Assim como os seres humanos possuem necessidades fundamentais que precisam ser atendidas antes de alcançarem a autorrealização, os projetos de Inteligência Artificial também seguem uma hierarquia de requisitos essenciais. Compreender esta estrutura é fundamental para qualquer organização que busque implementar soluções de Analytics com sucesso.
Na base desta pirâmide encontramos a coleta e movimento de dados. Este é o alicerce fundamental sem o qual nenhum projeto de IA pode existir. Precisamos garantir que os dados estejam sendo coletados de forma consistente, confiável e em volume adequado. Isso inclui estabelecer conexões com fontes de dados, implementar processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) robustos e garantir que os dados fluam sem interrupções através dos sistemas.
O segundo nível trata da infraestrutura e armazenamento. Uma vez que os dados estão sendo coletados, precisamos de uma arquitetura adequada para armazená-los e processá-los. Isso engloba desde a escolha das tecnologias de banco de dados até a definição da infraestrutura de computação, considerando aspectos como escalabilidade, segurança e custos.
O terceiro nível aborda a preparação e exploração dos dados. Nesta etapa, focamos na qualidade e usabilidade dos dados. Realizamos limpeza, tratamento de valores ausentes, normalização e outras transformações necessárias. É também quando começamos a explorar os dados para entender suas características e identificar padrões preliminares.
No quarto nível, encontramos a agregação e rotulagem. Aqui, começamos a dar sentido aos dados brutos, agregando-os em métricas significativas e criando rótulos que servirão como base para o aprendizado supervisionado. Este processo requer um profundo conhecimento do negócio para garantir que as agregações e rótulos reflitam adequadamente os fenômenos que queremos modelar.
O quinto nível contempla o aprendizado de máquina e otimização. Com uma base sólida estabelecida nos níveis anteriores, podemos finalmente começar a desenvolver e treinar modelos de machine learning. É importante notar que o sucesso neste nível depende diretamente da qualidade do trabalho realizado nos níveis anteriores.
No topo da pirâmide, temos a IA e o deep learning. Este é o nível onde podemos implementar as soluções mais sofisticadas de inteligência artificial, incluindo redes neurais profundas, processamento de linguagem natural e sistemas de visão computacional.
Vale ressaltar que, assim como na hierarquia de Maslow, não podemos pular etapas. Muitas organizações cometem o erro de querer implementar soluções avançadas de IA sem ter estabelecido uma base sólida nos níveis inferiores. Isso frequentemente resulta em projetos que falham em entregar valor ou que são insustentáveis a longo prazo.
Para ter sucesso em projetos de IA e Analytics, é essencial avaliar honestamente em que nível da hierarquia sua organização se encontra. Identifique as lacunas nos níveis inferiores e trabalhe para preenchê-las antes de avançar para níveis superiores. Lembre-se: um projeto de IA bem-sucedido não é apenas sobre algoritmos sofisticados, mas sobre decisões empresariais mais acertadas e eficientes.
A compreensão desta hierarquia nos ajuda a planejar melhor nossos projetos de Analytics e IA, estabelecendo expectativas realistas e alocando recursos de forma mais eficiente. Ao respeitar cada nível e suas necessidades específicas, aumentamos significativamente nossas chances de sucesso na implementação de soluções de IA que geram valor real para o negócio.