Algoritmos para Tomada de Decisão

 Excelente livro de 700 páginas para download gratuito do MIT

A MIT Press apresenta em 2022 mais um excelente livro em Creative Commons.

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Este livro fornece uma ampla introdução aos algoritmos para tomada de decisão sob situações de incerteza, ao cobrir uma ampla variedade de tópicos relacionados à tomada de decisões.

Assim, são apresentadas formulações de problemas matemáticos subjacentes e os algoritmos para resolvê-los.

O livro adota uma abordagem baseada em agentes, ou entidades que agem com base em observações de seu ambiente. Agentes podem ser entidades físicas, como humanos ou robôs, ou podem ser entidades não físicas, como sistemas de suporte à decisão que são implementados inteiramente em software.

A interação entre o agente e o ambiente segue um ciclo ou loop "Observar - Agir", ou seja:

- O agente no tempo T recebe uma observação do ambiente;
- As observações são frequentemente incompletas ou ruidosas;

- Com base nas entradas, o agente então escolhe uma ação por meio de algum processo de decisão;

- A ação escolhida, como o disparo de um alerta, pode ter um efeito não determinístico no ambiente;

- A narrativa enfoca agentes que interagem de forma inteligente para atingir seus objetivos ao longo do tempo; e

- Dada a sequência passada de observações e conhecimento sobre o ambiente, o agente deve escolher uma ação que melhor atinja seus objetivos na presença de várias fontes de incerteza, incluindo:

1. Incerteza do Resultado, onde os efeitos de nossas ações são incertos;
2. Incerteza do Modelo, onde nosso modelo do problema é incerto;

3. Incerteza de Estado, onde o verdadeiro estado do ambiente é incerto; e

4. Incerteza de Interação, onde o comportamento dos outros agentes que interagem no ambiente é incerto.

O livro está organizado em torno dessas quatro fontes de incerteza.

Finalmente, vale lembrar que tomar decisões na presença de incerteza é fundamental para o campo da inteligência artificial.

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Grandes Modelos de Linguagem (LLM) não são capazes de planejar, mesmo que escrevam ensaios científicos sofisticados

 Grandes modelos de linguagem (Large Language Model - LLM) têm um desempenho muito ruim em tarefas que exigem planejamento metódico

Grandes modelos de linguagem (LLM) como o GPT-3 avançaram ao ponto de se tornar difícil medir os limites de suas capacidades. Quando se tem uma rede neural muito grande que pode gerar artigos, escrever código de software e se envolver em conversas sobre senciência e vida, deve-se esperar que ela seja capaz de raciocinar sobre tarefas e planejar como um humano faz, certo?

 

Errado! Um estudo realizado por pesquisadores da Arizona State University, em Tempe, mostra que, quando se trata de planejar e pensar metodicamente, os LLMs têm um desempenho muito ruim e apresentaam várias das falhas observadas nos atuais sistemas de aprendizado profundo.

 

Curiosamente, o estudo descobriu que, embora LLMs muito grandes como GPT-3, LaMDA e PaLM passem em muitos dos testes destinados a avaliar as capacidades de raciocínio e sistemas de inteligência artificial, eles o fazem porque esses benchmarks são muito simplistas ou simplesmente falhos e podem ser “enganados” por meio de truques estatísticos, cenário do qual os sistemas de aprendizado profundo são muito bons.

 

Com os LLMs abrindo novos caminhos todos os dias, os autores sugerem um novo benchmark para testar os recursos de planejamento e raciocínio dos sistemas de IA. Os pesquisadores esperam que suas descobertas possam ajudar a direcionar a pesquisa de IA para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial que possam lidar com o que se tornou popularmente conhecido como tarefas de “System 2 Thinking”.

 

A ilusão de planejar e raciocinar

“No ano passado, estávamos avaliando a capacidade do GPT-3 de extrair planos de descrições de texto – uma tarefa que foi tentada com métodos de propósito especial anteriormente – e descobrimos que o GPT-3 de prateleira funciona muito bem em comparação com os métodos de propósito especial”, disse Subbarao Kambhampati, professor da Arizona State University e coautor do estudo, ao TechTalks. “Isso naturalmente nos fez pensar que ‘capacidades emergentes’ o GPT3 teria para resolver os problemas de planejamento mais simples (por exemplo, gerar planejamentos em brinquedos de estratégia). Descobrimos imediatamente que o GPT3 é espetacularmente ruim em testes anedóticos.”

 

No entanto, um fato interessante é que o GPT-3 e outros grandes modelos de linguagem têm um desempenho muito bom em benchmarks projetados para raciocínio de senso comum, raciocínio lógico e raciocínio ético, habilidades que antes eram consideradas fora dos limites para sistemas de aprendizado profundo. Um estudo anterior do grupo de Kambhampati na Arizona State University mostra a eficácia de grandes modelos de linguagem na geração de planejamentos a partir de descrições de texto. Outros estudos recentes incluem um que mostra que os LLMs podem fazer raciocínio de tiro zero (zero-shot reasoning) se fornecidos com uma frase-gatilho especial.

 

No entanto, o “raciocínio” é frequentemente usado amplamente nesses benchmarks e estudos, acredita Kambhampati. O que os LLMs estão fazendo, na verdade, é criar uma aparência de planejamento e raciocínio por meio do reconhecimento de padrões.

 

“A maioria dos benchmarks depende do tipo de raciocínio superficial (uma ou duas etapas), bem como tarefas para as quais às vezes não há verdade real (por exemplo, fazer com que os LLMs raciocinem sobre dilemas éticos)”, disse ele. “É possível que um mecanismo puramente de conclusão de padrões sem recursos de raciocínio ainda funcione bem em alguns desses benchmarks. Afinal, enquanto, algumas vezes, as habilidades do System 2 Reasoning podem ser compiladas para o System 1, em outras situações as ‘habilidades de raciocínio’ do System 1 podem ser apenas respostas reflexivas de padrões que o sistema percebeu em seus dados de treinamento, sem realmente realizar nada que se assemelhe ao raciocínio.”

System 1 e System 2 Thinking

Os sistemas de pensamento System 1 e o System 2 Thinking foram popularizados pelo psicólogo Daniel Kahneman em seu livro “Thinking Fast and Slow”. O primeiro (System 1) é o tipo de pensamento e ação rápido, reflexivo e automatizado que fazemos na maioria das vezes, como caminhar, escovar os dentes, amarrar os sapatos ou dirigir em uma área familiar. Mesmo uma grande parte da fala é realizada pelo System 1.

