Planejamento estratégico de IA e Analytics: conceito e impactos

Planejamento estratégico de IA e Analytics: conceito e impactos

Os benefícios e os impactos positivos do uso de dados e sobretudo da inteligência artificial já são uma realidade no mercado brasileiro em áreas que vão desde precificação dinâmica na educação, a previsão de faltas em agendamentos médicos,  a previsão de quebra de equipamentos e até o monitoramento do mercado de reposição de autopeças. No entanto, para se colher esses benefícios, as organizações necessitam alcançar um nível de maturidade analítica adequada para cada desafio. 

Neste artigo, vamos falar sobre o que é o Planejamento Estratégico de IA e Analytics, quais as características dos cenários que demandam este tipo de projeto dentro da jornada de Transformação Digital das empresas em direção à Indústria 4.0.

O que é o planejamento estratégico de IA e Analytics? 

O planejamento estratégico de IA e Data Analytics é um projeto de caráter estruturante que combina um conjunto de atividades consultivas elaboradas (preferencialmente por equipes com uma visão externa da organização) para o levantamento de cenários, mapeamento de processos analíticos, elaboração de ativos digitais (sistemas e bancos de dados e outros) a fim de auferir os diferentes níveis de maturidade analítica dos times, dos departamentos e da organização como um todo. 

Como resultado, chega-se às definições compartilhadas da visão, missão, valores, políticas, estratégias, planos de ações e boas práticas de governança de dados para alavancar o nível de maturidade analítica da organização no menor tempo e custo possível.  (Quais são os 5 níveis de maturidade analítica?

Sintomas de cenários de baixa maturidade analítica

Embora existam muitos tipos de negócios, produtos e serviços no mercado, apresentamos, aqui, padrões emergentes que ajudam a caracterizar o problema da maturidade analítica das empresas e que podem gerar reflexões interessantes:

  1. Atualmente, é possível saber quais iniciativas de analytics (análises de dados) já aconteceram e quais ainda estão acontecendo? Além disso, quem são os responsáveis? E quais foram os resultados? 
  2. Nas iniciativas analíticas, é possível saber quais dados foram utilizados e até reproduzir a mesma análise? 
  3. As análises de dados acontecem de forma aleatória, espontânea e isoladas nos departamentos? 
  4. É possível visualizar todos os ativos de dados ou datasets disponíveis para gerar análises?
  5. Existem situações em que um mesmo indicador aparece com valores diferentes dependendo do departamento em que é feita a análise? 
  6. Existem dicionários de dados analíticos definidos? 
  7. Qual é o stack tecnológico analítico
  8. Projetos estruturantes de data analytics estão sendo contemplados no planejamento estratégico?

Outros problemas comuns

Identidade organizacional

Cenários com baixa maturidade analítica não apresentam problemas na qualidade de dados de forma isolada. Normalmente, existem problemas sistêmicos que envolvem a complexidade de processos de negócio, o nível de capacitação dos times, processos de gestão do conhecimento e, por fim, as escolhas das tecnologias da operação do ERP, CRM, SCM e como esses sistemas transacionais se relacionam. 

Questões de segurança

As empresas são organismos vivos que evoluem constantemente com pessoas atuando em diferentes áreas. Assim, com o passar do tempo, perde-se o controle dos níveis de acesso de cada colaborador fazendo com que pessoas não autorizadas tenham acesso a informações sensíveis e também o inverso, quando pessoas não conseguem acesso aos dados que precisam para seu trabalho. 

Excesso de planilhas e duplicidades

As planilhas são uma das ferramentas mais úteis e importantes da gestão e por isso estão sempre auxiliando em diversos processos. O grande efeito colateral do uso excessivo de planilhas é a manutenção do conhecimento de cada processo. Quando existem duas ou mais pessoas e o volume de informações e atualizações começam a crescer se torna difícil gerenciar o conhecimento que trafega em blocos com as planilhas. Além disso, muitas duplicidades acontecem e tornam praticamente impossível consolidar dados com segurança e em grande volume.

Mais sobre as limitações das planilhas neste outro artigo

Quais os benefícios do planejamento estratégico de IA e Analytics?

Espera-se de uma gestão data-driven que os dados forneçam não apenas desenhos e rascunhos das condições da operação ou do mercado, mas uma fotografia em alta resolução da realidade presente e futura. Assim, fornece subsídios para o planejamento estratégico corporativo de curto, médio e longo prazo com os seguintes ganhos: 

  • Prontidão processual e tecnológica para projetos de data lakes e laboratórios de Advanced Analytics e IA. 
  • Aumento da intensidade de aplicação de técnicas científicas aos negócios, por exemplo: análises comparativas, simulações de cenários, identificação de padrões de comportamento, previsão de demanda e outros.
  • Aumento da veracidade das informações.
  • Segurança de acesso a informações em diferentes níveis.
  • Aceleração dos processos de onboarding (entrada de novos membros dos times), que por sua vez aprenderam mais rapidamente sobre o cenário de trabalho, como também começam a se comunicar de forma mais eficiente.  
  • Maior enriquecimento de dados a partir do aumento da interação de equipes de diferentes setores para desafios analíticos. 
  • Maior visibilidade das operações de analytics, organização para localizabilidade, acessibilidade, interoperabilidade e reutilização de ativos digitais. 
  • Plano de mudança otimizado para Governança Corporativa orientada a dados.
  • Incorporação da mentalidade Analítica e de IA em diferentes setores. 
  • Homogeneização das políticas e controles de dados.

Planejamento estratégico de IA e Analytics – Conclusões e recomendações 

A elaboração de um planejamento estratégico de IA e Analytics é um passo importante para se atingir o nível de governança de dados que permita o uso intensivo de analytics e inteligência artificial nas operações, uma vez que a alta taxa de insucesso de projetos analíticos estão ligadas à baixa qualidade de dados, de processos e até do correto uso das tecnologias (capacitação).   

Projetos estruturantes, como o planejamento estratégico de IA e Analytics são, ou pelo menos deveriam ser, o primeiro passo na jornada de transformação digital das empresas tradicionais. Por isso, temos a convicção de que no futuro toda empresa de sucesso terá uma ideia clara e compartilhada (visão, missão e valores) do que os dados significam para ela e para o seu modelo de negócio, em contraste aos investimentos em tecnologia de dados pura e simplesmente por conta da concorrência.  

Acreditamos que o foco em dados orquestrados (arrumados e sincronizados) se refletirá em quase todas as áreas, por exemplo: na gama de serviços, nos modelos de receitas, nos principais recursos, processos, estruturas de custos, em sua cultura corporativa, seu foco em clientes e redes, e em sua estratégia corporativa. 

