“Sem dados organizados é quase impossível desenvolver um projeto de IA com retorno”

No segundo episódio do Podcast .IA, Hugo Furão, diretor executivo da Associação Portuguesa de Ciência de Dados (DSPA), explica a importância de uma organização ter os dados organizados e bem tratados. Caso contrário, é “quase impossível desenvolver um projeto de IA com resultados positivos e com retorno do investimento.”

Criada em 2018, a DSPA reúne atualmente mais de 700 parceiros associados e tem como missão potenciar e promover a comunidade de ciência de dados e inteligência artificial em Portugal.

O diretor executivo da DSPA destaca ainda que a associação sem fins lucrativos disponibiliza “cursos e formações abertas, gratuitas, e outras iniciativas pagas, muitas vezes segmentadas”, adaptadas às necessidades das empresas e dos seus setores de atividade.

A DSPA nasce em 2018 — que, em linguagem de inteligência artificial, dizemos tratar-se de uma era ‘pré-ChatGPT’. Qual é a vossa missão?

O propósito maior da Data Science Portuguese Association é potenciar e promover a comunidade de ciência de dados e inteligência artificial em Portugal. Começámos ainda antes deste hype [entusiasmo] todo que veio com o ChatGPT. E, acima de tudo, aquilo que conseguimos ver é que a comunidade tem vindo a crescer de forma exponencial.

Atualmente, temos um universo de mais de 700 associados. São associados de origens completamente diferentes: temos membros que vêm do mundo académico, contamos com a maioria das universidades, associações empresariais, empresas fornecedoras e compradoras de tecnologia.

Depois, temos associados individuais: muitos gestores, investigadores e, obviamente, estudantes. Neste mundo da ciência de dados e da inteligência artificial, o talento é algo que escasseia.

Portanto, uma das áreas de atuação da associação é potenciar e ajudar a promover os momentos de networking, através do talento, mas também — e acima de tudo — da capacitação. A nossa atuação tem uma predominância muito grande ao nível de iniciativas como conferências, workshops, capacitação de gestores e capacitação nas escolas. Fazemos muito esse tipo de iniciativas, bem como certificações.

A certificação da profissão nasceu em 2018, porque na altura fazia muito sentido. Hoje, a evolução permite que essas certificações continuem a ser válidas, porque são, acima de tudo, transversais aos vários modelos.

A missão mudou de alguma forma com esse hype de que falou?

A missão tornou-se muito mais próxima não só das empresas de tecnologia, mas também de outras empresas que, por vezes, desenvolvem tecnologia internamente — com projetos próprios — e que estão à procura de respostas para essas necessidades.

Ou seja, sentimos que, no último ano, temos sido muito procurados por gestores em busca de informação. Muitos deles vêm de setores diferentes, como o setor industrial, o setor do marketing, entre outros. Em termos de associados, contamos com as grandes consultoras, empresas de energia, telecomunicações, banca e seguros.

A nossa missão é a comunidade. Ou seja, conseguimos juntar à mesma mesa, por exemplo, o setor da banca a discutir não os problemas da banca em si, mas os desafios da implementação da inteligência artificial dentro do setor.

Os números do INE apontam para taxas ainda baixas de adoção de IA. Disse que os gestores procuram a DSPA, à procura de informação, mas também, oferecem formação. Há falta de literacia dos nossos gestores?

Sim, totalmente. Aquilo que nós vamos encontrando na comunidade acaba por ser o gestor que está interessado, tenta perceber qual é o potencial, mas não sabe como avançar. E vêm muitos gestores ter connosco que dizem que precisam de encontrar alguém para um projeto numa determinada área, e aquilo que é a nossa missão sempre é tentar ajudar o gestor a perceber qual é o problema que essa tecnologia vai resolver dentro da sua organização.

Eles muitas vezes não percebem que isto é uma tecnologia que tem como principal objetivo resolver problemas.

Os gestores chegam com a ideia de que é preciso implementar IA?

Sim. Eu preciso ter um projeto de IA, porque é uma coisa que está na moda, e eventualmente o meu concorrente tem e acaba muito por vir como uma iniciativa de marketing e não como uma iniciativa operacional ou mesmo de negócio.

Temos de ter IA…

Temos de ter IA. Todos estão a falar, nós temos de ter IA também.

Isso levanta outros problemas?

Sim, é aí que nós podemos entrar como associação e dizer: certo, tudo bem, então vamos juntar-nos numa ação de capacitação da sua equipa e da sua organização. O que temos vindo a verificar é que existe cada vez mais uma separação entre as grandes organizações, que já trabalham o tema da IA há algum tempo, e as médias empresas.

