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A Era do algoritmo chegou e seus dados são um tesouro

Fórmulas para transformar dados em informação com valor viram o grande ativo das multinacionais

Sala de monitorização digital da Indra em San Fernando de Henares (Madri).
Sala de monitorização digital da Indra em San Fernando de Henares (Madri).

O que têm em comum as menções nas redes sociais ao turismo de Moçambique, a coleta de resíduos na cidade espanhola de Haro e a eficiência energética dos edifícios registrados no cadastro? Em princípio, nada. Mas uma visita à sala de monitorização de eventos da Indra basta para encontrar o nexo entre elementos tão díspares.

A humanidade gerou nos últimos cinco anos 90% da informação de toda a história

Aqui, nessa sala repleta de telas com luzes piscantes, um grupo de engenheiros controla 24 horas por dia, sete dias por semana, a informação que recebem de uma infinidade de processadores. Eles observam a evolução desses indicadores, e enviam suas conclusões aos clientes que contrataram seus serviços, sejam empresas privadas e administrações públicas. Esse é um excelente lugar para compreender por que os algoritmos se transformaram no segredo do sucesso de muitas grandes empresas: um segredo que lhes permite canalizar um fluxo ingente de informação para tomar decisões fundamentais para sua atividade.

Dessa sala-observatório da Indra na cidade espanhola de San Fernando de Henares, José Antonio Rubio explica que é aqui onde gigantescas quantidades de dados são transformadas em conhecimento suscetível de ser monetizado. “Os algoritmos não têm só a capacidade de explicar a realidade, mas também de antecipar comportamentos. É uma vantagem para evitar e minimizar riscos e para aproveitar oportunidades”, afirma Rubio, diretor de Soluções Digitais da Minsait, a unidade de negócio criada pela Indra para encarar a transformação digital.

Não é novidade que as empresas obtenham dados da analítica avançada para estudar características do produto que planejam lançar no mercado; o preço que se quer colocar e até decisões internas tão sensíveis como a política de retribuições aos seus funcionários. O surpreendente é a dimensão. Não é só o fato de que recentemente o número de dados em circulação tenha se multiplicado a volumes difíceis de se imaginar — calcula-se que a humanidade gerou nos últimos cinco anos 90% da informação de toda a história. Também cresceram vertiginosamente as possibilidades de interconectá-los. A palavra revolução corre de boca em boca entre acadêmicos e gestores empresariais em contato com o florescente negócio dos algoritmos e o chamado big data.

“O desafio agora é transformar esses dados em valor”, diz o BBVA

“A primeira revolução chegou há alguns anos, com o armazenamento de imensas quantidades de dados procedentes das pegadas eletrônicas que todos nós deixamos. A segunda, na qual estamos imersos, vem da capacidade que tanto os empresários como os usuários e pesquisadores têm de analisar esses dados. Essa segunda revolução procede dos algoritmos supercapazes e do que alguns chamam de inteligência artificial — mas que eu prefiro denominar de superespecialistas”, explica Esteban Moro, professor da Universidade Carlos III de Madri e do MediaLab do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), de Boston.

Segunda revolução

José Antonio Rubio, diretor de Soluções Digitais na Minsait.
José Antonio Rubio, diretor de Soluções Digitais na Minsait.

Essa segunda revolução conta com a ajuda de cada uma das milhões de pessoas que todo dia entregam seus dados de forma gratuita e contínua, seja publicando uma foto no Facebook, comprando com cartão de crédito ou passando pelas roletas do metrô com um cartão magnético.

Na esteira de gigantes como Facebook e Google, que baseiam seu enorme poder na combinação de dados e algoritmos, cada vez mais empresas investem quantidades crescentes de dinheiro em tudo o que se relaciona com big data. É o caso do BBVA, que aposta tanto em projetos invisíveis para clientes — como os motores que permitem processar mais informações para analisar as necessidades dos usuários — como em iniciativas facilmente identificáveis, entre elas a que permite que os clientes do banco possam prever a situação de suas finanças no final do mês.

A segurança cibernética já é a maior preocupação dos investidores

“Faz décadas que o setor financeiro usa modelos matemáticos. Nos anos setenta, o cliente de um banco vinha definido por muito poucos atributos, como lugar de residência, idade, profissão e renda. Hoje, contudo, ele deixa uma pegada digital muito profunda que nos ajuda a conhecê-lo para personalizar nossa oferta de serviços e minimizar os riscos. A novidade é a profundidade dos dados e a capacidade analítica”, afirma Juan Murillo, responsável pela divulgação analítica do BBVA. “O grande desafio agora é ver como todos esses dados se transformam em valor, não só para a empresa, mas também para os nossos clientes e a sociedade.”

As amplíssimas possibilidades oferecidas pelos algoritmos não estão livres de risco. Os perigos são muitos: vão da segurança cibernética — para fazer frente aos hackers e ao roubo de fórmulas — até a privacidade dos usuários, passando pelos possíveis vieses das máquinas.

