A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina já são realidades no dia a dia das empresas. Seja para atender melhor um cliente ou prever um prejuízo, as companhias já utilizam as milhares de soluções que estão no mercado. Amazon, Google, IBM e Microsoft são apenas algumas das firmas que proveem soluções com essas tecnologias. Mas em um cenário que mais parece uma loja de doces, qual escolher?
De acordo com Ian Massingham, evangelista global da AWS especializado em inteligência artificial e machine learning, o segredo para escolher uma solução para um negócio é conhecê-la bem:
“A grande questão dessa tecnologia é saber qual algoritmo usar. Lógico, depende muito do desenvolvedor ter o conhecimento”, frisa o evangelista. “Para definir o caminho e o algoritmo é preciso separar o trabalho em três níveis antes de tudo: sem treino, com as soluções de API e linguagem de processamento natural (NLP) de rápida aplicação; aquelas que precisam de algum tempo de treino com machine learning; e outras que precisam de bastante treino e carga de trabalho. A partir daí, as empresas e profissionais devem definir suas linhas de trabalhos”, conclui.
Cases
Como exemplos de empresas que souberam escolher bem o tipo de algoritmo para trabalhar com a Amazon, o especialista lembra de casos famosos, como Netflix e sua sugestão de filmes aos clientes, e reconhecimento de imagens do Pinterest.
Massingham também cita casos recentes no Brasil, como o Webmotors, que usa o Amazon CloudFront para transmitir mais de 200 TB de dados por ano. Essa solução programa a demanda do servidor de maneira automatizada. Seu uso resultou em uma melhoria de 45% no desempenho site, uma economia de US$ 100 mil em um ano, além de garantir uma expansão para comportar mais de 20 milhões de visitantes únicos por mês.
Outro caso citado é o dilli da Embraco, uma empresa que faz parte da Whirpool. O dilli age como um conjunto de sensores que monitora diversos aspectos dos refrigeradores da marca. Os dados coletados são enviados aos smartphones ou tablets dos lojistas para acompanhar estoque e, quando necessário, fazer manutenção preventiva. Toda parte de armazenamento e análise são feitos por meio da nuvem da AWS.
Legado
Esse tipo de escolha é ideal para empresas que estão totalmente digitalizadas. Para aquelas companhias que estão em processo de transformação digital, o caminho é mais duro. Há soluções ligadas às tecnologias do passado que estão caindo em desuso ou estão defasadas, como os sistemas legados. Para este caso, Massingham, da AWS, defende um estudo mais aprimorado dos gestores.
“Levará tempo para elas se adaptarem e se modernizarem. Tudo depende do nível de dependência, do contexto e necessidade de cada um”, explica o evangelista. “Por exemplo, sabemos que muitos bancos têm tecnologias baseadas em mainframe, mas eles hoje transformam os dados e carregam em diversos tipos de aplicações. Talvez o caminho para empresas com mainframe sejam tecnologias híbridas, uso de máquinas virtuais ou máquinas de serviço”.
Necessidade e futuro
Como reflexo das necessidades, o executivo ressalta que muitas empresas estão pedindo por melhorias nas funções de migração e redução de custos do AWS, enquanto os desenvolvedores pedem por novas linguagens.
Em relação ao futuro da inteligência artificial, ele afirma que os próximos três campos de desenvolvimento serão a otimização de modelo de aprendizado de máquina, mais avanços em ferramentas de imagens e voz e Edge Computing.
