Talkdesk. É importante mostrar o potencial dos dados sem arriscar a privacidade, diz líder de IA

    Fonte: Pixabay

    “Os dados são bons, mas deixam as pessoas nervosas, confusas”, defende Jafar Adibi, responsável de IA da Talkdesk.

    Jafar Adibi é o responsável pela estratégia de inteligência artificial (IA) da empresa portuguesa Talkdesk, que desenvolve tecnologia para contact centers. Há mais de duas décadas que Adibi trabalha no mundo da inteligência artificial e ciência de dados e relata claras diferenças na forma como este mundo tem evoluído.

    Mas, apesar do momento de crescimento, ainda não é uma área que seja confortável ou que inspire confiança de uma forma generalizada. “Os dados são bons, mas deixam as pessoas nervosas, confusas”, diz, entre risos.

    Jafar Adibi, head of AI Talkdesk
    Jafar Adibi, head of AI Talkdesk

    Pouco mais de duas décadas depois, a inteligência artificial já é um conceito mais ou menos habitual quando se fala em tecnologia. Mas ainda antes de alguém sentir os efeitos mais práticos da IA, que estão a chegar a um número crescente de dispositivos, há muito trabalho de bastidores, a treinar algoritmos, em que os dados funcionam como alicerces – e as empresas têm vindo a perceber o valor de ter dados. “As empresas sempre souberam que os dados eram importantes, mas hoje é possível criar outro tipo de valor.” Hoje, o céu é o limite com aquilo que se pode fazer dos dados, explica.

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    Na portuguesa Talkdesk, que está dividida entre Portugal e os EUA, um mercado forte para o unicórnio português, os dados são vistos como um trunfo. “Quando cheguei à Talkdesk, a visão era a de que já não éramos uma empresa de contact centers, somos uma empresa de dados. E se tivermos dados que mais ninguém tem, isso é um grande trunfo.”

    O responsável pela área de IA da empresa vai mais longe, explicando que não é só a Talkdesk a assumir este tipo de visão, preferindo uma lógica mais abrangente. “Atualmente, todas as empresas são empresas de dados e precisam de ter uma estratégia para a inteligência artificial, para perceber como podem tirar partido dos dados.”

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    Mas com o setor tecnológico cada vez mais escrutinado sobre a forma como os dados são recolhidos e utilizados, o responsável da Talkdesk sublinha que é necessário haver limites. “Desde que não se cruze a linha da privacidade e que os dados recolhidos sejam usados para benefício do cliente, não sejam usados por empresas externas, as pessoas ficam contentes com isso. Mas assim que se atravessa a linha reagem mal.” Jafar Adibi reconhece que, caso haja confiança e uma experiência final positiva, que facilite a vida, o consumidor estará disposto a ceder os seus dados.

    Uma academia para dados

    Com um maior número de empresas interessadas em tirar partido das potencialidades da tecnologia e da ciência dos dados, são necessárias pessoas especializadas no tema. Tal como em Portugal, também nos EUA há uma maior procura do que oferta de profissionais desta área. Assim, além de assumir a estratégia de IA da empresa, Jafar Adibi tem ainda outro papel: o de mentor da Academia de Data Science da Talkdesk, a TDX-UC, feita em parceria com a Universidade de Coimbra.

    A iniciativa quer juntar os dois mundos, o académico e o mundo empresarial. Adibi destaca que é importante que quem queira ingressar nesta área da tecnologia precisa de estar próxima do mundo real, dos casos concretos de empresas. “É quase como se fosse um curso de choque: aprendem-se as coisas de uma forma rápida, juntamos experiência e temos excelentes pessoas a ensinar.”

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    Destaca que a ambição deste programa também passa pela criação de “uma comunidade”. E não doura a pílula: “O mundo académico cria as soluções, a teoria, mas depois é preciso aplicá-las ao mundo real, onde os dados são completamente diferentes. O mundo real é uma ‘besta’, não há dados limpos, é preciso analisar.”

    Jafar Adibi não esconde que este é um bom momento para a sua área de estudo. Mas avisa os novos profissionais de que é necessário muito trabalho. “Não dá para fazer um curso online e de repente considerar-se um especialista de dados. É a mesma coisa que encestar duas vezes uma bola e dizer que se é jogador de basquetebol.”

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