Quem nunca se deparou com uma situação em que precisou fazer uma escolha difícil? Seja na vida pessoal ou no trabalho, muitas vezes é necessário optar por este ou aquele caminho e tomar decisões baseadas em cenários com muitas variáveis. Para complicar ainda mais, os resultados de uma escolha podem não estar muito claros, dificultando a análise sobre os ganhos e as perdas de cada caminho possível.

Além da intuição, qualquer escolha deve estar baseada no maior número possível de informações e nisso a tecnologia ajuda – e muito. Executivos que precisam tomar decisões frequentemente e de forma segura e assertiva contam com diversos sistemas corporativos de dados. E agora também, com a computação cognitiva, uma tecnologia inovadora que utiliza o poder colossal de processamento de máquinas construídas especialmente para esse objetivo, como o sistema Watson, da IBM.

Os computadores se valem de grandes volumes de dados para gerar modelos matemáticos preditivos que ajudam a clarear as diversas possibilidades de uma decisão. Eles entendem até mesmo aqueles dados que não estão estruturados ou traduzidos para o idioma digital, como a linguagem natural humana, textos e imagens. Essas informações são interpretadas por algoritmos matemáticos capazes de aprender, daí o uso da expressão computação cognitiva. 

Cognição é o processo da mente humana que permite a aquisição de conhecimento a partir de informações captadas pelos sentidos. Com o avanço dos computadores, essa capacidade começa a integrar uma nova geração de sistemas que podem ajudar a sociedade em uma série de atividades. 

Quanto mais informações esses sistemas recebem, melhores se tornam para o desempenho de uma determinada tarefa. “Eles conseguem absorver dados armazenados ao longo de décadas e fazer os cruzamentos necessários”, afirma Alan Godoy Souza Mello, pesquisador do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), um dos maiores centros de pesquisa em TI da América Latina, localizado na cidade de Campinas, interior de São Paulo.

Empresas conseguem explorar as vantagens da computação cognitiva de várias maneiras. Um fabricante de bens de consumo, por exemplo, pode utilizar essa tecnologia para avaliar o desempenho de cada uma de suas linhas de produtos. É possível fazer a análise a partir de relatórios estruturados, cruzados com informações variadas, como os desejos do consumidor manifestados em redes sociais. Baseado nesse tipo de associação, o computador oferece insights valiosos a um gerente para ajudá-lo a tomar uma decisão, como a escolha das linhas de produto nas quais investir no longo prazo, por exemplo. 

Apesar de os cálculos serem feitos em uma camada inacessível aos olhos humanos, seus resultados aparecem de forma clara e legível. “A máquina auxilia o gerente ao oferecer dados mastigados, em gráficos simples e intuitivos”, diz Mello. “Históricos de vendas podem ser enriquecidos com informações de sites e blogs para gerar previsões de vendas e análises de tendência”, conclui.

São muitos os exemplos de aplicação da computação cognitiva para a tomada de decisões. Pense no departamento de recursos humanos de uma empresa. Muitos analistas de RH enfrentam dificuldades para mapear os reais talentos da companhia, porque essa análise envolve informações complexas, recheadas de subjetividade. Diante da possibilidade de uma promoção, quais funcionários contemplar? Como encontrar os que geram mais valor e lideram projetos importantes?

Em situações como essa, em que existem uma grande quantidade de dados não estruturados e a necessidade de extrair sentido deles, a computação cognitiva faz a diferença. Relatórios de produtividade, registros acumulados ao longo do tempo, participação em projetos desafiadores e outros tipos de dados podem ser processados e cruzados em um ambiente virtual de altíssima capacidade. Assim, a tecnologia oferece ao gestor novos insights para a decisão final. 

Nessa tarefa relacionada ao RH, um sistema cognitivo pode utilizar critérios como o da rede social corporativa. Ele avalia, por meio de conexões de e-mail, mas sem ferir a privacidade do usuário, quais pessoas formam mais pontes de contato entre grupos distintos dentro da organização e que, portanto, devem ser avaliadas como um talento a preservar.

“O computador consegue analisar a produtividade, os tipos de projetos em que determinado funcionário se envolveu e até uma mistura desses critérios”, diz Mello, do CPqD. Mais uma vez, o que faz a computação cognitiva se destacar nesse tipo de tarefa é a sua capacidade de digerir grandes quantidades de dados e devolver ao usuário uma interpretação completamente nova. 

Não há limites para as oportunidades de aplicação da computação cognitiva. A análise combinatória de dados estruturados e não estruturados pode ocorrer em áreas como a medicina, no auxílio de médicos que precisam optar pelo melhor tratamento para um paciente; ou na indústria de seguros, ao guiar um analista na indicação da melhor apólice para um cliente; ou, ainda, em áreas de inovação, para auxiliar um especialista a fazer as melhores escolhas de tecnologia e também análises de investimentos. 

São muitas as vantagens oferecidas pelas máquinas e seus sistemas inteligentes, mas os especialistas são unânimes ao afirmar que elas não substituem a capacidade humana de tomar uma decisão. O que há é uma complementação, uma ajuda que pode fazer a diferença na escolha do melhor caminho.