 

O System 2, por outro lado, é o modo de pensamento mais lento, que usamos para tarefas baseadas em planejamento e análise metódicos. Usamos o System 2 para resolver equações de cálculo, jogar xadrez, projetar software, planejar uma viagem, resolver um quebra-cabeça etc.

 

Porém, a linha entre o System 1 e o System 2 não é clara e evidente. Ao analisarmos a condução de um veículo, por exemplo, vemos como os sistemas podem se sobrepor. Quando estamos aprendendo a dirigir, devemos nos concentrar totalmente em como coordenar seus músculos para controlar a marcha, o volante e os pedais, ao mesmo tempo em que estamos de olho na estrada e nos espelhos laterais e traseiros. Este é claramente o System 2 em ação. Consome muita energia, requer toda nossa atenção e é lento. Mas à medida que repetimos os procedimentos gradualmente, aprendemos a fazê-los sem pensar. A tarefa de dirigir muda para o nosso System 1, permitindo que a executemos sem sobrecarregar a mente. Um dos critérios de uma tarefa que foi integrada ao System 1 é a capacidade de fazê-la inconscientemente enquanto se concentra em outra tarefa (por exemplo, podemos amarrar o sapato e falar ao mesmo tempo, escovar os dentes e ler, dirigir e conversar etc.).

 

Mesmo muitas das tarefas muito complicadas que permanecem no domínio do System 2 acabam se tornando parcialmente integradas ao System 1. Por exemplo, jogadores profissionais de xadrez confiam muito no reconhecimento de padrões para acelerar seu processo de tomada de decisão. Podemos ver exemplos semelhantes em matemática e programação, onde, depois de fazer as coisas repetidamente, algumas das tarefas que anteriormente exigiam um pensamento cuidadoso vêm a nós automaticamente.

 

Um fenômeno semelhante pode estar acontecendo em sistemas de aprendizado profundo que foram expostos a conjuntos de dados muito grandes. Eles podem ter aprendido a fazer a fase simples de reconhecimento de padrões de tarefas complexas de raciocínio.

 

“A geração de planos requer o encadeamento de etapas de raciocínio para chegar a um plano, e uma verdade firme sobre a correção pode ser estabelecida”, disse Kambhampati.

 

Um novo benchmark para planejamento de testes em LLMs

“Dada a empolgação em torno das propriedades ocultas/emergentes dos LLMs, no entanto, pensamos que seria mais construtivo desenvolver um benchmark que fornecesse uma variedade de tarefas de planejamento/raciocínio que pudessem servir como referência à medida que as pessoas melhorassem os LLMs por meio de ajustes finos e outras abordagens para personalizar/melhorar seu desempenho em tarefas de raciocínio. Foi isso que acabamos fazendo”, disse Kambhampati.

 

A equipe desenvolveu seu benchmark com base nos domínios usados na Competição Internacional de Planejamento (International Planning Competition - IPC). A estrutura consiste em várias tarefas que avaliam diferentes aspectos do raciocínio. Por exemplo, algumas tarefas avaliam a capacidade do LLM de criar planos válidos para atingir uma determinada meta, enquanto outras testam se o plano gerado é o ideal. Outros testes incluem raciocinar sobre os resultados de um plano, reconhecer se diferentes descrições de texto se referem ao mesmo objetivo, reutilizar partes de um plano em outro, embaralhar planos e muito mais.

 

Para realizar os testes, a equipe usou o Blocks World, um framework de problemas que gira em torno da colocação de um conjunto de diferentes blocos em uma determinada ordem. Cada problema tem uma condição inicial, um objetivo final e um conjunto de ações permitidas.

 

“O benchmark em si é extensível e deve ter testes de vários domínios IPC”, disse Kambhampati. “Usamos os Blocos exemplos mundiais para ilustrar as diferentes tarefas. Cada uma dessas tarefas (por exemplo, geração de planos, embaralhamento de metas etc.) também pode ser colocada em outros domínios do IPC.”

 

O benchmark desenvolvido por Kambhampati e seus colegas usa o Few-Shot Learning, onde o prompt dado ao modelo de aprendizado de máquina inclui um exemplo resolvido além do problema principal que deve ser resolvido.

 

Ao contrário de outros benchmarks, as descrições dos problemas desse novo benchmark são muito longas e detalhadas. Resolvê-los requer concentração e planejamento metódico e não pode ser enganado pelo reconhecimento de padrões. Mesmo um humano que quisesse resolvê-los teria que pensar cuidadosamente sobre cada problema, fazer anotações, possivelmente fazer visualizações e planejar a solução passo a passo.

 

“O raciocínio é uma tarefa do System 2 em geral. A ilusão coletiva da comunidade tem sido olhar para esses tipos de benchmarks de raciocínio que provavelmente poderiam ser tratados por meio de compilação para o System 1 (por exemplo, 'a resposta para esse dilema ético, por conclusão de padrão, é essa') em vez de realmente raciocinar sobre o que é realmente necessário para execução da tarefa em mãos”, disse Kambhampati.

 

Grandes modelos de linguagem são ruins em planejamento

Os pesquisadores testaram sua estrutura no Davinci, a maior versão do GPT-3. Seus experimentos mostram que o GPT-3 tem desempenho medíocre em alguns tipos de tarefas de planejamento, porém apresenta um péssimo desempenho em áreas como reutilização de planos, generalização de planos, planejamento ideal e replanejamento.

 

“Os estudos iniciais que vimos mostram basicamente que os LLMs são particularmente ruins em qualquer coisa que seja considerada tarefas de planejamento – incluindo geração de planos, geração de planos ideais, reutilização ou replanejamento de planos”, disse Kambhampati. “Eles se saem melhor nas tarefas relacionadas ao planejamento que não exigem cadeias de raciocínio – como embaralhar as metas.”

 

No futuro, os pesquisadores adicionarão casos de teste com base em outros domínios do IPC e fornecerão linhas de base de desempenho com sujeitos humanos nos mesmos benchmarks.

 

“Também estamos curiosos para saber se outras variantes de LLMs se saem melhor nesses benchmarks”, disse Kambhampati.

 

Kambhampati enfatiza que o objetivo do projeto é lançar o benchmark e dar uma ideia de onde está a linha de base atual. Os pesquisadores esperam que seu trabalho abra novas janelas para o desenvolvimento de capacidade de planejamento e raciocínio para os atuais sistemas de IA. Por exemplo, uma direção que eles propõem é avaliar a eficácia do ajuste fino de LLMs para raciocínio e planejamento em domínios específicos. A equipe já tem resultados preliminares em uma variante do GPT-3 que segue instruções que parece ter um desempenho marginalmente melhor nas tarefas fáceis, embora também permaneça em torno do nível de 5% para tarefas reais de geração de planos, disse Kambhampati.

 

Kambhampati também acredita que aprender e adquirir modelos de mundo seria um passo essencial para qualquer sistema de IA que possa raciocinar e planejar. Outros cientistas, incluindo o Deep Learning Pioneer Yann LeCun, fizeram sugestões semelhantes.

 

“Se concordarmos que o raciocínio faz parte da inteligência e pretendermos afirmar que os LLMs atingem esse patamar, certamente precisaremos de benchmarks de geração de planos para validar essa tese”, disse Kambhampati. “Ao invés de assumir uma posição negativa magistral, estamos fornecendo um benchmark, para que as pessoas que acreditam que o raciocínio pode emergir de LLMs, mesmo sem quaisquer mecanismos especiais, como modelos de mundo e raciocínio sobre dinâmica, possam usar o benchmark para apoiar seu ponto de vista."

 

Este artigo foi originalmente publicado por Ben Dickson (Twitter @bendee983) no TechTalks, uma publicação que examina as tendências em tecnologia, como elas afetam a maneira como vivemos e fazemos negócios e os problemas que elas resolvem. Mas também discutimos o lado maligno da tecnologia, as implicações mais sombrias da nova tecnologia e o que precisamos observar. Leia o artigo original aqui.

O foco do CIO Pós-Pandêmico

O CIO Pós-Pandêmico

Se o cargo de Chief Information Officer já vinha evoluindo de Especialista em Tecnologia para Líder Estratégico de Negócios no decorrer dos últimos anos, a pandemia certamente serviu para acelerar esse movimento. 

Porém, agora que os horizontes do CIO se expandiram, eles devem escolher suas prioridades com cuidado.

... da decisão sobre planejamento e alocação do orçamento às novas tecnologias certas, passando pelas medidas de reforço da segurança indo até o gerenciamento da atual escassez de habilidades... 

Sempre devemos nos lembrar da sábias palavras do tio Ben, ou seja, "com grandes poderes vem grandes responsabilidades"...

Veja como a Raconteur entende onde os CIOs estarão concentrando suas energias daqui para frente:

Fonte / Source: Raconteur - https://bit.ly/3uymmNe 

O Blockchain e a Inteligencia Artificial (IA)

A convergência do blockchain com a Inteligência Artificial gera ainda mais valor aos negócios

Resumidamente, o Blockchain é um registro de informações compartilhado e imutável que fornece uma troca imediata, compartilhada e transparente de dados criptografados para as partes envolvidas, à medida que iniciam e concluem suas transações.

Uma rede blockchain pode rastrear pedidos, pagamentos, contas, resultados da produção etc. Como os membros autorizados nessa rede compartilham uma visão única da informação, as partes ficam mais confiantes em realizar suas transações com os demais participantes do blockchain. 

Também em poucas palavras, a Inteligência Artificial (IA ou AI), por sua vez, aproveita computadores e dados para imitar os recursos de resolução de problemas e tomada de decisão da mente humana. Abrangendo ainda os subcampos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que usam algoritmos de IA treinados em dados para fazer previsões ou classificações e ficar mais inteligentes ao longo do tempo. Os benefícios da IA incluem automação de tarefas repetitivas, tomada de decisão aprimorada e uma melhor experiência do usuário. 

Valores combinados do Blockchain e da Inteligência Artificial

Autenticidade e Segurança

O registro digital do Blockchain oferece informações sobre a estrutura por trás da IA e a proveniência dos dados que está usando, abordando o desafio da IA Explicável (Explainable AI ou xAI). Isso ajuda a melhorar a confiança na integridade dos dados e, por extensão, nas recomendações que a IA oferece.

O uso de blockchain para armazenar modelos, dados e pesos de IA, de forma definitiva e imutável (cryto Write Once, Read Many - WORM), fornecendo uma trilha de auditoria. Assim, a distribuição destes artefatos em uma rede blockchain contribui de forma clara para melhorar a segurança dos dados.

Mais precisamente, o emparelhamento do Blockchain à IA ajuda a mitigar uma das grandes vulnerabilidades atuais da IA, ou seja, o famoso "Data Poisoning" ou adulteração do seu conjunto de dados de aprendizado de máquina, com inserção de exemplos específicos para geração de resultados escusos por agressores ou instituições (também chamado de “envenenamento de dados”). Além disso, o poisoning também pode ocorrer nos pesos salvos da rede neural, a fim de se realizar inferências. Risco este que, da mesma forma, pode ser mitigado gravando-se os pesos da rede neural em blockchain.

Assim, certamente, uma das maiores vantagens da camada de proteção da Inteligência Artificial baseada em blockchain seja a geração de um registro da prova de adulteração, que não apenas ajudará a identificar casos suspeitos de “envenenamento de dados” no passado, mas também contribuirá para evitar que eles aconteçam no futuro. No Blockchain, a IA tem acesso a dados que não são apenas resistentes a adulterações e seguros por design, mas vêm com um registro matemático que prova que não foram adulterados. o que viabiliza o provisionamento de ambientes mais abertos, descentralizados e até mesmo sem permissão, democratizando a IA para todos.

Abrangência e Capilaridade

A IA é capaz de ler, entender e correlacionar dados de forma rápida e abrangente a uma velocidade incrível, trazendo um novo nível de inteligência para redes de negócios baseadas em blockchain. Por outro lado, ao fornecer acesso a grandes volumes de dados de dentro e de fora da organização, o Blockchain ajuda a IA a escalar para fornecer insights mais aplicáveis, a gerenciar o uso de dados e o compartilhamento de modelos e a criar uma economia de dados confiável e transparente.

Automação Eficaz e Eficiente

IA, Automação e Blockchain podem agregar novos valores aos processos de negócios que abrangem várias partes e etapas – removendo atritos e aumentando a velocidade e a eficiência. Por exemplo, os modelos de IA incorporados em contratos inteligentes (SmartContracts) executados em um blockchain ampliam significativamente a robustez dos algoritmos.

Como reduzir o Viés da Inteligência Artificial nos Processos de Recrutamento, Seleção e Contratação

 

A utilização da Inteligência Artificial (#IA) vem afetando a vida humana de diferentes formas, proporções, momentos de maturidade e velocidade há décadas. Embora a grande parte do uso da Inteligência Artificial seja aparentemente imperceptível aos usuários finais, e, em certa medida, nem cheguemos a perceber o surgimento de novos sistemas, ferramentas ou produtos baseados em IA, há níveis de profunda transformação e penetração dessa tecnologia em nossas vidas cotidianas. Em especial em áreas onde seu uso supera de longe o desempenho e a produtividade do ser humano, principalmente nas corporações, onde a disrupção tem grande impacto e visibilidade.

