A crescente demanda de energia ao longo das últimas décadas, à nível mundial, tem exposto cada vez mais a ineficiência do sistema de geração centralizada de energia elétrica, que consiste na utilização de poucas unidades geradoras produzindo energia para muitos consumidores.
Desta forma, as Energias Renováveis têm ganhado muito espaço e popularidade como uma alternativa para geração de energia elétrica combinadas com fontes limitadas, além de auxiliar na redução do impacto ambiental.
A geração de energia elétrica realizada por consumidores independentes ou próximos a eles, denominada Geração Distribuída (GD), vem ganhando cada vez mais protagonismo e tem se mostrado uma forma de geração promissora.
Otimização de sistemas de geração de Energias Renováveis
Diante do advento da utilização das energias renováveis, se fez necessário o desenvolvimento de técnicas e modelos para otimização destes sistemas, mais especificamente eólica/solar, com intuito de diminuir o impacto da sua utilização no sistema elétrico e os tornar cada vez mais eficientes.
Assim, as plantas de geração de energias renováveis vêm sendo amplamente digitalizadas de modo a evitar a subutilização da capacidade instalada, falhas indesejadas nos subsistemas, desligamentos não-programados da usina e perda na receita total.
Portanto, inúmeras pesquisas vêm sendo realizadas direcionando a aplicação de modelos de Inteligência Artificial na otimização de sistemas de geração de energias renováveis, onde pode-se destacar: otimização de sistemas híbridos eólico-solar, otimização de turbinas eólicas, desenvolvimento de células solares mais eficientes entre outros.
Mas onde, de fato, a Inteligência Artificial pode ser aplicada no contexto das Energias Renováveis?
Em praticamente todos. A Inteligência Artificial pode ser aplicada desde o monitoramento e detecção de falhas em equipamentos e sistemas à métodos de gestão, administração e economia das plantas de geração de energias renováveis. Entre algumas de suas aplicações, podemos citar:
Monitoramento de desempenho da usina
A Inteligência Artificial pode desempenhar um papel importante no monitoramento da usina, principalmente através do acompanhamento em tempo real, que permite um melhor controle na produção de energia e previsões de demanda mais eficientes. Como, por exemplo, no controle de pás de aerogeradores e de bases de painéis fotovoltaicos.
Gerenciamento da Rede
O aumento do número de dispositivos eletrônicos, veículos elétricos e equipamentos elétricos que necessitam ser carregados, leva a um aumento considerável na demanda de energia e, tal fator, pode ocasionar um transtorno no sistema elétrico.
A Inteligência Artificial pode ser claramente aplicada de modo a prever este crescimento na demanda e controlar o fluxo de energia, tornando a rede mais flexível e sem sobrecarga.
Informativo de manutenção preditiva ou preventiva
Uma usina geradora de energia eólica/solar é composta de inúmeros equipamentos. A instalação de sensores nestes equipamentos geram dados que podem ser analisados por algoritmos de Inteligência Artificial, identificando potenciais riscos e possibilitando estabelecer prazos para manutenção ou substituição do equipamento antes que o mesmo venha a falhar e levar ao desligamento não-programado na usina geradora.
Economia de custos
A aplicação de métodos de Inteligência Artificial otimiza os sistemas de energias renováveis e os torna mais confiáveis e mais vantajosos na opção de geração por meio destas fontes. Além disso, a previsão de energia eficiente faz com que as redes operem com a carga adequada à demanda, otimizando assim a produção e o consumo de energia, gerando redução de custos e aumento na receita para as empresas.
Conclusão – Inteligência Artificial e as Energias Renováveis
A Inteligência Artificial apresenta-se como uma ferramenta poderosa no contexto das Energias Renováveis. Tendo em vista que a digitalização das usinas gera muitos dados, mas que nem sempre significam informações.
Logo, a análise correta destes dados combinadas com a aplicação de modelos inteligentes permitem que as empresas operadoras possam tomar decisões conscientes e eficazes, além de reduzir custos e ter uma administração mais otimizada no processo de geração de energia.
Pesquisador na área de ciência de dados na Aquarela. Graduando em engenharia elétrica na Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Entusiasta nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados aplicadas aos Sistemas Elétricos, Energias Renováveis, Otimização e Qualidade da Energia Elétrica.
Quando trabalhamos com um conjunto de dados, podemos extrair diversos atributos dos mesmos. No contexto da ciência de dados, um atributo consiste em uma propriedade ou característica da entidade que está sendo analisada.
Por exemplo, diante de um conjunto de dados relacionados ao clima, podemos encontrar atributos como temperatura, umidade, pressão atmosférica, condições meteorológicas, entre outros.
A seleção de atributos, ou Feature Selection, consiste na obtenção de um subconjunto de dados a partir de um conjunto original, visando extrair conhecimento dos dados e, ao mesmo tempo, reduzir a complexidade e a dimensionalidade do problema.
A evolução da seleção de atributos
Entre as décadas de 60 e 70, a etapa de seleção de atributos era feita, muitas vezes, de forma manual, baseada apenas no conhecimento puro do especialista, o que tornava o processo muito mais sujeito a erros.
Com o surgimento dos modelos de Machine Learning (Aprendizado de Máquina), na década de 80, a seleção de atributos se tornou uma parte crucial do pré-processamento de dados. Nesse contexto, várias técnicas foram desenvolvidas para a seleção de atributos, incluindo as técnicas baseadas em filtros, wrappers e embedded.
Em projetos de Big Data, a seleção de atributos pode ser ainda mais importante, pois a quantidade de dados disponíveis pode ser gigante, aumentando a complexidade do problema. Ademais, muitos desses dados podem ser irrelevantes. Nesse sentido, a seleção de atributos, caso aplicada, pode melhorar a qualidade da análise dos dados e tornar o resultado dos modelos mais preciso.
Importância da seleção de atributos
A seleção de atributos é uma das etapas mais importantes do pré-processamento de dados e tem o objetivo de preparar os dados antes de serem aplicados em modelos de Machine Learning.
Em projetos de Machine Learning, busca-se tirar conclusões a partir de uma base de dados para auxiliar no processo de tomada de decisão. Para tal propósito, são traçados alguns objetivos como: agrupar, identificar padrões ou projetar valores futuros. Por meio da seleção de atributos, esses objetivos podem ser alcançados de maneira acelerada e otimizada.
Embora uma base de dados possa apresentar diversos atributos, às vezes apenas alguns deles podem estar relacionados ao problema em si. É possível que haja redundância, de modo que não há necessidade de incluir todos os dados na modelagem; e interdependência, em que dois ou mais atributos transmitem informações fortemente dependentes entre si.
As técnicas de seleção de atributos englobam atividades de identificação e remoção de informações irrelevantes ou redundantes. Isso reduz a dimensionalidade dos dados e pode permitir que algoritmos de aprendizagem operem com maior rapidez, reduzindo o tempo de treinamento e aumentando a eficiência do modelo.
Outra vantagem da seleção de atributos é melhorar a precisão dos modelos, uma vez que os atributos irrelevantes podem contribuir para o ruído e para a ocorrência de overfitting, diminuindo a acurácia dos modelos.
A seleção de atributos ainda é capaz, em alguns casos, de aumentar a interpretabilidade dos dados, tendo em vista que a partir de um número reduzido de atributos, é mais fácil entender as relações entre os mesmos e as variáveis de interesse.
Técnicas de seleção de atributos
Na etapa de pré-processamento dos dados, a seleção de atributos pode ser implementada por meio de diversas técnicas, cada uma com as suas características. Algumas das principais técnicas são as seleções baseadas em filtro, wrapper e embedded.
1. Seleção baseada em filtro (Filter-based selection):
Trata-se de uma das técnicas mais populares, em que todo o processo é realizado previamente, o que demanda baixo custo computacional. A seleção por filtro utiliza métricas estatísticas para avaliar a relevância dos atributos com a variável de interesse.
Dessa forma, são selecionadas aquelas que apresentam maior grau de correlação ou dependência. Algumas métricas comumente utilizadas na avaliação são o teste qui-quadrado, a correlação de Pearson.
