Por Eugenio Caner
Esse foi um dos temas que discutimos no Murabei Connection SP. E, para mim, ele toca um ponto central da transformação que estamos vivendo na ciência de dados.
Durante muito tempo, o diferencial esteve muito ligado à capacidade de construir: programar, modelar, integrar dados e colocar soluções em produção. Isso continua importante. Mas o contexto mudou. A programação ficou mais acessível, o conteúdo técnico circulou mais rápido e as ferramentas de IA aceleraram fortemente a execução.
Com isso, cada vez mais gente consegue construir bastante coisa.
Mas construir não é a mesma coisa que validar.
Estamos em uma fase de muito desenvolvimento tecnológico, mas, em contraponto, a confiança virou um ativo escasso. Hoje, já é difícil saber se uma foto é real, se um vídeo foi gerado por IA, se uma voz foi clonada ou não. No mundo analítico acontece algo semelhante: também ficou mais fácil gerar previsões, recomendações, otimizações e explicações com aparência convincente. O problema é que aparência de consistência não é consistência.
Na minha visão, é aqui que o cientista de dados continua tendo uma vantagem importante. Porque ele foi treinado para desconfiar do resultado.
Quando um modelo aparece com 99% de assertividade, o analista de negócio tende a comemorar. O cientista de dados, em geral, não. Ele primeiro desconfia. Olha para o resultado e pensa: “isso está bom demais; melhor procurar o problema antes que o problema nos encontre”. Vazamento de informação? Métrica mal definida? Overfitting fantasiado de genialidade? No nosso mundo, às vezes o maior sinal de alerta não é o modelo errar demais. É ele parecer bom demais para ser verdade.
Com a IA, cada vez mais gente consegue gerar uma resposta plausível. Poucos conseguem demonstrar, com rigor, que ela merece crédito.
Para mim, esse é o ponto central.
A confiança é o novo petróleo.
E, no mundo analítico, gerar confiança em uma previsão, em uma recomendação ou em uma otimização válida passa a ser mais valioso do que simplesmente produzir uma resposta.
Programar ficou mais fácil.
Julgar ficou mais valioso.
Confira a palestra na íntegra: