A Inteligência Artificial mudará o mundo como o conhecemos

Em março de 2009, o satélite Kepler foi lançado para o espaço com o intuito de descobrir planetas através da observação de estrelas. De facto, em 2013, o telescópio conseguiu arrecadar curvas de luz de dezenas de milhares de sistemas estelares e, analisando esses dados, cerca de 2500 novos planetas extrassolares foram descobertos.

Como consequência deste caso de sucesso, em dezembro de 2017, pesquisadores da NASA e da Google treinaram uma rede neural, a partir de todos os sinais resultantes das descobertas de planetas, para, posteriormente, procurarem encontrar padrões semelhantes em alguns sistemas existentes na imensa base de dados do Kepler. Recorrendo ao poder de um computador, com apenas algumas horas de treino, conseguiram identificar um novo planeta no sistema Kepler 90. Num aglomerado de dados facilmente descartados pelos astrónomos, resultou um planeta inteiro escondido e, ainda, uma rede neural relativamente simples.

Este acaba por ser um dos recursos mais interessantes do Machine Learning e das Redes Neurais: a capacidade de encontrar padrões ocultos em grandes quantidades de dados. A Microsoft recorreu a esta ferramenta para conseguir descodificar o ADN do sistema imunitário humano; a Indústria Farmacêutica analisou, através deste método, dados de mais de 800 medicamentos e vacinas contra o cancro atualmente em fase de testes. Carros autónomos, realidade aumentada, reconhecimento de rostos e gestos…

A Inteligência Artificial deixou de ser apenas um campo de estudo com valor académico, para passar a ser o motim da grande revolução tecnológica no mundo.

Existem, de facto, muitas empresas que optam por armazenar todos os dados curriculares, de seleção e, ainda, informações de desempenho ao longo dos anos dos funcionários. Uma rede neural pode, desta forma, ser formatada com base nas informações recolhidas sobre os funcionários com melhor desempenho, com o intuito de encontrar padrões semelhantes em candidatos atualmente no processo de seleção. Conseguem, desta forma, identificar rapidamente os processos de rejeição, com os algoritmos otimizados para ajustar aos candidatos alvo. Apesar de ser uma área relativamente jovem, existem aplicações bastante desenvolvidas no campo de procura de talentos.

Outro dos casos recai na rotação nas empresas. É possível analisar as informações referentes ao desempenho, pesquisas de satisfação, entre outras, que levaram à saída do funcionário da empresa. Este tipo de análise de dados acaba por ser fundamental para conseguir gerar algoritmos que detetam pessoas com alto risco de saída antecipada.

Um último exemplo – há muitos mais – pode ser encontrado na Google. A empresa em questão formou uma equipa de People Analytics para realizar projetos de análise de dados de gestão de pessoas, que respondem a problemas tão complexos quanto encontrar as características comuns das equipas de trabalho mais eficazes (Projeto Aristóteles) ou os melhores líderes (Projeto Oxigénio). Os resultados de muitos desses estudos podem ser encontrados em rework.withgoogle.com e levaram empresas como o Facebook, Amazon, Microsoft e muitas outras a apostar em ferramentas semelhantes.

A Inteligência Artificial tornou-se finalmente uma realidade fora do mundo da pesquisa, principalmente, graças à rápida evolução nos últimos anos da tecnologia de Redes Neurais, Machine Learning e Big Data. Os “Big Five” (Google, Apple, Microsoft, Facebook e Amazon) estão a investir cada vez mais em iniciativas de IA e os resultados começam-se a materializar no grande salto operacional que os assistentes virtuais deram (Google Assistant, Siri, Alexa, Cortana…), bem como os serviços de tradução do Google ou os serviços de reconhecimento de voz. O atual CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou a 19 de janeiro deste ano, num evento da MSNBC, que a Inteligência Artificial será mais importante para a humanidade do que a eletricidade ou o fogo.

De acordo com o Glassdoor – o ranking dos empregos mais valorizados nos Estados Unidos –, a liderança é assumida, pelo terceiro ano consecutivo, pela Data Scientists, com mais de 4500 empregos. No mundo da gestão de pessoas – que começa a dar frutos no trabalho de empresas como a Peoplise, Brilho ou PhenomPeople –, cada vez mais são oferecidos produtos que integram técnicas de Machine Learning e que são aplicados à seleção de trabalhadores, à gestão de talentos ou, ainda, à melhoria da experiência do funcionário.

Provavelmente ainda temos décadas para ver as IA com capacidades reais semelhantes às do cérebro humano, mas na área da análise de informação já é possível construir Redes Neurais e algoritmos específicos capazes de encontrar conexões de dados invisíveis para o analista humano. Isto acaba por ser especialmente poderoso quando se trata de informação não estruturada, como acontece no mundo da gestão de pessoas. Por outro lado, este tipo de algoritmo pode ser sobrecarregado pelas próprias formas de “preconceito”, assim como acontece com o raciocínio das pessoas. É crucial encontrar uma forma de colaboração entre o Homem e a máquina na tomada de decisões.

Por: Jesús Muñoz, diretor de qualidade de software na Meta4