Machine Learning é opção para empresas tecnológicas

A natureza interativa e dinâmica da engenharia de aprendizado de máquina, mantém uma empresa atualizada e pronta para o mercado e suas demandas

De forma conjunta, as empresas do país devem investir US$ 504 milhões (cerca de R$ 2,6 bilhões) em IA (Inteligência Artificial) até dezembro de 2022. O investimento no sistema - composto por hardware e software que permite que máquinas e dispositivos aprendam com seu funcionamento e passem a executar tarefas baseados na experiência adquirida - representa um avanço de 28% em relação ao último ano, conforme dados de uma projeção da consultoria de tecnologia IDC compartilhada pela CNN Brasil.

O interesse por IA vem em uma crescente em todo o mundo. Dados do “2022 AI Index Annual Report”, publicado pelo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), mostram que os investimentos privados no sistema mais do que dobraram de 2020 para 2021 e chegam a US$ 95 bilhões (R$ 491,40 bilhões).

Roberto Faria Maffra, engenheiro de ML (Machine Learning, na sigla em inglês - Engenharia de Aprendizado de Máquina, em português), afirma que, apesar da ampla adesão à IA, ainda há uma série de dúvidas com relação à ML e de que maneira pode ser feito seu desenvolvimento e aplicação nas grandes empresas tecnológicas do país.

Ele explica que a engenharia ML é uma tecnologia que ajuda uma empresa a obter insights de dados brutos de maneira eficaz. “O aprendizado de máquina, especificamente algoritmos de aprendizado de máquina, pode ser usado para aprender interativamente a respeito de um determinado conjunto de dados, entender padrões e comportamentos, entre outros, com pouca ou nenhuma programação”, diz ele.

De acordo com Maffra, a natureza interativa e em evolução acelerada, da engenharia de aprendizado de máquina, mantém uma empresa atualizada e pronta para o mercado e suas demandas. “Hoje, é mais fácil do que nunca criar ou integrar ML aos processos de negócios existentes, pois os principais provedores de nuvem oferecem plataformas de ML”.

Na análise do especialista, os aplicativos emergentes de ML/IA prometem remodelar a saúde, a agricultura e a democracia no Brasil e no mundo em desenvolvimento. Para ele, a Engenharia de ML e IA apresentam potencial para ajudar a alcançar os objetivos de desenvolvimento sustentável a nível nacional e global.

“Eles [aplicativos emergentes de ML/IA] podem melhorar a eficiência, automatizando tarefas que exigem muito trabalho, além de oferecer novos insights ao encontrar padrões em conjuntos de dados grandes e complexos”, afirma.

Tecnologia impulsiona demanda por ML

Maffra destaca que a demanda de ML tende a aumentar em um futuro a médio e longo prazo. Isso porque, no mundo da tecnologia, os limites do aprendizado de máquina estão sendo constantemente “ampliados”.

“A complexidade dos modelos de aprendizado de máquina e engenharia de sistemas aumentou à medida que mais aplicativos exigem inferências em tempo real ou quase em tempo real”, articula.

Ao mesmo tempo, prossegue, as chamadas ferramentas de aprendizado de máquina prontas para uso tornaram-se mais disponíveis no local de trabalho. “Ambas as dinâmicas estão impulsionando a demanda por engenheiros de aprendizado de máquina”, afirma.

A título de exemplo, o engenheiro de ML observa que hoje, no mundo, o Google é a empresa que mais utiliza e é a mais avançada quanto a engenharia de ML, pois adquire startups e as desenvolve de forma completa. Exemplo seguido por diversas empresas, como IBM, Apple, SalesForce, Netflix e American Express.

Recentemente, o Google demitiu o engenheiro Blake Lemoine que afirmou que o LaMDA, software de IA da empresa, tem sentimentos comparáveis aos de uma criança de oito anos.