Por último, mas não menos importante, vale apontar que, para que uma estruturação de sucesso aconteça, deve-se ter uma abordagem holística de longo prazo. Isso significa investimentos em tecnologia, pessoas e processos otimizados a fim de permitir o crescimento contínuo dos negócios. 

Como a Aquarela vem atuando

A Aquarela Analytics vem desenvolvendo novas tecnologias e modelos de negócios baseados em dados em uma visão de que a quantidade e disponibilidade desses dados continuará crescente. Assim, levará os negócios a outros patamares de otimização.

O que fazemos especificamente para empresas:

  • Analisamos ecossistemas corporativos geradores de dados;
  • Determinamos a maturidade analítica. Além disso, derivamos campos de ação para organizações e serviços baseados em dados;
  • Desenvolvemos e avaliamos serviços baseados em dados;
  • Identificamos e estimamos o potencial dos dados para modelos de negócios futuros;
  • Desenhamos processos de transformação digital com base científica e orientamos sua integração organizacional.

Mais informações em: www.aquare.la/projetos-estruturantes/

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Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

Autores

Como os modelos estatísticos se aplicam no Machine Learning

Como os modelos estatísticos se aplicam no Machine Learning

Alguns avanços tecnológicos integram a nossa rotina de uma maneira tão silenciosa e sutil que muitas vezes não identificamos e muito menos somos capazes de entender a lógica envolvida neles. Esse é o caso do Machine Learning (aprendizagem de máquinas), que utiliza meios estatísticos para tornar possível a execução de tarefas de forma otimizada e com o mínimo de interação humana possível.

Por meio de modelos estatísticos, os algoritmos são capazes de aprender a partir de diversas bases de dados e do acúmulo de experiência, possibilitando assim que esses padrões tornem-se um aprendizado que possa automatizar ou prever futuras ações sem a necessidade de serem reprogramadas para tal tarefa. Desse modo, possibilitam tomadas de decisões mais precisas e inteligentes.

Mas como isso acontece? É por conta da matemática envolvida nos processos de aprendizagem dessas máquinas, ou seja, da estatística, que nada mais é do que o ramo da matemática que trata da coleta, da análise, da interpretação e da apresentação de massas de dados numéricos.

A matemática envolvida no machine learning

Para tornar possível toda otimização que vemos atualmente no Machine Learning, utilizam-se diversas técnicas estatísticas como base. Dentre elas, estão: 

  • Teste de hipóteses: É uma metodologia estatística que auxilia na tomada de decisões que permite rejeitar ou não uma hipótese estatística. Isso permite fazer testes por meio de uma amostra para termos evidências suficientes de determinada informação. A maioria das pessoas já ouviu falar dos termos falso positivo e falso negativo, que vêm dos tipos de erros identificáveis a partir do teste de hipóteses. São eles: o erro do tipo I (Falso positivo), que rejeita a hipótese quando ela é positiva; e o erro do tipo II (Falso negativo), que acontece quando ele não rejeita a hipótese quando na verdade ela é falsa. 
  • Distribuições probabilísticas: Esse mecanismo analisa o comportamento aleatório dos dados e identifica padrões dentro dessa aleatoriedade a fim de entender a natureza dessas informações. Uma das aplicações simples de distribuição probabilística seria, por exemplo, em um e-commerce. Por meio das análises periódicas de comportamento dos dados de compra dos clientes ao longo de um tempo determinado, seria possível calcular a probabilidade do fluxo de compras nos meses subsequentes. Esse método também pode ser aplicado na previsão do preço do dólar ou da gasolina, por exemplo.
  • Modelagem estatística: esse método relaciona variáveis aleatórias em forma de equações matemáticas a fim de entender qual a relação entre elas. Um exemplo é a regressão linear simples, que mostra como o comportamento de uma variável tem relação com o resultado de outra.
  • Intervalo de confiança: Por meio de uma amostra da população, utiliza-se o intervalo de confiança para estimar a confiabilidade da estimativa de um parâmetro de interesse. Ele é muito usado em pesquisas, onde é calculado para descrever o quão confiável são os dados daquele estudo.

O papel da estatística: aprendizados supervisionados e não supervisionados

Dentre as diversas técnicas estatísticas, é possível estabelecer dois tipos de aprendizado: o supervisionado e o não supervisionado. No aprendizado supervisionado, nós sabemos quais são nossas variáveis dependentes e independentes. Assim, assim, os dados utilizados para o treinamento do modelo já contêm a resposta que desejamos. Já no aprendizado não supervisionado, a ideia é achar uma informação mais relevante dos dados que temos. Dessa maneira, o algoritmo se baseia em estruturas de similaridade, funcionando muito bem em dados transacionais.

Dependendo do modelo de aprendizado e do seu objetivo, o algoritmo de Machine Learning também será diferente. Confira alguns exemplos:

  • Aprendizado Supervisionado: Árvores de Classificação, Support Vector Machine (SVM), classificação (Regressão Logística, KNN-K vizinhos mais próximos), regressão (Regressão Linear, Splines, Árvores de Regressão, Redes Neurais);
  • Aprendizado Não Supervisionado: redução de dimensionalidade (Análise de Componentes Principais, Escalonamento Multidimensional), análise de agrupamento (K-médias, Métodos Hierárquicos), regras de associação, sistemas de recomendação.

Além disso, existem subcategorias dentro desses aprendizados que definem qual é o tipo de problema que você deseja lidar, sendo de regressão ou de classificação. Os modelos para problemas de regressão tentam prever valores numéricos específicos, podendo ser o preço de um produto ou a altura de uma pessoa. No problema de classificação, o modelo tenta identificar a classe que mais se adequa dentro das que já existem. Por exemplo, identificar o humor de um usuário por meio de comentários. 

As diferentes aplicações dos modelos de machine learning

Com o avanço tecnológico, lidamos com esse tipo de inteligência nas formas mais habituais do nosso cotidiano e muitas vezes isso passa despercebido. Alguns exemplos mais comuns são:

  • resultados de pesquisa nos buscadores;
  • filtragem de spams;
  • sistema de recomendações (filmes, livros, músicas, conexões em redes sociais, etc);
  • reconhecimento de voz e facial;
  • automação residencial;
  • previsão de falhas em equipamentos;
  • análise de sentimentos baseada em textos;
  • pontuação de crédito;
  • predições da Bolsa de Valores.

Leia também: Onde grandes empresas utilizam Inteligência Artificial.

Dentre esses exemplos mais conhecidos e que estão presentes na realidade de diversas pessoas, podemos citar os sistemas de recomendações para ilustrar melhor o funcionamento da estatística dentro desse modelo de machine learning. 

