Binóculo preditivo acelera desenvolvimento de IA e gera menos bugs

[Romildo de Paula Leite]

Everton Gago, Chief Data Officer da act Digital, explicou conceito durante o IT Forum Salvador e alertou que é preciso sempre analisar riscos.

Everton Gago, Chief Data Officer da act Digital. Foto: Divulgação

Aprimorar a abordagem para executar tarefas, identificar soluções que as tornem mais eficazes e fazer investimentos em tecnologia para impulsionar o crescimento do negócio são alguns dos anseios e tendências que empresas buscam ao procurar produtos.

Em linha com esse tema, Everton Gago, Chief Data Officer da act Digital, abordou o conceito de eficiência preditiva durante sua palestra no IT Forum Salvador, nesta sexta-feira (15), mas ressaltou que, embora muitas pessoas falem sobre o assunto, nem todas têm conhecimento aprofundado sobre o tema.

Gago pontuou que, em 2023, devem ser investidos US$ 4,7 trilhões em projetos de TI. “O que se busca é eficiência para fazer mais com menos, melhores resultados e alcance de metas”, destacou. Retornando aos desejos e tendências apresentados por ele, Gago apresentou dados de pesquisa que apontam que 36% dos gestores de negócios querem melhorar as formas de trabalho e a busca por produtos que realizem serviços chega a 65%, sendo que 71% querem impulsionar as atividades econômicas com apoio em instrumentos de eficiência preditiva.

O executivo, no entretanto, alertou: “há promessas de ganho de eficiência por meio da IA, mas em alguns casos virou especulação”. O Chief Data Officer da act digital ponderou que todo o arcabouço tecnológico existente atualmente permite que se olhe pelo retrovisor, observando experimentos anteriores, mas enfatizou a necessidade de olhar o futuro, “pelo binóculo”, “pois alguns riscos são mais fáceis de projetar”.

No desenvolvimento dessas ferramentas de IA, Gago disse que muitas equipes começam projetos sem uma análise de riscos adequada. Ele então mencionou o conceito de “binóculo preditivo”, que consiste na análise de risco para prever problemas e efeitos colaterais no desenvolvimento de ferramentas. “Isso ajuda a adição de novas funcionalidades e reduz a complexidade dos códigos. Menos bugs são introduzidos, o que propicia que seja mais fácil manter a qualidade do código”, explicou.

Gago, que também é pesquisador da área na Unicamp, salientou que não são ferramentas isoladas de IA, como GitHub Copilot ou Chat GPT, que solucionarão todo o cenário para a construção de eficiência para os negócios. “Não é o Chat GPT que vai resolver a nossa vida. É preciso conectar o arcabouço ferramental à capacidade preditiva, mas também é preciso entender que esse arcabouço não é para reinventar a roda”, declarou.

O especialista ainda destacou ainda que é preciso superar o olhar sobre recortes e passar a olhar para comportamentos para, a partir desse momento, passar a ter a capacidade preditiva. Essa capacidade preditiva evita, como evidenciou, a ocorrência de retrabalho que prejudicam resultados ou atrasam o alcance das metas e objetivos e, como consequência, a melhora dos resultados corporativos.

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