Alessandra Montini, professora doutora e coordenadora de cursos de big data e analytics na FIA (Fundação Instituto de Administração), conta que a procura por formação em machine learning e IA inclui matemáticos, engenheiros da computação e também especialistas em áreas como administração e marketing. “As companhias querem usar bases de dados para tomar decisões mais rápidas e assertivas”, resume.
“O principal requisito do profissional (de IA) é conhecer o negócio e a modelagem de dados. Se conhece bem o business e pouco a tecnologia, é mas fácil cobrir o gap. O contrário é mais complicado”, afirma. Ela menciona que, nos exercícios durante os cursos, 80% do tempo de modelagem é dedicado ao pré-tratamento de dados.
Entre as demandas que levam as empresas a inscrever alunos nos cursos, que variam de grades de 100 horas sobre machine learning a MBA de 600 horas, prevenção a fraude e acompanhamento de redes sociais estão entre as mais mencionadas.
A professora reconhece que ainda há certa confusão entre os conceitos e objetivos das disciplinas de BI, analytics, big data e IA. Outro problema é que, pelo fato de as aplicações comerciais terem emergido recentemente, o mercado de educação e treinamento não dispõe de docentes o suficiente para atende às demandas de formação profissional.
Fomentar o desenvolvimento acadêmico e parcerias entre universidades e empresas está entre as prioridades da Associação Brasileira de Inteligencia Artificial, constituída me março deste ano. A ABRIA foi fundada por 16 empresas, focadas em vários segmentos da indústria, e está realizando um mapeamento das empresas de IA no Brasil, estimadas em 40.
Luiz Macedo, vice-presidente da ABRIA e diretor da Allgoo, observa que ainda é preciso definir bem os conceitos no mercado, pois muitas vezes se confundem soluções de automação com as autênticas plataformas de autoaprendizagem.
No caso de sua empresa, que atende instituições financeiras, Macedo conta que nem sempre a alternativa de SaaS é aceita. Por imposição das áreas de compliance e jurídico, muitas de suas instalações têm que ser feitas on premise.
Macedo avalia que as questões tecnológicas estão maduras e não duvida da capacidade da comunidade técnica de aprender trabalhar com IA. No entanto, adverte que as iniciativas só se realizaram plenamente a partir de um amadurecimento estratégico das organizações. “Maior dificuldade é quando não há alinhamento do corpo diretivo à inovação”, critica.