A figura a seguir (FIGURA 1) ilustra o funcionamento da seleção baseada em filtro:
FIGURA 1
Avaliar a correlação entre atributos é crucial na análise de dados, uma vez que evita a multicolinearidade entre os atributos. É possível dizer que variáveis fortemente correlacionadas representam a mesma informação e, portanto, não é preciso utilizá-las em conjunto. O coeficiente de correlação de Pearson é capaz de identificar a correlação linear entre os atributos de entrada de um modelo. A figura a seguir (FIGURA 2) mostra um exemplo de um mapa de calor com os coeficientes de correlação de Pearson entre cinco atributos (var1, var2, var3, var4 e var5) com a variável alvo (target).
FIGURA 2
O coeficiente expressa numericamente se duas sequências de números estão positivamente correlacionadas, não correlacionadas ou negativamente correlacionadas. Quanto mais próximo de 1 for o módulo do coeficiente de Pearson, mais fortemente correlacionadas estão as variáveis. Todavia, quanto mais próximo de 0, mais fracamente correlacionados linearmente estão os atributos.
No exemplo acima, os atributos “var2” e “var4” apresentam uma correlação linear alta, com coeficiente de Pearson de 0.96. Utilizar os dois atributos para encontrar a variável “target” pode representar uma redundância, pois esses atributos podem contribuir com praticamente a mesma informação. Esse pode ser um critério para a eliminação de atributos redundantes.
Por outro lado, ao avaliar a correlação linear dos atributos com a variável “target” percebe-se que os atributos “var1”, “var3” e “var” apresentam maior correlação linear com a variável de interesse. Atribuir um valor “threshold” (limite) pode ser um critério de escolha utilizado pelo cientista de dados para selecionar os atributos mais relevantes para o modelo.
Embora o coeficiente de Pearson analise a correlação linear entre dados numéricos, quando se trata de atributos categóricos, uma das técnicas de seleção por filtro mais recomendada é o teste qui-quadrado. O teste qui-quadrado calcula a diferença entre a distribuição observada dos dados e a distribuição que seria esperada caso não houvesse relação entre as variáveis categóricas.
Quando se tem um alto valor de qui-quadrado (p-value baixo), significa que há uma evidência estatística para inferir que os valores observados e esperados não são equivalentes. Nesse caso, portanto, as variáveis apresentam um grau de dependência entre si.
2. Seleção baseada em embrulho (Wrapper-based selection):
A Seleção baseada em wrapper, ou embrulho, é uma técnica de seleção de atributos que utiliza um modelo de aprendizado de máquina para avaliar a importância de cada subconjunto de atributos. Ao contrário das técnicas de seleção por filtro, as técnicas de seleção baseadas em wrapper apresentam alto custo computacional. Todavia, em geral essas técnicas podem levar a uma seleção de atributos mais precisa.
Para dar início a seleção, essas técnicas criam múltiplos subconjuntos de atributos e avaliam a importância de cada um na performance do modelo, selecionando aqueles que obtiveram o melhor desempenho.
Uma desvantagem da seleção por wrapper está no fato de que seu resultado depende do modelo utilizado para avaliação dos atributos e pode levar ao overfitting.
A Figura a seguir (FIGURA 3) mostra um fluxograma da metodologia utilizada pela seleção por wrapper. No método wrapper, um modelo de Machine Learning inicial é utilizado para avaliar o desempenho de diferentes subconjuntos de atributos. O melhor subconjunto é selecionado baseado no modelo com melhor performance.
FIGURA 3
3. Seleção por métodos de incorporação (Embedded selection):
Outra técnica que utiliza modelos de Machine Learning para realizar escolher os atributos mais importantes é a seleção baseada em embedded (incorporação). A principal diferença em relação a seleção por wrapper está no momento em que a seleção de atributos é feita.
Enquanto na abordagem por wrapper um modelo de Machine Learning é utilizado para avaliar a importância dos atributos após a seleção de um subconjunto de atributos, na abordagem por embedded, a seleção é realizada diretamente no processo de treinamento do modelo. A figura a seguir (FIGURA 4) ilustra o funcionamento da seleção baseada em embedded.
