O que realmente gera valor com Machine Learning nas empresas?

Nos dois primeiros artigos desta série, construímos uma visão mais ampla sobre o papel do Machine Learning dentro da Ciência de Dados. No primeiro artigo, discutimos por que Machine Learning vai muito além dos algoritmos e por que um projeto precisa começar pelo entendimento do problema de negócio.

No segundo artigo, avançamos para os dados e para a Engenharia de Features, mostrando como a qualidade das informações e a construção das variáveis influenciam diretamente a capacidade de um modelo aprender e produzir boas previsões.

Agora, chegamos ao ponto que conecta tudo o que discutimos até aqui: como transformar esse conhecimento em valor real para uma empresa?

Porque existe uma diferença importante entre construir um modelo que funciona e construir uma solução que gera resultado.

Já vi modelos com desempenho estatístico inferior gerarem muito mais resultado financeiro do que modelos considerados “melhores”. Isso acontece porque as empresas não compram AUC. Elas compram redução de perdas, aumento de receita e decisões melhores.

E essa diferença entre performance do modelo e valor para o negócio é justamente o que vamos explorar neste último artigo da série.

Como diferentes modelos trabalham juntos em uma solução real

Ao estudar Machine Learning, é comum imaginar que um único modelo será responsável por resolver todo o problema.

Na prática, isso raramente acontece.

Em ambientes corporativos, soluções de Inteligência Artificial normalmente são compostas por diversos componentes trabalhando em conjunto, cada um desempenhando uma função específica dentro do processo de decisão.

O modelo preditivo é apenas uma dessas peças.

Uma solução é muito maior do que um algoritmo

Imagine uma fintech que concede crédito de forma totalmente digital.

Quando um cliente solicita um empréstimo, a decisão não depende apenas de um modelo de classificação.

Diversas etapas acontecem em poucos segundos.

Primeiro são coletadas informações cadastrais, dados financeiros e consultas a bureaus de crédito.

Em seguida, esses dados passam por processos de validação, tratamento e enriquecimento.

Depois disso, entram em ação diferentes modelos analíticos.

Um modelo pode estimar a probabilidade de inadimplência.

Outro pode detectar indícios de fraude.

Um terceiro calcula a renda estimada do cliente.

Outro estima o valor mais adequado para o limite de crédito.

Além disso, regras de negócio continuam participando da decisão.

Clientes que não atendem critérios regulatórios podem ser recusados independentemente da previsão produzida pelo modelo.

Da mesma forma, clientes estratégicos podem receber tratamentos diferenciados conforme a política comercial da instituição.

Ao final desse processo, todas essas informações são consolidadas para apoiar uma única decisão.

Observe que nenhuma delas, isoladamente, seria suficiente.

O valor surge justamente da integração entre diferentes componentes.

Machine Learning nas empresas faz parte de um ecossistema de dados

Esse mesmo conceito aparece em praticamente todos os setores.

Uma plataforma de streaming pode utilizar:

• Um modelo para recomendar filmes;
• Outro para prever cancelamento de assinaturas;
• Outro para personalizar campanhas de marketing;
• Outro para detectar comportamentos suspeitos;
• Outro para estimar a infraestrutura necessária para suportar o volume de acessos.

Embora cada modelo resolva um problema específico, todos contribuem para um objetivo comum: melhorar a experiência do usuário e aumentar os resultados do negócio.

Essa é uma característica importante dos projetos modernos de Ciência de Dados.

Não desenvolvemos modelos isolados. Construímos soluções integradas.

O erro que quase todos os iniciantes cometem

Existe um comportamento bastante comum entre profissionais que estão iniciando na área.

Eles acreditam que o diferencial de um Cientista de Dados está em conhecer o maior número possível de algoritmos.

Por isso, dedicam meses estudando modelos cada vez mais sofisticados.

Aprendem Gradient Boosting, Deep Learning, Transformers, LLMs, Reinforcement Learning e diversas outras técnicas.

Entretanto, muitas vezes não conseguem responder uma pergunta muito mais simples:

Qual problema de negócio esse algoritmo resolve?

Esse é provavelmente o erro mais frequente no início da carreira.

A obsessão pelo algoritmo

Grande parte dos cursos ensina Ciência de Dados de trás para frente.

Primeiro apresentam dezenas de algoritmos. Depois mostram métricas.

Somente no final falam sobre negócio.

No ambiente corporativo, a ordem é exatamente inversa.

Primeiro compreendemos o problema. Depois entendemos os dados.

Construímos variáveis, validamos hipóteses e somente então escolhemos qual algoritmo faz sentido.

Essa diferença muda completamente a forma de enxergar Machine Learning.

O melhor algoritmo nem sempre produz a melhor solução

Imagine dois modelos:

• O primeiro apresenta uma AUC de 0,94.
• O segundo apresenta uma AUC de 0,89.

Citando apenas uma métrica de exemplo para criar um cenário hipotético, poderia ser outra para usarmos como referência.

À primeira vista, o primeiro parece claramente superior.

Entretanto, imagine que o modelo com maior desempenho depende de informações que levam cinco dias para serem disponibilizadas.

Já o segundo utiliza apenas dados disponíveis em tempo real.

Se a decisão precisa acontecer em poucos segundos, o segundo modelo gera muito mais valor para a empresa.

Esse exemplo mostra que desempenho estatístico e valor para o negócio nem sempre caminham juntos. Não ter os dados certos na hora certa podem impactar e te forçar a ter uma visão diferente.

