De maneira aproximada, estamos completando uma década desde que a tsunami tecnológica associada a Data Science, Machine Learning, Inteligência Artificial e afins atingiu o mundo corporativo. Abriram as portas dos laboratórios e vimos uma séries de pessoas, recursos e conceitos, que ficavam “confinados” no mundo acadêmico e/ou P&D, adentrarem o cerne das pequenas, médias e grandes empresas de maneira transformadora. E, por mais que a aceitação e entendimento destas áreas tenham evoluídos, ainda há bastante espaço para a otimização da exploração destas metodologias e tecnologias.
Não é de hoje que a humanidade coloca sua esperança de sobrevivência sobre redes neurais.
No momento em que escrevo este texto, estou há 7 anos desenvolvendo e/ou aplicando Data Science, Machine Learning, AI e afins (que vou abreviar adiante como DS/ML/AI) no mundo corporativo, somados a outros anos de bagagem acadêmica e P&D. E, neste período, identifiquei dois grandes blocos desafiadores neste mercado: I) os desafios técnicos (contratações, plataformas, modelos, etc.) e II) a integração de áreas de DS/ML/AI à estratégia & tática da empresa. Neste artigo eu vou explorar um ponto fundamental no item II citado a pouco.
Reflexão sobre linguagem, instrumentação e interpretação de conceitos
Se você, que está lendo, já foi exposto a um ambiente onde todas as demais pessoas são proficientes em determinados que você não conhece, deve ter pensado (ou até falado) algumas vezes: “estas pessoas estão falando “grego” e eu não estou entendendo nada”. Este tipo de situação já foi bastante comum em iniciativas de DS/ML/AI há alguns anos, pois os profissionais da área estavam ventilando conceitos e fundamentos que não eram de conhecimento comum (geralmente técnicos), enquanto estas mesmas pessoas não eram familiares ao mundo corporativo e seu modo de funcionar.
Wat?
Atualmente, os profissionais da área já estão mais “educados” pelo mundo corporativo porém o “tecniquês” ainda é usando por muitos DS/ML/AI por alguns motivos:
- Ego inflado (simples assim);
- Mecanismo de defesa, pois se as pessoas ao redor não entendem exatamente o que o DS/ML/AI está propondo, tem menor poder de questionamento sobre o tema;
- Falta de empatia com as pessoas ao redor;
Entretanto, o uso demasiado de termos muito específicos dos conceitos e fundamentos associados a DS/ML/AI, sem a devida evangelização, causa um problema de comunicação entre os times pois não há uma linguagem comum entre tais e, pasmem, o uso de linguagens diferentes entre dois grupos podem gerar um impacto profundo no cotidiano da convivência dentro das empresas: uma má exploração deste tipo de recurso.
Linguagem como instrumento
Para explicar o impacto do uso de diferentes linguagens, eu vou abordar de maneira resumida (até porque não tenho muitas condições de ir além disso) alguns conceitos de linguística e cognição, além de dados de um experimento muito interessante para validar algumas teorias associadas.
A linguagem é um instrumento para que tenhamos a difusão de conhecimento para um determinado grupo/comunidade. Quando um conceito novo surge na sociedade, ele ganha potência de difusão quando são estabelecidos termos específicos e únicos para descreve-lo. Entretanto, quando não existem tais termos para os grupos, há uma grande dificuldade na identificação e entendimento daquele conceito.
“You’re talking a lot, but you’re not saying anything”.
No século XIX, William Gladstone, um intelectual e político britânico, identificou que nas obras de Homero e de outros autores da Grécia antiga não havia a menção à cor azul. Tal descoberta inspirou outros pesquisadores, que identificaram um comportamento semelhante em outras culturas, até que o psicólogo Jules Davidoff fez experimentos em uma tribo na Namíbia (país africano), cuja linguagem não possui uma palavra para a cor azul, mas possui vários termos para diferentes tons de verde. Ele mostrava 11 quadrados verdes e 1 azul para as pessoas e questionava qual era o quadrado diferente, porém eles não foram capazes de identificar. Ao trocar o quadrado azul por um tipo diferente de verde, as pessoas identificaram instantaneamente.
Palavras que descrevem as diferentes cores no dialeto Himba, na Namíbia. Note que o termo ‘buru’ descreve um tom verde e um azul..
Projeção para o mundo corporativo
Projetando a linguagem como instrumento de difusão e interpretação para o mundo corporativo e as interações com DS/ML/AI, a utilização de termos específicos da área e que não fazem parte do vocabulário dos demais grupos fazem com que ocorra má interpretação ou até certa “invisibilidade” sobre a contribuição que estes novos conceitos pode dar às iniciativas entre equipes diferentes (o que em tempos de metodologias Lean e Agile é praticamente mandatório), aumentando a fricção nas interações e diminuindo o potencial da exmploração de DS/ML/AI pelas empresas.
O que devemos fazer ao saber disso?
Sabendo disso, tenho algumas dicas para mitigar este tipo de problema na empresa/instituição com a qual você colabora (e elas funcionam para todas as posições e/ou senioridade):
- Tenha mais empatia pelo público-alvo do seu discurso e tente, quando possível, traduzir os termos específicos de DS/ML/AI para descrições mais comuns a outros contextos;
- Evangelize a terminologia de DS/ML/AI para a empresa e sugira conteúdo introdutório para as pessoas que terão interação direta com tais times (ninguém precisa ser necessariamente phD em Ciência da Computação ou Estatística para conseguir entender e tirar proveito dos conceitos). Cursos como o AI for Everyone, do Andrew Ng, são ideias para este propósito;
- Não caia na famosa “Lei da ferramenta” de Maslow (abaixo) e ache que DS/ML/AI é a bala de prata para resolver todos os problemas. Lembre-se que nas demais equipes existem pessoas tão inteligentes quanto a sua equipe, porém que dominam técnicas diferentes e que podem ter “poderes” que você ainda não conhece e/ou sabe explorar;
“Eu suponho que é tentador, se a única ferramenta que você tem é um martelo, para tratar tudo como se fosse um prego”. (Abraham Maslow)
Referências
- https://www.youtube.com/watch?v=kdHmy0_Rkcw