A popularização de recursos de automação e conectividade nas empresas colocou em evidência termos como ciência dos dados e inteligência artificial (IA). No entanto, como acontece com muitas inovações digitais, os conceitos em si podem causar confusão.
É preciso considerar que as duas soluções estão intimamente ligadas mas não significam a mesma coisa. Cada uma tem uma função diferente e desempenha um papel específico na indústria.
A IA tenta simular o raciocínio humano para realizar atividades com o mínimo de intervenção possível. Por outro lado, a ciência de dados é o ramo que coleta, estuda e analisa informações a fim de encontrar significado, revelar possíveis problemas e gerar insights de resolução.
Ainda assim, as distinções não são tão simples, porque tratam-se de assuntos complexos. Por isso, neste artigo, serão detalhadas as diferenças principais entre as tecnologias e a razão de serem tão importantes para as corporações no mundo atual.
A seguir, serão analisados os seguintes pontos:
- O conceito de ciência de dados e IA;
- Quais são as diferenças entre as tecnologias e como se complementam?
- As aplicações práticas no dia a dia corporativo;
- A relação entre ciência de dados, IA e machine learning;
- As perspectivas para o futuro.
O que é a ciência de dados ?
A ciência de dados é um campo de estudos que aplica técnicas avançadas de análise. O objetivo é reunir elementos-chave para tomada de decisões e planejamento estratégico. Quem popularizou o termo foi o professor da Universidade de Nova York, Vasant Dhar, em 2012, no artigo Data Science and Prediction.
Para entender melhor, pode-se considerar que existam diversas informações geradas pela atividade da empresa que, isoladas, não conseguem dizer muita coisa. Esse panorama exige tecnologia e capital humano para conseguir coletar, organizar, analisar e dar um sentido a tudo.
É nesse cenário que entra o cientista de dados. O profissional usa táticas de lógica e diagnóstico para formular uma interpretação e, assim, produz conhecimentos consistentes que podem ser transformados em ideias. O resultado é um direcionamento capaz de indicar quais providências podem ser tomadas a partir daquilo que se descobriu.
Em princípio, parece complicado, mas, com o avanço das tecnologias de informação, essa área se democratizou e está presente em muitas empresas, das menores às maiores. Afinal, a demanda por informações cada vez mais rápidas e eficientes é uma necessidade constante em diversos setores.
Mais adiante, serão apresentados exemplos práticos de como isso pode ser implementado.
O que faz um cientista de dados ?
Esse profissional precisa ter habilidades em três campos essenciais: computação, matemática e estatística. Além disso, é importante conhecer as competências complementares relacionadas ao modelo de negócio ou ao setor em que vai atuar; ou seja, essa é uma atividade multidisciplinar.
Por exemplo, um cientista de dados de uma plataforma de streaming talvez precise entender de audiovisual ou cinema. Já os que vão trabalhar para uma fintech podem desejar melhorar suas noções de finanças.
Dessa forma, fica evidente que esses profissionais são importantes para empresas na busca por competitividade. As ideias geradas ajudam as corporações a identificarem novas oportunidades de negócios e a ampliarem a carteira de clientes, além de auxiliarem na melhoria das estratégias de marketing, entre outras vantagens.
Ciência de dados e inteligência artificial são diferentes, mas complementares
O objetivo maior desse campo de estudos é produzir insights e compreender as informações, estruturadas ou não. Por isso, é importante haver sempre um profissional por trás das análises. Essa característica deve ser ressaltada, pois, no final, é um grande diferencial em relação à IA.
A inteligência artificial é um agente autônomo que executa ou recomenda ações. Alguns dos exemplos comuns estão nos algoritmos de redes sociais, de jogos ou de mecanismos de busca. Também podemos citar a otimização de rotas do Google Maps. A partir de uma base de conteúdo e estímulo do usuário, o caminho é traçado sem interferência humana.
Vale fazer um exercício de imaginação para compreender como as duas tecnologias são distintas, mas se sobrepõem. Um gestor pode analisar os relatórios de vendas do seu e-commerce e descobrir que, antes de previsões de tempestades, os clientes compram mais determinados produtos (botas, guarda chuvas ou alimentos específicos).
Em princípio, isso vai gerar somente gráficos e números — essa é a parte meramente científica. Mas, se for colocado um algoritmo para relacionar o clima às promoções de itens do catálogo, gerando destaques automáticos, aí sim a tecnologia será a de IA. Nesse exemplo, fica evidente o porquê de serem complementares.
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Machine learning é subcampo da inteligência artificial
O mundo científico começou a falar de inteligência artificial a partir de 1956, em uma conferência organizada pela Universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos. Naquela ocasião, o professor John McCarthy, um grande estudioso do assunto, definiu que a IA é a ciência ou engenharia de construir equipamentos inteligentes.
Assim, tal tecnologia teria sido pensada para simular as capacidades humanas como raciocínio, aprendizagem, memorização e até mesmo criatividade. Então, as máquinas deveriam, primeiro, aprender nossas características para, depois, reproduzi-las de maneira independente.
