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Elementar, meu caro dado!

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Na virada de chave para o Mobile, algumas velhas concepções ficaram pelo caminho, uma das principais foi que o mundo dos dados precisa ficar completamente separado do lado criativo das empresas – principalmente na área de publicidade. A junção da “dureza” da estatística com a flexibilidade da arte criativa pode trazer o que há de melhor para o processo de transformar dados em informação: boas perguntas. Sem elas, nem cientistas de dados, nem CMOs, diretores de arte – e até mesmo artistas plásticos – não são ninguém.

But, how?!

Tome os assistentes de voz, por exemplo. Os dados de som podem significar, literalmente, um barulho sem um ouvido treinado – e uma boa quantidade de perguntas bem-feitas “As pessoas não conseguem entender o que o comando de voz pode revelar. Mas se você está perguntando bastante sobre os resultados do futebol [americano], é bem provável que seja um fã de NFL. Se há um bebê chorando no fundo, é provável que dê para saber que você vive em família”, comentou o professor da Universidade de Manchester Florian Schaub à Bloomberg

Art Attack

Ainda ficou difícil de visualizar tudo isso? A gente ajuda. Quer dizer, Mario Klingemann ajuda. Mario é artista plástico que usa redes neurais para criar seus quadros – ele treina os algoritmos a misturar os dados de forma a inventar as imagens que precisa”. “Eu costumo começar o trabalho com modelos e arquiteturas que pesquisadores usam e depois faço modificações, mudo partes ou, até mesmo, utilizo para a razão inversa do propósito original [do algoritmo]”, diz Mario. Assim como no mundo dos negócios, Mario diz que a informação não fica só nas mãos do mundo de dados e da inteligência artificial, em algum momento é necessário intervir. “Em algum ponto do processo, um humano precisa fazer a decisão curatorial nas infinitas variações que a IA é capaz de gerar”.

Crédito pra que te quero

Nem sempre a criatividade com o uso dos dados fica só na mão de artistas ou do pessoal “da arte” das agências, com a transformação digital, o “criatividados” precisa chegar em quem está lidando com os números. É o que mostra  o head da área de dados do NuBank, Krishna Venkatraman. Em entrevista ao jornal Estado de S.Paulo o executivo explicou como a fintech mais conhecida do Brasil faz para analisar o risco de crédito dos usuários (um dos maiores segredos do Nubank). A análise é feita centrada no entendimento das atividades do usuário, a questão é exatamente como a interação entre humanos e dados é feita para que se possam extrair decisões melhores desse mar de informações. Nesse caso a decisão é bem clara: o usuário deve ou não ter um limite mais alto no cartão de crédito? Os algoritmos do Nubank criam um modelo que entende o comportamento do usuário com um molho especial:  “O segredo não é usar a máquina como caixa preta, concordando diretamente com a previsão dela. Pensamos em causalidade: nossos modelos são construídos para terem explicação sobre as decisões. Sempre fazemos testes para ter mais sinais sobre clientes que a máquina diz ser de alto risco. São pessoas que queremos que entrem em nosso sistema, mas de quem queremos ter mais informações”.

 

Descobertas casuais

E se a ideia é fazer as perguntas certas para os dados para, assim, retirar informações capazes de te dar mudanças estratégicas, devemos seguir o caminho de Jane Slater. Jane não é cientista de dados, muito menos CTO (ou CMO) de uma companhia. Jane é jornalista, escreve sobre a NFL e, mais importante de tudo: Jane gosta de se exercitar. Há alguns anos, ela comprou duas Fitbits: uma para ela e outra para o então namorado. Animados, eles sincronizaram as pulseiras para estimular ambos a fazerem exercícios. Numa madrugada em que o namorado tinha dado um “perdido” em Jane, perto das 4 da manhã, a jornalista percebeu um pico na atividade cardíaca fora do normal do rapaz – e não, ele não estava na academia ou correndo na rua. O resto da história vocês já devem imaginar.

O negócio é: se precisamos aprender a usar os dados para o benefício de nossos negócios, está na hora de seguirmos o exemplo de Jane (e, por favor, não do boy dela): olhar dados criticamente, levantar hipóteses e ir atrás das respostas na vida real. A criatividade vem no processo…

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