A Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como uma das tecnologias mais promissoras e disruptivas da era digital, revolucionando a forma como empresas e organizações conduzem seus negócios, entregam valor aos clientes e enfrentam desafios complexos.
Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e tendências, realizar previsões precisas e tomar decisões automatizadas, a IA tem o potencial de impulsionar a inovação, aumentar a eficiência operacional e transformar setores inteiros.
No entanto, a implementação bem-sucedida da IA não é uma jornada fácil. Requer uma abordagem estratégica, investimentos substanciais e uma cultura organizacional orientada para a transformação digital. Além disso, o sucesso da implementação da IA está intimamente ligado à maturidade analítica e à governança em Tecnologia da Informação (TI) de uma organização.
Neste contexto, surge a pergunta: O que é preciso para implementar a IA de forma efetiva e responsável? A resposta a essa pergunta envolve uma série de elementos-chave que se entrelaçam e se fortalecem mutuamente, criando uma base sólida para a jornada de IA da organização.
Pilares da implementação bem-sucedida de uma IA
A seguir, exploraremos os principais pilares que sustentam uma implementação bem-sucedida de IA, baseada nas melhores práticas de maturidade analítica e governança em TI.
Estratégia clara e alinhada
O primeiro passo para a implementação bem-sucedida da IA é ter uma estratégia clara e alinhada com os objetivos organizacionais. Isso envolve identificar os problemas ou oportunidades específicas que a IA pode resolver, bem como os resultados desejados. Uma estratégia sólida permitirá que a organização alocar recursos adequadamente e medir o progresso ao longo do tempo.
Dados de qualidade e acessíveis
A IA é altamente dependente de dados. Portanto, é fundamental garantir que os dados estejam limpos, precisos e acessíveis. Isso pode exigir a implementação de políticas de gerenciamento de dados eficazes, a fim de coletar, armazenar e processar os dados de forma adequada. Além disso, é essencial garantir a conformidade com as regulamentações de privacidade de dados para proteger informações sensíveis.
Infraestrutura e tecnologia adequadas
A implementação da IA requer uma infraestrutura robusta e tecnologia adequada para suportar o processamento de grandes volumes de dados e o treinamento de modelos de IA. Isso pode envolver investimentos em hardware, software e plataformas específicas de IA. Além disso, é importante considerar a escalabilidade da infraestrutura para atender às necessidades futuras da organização.
Equipe qualificada e capacitada
Contar com uma equipe qualificada e capacitada é essencial para implementar a IA com sucesso. Isso inclui cientistas de dados, engenheiros de IA, especialistas em aprendizado de máquina e profissionais de TI. Além disso, é importante investir em treinamento e desenvolvimento para garantir que a equipe esteja atualizada com as últimas tendências e técnicas de IA.
Governança
A IA pode ter um impacto significativo nas operações e na tomada de decisões da organização. Portanto, é essencial estabelecer uma governança sólida em torno do uso da tecnologia. Isso inclui a definição de políticas e diretrizes para o uso responsável e ético da IA, bem como a identificação e mitigação de possíveis vieses algorítmicos.
Cultura Organizacional e Liderança
A implementação bem-sucedida da IA começa com a construção de uma cultura organizacional que abraça a inovação, a aprendizagem contínua e a experimentação. É essencial que os líderes da organização demonstrem um compromisso claro com a transformação digital e a adoção da IA, pois seu envolvimento é fundamental para engajar toda a equipe. A liderança deve ser visionária e inspirar a mudança, promovendo uma mentalidade orientada para dados e incentivando a colaboração entre as diferentes áreas da empresa.
Governança em TI e Maturidade Analítica
A governança em TI é essencial para garantir a gestão adequada dos dados e da infraestrutura tecnológica necessária para a implementação da IA. Uma organização com alta maturidade analítica é aquela que possui uma estratégia clara de dados, processos bem definidos para coleta, armazenamento e análise de informações, além de contar com ferramentas e plataformas robustas de Business Intelligence (BI). Uma alta maturidade analítica permite que a organização tome decisões baseadas em dados, identifique oportunidades de melhoria e otimize seus processos internos.
Ética e Responsabilidade
A implementação da IA traz consigo questões éticas e de responsabilidade que não podem ser negligenciadas. É fundamental estabelecer diretrizes claras para o uso ético dos dados e garantir a privacidade e segurança das informações dos usuários. Além disso, é necessário mitigar os possíveis preconceitos e vieses presentes nos algoritmos de IA, garantindo que as decisões tomadas sejam justas e imparciais.
Conclusão – Maturidade analítica para implementar Inteligência Artificial
A implementação da IA é uma jornada desafiadora e emocionante para as organizações que buscam impulsionar a inovação e melhorar sua vantagem competitiva. Para garantir o sucesso nessa jornada, é fundamental ter uma cultura organizacional orientada para a inovação, governança em TI robusta e alta maturidade analítica. Além disso, é importante investir em infraestrutura e tecnologia, desenvolver talentos internos e garantir a ética e responsabilidade no uso dos dados. Ao seguir essas diretrizes, as organizações estarão mais bem preparadas para implementar a IA de forma efetiva, colhendo os benefícios de uma tomada de decisão baseada em dados, insights valiosos e processos otimizados. A IA continuará a moldar o futuro dos negócios e da sociedade como um todo, e as organizações que adotarem essa tecnologia com responsabilidade e visão estratégica estarão na vanguarda da inovação e do sucesso.
Python Developer Data Science na Aquarela. Doutorando em Física Teórica no Instituto de Física (CAPES 7) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), com experiência em dinâmica molecular do processo de dessalinização da água. Possui Mestrado em Física Teórica e Bacharelado em Engenharia Física pela mesma instituição. Durante sua graduação, realizou um ano de período sanduíche na Politécnico de Turim, na Itália, onde estudou Física de Sistemas Complexos. Também realizou um período de estágio no Centro Nacional de Tecnologia Electrônica Avançada S.A (CEITEC) como desenvolvedor python e cientista de dados.
Alcançar ganhos consistentes a longo prazo é um desafio enfrentado por muitos traders. Apenas uma pequena porcentagem das empresas consegue manter resultados positivos de forma consistente, enquanto a maioria enfrenta dificuldades em obter retornos satisfatórios ou em desenvolver um bom controle de risco.
Este artigo busca explorar o trading, destacando os obstáculos enfrentados pelas empresas e como isso impacta o seu funcionamento.
Por que é difícil estar entre os 5% dos traders que têm ganhos constantes no longo prazo?
