Porque prever o futuro é mais importante do que analisar o passado
Quando comecei a trabalhar com dados, acreditava que o principal objetivo da análise era compreender aquilo que tinha acontecido. Parecia uma abordagem lógica. Se conseguíssemos medir consumos, custos, tempos de resposta ou níveis de produção, então estaríamos em melhores condições para tomar decisões. Durante muitos anos foi precisamente assim que a maioria das organizações funcionou. Os dados eram recolhidos, organizados em relatórios e apresentados sob a forma de indicadores de desempenho. No final de cada mês, trimestre ou ano, os gestores analisavam os resultados e procuravam compreender o que tinha corrido bem e o que poderia ser melhorado. Esta abordagem continua a ser importante. O problema é que, em muitos casos, chega demasiado tarde. Quando uma empresa descobre que os seus custos energéticos aumentaram 20%, esse aumento já aconteceu. Quando um município identifica um consumo anormal num edifício através da análise da fatura mensal, o desperdício já ocorreu. Quando uma indústria percebe que um equipamento estava a degradar-se, a avaria pode já ter interrompido a produção. A análise do passado ajuda-nos a compreender. Mas raramente nos permite evitar.
O retrovisor e o para-brisas
Existe uma metáfora simples que utilizo frequentemente para explicar esta diferença.
Imagine que está a conduzir um automóvel utilizando apenas o retrovisor. Consegue
perceber por onde passou, identificar curvas já percorridas e até analisar alguns erros
cometidos durante a viagem. No entanto, seria praticamente impossível conduzir dessa
forma durante muito tempo.
O motivo é simples. O valor da informação não está apenas em explicar o passado. Está em
ajudar-nos a antecipar aquilo que vem a seguir.
Muitas organizações continuam a gerir os seus processos através do retrovisor. Produzem
relatórios históricos detalhados, acompanham indicadores mensais e analisam tendências
passadas. Embora tudo isto seja útil, permanece uma questão fundamental:
O que irá acontecer amanhã?
É precisamente esta pergunta que distingue a análise tradicional da análise preditiva.
O caso da gestão energética
A área da energia oferece alguns dos exemplos mais interessantes desta transformação. Durante muitos anos, a gestão energética consistiu essencialmente em analisar consumos históricos. Os gestores observavam faturas, comparavam períodos e tentavam identificar oportunidades de poupança. Era uma abordagem válida, mas inevitavelmente reativa. Hoje dispomos de ferramentas capazes de fazer algo diferente. Utilizando dados históricos, condições meteorológicas, perfis de utilização e informação operacional, é possível estimar consumos futuros com um grau de precisão cada vez maior. Imagine uma piscina municipal. O gestor pode querer saber qual será o consumo energético esperado para a próxima semana ou para o próximo mês. Esta informação permite preparar operações, identificar desvios antecipadamente e tomar decisões antes que os problemas se materializem. O foco deixa de estar apenas na explicação do passado. Passa a estar na preparação do futuro.
Quando prever significa poupar
Uma das aplicações mais interessantes da previsão está relacionada com a identificação
precoce de anomalias. Imagine um edifício cujo consumo energético começa a aumentar lentamente ao longo de várias semanas. A diferença diária é tão pequena que dificilmente chama a atenção de quem analisa os dados manualmente. No entanto, um modelo preditivo consegue reconhecer que o comportamento observado está a divergir do padrão esperado. A partir desse momento deixa de ser necessário esperar pela próxima fatura ou pelo próximo relatório mensal para descobrir que existe um problema. O sistema consegue gerar um alerta porque sabe qual deveria ser o comportamento normal e consegue comparar essa expectativa com aquilo que está efetivamente a acontecer. Em muitos casos, esta capacidade de antecipação vale mais do que qualquer relatório histórico.
Da previsão à decisão
É importante compreender que prever não significa adivinhar. Nenhum modelo de Machine Learning consegue conhecer o futuro com absoluta certeza. O que estes sistemas fazem é estimar probabilidades com base na informação disponível. A diferença pode parecer subtil, mas é extremamente importante. Quando um meteorologista afirma que existe uma probabilidade de 80% de chuva para amanhã, não está a garantir que irá chover. Está a fornecer informação que permite tomar melhores decisões. O mesmo acontece na gestão energética, na manutenção industrial ou na gestão de cidades. As previsões não eliminam a incerteza, mas ajudam a reduzi-la. E reduzir a incerteza é, muitas vezes, uma das funções mais importantes da gestão.
O papel da Inteligência Artificial
Grande parte do entusiasmo atual em torno da Inteligência Artificial resulta precisamente
desta capacidade preditiva. Quando um modelo prevê uma falha num equipamento, identifica um risco de incumprimento ou estima consumos futuros, está a utilizar padrões encontrados em dados históricos para apoiar decisões presentes. O verdadeiro valor da Inteligência Artificial não está apenas na automatização de tarefas. Está na sua capacidade de identificar relações que dificilmente seriam detetadas por observação humana. À medida que os sistemas se tornam mais complexos e produzem volumes crescentes de informação, esta capacidade torna-se cada vez mais relevante.
O próximo passo
Na minha opinião, estamos a assistir a uma mudança gradual na forma como as organizações utilizam os dados. Durante décadas o principal objetivo foi medir. Depois passámos a visualizar. Agora começamos a prever. O próximo passo será transformar essas previsões em ações concretas através de sistemas capazes de recomendar ou executar determinadas decisões. É precisamente neste ponto que conceitos como Digital Twins, agentes de Inteligência Artificial e Sistemas Autónomos de Sustentabilidade começam a convergir.
Todos eles procuram responder à mesma questão:
Como podemos utilizar os dados de hoje para tomar melhores decisões amanhã?
Conclusão
A análise histórica continuará a ser importante. Precisamos de compreender o passado para
aprender com ele. No entanto, as organizações que irão criar mais valor nos próximos anos
serão aquelas que conseguirem utilizar os dados para antecipar acontecimentos futuros. Prever consumos, identificar riscos, estimar falhas ou antecipar necessidades operacionais
não significa conhecer o futuro. Significa estar melhor preparado para ele. Tal como ninguém conduziria olhando apenas para o retrovisor, também as organizações precisam de aprender a olhar para a estrada que têm pela frente. E é precisamente aí que a análise preditiva e o Machine Learning começam a revelar todo o seu potencial.