O joio do trigo #32

Em algum momento, todos nós acabamos utilizando aplicativos de mobilidade urbana. Já percebeu o quanto aprendemos com seus motoristas? Depois de um breve hiato de quase duas semanas, nesta edição do Joio, vamos recontar algumas dessas histórias e sua correlação com dados, IA e tecnologia. Vamos nessa?

Como parte do meu trabalho, a cada semana eu leio muito conteúdo sobre dados, tecnologia e inteligência artificial (apelidada de IA). Eu faço uma seleção e envio para você os melhores, todos os domingos.

Olá amigos 👋 ,

Em algum momento, todos nós acabamos utilizando aplicativos de mobilidade urbana. Já percebeu o quanto aprendemos com seus motoristas? Depois de um breve hiato de quase duas semanas, nesta edição do Joio, vamos recontar algumas dessas histórias e sua correlação com dados, IA e tecnologia. Vamos nessa?

O chique é ser simples

Esta semana, eu estava a caminho do aeroporto e conheci o Anderson, motorista da Uber. Esse encontro me fez refletir sobre algo que muitas vezes passa despercebido: como utilizamos dados constantemente. Além disso, fez-me perceber como o que chamamos de coincidência pode ser menos aleatório do que imaginamos. A minha liberdade poética, se assim posso dizer, está em provocar correlações que nos fazem refletir.

Uma definição que será útil é a de outlier, que, de forma simples, refere-se a um comportamento que foge ao seu padrão normal. Existem diversos exemplos presentes no nosso cotidiano, sendo um deles muito comum na utilização de cartões de crédito. Quando você altera o seu padrão de compras, a instituição financeira verifica de alguma forma se é realmente você quem está realizando a compra. Alguns se lembrarão da função em seus bancos na qual você informa que está de férias, porque o seu padrão de gastos não inclui compras no local onde planeja tirar férias.

As 'coincidências' começaram quando o Anderson me contou que já foi motoboy em um aplicativo que eu co-fundei, chamado Rapiddo. O Rapiddo é uma empresa de logística urbana com foco em localizar o entregador mais próximo, otimizando os processos de entrega. Com atuação em toda a América Latina, a empresa foi adquirida pelo iFood em 2018.

Próximo ao final do nosso trajeto, ele me disse que está lendo e estudando sobre dados e inteligência artificial, e comentou: 'mas é difícil separar o joio do trigo'. Indo além da segunda 'coincidência', complementou dizendo que dados comportamentais ajudam a inteligência artificial.

Ilustração gerada pela ferramenta Midjourney

Em geral, dados comportamentais, desde que respeitemos a LGPD, são informações poderosas. Notei uma câmera no carro que filmava a frente e o interior do veículo. Aproveitei o momento em que estávamos logo atrás de um veículo de transporte de valores para dar um exemplo conectado com o contexto.

Com dados meramente ilustrativos para este exemplo, vamos supor que motoristas de aplicativos, em média, permaneçam 5% do seu tempo atrás de veículos dessa natureza. Agora, imagine uma solução de IA que, através da análise dos vídeos, identifique que o carro do Anderson fica 30% do tempo atrás desses veículos, ou seja, um tempo muito superior à média. Essa informação pode ser importante, por exemplo, em um contexto de segurança pública?

A própria Uber possui um site onde os cientistas de dados da empresa compartilham conhecimentos e técnicas relacionadas ao aprendizado de máquina (machine learning). Além disso, a empresa criou uma plataforma proprietária para detectar comportamentos fraudulentos com base em eventos que se desviam do padrão histórico. De acordo com a empresa, a análise de outlier para cada evento leva em consideração todas as entidades envolvidas, como motoristas, passageiros e até mesmo a forma de pagamento.

Através de métodos modernos, o sistema é capaz de detectar comportamentos que anteriormente não eram previstos. Por exemplo, na imagem acima, existe uma categoria relacionada à quantidade de novos cartões de crédito adicionados a uma conta em um determinado período de tempo. De maneira bastante visual, as bolinhas vermelhas representam grupos com comportamento atípico em relação aos demais grupos, representados pelas bolinhas verdes.

Eu sabia desde o começo que o Anderson seria um outlier? Isso pode parecer óbvio, mas, na verdade, o óbvio nem sempre é tão claro. Já notou como o seu cérebro, logo no início, muitas vezes percebe que um evento tem uma alta probabilidade de ser um outlier? O cérebro humano é uma máquina incrivelmente poderosa, com habilidades refinadas como essa. Você realmente acredita que as máquinas serão capazes de reproduzir tudo isso um dia?

Deixo essa pergunta para você, caro leitor.

 A era da IA está apenas começando! :)

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