Thais Neubauer – professora do Inteli
O sucesso de uma aplicação com Inteligência Artificial vai muito além de dados e poder computacional. A clareza e a profundidade do raciocínio que antecedem os modelos exercem um papel igualmente, senão mais, importante. O primeiro passo, e talvez o mais crítico, é uma imersão completa no contexto do negócio.
Antes de qualquer análise, é preciso entender os objetivos, os processos e as dores que a solução com IA pretende resolver, para que então os dados possam ser compreendidos e preparados de forma adequada.
Imersão no negócio já gera valor
Essa imersão no negócio é tão poderosa que, por si só, já gera valor. Com a exploração inicial dos dados guiada por um profundo entendimento de negócio, muitas perguntas relevantes para a tomada de decisão já podem ser respondidas.
Por vezes, percebemos que um problema complexo pode ser resolvido sem IA, com análises estatísticas básicas. Quando aplicadas de forma alinhada aos objetivos, essas soluções mais simples superam modelos complexos por exigirem um investimento de recursos muito menor.
Preparação dos dados como desafio intelectual
Quando a IA é o caminho, a preparação dos dados se torna um desafio intelectual de tradução. É aqui que informações qualitativas e subjetivas do negócio são convertidas em representações estruturadas que os algoritmos conseguem processar. Decisões sobre como tratar ruídos, outliers ou valores faltantes dependem diretamente do contexto. O que parece um dado faltante pode ser, na verdade, um padrão de preenchimento do sistema que o entendimento do negócio nos permite decifrar.
Relevância da informação conforme o problema
A relevância de uma informação também muda conforme a modelagem do problema. Por exemplo, para um modelo que busca prever se um cliente abandonará um serviço (churn), o histórico de reclamações e a frequência de uso são dados essenciais.
Já para um modelo que visa recomendar um novo produto para este mesmo cliente, seu histórico de navegação recente e compras passadas se tornam muito mais importantes que o número de reclamações. A decisão de como apresentar os dados ao algoritmo é, portanto, uma escolha estratégica.
Negócio e conhecimento técnico como diferencial
É nesse ponto que o entendimento do negócio e o conhecimento técnico aprofundado se unem como um grande diferencial. No Módulo 3 do primeiro ano do Inteli, os alunos mergulham nos detalhes matemáticos e estatísticos que governam o funcionamento dos algoritmos. Eles não aprendem apenas a usar uma biblioteca, mas a entender as premissas e os cenários ideais para cada técnica.
A escolha da ferramenta deixa de ser uma aplicação cega, guiada por hype, e se transforma em uma decisão de engenharia: estratégica, defensável e consciente de suas implicações.
Da base analítica à prática em projetos
Com essa base analítica consolidada, a aplicação prática em projetos se torna o campo de provas para um raciocínio bem estruturado. Cada modelo construído e cada teste realizado é o resultado de uma hipótese clara e de uma análise criteriosa. O processo de iterar, falhar e refinar solidifica a conexão entre a teoria e o impacto tangível da solução, preparando o aluno para os desafios do mundo real.
Formação de profissionais completos
Este método forma profissionais completos, que dialogam com a tecnologia em vez de apenas aplicá-la. Eles unem o conteúdo teórico aprofundado ao contexto de negócio para construir soluções, sabendo interpretar seus resultados de forma responsável. Este é o desenvolvimento de um framework mental que estabelece uma forma de trabalhar mais crítica, eficiente e verdadeiramente inovadora.