FIGURA 4
Os métodos embarcados são implementados por algoritmos que apresentam seu próprio método de seleção de atributos. Alguns métodos como a regressão Lasso e Ridge são capazes de selecionar os atributos mais relevantes de maneira automática ainda no processo de treinamento. Esses métodos têm o objetivo de lidar com o problema de multicolinearidade, em que há alta correlação entre os atributos de entrada.
Os algoritmos de regressão Lasso e Ridge utilizam algumas funções de penalização. Na regressão Lasso, uma penalização é adicionada pelo valor absoluto dos coeficientes dos atributos. O objetivo é forçar alguns dos coeficientes a serem iguais a zero, o que leva a uma seleção automática de atributos.
Já na regressão Ridge, a penalização se resume a uma restrição à soma dos quadrados dos coeficientes dos atributos. O objetivo do último método é reduzir a magnitude dos coeficientes, evitando a ocorrência de overfitting.
Conclusão – Importância da Seleção de Atributos em Modelos de Machine Learning
A seleção de atributos é uma etapa do pré-processamento de dados muito importante em diversas aplicações. Dentre suas vantagens, pode-se destacar a melhoria na acurácia e eficiência dos modelos; redução da complexidade e facilidade na interpretabilidade dos dados.
Ao longo do texto foram apresentadas algumas das principais técnicas de seleção de atributos, com destaque para as seleções por filtro, por wrapper e por embedded.
Os métodos baseados em filtro são computacionalmente eficientes e independentes dos modelos, porém ignoram as interações entre atributos e, em alguns casos, podem não identificar o subconjunto ótimo de variáveis.
Os algoritmos de seleção por wrapper, por sua vez, analisam a interação entre atributos e podem identificar o subconjunto ótimo para um modelo específico. Porém são métodos computacionalmente caros e sujeitos a ocorrência de overfitting.
Por fim, as técnicas de seleção por embeddedsão indicadas para lidar com conjunto de dados de alta dimensão, com muitos atributos, podendo não lidar muito bem com amostras pequenas, além de depender da escolha dos parâmetros de regularização dos modelos implementados.
A melhor técnica vai depender da escolha particular do cientista de dados para um problema específico, sendo que cada uma das abordagens de seleção de atributos possui pontos positivos e negativos.
Graduanda em Engenharia Elétrica pela UFCG. Engenheira de Machine Learning na Aquarela. Apresenta experiência na área de machine learning e previsão de séries temporais.
A inteligência artificial (IA) é baseada em algoritmos que habilitam os computadores a processar grandes quantidades de dados e dessa forma aprender com eles, além disso, tomar decisões autônomas baseadas nesse conhecimento.
A capacidade desses algoritmos tem sido aproveitada em diferentes áreas do conhecimento humano, desde tópicos avançados em robótica até a criação de sistemas cognitivos.
Dentre os diversos algoritmos utilizados para a criação de sistemas baseados em inteligência artificial, os modelos probabilísticos possuem um potencial a ser explorado a fim de ajudar na tomada de decisão.
Modelos Deterministicos
Para compreendermos o potencial dos modelos probabilísticos ou não determinísticos, é necessário entendermos como funcionam os modelos determinísticos. Para isso, vamos imaginar a seguinte situação: você trabalha realizando entregas e recebe demandas da empresa por meio de um cadastro em um aplicativo. Além disso, a empresa para qual você trabalha possui um sistema de recompensa caso a entrega seja feita em menos de 25 minutos.
Dessa forma, a sua primeira ação após receber a demanda de entrega é utilizar o sistema de GPS para obter a rota que, quando seguida, terá o menor tempo de percurso, certo?
Simulação de rotas geradas pelo GPS (autoria própria)
Ao observar o retorno com a previsão do tempo de percurso dado pelo GPS, você conclui que a melhor rota para o seu destino é a primeira rota (Rota 1). Ou seja, o modelo de cálculo de rota do GPS gerou o valor esperado para o trajeto.
