Metaverso. Realidade aumentada. Universos digitais. Você já deve ter escutado que essas tecnologias vão revolucionar produtos e serviços nos mais diversos mercados, numa amplitude que vai do varejo à saúde. Apesar de esses assuntos estarem super em alta nos noticiários e nas estratégias das bigtechs globais, o Brasil ainda está se aprofundando em inteligência artificial.

Um estudo feito pela Morning Consult com a IBM revelou dois percalços no desenvolvimento da IA por aqui:

• O primeiro é o conhecimento em IA limitado em 25% das empresas;
• O segundo é “A falta de habilidades ou treinamento para desenvolver e gerenciar IA confiável e explicável”, sendo que esse desafio da falta de conhecimento em IA foi apontado por cerca de 80% dos profissionais de TI no Brasil.

Mas, calma, não desanime! Se você recebeu o desafio de criar ou melhorar uma área de inteligência artificial, escute o podcast e extraia o máximo de conhecimento de quem viveu essa experiência aqui na Minds Digital: Felipe Lodur, Head of Artificial Intelligence, e Dalisson Figueiredo, Cientista de Dados.

 

Na hora de criar as áreas de inteligência artificial, quais são as habilidades técnicas mais necessárias?

Dalisson Figueiredo:

“Olha, as habilidades mais comuns mesmo são programação, engenharia de software, python. E banco de dados, que é importante em qualquer área de data science! Tem também as habilidades mais específicas, como as técnicas de programação e computação numérica, que vão dar um diferencial.”

Felipe Lodur:

“Pensando em uma equipe que está sendo montada desde o começo, uma das coisas que eu acho importante de pensar é analisar os tipos de problemas que você vai estar lidando e também analisar quais são os tipos de dados principais que você vai estar mexendo.

Geralmente, a maior parte das empresas começa a implementar algum tipo de processo de ciências de dados com dados tabulares, que são os dados em formato de tabelas que são os mais comuns, mas pode ser que na sua empresa (…) talvez o dado mais comum seja, que nem foi para a Minds, um dado de voz, um dado de áudio, um dado de imagem, um dado de texto, por exemplo.

E se você identificar algum tipo de tendência, eu acho que é muito importante você procurar pessoas que tenham uma proficiência particular nesta área, porque esses dados mais específicos vão exigir técnicas de tratamento especializadas para elas.

Provavelmente, na área de imagens, você deve procurar alguém com experiência na área que a gente chama de visão computacional. Na área de texto, a gente chama de experiência em processamento de linguagem. Na área de áudio a gente acaba chamando de áudio mesmo ou também de processamento de linguagem natural, mas voltado para este universo de áudio/voz. (…)

Então, eu acho que é muito importante mapear bem o problema para entender o profissional, o perfil certo do profissional de ciência de dados que você vai contratar.”

Qual é o perfil de liderança ideal para gerir áreas de inteligência artificial?

Felipe Lodur:

“Na minha experiência, a maior parte dos times de cientistas de dados são melhor aproveitados quando têm uma liderança mais técnica. Em alguns casos, isso não acontece, principalmente quando é o primeiro time a ser montado e tudo mais.

Entra, às vezes, uma pessoa não técnica, que contrata um ou outro cientista de dados, e ela fica responsável por fazer essa liderança. Mas, como é uma área mais específica, eu acho que esse conhecimento técnico acaba ajudando a deixar mais tangível o prazo para as coisas serem feitas e o que precisa ser feito para alcançar certos objetivos.

Às vezes, em um projeto de ciência de dados ou inteligência artificial, o nosso resultado final é um modelo. Então, você vai ter várias etapas de análise e não vai ter um resultado tangível, porque você vai ter que parar, estudar, fazer pesquisa… E daí, muitas vezes, para alguém que não é familiarizado na área, falar que você passou uma semana estudando é meio complicado.

E lógico, além dos conhecimentos técnicos, se tratando de um cargo de liderança, eu gosto de pensar em soft skills. Então, eu resumo em três soft skills as principais: a primeira delas sendo empatia, a segunda delas sendo visão e a terceira delas sendo comunicação.

Para finalizar, tem uma frase que eu gosto: o papel de um líder não é aparecer com várias ideias grandiosas, mas sim criar um ambiente no qual ideias grandiosas possam acontecer e prosperar. É uma pessoa que, na verdade, (…) tem que estar ali para ajudar quando for necessário. Essa é minha visão, pelo menos.”

Dalisson Figueiredo:

“Eu concordo completamente com o Felipe, sobretudo com as soft skills (…). Eu gostaria só de acrescentar que eu procuraria alguém com experiência no deploy de um modelo em produção, que já tenha tido experiência de colocar algum modelo de machine learning em produção e ter visto este modelo interagir com o mundo e os resultados, porque isso é uma das coisas mais complicadas nas áreas de inteligência artificial.”

Quais cuidados ter com o gerenciamento de dados e a governança de modelos nas áreas de inteligência artificial?

Dalisson Figueiredo:

“Olha, a segurança de dados é fundamental, principalmente com a legislação nova entrando, a LGPD. Empresas como a Minds Digital, por exemplo, que costuma trabalhar com dados sensíveis, a governança de dados precisa estar em primeiro, segundo e terceiro lugar.”

Felipe Lodur:

“Concordo completamente com o Dalisson. Sempre lembre que o dado não é seu, é do cliente. (…) Segurança está realmente em primeiro lugar! Não pode levar criptografia e as práticas gerais de segurança de maneira leve.

Até mesmo dependendo da área que você trabalha, por exemplo, se for com dados financeiros, você acaba entrando em uma série de leis mais pesadas. Se você vazar informação, acaba entrando na parte que a gente fala que é ferir o sigilo bancário e daí vão dar uns bons anos de cadeia (…).

Só encerrando este ponto, eu diria, que se você está começando a estruturar áreas de inteligência artificial, você ainda não entende tão bem do assunto. Então, tem até um livro que eu acho bem bom que se chama Data Science Para Negócios, e nele você consegue entender as principais aplicações.

(…) Depois que você desenvolver esse entendimento, é importante você começar a equipe com alguém que já tenha experiência na área, para evitar esse tipo de erro acontecer, tanto no sentido de proteção de dados, tanto no sentido de o que você está fazendo com seu recurso, que tipo de produto você está desenvolvendo. (…) E alguém com experiência consegue te ajudar a mapear isso e fazer tudo com segurança, seguindo as melhores práticas.”

Para saber mais sobre inteligência artificial e ciência de dados

No episódio Como estruturamos o time de inteligência artificial? do podcast Open Your Minds, continuamos o papo e falamos sobre metodologias ágeis, custo da área de IA, cargos básicos para começar o trabalho e dicas de conteúdos, como livros e podcasts, para se aprofundar no tema.

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