Relatórios instantâneos

Esqueça as horas gastas na elaboração de textos baseados em dados numéricos: deixe isso com os sistemas de Geração de Linguagem Natural

Guy Perelmuter*, O Estado de S.Paulo

23 Março 2017 | 06h00

Um dos braços da Organização das Nações Unidas é a Organização Internacional do Trabalho (ou ILO - International Labor Organisation), que entre outras funções realiza a compilação de dados do mercado de trabalho mundial. Esses dados mostram a dominância do setor de serviços sobre os setores agrícola e de manufatura no que diz respeito à quantidade de pessoas empregadas. Mundialmente, estima-se que em 2017 cerca de 46% do mercado de trabalho estará engajado em atividades do setor de serviços – mas se apenas economias desenvolvidas forem considerados, esse número sobe para impressionantes 74%. Estamos falando de três em cada quatro trabalhadores.

No Brasil, estima-se que 65% – ou dois em cada três trabalhadores – sejam do setor de serviços. O setor agrícola, importante fonte de receitas para o País, emprega uma parcela cada vez menor da população em função dos avanços tecnológicos – se, no início da década de 90, cerca de 30% da mão de obra estava no campo, esse número agora está próximo de 13%. Esses trabalhadores não migraram para o setor industrial, que se manteve estável em aproximadamente 20% do total ao longo do mesmo período, mas foram diretamente para o setor de serviços. Em economias desenvolvidas, onde o custo da mão de obra é mais elevado e faz sentido econômico inquestionável automatizar processos e métodos, a inovação reduziu de forma substancial a necessidade de mão de obra no setor industrial. A parcela de seres humanos que ocupa fábricas e manufaturas nesses países vem caindo de forma relevante, e a OIT estima que em 2017 nada menos que 80% dos norte-americanos empregados estarão no setor de serviços.

É razoável, portanto, imaginar que o que ocorreu nos setores agrícola e industrial – uma redução nos postos de trabalho em função do aumento de eficiência, precisão e segurança trazidos pelos avanços técnico-científicos – também vá ocorrer no setor de serviços. Esse tema vem sendo discutido intensamente por acadêmicos, economistas, autores e professores no mundo todo. Já falamos aqui da capacidade das máquinas para “ler”, e logo depois discutimos os avanços na área da “compreensão” usando como exemplo a tradução de documentos. O próximo passo é a extrapolação – ou seja, a habilidade de chegar a conclusões a partir de um conjunto de dados após os mesmos serem devidamente analisados.

Vamos usar como exemplo o mercado financeiro, que produz vastas quantidades de informação diariamente. A forma como o mercado reage a notícias pode ser vista de forma instantânea nos movimentos de preços dos ativos. Um desastre natural, um resultado eleitoral, a divulgação de índices de inflação – enfim, uma extensa lista de notícias impacta de formas diferentes os preços dos ativos, dependendo de seus respectivos setores de atuação. Sistemas artificiais já estão em uso para inferir como determinada empresa irá reagir a notícias de diversos tipos, utilizando como base a análise de padrões históricos, correlações entre os ativos e diversos outros parâmetros – além de serem capazes de responder a perguntas elaboradas em linguagem natural e de elaborar relatórios sem supervisão humana. Os relatórios em questão são tipicamente produzidos por sistemas chamados de NLG – Natural Language Generation (ou Geração de Linguagem Natural). A arquitetura desses sistemas é relativamente simples: os dados de entrada são informações estruturadas, como gráficos e tabelas. O produto final é um relatório descritivo: um texto produzido de forma completamente autônoma que possui as informações mais relevantes obtidas a partir desses dados. Alguns setores que já utilizam essa tecnologia incluem bancos, empresas de cartões de crédito, agências de notícias e firmas de tecnologia.

Esse tipo de trabalho é mais um exemplo de uma tarefa não-repetitiva que exige o “entendimento” do contexto e o processamento adequado de um grande número de variáveis. E computadores estão ficando tão bons nisso que já conseguem superar suas contrapartes humanas na conquista de objetivos que dependem justamente de conhecimento e capacidade cognitiva – ou seja, jogos. Esse será nosso tema para semana que vem. Até lá. *Investidor em novas tecnologias, é Engenheiro de Computação e Mestre em Inteligência Artificial

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