Quando entramos pela primeira vez em algum sistema de streaming, como: Netflix, Disney Plus, o aplicativo começa imediatamente a coletar dados de acordo com a nossa interação com a ferramenta. Por meio da análise e modelagem desses dados, utilizando as técnicas estatísticas citadas anteriormente, o mecanismo os lê de forma inteligente a fim de oferecer ao usuário recomendações de filmes e séries que farão sentido para o seu gosto pessoal. A partir disso, esse indivíduo é inserido em um grupo de similaridade para que as mesmas recomendações sejam feitas para outras pessoas que se assemelham com as características daquele perfil. 

Esse tipo de personalização na entrega, que só é possível por conta da matemática por trás do aprendizado de máquinas, melhora a experiência do usuário, deixando, assim, o aplicativo em evidência quando se trata de competitividade de mercado e também se adequa ao consumidor atual, que busca cada vez mais esse tipo de troca mais pessoal com as ferramentas do seu dia a dia. 

Conclusões – Machine Learning

É perceptível que machine learning nada mais é do que pura estatística e, por isso, é preciso muito estudo e análise de dados para garantir o seu avanço e eficiência. Muito do que vemos atualmente era visto como impossível há alguns anos, mas a lógica matemática permite cada vez mais que as tecnologias cresçam e facilitem a vida dos seus usuários.   

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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Redes neurais: A utilização de IA nas artes

Redes neurais: A utilização de IA nas artes

Franz Schubert foi um grande compositor austríaco nascido em 1797 e tornou-se um dos principais influenciadores do período romântico. Desde criança, mostrou um enorme talento musical e aos 15 anos já havia composto sua primeira sinfonia, destacando-se como compositor consagrado. Assim, Schubert se tornou famoso com suas melodias belas e geniais, como a linha melódica da Ave Maria, tão tocada ao redor do mundo. Uma de suas obras de maior destaque é a Sinfonia nº 8, a sinfonia inacabada de Schubert. O compositor, infelizmente, teve uma vida breve e faleceu antes de concluir uma de suas obras mais profundas, complexas e belas. 

Desde a sua morte, pelos últimos dois séculos, diversos compositores renomados contribuíram com suas próprias versões para o terceiro movimento da Sinfonia inacabada de Schubert, alcançando resultados memoráveis. Uma dessas versões foi feita recentemente e merece nosso especial destaque, pois foi composta inteiramente por uma inteligência artificial. Diferentemente do que poderíamos pensar, essa versão “artificial” da música não é previsível, repetitiva ou robótica, mas fluida e bonita o suficiente para enganar até mesmo músicos clássicos profissionais. 

IA além da música

A criação de músicas por IA não é o único exemplo de expressão artística e criativa dessa tecnologia. Já é possível encontrar redes inteligentes capazes de pintar quadros que são negociados por centenas de milhares de dólares, geradas no estilo de artistas famosos como Pablo Picasso ou Vincent Van Gogh. Também, existem algoritmos que conseguem capturar e replicar o estilo de escrita de autores como William Shakespeare ou Ernest Hemingway. Outro exemplo impressionante é a aplicação das redes neurais para a geração de rostos de pessoas que não existem, como pode ser observado na Figura 1. As possibilidades são um tanto assustadoras e aparentemente infindas. Seria possível que a Inteligência Artificial de fato automatizasse a arte?

Foto de pessoa gerada por IA
Foto de pessoa gerada por IA. Fonte: https://thispersondoesnotexist.com/

Introdução às redes neurais

Embora as aplicações de Inteligência Artificial tenham ganhado proporções incríveis nos últimos anos, esse termo não é necessariamente novo. Esse ramo da computação teve início por volta da década de 1950, e vem se expandindo desde então. Dentre as diversas ramificações dessa grande área, a aprendizagem de máquina e, em especial, as redes neurais são talvez as principais tecnologias responsáveis por permitir algo tão complexo quanto a expressão da criatividade humana por máquinas.

As redes neurais são estruturas matemáticas que, basicamente, permitem que uma máquina aprenda padrões. Como seu próprio nome indica, foram inspiradas na neurociência e no comportamento do cérebro humano. 

Sabemos que a atividade mental consiste, de maneira simplificada, em estímulos eletroquímicos em redes de células do sistema nervoso chamadas de neurônios. Baseado nesse comportamento, as redes neurais também foram construídas com unidades atômicas chamadas neurônios, que se conectam em diversas camadas profundas e complexas. A modelagem matemática desses neurônios é relativamente simples: temos a princípio um determinado estímulo ou diversos estímulos que são entradas desse neurônio; tais entradas, por sua vez, são processadas por uma função de ativação; por fim, temos como saída um outro estímulo que será passado para um neurônio da camada seguinte. A Figura 2 traz um exemplo dessa unidade básica.

Redes neurais - estrutura básica de um neurônio
Figura 2: Estrutura básica de um neurônio. Fonte: Artificial Intelligence, a Modern Approach

Arquiteturas de redes neurais

É importante destacar que existem inúmeras maneiras em que os neurônios podem se conectar e isso define a arquitetura da rede neural utilizada. Por exemplo, temos arquiteturas de redes que trabalham muito bem em problemas envolvendo imagens, como as redes neurais convolucionais. Existem também redes neurais recorrentes, que possuem diversas aplicações no ramo do processamento da linguagem natural.

Novas arquiteturas para diferentes problemas são propostos constantemente nos dias atuais, expandindo rapidamente a força dessa tecnologia. No contexto da criação de músicas, quadros ou diferentes tipos de artes utilizando a inteligência artificial, temos que destacar uma dessas arquiteturas: as Redes Generativas Adversariais – do Inglês GAN (Generative Adversarial Networks).

Redes Generativas Adversariais

A arquitetura GAN, criada pelo renomado Ian Goodfellow, utiliza dois tipos de redes neurais para conseguir replicar trabalhos artísticos: as redes neurais classificadoras (ou discriminadoras) e as redes neurais generativas. O primeiro tipo vêm sendo desenvolvido intensivamente nos últimos anos. 

As redes neurais já se consolidaram como ótimas ferramentas para análise e classificação de imagens, sons, textos, dentre outros tipos de dados não estruturados. Com um grande conjunto de dados de treinamento, essas redes conseguem, a cada camada, extrair padrões cada vez mais abstratos, de modo a conseguir realizar classificações com acurácias incríveis. Em uma tarefa para lidar com imagens, por exemplo, a rede pode, em sua primeira camada, detectar as cores utilizadas; em camadas seguintes, pode identificar linhas, formatos, objetos e assim por diante, até ter uma compreensão holística do dado. De maneira simplificada, esse tipo de estrutura pode se tornar um verdadeiro especialista em problemas de classificação. 

