Como parte do meu trabalho, a cada semana eu leio muito conteúdo sobre dados, tecnologia e inteligência artificial (apelidada de IA). Eu faço uma seleção e envio para você os melhores, todos os domingos.
Esta semana, vamos falar sobre uma estratégia muito eficaz: retornar aos fundamentos. Através de um exemplo, demonstraremos como as ferramentas atuais podem apoiar esse movimento e apresentaremos o potencial da inteligência artificial na aceleração da busca por novos antibióticos.
O chique é ser simples
Tive uma conversa interessante nesta semana sobre como a inteligência artificial pode ser aplicada em um setor específico.Em cenários onde é complexo separar o sinal do ruído, ou o joio do trigo, retornar aos fundamentos é uma estratégia muito eficaz. Portanto, é importante ressaltar que os dados são essenciais em qualquer sistema de inteligência artificial, já que são pilares para o funcionamento desses algoritmos modernos.
Para simplificar, a IA aprende com os dados, assim como os alunos aprendem com livros didáticos e exercícios. A IA analisa esses “livros” e “exercícios”, procurando por padrões e regras. Em alguns casos, os dados vêm com rótulos, que funcionam como respostas, ajudando na compreensão do contexto. A rotulação de dados é um processo semelhante a ensinar um amigo a identificar animais, mas nesse caso, estamos ensinando um computador. Mostramos várias imagens, por exemplo, de um cachorro ou de um gato, e informamos ao computador o que cada imagem representa. Com o tempo, o computador aprende a reconhecer e diferenciar estas categorias por si mesmo. Este processo pode ser conduzido por humanos ou com auxílio parcial de algoritmos, que são instruções passo a passo que o computador segue.
Os sistemas de IA, sejam generativos ou não, dependem da rotulação de dados. Sistemas generativos, por exemplo, que criam música ou arte, precisam de exemplos rotulados para aprender a gerar suas próprias criações. Sem a rotulação de dados, esses sistemas não conseguem aprender e aprimorar suas habilidades. As tecnologias atuais supostamente são capazes de criar conteúdo original, no entanto, a qualidade e relevância do conteúdo gerado ainda dependem dos dados usados para treiná-la.
Entendi até aqui Jhon, mas aonde você quer chegar?
Embora, toda essa tecnologia possa gerar conteúdos novos e únicos, porém, a qualidade em vários aspectos desse resultado depende muito da qualidade dos dados de treinamento. Em setores onde esses dados não são publicamente acessíveis, isso gera barreiras de entrada. Por exemplo, no setor financeiro, a ausência de dados históricos e comportamentais de uma empresa pode dificultar a análise de crédito por uma instituição financeira, especialmente se esta instituição não tem um relacionamento prévio com a empresa. Apesar de existirem dados públicos e empresas que fornecem essas informações, a falta deste dado histórico (a maioria rotulado) pode afetar a precisão e a relevância das análises.
Porém, não adianta ser ‘casa de ferreiro, espeto de pau’, vamos aos dados. Todos já devem ter ouvido falar sobre o Open Finance. Esta iniciativa do Banco Central que tem como objetivo trazer inovação ao sistema financeiro, fomentar a concorrência e aprimorar a oferta de produtos e serviços financeiros. Portanto, uma de suas metas é reduzir a assimetria de informações que mencionamos, garantindo que o cliente tenha controle total sobre como, quando e com quem compartilhar seus dados. No entanto, para que as instituições financeiras possam compartilhar os dados pessoais e financeiros dos clientes com outras instituições, é necessário que o cliente forneça uma autorização prévia, o chamado consentimento.
Ao final de março, o total de consentimentos alcançou 28,3 milhões, de acordo com dados da Finsiders em parceria com a consultoria Bip. Por outro lado, em 2023, o número de contas abertas em instituições financeiras no Brasil ultrapassou a marca de 1 bilhão, segundo dados do Banco Central. Portanto, uma aproximação simples sugere que o total de consentimentos representa cerca de 2,83% do número total de contas. Este dado indica que a obtenção de consentimento ainda é um desafio para o setor, mas espera-se que esta situação melhore progressivamente com as iniciativas do Banco Central. Uma observação relevante é que não se trata de contas únicas para pessoas físicas (PF) e jurídicas (PJ), e o consentimento também não é único. Portanto, essa é uma aproximação, mas que evidencia que a trajetória deve ser longa para que este dado possa ser realmente utilizado.
Este exemplo serve para provocar uma reflexão sobre onde e como aplicar todo esse arsenal de ferramentas baseadas em inteligência artificial. No caso que mencionamos, o foco deve estar em buscar maneiras alternativas de conhecer esse cliente, a fim de tomar decisões melhores. Ao fazer isso, começamos a coletar dados comportamentais que serão benéficos para todos.
Para ilustrar, vamos realizar um teste: suponha que uma empresa que opera um e-commerce de meias infantis solicitou crédito na instituição XPTO. Utilizando algumas dessas ferramentas modernas, realizei alguns cruzamentos de dados, por exemplo.
No site onde a empresa afirmou ter maior volume de vendas, realizei uma pesquisa utilizando uma ferramenta que me forneceu uma lista de marcas nessa categoria, as formas de pagamento de cada vendedor, os custos de frete e os preços. Assim, já consigo determinar se o vendedor está praticando um preço competitivo, além de verificar se as formas de pagamento oferecidas são adequadas, ou ainda se ele está utilizando técnicas como frete grátis combinado com um preço abaixo do mercado.
Percebi que a loja está oferecendo um parcelamento em 12x (maior que os concorrentes), com um preço abaixo da média das outras lojas para o mesmo produto. Além disso, o valor do frete para uma determinada região está mais baixo do que o cobrado pelos concorrentes.
Logo após, passei a analisar o site do seu e-commerce, o qual representa a segunda maior fonte de receita. Por meio de outra ferramenta, constatei que o número total de visitantes únicos vem decrescendo gradativamente. Além disso, percebi que a quantidade de visitas é significativamente menor quando comparada aos concorrentes. Outro dado relevante é que grande parte das visitas se origina de mídia paga. Assim, torna-se essencial analisar se o custo de aquisição do cliente, em comparação com seu Lifetime Value (LTV), é de fato sustentável.
Minha provocação é: como podemos empregar estas poderosas ferramentas baseadas em Inteligência Artificial generativa para resolver os desafios com a perspectiva de gerar valor para toda a cadeia envolvida? No exemplo que discutimos (simples, porém elucidativo), a tecnologia atua como um pilar de apoio à estratégia de negócios, pois tem o potencial de reduzir barreiras de entrada e criar novas oportunidades de crescimento e geração de receita. A era da IA está apenas começando! 🙂
Aprimorando nossa Humanidade com IA
Pesquisadores do MIT e da McMaster University utilizaram um algoritmo de inteligência artificial para descobrir um novo antibiótico capaz de combater a bactéria Acinetobacter baumannii. Essa bactéria é comumente encontrada em ambientes hospitalares, é resistente a muitos medicamentos existentes e pode causar doenças graves, como pneumonia e meningite.
O algoritmo foi treinado com dados de cerca de 7.500 compostos químicos para identificar aqueles capazes de inibir o crescimento da bactéria. Isso permitiu que o algoritmo aprendesse as características químicas associadas à inibição do crescimento.
Esses testes resultaram em nove antibióticos, incluindo um que acabou sendo extremamente eficaz na eliminação da bactéria. Essa descoberta reforça o potencial da inteligência artificial na aceleração da busca por novos antibióticos.
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