Caixa-preta da Inteligência Artificial retarda integração com a ciência de dados

Inteligência Artificial (IA) explicável, inteligência contínua e Augmented Analytics estão entre as principais tendências de Data & Analytics com um potencial significativo de ruptura nos próximos três a cinco anos, de acordo com o Gartner. Para a consultoria, até 2022, mais da metade dos principais sistemas de novos negócios incorporarão inteligência contínua, que usa dados de contexto e em tempo real para melhorar as decisões, afirmam especialistas do Gartner.

A inteligência contínua é um padrão de projeto no qual as análises em tempo real são integradas em uma operação de negócios, processando dados atuais e históricos para prescrever ações em resposta a eventos. Esse recurso fornece automação de decisão ou suporte à decisão. A inteligência contínua utiliza várias tecnologias, como análise aumentada, processamento de fluxo de eventos, otimização, gerenciamento de regras de negócios e aprendizado de máquina.

“A inteligência contínua representa uma grande mudança no trabalho da equipe de Data & Analytics”, explica Rita Sallam, Vice-Presidente e Analista Diferenciada do Gartner. “É um grande desafio – e uma grande oportunidade – para as equipes de análise e Business Intelligence ajudarem as empresas a tomar decisões mais inteligentes, e em tempo real, em 2019. Esse recurso pode ser visto como o melhor de BI operacional”, acrescenta a executiva do Gartner.

A consultoria também aponta os modelos de Inteligência Artificial estão sendo implementados cada vez mais para aumentar e substituir a tomada de decisão humana. No entanto, em alguns cenários, as empresas devem justificar como esses modelos chegam às suas decisões. Para criar confiança com usuários e partes interessadas, os líderes de Data & Analytics devem tornar esses modelos mais interpretáveis ​​e explicáveis.

Infelizmente, aponta o Gartner, a maioria desses modelos avançados de inteligência artificial são caixas-pretas complexas que não conseguem explicar porque chegaram a uma recomendação específica ou a uma decisão. Ferramentas de Inteligência Artificial explicável aplicado como ciência de dados e plataformas ML, por exemplo, gera automaticamente uma explicação de modelos em termos de precisão, atributos, estatísticas de modelos e recursos em linguagem natural.

Outra tendência que está por vir é a Análise Gráfica, que é definida como um conjunto de técnicas analíticas que permite a exploração de relacionamentos entre entidades de interesse, como organizações, pessoas e transações. A aplicação de sistemas de gerenciamento de banco de dados gráficos e de processamento de gráficos crescerá 100% ao ano até 2022 para acelerar continuamente a preparação de dados e permitir uma ciência de análise mais complexa e adaptável.

Com o armazenamento de dados gráficos as organizações podem modelar, explorar e consultar insights de forma eficiente, com complexas inter-relações entre silos de dados. Por outro lado, a necessidade de habilidades especializadas limitou sua adoção até o momento, reporta o Gartner.