A IT Insight entrevista os Parceiros da DSPA Insights 2019

Ciência de dados: "Se não soubermos, aprendemos rápido"

A Tessella é Main Sponsor da DSPA Insights 2019. Bruno Coelho, Solutions Division Director - Competence Center and Proposal Management da Altran, revela as questões que a empresa pretende levar ao evento

Ciência de dados: "Se não soubermos, aprendemos rápido"

O que é que a Tessella / Altran Group vai apresentar na DSPA Insights 2019?

Estamos a formular/definir a nossa presença. Temos em vista apresentar temas concretos em AI e ciência dos dados em geral. Estes são alguns dos temas previstos:

  • Como é que os nossos clientes estão a abordar a adoção da inteligência artificial?
  • Que preocupações e dificuldades existem na adoção da inteligência artificial?
  • Será que existe valor para capturar na simples recolha e análise descritiva dos dados?

Vamos apresentar exemplos concretos do valor em várias áreas de atividade e setores, quer em contexto nacional, quer internacional.

 

O que é que a Tessella / Altran Group está a fazer na área de data science (tipologia de projetos em DS, AI, ML, Analytics ou BI)?

A Tessella, da Altran Group, tem como missão ajudar os seus clientes a terem sucesso usando as tecnologias mais adequadas aos seus problemas, com recurso a uma visão mais abrangente. Sabemos que ter uma ambição informada é essencial para se ser eficaz, para tentar ganhar vantagem competitiva num produto ou serviço ou, por outro lado, ter cada vez mais produtividade. 

Temos vindo a resolver desafios em praticamente todos os setores, quer seja o público ou o privado. Concretamente, a nossa atividade em Telecomunicações tem continuado a crescer e temos vindo a expandir de forma acelerada para setores como a Energia, Saúde, Indústria, Serviços Financeiros e o Retalho.

O nosso talento português está a dar provas e a criar impacto em vários países. Os países que já têm uma marca portuguesa são os Estados Unidos, a Irlanda, a Alemanha, a Espanha, França, entre outros.  Em termos de espectro de técnicas de ciência dos dados, temos vindo a pôr em prática de tudo um pouco. Por vezes são precisas técnicas avançadas como Deep Learning, LSTMs, BiLSTMs e outas redes neuronais. Noutros casos, basta configurarmos um cluster de Big Data, análise descritiva com as visualizações adequadas. 

Aplicamos o que for preciso para um desafio concreto. Se não soubermos, aprendemos rápido.

 

Qual é o grande objetivo da Tessella / Altran Group com a sua participação na DSPA Insights 2019?

Com a Tessella queremos contribuir para a divulgação do estado da arte da ciência dos dados em Portugal. Com a nossa experiência internacional queremos ajudar Portugal a ser líder nos benefícios que podemos capturar. Com a nossa visão queremos inspirar o aumento de projetos que envolvem a ciência dos dados. Com a nossa paixão e conhecimento queremos ajudar a criar uma comunidade vibrante que conjuga o talento com as oportunidades de desenvolvimento. 

Sabemos que existem oportunidades por explorar, imenso valor para criar e capturar. Queremos ser os parceiros preferenciais de quem partilha a nossa convicção de que o futuro das nossas empresas e do sector público depende em muito da capacidade de usar a ciência dos dados de forma adequada. 

 

Quais as maiores dificuldades sentidas no desenvolvimento da atividade nestes domínios face ao número crescente de oportunidades de negócio?

Existe ainda uma grande disparidade de expectativas e maturidade por parte dos nossos clientes e do talento. Existe ainda uma expectativa de que um modelo analítico se faz de forma monolítica, em batch e isolada do contexto de utilização final. 

Do ponto de vista dos nossos clientes, temos vindo a fazer um grande investimento na sensibilização de que a ciência dos dados é um processo iterativo. É um processo cujo resultado e benefícios não são garantidos à partida. Advogamos que os benefícios de um modelo analítico são exponenciais e sustentáveis quando são pensados para serem utilizados e mantidos num contexto operacional. A nossa experiência em engenharia de software iterativo conjugada com a ciência dos dados é extremamente poderosa. Temos provas de que, apesar da incerteza do benefício, vale a pena investir e arriscar de forma iterativa.

Do ponto de vista do talento, temos vindo a trabalhar arduamente em conjugar a vontade que o talento tem de deixar a sua marca no mundo, com os passos necessários para o conseguir fazer. Temos feito um esforço significativo para dotar as nossas equipas de conhecimento teórico e prático para estarem preparadas para os desafios dos projetos. Temos vindo a formar o nosso talento, não só em técnicas de ciência dos dados, mas também em tecnologias de futuro como Cloud e desenvolvimento de software. Por fim, temos vindo a ter cada vez mais sucesso na atração de talento. Os desafios que proporcionamos ao nosso talento são variados e temos a capacidade de formar excelentes profissionais e equipas.

 

Qual a sua opinião sobre quais as grandes tendências da indústria para os próximos anos?

Tenho a convicção de que a indústria vai evoluir de forma dramática nos próximos anos. Do ponto de vista da profissão de cientista dos dados, um cientista dos dados vai pertencer e relacionar-se a uma equipa multifuncional, estando lado a lado com designers, engenheiros de software e funcionais de negócio.  Um cientista dos dados vai ter de dominar e acrescentar valor a ferramentas que serão cada mais automáticas, para encontrar o algoritmo padrão para o problema em estudo. O cientista dos dados terá de saber tirar partido e acrescentar valor a tecnologias disponíveis na Cloud, onde com uns clicks se consegue fazer 80% do trabalho. 

O maior desafio da indústria como um todo será o de sair do conforto de uma decisão determinística, para saber gerir e tirar partido de decisões probabilísticas. A indústria terá de encontrar respostas para questões como:

  • Vamos deixar uma “máquina” tomar decisões que impactam a vida humana?
  • Quem será responsável pelos impactos negativos das decisões da inteligência artificial?
  • Haverá a necessidade de regular e separar os papéis de construção do algoritmo e de quem garante a fiabilidade, a transparência, a inclusão, a privacidade e a segurança?
  • Se sim, quem é responsável por regular, deve criar-se um regulador?

Eu tenho a certeza que a nossa indústria vai ser das mais estimulantes e vertiginosas dos últimos anos.

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