Emanuel Gouveia
Coordenador da Licenciatura em Ciência de Dados Aplicada
Universidade Católica Portuguesa (Braga)
Quem está atento ao que se passa com a inteligência artificial (IA), habituou-se a ver o que há uns meses seria ficção científica tornar-se notícia e, no dia seguinte, ser já tão banal que nem faz arregalar os olhos. Enquanto alguns de nós ainda apalpamos terreno com um ou dois chatbots que onos dão ideias para o jantar, exércitos de agentes autónomos navegam na web, fazem compras, instruem os seus próprios subagentes e fazem posts em fóruns interditos a humanos, onde se queixam da estupidez dos seus criadores. Este progresso vertiginoso até faz crer que um dia destes acordamos e já não temos emprego. Mas depois vamos tratar de um assunto a uma escola, onde vemos que fazer uma pesquisa significa vasculhar pilhas de papel. E então lembramo-nos que a transformação digital ainda não aconteceu. Vai acontecendo, a diferentes velocidades.
É verdade que desenvolver aplicações é agora mais rápido e mais barato. Para as organizações que precisam de se digitalizar, isso significa uma barreira à entrada mais baixa. Com a digitalização, uma organização torna-se uma fábrica de dados, e a ciência de dados é a prática que os pode converter em vantagem competitiva. Históricos de encomendas permitem prever tempos de entrega ono futuro, históricos de vendas dão origem a sistemas que recomendam aos clientes o que comprar a seguir, e muito mais.
Neste contexto, continuará a ganhar relevância a profissão de cientista de dados: alguém que recorre à estatística e à computação para colocar os dados ao serviço do negócio. Enquanto o desenvolvimento de software se democratiza, os cientistas de dados podem diferenciar-sepelo interesse no domínio de aplicação e onos processos que geram os dados. Podem acrescentar valor pela curiosidade na exploração dos dados e pela escolha da abordagem de modelação mais adequada a cada problema. Podem assegurar a utilidade dos seus sistemas, desenvolvendo-os com a preocupação de como estes produzirão efeitos depois de entregues.
O deslumbramento com a IA e as oportunidades de financiamento que o reflectem criam nas empresas a urgência de usar IA como solução antes de saberem sequer qual é o problema. A ciência de dados faz falta, não para alinhar no cortejo, mas para apontar “o rei vai nu”, ou concretamente algo como “temos um problema de qualidade de dados que não se resolve com uma interface colada a cuspe por cima do ChatGPT”.
Um cientista de dados que entenda o seu papel como o de um programador que recebe dados pré-processados e entrega um relatório ou um modelo tecnicamente válidos, já é substituível Por ferramentas existentes aos diasıde hoje. Os cientistas dedados do futuro devem cultivar, além da competência técnica, o interesse ono contexto das organizações onde trabalham eo pensamento crítico para questionar escolhas que podem serinfundadas. Com estas caracteristicas, e enquanto peças fulcrais no diálogo entre os mundos da tecnologia e da gestão, permanecerão insubstituíveis. Pelo menos por mais uns meses.
