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Reamper Lab #27 – Caos in data: um novo horizonte para a ciência de dados

Recebemos Fernando Negrini e Evandro Oliveira, da Krhatos

Nessa sexta-feira (20/04), recebemos para o nosso Reamper Lab Fernando Negrini, CEO, e Evandro Oliveira, Co-fundador da Krhatos, startup de Big Data e Inteligência Artificial, para um bate-papo sobre os principais temas e desafios para tomada de decisões no mundo atual. A empresa é uma das primeiras do Brasil com o conceito de STEM (Science, Technology, Engineering and Math), ou seja, utiliza a tecnologia do Big Data como principal meio para chegar no resultado esperado – que é transformar incertezas do mercado em vantagens competitivas para o cliente.

Hoje em dia, de acordo com os especialistas, ainda precisamos de raciocínio e pensamento matemático aprimorado na hora de tomarmos uma decisão. Há quatro séculos atrás, Isaac Newton mudou o curso da humanidade com a sua teoria de que o mundo era uma grande máquina e o efeito era extremamente proporcional à uma causa. Para ele, tudo era previsível e influências pequenas do nosso cotidiano não poderiam causar grandes impactos mais para frente.

No entanto, quando esse pensamento começou a ser aplicado em setores como ciência administrativa, natureza, comportamento humano e economia, foi possível descobrir que ele não funcionaria, principalmente com a evolução da tecnologia. O mundo foi mudando cada vez mais e, ao longo dessa discussão, começaram a ser feitos questionamentos como: um modelo de negócios de uma organização não pode ser afetado fortemente por alguma variação de taxas de câmbio, por exemplo?

Essas dúvidas surgiram cada vez mais, e hoje estamos inseridos em um cenário onde temos que tomar decisões em ambientes de extrema incerteza. Pequenas alterações podem mudar tudo o que já estava planejado, e por isso precisamos de algoritmos eficientes. “Nós produzimos nos últimos anos mais tecnologias que toda a história da humanidade. Hoje, o leque de startups é dez vezes maior do que nos últimos cinco anos. Ver o cenário daqui um ano é extremamente nebuloso”, acrescentou Fernando.

 

Mundo VUCA, Crash do Data e Teoria do Caos

Quando avançamos nesse contexto, percebemos que tudo está interligado. O mundo não é mais demorado, e novas informações chegam a cada segundo. Fake news existem e são disseminadas rapidamente, e uma informação que chega para nós, hoje, pode ter duplo sentido. “Eu não tenho como saber, por exemplo, se a empresa que está do meu lado é minha concorrente ou minha aliada. Não sei se meu produto que vou lançar daqui três meses, mesmo fazendo testes, pode dar certo. E nem sei também se minha venda cair pode ser algo ruim ou bom”, ressaltou o especialista.

O que acontece é que, atualmente, estamos inseridos na era V.U.C.A (Volátil, Incerto, Complexo e Ambíguo, na tradução em português). Esse é o mundo em que estamos vivendo e o mercado no qual nos encontramos. O termo foi criado na década de 90 por especialistas americanos, que perceberam que nós temos planejamento de tudo, mas quando colocamos em prática, nada se encaixa. Por isso, foi necessário mudar o seu mindset para uma cultura nova, de tomar decisões em ambientes inesperados. Dentro desse mundo de complexidade e incertezas temos o Big Data.

Para Fernando, muito falamos hoje em Big Data, mas pouco falamos de mindset. Podemos ter milhões ou até mesmo bilhões de dados e informações históricas, mas eles não refletem, necessariamente, no que irá acontecer daqui para frente. A situação mudou de tal forma, que hoje, a probabilidade é um pouco distinta – não vence quem tem a melhor tecnologia, mas quem tem a melhor matemática. E no mundo V.U.C.A., é necessário ter ambos.

É a partir daí que precisamos falar sobre a matemática e probabilidade. Como, ao tomar uma decisão, eu posso decidir se não sei quantas são as minhas opções? O desafio começa quando estamos sendo influenciados por variáveis externas, ou seja, que não podem ser controladas por nós. Quando começamos a entender o grau de impacto de uma pequena atitude sob toda uma estrutura, essas probabilidades vão mudando conforme o cenário.

