Nosso ultimo artigo foi sobre o tema da inteligência artificial, a partir de palestra que proferimos no Curso de Altos Estudos de Política e Estratégiana Escola Superior de Guerra.

Naquela ocasião salientamos a necessidade de simplificar e eliminar alguns mitos sobre a natureza da inteligência artificial que, de forma bastante frequente, já faz parte de nosso cotidiano.

Outro aspecto relevante diz respeito a como prover as empresas de pessoal qualificado para atender à crescente demanda de profissionais especializados nas aplicações de ciência de dados e inteligência artificial.

Com a explosão das tecnologias de big data e das informações disponíveis nos ambientes da web e nas redes sociais, a demanda pelos especialistas no tratamento de dados (os cientistas de dados) cresce de forma exponencial a cada ano, o que não é uma tendência recente.

O mesmo ocorre com a inteligência artificial. Publicações nos mostram que, na contramão do aumento no número de desempregados no Brasil, alguns profissionais vivem em uma dimensão paralela: estão nesta situação os cientistas de dados e os especialistas em inteligência artificial.

Mas ainda falta mão de obra qualificada no mercado para ocupar estas posições, com habilidades para lidar com data sciencevisualization, big data, inteligência artificial e machine learning, o que não é uma situação exclusiva de nosso país.

A carência destes profissionais é um fenômeno mundial. Em 2018, só nos Estados Unidos, estava previsto um déficit de cerca de 190 mil profissionais com conhecimento e competência para atuar com exploração de dados, de acordo com pesquisa do McKinsey Global Institute (MGI). Na inteligência artificial a previsão de crescimento é de 133% nos próximos 18 meses, somente no caso brasileiro.

Esta demanda nos países mais desenvolvidos agrava a nossa situação, evidenciando uma questão recentemente colocada pela UNESCO: como evitar que os países em desenvolvimento fiquem em atraso em relação à Inteligência Artificial (e demais áreas de conhecimento emergentes como a ciência de dados), como aconteceu anteriormente com outras tecnologias?

Como e onde se capacitar para aplicar a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial? Esta é uma questão que ainda não está adequadamente respondida.

Cursos de graduação universitária começam a existir, porém ainda sem uma direção padronizada. São especializações novas no mercado, por isso quem se interessa por estas profissões busca ofertas de cursos especializados específicos e vale-se do ingresso em programas de pós-graduação em ciência da computação.

Mas para enfrentar este desafio de uma formação consistente de oferta qualificada de mão de obra a longo prazo, deve-se buscar a adoção de uma estratégia sustentada no nível fundamental e no ensino médio técnico, como já fazem os países mais avançados.

colegiosantoanjo.com.br

Dentre os modelos de ensino interdisciplinar voltados ao aprendizado aplicado à ciência de dados, à inteligência artificial e à robótica, entre outros direcionados ao desenvolvimento de talentos para a indústria 4.0, destaca-se hoje a metodologia STEM.

"Para avançar nesta direção, as escolas brasileiras precisam não perder mais tempo e dar passos firmes e rápidos na revisão de suas metodologias visando implementar programas de aprendizagem multidisciplinar baseada em projetos focados especialmente no ensino científico ou, como preferem alguns pedagogos, nas disciplinas STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática)."

Em complementação a ciência de dados e a inteligência artificial, que já são uma realidade nas grandes empresas brasileiras, deve-se expandir para se colocar a serviço dos negócios das empresas de menor porte. O que exige contudo preparação e o desenvolvimento de um espírito inovador entre seus quadros gerenciais.

Os temas que tratamos nesta publicação, além de apresentações de casos práticos de aplicações nas empresas, estarão em destaque no Rio Info 2019, especialmente na sessão do CDIA. rio que ocorrerá na manhã de 17 de setembro.

Newton Fleury

Autor, consultor e professor com foco em inovação e estratégia, processos de negócio, gestão da informação e do conhecimento e tecnologias de apoio à gestão.