Nesse ponto, é essencial citar a machine learning ou, em português, aprendizagem de máquina. Essa tecnologia é um subcampo da inteligência artificial e ensina um sistema de computador a fazer previsões acuradas quando alimentadas com informações prévias.
Aplicação na prática
A seguir, citam-se alguns exemplos práticos de como as organizações utilizam essas tecnologias separadas ou combinadas, seja visando à melhoria de processos ou o lançamento de novas funcionalidades.
Detecção de anomalias
Companhias do setor financeiro ou de comércio eletrônico encontraram, na ciência de dados, um aliado poderoso para incrementar a segurança. Isso porque usam a análise estatística para apontar situações fora do comum.
Um exemplo prático é o de uma pessoa que não movimenta muito a conta bancária e, de repente, faz grandes retiradas ou transferências. Nesse caso, os algoritmos de detecção de anomalias são treinados para prever uma possível falha de proteção.
Uma companhia de energia elétrica, por exemplo, pode estabelecer padrões de comportamento de determinado cliente. Caso o consumo aumente muito, isso pode indicar um defeito na rede e exigir uma visita técnica.
Análise comportamental
A combinação entre ciência de dados e IA ajuda empresas de varejo virtual a mapearem tendências de compras ou de preferência dos consumidores. Assim, podem fazer promoções mais relevantes e segmentadas de acordo com o perfil de quem está visitando o site.
Criação de chatbots
Na área de atendimento, os chatbots proporcionam conversas bem realistas com os clientes, sem a mediação de humanos. Essa é uma das áreas mais promissoras do uso da IA.
Nesses casos, os cientistas de dados usam grandes quantidades de texto e “treinam” os algoritmos para entenderem as perguntas dos usuários. Os resultados são cada vez mais assertivos.
Ao que tudo indica, é uma solução com enorme potencial de adesão por parte das corporações. Validando essa perspectiva, um relatório da Grand View Research, de junho de 2022, indicou que o mercado global de chatbots deve atingir US$ 3,99 bilhões até 2030.
Carros autônomos trabalham com IA e ciência dos dados
Os carros autônomos merecem destaque porque traduzem bem como a ciência de dados e a IA andam juntas e se complementam.
Como esses automóveis podem reconhecer um sinal fechado? Bem, o primeiro passo é reunir inúmeras imagens com mapeamento de ruas onde há semáforos, além de fotos de vários contextos em que eles estão abertos ou fechados. Essa é a parte em que a máquina vai aprender com as informações e prever as situações. Ou seja, estamos falando de machine learning.
Uma vez que o algoritmo reconheça o cenário, deve decidir quando acionar os freios. Aqui, a inteligência artificial vai ser o piloto automático e precisa agir no tempo correto: nem muito cedo e nem muito tarde. Por fim, caso os cientistas de dados identifiquem erros nessa situação, como parar em cima da faixa ou passar direto pelo sinal, vai ser preciso recolher informações para análise.
Caso a observação encontre um padrão de comportamento em que as falhas aconteçam majoritariamente à noite. Isso quer dizer que será necessário alimentar o sistema com mais elementos noturnos, ou seja, fotos das ruas e dos semáforos sem luz solar. Então, o próximo passo será voltar para a etapa do aprendizado da máquina e começar tudo novamente. Fascinante, não?
Benefícios incluem mais eficiência e redução de custos
Mas quais são as vantagens efetivas para o seu negócio ao aderir a essas tecnologias? Várias! E, mais importante, funcionam para empresas de todos os portes e setores.
Economia de tempo
A adesão deve automatizar muitos processos na companhia. Portanto, muita coisa que era realizada de forma manual poderá ser feita de maneira bem mais rápida e sem erros humanos.
Redução de custos
Tudo o que promete mecanizar, reduzir erros e incrementar a performance, fatalmente, também reduzirá gastos. Por exemplo, a implementação de chatbots é capaz de melhorar a satisfação do cliente e aumentar a taxa de resposta, sem precisar de uma equipe à disposição. Afinal, é um serviço demandado 24 horas por dia, 7 dias por semana, que trabalha por conta própria.
Operações mais eficientes
Do ponto de vista operacional, as iniciativas de ciência de dados podem melhorar a gestão de cadeias de suprimentos, estoques de produtos e distribuição.
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Perspectivas indicam futuro promissor
Em resumo, foi evidenciado que a IA e a ciência de dados trabalham juntas, mas não significam a mesma coisa. Essa distinção é importante, pois, ao que tudo indica, com a chegada da indústria 4.0, tecnologias de digitalização, automação e conectividade vão fazer parte de organizações de todos os portes e setores da economia.
De acordo com uma previsão da publicação Fortune Business Insights, de junho de 2022, o tamanho do mercado global de inteligência artificial deve atingir US$ 1,39 trilhão em 2029. As corporações apontadas como indutoras do crescimento estão na área de varejo, saúde, alimentação, automotiva e logística.
Ne se mesmo sentido, segundo o Report Link, o setor de Data Science vai bater US$ 322,9 bilhões em 2026. O estudo, de março de 2022, aponta como motivo a adoção acelerada de novas tecnologias. Além disso, destaca a crescente necessidade das organizações em extrair insights e manter a competitividade diante de um volume cada vez maior de informações.
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