As redes generativas, por sua vez, também extraem padrões cada vez de mais alto nível em suas camadas. Porém, seu objetivo final é utilizar esses padrões aprendidos para gerar novos exemplos. Esse tipo de modelo possui dados ruidosos em sua entrada para que cada imagem, som ou texto gerado seja diferente um do outro – há um fator probabilístico envolvido.

Como funciona

Dessa forma, podemos entender como uma GAN conseguiria compor o terceiro movimento da sinfonia inacabada de Schubert. Uma rede classificadora primeiro analisaria as mais de 1000 composições criadas pelo artista, entendendo como suas melodias são formadas, que tipo de harmonia é utilizado, quais os instrumentos predominantes nas orquestras, dentre outros diversos aspectos do compositor romântico. Em seguida, uma outra rede seria treinada para conseguir gerar composições no estilo de Schubert. Por fim, as duas redes seriam postas para trabalhar em conjunto: a rede generativa tentaria, a cada iteração de treinamento, “enganar” uma rede especialista nas composições do autor e a rede classificadora compararia o exemplo de obra gerada com as composições reais. 

Pontos negativos

Embora as aplicações das GANs sejam incríveis, também existem implicações negativas. Esse tipo de rede permitiu o surgimento do que é conhecido como deep fake, em que é possível criar vídeos falsificando falas de pessoas ou políticos famosos. Algumas outras aplicações envolvem a geração de fotografias realistas, previsão de vídeos, geração de fotos de animais, personagens de desenho, dentre outros. O Google Arts & Culture, por exemplo, permite que o próprio usuário transforme suas fotos para que virem pinturas em estilos de artistas como Van Gogh.

Discussão sobre arte

A arte e, particularmente, a música, embora existam no registro de todas as culturas humanas ao longo de toda a nossa história, elas ainda possuem seus mistérios. A música é capaz de produzir estímulos emocionais tão poderosos quanto drogas estimulantes. Assim, é uma expressão, não somente da criatividade humana, mas também da sua história, de como percebemos o ambiente à nossa volta e de como tudo isso pode ser traduzido em sentimentos.

Aparentemente, sabemos que a música é composta por 3 elementos básicos – ritmo, melodia e harmonia – que transformam o som em algo a mais, que não é percebido da mesma maneira pelas outras espécies conhecidas. Dessa forma, é difícil imaginar que uma Inteligência Artificial, criada a partir de um código de computador, pudesse participar desse mundo que é tão ligado à nossa natureza. 

Essa não é a primeira vez que vemos uma forte participação da aprendizagem de máquina em algo que consideramos humano. O Xadrez é um jogo de tabuleiro secular, considerado ao mesmo tempo como um esporte, arte e ciência. Em 1997, um dos maiores jogadores de todos os tempos (Garry Kasparov), enfrentou a inteligência artificial criada pelo supercomputador da IBM, o Deep Blue. Kasparov foi derrotado de maneira icônica, o que se tornou um divisor de águas na história do esporte. Hoje em dia, é impensável que mesmo os melhores jogadores do mundo consigam vencer as máquinas. Embora haja essa superioridade, o público que assiste às competições entre os computadores é muito menor do que o que assiste às competições humanas. Os computadores hoje são ferramentas que auxiliam os jogadores a melhorarem, em vez de tomar seus lugares como protagonistas.

Redes neurais nas artes – Conclusões

As construções artísticas criadas por Inteligências Artificiais não ocupam o mesmo lugar que as geradas pela inteligência humana. Entretanto, as máquinas conquistaram seu espaço, com composições, quadros e outras formas de expressão de fato bonitas, mas que acabam servindo como ferramenta para auxiliar nossa criatividade, em vez de objetos finais artísticos. Além disso, hoje em dia, existem plataformas que auxiliam artistas na construção de melodias e harmonias por meio de redes neurais capazes de identificar padrões musicais. Isso facilita a criação da música e possibilita que pessoas sem um treinamento formal também possam se expressar de maneira que antes não conseguiriam. Portanto, é inegável a transformação que está acontecendo no meio artístico com a introdução dessas tecnologias. Esperamos que isso venha contribuir ainda mais com maneiras inovadoras para a expressão humana.

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Referências:

https://towardsdatascience.com/are-neural-nets-close-to-producing-real-art-6a3943b915ed | https://www.bbvaopenmind.com/en/articles/artificial-intelligence-and-the-arts-toward-computational-creativity/ | https://bgr.com/tech/nvidia-ai-fake-faces-look-100-percent-real-5665483/ | https://www.weareworldquant.com/en/thought-leadership/generating-art-from-neural-networks/ | https://www.youtube.com/watch?v=01Own2PW9mk&t=563s | https://www.youtube.com/watch?v=dCKbRCUyop8 | https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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Qual a relação do Design de Serviços, a UX e a Indústria 4.0?

Qual a relação do Design de Serviços, a UX e a Indústria 4.0?

Muito tem se ouvido falar sobre a nova geração de produtos fruto da Indústria 4.0. Mas você sabe como eles surgiram e quais são os pilares por trás da criação desses produtos? Neste artigo, você poderá compreender como o design de serviços, aliado à automação do comportamento inteligente, pode interferir positivamente na vida das pessoas e trazer oportunidades para as empresas gerarem produtos mais eficazes e desejáveis.

Experiência do Usuário

O termo User Experience foi utilizado pela primeira vez por Donald Norman, designer, pesquisador, professor e autor americano na área de ciências cognitivas e da computação, na década de 1990. Norman defende o bom design e o uso de objetos e serviços de forma fácil e eficiente. Um famoso exemplo disso é o caso das “Portas de Norman”, citado em seu livro “O Design do Dia a Dia”. Ele identificou uma grande dificuldade de compreensão do uso das portas da universidade onde lecionava, pois elas possuíam puxadores, mas eram feitas para empurrar. Outras serviam para arrastar, mas não possuíam acessório para seu manejo. Então, em síntese: “Qualquer objeto que precise de instruções de uso, falhou no quesito funcionalidade.”

porta
Imagem: reddit.com

Uma boa experiência do usuário consiste não só em encontrar facilidade de usabilidade em um produto/ serviço, como também envolve aspectos psicológicos e cognitivos da experiência, uma vez que o usuário se identifica com o universo daquele bem de consumo, seja ele tangível ou intangível. Existem três pontos básicos para uma boa experiência:

(1) a utilidade (o produto precisa servir para alguma coisa, resolver um problema);

(2) a usabilidade (precisa ser fácil de usar);

(3) a desejabilidade (satisfazer ou encantar com suas soluções).