Porém, e se levássemos em consideração todas as adversidades que podem acontecer pelo caminho?
Modelos Probabilísticos
Para compreender os modelos probabilísticos, vamos adicionar alguns detalhes ao nosso exemplo. E se, de alguma forma, fosse possível coletar os dados de quem já percorreu o mesmo caminho e, devido à alguma situação adversa ou favorável, chegou ao destino antes ou depois do valor esperado.
Imagine que as rotas selecionadas foram percorridas várias vezes por outros entregadores e esses dados foram coletados pelo sistema de GPS, chegando ao ponto que a distribuição de probabilidade gerada pelo modelo, agora probabilístico, associada aos percursos é aproximadamente normal.
Gráfico 1: distribuição de probabilidade da rota 1 (autoria própria)Gráfico 2: Distribuição de probabilidade da rota 2 (autoria própria)
Ao observarmos a distribuição de probabilidade da primeira rota percebemos que o valor esperado ou média é de 19 minutos. Porém, quando calculamos a área abaixo da curva, percebemos que você tem uma probabilidade de 69% de chegar ao destino no tempo desejado e conseguir a recompensa da empresa.
Por outro lado, realizando o mesmo cálculo na segunda rota você teria a probabilidade de 93% de chegar ao destino da entrega antes dos 25 minutos. Com isso, a decisão que foi tomada anteriormente precisaria ser repensada, sendo a segunda rota a melhor alternativa.
Quando utilizar os Modelos Probabilísticos ?
Sempre que possível. Quando se expressa a incerteza que o modelo criado possui, construímos um guia mais confiável e que considera a maioria dos cenários possíveis para um determinado conjunto de dados.
A aplicação desses modelos não se limita apenas ao problema de regressão, mas também podem ser utilizados juntamente com os modelos de classificação, por exemplo, seguindo a mesma lógica de que ao invés de retornar uma categoria absoluta como resposta ao problema, o modelo retorna uma distribuição de probabilidades.
Conclusão – O impacto dos Modelos Probabilísticos na tomada de decisão
Conforme visto no exemplo, a principal diferença entre um modelo determinístico e um modelo probabilístico é o retorno gerado. Se de um lado temos o valor esperado como a resposta dada ao problema, por outro lado temos uma distribuição de probabilidades como o retorno para uma determinada entrada.
A utilização de modelos probabilísticos, portanto, entrega mais informações a respeito do processo aleatório que o gerou, dando uma nova perspectiva para a tomada de decisão.
Pesquisador na área de ciência de dados na Aquarela. Graduando em engenharia elétrica na Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Entusiasta nas áreas de inteligência artificial, ciência de dados, processamento de sinais e sistemas embarcados.
A Inteligência Artificial está sendo utilizada para realizar diversos avanços em diferentes campos da indústria como agricultura, educação, saúde e finanças. E no ramo de gestão de projetos e produtos não é diferente, trazendo grandes potenciais para a organização do dia a dia dos profissionais de gestão e suas delegações.
Com as ferramentas que estão surgindo e o olhar para as necessidades rotineiras dos profissionais e a gestão de produtos nas grandes empresas, se tem a oportunidadede otimizar os fluxos de trabalho e melhorar os resultados e seus indicadores.
O dia a dia da gestão de produtos e as tarefas rotineiras
No dia a dia do profissional de produtos, muitas são as atividades e delegações a serem realizadas. Algumas dessas tarefas incluem atividades administrativas e de controle, processos e gestão de atualizações.
Pode-se identificar que alguns dos indicadores gerados manualmente possuem diversas possibilidades de automatização e otimização nas atividades realizadas, concedendo tempo aos profissionais para dedicação às outras demandas que podem agregar valor a empresa, equipe e aos produtos que estão sendo construídos.
Aplicação da Inteligência Artificial na Gestão de Produtos
Apesar das muitas possibilidades que a Inteligência Artificial pode trazer, incluindo a inteligência dos processos, é necessário refletir sobre as reais necessidades de sua aplicação e qual a perspectiva de ganhos no âmbito da gestão de produtos.