No ambiente corporativo, o uso da Inteligência Artificial e o subsequente suporte a algoritmos complexos que “aprendem e crescem” (Aprendizado de Máquina - #ML) vem assumindo as tarefas operacionais, repetitivas e massivas, permitido que os seres humanos se concentrem em tarefas mais complexas, que exigem criatividade, inovação, improviso e tomada de decisões estratégicas. As decisões não estratégicas, inclusive, já começam a ser tomadas por máquinas, desde que bem treinadas para isso.

De acordo com o Personnel Today[1], um dos maiores sites de RH da Inglaterra, 38% das empresas hoje estão utilizando a Inteligência Artificial no local de trabalho, e 62% planejam começar a utilizá-la em 2020.

Os chatbots, voicebots e assistentes virtuais, por exemplo, já fazem parte de nosso cotidiano pessoal e começam a integrar nosso local de trabalho. Neste caso, nos ajudando a encontrar novos empregos, a responder a perguntas frequentes ou exercendo a função de ferramentas de treinamento e/ou orientação.

Normalmente somos levados a acreditar que ferramentas e algoritmos de computação devem ser entendidos como elementos puros e naturalmente livres de preconceitos e demais fenômenos sociais inerentes aos seres humanos. Porém, os algoritmos geralmente refletem preconceitos inconscientes, presentes de forma invisível nos dados nos quais são treinados. Esses preconceitos podem afetar grupos étnicos, de gênero, etários, religiosos ou com algum tipo de deficiência física, por exemplo.

No mundo ideal, a aplicação da IA em processos corporativos, como a contratação de pessoal, deveria eliminar os preconceitos conscientes e inconscientes que temos, uns contra os outros, contribuindo bons candidatos, pertencentes a grupos minoritários, consigam bons empregos. Infelizmente, em vez disso, a adoção de soluções de IA que não tenham sido devidamente depuradas pode chegar a dobrar a incidência desse viés ou tendência inconsciente, atribuindo um peso ainda mais desproporcional a favor ou contra uma pessoa ou grupo comparado a outro.

O real impacto da adoção da IA em diversos cenários corporativos e cotidianos têm sido foco de estudo nas mais diversas esferas. Um desses grupos, formado pela Microsoft, a IBM e o Vaticano[2], acaba de postular seu manifesto sobre os princípios da IA, que, em sua ótica devem abranger justiça, confiabilidade, privacidade e segurança, inclusão e transparência, além de serem auditáveis.

Baseados nesses princípios e no intuito de mitigar a ocorrência de escolhas enviesadas, os mais recentes projetos de inovação em RH (#RHTech) têm levado em consideração as seguintes boas práticas para orientar a utilização da Inteligência Artificial, do Aprendizado de Máquina (#ML) e de Algoritmos Preditivos na área de Recursos Humano:

1) Analisar os dados qualitativamente e revisar os algoritmos criteriosamente

O primeiro passo para acoplarmos a IA a projetos de RH é o desenvolvimento de (bons) Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o processo de contratação de pessoal. Todavia, tão ou mais importante que os algoritmos é a base de dados disponível. Diferentemente das pessoas, que enxergam os dados simplesmente como um conjunto objetivo de informações, as máquinas os entendem como verdades absolutas. Ou seja, caso não haja dados diversos o suficiente para o treinamento das máquinas, o resultado pode ficar muito distante do almejado.

A Amazon, por exemplo, descobriu que seu elogiado software de contratação de pessoas aprendeu rapidamente que candidatos masculinos tendiam a ter mais experiência do que candidatos femininos, quando se tratava do setor de tecnologia. Assim, o algoritmo começou a filtrar currículos de mulheres de forma preventiva como um atalho em decorrência desse conhecimento, pois, assim como nós, as máquinas também usam “atalhos mentais” em seu processo de aprendizagem.

Essa possível disfunção, no entanto, não é exatamente culpa dos dados, mas sim da insuficiência deles para a construção de uma série histórica necessária para contemplar todo o cenário de possibilidades que o algoritmo deve considerar. Cabe, então, à equipe humana garantir que os dados usados no aprendizado não ensinem acidentalmente padrões incorretos às máquinas.

Por outro lado, certamente a diversidade pela diversidade não é uma boa opção, pois, no limite, corre-se o risco de desvalorizar o aspecto mais importante, ou seja, a aptidão técnica do candidato. Dessa forma, as respostas aos currículos avaliados devem ser baseadas nas premissas da vaga, porém sem menosprezar a diversidade. Além disso, deve-se criar um procedimento de revisões frequentes dos dados e algoritmos a fim de que não se esteja simplesmente automatizando preconceitos humanos inconscientes.

Por fim, a melhor prática, neste caso, seria enfatizar a necessidade de melhores dados e a criação de pontos de controle contínuos no pipeline de contratação da área de recursos humanos, pois, como qualquer nova abordagem tecnológica, a Inteligência Artificial é capaz de gerar bons e maus resultados.

2) Trabalhar com equipes e empresas que favoreçam explicitamente a diversidade

Uma vez que o investimento na construção de algoritmos preditivos demanda a alocação de uma equipe de desenvolvimento altamente qualificada e de custo elevado, as empresas normalmente optam por contratar consultorias externas, com especialidade em Inteligência Artificial e Machine Learning.

Com isso, torna-se necessário o acoplamento de mais uma camada de proteção à diversidade em projetos de RHTech, que passam a requerer a extensão do monitoramento aos resultados gerados pelo parceiro tecnológico em questão, validando se os programadores estão desenvolvendo soluções efetivamente livres de preconceitos.

Neste sentido, adicionar diversidade às equipes humanas de contratação (RH) e de desenvolvimento de algoritmos contribui para minimizarmos possíveis pontos cegos corporativos. Certamente, a adoção dessas políticas contribui sobremaneira para o favorecimento de soluções explícitas de diversidade, tanto internamente quanto com empresas terceiras.

3) Considerar uma perspectiva aumentada

Uma vez que o bom senso e o meio termo normalmente apontam para a direção mais adequada, os desenvolvedores de novas soluções de contratação têm optado por aplicar o conceito de “inteligência aumentada” em vez de “inteligência artificial”. Assim, as ferramentas devem agregar valor às equipes de RH, trabalhando conjuntamente e, não, de forma excludente.

A isenção do processo apenas será garantida se baseada em uma abordagem multidisciplinar, na qual os algoritmos de contratação são codificados de forma a ignorar informações demográficas explícitas, e seus resultados sejam continuamente analisados por uma equipe de RH humana, que observe em detalhe se todos os currículos selecionados realmente sinalizam neutralidade de escolha.