Projetos bem-sucedidos são aqueles que equilibram qualidade preditiva, simplicidade, custo operacional, interpretabilidade, escalabilidade e impacto financeiro.

Como gerar valor para o negócio com Machine Learning

No fim do dia, nenhuma empresa investe em Inteligência Artificial apenas para possuir modelos sofisticados.

O objetivo é resolver problemas.                                                                   

Isso significa reduzir custos, aumentar receitas, minimizar riscos ou melhorar a experiência dos clientes.

O Machine Learning é apenas um instrumento para atingir esses objetivos.

O valor nasce quando previsões se transformam em decisões

Um modelo que prevê inadimplência não reduz perdas por si só. É necessário que essa informação seja utilizada para apoiar decisões.

Da mesma forma, prever churn não impede clientes de cancelar um serviço. A previsão precisa desencadear ações de retenção.

Um sistema de recomendação só gera resultado quando suas sugestões realmente influenciam o comportamento do consumidor.

Esse talvez seja o conceito mais importante de todo o artigo.

Modelos produzem previsões. Empresas produzem decisões.

Valor é gerado quando essas duas coisas estão conectadas.

O sucesso não termina na implantação

Existe uma percepção equivocada de que o projeto termina quando o modelo entra em produção.

Na realidade, essa costuma ser apenas a metade da jornada.

Os dados mudam, o comportamento dos clientes muda, as condições econômicas mudam. As estratégias da empresa mudam.

Como consequência, o desempenho dos modelos também muda.

Por isso, soluções de Machine Learning precisam ser continuamente monitoradas.

Entre as atividades mais importantes estão:

• Acompanhamento das métricas de desempenho;
• Monitoramento de data drift e concept drift;
• Avaliação da estabilidade das variáveis;
• Retreinamento periódico dos modelos;
• Validação contínua do impacto financeiro.

Um modelo excelente hoje pode deixar de ser útil daqui a alguns meses se não houver um processo adequado de monitoramento.

É justamente essa preocupação com o ciclo de vida completo que caracteriza projetos maduros de Machine Learning.

Competências que diferenciam um Cientista de Dados de um profissional que apenas sabe usar algoritmos

Ao longo deste artigo vimos que Machine Learning vai muito além do treinamento de modelos.

Consequentemente, as competências exigidas pelo mercado também vão muito além da programação.

Os profissionais mais valorizados costumam reunir conhecimentos de diferentes áreas.

Visão de negócio

Antes de construir modelos, é necessário compreender quais problemas realmente merecem ser resolvidos.

Entender indicadores financeiros, processos operacionais e objetivos estratégicos permite direcionar esforços para iniciativas com maior potencial de impacto.

Domínio dos dados

Dados raramente chegam prontos. É necessário saber coletá-los, tratá-los, integrá-los e avaliar sua qualidade.

Boa parte do sucesso de um projeto depende dessa etapa.

Engenharia de Features

Criar boas variáveis continua sendo uma das competências mais importantes da profissão.

É nesse momento que conhecimento estatístico e conhecimento do negócio se encontram para transformar dados brutos em sinais relevantes para o modelo.

Estatística e Machine Learning

Conhecer algoritmos continua sendo importante. Mas conhecer apenas algoritmos não é suficiente.

É necessário compreender seus pressupostos, limitações, formas de avaliação e situações em que cada abordagem faz mais sentido.

Comunicação

Talvez esta seja uma das habilidades mais subestimadas da profissão.

Um excelente modelo possui pouco valor se ninguém compreender seus resultados.

Traduzir conceitos técnicos para uma linguagem acessível é essencial para que gestores confiem nas análises e incorporem os modelos ao processo de decisão.

Aprendizado contínuo

A Inteligência Artificial evolui em velocidade impressionante. Novos algoritmos, arquiteturas, ferramentas e técnicas surgem constantemente.

Mais importante do que conhecer todas elas é desenvolver a capacidade de aprender continuamente e adaptar soluções às necessidades reais das organizações.

Machine Learning é sobre resolver problemas, não apenas construir modelos

Quando começamos a estudar Machine Learning, é natural acreditar que os algoritmos representam o centro de toda a Ciência de Dados.

Com o tempo, percebemos que eles são apenas uma etapa de um processo muito maior.

Tudo começa pela compreensão do problema de negócio.

Depois vêm os dados, sua qualidade e a construção de variáveis capazes de representar o comportamento que desejamos entender.

Somente então os algoritmos entram em cena para identificar padrões e produzir previsões.

Mas nem mesmo esse é o ponto final.

As previsões precisam ser incorporadas aos processos da empresa, monitoradas continuamente e transformadas em decisões que gerem impacto real.

É justamente essa visão sistêmica que diferencia projetos acadêmicos de soluções corporativas.

No fim, empresas não contratam Cientistas de Dados para construir modelos.

Contratam profissionais capazes de utilizar dados para resolver problemas complexos, reduzir incertezas e apoiar decisões estratégicas.

Os algoritmos continuarão evoluindo!

Novas arquiteturas surgirão, ferramentas serão substituídas e tecnologias deixarão de existir. O que permanecerá relevante é a capacidade de compreender problemas, transformar dados em conhecimento e converter esse conhecimento em valor para o negócio.

Esse continua sendo e provavelmente continuará sendo por muitos anos o verdadeiro papel de um Cientista de Dados.