Fonte: ITFORUM365
O deep learning está ganhando força em empresas de todos os setores. A tecnologia, que faz parte da Inteligência Artificial e do machine learning, em que computadores e dispositivos desempenham suas funções sem que pareçam programados, é capaz de analisar profundamente um grande volume de dados. “Com o reconhecimento de padrões, o deep learning auxilia na automatização e melhora da eficiência dos processos das companhias”, explica Wagner Sanchez, diretor acadêmico da Fiap (Faculdade de Informática e Administração Paulista).
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Mas, para adotá-lo, é preciso alguns cuidados. Uma pesquisa realizada pela IT Mídia, por exemplo, revela que mais de 60% dos CIOs têm dificuldades para entregar projetos nessa área. O primeiro passo, segundo Sanchez, é entender a infraestrutura da empresa, analisando se ela tem hardware, software e mão de obra suficientes para implementar um projeto. “A companhia precisa fazer uma análise sobre o que ela pode automatizar. O processo de transição precisa ser feito de forma cautelosa”, ressalta. Definir se a solução será criada internamente ou a partir da contratação de uma consultoria especializada é o próximo passo.
Ao escolher o desenvolvimento interno, é importante ter uma estrutura de cloud altamente eficiente, servidores com capacidade de processamento elevado e profissionais que estejam capacitados para desenvolver a tecnologia. “Para empresas menores e que ainda precisam de suporte, a consultoria pode ser uma boa opção, já que proporciona essa estrutura”, explica Sanchez.
Segundo o especialista, criar um projeto-piloto é uma alternativa inteligente. “Os dados precisam ser transferidos aos poucos. Por isso, a companhia pode começar com a automatização de um serviço mais simples para ver o que funciona ou não, monitorando e recebendo feedbacks. Com o passar do tempo, o deep learning vai evoluindo e pode, até mesmo, efetuar uma venda sozinho”, explica.
A análise, classificação e organização das informações que já circulam na empresa também são fundamentais para o sucesso da adoção. “Os dados precisam ser confiáveis e suficientes para a análise do deep learning. Por exemplo: para treinar a máquina para fazer um atendimento, não podem faltar informações sobre um determinado perfil de cliente”, ressalta Sanchez.
Já a segurança das informações precisa ser reforçada. “Com o deep learning, o volume de dados é ainda maior. Por isso, é fundamental que haja uma mudança no mindset de toda a equipe, principalmente daqueles que operam o sistema”, explica o especialista. Segundo ele, todos precisam entender o que a tecnologia traz para o negócio e o quanto é importante proteger os dados.
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