Considerando essa reflexão e tendo as atividades do profissional de produtos bem definidas, é possível obter muitos ganhos na liberação de tempo de um product manager (gestor de produtos), de forma que o profissional possa se dedicar às metas e estratégias de suas atribuições.
Com a automatização de tarefas e otimização do tempo, é possível identificar que os esforços do product manager poderão se voltar para a condução dos projetos, a fim de alcançar os objetivos de longo prazo e solidificar o que está sendo construído.
O gerenciamento de pessoas também pode ser beneficiado pelos ganhos gerados por estas otimizações. Uma vez que o profissional de produtos estará com o olhar mais direcionado para os seus processos, é possível que se tenha uma visão mais dinâmica para as escolhas e delegações do dia a dia da equipe.
Demais aplicações práticas, possibilidades e tendências
Uma das principais aplicações da Inteligência Artificial na gestão de produtos é a análise de dados. Grandes possibilidades para a identificação das preferências, utilização e comportamentos podem ser captados através dos dados dos usuários que utilizam determinados produtos.
Essa análise pode ser usada para identificar padrões e tendências que ajudam o time de produto a tomar decisões com mais contexto. Ainda nesse âmbito, a Inteligência Artificial pode ser um termômetro para trabalhar na indicação de novas possibilidades para os usuários, servindo como um direcionamento para equipe para o desenvolvimento de possíveis melhorias.
Seguindo no contexto de automação de tarefas na gestão de produtos, a equipe atuante também pode ser beneficiada com a automatização de tarefas de outras maneiras, como com a categorização de feedbacks de usuários, análise de dados de testes dos produtos que estão sendo construídos e criação de relatórios. Isso pode economizar tempo e recursos da equipe, permitindo que os esforços sejam direcionados a outras atividades mais urgentes.
Outros campos de possibilidades para utilização da Inteligência Artificial na gestão de produtos digitais seriam para: previsão de desempenho, gerenciamento de recursos, comunicação e colaboração, gerenciamento de riscos, tomada de decisão e identificação de padrões.
Conclusão – Inteligência Artificial na Gestão de Produtos Digitais
A Inteligência Artificial pode ser um grande potencial para a área de gestão de produtos digitais. Ao analisar dados e automatizar tarefas repetitivas, a Inteligência Artificial pode ajudar as equipes de produto a tomar decisões mais inteligentes e economizar tempo e recursos. Por fim, é importante lembrar que tudo deve ser analisado e utilizado de acordo com a real necessidade e contexto do profissional de produto, equipe e empresa.
Product Owner na Aquarela Analytics, graduada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Pós graduanda em Tecnologia para Negócios pela PUCRS. Experiências com planejamento, gestão e qualidade de produtos digitais. Criadora de conteúdo no @isa.tech.
Não é mais uma novidade para ninguém que houve um boom das inteligências artificiais (IAs) nos últimos tempos. Principalmente quando falamos de IAs generativas. Esse modelo de IA é composto por algoritmos capazes de compreender uma requisição do usuário, processar essa informação e, a partir do conteúdo presente em seu banco de dados, gerar respostas e conteúdos em diversos formatos como imagens, textos ou áudios.
Inteligências artificiais generativas como Dall-E 2, ChatGPT e Midjourney vêm ocupando espaço na mídia e furando a bolha do que antes era assunto apenas dos mais entusiastas da tecnologia.
Nesses últimos meses, vimos o ChatGPT fornecer dietas, receitas de bolo, lista de temas para produção de conteúdo, entregar algoritmos para solução de problemas descritos; já o Midjourney criou uma imagem do Papa utilizando uma jaqueta branca que circulou o mundo inteiro como se fosse verdadeira.
As inteligências artificiais generativas podem apresentar riscos?
Todas essas novas possibilidades que surgiram com os avanços das inteligências artificiais generativas levantaram diversos tópicos de discussão sobre sua utilização e como regularizá-la.
Entre os exemplos discutidos recentemente temos a relação de direitos autorais em textos e imagens utilizados como base para produção de novos conteúdos, ou a facilidade de uso dessas ferramentas para criação de imagens fakes, que podem ser utilizadas tanto para brincadeiras quanto para desmoralizar pessoas ou criar tensões políticas.
