Entender o problema de negocio

Relacionar uma solução de IA a uma necessidade de negócio é, muitas vezes, o ponto em que a tecnologia falha e deixa de cumprir seu objetivo de gerar valor para a empresa. Tomando o exemplo do aprendizado de máquina, em teoria, é possível construir modelos muito eficazes que prevejam a probabilidade de clientes cancelarem um serviço ou assinatura. No entanto, o problema pode estar no fato de a empresa não ter uma forma de usar essas previsões — ou de o valor que elas fornecem poder ser obtido de maneira mais simples, barata ou eficiente a partir de outra fonte. É pouco provável que modelos de machine learning (o mesmo vale para outros tipos de IA, incluindo a generativa) gerem valor por si só, apenas por existirem. Eles precisam ser capazes de resolver um problema real de negócio.

Para superar esse desafio, as fases iniciais de um projeto devem ser conduzidas como um trabalho de detetive: há um rastro de evidências vindas de documentação e dados, além de entrevistas com diferentes pessoas, que juntas apontam para o problema. É possível que existam diferentes pontos de vista sobre a questão identificada, refletindo ideias igualmente diversas sobre qual deve ser a solução. É nesse ponto que nós, como especialistas, devemos ajudar o projeto a navegar por essa situação até chegar a uma solução adequada.

Mas, antes disso, precisamos colocar nossos chapéus de detetive e preparar nossas lupas para entender o problema da empresa. Como é esse processo? Nunca é exatamente igual, mas a Figura 1 ilustra como ele costuma funcionar.

Na figura acima, os dois primeiros passos envolvem a exploração do espaço do problema, especificamente “Compreender o problema da empresa” e “Compreender o contexto”.

Em relação a “Compreender o problema da empresa”: o objetivo aqui é entender o problema o máximo possível, até sentir que você o compreende por completo — por dentro e por fora.

É provável que isso comece em um nível mais alto, conversando com os principais stakeholders da empresa (ou seja, normalmente aqueles que controlam o orçamento e propõem o projeto). Em seguida, é importante avançar para uma compreensão mais detalhada do problema, conversando com os possíveis usuários do que se pretende construir, bem como com profissionais qualificados relevantes. Esse processo ajuda a identificar os pontos de dor das diferentes pessoas envolvidas na empresa.

Essa visão é então validada com um grupo mais amplo de stakeholders, reunindo ideias sobre um cenário ideal (“como deveria ser”). Uma pergunta interessante para fazer é: “Como você gostaria que a solução fosse se pudesse acenar uma varinha mágica?”.

Um ponto fundamental aqui é sempre validar o que foi dito; uma excelente forma de fazer isso é observar o que realmente acontece nesses contextos empresariais — uma prática comum em pesquisas etnográficas. Considerar diferentes perspectivas ajuda a superar possíveis vieses existentes.

Entender o problema de negócio sob diversos pontos de vista é apenas uma parte. Também é necessário compreender os dados práticos e as restrições de engenharia, o que pode ser feito paralelamente. De forma simples, trata-se de identificar quais dados estão disponíveis e entender o(s) sistema(s) existente(s) nos quais a solução proposta precisará se encaixar.

Enquanto essas informações são coletadas e assimiladas, também é uma boa ideia começar a mapear esses aprendizados em um protótipo de concepção da solução. Algumas perguntas úteis para essa fase incluem:

• Como os elementos podem ser construídos usando modelos ou abordagens de IA (generativa) já existentes ou amplamente conhecidos?
• Que tipo de processamento ou lógica seria necessário aplicar aos resultados do algoritmo para torná-los utilizáveis?
• Como diferentes fontes de dados ou resultados de modelos podem ser combinados para aprimorar a solução?

Nesse momento, com uma melhor compreensão do contexto, também pode ser útil voltar a alguns stakeholders da empresa com perguntas práticas sobre como eles executam suas tarefas, o que pode ajudar no desenvolvimento da solução. Por exemplo:

• Que suposições os profissionais qualificados fazem ao executar essas tarefas?
• Existem “regras de ouro” que eles seguem para realizar seu trabalho?

O desenvolvimento da solução certamente será um processo iterativo, com atualizações à medida que novas informações surgirem. No entanto, é recomendável apresentar algo aos principais stakeholders o mais cedo possível, para identificar mal-entendidos e garantir que o feedback — construtivo ou não — seja coletado. É nesse momento, quando há uma concepção mais concreta para compartilhar, que surgem as reações reais, práticas (e os “problemas” evidentes).

Nas iterações seguintes, e com uma versão mais madura da solução, ocorre então uma etapa formal de verificação para obter feedback sobre a proposta atual (“Validar o valor da solução”), sendo essencial confirmar o valor que essa solução realmente oferece.

A forma de medir o valor dependerá do caso de uso, mas, essencialmente, está relacionada a perguntas como:

• A solução realmente resolve o problema de negócio em questão?
• O desempenho é aceitável?
• Qual é o custo em comparação com a abordagem atual?
• É possível fazer de forma mais simples, econômica ou eficiente utilizando outros métodos?

Com base nessa avaliação, é possível decidir se a nova iteração da solução proposta (“Ideação e desenvolvimento da solução”) traz benefícios reais para o negócio, ou se é necessário realizar uma nova rodada de iteração para compreender melhor os sistemas, os dados ou o próprio problema de negócio (“Compreender o problema de negócio” e “Compreender o contexto”).

De forma implícita nas etapas mencionadas nesta seção está a importância de trabalhar em estreita colaboração com os stakeholders, já que, sem essa parceria, seria praticamente impossível chegar a esse ponto. Esse aspecto será explorado com mais detalhes no próximo artigo.

Para começarmos a obter valor comercial da IA, primeiro precisamos compreender exatamente qual é o problema de negócio que estamos tentando resolver e, com base nisso e nas informações sobre o contexto empresarial, podemos então conceber possíveis soluções. 

Neste artigo, identificamos exemplos de etapas necessárias, assim como perguntas úteis a serem feitas, que nos ajudarão a percorrer esse caminho.