No caso da Amazon, o descompasso foi detectado pela equipe humana, ao perceber que os currículos eram predominantemente masculinos. Infelizmente para a o bem da evolução das ferramentas de IA para a área de Recursos Humanos, em vez de assumir que seus dados apresentavam viés e corrigir sua neutralidade, a Amazon descartou todo o projeto. Nesse caso, o vilão não foi o algoritmo, mas o padrão existente na base de currículos da empresa, utilizada para treinar o modelo computacional, cuja predominância de candidatos do gênero masculino refletia a quase ausência de mulheres observada na indústria de tecnologia.

Todavia, uma das tão desejadas inovações para facilitar o trabalho de gestores de pessoas, ou seja, um motor baseado em Machine Learning que receba 100 currículos e devolva os 5 melhores para a contratação, está chegando ao mercado. Um excelente exemplo da automação ao limite do processo de recrutamento e seleção é o chatbot de chamado Andy. Os recrutadores humanos agora poderão contar com essa nova ferramenta, sobrando mais tempo para atividades que explorem suas habilidades específicas, contribuindo para refinarmos o complicado processo de encontrar a equação perfeita.

Nesse cenário, as iniciativas de contratação de IA podem ajudar recrutadores e equipes de contratação a trabalhar de maneira mais estratégica em geral, aumentando as chances de uma empresa encontrar o candidato certo e não apenas o candidato típico ou subótimo.

Atualmente contamos com alguns aplicativos baseados em IA que auxiliam diversas fases do processo de busca pelo melhor candidato. O Paradox, por exemplo, usa o Olivia[3] como um assistente pessoal robótico, cuja função é a de executar o secretariado inerente ao processo - triagem de candidatos, agendamento de entrevistas, resposta a perguntas de candidatos e funcionários e integração de novas contratações –, permitindo que os profissionais de RH se concentrem na entrevista e escolha final dos candidatos. Outra interessante ferramenta para RH é o VCV, um robô-recrutador com inteligência artificial que procura candidatos; chama-os com perguntas usando o reconhecimento de voz e os convida a gravar uma entrevista em vídeo.

Já o Glider, por sua vez, é uma plataforma de recrutamento baseada em IA que se propõe a ajudar recrutadores a, literalmente, colocar seus esforços de contratação no “piloto automático” quando estiverem ocupados com outras tarefas ou fora do escritório. Finalmente, caso a demanda seja a de recomendação de cursos e treinamentos para os colaboradores já contratados, soluções como o SAP SuccessFactors, Cornerstone, Talentsoft e muitos outros fornecem recursos semelhantes para recomendar cursos com base na carreira e no desempenho de uma pessoa.

A convivência harmônica entre homem e máquina nos departamentos de RH fará com que as ferramentas melhorem os processos de contratação e os humanos aprimorem essas ferramentas, em um processo evolutivo contínuo.

Finalmente, as melhores ferramentas de RH baseadas em IA irão desempenhar um grande papel na transformação digital das áreas de gestão de pessoas e da força de trabalho; efetivamente reduzindo o viés humano, aumentando a eficiência na avaliação de candidatos, maximizando a aplicação da conformidade corporativa, aumentando a adoção de métricas e melhorando o aprendizado no local de trabalho. Benefícios esses, que as organizações começam a experimentar assim que iniciam suas jornadas de adoção da Inteligência Artificial e do Machine Learning no ambiente corporativo.

[1] Em um documento conjunto tornado público em 28/fev/2020, o papa, juntamente com a Microsoft e a IBM, expôs uma visão que delineou princípios para as tecnologias emergentes e pediu novos regulamentos. O Papa Francisco quer que o reconhecimento facial, a inteligência artificial e outras novas tecnologias poderosas sigam uma doutrina de princípios éticos e morais. https://finance.yahoo.com/news/pope-endorse-principles-ai-ethics-080413576.html

[2] Personnel Today é o principal site de RH de acesso gratuito do Reino Unido, recebendo em média 300.000 visitantes únicos por mês.

[3] www.paradox.ai/demo - Segundo a própria Olivia, ao se apresentar, ela é uma assistente baseada em IA que ajuda as equipes globais de recrutamento e RH a transformarem suas formas de trabalhar.

Hashtgs: #eLearning, #EduTech, #ArtificialIntelligence, #MachineLearning, #DeepLearning, #4IR, #IIoT, #DX, #DigitalTransformation, #Industry40, #RPA

[Coronavírus]: Cuidado com “o Medo do Vírus” ao Redor da Pandemia

Não deixe o Vírus Contaminar o seu Dia a Dia [Digital]...

Uma onda crescente de crimes cibernéticos explorando o medo sobre a pandemia global está em andamento. Como a imaginação é metade da doença, ao nos enclausurarmos em nossos home offices, trabalhando de forma isolada e remota, ampliamos consideravelmente a vulnerabilidade e as chances de propagação de golpes cibernéticos.

Governos e empresas de todos os portes precisam levar em conta que seus dados estão espalhados por data centers particulares e nuvens públicas e privadas. Além disso, os usuários acessam seus dados de qualquer lugar, por meio de qualquer dispositivo. Portanto, é preciso desenvolver uma defesa para essa infraestrutura híbrida, muitas vezes desprovida até mesmo das mais básicas medidas de proteção, como o uso de antivírus e firewalls.

Assim, quais seriam as boas práticas e os cenários a serem monitorados, a fim de se evitar que o COVID-19 contamine as organizações por meio de sua maior vulnerabilidade, ou seja, as pessoas?

Fraudes mais Praticadas em Crises Humanitárias

Desde o início da pandemia, a maioria dos golpes relatados está relacionada a ataques a compras online, quando as pessoas encomendam máscaras protetoras, desinfetante para as mãos e outros produtos similares, que acabam não sendo entregues, pois foram adquiridos de lojas online de fachada, ou seja, sites falsos.

Outras fraudes relatadas incluem as diversas versões do Golpe de Antecipação de Recursos, quando um golpista procura induzir sua vítima a fornecer informações confidenciais ou a realizar pagamentos adiantados, com a promessa de receber algum tipo de benefício futuro. Em tempos de corona, as modalidades mais praticadas dessa fraude financeira são o Golpe do Romance, da Doação para Caridade e do Empréstimo com Juros abaixo do mercado, ou seja, os famosos Golpes da Nigéria ou do “almoço grátis”.

Como se Prevenir?