Também há um questionamento muito comum, o qual por muitos anos foi retratado e discutido por diversas produções de ficção científica, que é a possibilidade de IAs realizarem tarefas humanas. Muitos chegam a se perguntar “será que perderemos nossos empregos para elas?”.
Como as inteligências artificiais generativas impactam a vida profissional?
Considerando que os avanços significativos e a popularização de ferramentas de IA generativa são, de certa forma, recentes, ainda é muito cedo para termos uma resposta precisa sobre seus impactos.
Podemos dizer que Inteligências Artificiais fazem parte das nossas vidas há anos, nos auxiliando em diversas tarefas, seja como assistentes virtuais fazendo listas de compras de supermercado por comando de voz, acendendo luzes automaticamente ou nos recomendando um filme, série ou música em aplicativos de streaming.
Porém, com o fortalecimento das IAs generativas como as que citamos anteriormente, é possível perceber que o nível de serviço alcançado é diferente. Sendo assim, é nosso papel também questionar: será que estamos prontos para tamanho desenvolvimento?
Estamos começando a entender que IAs generativas são capazes de realizar feitos incríveis, nas mais diversas áreas profissionais. Entretanto, ainda não se sabe muito sobre seus principais riscos, nem como elas podem ser melhor aproveitadas de forma legal e profissional.
No momento atual, no âmbito profissional, é importante entender que estes modelos de IA são ferramentas auxiliares para muitos tipos de trabalho. Portanto, elas não devem ser responsáveis pelo trabalho em si, nem serem culpabilizadas pelos resultados que geram. Afinal, ainda somos nós, humanos, que indicamos o que deve ser feito.
Conclusão – As inteligências artificiais generativas e o mercado de trabalho
Uma coisa é certa, as IAs generativas que temos atualmente funcionam a partir de conhecimento prévio, desenvolvido e aplicado por humanos, seja na arte, pesquisa, poesia, design, ciência etc.
Essa criatividade e produção são necessárias para alimentar estas ferramentas. Além disso, a capacidade de fazer as perguntas certas para obter os melhores resultados com essas inteligências artificiais é imprescindível, assim a ferramenta pode entregar conteúdos mais alinhados ao problema a ser resolvido.
É muito importante que tenhamos clareza de nosso papel quando se trata desse assunto, pois o avanço não surge apenas da Inteligência Artificial, e sim da junção da Inteligência Artificial com a Inteligência Coletiva (humana) que produzimos e aperfeiçoamos diariamente.
A implementação de inteligência artificial (IA) tem ganhado muita visibilidade nos últimos tempos, incluindo no desenvolvimento de produtos, onde sua utilização tem se tornado cada vez mais comum em empresas de diferentes setores.
No entanto, a implementação bem-sucedida de IA requer uma colaboração efetiva entre Product Managers e Cientistas de Dados. Neste artigo, exploraremos a importância dessa colaboração para alcançar resultados eficazes e eficientes na criação de soluções de produtos com IA.
Definição do papel de Product Managers e Cientistas de Dados na implementação de IA
O papel dos product managers é definido pela responsabilidade na liderança da gestão de produtos, desde a concepção, passando pelo controle do desenvolvimento, até a comercialização do produto e o acompanhamento da saúde do software. Nessa posição, é fundamental entender as necessidades dos clientes e do mercado, definir as especificações do produto e garantir que o produto final atenda às expectativas dos clientes.
Por outro lado, os cientistas de dados têm a expertise em análise de dados, modelagem e técnicas de IA. Possuem também a responsabilidade de coletar e analisar dados para ajudar a tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento do produto, trazendo assim uma cultura de tomada de decisão voltada aos dados (data-driven).
Compreensão das necessidades do cliente, definição de métricas e objetivos de desenvolvimento
No começo de cada desenvolvimento, é importante a clareza e compreensão das necessidades do cliente, dessa forma há grandes chances de que o desenvolvimento de produtos seja bem-sucedido.