O Design de Serviços e os produtos

Utilizando metodologias do design, o Service Design (ou Design de Serviços) trabalha para entender o perfil dos consumidores, seus desejos e suas necessidades. Tudo para garantir que determinado serviço seja competitivo para o mercado e relevante para quem o usa. Em sua essência, se atenta às necessidades humanas no geral. Não apenas do cliente, mas de todos os atores envolvidos, como: colaboradores, fornecedores, distribuidores, entre outros.

As interações entre o consumidor e a empresa prestadora do serviço gera uma jornada de experiência de ponta a ponta. Assim, o Service Design analisa os recursos da empresa e projeta para ela formular todas as estratégias que atendem às necessidades dos clientes de forma relevante e econômica – ou sustentável. São analisadas todas as atividades (processos), infraestrutura, comunicação, pessoas e componentes/ materiais envolvidos. Tudo isso com o intuito de melhorar a qualidade do serviço e as interações entre o prestador do serviço e seus clientes. E é altamente aplicável a serviços digitais.

Do ponto de vista prático, uma ferramenta proveniente do Design de Serviços que oferece uma excelente clareza mental é a construção da jornada do cliente. Ao mapear todos os pontos de contato e as relações de troca que se estabelecem, torna-se mais evidente onde a companhia consegue (ou não) entregar valor ao cliente e aos demais envolvidos no sistema.

Design, IA e Indústria 4.0

E como isso interfere em nosso cotidiano? Atualmente, estamos transitando para a Era da Indústria 4.0, que se iniciou com o boom da internet na primeira década do milênio. Ela caracteriza-se pelo forte uso de Inteligência Coletiva (IC) e Inteligência Artificial (IA) para a automação de etapas de concepção, manufatura e distribuição de bens e serviços. De lá pra cá, a popularização do acesso ao conhecimento por meio de smartphones e outros dispositivos resultou em um novo perfil de consumidor, cada vez mais próximo do mundo automatizado e de suas facilidades.

Existem grandes benefícios em aplicar a Inteligência Artificial ao Design de Serviços, onde podemos citar o uso de dados para analisar as variáveis do mercado; em produtos que ajudam empresas a mensurar melhores preços para seus produtos; ou ainda para a prevenção de danos, como no caso da IA que monitora refrigeradores de vacinas, alertando sobre a necessidade de sua manutenção a tempo de prevenir a perda dos medicamentos.

evolução das indústrias
Imagem produzida pelos autores.

Não podemos deixar de citar também algumas empresas que começaram como startups e revolucionaram a forma de prestar serviços de forma disruptiva, como: Uber, Airbnb e Netflix. O uso da IA associada ao Design de Serviços trouxe cases de sucesso no que diz respeito à inovação, solução de problemas e usabilidade, pois facilitaram a experiência e mudaram o mindset nos segmentos de locomoção urbana, hospedagem e entretenimento.

Assistente virtual Alexa

Um perfeito exemplo de produto resultado da Indústria 4.0 é a assistente virtual Alexa, da Amazon. Ela foi projetada com forte uso de machine learning (sistemas que podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas e com o mínimo de intervenção humana). A Alexa é capaz de assimilar textos e comandos de voz. Aliás, visto que está constantemente aprendendo e se adaptando às preferências do usuário, essa assistente vai oferecendo respostas cada vez mais adequadas às demandas de cada pessoa. 

Assistente virtual Alexa
Fonte da imagem: amazon.com.br

A Alexa entende e responde vários idiomas, incluindo o português brasileiro. Para isso, os engenheiros da Amazon usaram milhares de horas de áudio e texto para “ensinar” a Alexa a ouvir e a falar sem sotaque. Com essa escuta, ela é capaz de entender o que lhe é pedido e executar tarefas simples (por enquanto), como configurar alarmes, falar sobre a previsão do tempo ou executar uma playlist. Além disso, a Alexa pode interagir com smart TVs, geladeiras, entre outros dispositivos, como lâmpadas inteligentes, controles remotos e interruptores. Da mesma forma que ela aprendeu a ouvir e a falar a língua de vários países, os engenheiros também estão usando os dados de uso para que, via aprendizados, ela atenda cada vez melhor às expectativas dos usuários.

UX Design, Inteligência Artificial, Service Design, Inteligência Coletiva, Indústria 4.0
Imagem produzida pelos autores

Então, como podemos entender como a UX, IC, SD e a IA se conectam e se complementam, formando algo maior que a soma das partes?

Em nosso artigo sobre a Indústria 4.0, explicamos como a inteligência coletiva e a artificial são os pilares dos produtos e serviços dessa nova era. Embora esses dois conceitos sejam os fundamentos que empoderam o processo, ainda existem duas dimensões complementares que instrumentalizam o processo de mudança de paradigma que vivemos, sendo eles: i) UX Design e o ii) Service Design (SD).

Enquanto o UX Design busca entender e aprimorar o design de um produto, o Service Design busca criar e aperfeiçoar todo o ciclo de vida da experiência. Com isso, podemos ver a Inteligência Coletiva e a Artificial atuando de duas formas: i) como componente dos produtos em seu uso; e no próprio processo de concepção. Vejamos isso em mais detalhes:

i) no uso:

No caso da Alexa, ao pedirmos algo para ela, como por exemplo: Alexa, vai chover hoje?

No momento em que o áudio entra nos microfones do hardware, ele é digitalizado e enviado para as redes neurais, que fazem o reconhecimento dos fonemas (pedaços de som), que consequentemente são transformados em texto com a transcrição da frase. Então, essa frase passa por mecanismos probabilísticos que ajudam a corrigir qualquer interpretação errada do áudio. Por isso, se você falar “Alexa, vai “shomer” hoje? Ela provavelmente responderá como se você tivesse falado “chover”.

A partir desse texto, um mecanismo de NLP (processamento de linguagem natural) faz a quebra da frase em componentes do discurso usando IA simbólica para isso. Então, medem-se os conceitos entre si, suas distâncias, decidindo qual o contexto da interação. Nesse caso, a Alexa vai acionar seu skill (serviços de contexto) de clima passando para ele a posição captada pelo GPS do hardware.

Dentro do Skill de clima, há algoritmos de deep learning, algoritmos genéticos, modelos estocásticos e outras técnicas já previamente executados para as macrorregiões do planeta; com isso o Skill faz uma busca do modelo mais adequado à posição do interlocutor, gerando uma probabilidade de temperatura, sol, chuva ou neve.