Uma mensagem relativa a esse golpe, geralmente, possui características como:

- Oferece quantias astronômicas de dinheiro;

- Solicita sigilo nas transações;

- Solicita que você̂ a responda rapidamente;

- Apresenta palavras como "urgente" e "confidencial" no campo de assunto;

- Apresenta erros gramaticais e de ortografia.

Deve-se sempre desconfiar de propostas muito tentadoras, pois não existe “almoço grátis”!

E-mails de Phishing

Outro golpe extremamente comum em épocas de coronavírus é o Phishing, phishing-scam ou phishing/scam, fraude por meio da qual um golpista tenta obter dados pessoais e financeiros de um usuário, pela utilização combinada de ferramentas computacionais e engenharia social.

Os e-mails de phishing com tema de COVID-19, tentam induzir as pessoas a abrir anexos mal-intencionados, que podem levar os fraudadores a roubar informações pessoais, logins e senhas de e-mail e detalhes bancários. Sim, o coronavírus pode contaminar sua conta bancária. Como? Por meio de e-mail phishing.

Como se Prevenir?

- Ficar atento a mensagens, recebidas em nome de alguma instituição, que tentem induzir ao fornecimento de informações, à instalação/execução de programas ou ao clique em links;

- Evitar responder mensagens que apelem demasiadamente pela atenção e que, de alguma forma, façam ameaças caso não se execute os procedimentos descritos;

- Evitar abrir mensagens com cabeçalhos com dizeres semelhantes a "não deixe o COVID-19 atacar sua organização".

- Ser cuidadoso ao acessar links. Procurar digitar o endereço diretamente no navegador Web;

- Utilizar mecanismos de segurança, como programas antimalware, firewall pessoal e filtros antiphishing.

Cuidado até com Mapas

Um novo esquema de phishing com o tema COVID-19 tem enviado malwares por meio de um anexo de email disfarçado como um mapa de distribuição do surto do vírus, contendo dados em tempo real da OMS. Neste caso, a imagem é uma representação de um mapa legítimo criado pelo Centro Johns Hopkins de Ciência e Engenharia de Sistemas (CSSE).

Todavia, esse mapa é apenas uma isca para a invasão do computador da vítima, com a intenção da instalação do malware.

Como se Prevenir?

- Usar e manter softwares como antivírus e antimalware atualizados frequentemente;

- Ao receber mensagens em nome de alguma instituição, em vez de clicar em links, deve-se digitá-los diretamente no navegador Web, a fim de acessá-los de forma segura, verificando se o link corresponde com o correto endereço da instituição;

- Mesmo sendo um site legítimo, deve-se considerar a possível imprecisão dos dados de origem. Assim, sempre que possível, devemos acessar apenas sites de organizações oficiais que usarão dados confiáveis de saúde.

Aplicativos (App) Maliciosos Relacionados ao COVID-19

Recentemente, surgiram vários aplicativos de rastreamento de coronavírus, informando sobre a forma e velocidade de progressão do vírus e alertando acerca de relatos de casos de contágio com proximidade geográfica.

Nessa seara há muitos apps que realmente entregam o que se propõem, porém, infelizmente existem diversos outros que abusam do pânico para invadir nossos dispositivos móveis. Um desses aplicativos maliciosos é o “Coronavirus Tracker”, que contém um ransomware cujo intuito é o bloqueio de smartphones, exigindo um resgate em dinheiro para desbloqueá-lo.

Felizmente, pesquisadores de segurança descobriram o código de desbloqueio deste ransomware. Assim, basta digitar "4865083501" para desbloquear o telefone sequestrado.

Como se prevenir?

- Verificar a avaliação do App e o desenvolvedor do aplicativo, caso não seja uma fonte confiável, melhor evitá-lo; 

- Verificar os comentários antes de baixá-los. No caso de um aplicativo mal-intencionado, haverá relatos de problemas na seção de comentários;

- Mesmo sendo um aplicativo legítimo, deve-se considerar a possível imprecisão dos dados de origem. Assim, sempre que possível, devemos instalar apenas aplicativos lançados por organizações oficiais que usarão dados confiáveis de saúde.

Boas práticas para mantermos o home office seguro do vírus

Durante a atual e não planejada tsunami de colaboradores em regime de home office, as empresas precisam que o funcionário tenha acesso a suas redes internas, a fim de que realize suas atividades diárias. Nessas situações, os empregadores precisam lembrar que a segurança das informações estará sujeita, por exemplo, às redes de internet inseguras. Nesse tipo de situação é altamente recomendado que a governança de TI do empregador tenha regras claras sobre procedimentos que devem ser adotados pelos trabalhadores.

Questões como qual computador será utilizado, da empresa ou pessoal, e quais sites e programas podem ou não ser acessados no home office devem estar claras nas regras da empresa. Esse tipo de definição é essencial para diminuir a chance de que informações sejam vazadas ou roubadas por criminosos cibernéticos, que estão sempre atentos às fragilidades dos sistemas digitais.

Caso esse cenário de crise e incertezas tenha alguma similaridade com a atual situação de sua empresa, sugerimos a análise das seguintes quatro premissas de segurança a serem seguidas por funcionários que acessarão redes privadas em suas residências.

1. Definição do Computador a ser Usado: essa escolha é fundamental para nortear as definições dos procedimentos de segurança a serem tomados. Caso o computador da empresa seja levado para o home office, deve-se reforçar os procedimentos e ferramentas de segurança em relação à rede de internet utilizada, por exemplo. Além disso, é preciso que a empresa reavalie esse dispositivo, assim que ele voltar para o ambiente de trabalho. Apesar do controle, nem sempre é possível verificar o que foi acessado e o que estará presente no computador, quando for reconectado à rede da empresa. Por outro lado, caso o computador pessoal do trabalhador seja utilizado, será preciso alertá-lo e treiná-lo em relação a utilização de softwares como antivírus, antimalware e firewall. Essa segunda situação precisa ser ainda mais fiscalizada, já que dispositivos pessoais costumam ser ainda menos monitorados e mais permeáveis do que os corporativos.

2. Monitoramento: analisar o tráfego dos dados de rede do computador e/ou dispositivo móvel do trabalhador remoto é o procedimento mais importante para a verificação de possíveis anomalias, como acesso a servidores desconhecidos e até mesmo arquivos baixados de fontes estranhas e não autorizadas. Esse acompanhamento é realizado por meio de programas específicos que são instalados nas máquinas dos funcionários. Além de fiscalizar acessos, esses softwares monitoram horários de entrada e saída dos funcionários, analisando se a jornada de trabalho remota é similar à que o funcionário realiza presencialmente. Apesar do funcionário estar atuando em casa, as empresas precisam respeitar horários combinados.