Com o trabalho conjunto entre product managers e cientistas de dados desde a etapa de Discovery, é possível identificar as principais métricas e objetivos de sucesso para o produto, o que pode ajudar a orientar a análise dos dados e a tomada de decisões. É importante que ambos os profissionais trabalhem em conjunto para garantir que as necessidades do cliente sejam atendidas de maneira efetiva.
Há uma metodologia chamadaData-Driven, que utiliza dados para orientar as decisões. Ela pode ser uma abordagem eficaz para ajudar product managers e cientistas de dados a identificar as necessidades do cliente e definir as métricas e objetivos de sucesso.
O Data-Driven envolve coletar, analisar e interpretar dados para entender melhor as necessidades do cliente. Os cientistas de dados utilizam diferentes técnicas, como mineração de dados e aprendizado de máquina, para identificar padrões nos dados e entender as preferências e comportamentos dos clientes. Os product managers, por sua vez, podem usar essas informações para definir métricas e objetivos de sucesso para o produto.
Análise de dados e desenvolvimento de modelos de IA pelos cientistas de dados
Além de possibilitar ao produto uma orientação por dados (data-driven), os cientistas de dados também são responsáveis pela análise de dados e pelo desenvolvimento de modelos de inteligência artificial.
A análise de dados é um processo importante para desenvolver modelos de IA precisos e relevantes. Para isso, os cientistas de dados usam algoritmos e modelos para treinar os dados e ajustar os parâmetros para garantir que o modelo seja eficaz e preciso.
Uma vez que o modelo seja treinado e ajustado, ele pode ser usado para fazer previsões, identificação de padrões e tomada de decisões informadas. Logo, é possível para os cientistas de dados trabalharem em colaboração com os product managers para garantir que os modelos de IA desenvolvidos atendam às necessidades do produto e dos clientes.
Depois que um modelo de IA é desenvolvido e implementado, é importante monitorar seu desempenho e avaliar continuamente sua eficácia. Se ocorrerem mudanças nas condições de mercado ou nas preferências dos clientes, os product managers e cientistas de dados devem estar prontos para ajustar o modelo de IA de acordo. A avaliação contínua envolve a análise e interpretação dos resultados do modelo de IA para analisar se ele está atingindo os objetivos do produto e do cliente.
Assim, product managers e cientistas de dados devem trabalhar em conjunto para garantir que o modelo de IA seja monitorado e avaliado continuamente. Os product managers podem fornecer informações sobre as mudanças no mercado e as necessidades do cliente, enquanto os cientistas de dados podem contribuir com informações sobre a eficácia do modelo de IA e ajustá-lo de acordo. Com uma abordagem de monitoramento e avaliação contínua, product managers e cientistas de dados podem garantir que a implementação de IA atenda, de forma relevante, o produto ao longo do tempo.
Conclusão – Colaboração entre Cientistas de Dados e Product Managers na criação de produtos
A colaboração entre product managers e cientistas de dados é fundamental para a implementação bem-sucedida de IA no desenvolvimento e gestão de produtos. Ao trabalharem juntos, eles podem criar um ambiente data-driven, colocando os dados no centro da tomada de decisões, e apoiar nos desafios associados à implementação de IA. Além de que a colaboração contínua também é necessária para o monitoramento e avaliação do desempenho dos modelos de IA criados.
A implementação bem-sucedida de IA na gestão de produtos pode trazer inúmeros benefícios, como melhorias na eficiência operacional, aumento da satisfação do cliente e vantagem competitiva. No entanto, a colaboração entre product managers e cientistas de dados é crucial para garantir que esses benefícios sejam alcançados de forma eficaz e sustentável.
Profissional da área de produtos com background técnico e experiência em softwares da área siderúrgica, energia e serviços de crédito. Tenho como especialidade o desenvolvimento de Discovery, criação e acompanhamento de Roadmap, assim como o Product Backlog e a Priorização do Backlog. Além disso, criação de indicadores do sistema (DAU, MAU, acesso, etc.), assim como a criação de user stories, análise de requisitos, facilitação de reuniões e contato direto com stakeholders, time de desenvolvimento e UX.
