A inteligência artificial veio para ficar e se preparar para esse futuro, que já é realidade, não é só necessário, mas urgente.
Se você ainda tem dúvidas sobre a importância de se estudar análise estáticas de grandes volumes de dados, ou tecnologias e ferramentas da ciência de dados, sugiro que reflita sobre o que será dito nesse pequeno esboço.
Estamos experimentando uma era de mudanças constantes e profundas nos meios de produção, no desenvolvimento de novas tecnologias e na forma como o capital promove geração de valor. A automação absoluta de todas as etapas dos processos produtivos está cada vez mais próxima de se tornar realidade, e fica cada vez mais difícil imaginar todas as consequências desta revolução.
Já é possível fazer análises precisas de demanda e projetar a capacidade de uma linha de produção de forma mais otimizada como nunca antes. Já existem serviços na nuvem com poder de processamento de dados de supercomputadores por uma fração do preço de se manter tal infraestrutura, os carros autônomos já são uma realidade, sem falar nos diagnósticos médicos ou análises jurídicas feitas por inteligências artificiais.
Muito em breve todas as decisões das companhias, sejam grandes ou pequenas, serão orientadas por algum tipo de inteligência artificial ou análise estatística automatizada. Seja um aplicativo que sugere o abastecimento de produtos de um lojista, seja um software na nuvem que faça um pedido automático de matéria prima para uma linha produtiva, um sistema ERP que sugira a venda ou aquisições de ativos, ou até mesmo um serviço de marketplace que inicie uma campanha de marketing digital automaticamente ao verificar um aumento pela busca de um determinado produto em sua plataforma. Todas essas soluções já existem e sua adesão está cada dia mais acelerada.
Todo o conhecimento administrativo, gerencial, financeiro e publicitário desenvolvido desde a primeira revolução industrial está sendo aprimorado, compilado e transformado em linhas de código. Esse conhecimento agora estará acessível até mesmo ao dono da mercearia de um bairro residencial. Será como ter seu próprio administrador digital com mais conhecimento e capacidade de análise que uma equipe inteira de consultoria.
Dessa forma, se você é um administrador, engenheiro de produção, gerente de vendas, contador, consultor empresarial ou analista financeiro, e ainda não está estudando Python, Machine Learning, Big Data Analysis e Inteligência Artificial, tenho que te dizer que muito em breve você ficará obsoleto.
Imagine que você é um profissional no anos 80 e que está testemunhando o aumento acelerado na adesão do uso de computadores pelas empresas. Você vê notícias e matérias em que são mostrados os benefícios de ganho de produtividade trazidos por estas máquinas e na crescente demanda por profissionais com conhecimentos básicos na utilização dos computadores. Neste cenário hipotético, se você não se interessou em estudar para aprender a usar um computador, muito provavelmente ficaria profissionalmente defasado em cerca de 10 anos.
Transpondo o cenário descrito para os dias de hoje: estamos testemunhando um número cada vez maior de empresas que fazem uso dessa tecnologia, além do aumento substancial no número de cursos, pós-graduações e livros sobre o tema. A linguagem de programação Python já é a que mais cresce nos repositórios de software arrastada pelo aumento no interesse em ciência de dados. Em muito menos do que 10 anos saber o básico sobre estas tecnologias vai ser o equivalente a “informática básica” nos currículos dos profissionais.
A internet está repleta de material para iniciar nessa jornada, mas o primeiro contato e o interesse em começar já é o passo mais importante. Em um outro artigo posso elaborar uma lista de cursos de Python e Machine Learning, ou elencar especializações na área de ciências de dados como forma de guia para iniciar os estudos nessa área.
Tornar-se um cientista de dados pode ser um pouco exagerado, mas conhecer todas essas ferramentas e sua utilização nas atividades e processos dos quais você é ou pretende ser responsável já é mais do que necessário e você deveria começar hoje mesmo.