Neste artigo, George Jamil observa o uso “da tecnologia para a tecnologia”, ou seja, de como recursos de gestão de dados e de IA podem repercutir na produção da tecnologia em si

Seguindo nossas reflexões sobre os impactos dos recentes recursos e serviços tecnológicos para a formação profissional, partindo do contexto abordado na postagem anterior – dos impactos e repercussões para as formações, em geral, não exclusivamente tecnológicas (Gestão, Saúde, Ciências Naturais, Ciências Econômicas, entre outras) – vou, neste artigo, observar o uso “da tecnologia para a tecnologia”, ou seja, de como recursos de gestão de dados e de IA podem repercutir na produção da tecnologia em si.

Concordo plenamente com a histórica e até mesmo sarcástica afirmação que “Supervalorizamos uma tecnologia quando de seu lançamento. Nos decepcionamos então com o fato de não serem soluções imediatas, instantâneas. Depois, nos esquecemos quando elas se tornam algo habitual, integrado ao nosso ambiente social, de trabalho”.

Como afirmei num trabalho anterior aqui com o movimento Inovativos, tive oportunidade de presenciar o uso de redes de computadores em processamento distribuído, a “invasão” dos ERPs (na realidade, dos sistemas de informação) e da Internet comercial, apenas citando casos mais evidentes, que percorreram essa jornada euforia – desapontamento – mesmice. É pertinente à cultura empresarial, especialmente no Brasil (mas não exclusivamente brasileira) e seu instável relacionamento com a tecnologia.

Neste sentido, podemos iniciar a discussão aqui exatamente com a produção de software. O setor foi rápido e efetivo em adotar análises de dados para aprimorar ciclos de codificação e integração de módulos, construindo seus próprios instrumentos de análise que apontaram, em prática adoção de auditoria de sistemas, a incidência de erros e, mais importante, onde estava a sua origem. Com estes levantamentos seguros, gerentes de projeto e de linhas de produção de software conseguiram, com soluções ainda ingênuas, no nascedouro da aplicação, eliminar fontes de erros frequentes, aprimorando a qualidade do seu processo. O ganho no processo é superior sempre ao ganho em projetos, uma vez que o primeiro, o processo, é onde ocorre a formação do arcabouço dos projetos, em geral.

Esta integração tornou mais eficiente o processo de testes intermediários e finais na produção de software, algo sempre desejado pelos engenheiros de software e seus parceiros na entrega de valor baseada “nas linhas de código”. Mas esta é só a ponta, só o fato mais elementar neste ambiente. O próprio processo produtivo pôde ser monitorado, tornando-se o primeiro “processo industrial” gerido por dados. Casa de ferreiro, espeto de… ferro, claro!

E como o mercado percebeu esta integração maior? Poucas percepções. Afinal, o que importa é o software funcionando, integrado a uma plataforma de negócios. Nada errado aqui, só que há de se relevar sempre a solução tecnológica como elemento ativo do modelo de negócios e não uma simples “ferramenta”, mas um promotor de negócios e mesmo um fundamento onde práticas como agilidade, redução de custos, amostragem da jornada do cliente, entre outros fatores, podem ser muito bem geridos, agregando maior valor na oferta efetiva.

Como é nosso hábito, há de se perguntar? E a Arte, algum relacionamento?

Um dos vários aspectos que ocorre aqui é o de algumas produções de arte moderna, onde vemos que o que está exposto não é, em si, a apresentação de uma cena, figura ou imagem. O que o artista propõe, geralmente, é expressar sua mensagem pela técnica e pela tecnologia, como nos quadros de Mark Rothko e de Jackson Pollock. Embora haja um primeiro impacto ao ver imagens que são apenas “quadros ou faixas monocromáticas” ou mesmo “respingos de tinta”, na realidade, pela técnica e pela tecnologia adotadas, os artistas traduzem expressões, forças e emoções em seus quadros. Aqui cabe dedicar-se um tempo a compreender a profícua extensão de suas mensagens, contextos ideológicos e intelectuais, assim absorvendo um contexto final que deixa aberta a imaginação do espectador a receber a produção artística não como fim, mas como uma expressão duradoura. Assemelho esta como uma provocação para compreendermos a formatação de um novo processo, é algo maior que uma simples solução pontual.