Essa probabilidade é convertida em um texto pelo Skill, buscando usar uma linguagem mais coloquial ou formal, de acordo com os aprendizados das preferências do usuário. Assim, um mecanismo de IA simbólica concatena as melhores palavras e envia o texto para a IA de sintetização de voz. Ela usa redes neurais gerativas e proporciona uma voz sintética muito parecida com uma voz humana real, incluindo até as tomadas de ar. Por fim, executa-se o áudio na placa do hardware.

ii) no processo de concepção – Design

Você reparou quantos passos são necessários para que uma simples interação como a citada acima seja possível? E se minha Alexa está conectada a um monitor? Ou ainda, se ela está ligada à automação de minha casa e é capaz de fechar as janelas sozinha ou mudar a atuação do ar-condicionado? Quantas interações são possíveis nessa extrapolação? O Design de Serviços trata de todas essas extrapolações e possibilidades. Já o UX Design se responsabiliza pelas telas de uma possível interação, pelo formato do produto, pela forma de invocação. Em alguns dispositivos é necessário apertar o botão mic no controle remoto e, em outros, basta apenas começar a frase com a palavra “Alexa”.

E onde está a IA e a IC?

Ela se encontra em duas formas: 1) no uso, onde os modelos já treinados atuam tomando decisões a partir das entradas do usuário; 2) no momento do treino em si, onde os engenheiros de machine learning testam diversos algoritmos e arquiteturas para obter as melhores respostas de cada Skill.

Esses treinos fazem uso de giga até terabytes de informações coletadas de diversas formas. O intuito é criar modelos com uma ampla gama de respostas e resilientes a dados com ruídos, algumas vezes ambíguos. Como já exploramos em posts anteriores, a IC – Inteligência Coletiva é o resultado do armazenamento e processamento de milhares de interações (amostras de dados, armazenadas nos banco de dados e data-lakes) de pessoas reais.

É no momento da concepção de um produto como a Alexa que a interdisciplinaridade mostra toda sua força. Assim, UX-Designers, Service Designers, Engenheiros de Machine Learning, Cientistas de dados e Engenheiros de Software e Hardware trabalham em conjunto para obter, a partir de toda a complexidade debaixo do capô, uma experiência tão simples quanto perguntar e ser respondido sobre o clima.

Conclusões

Os mecanismos que permitem o funcionamento da Alexa, da Siri e de outros assistentes pessoais ou outros sistemas de IA já existem há décadas. A IA simbólica foi criada por Alan Turing há mais de 60 anos. As redes neurais já estão por aí há mais de 40 anos. E, praticamente, toda tecnologia que empodera uma Alexa já existe há pelo menos 30 anos.

E por que só agora isso está começando a se popularizar?

Isso se dá porque que todas essas peças foram colocadas juntas, resolvendo problemas reais, criando uma experiência fluida, integral e agradável ao usuário. Nada disso seria possível sem os Designers de Experiência (UX Designer) e os Designers de Serviço (Service Designers), além dos bons empreendedores que colocam todos esses profissionais para trabalharem juntos, atendendo às necessidades do mercado.

Considerações finais e oportunidades

Assim como a Alexa e a Siri estão encontrando seu caminho nas prateleiras reais e virtuais de todo o mundo, existem milhares ou milhões de oportunidades que envolvem essa conexão de IC, IA, SD e UX nas empresas. Essas oportunidades vão desde experiências de compra com precificação inteligente, atendimento ao cidadão, otimização de manutenção, processos mais assertivos de M&A, na melhora da qualidade de vida daqueles que sofrem de alguma necessidade especial, ou ainda no salvamento de vidas, seja pelo uso de gadgets e robôs ou na criação de novos fármacos, tratamentos e vacinas inteligentes.

Na Aquarela, reconhecemos a força da sinergia entre UX, SD, IC e IA na construção de produtos e serviços da Indústria 4.0 e Web 3.0. Por isso, incorporamos vários construtos do UX Design e Service Design em nossa metodologia DCIM’ (Data Culture Intensive Methodology), integrando práticas de modelagem de IA, Big Data (IC), design thinking, e diagramas e métodos próprios na entrega de aplicações disruptivas.

Gostou do artigo? Então, leia também: Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial? 

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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Impactos dos microsserviços em projetos de Analytics

Impactos dos microsserviços em projetos de Analytics

Um conceito importante, que vem ganhando popularidade no mundo da tecnologia da informação, é o de microsserviços. Essa abordagem de gestão de sistemas tem um grande potencial de permitir que os departamentos de TI possam se aproximar cada vez mais das áreas de negócios e também da área de analytics.

De acordo com o ResearchAndMarkets, o mercado global de microsserviços em nuvem crescerá a uma taxa de 22,5% com o mercado americano projetado de 27,4% para os próximos 4 anos. Dentre os setores do mercado, estima-se um crescimento superior a 23,4% do segmento de plataforma de microsserviços, alcançando $1,8 milhão em 2025. Contudo, quais os prós e contras dessa arquitetura? Qual o futuro dessa prática? Devemos investir nessa tendência? Quais tecnologias usar? 

A arquitetura de microsserviços

A ideia por trás dessa arquitetura baseia-se na construção em um ambiente onde os serviços sejam independentes, em vez de uma extensa e única base de código (monolito). Esses serviços comunicam-se frequentemente por meio de APIs, com cada um tendo sua própria base de dados reduzida e mais leve.

Fonte: State of Microservices

A implementação de uma arquitetura de microsserviços não diz respeito, necessariamente, a tecnologias específicas, mas sim à adoção de boas práticas que facilitem a integração de diversas fases no ciclo de vida do desenvolvimento de software, como: conteinerização, integração contínua (CI), DevOps, integração automática de testes e, em muitos casos, metodologias de desenvolvimento ágil.

Benefícios 

Os 2 tópicos mais importantes quando o assunto é microsserviços são performance e escalabilidade.

State of Microservices

Quando implementado corretamente e, em conjunto com a adoção de boas práticas citadas anteriormente, a arquitetura de microsserviços pode trazer uma série de benefícios para os projetos e aplicações:

  • Agilidade, facilidade e escalabilidade no processo de desenvolvimento e manutenção da aplicação: construída a partir de módulos e códigos reduzidos, as aplicações tornam-se mais acessíveis para os desenvolvedores entenderem as funcionalidades do serviço, visto que estes são separados. Além disso, há a possibilidade de escalá-lo no tempo específico, ao contrário de toda a aplicação;
  • Possibilidade do uso de diversas linguagens e tecnologias: elimina o fator de dependência e lock in, isto é, possibilita a flexibilidade de utilizar novas tecnologias que sejam mais performáticas para determinado serviço, utilizando menos recursos;
  • Melhor detecção de falhas: como os serviços são separados e menores, torna-se mais fácil monitorar e detectar quando há uma falha na aplicação. Além disso, grandes aplicações podem se manter intactas mesmo por uma falha de um módulo específico;
  • Potencialização da integração contínua e no processo de deploy: em vez de toda a aplicação, o deploy pode ser realizado apenas no serviço específico, onde foi atualizada determinada feature. Isso e outras práticas já citadas incentivam a integração contínua (CI).

