Desde a origem do termo, passando pelo nosso dia a dia até a complexidade dos algoritmos para treinamento de IA, aprenda como as empresas utilizam algoritmos para resolverem problemas, se manterem competitivas e eficazes no mercado.
A origem termo Algoritmo
A origem do termo algoritmos vem do latim, derivado do termos algorismos ou algorithmos que estão associados à ideia de algarismos influenciados pelo termo grego arithmós que por sua vez está associado aos números.
Também há a crença de que o termo algoritmo teve origem em 830 d.C a partir da publicação de um importante livro de álgebra escrito pelo matemático e astrônomo Abu Abdullah Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi (780 d.C – 850 d.C). Acredita-se que o sobrenome do matemático acabou se corrompendo, sofrendo alterações aos longos dos anos, saindo de al-Khwarizmi para Al-Karismi, Algarismi, até chegar em algarismo, que é a representação numérica do sistema de cálculos que utilizamos hoje em dia.
Algoritmos e bolo
Um algoritmo é um processo, um passo a passo muito preciso a ser seguido para a resolução de um determinado problema. É uma sequência ordenada de passos para a realização de uma tarefa, assim como uma receita de bolo, por exemplo. Há um passo a passo a ser seguido, desde quais ingredientes utilizar e as quantidades necessárias até a ordem a ser seguida para acrescentar cada ingrediente.
Segundo o famoso curso CS50 da universidade de Harvard, “a resolução de problemas é a base central para ciências da computação e programação de computadores. Um algoritmo é um conjunto de instruções com passo a passo para resolver um problema.”
Então, no campo da computação ou desenvolvimento de software quando temos uma necessidade ou um problema para resolver utilizamos de algoritmos e lógica de programação para resolver essas questões.
Primeiro quebramos o problema em partes menores, mais fáceis de manusear e entender, para que assim possamos desenvolver a lógica que irá dar suporte às instruções ou algoritmos que irão resolver esse problema.
Um programa de computador, seja um game, um navegador de internet, ou um software desenvolvido para uma finalidade específica, é um conjunto de instruções lógicas a serem executadas pelo computador. Em caso de sistemas em nuvem, por exemplo, há uma CPU que irá executar essas instruções. Sempre haverá um drive físico para receber e executar as requisições, mesmo que o seu sistema seja um SAAS (Software as a Service), ou qualquer outro tipo de serviço em nuvem.
Então, como funcionam os algoritmos?
Existem três partes fundamentais:
Input, Processamento e Output.
O input é a entrada de dados que serão analisados (e devem ser confiáveis), o processamento deve ser feito de acordo com as regras ou instruções super específicas para resolução e por fim temos o nosso output, que é a saída, que deve ser útil, ou seja, deve resolver o problema na prática.
Algoritmos estão em todo lugar
O algoritmo não deve ser pensado apenas para realizar uma tarefa, mas para realizá-la de forma eficiente. Vemos isso ao entrar no Instagram, TikTok, ou seja qual for a rede social, algoritmos estarão atuando na personalização e recomendação de conteúdo para cada usuário para gerar cada vez mais engajamento.
Ao realizar pesquisas no Google os algoritmos entram em ação para trazer os melhores resultados. Além dos algoritmos utilizados em equipamentos eletrônicos como assistentes de voz como a Alexa, smart TVs, geladeiras, máquinas de lavar, pulseiras fitness, entre outros.
Quase todos os dispositivos “inteligentes” dependem de algoritmos. Eles permitem que o eletrônico reaja ao ambiente, otimize tarefas e tome decisões de forma automática. Quanto mais “inteligente” o aparelho, mais complexos são os algoritmos envolvidos.
Imagine a complexidade dos algoritmos em carros autônomos para que tenham a capacidade de tomar decisões sozinhos, como desviar de um obstáculo, por exemplo. Isso, sem esquecermos os algoritmos ainda mais complexos para treinamento de IA.
E, hoje com a rotina cada vez mais agitada, os algoritmos ajudam a facilitar processos, como realizar a escolha de compra de um produto. Se você quer comprar uma air fryer, mas quer saber o melhor custo benefício, pode filtrar sua pesquisa por marca, preço e classificação do produto, o que já facilita e muito a sua escolha, ao invés de ficar vendo inúmeras resenhas até decidir.
Algoritmos e IA: A alquimia
Em uma conversa sobre algoritmos no canal da WIRED no YouTube, Chris Wiggins, professor associado de Matemática Aplicada na universidade de Columbia nos EUA e cientista-chefe de dados do New York Times, explicou como ainda teremos muitos avanços no que se refere a IA, e como a nossa compreensão ainda é pequena sobre este assunto.