Com a afirmação da prática da inteligência artificial nos deparamos novamente com a inserção de ferramentas e técnicas, logo de imediato, no início ainda da atual “onda”, na produção de software. De acordo com o princípio euforia-desapontamento-mesmice, eis que, após afirmar-se uma revolução instantânea, com robôs substituindo seres humanos e outras expectativas neste sentido, eis que ouvimos, sempre, de produtores de software, afirmações que atestavam a eficiência na produção e adaptação de códigos já existentes, definição rápida de padrões de catalogação de módulos, maior segurança e certeza na produção e integração de códigos e, finalmente, com os benefícios já afirmados, maior eficácia na condução dos testes. Portanto, sucesso na aplicação, por exemplo, do “machine learning” em linhas de produção. Casa de ferreiro…

Atualmente, claro, observamos o final do ciclo, a “mesmice”, com a IA integrada ao nosso dia-a-dia, retratada no maior aceite dos robôs de software em atendimento rotineiros e processos ligados aos clientes finais, na introdução precisa dos agentes, módulos sendo integrados a todas plataformas organizacionais… enfim, uma série de inovações em adoção, integração ao ambiente, tornando-se soluções incorporadas. Do processo de software para demais processos, em constante incorporação.

Mas nossa abordagem aqui é de educação, correto? E a proposta, nesta sequência, é justamente de avaliar as oportunidades e modelos em prática para a própria evolução tecnológica. Portanto, a “tecnologia para a tecnologia”.

O estudo de Ciência da Computação e disciplinas relacionadas, como Sistemas de Informação, Ciências de Dados, Gestão do Conhecimento, Inteligência de Mercado, Inteligência Artificial (claro), entre várias outras, já se beneficia dos fundamentos de gestão de dados e IA por vários anos. Mas agora é o momento da ruptura, da prática da men-

George Leal Jamil é professor e consultor em temas de educação executiva. Engenheiro, MsC em Computação, Dr. em Ciência da Informação, pós-doutorados em Inteligência de Mercado e Empreendedorismo. Autor e Editor de livros no Brasil e exterior. Conselheiro da Federação Assespro-MG.

sagem, como ocorre nas Artes.

Várias frentes estão sendo modificadas no crítico processo de produção de software, permitindo antever o que pode acontecer com outros processos sociais, industriais e mercadológicos.

Numa primeira abordagem, vamos justamente aos workbenches de testes de módulos e integração de sistemas, a função que descrevemos acima. Sempre um ponto crítico, não corretamente relevado em ementas de cursos e formações, os testes implicam numa etapa decisiva para o “go to market”, abrangendo usabilidade, ergonomia, engajamento e vários outros aspectos tão ensejados em tempos de projeto e análise, nos requisitos, mas decisiva-mente avaliados nos testes. Portanto, uma disciplina que muda fundamentalmente nos currículos formativos.

Com relação aos cursos e formas ligadas a elencar, elicitar e avaliar dinamicamente os requisitos, que tal a inserção da IA generativa, impulsionada por modelos fundamentais compostos a base de dados referentes à sucessos de usabilidade? Claro, todos estes temas devem ser elencados numa composição formativa, idealmente abordados de forma conceitual, posteriormente na abstração e, finalmente, na realização de trabalhos colaborativos focados (que tal hackatons e workshops?) sob a regência de sessões de design thinking? Uma formação assim, também contempla a abordagem dos métodos. Os alunos e participantes ganham nos fundamentos, na integração, aplicabilidade e contato com os clientes e usuários finais.

Numa última observação, eis que um processo como o da Arte emerge, ao usar a IA baseada intensivamente em dados para propiciar estudos de cenários de uso e gestão do software, simulando sessões, diálogos, aceites e recusas a ocorrerem num futuro próximo, quando aquele projeto se tornar a realidade – um elemento de negócios estratégico para uma organização.

Aqui umas ideias de como o cenário educacional específico em Computação vem mudando e pode mudar. No próximo artigo, último da tríade proposta, falaremos sobre perspectivas de novas formas de pensar e aprender pela apresentação de novas tecnologias.