A partir desta forma de pensar, os especialistas citaram Taleb, autor considerado o maior erudito do século XXI que fala sobre Crash do Data. Para ele, o mundo irá entrar em um grande colapso por causa do Big Data utilizado de maneira exponencial, mas com um mindset caótico no mundo V.U.C.A.

Determinados fatos têm a probabilidade baixíssima de ocorrência, o que induzem a uma sensação ingênua de previsibilidade. No entanto, ninguém está preparado para as causas da curva – ou seja, onde existem as dúvidas. Esse lugar onde se encontra o “desconhecido” é chamado de Cisne Negro. Mas como ele funciona?

Existe uma espécie de evento que é altamente imprevisível, porque a probabilidade de acontecer é tão pequena que as pessoas ignoram a sua existência, como por exemplo citado no Lab pelos especialistas, a vitória de Trump nas eleições ou o ataque das torres gêmeas em Nova York. O Cisne Negro é altamente improvável e extremamente impactante quando acontece. E quando ocorre, tentamos encontrar justificativas para o que ocorreu.

A maneira de vivermos o mundo V.U.C.A. é chamada de anti-frágil – quanto mais pressão colocamos, mais forte algo fica, como um diamante. Essa é a definição de anti-frágil. Taleb ensina que não devemos fugir desse ambiente caótico, e sim nos beneficiarmos dele. E aí está a mudança do paradigma.

Como fazemos uma máquina aprender forma anti-frágil?

Lembre-se que não estamos falando da tecnologia em si, pois temos uma infraestrutura incrível. O ponto, na verdade, é o mindset da decisão, como vamos mudar uma linha do algoritmo. “Basicamente eu estou propondo uma mudança de paradigma de cultura, que não existe nem há 60 anos. Aí vem a outra parte do desafio”, ressalta Fernando. “O primeiro desafio para uma ciência de dados é fazermos uma máquina pensar de forma anti-frágil. Mas para a máquina pensar assim, precisamos de um indicador mostrando graus de incertezas, um nível de caos no ambiente. Se eu estou fazendo uma gestão de público, tenho que ter alguns indicadores que mostram a minha estabilidade, que construam cenários e dão alguns insights. E para eu fazer isso, é que vem o segundo desafio, onde existe há praticamente 60 anos e hoje é o suprassumo da matemática e da física, que é a ciência do caos, os fractais”, destacou.

O que são os fractais? É uma forma geométrica que, ao darmos zoom infinito, ela terá sempre a mesma imagem. O que caracteriza uma forma geométrica fractal é que a parte é exatamente igual ao todo. E o interessante é que a natureza obedece exatamente esse padrão. “O que eu quero dizer é o seguinte: se a parte é igual ao todo, o que vai acontecer daqui um mês já aconteceu agora, mesmo que em pequena escala”, completa.

No mindset, a máquina pode ser induzida a entender este raciocínio. O que vai acontecer daqui um mês já ocorreu agora em pequena escala, mas são precisos métodos quantitativos para realizar esse cálculo – e eles virão de um estudo, que avalia o comportamento de um sistema que evolui ao redor do tempo. Esse estudo do caos é o estudo dos sistemas dinâmicos.

Temos exemplos de sistemas caóticos diariamente, como por exemplo a previsão do tempo. Esse sistema apresenta características básicas para a tomada de decisões, que são os atratores e os comportamentos fractais. Ou seja, quando um sistema evolui ao redor do tempo, e é considerado caótico, é porque existe uma característica muito importante que deve ser mapeada: será que eu estou analisando o agora? Será que o sistema que eu estou analisando agora, abstraindo as minhas vendas, pode sofrer alterações, pequenas mudanças em algumas variáveis?

Precisamos ter métodos quantitativos para eventos aleatórios, do dia a dia, que são considerados caóticos. O que muda esse novo desafio da ciência de dados são as perguntas que temos que fazer e a maneira que estamos vendo nossos indicadores. Nunca vamos conseguir considerar, por exemplo, todas as variáveis externas. “A maneira como nós tomamos decisões hoje é uma visão de causa e efeito, e não condiz com a realidade. Hoje, o maior desafio não é mais a parte tecnológica, mas sim a parte de abstrair para a máquina essa mentalidade anti-frágil”, completou Fernando.

 

Muito obrigado pela participação de todos, pessoal!

 

 

 

 

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