Quando usar microsserviços? 

Como os microsserviços abordam questões estruturais dos sistemas e até de modelos de negócio, indica-se a sua utilização em times de desenvolvimento pequenos (squads), aplicações grandes, alta taxa de comunicação e/ou aplicações complexas que precisam escalar.  

O papel dos microsserviços em Analytics

Hoje vemos uma grande dificuldade das empresas de grande porte em conseguir interagir com seus sistemas de ERPs e também com os ecossistemas de empresas externas. Quando algumas análises são feitas, normalmente são bastante manuais, trabalhosas e não replicáveis. Geralmente, as análises ficam restritas às planilhas.   

O impacto da nova abordagem de microsserviços é vasto em toda área da computação. No entanto, no que tange à área de Analytics, eles podem ser utilizados de forma estratégica em camadas para potencializar a qualidade e a profundidade da análises de dados.

Com os microsserviços há um ganho de flexibilização da integração de dados. Em outras palavras, os datasets (o que são datasets?) poderão ser enriquecidos com dados de naturezas diferentes, não apenas internos da organização, mas externos. Exemplos: dados de temperatura, colocações, consultas de preço, previsão de demanda e outros.  

Exemplos da nova geração de sistemas

Dos pedidos feitos pelo aplicativo Ifood e filmes sugeridos na Netflix aos sistemas de identificação bancária ou reconhecimento facial, não são poucas as aplicações que tem como base os conceitos de microsserviços, sendo desenvolvidas por empresas dos mais variados setores da economia.

Um dos exemplos mais icônicos da nova realidade de sistemas é o aplicativo Uber, que integra serviços altamente especializados, tais como: 

  • geolocalização;
  • cobrança;
  • cartão de crédito;
  • envio de mensagens. 

Tudo isso é orquestrado por técnicas avançadas de UX para que o aplicativo, 100% baseado em microsserviços, entregue o valor aos usuários, que, ao fim do processo, querem se deslocar do ponto A para o ponto B no menor tempo possível, com segurança e comodidade.  

Tecnologias e Plataformas

Existem diversas tecnologias e plataformas encontradas no mercado que possibilitam o sucesso na implantação da arquitetura de microsserviços. Abaixo, encontram-se algumas importantes:

  • Plataformas de conteinerização: mover-se entre diferentes serviços pode ser um pesadelo para configurar a máquina. Entretanto, ferramentas como Docker permitem o deploy de imagens em seu computador localmente, independente do sistema operacional usado;
  • Ferramentas automatizadas de deploy: softwares como jenkins combinam com a arquitetura de microsserviços, permitindo assim a integração contínua e deploy;
  • Plataformas de testes de integração automatizada: plataformas como Selenium são de grande importância na integração contínua e na arquitetura de microsserviços;

Dentre algumas ferramentas para a área de analytics, podemos citar:

  • Sistemas de mensagens: geralmente, utilizam-se plataformas, como: Apache Kafka e Amazon Kinesis. Transferem dados de um aplicativo para outro para que os aplicativos possam se concentrar nos dados sem se atrapalharem na transmissão e no compartilhamento dessas informações.
  • Sistemas de orquestração:  plataformas como Kubernetes automatizam, configuram, coordenam e gerenciam sistemas de computador e software.
  • Computação em nuvem: serviços como Amazon AWS e Microsoft Azure facilitam o deploy e escalam os recursos, potencializando assim a adoção de microsserviços.

Mundo

O State of Microservices 2020 tem como objetivo mensurar a utilização de microsserviços por profissionais ao longo do globo. A pesquisa reuniu dados de 650 desenvolvedores de softwares, sendo, em sua maioria, CTOs, líderes e seniors espalhados por todos os continentes do mundo (exceto a África), de empresas de pequeno, médio e grande porte. Destaca-se que o tempo de utilização dessas tecnologias por parte da maioria dos profissionais é de, em média, 1 ano.

Tempo utilizando microsserviços
Tempo utilizando microsserviços | Dados: State of Microservices

“Por muito tempo, a arquitetura de microsserviço foi associada a grandes soluções corporativas, as quais eram geralmente construídas usando Java ou .Net. No entanto, parece que as coisas estão mudando rapidamente. Em primeiro lugar, cada vez mais pessoas estão falando sobre JavaScript universal e como essa linguagem (ambas com TypeScript) está ganhando popularidade. Em segundo, os desenvolvedores começaram a construir microsserviços não apenas para plataformas de nível empresarial, mas também para projetos de software de médio porte. Em terceiro lugar, o modelo “microsserviços sem servidor” também está em ascensão e todos nós sabemos que JavaScript e TypeScript funcionam muito bem com ou sem servidor.”

State of Microservices
Principais tecnologias utilizadas na-arquitetura de microsserviços
Tecnologias nos microsserviços. Dados: State of Microservices

A integração contínua é uma importante prática no processo de desenvolvimento de software, podendo trazer diversos benefícios a quem usa. Por isso, atualmente, existem diversas opções no mercado que, aliadas a um bom planejamento, podem trazer liberdade e recompensas futuras. Além disso, a migração de uma tecnologia para outra torna-se mais acessível de acordo com a melhor solução para o negócio. A pesquisa apontou que 87% dos entrevistados já utilizam ferramentas de integração contínua, tornando-se assim um padrão para os desenvolvedores.

Fonte: State of Microservices

Conclusão

Os microsserviços representam uma forte tendência de arquitetura na área da computação. Existem diferentes tecnologias para implementar soluções que, por sua vez, podem atender necessidades variadas de negócio. 

Neste artigo, abordamos os conceitos básicos de arquitetura de sistemas e buscamos dar alguns exemplos daqueles que já operam nesta visão. Também mostramos como os projetos de analytics podem se beneficiar disso. 

Embora o maior fator de sucesso dos projetos de analytics resida na estratégia de governança e cultura informacional das empresas, um fator crítico ainda continua sendo a qualidade dos registros armazenados. Vemos um grande potencial para ganhos de maturidade analítica com esta abordagem, principalmente pelo enriquecimento de conjunto de dados a partir da integração com parceiros especializados em determinados tipos de informações. 

Futuro da arquitetura de microsserviços_
Futuro dos microsserviços. Dados: State of Microservices

Acreditamos que o futuro das arquiteturas de sistemas terão como base os microsserviços e que o próximo grande desafio, depois da estabilização desta arquitetura, será a falta de mão de obra de profissionais criativos para conectar cada microsserviço nos processos de negócios. Nesse sentido, já existem pesquisas avançadas para utilização de web semântica (o que é web semântica?) e inteligência artificial para ajudar. 

