1) Peço que se apresente, quem é o Orlando?
Meu nome é Orlando Junior e sou um militante apaixonado por soluções computacionais mais inteligentes.
Trabalho como professor de graduação em uma das faculdades mais tradicionais da capital de SP nas áreas de computação e tecnologia. Também dou aulas nas pós-graduações focadas em Data Science e Machine Learning. Atualmente tenho uma disciplina em uma faculdade de Bauru. Além da academia, tenho uma empresa especializada na construção de soluções de Inteligência Artificial.
2) Quais cursos você ministra na faculdade? Como está a qualidade cognitiva dos alunos no 3º grau?
Ministro aulas para os cursos de Bacharelado em Sistemas de Informação e Análise e Desenvolvimento de Sistemas, principalmente. Minhas principais cadeiras são nas áreas de programação, algoritmos e estruturas de dados.
Quanto aos alunos, por um lado observo que a maioria chega pouca madura para a faculdade. Alguns ainda não conseguem distinguir que estão entrando em outra fase e que ela necessita de mais dedicação, mesmo os alunos com mais idade. Por outro lado, os alunos estão mais exigentes com o que aprendem por conta do vasto conteúdo presente na Web. Neste sentido, acredito que é missão do professor considerar novas abordagens para mantê-los sempre interessados, dentro e fora da universidade.
3) Como foi a sua experiência concluindo um mestrado em IA na UFABC?
O mestrado na UFABC foi uma das melhores experiências que eu tive na vida! Ter contato diário com outros alunos e professores me abriu os olhos para enxergar além da minha área de pesquisa. O mestrado e o doutorado são cursos que vão muito além da graduação pois não têm um formato único de aprendizagem. Na realidade, quem faz o formato é o próprio aluno. Trata-se de uma experiência de desenvolvimento pessoal e humano que supera a necessidade do aprimoramento técnico.
4) Como você vê o empreendedorismo nesta área de data science?
Hoje temos muitas startups que estão utilizando técnicas de Machine Learning. No entanto, para a maior parte delas, o mais importante é desenvolver e validar um produto, independentemente de como ele é feito. A menos que ele seja vendido como uma solução de IA, pouco importa como ele é feito. Por esse motivo vemos que muitas empresas jovens não conseguem evoluir e entender o que é a Inteligência Artificial e como ela pode se tornar muito mais poderosa para eles.
O Brasil tem excelentes profissionais analíticos, mas ainda carece de consultorias que se dediquem a auxiliar startups e grandes empresas a trabalharem mais no processo científico da Data Science do que na utilização de algoritmos da moda ou nos conceitos mediáticos da Inteligência Artificial.
5) Conte um pouco sobre sua empresa.
Por conta do que vi e vivenciei trabalhando em uma grande empresa e auxiliando pequenas startups, decidi fundar a Mineradores.
Nossa missão é transformar as culturas organizacionais promovendo a ciência como sendo a base para a tomada de decisões. Para realizarmos essa transformação, atuamos em 2 frentes: uma de projetos e outra de treinamentos e capacitação.
Na frente de projetos, trabalhamos com 3 tipos de soluções:
- Soluções de dados
- Soluções analíticas
- Soluções de Inteligência Artificial
Os projetos que se encaixam como soluções de dados são aqueles nos quais as empresas ainda precisam entender melhor o poder dos dados sobre o negócio delas.
É comum neste tipo de projeto identificarmos oportunidades de negócio e também fontes de informação para serem consumidas pelo negócio. Muitas empresas querem trabalhar com Machine Learning, mas não entendem que os algoritmos só funcionam quando existem dados. É aí que nós ajudamos nesse entendimento antes de começar a modelagem analítica.
Nas soluções analíticas e nas soluções de IA, trabalhamos as etapas core de Data Science, como a preparação de dados para a modelagem e a distribuição dos resultados. A principal diferença entre os dois é que nas soluções analíticas o domínio da solução geralmente é alguma área que o negócio quer melhorar, como retenção de clientes ou detecção de fraudes.
Nas soluções de IA, ajudamos no desenvolvimento de conceitos e sistemas inteligentes, como chatbots e sistemas de recomendação.
6) Qual é a sua opinião sobre a ética no uso das informações e de inteligência artificial para o futuro?
O debate sobre a ética no uso de dados ainda está no berço. Mais do que debates acadêmicos e ainda concentrados entre os operadores do Direito, essa discussão precisa emergir da sociedade. Estamos em um século no qual a Web e as redes sociais já fazem parte da vida civil. Desconsiderar a participação popular nesse debate é colocar na mão de poucos a vida cotidiana de todos.
Em relação ao uso de dados e Inteligência Artificial, tudo o que discutimos hoje está se concentrando nas leis de proteção de dados.
Como eu disse, o debate ainda está no berço e é também mais amplo. Os profissionais de tecnologia e estatística precisam se envolver nesse assunto.
7) Suas considerações finais
Agradeço à ABRACD por essa oportunidade de falar sobre a educação e o mercado de Inteligência Artificial no Brasil. Acredito que este ano será de muitas oportunidades para profissionais e empresas que estiverem interessados em trabalhar com Data Science. Os próximos anos serão também de muitos frutos, mas quanto antes plantarmos, mais cedo apanharemos essa colheita. Neste sentido, o planejamento e a preparação são essenciais para uma boa execução.
Profissionais e empresas que estiverem interessados em saber mais podem entrar em contato comigo pelo LinkedIn.
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