À medida que a IA e o ML revolucionam as indústrias, a procura por cientistas de dados disparou, com um aumento de 30 vezes na demanda por talento em IA generativa entre janeiro de 2023 e fevereiro de 2024. No entanto, nem todos os projetos de IA/ML exigem cientistas de dados com doutoramento e altos salários. Estes especialistas muitas vezes passam 80% do seu tempo em tarefas mundanas de manipulação de dados, em vez de se concentrarem em atividades de alto valor. Em vez disso, é mais eficiente aproveitar os analistas de dados para o tratamento dos dados e empregar plataformas de baixo código/sem código.
por que cientistas de dados com altos salários nem sempre são a melhor opção para o desenvolvimento de IA/ML e quem contratar em alternativa.
A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) são temas em destaque em praticamente todas as indústrias. Mais de 92% das empresas relatam resultados mensuráveis dos seus investimentos em IA, impulsionando o mercado global de IA a uma taxa de crescimento anual composta de 28,5%, com uma previsão de atingir $827 mil milhões até 2030. Este crescimento massivo está a levar a uma maior procura por cientistas de dados. Por exemplo, a procura por talento em IA generativa aumentou 30 vezes entre janeiro de 2023 e fevereiro de 2024. Não é surpreendente que 33% das organizações afirmem que a falta de competências e expertise em IA seja uma das principais barreiras à adoção bem-sucedida de IA.
No entanto, as inovações na indústria mostram que nem todos os modelos de IA/ML exigem uma equipa de cientistas de dados altamente qualificados. Saber qual talento utilizar em cada fase do ciclo de vida do desenvolvimento de IA/ML — e quais os casos de uso que podem não precisar de um cientista de dados — pode ajudar a otimizar os recursos para que possa continuar a inovar em grande escala com esta nova tecnologia entusiasmante.
cientistas de dados não são necessários para as tarefas mais demoradas de tratamento de dados.
Os cientistas de dados especializados no desenvolvimento de modelos de IA/ML são escassos. Depois de assumirem um cargo, muitos ficam frustrados com a necessidade de passar 80% do seu tempo a tratar dados, realizando tarefas como encontrar, conectar e limpar dados, em vez de atividades de maior valor, como o desenvolvimento e a otimização de modelos. Como os cientistas de dados estão em alta procura, exigem altos salários e preferem gastar o seu tempo em trabalho para o qual foram treinados, este desperdício de recursos torna-se triplicadamente problemático.
Embora os cientistas de dados com doutoramento certamente tragam valiosas competências, nem sempre são necessários para o desenvolvimento de IA/ML. Muitas vezes, pode-se alcançar os mesmos resultados aproveitando analistas de dados para a manipulação de dados. Estes profissionais, com salários mais baixos, têm uma forte formação em estatísticas e análise de dados e podem extrair, transformar e carregar (ETL) dados de várias fontes para um pipeline centralizado de dados que alimenta modelos de IA/ML.
o desenvolvimento de baixo código/sem código está a nivelar a curva de competências para casos de uso de IA/ML.
Uma vez agregados os dados, a evolução das plataformas de desenvolvimento de baixo código/sem código transforma ainda mais o processo de desenvolvimento de IA/ML. As plataformas de desenvolvimento de baixo código/sem código oferecem interfaces amigáveis e recursos de arrastar e soltar que permitem a utilizadores com conhecimentos limitados de programação criar, treinar e implementar modelos de IA/ML. Isso permite reduzir a dependência de cientistas de dados com doutoramento e capacitar utilizadores de áreas de negócios a desenvolver aplicações de IA/ML — sem necessidade de cientistas de dados.
cenários onde analistas de dados e utilizadores programadores fazem sentido.
Há vários cenários onde analistas de dados e utilizadores de áreas de negócios podem criar com sucesso aplicações de IA/ML usando plataformas de baixo código/sem código. Estes incluem:
- Inteligência de negócios e análises: Criar modelos preditivos para previsões de vendas, previsão de churn de clientes ou otimização de campanhas de marketing para decisões baseadas em dados e melhorar o desempenho geral dos negócios.