Assimetria de Informação
Investidores institucionais e grandes empresas financeiras geralmente têm acesso a recursos substanciais, tecnologias avançadas e informações exclusivas do mercado, ou mesmo enriquecimentos de datasets a partir de cruzamentos estratégicos multisetores e, até nos casos de mais alto nível de maturidade, simulações computacionais complexas utilizando algoritmos de machine learning.
Essas possíveis vantagens informacionais mudam o cenário para os traders individuais competir em igualdade de condições e superar consistentemente essas entidades bem financiadas.
Vieses Comportamentais
A psicologia humana desempenha um papel crucial nas negociações e muitas vezes pode trabalhar contra os traders. Emoções como medo, ganância e excesso de confiança podem prejudicar o julgamento e levar a decisões irracionais. Esses vieses comportamentais podem resultar em estratégias de negociação subótimas, o que pode prejudicar o sucesso consistente a longo prazo.
Aleatoriedade e Incerteza
Os mercados financeiros são influenciados por uma série de fatores, incluindo indicadores econômicos, eventos geopolíticos, notícias corporativas e sentimentos dos investidores e até eventos raros de alto impacto.
Esses fatores introduzem um grau significativo de aleatoriedade e incerteza, tornando difícil prever com precisão os movimentos futuros de preços. Mesmo traders habilidosos com sólido entendimento da dinâmica do mercado podem estar sujeitos a flutuações inesperadas.
Eficiência do Mercado
Os mercados financeiros geralmente são considerados eficientes, o que significa que os preços dos ativos refletem todas as informações disponíveis. Como resultado, torna-se desafiador superar consistentemente o mercado e gerar retornos superiores. A competição entre os traders é acirrada, tornando difícil identificar ativos com preço incorreto e obter vantagem.
Qual é a porcentagem dos traders que têm ganhos constantes no longo prazo?
Diversas evidências e pesquisas indicam que a porcentagem dos traders ganhadores é de aproximadamente 1%. Essa porcentagem pode variar dependendo do ativo que está sendo negociado e as características das negociações, mas as pesquisas indicam que essa porcentagem não costuma ser mais que 5%.
Na pesquisa “Day trading for a living?“, feita por pesquisadores da FGV, podemos identificar que apenas 3% dos traders que persistiram no longo prazo conseguiram ganhar no período avaliado. Em uma pesquisa semelhante feita sobre 450.000 traders em Taiwan, chamada “The cross-section of speculator skill: Evidence from day trading“, os pesquisadores chegaram a conclusão que menos de 1% da população dos daytraders é capaz de obter retornos anormais positivos, de forma previsível e confiável.
Reduzindo perdas e riscos: quanto vale investir por mês para evitar uma perda de R$2 bilhões?
O histograma na imagem representa uma visão geral dos traders no mercado.
Quem são os 5% melhores traders que conseguem ganhos constantes no longo prazo?
Podemos identificar algumas características bastante presentes nas organizações que apresentaram ganhos constantes acima dos benchmarks do mercado nos últimos anos:
Forte base em desenvolvimento tecnológico e inovação;
Cultura colaborativa e interdisciplinar.
Entre as empresas que apresentam essas características e que mostraram resultados positivos durante os últimos anos podemos destacar: Citadel, DE Shaw, Two Sigma, Renaissance Technologies, Giant Steps, Kadima e Aquarela Advanced Analytics.
Quais as vantagens que uma empresa de tecnologia tem no trading?
Análise de Dados e Negociação Algorítmica
Empresas de tecnologia geralmente têm acesso a grandes quantidades de dados e possuem fortes capacidades analíticas. Elas podem aproveitar técnicas avançadas de análise de dados e desenvolver algoritmos sofisticados para identificar padrões, tendências e ineficiências de mercado. Isso permite que tomem decisões de negociação baseadas em dados e potencialmente tenham uma vantagem sobre outros participantes do mercado.
Pesquisa e Desenvolvimento de Ponta
Empresas de tecnologia têm um forte foco em pesquisa e desenvolvimento (P&D) para impulsionar a inovação. Elas investem no desenvolvimento de ferramentas, modelos e tecnologias avançadas de negociação que podem lhes proporcionar uma vantagem competitiva.
Os esforços de P&D podem levar à descoberta de novas estratégias de negociação, técnicas de gerenciamento de riscos e ferramentas de análise de mercado que contribuem para a lucratividade.
Acesso a Informações de Mercado e Notícias
Empresas de tecnologia frequentemente têm os recursos e capacidades para coletar e processar grandes quantidades de informações e notícias de mercado em tempo real. Isso pode incluir fluxos de dados financeiros, fontes de notícias, análise de sentimentos em mídias sociais e outros conjuntos de dados alternativos. Ter informações abrangentes e oportunas pode ajudá-las a tomar decisões de negociação informadas e reagir rapidamente a eventos de mercado.
Sistemas de Negociação Automatizados
Empresas de tecnologia podem desenvolver e implantar sistemas de negociação automatizados que executam negociações com base em regras e algoritmos pré definidos. Esses sistemas podem operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, monitorar vários mercados simultaneamente e reagir às condições de mercado em milissegundos. A negociação automatizada pode reduzir o impacto das emoções e vieses humanos, levando a uma execução consistente e disciplinada das estratégias de negociação.
Gerenciamento de Riscos e Conformidade
Empresas de tecnologia geralmente têm estruturas de gerenciamento de riscos bem estabelecidas e procedimentos de conformidade. Elas utilizam modelos robustos de gerenciamento de riscos, técnicas de dimensionamento de posição e estratégias de diversificação de portfólio para mitigar possíveis perdas e garantir conformidade regulatória. O gerenciamento de riscos eficaz é crucial para a lucratividade e sustentabilidade a longo prazo.
Conclusão – Apenas 5% dos traders têm ganhos constantes no longo prazo
Para as empresas que desejam incorporar esse conhecimento adquirido, é importante ter uma compreensão realista dos desafios envolvidos no trading e na gestão de riscos. É fundamental desenvolver habilidades quantitativas, ter uma abordagem científica e aplicar uma boa gestão de riscos.
Além disso, é recomendado buscar conhecimento continuamente, estar atualizado com as tendências e novas técnicas do mercado, e considerar o uso de tecnologia e análise de dados para embasar as decisões de negociação.
Vantagem competitiva no trading com a Aquarela Analytics
Se você está buscando uma vantagem competitiva no trading, é hora de considerar a parceria com uma empresa de tecnologia especializada em análise de dados. Com acesso a uma vasta quantidade de informações e recursos analíticos avançados, essas empresas podem ajudar a impulsionar seus resultados de negociação.
Imagine ter a capacidade de identificar padrões e ineficiências de mercado em tempo real, baseando suas decisões de negociação em dados confiáveis e precisos. Com a ajuda da Aquarela você poderá aproveitar ao máximo os algoritmos e as ferramentas de análise para tomar decisões informadas e reagir rapidamente aos movimentos do mercado.
O nosso foco em pesquisa e desenvolvimento significa que estamos constantemente buscando novas estratégias, técnicas e ferramentas para impulsionar a inovação no mercado. Tendo acesso às últimas descobertas, avanços na área e mantendo-se à frente da concorrência.
Outra vantagem são os sistemas de negociação automatizados e o gerenciamento de riscos eficaz que são os benefícios de sistemas automatizados que executam negociações com disciplina e consistência, enquanto mitigam riscos e garantem conformidade regulatória.
Se você está procurando ganhos consistentes no longo prazo, redução de riscos e deseja obter uma vantagem competitiva no mercado, não deixe de considerar uma parceria com a Aquarela.
Brad M. Barber, Yi-Tsung Lee, Yu-Jane Liu, Terrance Odean. The cross-section of speculator skill: Evidence from day trading. Journal of Financial Markets, Volume 18, March 2014, Pages 1-24. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2013.05.006
Cientista de dados na Aquarela Advanced Analytics. Possui graduação em Administração pela Universidade de São Paulo (USP), com especialização em Econometria, Inteligência Artificial, Finanças e Trading. Possui experiência na área de Trading, com foco em pesquisa quantitativa utilizando metodologia científica para resultados constantes de longo prazo.
Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.
A arquitetura limpa (Clean Architecture) é uma abordagem que visa a separação de preocupações em sistemas de software, permitindo maior flexibilidade, testabilidade e manutenção. A arquitetura é composta por camadas, incluindo a camada de apresentação, camada de domínio e camada de dados. A regra de dependência exige que as dependências do código-fonte só possam apontar para dentro, o que significa que nada em um círculo interno pode saber nada sobre algo em um círculo externo.
Neste artigo, apresentamos uma proposta de estruturação do Clean Architecture visando a melhorar as interações entre Cientistas de Dados e Software Engineer. A proposta feita no presente texto está baseada na identificação dos principais pontos de interação entre esses profissionais.
Clean Architecture, divisão por camadas e equipes multidisciplinares
Equipes multidisciplinares e arquitetura de camadas são conceitos que se complementam bem. A criação de equipes multidisciplinares é essencial para o sucesso do desenvolvimento de software, pois permite que diferentes especialistas trabalhem juntos em um projeto. Por outro lado, a arquitetura de camadas é uma abordagem para dividir um sistema em diferentes camadas lógicas, cada uma com uma responsabilidade específica. A combinação desses dois conceitos pode ajudar a criar um software de alta qualidade.
Ao usar uma abordagem de camadas, é possível definir claramente as responsabilidades de cada equipe e garantir que haja uma separação clara de preocupações. Por exemplo, uma equipe de cientistas de dados pode trabalhar em camadas de dados e processamento, enquanto uma equipe de desenvolvedores de software pode trabalhar em camadas de apresentação e infraestrutura. Isso permite que cada equipe se concentre em sua área de especialização e trabalhe de forma mais eficaz.
Benefícios da arquitetura de camadas no desenvolvimento de software
Criar camadas para separar o trabalho do cientista de dados e desenvolvedor de software pode trazer vários benefícios importantes. Aqui estão alguns deles:
Clareza de responsabilidades: ao definir as camadas de software, fica claro qual equipe é responsável por cada camada. Isso ajuda a evitar conflitos e mal-entendidos sobre quem é responsável pelo quê.
Maior produtividade: ao separar as camadas, cada equipe pode se concentrar em sua área de especialização e trabalhar de forma mais produtiva. Isso pode levar a uma entrega mais rápida e eficiente do software.
Maior qualidade do software: separar as camadas também permite que cada equipe se concentre em seu trabalho específico. Isso pode levar a um software de melhor qualidade, pois cada equipe pode dedicar mais tempo e recursos às suas tarefas.
Melhor colaboração: ao separar o trabalho em camadas, as equipes podem colaborar de forma mais eficaz. Cada equipe pode se concentrar em sua área de especialização e trabalhar em estreita colaboração com a outra equipe. Isso pode levar a uma melhor comunicação e um melhor entendimento dos requisitos do projeto.
Facilidade de manutenção: separar as camadas também torna mais fácil manter o software a longo prazo. Cada equipe pode se concentrar em manter sua camada específica e garantir que ela esteja funcionando corretamente. Isso pode levar a uma manutenção mais fácil e eficiente do software.
Clean Architecture (Arquitetura Limpa)
Nos últimos anos, vimos toda uma gama de ideias sobre a arquitetura de sistemas, as quais incluem:
Hexagonal Architecture
Onion Architecture
Screaming Architecture
DCI
BCE
Embora todas essas arquiteturas variem um pouco em seus detalhes, elas são muito semelhantes. Todas elas têm o mesmo objetivo, que é a separação de preocupações. Todas elas conseguem essa separação dividindo o software em camadas. Cada um tem pelo menos uma camada para regras de negócios e outra para interfaces. Baseado nessas informações e com o objetivo de integrar os pontos fundamentais dessas arquiteturas, Robert C. Martin (Uncle Bob) propõe a arquitetura representada na seguinte figura 1.
Fig. 1: The Clean Architecture layers (as camadas da arquitetura limpa)
A Camada de Apresentação contém UI (Atividades e Fragmentos), que são coordenados por Apresentadores/ViewModels que executam um ou vários casos de uso. A Camada de Apresentação depende da Camada de Domínio.
A Camada de Domínio é a parte mais interna da “cebola” (sem dependências com outras camadas) e contém entidades, casos de uso e interfaces de repositório. Os casos de uso combinam dados de 1 ou várias interfaces de repositório.
A Camada de Dados contém implementações de repositório e 1 ou várias fontes de dados. Os repositórios são responsáveis por coordenar os dados das diferentes fontes de dados. A Camada de Dados depende da Camada de Domínio.
Os círculos concêntricos representam diferentes áreas de software. Em geral, quanto mais você avança, mais alto o software se torna.
A regra primordial que faz essa arquitetura funcionar é a regra de dependência. Essa regra diz que as dependências do código-fonte só podem apontar para dentro. Nada em um círculo interno pode saber absolutamente nada sobre algo em um círculo externo. Em particular, o nome de algo declarado em um círculo externo não deve ser mencionado pelo código no círculo interno. Isso inclui, funções, classes, variáveis ou qualquer outra entidade de software nomeada.
Da mesma forma, os formatos de dados usados em um círculo externo não devem ser usados por um círculo interno, especialmente se esses formatos forem gerados por uma estrutura em um círculo externo. Não queremos que nada em um círculo externo afete os círculos internos.
Clean Architecture é sobre acoplamento. Não há prescrição para as camadas que você define ou como você define o acoplamento. Você não precisa definir camadas por projetos. É sobre a direção das dependências entre os tipos. O acoplamento aferente e eferente é o que define a estabilidade de cada camada. Motivo pelo qual pessoas envolvidas em projetos onde a Clean Architecture é aplicada devem ter uma boa ideia dos princípios que se aplicam nessa arquitetura.
A importância da ciência de dados
A principal responsabilidade de cientistas de dados é trabalhar com dados para obter insights, realizar análises e criar modelos. No entanto, a qualidade do código é importante para garantir que os projetos sejam escaláveis, fáceis de manter e reutilizáveis, e que possam ser desenvolvidos com eficiência e eficácia.
Existem muitas habilidades necessárias para realizar o trabalho desses especialistas. Na Figura 2 apresenta-se um conjunto de habilidades e processos que devem ser seguidos para o trabalho com dados. Esses processos exigem um conjunto de conhecimentos muito profundos em estatísticas, matemática, tratamento de dados, visualização de dados para comunicar os resultados da análise de dados de maneira clara e eficaz, dentre outras habilidades.
Como a Ciência de Dados é um campo em constante evolução, é importante que os profissionais que desempenham esse trabalho estejam continuamente aprendendo e se atualizando em novas técnicas e tecnologias. Isso pode incluir a participação em cursos e treinamentos, a leitura de artigos e livros sobre Ciência de Dados e a participação em comunidades da área.
A qualidade e incerteza dos dados podem ter um impacto significativo no tempo que os cientistas de dados devem investir em cada fase do processo de análise de dados. A coleta e limpeza de dados podem ser particularmente demoradas, já que os dados podem estar em formatos diferentes e podem conter erros, valores ausentes ou dados duplicados. A análise de dados também pode ser afetada pela qualidade dos dados, pois dados de baixa qualidade podem levar a insights imprecisos ou equivocados.
Como resultado, cientistas de dados podem precisar revisitar essas fases do processo várias vezes para garantir que os dados estejam limpos e prontos para a análise. Isso pode ser especialmente desafiador em projetos de grande escala, onde há uma grande quantidade de dados para serem analisados.
No entanto, é importante lembrar que o investimento de tempo nas fases iniciais do processo de análise de dados pode economizar tempo e esforço no longo prazo, garantindo que os dados sejam limpos e precisos antes da análise. Além disso, a iteração contínua pode levar a melhorias significativas na análise de dados e na qualidade dos resultados.
Embora a programação seja uma habilidade importante para um cientista de dados, não é necessário que sejam especialistas em programação. Muitas vezes, cientistas de dados trabalham em colaboração com engenheiros de software ou desenvolvedores para garantir que o código seja escrito de maneira eficiente e eficaz. Isso pode envolver a revisão do código de outros desenvolvedores e garantir que ele siga as melhores práticas de programação e padrões de código.
Além disso, muitas organizações têm equipes dedicadas de engenharia de software que garantem a qualidade do código e a conformidade com as melhores práticas de programação. Nesses casos, os cientistas de dados podem se concentrar em suas principais responsabilidades de análise de dados e modelagem, enquanto os engenheiros de software se concentram na qualidade do código.
Fig. 2: A ciência de dados e processos que a compõem
Uma boa arquitetura de software irá promover a interdependência entre cientistas de dados e engenheiros de software. Motivo pelo qual a seguir abordaremos uma proposta de uso do Clean Architecture desde a óptica de equipes multidisciplinares de cientistas de dados e engenheiros de software.
Clean Architecture na Ciência de Dados
Ao aplicar a Clean Architecture na Ciência de Dados, é importante identificar as diferentes camadas do sistema e suas responsabilidades, incluindo a camada de dados, a camada de infraestrutura, a camada de negócios e a camada de apresentação. Cada camada deve ser projetada para ser independente das outras camadas, permitindo que o sistema seja facilmente adaptável a mudanças nos requisitos de negócios ou tecnologias.
Contextos que envolvem processamento de dados tem como foco principal a lógica de negócios (business logic) encarregada dos processos de transformação ou cálculo dos dados, além do encaminhamento destes para pessoas ou software (workflow).
As regras de negócios são expressões formais da política de negócios. Qualquer coisa que seja um processo ou procedimento é uma lógica de negócios e qualquer coisa que não seja um processo nem um procedimento é uma regra de negócios. Daí que processos tais como ETL, análise e inferência de dados sejam pertinentes à lógica de negócios e fazem parte dos casos de uso na camada de domínio.
Uma possível subdivisão a realizar a fim de independizar o trabalho de cientistas de dados e engenheiros de software seria na camada de domínio, com um modelo segundo os seguintes tipos de Casos de Uso:
Processamento dos dados provenientes das fontes de dados: a camada contempla a orquestração do fluxo de dados visando a persistência, consistência e validação dos dados.
Desenvolvimento e manutenção de modelos: processo de usar o conhecimento do domínio para selecionar e transformar as variáveis mais relevantes dos dados brutos ao criar um modelo preditivo usando aprendizado de máquina ou modelagem estatística.
Processos que envolvem diretamente o usuário final
Por outro lado, a camada de dados passará a estar conformada pelos Repository, e tarefas (tasks) que conformam o fluxo de dados.
Note-se que essa separação implica que ferramentas ETL ou ELT sejam conformadas por duas camadas. Uma delas relativa à lógica de negócios contemplando a modelação do workflow de dados e a outra com a lógica de acesso e compartilhamento de dados, sendo que na segunda camada existe espaço para aplicação de princípios de software.
No nível de armazenamento da camada de dados é possível fazer uma subdivisão dos dados segundo esquemas ou bancos de dados diferentes, refletindo a separação em camadas segundo Caso de Uso. No entanto, é importante ter em mente que a criação de esquemas ou bancos de dados separados pode aumentar a complexidade da aplicação e exigir mais recursos de gerenciamento de dados. Portanto, é importante manter bem definido e documentado o objetivo de cada uma das camadas que são criadas.
Conclusão – Clean Architecture aplicada na Ciência de Dados
Na ciência de dados, a arquitetura limpa pode ser aplicada para criar uma arquitetura de aplicação orientada a aplicações de ciência de dados. A camada de domínio pode ser subdividida em casos de uso, incluindo processamento de dados, desenvolvimento e manutenção de modelos e processos que envolvem diretamente o usuário final. A camada de dados pode ser conformada por Repository e tarefas (tasks) que conformam o fluxo de dados. É possível fazer uma subdivisão dos dados de acordo com esquemas ou bancos de dados diferentes, refletindo a separação em camadas de caso de uso.
Desenvolvedor Python na Aquarela Advanced Analytics. Mestrado em Informatica pela PUC-Rio (CAPES 7). Graduação em Ciência da Computação pela Universidade da Havana. Na minha carreira tenho participado de vários projetos envolvendo desenvolvimento de software, processamento de dados e Ciência de dados.
Na era da tecnologia avançada, a visibilidade da concorrência desempenha um papel fundamental para o sucesso das empresas em um mercado altamente competitivo. Com o surgimento da Inteligência Artificial (IA), essa visibilidade se tornou ainda mais crucial, desempenhando um papel primordial na reunião de grandes montantes de dados e suas respectivas análises.
Com o crescimento exponencial dos dados e a capacidade de processamento proporcionada pela IA, as empresas têm a oportunidade de obter insights valiosos sobre seus concorrentes, permitindo-lhes tomar decisões mais informadas e estratégicas.
Neste artigo, exploraremos a importância da visibilidade da concorrência impulsionada pela IA e seu impacto no Revenue Management, um componente estratégico para a maximização dos lucros das empresas.
A revolução da inteligência artificial na visibilidade dos concorrentes
A IA revolucionou a forma como as empresas analisam e entendem seus concorrentes. Através do processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e mineração de dados, a IA permite que as empresas coletem e analisem grandes volumes de informações sobre seus concorrentes em tempo real. Com a capacidade de extrair insights valiosos de diversas fontes, como sites, redes sociais, fóruns e notícias, a IA proporciona uma visão abrangente do cenário competitivo.
No contexto do Revenue Management(gestão de receitas), a visibilidade da concorrência impulsionada pela IA é ainda mais poderosa quando combinada com ferramentas avançadas de precificação. Essas ferramentas utilizam algoritmos e análise de dados para otimizar as estratégias de precificação das empresas, levando em consideração fatores como demanda, oferta, concorrência e elasticidade de preços.
Ferramentas de Pricing com base em IA
Com base nos dados coletados e nas informações sobre a concorrência fornecidas pela IA, as ferramentas de pricing (precificação) para Revenue Management podem gerar insights valiosos para a definição de preços. Elas podem identificar padrões de comportamento do cliente, ajustar preços de forma dinâmica de acordo com a demanda e otimizar a disponibilidade de produtos e serviços.
Além disso, essas ferramentas permitem a segmentação de mercado com base em características específicas dos clientes, como preferências, histórico de compras e sensibilidade a preços. Isso possibilita a criação de estratégias de precificação personalizadas, maximizando a receita em diferentes segmentos de clientes.
Outro detalhe importante do estudo de pricing é a capacidade de realizar análises de “o que aconteceria se”, ou o custo da oportunidade, permitindo simulações e previsões de diferentes cenários de preços. Com base nessas projeções, as empresas podem avaliar o impacto financeiro e ajustar suas estratégias de precificação antes de implementá-las no mercado.
Benefícios da visibilidade da concorrência impulsionada por IA no Revenue Management
Precificação Estratégica
A visibilidade da concorrência impulsionada pela IA oferece às empresas uma compreensão detalhada dos preços praticados pelos concorrentes. Isso permite que ajustem suas próprias estratégias de precificação de forma dinâmica e competitiva. Ao monitorar constantemente os preços da concorrência, as empresas podem otimizar suas próprias estratégias de precificação para maximizar a receita e a lucratividade.
Otimização de Ofertas e Promoções
Com a análise da concorrência por meio da IA, as empresas podem identificar as ofertas e promoções utilizadas pelos concorrentes para atrair clientes. Essa visibilidade permite que adaptem suas próprias estratégias de oferta e promoção para serem mais atraentes e competitivas.
Ao entender as táticas de marketing dos concorrentes, as empresas podem direcionar seus esforços para oferecer valor adicional aos clientes e aumentar sua participação no mercado.
Identificação de Oportunidades de Mercado
Outro ponto importante da visibilidade da concorrência impulsionada pela IA é o fato de que ela permite que as empresas identifiquem lacunas e oportunidades no mercado.
Com a análise dos produtos e serviços oferecidos pelos concorrentes, as empresas podem desenvolver ofertas diferenciadas e inovadoras para conquistar novos segmentos de clientes. Essa compreensão detalhada do mercado possibilita que as empresas se destaquem da concorrência e conquistem uma vantagem competitiva sustentável.
Análise de Tendências do Mercado
A IA possibilita uma análise profunda das tendências do mercado, fornecendo informações valiosas para o Revenue Management. Com a visibilidade da concorrência, as empresas podem identificar as mudanças nos padrões de demanda, preferências do cliente e comportamento de compra. Esses insights ajudam as empresas a ajustar sua estratégia de precificação, disponibilidade de produtos e estratégias promocionais, maximizando a receita e a lucratividade.
Tomada de Decisões Estratégicas Informadas
A visibilidade da concorrência impulsionada pela IA fornece às empresas informações valiosas para embasar suas decisões estratégicas de Revenue Management. Ao compreender os pontos fortes e fracos dos concorrentes, as empresas podem ajustar suas estratégias de preços, alocação de recursos e segmentação de mercado de maneira mais eficaz. Essas decisões embasadas em dados aumentam a probabilidade de alcançar melhores resultados financeiros.
Conclusão – Melhoria da visibilidade da concorrência impulsionada pela IA
A visibilidade da concorrência impulsionada pela Inteligência Artificial desempenha um papel crucial no Revenue Management das empresas. Através da análise avançada de dados, as empresas podem obter insights valiosos sobre os preços, estratégias promocionais e oportunidades de mercado dos concorrentes.
Essa visibilidade permite que as empresas mantenham o fator humano nas decisões estratégicas, porém munidas de mais informação de qualidade e, assim, otimizem seus processos de precificação e maximizem sua receita e lucratividade.
Product Owner na Aquarela, é pós graduada em Design Estratégico com mais de 15 anos atuando na industria e 5 deles como CEO de startup. É entusiasta da gestão de produtos na indústria de tecnologia, com uma abordagem data-driven e centrada no usuário.
A inteligência artificial (IA) tem se tornado cada vez mais presente em diversos setores da economia, e o trading não é uma exceção. As empresas que atuam no mercado financeiro estão recorrendo cada vez mais a algoritmos avançados e técnicas de IA para obter vantagens competitivas e melhorar seus resultados. Essa adoção da IA no trading oferece uma série de melhorias e benefícios significativos para as empresas envolvidas.
Vantagens do uso de Inteligência Artificial no Trading
Uma das principais vantagens da aplicação da IA no trading é a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real. Com a crescente disponibilidade de informações, como dados de mercado, notícias financeiras e dados macroeconômicos, as empresas precisam lidar com uma quantidade enorme de informações para tomar decisões de investimento. A IA oferece a capacidade de analisar e interpretar esses dados de forma rápida e precisa, identificando padrões e tendências que podem passar despercebidos aos olhos humanos.
A IA também pode fornecer insights valiosos para a tomada de decisões no trading. Ao utilizar algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais, as empresas podem identificar padrões complexos nos dados históricos e, assim, prever com maior precisão as movimentações futuras do mercado. Isso permite que as empresas ajam de forma mais proativa e estratégica, aproveitando oportunidades de investimento e minimizando riscos.
A automação de processos é outro benefício significativo que a IA pode proporcionar às empresas de trading. Através do uso de algoritmos inteligentes, é possível automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, como a execução de ordens de compra e venda, monitoramento de carteiras e cálculos de risco. Essa automação reduz o tempo gasto em tarefas operacionais, liberando os profissionais para se concentrarem em atividades de maior valor agregado, como análise de estratégias e tomada de decisões estratégicas.
Além disso, a IA pode contribuir para a mitigação de riscos no trading. Através da análise de dados em tempo real e do uso de algoritmos avançados, as empresas podem identificar rapidamente possíveis cenários de risco e adotar medidas preventivas para proteger seus investimentos. Isso inclui a detecção de padrões de comportamento anormais nos mercados, a realização de simulações de cenários e a implementação de estratégias de gerenciamento de riscos mais eficazes.
Em suma, a IA aplicada ao trading oferece melhorias substanciais para as empresas, permitindo tomadas de decisões mais informadas, eficientes e estratégicas. A capacidade de processar grandes volumes de dados, fornecer insights valiosos, automatizar processos e mitigar riscos são benefícios que podem levar a uma maior competitividade, rentabilidade e sucesso no mercado financeiro. As empresas que adotarem efetivamente a IA no trading estarão posicionadas de forma favorável para enfrentar os desafios do mercado em constante evolução e aproveitar as oportunidades emergentes.
Redes neurais
Os trabalhos mais recentes contam com a vantagem do aumento de capacidade de processamento que popularizou as Redes Neurais Artificiais. Hussain et al. (2016) propuseram 3 redes: rede auto-organizável multi-camadas inspirada em algoritmo do sistema imunológico (SONIA), que foi proposta para aumentar a capacidade de generalização e reconhecimento, uma versão dinâmica da rede (DSMIA), e uma versão regularizada para reduzir o sobre ajustamento dessa rede (R-DSMIA).
Os dados usados foram de 1985 a 2008 de USD/EUR, USD/UKP, JPY/USD, Abertura, Máxima Mínima e Fechamento do Dow Jones, Abertura e Fechamento do NASDAQ e o Petróleo os targets foram as cada um desses próprios ativos.
Os inputs foram os retornos do preço em porcentagem de 5, 10, 15 e 20 dias subtraindo de uma média móvel exponencial de 15 dias para prever cinco dias à frente. A taxa de acerto direcional para prever 5 dias a frente dos modelos foi o seguinte: DSMIA 63%, R-DSMIA 63%, R-MLP 62% e R-SONIA 63%.
De forma similar, Sezer e Ozbayoglu (2018) propuseram uma Rede Neural Convolucional (Convolutional Neural Network – CNN) usando de entradas imagens compostas de 15 indicadores de Análise Técnica com 15 configurações aplicados no período dos quinze dias anteriores para classificar momentos de topo (SELL), fundo (BUY) e manter (HOLD). Os autores avaliaram a rede em 9 fundos de índice e em 28 ações que compunham o DOW30.
Os dois inputs comumente adotados são baseados em Análise Técnica e Análise Fundamentalista. Na Fundamentalista são analisados dados financeiros como balanço, fluxo de caixa e retorno sobre ativos. Já na Análise Técnica são usadas séries temporais financeiras usando matemática e modelos baseados em regras. No estudo foram usados 15 indicadores de Análise Técnica com 15 configurações aplicados no período dos quinze dias anteriores.
CNN é uma rede neural artificial que tem como input matrizes 2D em que é aplicado o processo de convolução, que soma os valores de entrada vizinhos. Diferentemente das redes neurais artificiais completamente conectadas, a localização em que o dado colocado na matriz 2D, que representa a imagem de input, tem importância. Por isso, a ordem dos dados na matriz de entrada, os inputs, tem que ser cuidadosamente selecionada para que ocorra a convolução de dados que possuem relação entre si.
Os dados usados foram de fundos de índice e ações do DOW30 coletados no período de 1/1/2002 até 1/1/2017, em que foi considerada uma janela de 5 anos de treino e 1 ano posterior de teste. Os rótulos foram colocados manualmente, em que os autores identificaram visualmente os topos e vales do preço, como BUY nos fundos, SELL em topos e HOLD no restante, baseado na determinação dos pontos de máximo e mínimo de uma janela de 11 dias.
A criação das imagens consistiu em inputs compostos de 15 indicadores de Análise Técnica com 15 configurações aplicados no período dos quinze dias anteriores, para gerar imagens consistentes e significativas os indicadores foram agrupados em clusters (osciladores e de tendência) e os indicadores com comportamento semelhante foram agrupados próximos. As camadas foram as seguintes: camada de input, duas camadas convulsionais, max pooling, dois dropout, camada densa e camada de output.
Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto performou melhor em comparação com uma estratégia simples do tipo ‘Buy and Hold’ em todos 9 dos fundos de índice usados (média de retorno acumulado de 13,01% contra 4,63% e desvio-padrão de 3,61% contra 4,03%) e em 22 das 28 ações do DOW30 (média de retorno acumulado de 12,59% contra 10,47% e desvio-padrão de 4,45% contra 5,10%) para o período de 10 anos.
Aprendizado por reforço
Outro modelo que se tornou usual foi o Q-Learning, utilizado para convergir para algum estado desejado que maximize a recompensa. Carapuço, Neves e Horta (2018) aplicaram o modelo Q-Learning para encontrar as políticas ótimas de escolha da Ação de Fechar uma posição financeira aberta.
A Ação de Fechar é recompensada pelo resultado financeiro do trade se ele for fechado naquele momento, já as Ações de Segurar e Abrir uma posição são recompensadas com a diferença do resultado financeiro não realizado do momento da decisão e do momento posterior.
