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Desenvolvimento de IA com a colaboração do usuário final

O usuário final é pouco considerado quando falamos de desenvolvimento de Inteligência Artificial, mas este cenário precisa mudar.

A Inteligência Artificial (IA) avança cada dia mais, e com ela, os frameworks utilizados na construção de seus modelos. Toda essa tecnologia é muito importante para as indústrias, que precisam de soluções práticas para melhorar sua produtividade, reduzir custos e ainda adicionar qualidade aos seus produtos.

Um ponto interessante, porém, é que o usuário final desses produtos não é contemplado em muitos frameworks. Isso prejudica o resultado alcançado, afinal, quem deve avaliar se uma solução criada por Inteligência Artificial funciona ou não é exatamente o usuário final.

Porém, aos poucos, a prática de considerar estes usuários para validar frameworks de Machine Learning está crescendo.

Importância do usuário final na elaboração de modelos de Inteligência Artificial

A DeepMind é uma empresa de Inteligência Artificial que tem sua sede em Londres e aplica o Deep Learning para resolver problemas científicos complexos.

Em parceria com o Met Office, empresa estatal de previsão do tempo do Reino Unido, a empresa é um bom exemplo de como a colaboração do usuário final faz a diferença no mundo da tecnologia, da IA e do Machine Learning.

Na parceria entre DeepMind e Met Office, a segunda se trata do usuário final e foi importante para desenvolver uma ferramenta de Deep Learning CGMR (Deep generative model of rainfall). Esta ferramenta utiliza IA de ponta para prever com precisão a probabilidade de chuva nos próximos 90 minutos em determinada localização.

Este é um dos grandes desafios da previsão do tempo, os modelos atuais conseguem prever o clima para o longo prazo, mas não para poucos minutos ou horas no futuro. Para isso, a DeepMind desenvolveu um sistema que considera localização, mudanças na temperatura, formação de nuvens e vento na hora de prever chuvas no curto prazo.

Antes da criação do CGMR, outras técnicas de Deep Learning já haviam sido criadas. Porém, estes sistemas eram bons em executar uma tarefa, como prever o local em que a chuva vai cair. Deixando, consequentemente, a intensidade da precipitação de lado.

Esse projeto foi eficaz especialmente porque a DeepMind considerou a equipe do Met Office e suas opiniões como usuários finais. Dessa forma, uma solução realmente útil foi criada. 

Como ter a colaboração do usuário final no desenvolvimento de modelos

No passado, os conceitos de user-in-the-loop e worker-in-the-loop já abordavam a participação e colaboração humana nos frameworks de inteligência artificial.

O sistema user-in-the-loop se trata de uma interação do usuário final com sugestões vindas de um software. Por outro lado, o worker-in-a-loop é pago para monitorar e interagir com as soluções dos softwares e garantir benefícios para o usuário final.

Mas de qualquer forma não importa a opção escolhida pelas indústrias, o importante é que exista a colaboração. E é claro, sempre com foco no usuário final e sua satisfação com o produto.

Novas práticas para aumentar a interação entre modelo e usuário final

Embora a colaboração de usuários finais com os frameworks de IA seja tímida, atualmente essa visão está mudando.

Hoje, ao invés de apenas supervisores ou cargos maiores estarem envolvidos com o usuário final, esta ação está muito mais abrangente.

Para que mais pessoas na indústria sejam capazes de considerar o usuário final nas soluções criadas é importante que treinamentos sejam realizados. Dessa forma a equipe estará capacitada para esse tipo de interação.

Sendo assim, novos frameworks vêm surgindo buscando a melhor maneira de ter o usuário final participando ativamente da criação dos modelos. Isso tudo sem que seja necessário um conhecimento técnico de IA ou linguagens de programação.

Setor industrial e a colaboração com o usuário final

Atualmente, nas aplicações de Inteligência Artificial e Machine Learning que exsitem na indústria, é quase que indispensável a participação do usuário final.

E como consequência disso, a taxa de sucesso no emprego de IA naquele processo industrial aumenta.

O que acontecia e ainda acontece muito é que as soluções de IA são criadas, mas na hora de colocar em prática não é possível chegar aos objetivos imaginados. Por outro lado, com o feedback do usuário final estes problemas podem ser resolvidos e o Machine Learning sai ganhando.

O futuro da IA aplicada

Ainda que seja uma tecnologia em ascensão, segundo uma pesquisa da McKinsey Global, apenas 36% dos projetos de Inteligência Artificial e Machine Learning passam da fase piloto. Além disso, apenas 15% dos participantes tiveram sucesso em aplicar automação baseada em IA e ML em diferentes setores de um negócio.

Isso acontece porque os desenvolvedores acabam utilizando apenas algoritmos para criar estes projetos.

E como é possível imaginar, trazer o usuário final para mais perto no momento de planejar e executar é uma boa opção.

Este é, portanto, o futuro da IA aplicada em indústrias e negócios em geral. A tecnologia para inovar processos e cadeias produtivas já existe, o que é preciso agora é adicionar a colaboração do usuário final.

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