3. VPN: a Rede Privada Virtual (Virtual Private Network – VPN) tem por objetivo integrar dispositivos remotos às redes corporativas de forma segura e criptografada.

4. Armazenamento em Nuvem: a "cloud computing" é uma das formas mais eficientes de troca de arquivos digitais, sendo utilizada, por exemplo, em casos de empresas que não precisam dar acesso total ao sistema interno, mantendo o acesso colaborativo à informação. A escolha do fornecedor de nuvem deve levar em consideração a solidez da empresa e os níveis de segurança e de serviço (SLA) garantidos.

Vivenciamos tempos difíceis, com impactos muito além dos puramente sanitários. A economia mundial, globalizada como está, sofrerá alterações de uma maneira inimaginável e empresas e governos terão de repensar a maneira como fazem seus negócios. Mas é certo que vamos superar todas as dificuldades e seremos lembrados como a geração de humanos que viu restrições similares apenas na Segunda Guerra. Todavia, precisamos nos precaver, a fim de mitigar, ao menos, os riscos que o COVID-19 traz não apenas para a nossa saúde física e mental, mas também para a nossa saúde financeira.

Entretenimento Digital: Produção em Massa para Consumo Individual e Personalizado

Entretenimento Digital: Produção em Massa para Consumo Individual e Personalizado

Nos últimos anos, a disrupção tornou-se o novo normal. Atualmente, ela é impulsionada por uma transformação digital (#DX) com diversas origens, podendo surgir a partir de novos modelos de negócios, startups e até mesmo de novos marcos regulatórios, trazendo inovações e gerando mudanças em todos os ambientes, das empresas em que trabalhamos às nossas residências e espaços de lazer.

Rapidamente, as tecnologias emergentes vêm assumindo o papel de novas janelas da realidade em todas as dimensões de nossa vida cotidiana. Todavia, seu consumo ainda é uma questão de opção, ou seja, apenas os indivíduos e organizações que abraçarem as inovações, ao invés de rejeita-las, colherão os benefícios da disrupção digital.

Estamos atravessando uma transformação fundamental na forma como vivemos e trabalhamos, pois a velocidade e intensidade de mudanças da atual onda de transformação digital causará impactos em uma escala sem precedentes. A #DX é tão abrangente e profunda, que a própria natureza do trabalho está sendo redefinida, assim como o conceito de força de trabalho e os de descanso ou lazer.

Para o bem ou para o mal, os avanços na forma como o conteúdo é criado, gerenciado, armazenado, compartilhado e consumido por indivíduos e empresas, criaram uma gama avassaladora de oportunidades e ameaças para as pessoas e organizações.

Evidências e Impactos Recentes da Disrupção Digital

·      Assistente Digital: Se por um lado, Assistentes Digitais, baseados em Inteligência Artificial (IA), como Amazon Alexa Echo e Google Home, invadem nosso dia a dia doméstico, revolucionando a forma com que lidamos com nossos próprios lares, por outro lado, as previsões do Gartner indicam que, já em 2020, 85% das interações de eCommerce não envolverão de um atendente humano, mas sim um chatbot;

·      Wearables: O Apple Watch, relógio inteligente de maior sucesso no mundo, não apenas superou o tradicional Rolex como a marca de relógio de pulso mais vendida da história, como suas vendas anuais já superam a soma das vendas de todas as demais marcas de relógio de pulso. Além disso, para 70% dos mais de 12,2 milhões de usuários (2018), o smartwatch da Maçã foi o primeiro relógio de pulso de suas vidas;

·      Connected Cars: Quão distantes estão os futuros carros totalmente autônomos? Qual será seu efeito prático na vida das pessoas? Qual será seu impacto na maneira como vivemos, trabalhamos, interagimos socialmente e cuidamos de deficientes e idosos, quando nossos veículos puderem se auto conduzir com segurança de um ponto a outro? Máquinas que executam ações inteligentes sem supervisão humana são um dos sonhos de longa data da #IA e estão rapidamente se aproximando da realidade.

A quantidade total de dados trafegados na Internet em 2022, 4,8 Zb (Zettabytes ou 10²¹ bytes), será maior do que a soma de toda a informação que circulou desde os primórdios da rede até 2016. Este marco será atingido graças, entre outras coisas, ao forte aumento da quantidade de dispositivos conectados à Internet das Coisas e à geração e consumo massivo de conteúdo digital na atual era da informação.

Diante deste boom de crescimento na geração de conteúdo na Internet, surgem diversos novos questionamentos, uns dos mais imediatos seria como se passou a consumir conteúdo atualmente? Mais especificamente, como e onde se acessa o conteúdo que mais consome banda de rede hoje, ou seja, a multimídia e o entretenimento digital?

Caso esta pergunta seja feita a 20 pessoas diferentes, é muito provável que se obtenha 20 respostas diferentes, mesmo que algumas destas pessoas morem sob o mesmo teto. Por exemplo:

·      Um dos pais pode assistir ao primeiro episódio da temporada final de Game of Thrones em uma televisão de 60 polegadas no domingo à noite, data e hora de seu lançamento oficial na grade da TV por Assinatura;

·      O outro pai pode assisti-lo no final da noite via aplicativo HBO Go em um tablet;

·      O filho adolescente pode deixar para ver no dia seguinte em seu smartphone, ao mesmo tempo em que joga um videogame;

·      Finalmente, a filha, que chegou tarde da universidade, pode fazer o download e assistir o episódio em seu laptop dias mais tarde.

Ou seja, os consumidores estão abraçando as novas oportunidades para desfrutar cada vez mais experiências multimídia adaptadas exclusivamente às suas preferências, contextos e horários pessoais. Cada vez mais móveis e menos ociosos, os consumidores de todo o mundo querem exercer maior controle sobre como e quando consomem seu entretenimento digital.

Eles fazem isso centralizando seu consumo em smartphones, além de uma gama crescente de diversos outros dispositivos acessórios onde organizam suas playlists de filmes, músicas, podcasts e demais fontes de conteúdo. Por fim, novas e ainda mais imersivas experiências de consumo de entretenimento digital estão surgindo, nos envolvendo de conteúdo em nossas casas inteligentes e carros conectados.

O tema central desse enorme e crescente mundo da mídia se foca na demanda cada vez maior de digitalização e individualização. Vivemos a dicotomia do conteúdo que é produzido para a massa, porém minerado pelo indivíduo para seu consumo personalizado e individual. Assim, as empresas estão sendo obrigadas a adaptar suas ofertas e modelos de negócio para girar em torno de preferências pessoais, cruzando dados e descobrindo padrões de uso para entregar seus produtos não para audiências de bilhões, mas para bilhões de indivíduos únicos.