Os dados usados foram EUR/USD de 2010 até 2017. Os inputs usados foram os dados spread de Bid e Ask e os volumes de negociação tanto do Bid e do Ask obtendo a média, máximo, desvio padrão e mínimo depois subtraindo o valor do Bid para estabilizar os valores.
Os gráficos com a soma dos resultados financeiros dos trades por cada época demonstraram uma evolução conjunta do resultado do conjunto de treino e do conjunto de validação. A assertividade direcional registrada foi de 54%.
Redes neurais LSTM
Recentemente, em 2020, notamos a popularização de uma das redes neurais mais adequadas para o processamento de séries históricas de dados financeiros, a rede neural LSTM, que é capaz de identificar padrões sequenciais que os outros tipos de rede não conseguem identificar com tanta facilidade. A rede LSTM necessita de mais processamento computacional do que os outros modelos de redes neurais, esse é outro motivo que explica a sua recente popularização.
Foi recentemente que Sun, Wang e Wei (2020) propuseram uma Rede de Memória de longo e curto prazo (LSTM) com Ensacamento (Bagging) para reduzir a variância dos resultados das previsões, denominada LSTM-B. Os dados usados foram USD/GBP, USD/JPY, USD/EUR e USD/CNY de 2011 até 2017 para prever os retornos 4 dias à frente.
A LSTM-B obteve um retorno anual acumulado superior nas 4 taxas de câmbio contra a LSTM normal: para EUR foi de 19% contra 26%, GBP 22% contra 27%, JPY 20% contra 25%, CNY 19% contra 25%.
No mesmo ano, outro trabalho utilizando LSTM foi publicado, nesse trabalho Lee e Kim (2020) avaliaram quatro topologias de rede que combinavam Camada LSTM de pré-seleção de features, camada Convolucional LSTM e Camada Convolucional. Comparando as redes que não continham a Camada LSTM de pré-seleção (Single-T) com as redes completas (NuNet-T) também comparando com uma versão que utilizava conjunto de dados randômicos (Single-R e NuNet-R).
As versões randômicas obtiveram sempre um resultado inferior em retorno financeiro acumulado do que as suas versões originais. Os dados usados foram de 2002 até 2017 do S&P500, KOSPI200 e FTSE100. As simulações de trading para 800 dias nos ativos: no S&P500 foi obtido um retorno financeiro acumulado de 69% da NuNet-T contra 34% da estratégia Buy And Hold (B&H); no KOSPI200 foi obtido um retorno financeiro acumulado de 61% da NuNet-T contra 18% da estratégia B&H; já no FTSE100 foi obtido um retorno financeiro acumulado de 23% da NuNet-T contra 10% da estratégia B&H.
Conclusão – Estratégias de Trading baseadas em Inteligência Artificial
Em suma, a aplicação da IA no trading oferece às empresas uma vantagem competitiva crucial, permitindo o aproveitamento de oportunidades de investimento, a minimização de riscos e a automação de processos.
Ao utilizar algoritmos avançados e análise de dados em tempo real, as empresas podem tomar decisões mais informadas, adaptar-se rapidamente às mudanças do mercado e otimizar seus resultados financeiros.
À medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais avançada e acessível, é essencial que as empresas de trading considerem seriamente a incorporação dessa tecnologia em suas operações. Os benefícios da IA, incluindo o aproveitamento de oportunidades de investimento, a minimização de riscos e a automação de processos, podem impulsionar o sucesso e a competitividade no mercado financeiro.
Se você é um profissional do setor financeiro ou um investidor em busca de resultados aprimorados, agora é o momento de explorar as possibilidades oferecidas pela IA no trading. Considere a implementação de sistemas de IA para análise de dados em tempo real, a adoção de algoritmos avançados para identificação de padrões e a automação de tarefas rotineiras.
Esteja aberto para explorar parcerias com empresas especializadas em IA, buscar capacitação adicional ou envolver especialistas no campo. Aproveite os recursos disponíveis para entender como a IA pode ser aplicada de maneira eficaz no trading.
Não deixe passar a oportunidade de aprimorar suas estratégias de investimento, identificar oportunidades valiosas e minimizar riscos por meio da IA. Comece a aproveitar os benefícios dessa tecnologia e esteja à frente da concorrência no mercado financeiro em constante evolução. O futuro do trading é impulsionado pela inteligência artificial – e você pode fazer parte dessa revolução.
Bibliografia:
HUSSAIN, A. J. et al. Regularized dynamic self-organized neural network inspired by the immune algorithm for financial time series prediction. Neurocomputing, v. 188, p. 23-30, 2016.
CARAPUÇO, J.; NEVES, R.; HORTA, N.; Reinforcement learning applied to Forex trading. Applied Soft Computing Journal, v. 73, p. 783-794, 2018.
SUN, S.; WANG, S.; WEI, Y. A new ensemble deep learning approach for exchange rates forecasting and trading. Advanced Engineering Informatics, v. 46, n. 101160, 2020.
Si Woon Lee; Ha Young Kim. Stock market forecasting with super-high dimensional time-series data using ConvLSTM, trend sampling, and specialized data augmentation. Expert Systems with Applications, Volume 161, 15 December 2020.
Cientista de dados na Aquarela Advanced Analytics. Possui graduação em Administração pela Universidade de São Paulo (USP), com especialização em Econometria, Inteligência Artificial, Finanças e Trading. Possui experiência na área de Trading, com foco em pesquisa quantitativa utilizando metodologia científica para resultados constantes de longo prazo.
A essa altura é muito provável que você já tenha se deparado com alguma aplicação que lhe pareceu quase que miraculosa com o uso de alguma inteligência artificial (IA), seja a geração de uma lista de compras de supermercado de maneira automatizada, ou imagens ultra complexas e detalhistas a partir de frases simples ditadas num prompt.
Seja qual for a aplicação, o aperfeiçoamento do processamento de linguagem natural (PLN) por softwares cada vez mais sofisticados, ou seja, aqueles ‘códigos’ que usamos no dia a dia, como “Bom dia!”, “Você está bem?” ou ainda “Consegue me enviar aquele arquivo?”, com certeza desempenhou um grande papel nisso.
Dos assistentes pessoais à escrita de código
Em anos recentes, vimos assistentes pessoais como a Alexa desempenharem um papel já quase rotineiro nas tarefas do dia a dia. Aplicativos como o “Google Tradutor” passaram a não mais fazer traduções literais e sem sentido, mas sim entregar contexto e até mesmo sugestões precisas quanto ao significado de frases e por vezes parágrafos inteiros.
Porém, acredito que grande parte do público que não acompanha os desenvolvimentos recentes em IA foi tomada de surpresa quando, de repente, IAs começaram a não só ler e interpretar significados de textos complexos, como também responder em forma textual (e com imagens) à solicitações das mais diversas, reproduzir padrões de escrita e até mesmo escreverem blocos inteiros de código funcionais em múltiplas linguagens de programação.