- Automação de processos: Automatizar tarefas repetitivas, como entrada de dados ou atendimento ao cliente, para simplificar fluxos de trabalho diários e reduzir o trabalho manual.
- Marketing: Permitir campanhas de marketing personalizadas e recomendações de produtos para melhorar o envolvimento do cliente e aumentar as vendas.
- Manutenção preditiva: Criar modelos que preveem falhas de equipamentos ou necessidades de manutenção em indústrias de manufatura ou logística para minimizar tempos de inatividade.
- Deteção de fraude: Desenvolver modelos de IA/ML que detetam transações fraudulentas em tempo real para prevenir perdas financeiras e fortalecer a segurança.
- Chatbots e assistentes virtuais: Criar aplicações de IA conversacional que abordem perguntas comuns de clientes para melhorar a satisfação ou ajudar em processos internos para aumentar a eficiência.
Nestes cenários, as competências dos analistas de dados em tratamento de dados, estatísticas e técnicas básicas de ML são suficientes para criar pipelines de dados que utilizadores das áreas de negócios podem usar para criar aplicações de IA/ML com plataformas de baixo código/sem código que trazem um valor significativo à organização.
cenários onde os cientistas de dados agregam valor.
Embora analistas de dados e colaboradores das áreas de negócios possam lidar com muitos aspetos do desenvolvimento de IA/ML utilizando plataformas de baixo código/sem código, há certos casos de uso e verticais de indústria onde a expertise de um cientista de dados é inestimável. Por exemplo:
- Pesquisa e desenvolvimento: Em indústrias ou organizações focadas em criar novas tecnologias e metodologias, cientistas de dados com experiência a nível de doutoramento podem trazer o conhecimento profundo necessário para investigação e desenvolvimento inovador.
- Modelos preditivos complexos: Indústrias como a financeira e de seguros muitas vezes exigem modelos preditivos intrincados e análises estatísticas avançadas. Cientistas de dados com uma forte formação em matemática e aprendizagem estatística podem fornecer insights valiosos que podem estar fora do alcance dos analistas de dados.
- Processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional: Em indústrias como marketing, saúde e veículos autónomos, onde tarefas avançadas de NLP ou visão computacional são utilizadas para análise de sentimentos ou reconhecimento de objetos, o entendimento profundo dos algoritmos de ML por parte de um cientista de dados pode ser crucial para obter resultados precisos.
- Processamento de dados em grande escala: Indústrias que lidam com grandes volumes de dados, como telecomunicações e plataformas de comércio eletrónico, muitas vezes necessitam de cientistas de dados para projetar algoritmos eficientes e soluções de computação distribuída para processar e analisar dados de forma eficaz.
No entanto, mesmo nesses casos, os analistas de dados podem ser usados na primeira fase de tratamento de dados para liberar o tempo dos cientistas de dados para a inovação.
a necessidade de diferentes tipos de talento.
Independentemente do caminho que escolher, precisará de confiar em talento especializado para ajudar a responder à crescente procura por aplicações de IA/ML sem comprometer a qualidade ou a rapidez de entrega. Trabalhar com a Randstad Digital oferece a força e flexibilidade para aceder a talentos especializados com diversos conjuntos de competências e níveis de experiência, permitindo aumentar ou reduzir rapidamente a equipa com base nas necessidades do negócio. Isto pode reduzir os custos associados à contratação, formação e retenção de colaboradores permanentes e ajudar a garantir que os cientistas de dados existentes estão a trabalhar nos projetos mais críticos e desafiadores.
o futuro do desenvolvimento de ia/ml.
À medida que as plataformas de desenvolvimento de baixo código/sem código continuam a amadurecer, podemos esperar uma mudança significativa para aproveitar analistas de dados nas fases iniciais do desenvolvimento de IA/ML. Ao empregar analistas de dados para gerir pipelines de dados, as empresas podem reduzir custos e melhorar a eficiência, ao mesmo tempo que atingem os resultados desejados. As empresas que adotarem esta abordagem estarão melhor posicionadas para tirar proveito da revolução da IA/ML.
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