“Hoje, quando as pessoas falam em IA, muitas vezes estão pensando em modelos de linguagem de grande porte, ou em IA generativa, ou talvez em um chatbot. Uma coisa a ter em mente é que um chatbot é um caso especial de IA generativa, que por sua vez é um caso especial de uso de modelos de linguagem de grande porte, que por sua vez é um caso especial de aprendizado de máquina em geral — que é o que a maioria das pessoas quer dizer quando fala em IA.
Pode haver momentos do que John McCarthy chamou de resultados “Olha mãe, sem mãos!”, quando você faz algum truque fantástico e não tem certeza de como aquilo funcionou. Acho que ainda estamos muito no começo.”
— Chris Wiggins, cientista-chefe de dados do New York Times, em conversa no canal WIRED no YouTube.
Segundo Wiggins o que as pessoas comumente chamam de IA na verdade é só uma parte de um todo muito maior. O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é a base, é um campo amplo em que algoritmos aprendem a partir de dados. Já as LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte) são um tipo específico de aprendizado de máquina treinados com enormes quantidades de texto. A IA generativa se refere ao uso dos modelos, como LLMs, para criar conteúdo novo, seja texto, imagens, vídeos ou música. E, o Chatbot é só uma aplicação, dentre várias, que utiliza LLMs e outros componentes para conversas com humanos.
Então, todas essas camadas que Wiggins descreve, são apenas a ponta do iceberg de um campo muito mais amplo que ainda estamos no começo para entender como realmente funciona. Para ele, ainda estamos “em uma fase que poderíamos chamar de alquimia”, porque apesar de estarmos criando coisas maravilhosas com resultados incríveis, não temos total domínio sobre essa tecnologia.
Há dificuldade para explicar como e por que as coisas funcionam. Pesquisadores testam arquiteturas, parâmetros e técnicas de ajuste de forma muito experimental, e o que dá certo vira produto como ChatGPT, Gemini, Copilot, entre outros.
Algoritmos e eficiência nos negócios
Algoritmos são ferramentas que permitem embasar decisões de negócios de forma mais confiável em dados, reduzindo erros humanos e subjetividade, e isso se traduz diretamente em eficiência.
Ou seja, geram mais produtividade, pois ampliam a capacidade humana de analisar informações complexas e ajudam a transformar grandes volumes de dados em ações concretas, evitando desperdícios, liberando equipes para decisões mais estratégicas que irão aumentar a satisfação do cliente e potencializar as vendas.
Mas como tirar proveito dos algoritmos na sua empresa ou indústria? Confira alguns exemplos de algoritmos utilizados pelas empresas para maior eficiência, produtividade e para se manterem competitivas no mercado agregando valor aos seus clientes:
- Algoritmos de recomendação: aplicados em e-commerces e plataformas de streaming para personalizar a experiência do usuário, sugerindo produtos, filmes ou músicas de acordo com seu histórico e preferências.
- Algoritmos de otimização de rotas: calculam o trajeto mais eficiente levando em conta distância, tempo e condições de tráfego em tempo real.
- Algoritmos de classificação e regressão: aplicados na área de finanças para avaliar risco de clientes, prever inadimplência e apoiar decisões de concessão de empréstimos.
- Algoritmos de clusterização: muito utilizados em marketing para segmentar clientes com características semelhantes e oferecer campanhas personalizadas.
- Algoritmos de visão computacional: aplicados na indústria e varejo para reconhecimento de imagens e vídeos, como sistemas de inspeção automática ou identificação.
- Algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN): utilizados em chatbots, assistentes virtuais e análise de sentimentos para automatizar e entender a linguagem humana.
Conclusão
Vimos algoritmos desde a origem do termo até a forma mais complexa para Machine Learning. No decorrer do post, entendemos que algoritmos devem realizar tarefas e resolver problemas de forma eficiente.
Além de estarem presentes no nosso cotidiano desde o nosso smartphone até a nossa geladeira ou máquina de lavar, também são importantíssimos no âmbito dos negócios, pois algoritmos podem otimizar processos em diversas áreas como atendimento ao cliente, logística, previsão de demanda, personalização de produtos, entre outros, aumentando assim a eficiência dos processos, por sua vez reduzindo custos e ainda melhorando a experiência do cliente.
Todas as decisões e estratégias passam a ser realizadas baseadas em dados e não em achismos.
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Referências:
MANZANO, José Augusto N. G.; OLIVEIRA, Jayr Figueiredo de. Estudo Dirigido: Algoritmos. São Paulo: Érica, 2012. p. 31.
