A grande sacada da IA na estratégia de monetização de publishers

Não tenho dúvidas de que a  Inteligência Artificial é uma das mais revolucionárias invenções do século XXI. Ela tem a capacidade de processar um volume infinito de dados em tempo real, o que permite aumentar a rapidez da tomada de decisão de forma precisa. Mas isso não quer dizer que nós, humanos, vamos sair de cena. Para que seja possível alcançar melhores resultados, a utilização de técnicas híbridas de IA e análise humana se faz necessária. O pensamento de máquina pode ser ágil e capaz de adicionar e analisar uma grande quantidade de dados de forma precisa. Mas seres humanos ainda são tão necessários quanto, para depois de toda essa análise vistoriar o que a máquina sugere e encontrar o melhor caminho com decisões assertivas.

Ou seja: aliada a humanos, a IA pode ser importante para automatizar processos para solucionar problemas complexos. Se usada para automatizar processos, esses processos se tornam mais inteligentes e ágeis.

A importância da colaboração humana

Apesar de todo o seu potencial, a chegada das IAs traz muitas ansiedades sobre o papel dos humanos nessa revolução tecnológica. Por isso, é importante enfatizar que o uso de IA não tem o intuito de substituir a tomada de decisões e a análise humana. A tecnologia e a IA são usadas para otimizar o processo de compreensão e colaboração, em processos de intervenção e interação com a cognição humana. Nós, humanos, temos uma capacidade única e ainda impossível de reproduzir: perceber nuances e emoções.

Essa empatia é algo que nenhuma inteligência artificial possui. A IA é muito boa para processar volume infinito de dados que seres humanos se limitam a ver, pois somos imprecisos. Mas o ser humano pode usar a IA para processar um grande volume de dados e relacioná-los, com análise colaborativa de humanos – o processo é mais flexível e complexo quando feito em conjunto entre humanos e máquinas.

Um bom comparativo está na chegada do Photoshop e outros softwares de edição de imagens. As facilidades que essas ferramentas trouxeram não substituíram os humanos, mas permitiram que humanos produzissem imagens que manualmente, em um laboratório fotográfico convencional, levaria muito mais tempo para criar.

Sistema de fases

O nosso grande objetivo é ter um motor que seja rápido, mas que melhore a tomada de decisão. E se a rapidez vem via IA, a assertividade depende dos humanos. Dá para pensar em algo como um sistema dividido em três fases: a primeira, de coleta de dados e informações; a segunda, o processamento dessas informações. E a terceira, a análise e a estratégia.

Na PYXYS, esses passos já são feitos de forma “manual”, no sentido em que cada etapa é preparada por pessoas da nossa equipe, utilizando ferramentas tecnológicas. Mas a chegada das IAs automatiza as duas primeiras etapas, dando mais foco e atenção no momento de análise e estratégia. O que a IA nos entrega é uma possibilidade de fazer o que já fazemos hoje de forma mais eficiente, rápida, com menos erros humanos e com novos insights. Onde o ser humano ainda é fundamental? Na etapa final. Poderemos focar ainda mais esforços da equipe para conquistar resultados ainda melhores. A retirada estratégica do esforço humano em determinados processos permite que se dobre o esforço humano em áreas onde nós seguimos fundamentais.

Descoberta de conhecimento com IA

Seres humanos costumam pensar em termos de correlações que fazem sentido. Quando consideramos hipóteses analisando dados, começamos pelo que é óbvio e parece mais apropriado de se relacionar. Mas máquinas não funcionam assim: sua análise de dados é mais impessoal e acontece em larga escala, o que permite que se descubram novos caminhos. Para uma operação de conteúdo de um publisher, por exemplo, a IA pode ajudar a encontrar correlações entre fatos do cenário local com a política externa e até com a previsão do tempo, além de infinitos outros dados que poderíamos não considerar.

Por exemplo, a IA pode ajudar a organizar a visualização de produtos de maneira mais eficiente ou fornecer estatísticas sobre quais produtos vendem mais, a partir de dados históricos. E se você, humano, trouxer algo que ninguém viu antes, como um novo paradigma, isso pode revolucionar negócios e permitir correlações inéditas.

Fugindo do óbvio

Existem dois caminhos para a criatividade na relação entre humanos e IAs. O primeiro é o de pessoas que podem olhar para problemas de forma nova e criativa e encontrar novas maneiras de abordar um desafio com a IA. Essa é uma criatividade que uma inteligência artificial não terá por si só, já que as ordens que recebem limitam o escopo das soluções que serão apresentadas.

Tenho um exemplo da minha própria experiência: quando fiz meu trabalho de conclusão de curso do mestrado, percebi que a abordagem para tentar ganhar eficiência nos processos era sempre a partir do foco em aumentar a escala. Seguindo essa lógica, nossa inteligência artificial funcionaria melhor se tivesse mais dados para analisar e, para que essa IA tivesse mais dados para analisar, era necessário escalonar a operação.

O que ninguém até então tinha considerado é que existe outra maneira de aumentar a quantidade de dados: reduzindo o tempo dos processos. Se nossa produção em um dia fosse de dez, por exemplo, existem duas maneiras de dobrar essa produção para vinte: pela lógica convencional, que seria dobrando toda a produção; ou pela lógica do tempo, que seria otimizando a produção para se produzir dez com a metade do tempo que demorava antes.

Essa abordagem criativa, que encontra novas maneiras de observar os mesmos problemas e considera novas ordens que podem ser dadas para IAs é algo que depende profundamente de humanos.

Por outro lado, uma segunda criatividade que depende de IAs é aquela das correlações pouco óbvias. Um ser humano dificilmente consideraria sozinho, por exemplo, que vender fraldas no boteco seria um bom negócio. Mas uma IA poderia cruzar os dados de vendas do  banco de dados do boteco com os dados do banco de dados de farmácias para descobrir que, depois da cerveja, muitos pais passam na farmácia para comprar fraldas.

Usando IA na estratégia de publishers

Estamos estudando e considerando caminhos para aplicar IAs na estratégia de monetização de publishers. O uso de inteligência artificial pode fazer a diferença para cruzar dados e beneficiar usuários com conteúdo e ofertas relevantes: quem lê o Caderno de Economia do Estadão, por exemplo, pode receber dicas de investimentos a longo prazo voltados para os filhos, se o cruzamento de dados demonstrar que esse mesmo leitor comprou um carrinho de bebê recentemente. Se esse leitor descobriu que vai ter gêmeos e acabou de comprar duas cadeirinhas, o Jornal do Carro pode mostrar uma lista de carros maiores, ideais para quem tem uma família maior.

IAs podem auxiliar na identificação de notícias importantes e relevantes para determinado público, ou ainda, criar um resumo personalizado de uma notícia específica, de acordo com as preferências do leitor. No jornalismo, a IA pode ser utilizada de diversas formas, desde a identificação de tendências e análise de dados até a criação de conteúdo personalizado para o leitor. Por exemplo, o ciclo seria algo entre conteúdo relevante, insights através de IAs e novas pautas e caminhos a partir desses insights para produzir novo conteúdo relevante. Algo que humanos poderiam levar mais tempo para criar sozinhos, mas que máquinas também não poderiam criar sem a gente. Ou seja, algo que só é possível quando máquinas e humanos trabalham em parceria.

No fim, IAs podem fazer a diferença principalmente quando auxiliam humanos a trabalharem ainda melhor. Inteligências artificiais não vão nos substituir. Vão nos aprimorar.

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