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Agro 4.0: aplicações de IA e Analytics no agronegócio

Agro 4.0: aplicações de IA e Analytics no agronegócio

A utilização de Inteligência Artificial e Advanced Analytics no desenvolvimento do Agro 4.0

A Quarta Revolução Industrial, comumente chamada de Indústria 4.0, é um tema que permeia os mais diversos setores e cada vez mais faz parte do do dia-a-dia de empreendedores, gestores e principalmente times de inovação que buscam novos caminhos e tecnologias para capitanear mudanças. Aqui mesmo, no nosso blog, já discutimos a Indústria 4.0, sua definição e iniciativas desenvolvidas por diversas empresas nesse âmbito. 

No livro Indústria 4.0: status atual e tendências futuras, os autores afirmam que, após as transformações físicas e tecnológicas das revoluções anteriores, o desenvolvimento da Indústria 4.0 agregou aos sistemas de produção previsões e auxílio na tomada de decisão. Além disso, a Quarta Revolução é vista pelos autores como um desenvolvimento baseado na criação de um sistema integrativo e ambiente colaborativo, onde o cliente é considerado como parte do processo de produção. 

Dentro desse contexto, vamos abordar nesse artigo o Agro 4.0, ressaltando o papel da IA e Analytics no desenvolvimento do agronegócio.

O que é o Agro 4.0?

De acordo com a Brasil Agro, o Agro 4.0 incorpora as mais modernas práticas e processos de manejo com tecnologias de precisão, uso de sensores e mecanismos para previsão e resposta. Sendo assim, o processo de modernização do agronegócio está vinculado à utilização de novos hardwares em conjunto com ferramentas que auxiliam em todo o ciclo do setor. Nesse último tópico, entram conceitos como Inteligência Artificial e Machine Learning, Data Analytics, IoT e Smart Sensors.

Aplicações práticas

O agronegócio é um dos setores mais fortes do Brasil. Em 2019, por exemplo, foi responsável por aproximadamente 40% das exportações brasileiras. Se olharmos o total de bens e serviços finais do país, o setor representou 21,4% do PIB. Esses dados são do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA/USP) e da Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA). Posto isso, os desenvolvimentos tecnológicos da Indústria 4.0 podem trazer incrementos de produtividade significativos para o setor e consequentemente para a economia do país.

Algumas vezes, as inovações tecnológicas em indústrias mais tradicionais são vistas como grandes desafios. No entanto, os saltos tecnológicos nos momentos de inflexão das indústrias são oportunidades para ganhos de produtividade.

Leia também: A utilização da Inteligência Artificial na Indústria

Otimização de área cultivável

Qual área é mais adequada para o plantio de determinada cultura ou qual solo é mais adequado para minimizar as perdas?

Por meio de dados georreferenciados, em conjunto com dados de plantio e produtividade, modelos de Machine Learning respondem essas perguntas com maior objetividade e embasamento estatístico. A Inteligência Artificial possibilita a otimização do tempo durante o processo de definição do cultivo, redução da subjetividade e maximização do Retorno sobre o Investimento (ROI).

Gestão de rebanho

No campo da pecuária de precisão, ferramentas de Data Analytics podem auxiliar no ganho de peso do rebanho, monitoramento em confinamento e até mesmo rastreabilidade na cadeia de beneficiamento. O uso dessas ferramentas aumenta a eficiência do processo de acompanhamento do rebanho, assim como oferece maior confiabilidade aos clientes finais. Além disso, sensores inteligentes podem ser utilizados para monitoramento e identificação do rebanho em grandes áreas.

Previsão de demanda

Assim como na otimização de área cultivável, reduzir a subjetividade no momento de decisão do que será produzido em cada período é muito importante e gera maximização de receita. Produzir em excesso determinado produto ou sofrer uma ruptura na cadeia produtiva de outro impactam diretamente as margens de uma empresa e a capacidade de gerar receita, respectivamente. Um preditor de demanda que utiliza dados de consumo doméstico e global reduz o MAPE (Mean Absolute Percentage Error), indicador de acurácia nos processos de previsão e acompanhamento da demanda.

Antecipação de fenômenos climáticos

O campo da meteorologia é um dos mais avançados no âmbito de modelos estatísticos com grande nível de confiança. A antecipação de fenômenos climáticos é crucial para a minimização de perdas em safras de diversas culturas, assim como para o manejo da pecuária. Sem dúvidas, ferramentas que utilizam IA podem fornecer maior confiabilidade em relação às previsões e mitigar possíveis riscos.  

Previsão de preço

O setor Agro, de maneira geral, está exposto à volatilidade das commodities agrícolas. Os preços dessas commodities possuem como direcionadores a demanda externa, a oferta total dos países produtores e o câmbio. Usualmente, as projeções de preços e hedge dessas commodities representam desafios internos para as empresas. Nesse contexto, ferramentas de IA reduzem o erro das projeções e auxiliam nas estratégias de hedge para a safra, por exemplo.

Automatização de plantio e colheita

A inserção de maquinário agrícola nas revoluções industriais anteriores aumentaram de forma significativa a produtividade do agronegócio. A automatização de processos como o plantio e colheita estão cada vez mais presentes, principalmente em grandes áreas com culturas menos sensíveis. 

Gestão e manutenção de ativos

O agronegócio, com o uso de máquinas e novas tecnologias da indústria 4.0, pode ser caracterizado como intensivo em capital. Para reduzir custos de monitoramento e manutenção de máquinas, a manutenção preditiva é uma solução tecnológica muito utilizada. A mudança de manutenção corretiva para preditiva reduz custos em maquinários de alto valor agregado, assim como evita rupturas na cadeia produtiva.

Agro 4.0 – Conclusões

Conforme levantamento realizado pela Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP) em 2017, 67% das propriedades agrícolas no país utilizam alguma inovação tecnológica em seus processos produtivos. Isso demonstra a forma como o setor está aproveitando as oportunidades de digitalização e desenvolvimento industrial.

Ganhos de produtividade, redução de custos de produção, modernização da lavoura e redução do uso de insumos, por exemplo, são alguns dos benefícios que a IA e Analytics agregam à agricultura intensiva.

A transformação do agronegócio tradicional em agronegócio digital está batendo na porta e já é uma realidade. A tecnologia pode permear ainda mais o segmento Agro, principalmente no Brasil. Afinal, nosso país é uma potência agrícola que traz em sua trajetória a inovação.

Quer aumentar a produtividade na lavoura, reduzir custos e melhorar a qualidade das decisões de negócios? Então, conheça o Agro 4.0

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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