As maiores plataformas de mídia na nuvem atendem e antecipam as necessidades pessoais dos usuários com playlists e recomendações ativadas por algoritmos de Inteligência Artificial. Por outro lado, inseridas em nossos lares, ninguém conhecerá melhor os desejos dos consumidores do que as Assistentes Digitais, pois ouvem e atendem todas as demandas e solicitações de seus proprietários, desde a previsão do tempo, passando por suas compras e refeições, até suas séries de TV, filmes e músicas preferidas.

Trata-se de um mundo em que tudo converge para o consumidor e sua experiência individual. Mas também é um mundo de divergências tanto no nível individual quanto no global. A personalização é o oposto da padronização, o que significa que a experiência de todos com uma música específica, filme ou jogo é única e pessoal.

Vivemos a transição entre a Era da Informação para a Era da Recomendação.

Assim como as demais técnicas de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, um Sistema de Recomendação faz previsões sobre preferências com base em comportamentos, experiências e interesses dos usuários. Resumidamente, os Sistemas de Recomendação utilizam basicamente duas abordagens de predição, ou seja, a Filtragem Colaborativa e a recomendação Baseada em Conteúdo.

A abordagem Baseada em Conteúdo recomenda itens a partir da correlação de metadados do conteúdo com as informações de interesse que o usuário informou em seu cadastro no sistema. Este tipo de recomendação requer assim uma grande quantidade de informações acerca dos usuários e dos itens de conteúdo. Neste caso, se o conteúdo em questão for composto por filmes, por exemplo, os atributos serão seus dados sobre gênero, faixa etária, país e ano de produção, diretor, elenco etc.

Já a Filtragem Colaborativa, por outro lado, não utiliza metadados de conteúdo, baseando-se apenas no histórico de preferências dos usuários, recomendando itens semelhantes aos que foram bem avaliados pelo próprio usuário, ou bem avaliados por usuários com perfis semelhantes ao do usuário alvo. Neste caso, a principal suposição aqui é que os usuários que consumiram um conteúdo no passado tendem a consumir algo similar no futuro. Em termos de preferência do usuário, geralmente é expresso por duas categorias, ou seja, Classificação Explícita e Classificação Implícita.

A Classificação Explícita se baseia na avaliação (escala de 1 a 5 estrelas) atribuída pelo próprio usuário ao conteúdo. Trata-se do feedback direto dos usuários referente às suas preferências sobre um determinado conteúdo. A Classificação Implícita, por sua vez, supõe a preferência dos usuários indiretamente, com base nas visualizações de página, cliques, registros de compra, consumo de um conteúdo similar, etc.

Enquanto a Recomendação Baseada em Conteúdo apresenta limitações como a superespecialização e a análise limitada de conteúdos, pois um sistema puramente baseado em conteúdo é incapaz de recomendar itens que não tenham alta similaridade com o perfil do usuário. Por outro lado, a Recomendação Colaborativa enfrenta problemas para analisar usuários recém-chegados ou itens de conteúdo cadastrados recentemente, situação conhecida como Cold Start ou partida a frio. Ou seja, todas as técnicas de recomendação ainda esbarram, em algum grau, na atual baixa maturidade da análise semântica disponível atualmente no mercado.

Uma terceira e mais recente abordagem de recomendação, a Baseada em Conhecimento, busca mitigar a fragilidade das abordagens de classificação e relacionamento de conteúdo acima, que se baseiam principalmente em aspectos sintáticos dos conteúdos tratados. Esta ferramenta de recomendação inova a partir da incorporação de elementos semânticos nos processos de indexação e relacionamento de conteúdo, ficando imune ao problema relacionado ao Cold Start.

Apesar de bons resultados observados por essa ferramenta, ainda são identificadas necessidades de aprimoramento, tanto nas atividades de classificação dos conteúdos, como na representação e tratamento dos relacionamentos entre conteúdos e possíveis interessados. Além disso, a desvantagem correspondente a esta abordagem é representada pelo gargalo em potencial na aquisição de conhecimento, desencadeado pela necessidade de definir o conhecimento da recomendação de maneira explícita. Um exemplo prático de serviços que utilizam a recomendação Baseada em Conhecimento é a busca avançada do IMDb (Internet Movie Database - www.imdb.com/search/title), onde o cinéfilo determina os parâmetros da pesquisa a fim de que o sistema retorne os filmes e séries de TV similares, registrados em seu banco de dados.

Um exemplo de algoritmo utilizado para recomendação é a rede neural utilizada pelo YouTube, que considera inputs como características do vídeo, conteúdo, tópico, tempo de upload, bem como características do usuário, tempo, perfil, cliques, comportamentos, satisfação, likes, etc, utilizando um mecanismo de ranking para sugerir mais conteúdo, como mostra a figura a seguir:

Figura 1. Rede Neural do algoritmo de recomendação do YouTube, publicada no paper: Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System (Google)

Todavia, embora esse novo mundo onde a mídia é individualizada esteja envolvendo o consumidor, a mudança de foco do “um bilhão” para foco nos “bilhões de uns” ainda não está completa. A PwC, por exemplo, publicou em seu Global Entertainment & Media Outlook 2019-2023 que os consumidores ainda estão insatisfeitos com as recomendações de seus serviços de streaming. E o pior é que, ao invés de evoluir, a previsão é de um possível retrocesso nos sistemas de recomendação, pois novos desafios relacionados ao tratamento e a propriedade de informações pessoais estão sendo criados por reguladores em todo o mundo, pressionando as empresas a se adaptarem a novos regimes de privacidade. Ou seja, é possível que questões relacionadas à segurança e a privacidade dos dados pessoais limitarão a capacidade das empresas de entretenimento e mídia de individualizar a experiência da mídia no futuro.

Finalmente, a aplicação de algoritmos preditivos e Inteligência Artificial na recomendação de conteúdo tem um enorme potencial, mas os consumidores, o mercado e os reguladores precisam agir com cuidado, a fim de equilibrar os benefícios da recomendação individual versus o direito à privacidade e à propriedade de Dados Pessoais. Ficando atentos aos seguintes conceitos:

·      Proteção de Dados Pessoais [com moderação]

·      Orientação às Empresas para Inovar com Responsabilidade

·      Incentivo à Criatividade e à Inovação

·      Constante Conquista e Manutenção da Confiança dos Cidadãos

Ou seja, não podemos permitir a hiper-regulação, nem deixar o mercado totalmente desregulado a fim de evitar abusos contra o consumidor, por parte de grandes grupos econômicos e BigTechs.