A evolução dos modelos de Processamento de Linguagem Natural
Talvez você já tenha lido inúmeros textos tratando do mesmo assunto, e previsões (por vezes catastróficas) do impacto que essas mudanças terão na nossa sociedade. Mas a pergunta que fica é: Como chegamos até aqui? Ninguém estava esperando por isso mesmo? A resposta dessas perguntas tem várias nuances e, para respondê-las, precisamos voltar alguns anos atrás e entender como estava a pesquisa em IA nessa última década.
Em quase todo modelo de processamento de linguagem natural, uma característica importante é o parâmetro que atribui qual é o peso ou probabilidade da próxima palavra com relação à anterior. Um dos primeiros modelos de aprendizagem de máquina e processamento de linguagem natural é creditado à Frank Rosenblatt em 1957, que propôs o Perceptron e foi um dos primeiros modelos amplamente conhecidos para processamento de texto.
O Perceptron foi um algoritmo de aprendizado supervisionado que podia ser usado para classificar objetos em categorias binárias. Embora inicialmente tenha sido aplicado principalmente em tarefas de visão computacional, também foi usado para PLN. O Perceptron tratava cada palavra em um texto como uma característica e aprendia pesos associados a essas características para fazer a classificação.
Outros modelos com abordagens diferentes também surgiram, mas sempre com a premissa de desenvolver uma “matriz de probabilidades” para cada elemento do texto a ser processado. Algoritmos como o Naive Bayes,por exemplo, que utilizavam o teorema de Bayes para calcular a chances de uma palavra aparecer numa passagem, foram aplicados com sucesso em tarefas como classificação de texto e filtragem de spam.
Entretanto, nas últimas décadas o desenvolvimento de modelos de PLN evoluiu significativamente, especialmente com o advento das redes neurais e dos modelos baseados em deep learning. Modelos de Redes Neurais Recorrentes (Recurrent Neural Networks – RNN), por exemplo, são excepcionalmente bons em prever a ocorrência de palavras, frases e até parágrafos inteiros dentro de um contexto e, com isso, conseguem ‘aprender’, de acordo com a base em que são treinados, como gerar textos completos, traduzir sentenças e até mesmo copiar estilos literários.
Dos modelos de aprendizagem de máquina ao desenvolvimento de Redes Neurais Recorrentes
As RNNs são projetadas para processar dados em sequência, onde cada elemento é processado um de cada vez, e a saída é alimentada de volta para a rede como entrada para o próximo elemento. Ou seja, como num ciclo, onde cada saída é utilizada como entrada, até que seja obtido o nível de refinamento desejado. Essa característica de feedback permite que as RNNs capturem informações contextuais e sejam aplicadas em diversas tarefas de geração textual.
Porém, em 2017 ocorreu uma enorme quebra de paradigma e um salto importante no estudo de modelos de PLN. Num artigo intitulado “Attention is All You Need“, publicado em 2017, Vaswani et al. introduziram os modelos Transformers. O trabalho descreveu esta arquitetura como um novo paradigma para o processamento de sequências, com aplicação inicialmente focada na tradução automática. Este modelo foi apresentado como uma alternativa inovadora às abordagens de modelos de linguagem existentes baseadas em Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para capturar relacionamentos em sequências.
O surgimento dos modelos Transformers e a quebra de paradigma
A arquitetura Transformer se destaca por sua capacidade de capturar relações de dependência em sequências de maneira eficiente. Usando camadas de codificadores e decodificadores que funcionam em paralelo, esta arquitetura permite que o modelo processe informações de contexto em diferentes níveis de profundidade, baseando-se em mecanismos de autoatenção (self-attention) para capturar as relações entre as palavras em uma sequência.
Uma característica importante da arquitetura Transformer é a codificação de posição, que fornece informações sobre a posição relativa das palavras em uma sequência. Isso ajuda o modelo a entender a estrutura e a ordem das palavras no texto, fornecendo um entendimento mais amplo do contexto geral de um trecho.
Outro mecanismo muito importante da arquitetura Transformer é a auto-atenção. Ela permite a captura de relações de dependência entre as palavras, permitindo assim que o modelo atribua pesos diferentes às palavras em uma sequência, com base em sua relevância para a previsão da próxima palavra. Dessa forma, o modelo pode levar em consideração o contexto global e local ao gerar o texto.
Aplicações atuais e desafios futuros
Pouco tempo depois da introdução da arquitetura Transformer, ainda em 2018, a empresa OpenAI começou a trabalhar numa aplicação desta arquitetura e assim surgiram os primeiros modelos GPT (Generative Pré-trained Transformers). A principal diferença é que pré-treinamento e ajuste fino específicos para tarefas específicas permitiram que os GPTs tivessem uma compreensão mais aprofundada da linguagem e fossem mais adaptados para tarefas específicas de geração e compreensão de texto.
Desde seu lançamento em 2018, os modelos GPT já passaram por alguns versionamentos que alteraram drasticamente tanto seu desempenho quanto suas funcionalidades. Desde o GPT-1 até o GPT-4, ainda não disponível gratuitamente pela empresa, os modelos GPT já alcançaram uma enorme popularidade e, em seu estado atual, já fornecem resultados indistinguíveis de um humano para certos assuntos.
Conclusão – Evolução dos modelos de linguagem natural
A segunda década do século XXI talvez seja lembrada no futuro não somente pela pandemia de um vírus que afetou todo o planeta, mas também pelo início da massificação do uso de IA para as mais diversas tarefas do cotidiano. É inegável o impacto que a IA já possui em diversas tarefas corporativas ,acadêmicas e até mesmo do dia-a-dia, e a maior parte dos especialistas concordam que esta influência só irá aumentar daqui pra frente.
Por fim, uma curiosidade que talvez ainda demore um tempo para nos acostumar, mas quase todo o conteúdo desse texto foi pesquisado pelo autor num prompt de IA. Ou seja, dessa vez foi uma IA que ensinou um ser humano a falar sobre Ias, e se só de pensar nisso já deixa a gente apreensivo, faça um exercício de tentar imaginar o que ainda está por vir.
Cientista de Dados na Aquarela. Graduado em Física Licenciatura pela Universidade Federal de Uberlândia (2017). Atuou como professor de Matemática e Física na rede pública de educação básica. Possui Mestrado em Física Teórica pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2020) e é Doutorando pela mesma instituição. Tem experiência na área de Física de Partículas e Cosmologia com interesse na modelagem teórica e busca experimental da matéria escura.
