinas não têm o senso de moralidade que influencia a tomada de decisões humanas. Finalmente, existe grande preocupação com a ideia de que os computadores assumirão os empregos de grande massa de trabalhadores.
Apesar dos receios com a substituição de pessoas por máquinas, é importante destacar que o AM impulsiona a mudança na natureza dos trabalhos. A eficiência humana pode ser expressivamente melhorada com o uso da tecnologia, e as máquinas inteligentes auxiliam na extensão do potencial natural dos indivíduos, capazes de decisões e ações cada vez mais eficazes e precisas com o suporte das ferramentas de IA.
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Aplicações
Em variados setores, o AM tem aplicações que incluem verificação de padrões, classificação, busca e recomendação, e previsões. Os setores de segurança e financeiro utilizam soluções tais como reconhecimento facial e de voz e classificação de imagens e textos, para prevenção de fraudes, identificar possíveis riscos e prever melhores ações. Governos também utilizam amplamente o AM com essas e outras finalidades[4].
Websites utilizam recomendação de produtos e serviços com base em ações anteriores dos consumidores, personalizando a experiência e atraindo novos clientes. Preocupações com a eficiência dos transportes e aplicações em pesquisas em setores da agropecuária e energia também levam à adoção de AM em novos dispositivos e sensores.
Os serviços relacionados à saúde e assistência médica têm aproveitado amplamente a tecnologia para análise de dados e identificação de riscos, levando ao aperfeiçoamento de diagnósticos e tratamentos. A complexidade envolvida, grandes volumes de informação e, muitas vezes, cargas de trabalho excessivas para os profissionais favorecem o crescimento da procura por suporte do AM.
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Porém, questões relacionadas à padronização, coleta, armazenamento e compartilhamento dos dados, bem como segurança da informação, certificação das aplicações e mesmo a relutância à ampla adoção, aliados à falta de profissionais qualificados e indefinição de muitas questões éticas e legais relacionadas ao seu uso ainda reprimem o desenvolvimento mais acelerado do AM.
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Referências:
[1] https://www.marketresearchfuture.com/reports/machine-learning-market-2494
[3] http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf
http://www.sbc.org.br/images/flippingbook/computacaobrasil/computa_39/pdf/CompBrasil_39_180.pdf
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