Não estou sequer a falar das microempresas (até dez colaboradores); falo das médias empresas, onde a incorporação da IA está a ser feita de forma muito disruptiva. Muitas pessoas dentro das organizações já usam IA de forma pessoal, perceberam as vantagens, mas a organização em si ainda não utiliza a tecnologia para resolver problemas.

Há organizações que proíbem certos websites ou ferramentas tecnológicas, mas hoje isso já não faz sentido, porque as pessoas acabam por usar outras plataformas fora do computador empresarial.

O que tentamos sempre fazer é ajudar os gestores a compreender as funcionalidades da IA, mas, acima de tudo, a focar-se no problema que precisam de resolver.

Isso contribui diretamente para melhorar os resultados dos projetos baseados em inteligência artificial. Uns dos maiores problemas de muitos projetos é que não estão direcionados para resolver um problema específico, o que dificulta a avaliação do sucesso do projeto. Portanto, se não se sabe desde o início qual é o problema a resolver, a capacidade de medir resultados torna-se mais complicada.

Que recursos é que a DSPA tem para oferecer aos gestores e a quem vos procura para se capacitar nestas áreas?

Temos cursos que podem ser realizados dentro das organizações, ou seja, em ambiente fechado, adaptados ao negócio e à indústria da empresa. Paralelamente, oferecemos formações mais abertas, gratuitas, e outras iniciativas pagas, muitas vezes segmentadas.

Por exemplo, temos aquilo que chamamos de Imagine Day em IA generativa (Gen AI), mas também oferecemos várias formações de Gen AI aplicadas a contextos específicos, como marketing, recursos humanos ou indústria. Estamos a tentar diversificar a informação para captar novas empresas, para que se tornem associadas e façam parte da nossa comunidade.

E esta é uma comunidade de muita partilha: todas as ligações entre organizações dentro da comunidade acontecem através da troca de experiências, incluindo tentativa e erro.

Não é, de todo, possível trabalhar em projetos de Gen AI sem, antes, ter a casa arrumada em termos de dados. Esse continua a ser um dos principais problemas.

Certamente que há algumas empresas que vão à vossa procura e não têm cultura interna de dados. Uma empresa deve primeiro arrumar a casa e ter essa cultura antes de implementar IA, ou é possível fazer as duas coisas ao mesmo tempo e avançar em simultâneo?

Não é, de todo, possível trabalhar em projetos de Gen AI sem ter a casa arrumada em termos de dados. Esse continua a ser um dos principais problemas.

Isso não gera paralisia depois?

É mais grave ainda do que isso. Há muitas organizações que vêm ter connosco que pretendem desenvolver um projeto de IA e, quando analisamos o core da organização, percebemos que ela é gerida através de vários projetos em Excel que não comunicam entre si.

Ou seja, há de facto muitos dados, mas não estão estruturados nem organizados. E, portanto, é quase impossível, nessas condições, desenvolver um projeto com resultados positivos e com retorno do investimento.

Antes de mais — e isto está no próprio nome da nossa associação —, falamos de Ciência de Dados. Se não tivermos os dados devidamente tratados, não vale a pena colocar por cima uma camada de tecnologia, porque, no fim do dia, continua a ser apenas tecnologia — e ela não vai gerar o resultado que queremos.

O sucesso de uma estratégia de implementação de IA deve medir-se só pelo retorno do investimento?

Deve-se medir os projetos consoante os KPI [indicadores de desempenho] definidos antes da implementação.

Quais são os mais comuns?

São os projetos de otimização de processos. Acho que ainda estamos numa fase inicial de implementação de projetos. Acima de tudo, estes passam pela otimização dos processos das várias equipas, para melhorar tarefas rotineiras nas mais diversas áreas. Seja nas áreas financeiras, de recursos humanos ou de marketing, há uma série de trabalhos rotineiros — muitas vezes atribuídos a estagiários — que hoje são tratados na maior parte dos projetos de Gen AI [inteligência artificial generativa], com uma percentagem de sucesso muito elevada.

A próxima fase, e aquilo que queremos fomentar como comunidade, é desenvolver projetos de Gen AI que façam efetivamente crescer as receitas das organizações: procurar novas áreas de negócio, internacionalizar operações, permitir que o negócio funcione 24 horas por dia ou que seja expansível para outras geografias, em que o idioma não seja um tema.

Essa vai ser a grande revolução porque vai permitir não poupar custos, mas criar receitas.

Veja aqui a versão em vídeo do podcast (na íntegra):