2017-11-07

SOFTWARE

Humanos assistidos por algoritmos

A Morgan Stanley prepara-se para dar aos seus mais de 16.000 consultores financeiros o acesso a algoritmos de machine learning que sugerem negócios, tomam conta de tarefas de rotina e enviam lembretes quando se aproxima o aniversário dos clientes.

O projeto, conhecidomento internamente como a “próxima melhor ação”, mostra como uma das maiores corretoras a nível mundial prepara o “upgrade” da sua força de trabalho, enquanto que um número cada vez maior de firmas faz a implementação de plataformas completamente automatizadas, denominadas robo-advisors. A ideia é que os humanos, com a assistência de algoritmos, podem ser uma melhor solução para os investidores do que apenas o software fazendo a distribuição de ativos.

Na Morgan Stanley, os algoritmos enviarão aos empregados recomendações com múltiplas possibilidades de escolha, baseadas em princípios como as mudanças de mercado e os eventos na vida do cliente. As interações por telefone, email e web serão catalogadas de forma a que os programas de machine learning possam melhorar as suas sugestões ao longo do tempo, para gerar mais negócio com os clientes. O projeto piloto com 500 consultores começou no passado mês de Julhojulho e a expetativa é que se possa alargar aos restantes pelo final do ano.

Os rivais da Morgan Stanley, como o Bank of America, a Wells Fargo e a JP Morgan Chase estão a planear ou têm em atividade plataformas completamente automatizadas. Os analistas da Morgan Stanley estimam que estas plataformas algoríitmicas tenham sob a sua gestão, em 2025, cerca de 6,5 milhão de milhões de dólares, de cerca de 100 mil milhões em 2016. Numa outra área de conhecimento, o da saúde, particularmente o da deteção de cancros de pele, uma equipa em que colabora Sebastian Thrun, professor da Universidade de Stanford e fundador do laboratório Google X, publicou no início de 2017, na revista Nature, um artigo científico em que apresenta os resultados de diagnóstico por via algoríitmica, também baseada em machine learning, comparado com o diagnóstico por médicos especialistas.

A taxa de reconhecimento é idêntica. Tal como acontece no caso dos analistas financeiros, não é certo que um algoritmo venha, tão cedo, a substituir o médico. O que é certo é que a solução algorítmica pode ser um precioso elemento de auxílio de diagnóstico e, em regiões ou situações em que a falta de meios de diagnóstico se fizer sentir, uma ferramenta poderosa para deteção precoce do cancro, poupando certamente milhares de vidas.

De certa forma, mesmo em áreas que, até há pouco tempo, se poderiam considerar pouco suscetíveis de “automatização” e embora esta ainda não tenha chegado e talvez nunca venha a ser total, como a da gestão de ativos financeiros e a de tratamento de problemas críticos de saúde, avanços recentes na área de machine learning, mostram o que é possível acontecer quando a capacidade humana é aumentada com algoritmos treinados com base em quantidades de informação que poucos, se é que alguns, humanos, são capazes de tratar. Entre os debates sobre os perigos da inteligência artificial, o processo é irreversível, e talvez um dia um algoritmo nos salve a reforma. Ou a vida.

Henrique Carreiro, docente de Cloud Computing e Mobilidade Empresarial na Nova
Information Management School

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