Internet Of Behavior “IoB” — Parte II
Conforme falamos artigo anterior, a IoB trabalha na conexão de perfis de comportamento, assim como a IoT (Internet Of Things) conecta equipamentos e informa sua localização, desgaste ou qualquer item que se deseja monitorar, a IoB tem o objetivo de monitorar comportamentos dos usuários da internet.
Pode parecer estranho dizer que teremos um mecanismo de observação de comportamento se estamos implementando no mundo todo leis de direito à privacidade de dados. Pois é, exatamente este mecanismo de proteção de dados, é que tornará a utilização dos dados considerados “rastros digitais”, aqueles que revelam nosso comportamento, de forma autorizada e clara, para quem gerou a informação, e quem está se utilizando dela, é que vai permitir o uso correto e benéfico dessas informações.
O famoso escândalo da “Cambridge Analytica vs Facebook”, os documentários Netflix “Privacidade Hackeada” e “Social Dilema” retratam bem como os dados de perfis de comportamento já veem sendo utilizados sem o consentimento e conhecimento das pessoas para fins nada nobres.
Mas o que difere então a IoB dessas práticas conhecidas e ilícitas?
Vamos detalhar melhor então:
1. A IoB trata-se de soluções desenvolvidas com a autorização dos geradores de dados, ou seja, os serviços e/ou produtos desenvolvidos pela metodologia “Privacy by Design”, ou seja, concebidos prevendo a privacidade de dados. Considerando a autorização dos geradores dos dados, explicando a finalidade do uso e como isso gera benefícios a todos envolvidos. Em alguns casos remunerando o gerador de dados de acordo com os ganhos obtidos.
2. Para viabilizar a IoB, será necessário a coleta de dados de IoTs e combiná-los com dados de redes sociais, plataformas de e-commerce, órgãos governamentais. Portanto esta combinação gigantesca de dados, caberia estar armazenada e protegida em um órgão público, já que tais informações poderão impactar a sociedade como um todo.
3. Uma vez que tais dados estivessem reunidos em um “Data lake” seguro, estas poderiam ser acessadas de acordo com a necessidade de cada setor da economia. Por exemplo, para o setor de Saúde, os dados de saúde e comportamento alimentar, prática de esportes da população por faixa etária de acordo com a sua região. Facilitaria aos órgãos públicos prever perfis de doenças com maior incidência de acordo com a região, fazer compras mais assertivas, planejar melhor o tipo de profissional de saúde necessário em cada região. Com isso otimizar custos, melhorar a qualidade do atendimento, etc.
4. Para fazer tais correlações de dados e identificar tendência, fazer prognósticos e prescrever soluções, entra a “Inteligência Artificial”.
Como havia comentado, o processo que conhecemos de “Analytics behavior”, ou “Analise de Perfis”, nada mais é que uma combinação de algoritmos estatísticos para detectar o comportamento das pessoas correlacionando diversas variáveis, identificando o peso de cada uma delas e a influencia delas nas decisões humanas.
O conhecido algoritmo prescritivo da Netflix que indica quais filmes você deve assistir de acordo com o seu comportamento de escolha é um exemplo simples de utilização desta técnica.
Fazendo uso de novas técnicas de aprendizado de máquina (Deep learning, Reinforced Learning) e de armazenamento de dados (Delta Lake, Analytics Real time) teremos condições de implementar soluções de inteligência artificial capazes de gerar este nível de conhecimento.
Porém, aí entramos em outro grande desafio. Teremos pessoas preparadas para interpretar este conhecimento e tomar as ações corretas?
Aqui entra o desafio dos famosos “soft skills”, ou seja, a capacidade humana de interpretar o conhecimento gerado pela “inteligência artificial” e aplicá-la com “sabedoria”.
É por isso que sempre reitero que a inteligência artificial não deve ser temida como a causa do desemprego, a causa do desemprego é outra. É a falta de incentivo a formação educacional do ser humano. Enquanto a maioria das pessoas não souberem de fato distinguir qual a diferença entre dado, informação, conhecimento e sabedoria, isto sim gerará muito desemprego.
Mas sobre capacitação, empregabilidade, soft skills, conhecimento e sabedoria, falaremos em um próximo artigo!
Fontes:
Site ZDNET Gartner 2021 predictions — https://www.zdnet.com/article/gartner-sees-internet-of-behaviors-automation-ai-experiences-key-2021-technologies/
Site MIT — Our weird behavior during the pandemic is messing with AI models — https://www.technologyreview.com/2020/05/11/1001563/covid-pandemic-broken-ai-machine-learning-amazon-retail-fraud-humans-in-the-loop/
Site UX Design Combining AI and behavior science can transform experience — https://uxdesign.cc/combining-ai-and-behavior-science-can-transform-experience-af20b6252847
