A partir do século 21, o algoritmo passou a ser utilizado para definir uma sequência de ações que devem ser executadas para conseguir resolver um problema. O termo ganhou maior relevância com o desenvolvimento da tecnologia e das máquinas. Ele está por trás de todos os processos executados pela máquina e tem a capacidade de resolver problemas complexos em frações de segundos. Porém, para um computador seguir um algoritmo, alguém precisa programá-lo, isto é, “dizer” a ele as instruções a serem seguidas. No início da computação, pelos idos de 1965, a programação era manual e envolvia trocar os cabos de lugares a cada operação que o computador tinha que executar.
Hoje, os algoritmos são escritos em códigos, ou seja, a sequência de instruções para chegar a um resultado concreto é escrita em uma linguagem de programação. Além de ordenar, organizar e processar grandes quantidades de dados, os algoritmos também podem dar aos computadores a habilidade de aprender com eles, fazer previsões e tomar decisões. Isso é o que chamamos de “Machine Learning” ou “aprendizado de máquinas”.
Machine Learning (ML) é um subcampo da inteligência artificial que visa resolver problemas mais complexos, dos quais os programadores ainda não têm um conhecimento tão amplo. A cada interação do usuário com a máquina, ela passa a aprender sobre o que recomendar ao usuário ou não, testando uma possibilidade enorme de cenários, até escolher o que se ajusta melhor ao gosto do humano. Com essa informação, ela tenta prever o que você pode querer ver no futuro. Após isso, ela aguarda a sua resposta para saber se acertou ou não (um click em um vídeo recomendado, por exemplo) e aprender mais uma vez. Quanto mais dados recebe e processa, mais sofisticado fica o algoritmo, mais preciso ele consegue se tornar. Esse mecanismo não se resume à facilitação do dia a dia das pessoas. A tecnologia ML é considerada a solução ideal para a redução de custos, a melhoria dos processos corporativos e o aumento da qualidade de entregas.
O sucesso do Machine Learning se dá principalmente pela melhoria da identificação do cliente (ser humano) com a máquina. Dessa forma, é possível garantir uma melhor experiência tanto de compra quanto de interação. E é exatamente por isso que ter conhecimento aprofundado nessa tecnologia permite ao profissional estar em uma posição privilegiada no mercado. Os benefícios dessa solução se estendem também a outras esferas do cotidiano. Quem nunca se sentiu “vigiado” pelo seu próprio aparelho celular ou notebook? Desde um pedido de delivery de comida até uma sugestão de série por parte de uma plataforma de streaming, as máquinas conseguem armazenar dados visando uma experiência mais personalizada do consumidor através de suas preferências com base no seu próprio histórico. Isso pode ser observado também nas redes sociais, especialmente em uma das que mais estão em alta nos últimos anos: o Tik Tok. Muitos usuários relatam constantemente que a página “For you” ou “Para você” seleciona justamente vídeos baseados em outros conteúdos que foram consumidos com frequência anteriormente. Não só isso, mas também as interações, como curtidas, comentários e compartilhamentos, também são “supervisionados” pela plataforma, que busca identificar padrões estratégicos para assim oferecer a “experiência perfeita” ao usuário - o que consequentemente aumenta a lucratividade de empresas, já que os processos são mais ágeis e otimizados. O aprendizado das máquinas é uma parte essencial da inteligência artificial, que é fazer com que máquinas ou sistemas possam imitar comportamentos humanos ou aprender a resolver problemas. No entanto, também possui um lado problemático, os algoritmos se alimentam dos nossos dados e nos mostram só o que eles consideram que queremos, pode criar uma bolha que distorce ou nos dá uma visão parcial da realidade, reforçando a nossa visão de mundo. Um outro ponto que deve ser levado em consideração, é que assim como nós, os algoritmos podem ser enviesados de acordo com a sua educação.
Para o engenheiro de dados Gilberto Almeida, e entrevista à AGEMT, "o ML traz muitos benefícios. Com certeza todos os algoritmos de Machine Learning nos trazem benefícios a longo e a curto prazo, eu acredito que o Machine Learning ainda vai evoluir muito, e isso vai ajudar o mundo a ter excelentes resultados”, diz Almeida, que não acredita que a técnica pode evoluir tanto a ponto de substituir os humanos, porém trabalhar em conjunto para alcançar um melhor resultado.
“Isso é um tipo de pensamento que as pessoas têm atualmente, porém eu discordo totalmente. A interação com o ser humano sempre vai existir. Os algoritmos de ML somente vão nos ajudar a ter uma análise preditiva, uma visão mais detalhada sobre as análises dos dados e principalmente sobre a tomada de decisão. Imagine só, um médico pronto para fazer uma cirurgia , um tratamento extremamente arriscado, onde ele pode obter a ajuda de um algoritmo de ML para tomar a melhor decisão na hora do procedimento. Ou seja, sempre precisaremos ter um médico para efetuar o procedimento, e o ML te ajudará a tomar a melhor decisão naquele momento, ou seja, isso não significa substituição, e sim uma grande ajuda”.