De fato, um recente estudo da Universidade Carlos III concluiu que o Facebook controla, para uso publicitário, dados sensíveis de 25% dos cidadãos europeus, que são categorizados na rede social em função de assuntos tão privados quanto sua ideologia política, orientação sexual, religião, etnia e saúde. A Agência Espanhola de Proteção de Dados já impôs em setembro uma multa de 1,2 milhão de euros (4,8 milhões de reais) à rede social de Mark Zuckerberg por usar informações sem autorização.

A segurança cibernética, por sua vez, transformou-se na principal preocupação dos investidores do mundo todo: 41% se disseram “extremamente preocupados” com esse assunto, segundo a pesquisa Global Investors Survey de 2018, publicada nesta semana pela PwC. “Um problema dos algoritmos é que carecem de contexto. Podem fazer maravilhosamente bem uma tarefa, mas, se você os tirar dessa atividade, vão falhar de maneira estrepitosa. Uma empresa que realizar uma fusão com outra terá que aprender a treinar de novo os algoritmos da companhia que absorver. Para isso, é preciso saber como eles foram criados”, afirma Moro, o especialista do MIT.

De volta à sala de monitorização da Indra, Rubio destaca as diversas utilidades que oferece aos clientes. Por motivos de confidencialidade, ele não pode falar das dezenas de empresas às quais fornece informação. Por isso, cita exemplos um tanto exóticos, como o turismo em Moçambique e os resíduos de Haro. Quando termina, a pergunta gira em torno da possibilidade de que os algoritmos tenham se transformado no tesouro mais valioso das empresas. “Definitivamente, sim”, responde, sem hesitar.

E os riscos? As máquinas assumirão o lugar dos humanos? “Isso é algo que preocupa. Tudo o que não conhecemos gera desconfiança. Mas a tecnologia nos permite limitar os riscos e aproximar as indústrias digitais das pessoas. O risco é inerente ao ser humano, não às tecnologias”, conclui Rubio.

O risco do viés das máquinas

Ao ser questionada sobre a diferença salarial entre homens e mulheres, Fuencisla Clemares, diretora geral do Google Espanha, disse que sua empresa não sabe o que é isso. Lá, um algoritmo cego às questões de gênero propõe quanto cada um deve receber. A frieza da matemática pode conseguir decisões mais objetivas e livres de preconceitos. Ok, mas e se as máquinas tiverem seu próprio viés? E se este for ainda mais invisível que o dos humanos?

Um recente artigo do Financial Times mostrou como, numa empresa norte-americana de atendimento por telefone, a valorização do trabalho dos funcionários tinha passado dos humanos para as máquinas. Estas davam uma nota mais baixa para aqueles que tinham forte sotaque, já que às vezes não podiam entender o que eles diziam. Exemplos como esse revelam o risco crescente de que os algoritmos despontem como os novos juízes de um tribunal supremo e inapelável.

Esteban Moro, pesquisador da Universidade Carlos III e do MIT, resume o debate numa única palavra: escala. “O problema não é que os algoritmos tenham preconceito, pois os humanos também têm. O problema é que essas fórmulas matemáticas possam afetar centenas de milhares de pessoas e tomar decisões com efeitos muito maiores que o das sentenças de um juiz”, explica. Assim, uma pessoa que procura emprego pode se livrar da tirania dos gostos ou preconceitos do diretor de recursos humanos dessa ou daquela empresa. Mas, em compensação, enfrenta os critérios compartilhados pelos grandes portais de ofertas de trabalho. O monstro se agiganta.

Juan Grancisco Gago, diretor de Práticas Digitais da Minsait, unidade de negócios da Indra, admite: na medida em que os algoritmos acabam tomando decisões, podem gerar problemas morais. Ele cita o exemplo de um aparelho de inteligência artificial capaz de fazer detecções de câncer. “Talvez com mais precisão que um oncologista humano”, pondera. “Mas, no final, a responsabilidade não pode estar numa máquina, e sim nos indivíduos que a programam. É preciso estabelecer um marco regulatório para esses casos”, diz o diretor da Indra.

O Regulamento Geral de Proteção de Dados, que entrará em vigor em maio na União Europeia, determina que os cidadãos europeus não devem ser submetidos a decisões “baseadas unicamente no processo de dados automáticos”, com uma menção expressa às “práticas de contratação digital sem intervenção humana”.

A equipe de Moro desenvolve no MIT um projeto de engenharia reversa, a fim de analisar como trabalham os algoritmos de gigantes como o Google e o Facebook. A ideia é fazer experimentos com pessoas que introduzem diversas informações nas redes, para depois ver como essas empresas reagem. Trata-se, no fundo, de tentar domar a fera e ver se é possível saber como funcionam as fórmulas matemáticas que têm um impacto em nossas vidas. Um impacto que, ninguém duvida, só crescerá nos próximos anos.

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