Olá, aluno(a)! Nesta lição, estudaremos sobre um tipo de sistema inteligente de apoio à decisão. Esse tipo de tecnologia tem sido cada vez mais utilizado pelas empresas e é um grande desafio fazer com que ele seja explorado em todo o seu potencial. 

Portanto, além do conceito e de como ele funciona, também é nosso objetivo perceber que há alguns desafios em torno dos usuários da ferramenta. Vamos ampliar nosso conhecimento em relação a esse assunto?

Houve um tempo em que os sistemas de informação eram utilizados quase sempre com um repositório de dados para a impressão de relatórios. Mas, como você já sabe, a dinâmica e as exigências do mercado mudaram. Atualmente, a competição é global, e se as organizações não se empenharem em ter tecnologias para que a tomada de decisão seja cada vez mais acertada e ágil, correm o risco de perder clientes e muito dinheiro. Assim, há uma necessidade cada vez maior de tecnologias que agilizem a tomada de decisão e deem mais certeza dos rumos que a empresa vai tomar.

Imagine, por exemplo, uma empresa que trabalha com planilhas extensas, e considere que elas são utilizadas para acompanhar as atividades desenvolvidas dentro da empresa. Todas as vezes que é necessário apresentar um relatório simplificado constando dados estatísticos do que está finalizado, o que está em andamento e o que está parado é necessário filtrar as informações e passar para uma outra planilha, para que os dados sejam apresentados de forma mais “limpa”. Quanto tempo isso pode levar? Qual a possibilidade de ocorrer um erro no momento desse levantamento de dados? 

Você concorda comigo que um sistema especializado em dados estatísticos poderia trazer o relatório de forma muito mais ágil, e, consequentemente, que o tempo para tomar uma decisão diminuiria? Essa é apenas uma das situações em que os sistemas especializados podem auxiliar!

Laudon e Laudon (2011) apresentam o case da Con-Way Transportation, que construiu um sistema chamado Line-haul com objetivo de automatizar e otimizar o planejamento de rotas noturnas de carregamentos. O sistema captura as regras de negócio seguidas pelos expedidores a cada noite na associação de motoristas. São transportados cerca de 50 mil carregamentos de carga pesada em 25 estados norte-americanos e no Canadá. O Line-haul usa dados sobre solicitações diárias de carregamentos de clientes, motoristas e caminhões disponíveis, espaço e peso em reboques armazenados em um banco de dados. A seguir, ele usa milhares de regras para processar os números e criar planos ótimos de rotas para 95% dos carregamentos. A partir disso, alguns funcionários realizam pequenos ajustes no plano de rota. 

Interessante, não é mesmo? Você imagina qual foi o resultado da utilização desse sistema? Vou te contar! Foram investidos mais de 3 milhões de dólares nesse sistema, mas em apenas dois anos, por meio da redução do número de motoristas, da acomodação de um volume maior de carga por reboque e da redução dos danos de remanejamentos, todo o dinheiro foi recuperado. 

Me diz, você acha que vale a pena implementar sistemas especialistas?

De acordo com os autores Laudon e Laudon (2011), a tomada de decisão é aprimorada por meio de técnicas inteligentes e sistemas de gestão do conhecimento. Quando pensamos em técnicas inteligentes, estamos falando de sistemas especialistas, raciocínio baseado em casos, algoritmos genéticos, redes neurais, lógica difusa e agentes inteligentes. Todas essas técnicas mencionadas são baseadas na tecnologia de Inteligência Artificial (IA), que consiste em sistemas baseados em computador (tanto hardware quanto software) que tentam simular o comportamento e os padrões de pensamento humano. 

Laudon e Laudon (2011, p. 377) dizem que:

É muito importante entender esse conceito, pois os Sistemas Especialistas – tema desta lição – é um tipo de sistema inteligente de apoio à decisão, e, conforme você viu, esses sistemas possuem várias técnicas diferentes que, associadas a uma ferramenta, possibilitam vários tipos de vantagens para a organização que os utiliza. 

Laudon e Laudon (2011, p. 378) falam sobre a importância dos sistemas especialistas por meio de um cenário descrito a seguir: 

Observando o trecho acima, nota-se que é apresentado um cenário bastante comum na grande maioria das empresas. Muitas vezes, os funcionários ficam dependentes de determinados conhecimentos que somente uma pessoa ou um grupo possui, e esse cenário não é bom para uma empresa, uma vez que o ideal seria que o conhecimento acerca de um determinado problema ou situação fosse distribuído para todos. 

Uma solução para a situação descrita, seria os Sistemas Especialistas. Os autores Laudon e Laudon (2011, p. 378) explicam que os sistemas especialistas funcionam como um auxílio à tomada de decisão:

Sendo assim, o Sistema Especialista vai funcionar a partir do conhecimento humano. Mas, para isso, será necessária uma modelagem ou uma representação para que um computador possa processar. Essa modelagem é feita por meio de uma série de regras que, em conjunto, são denominadas base de conhecimento. De acordo com Laudon e Laudon (2011), os sistemas especialistas podem ter de 200 a milhares de regras, que são muito mais interconectadas e entrelaçadas do que as de um programa de software mais básico e usual. 

Laudon e Laudon (2011, p. 380) explicam que “a estratégia usada para pesquisar a coleção de regras e formular conclusões se chama mecanismo de inferência. O mecanismo de inferência vasculha as regras e ‘dispara’ aquelas relacionadas aos fatos que o usuário reuniu e inseriu”.

As vantagens de utilizar um sistema assim está em dar uma melhor qualidade às decisões, menos erros, custos mais baixos, menos tempo despendido com treinamento e elevação da qualidade e do atendimento.

Laudon e Laudon (2011, p. 380) argumentam que: 

A seguir, temos uma figura que nos ajuda a compreender como esse tipo de sistema funciona. As regras, aqui, ilustradas são as de um sistema especialista simples de concessão de crédito:

Com certeza, uma pessoa bastante experiente em sua função conseguiria fazer as análises acima sem a necessidade de um sistema. Mas, você concorda comigo que até uma pessoa adquirir experiência, isso consome tempo de treinamento e, possivelmente, alguns erros no decorrer da jornada? 

Nada melhor que conseguir adquirir o conhecimento de alguém e modelar para que um computador possa utilizá-lo e assim tornar o trabalho menos oneroso, mais ágil e menos propenso ao erro. 

Com o passar do tempo, foram criadas técnicas para auxiliar na mediação e na busca pela tomada de decisão. Laudon e Laudon (2011) nos falam sobre as seguintes:

Assim, nesta lição, vimos que Sistemas Especialistas capturam o conhecimento tácito – aquele conhecimento mais difícil de ser formalizado e transmitido às outras pessoas – proveniente de domínio limitado de perícia humana e expressam esse conhecimento na forma de regras. A estratégia para pesquisar a base de conhecimento é chamada de mecanismo de inferência. O raciocínio baseado em casos representa o conhecimento organizacional na forma de um banco de dados de casos, que pode ser continuamente expandido e refinado.

Um grande desafio para os profissionais de tecnologia é evidenciar que todo o investimento realizado realmente está trazendo benefícios para a empresa. Em lições anteriores, você aprendeu que o ativo mais valioso da empresa é a informação, portanto, como pessoas que trabalham com esse ativo, precisamos demonstrar o quanto a informação é importante para o negócio. 

Assim, imagine que você é gerente de TI de uma grande cadeia de restaurantes e considere que você saiu de uma reunião em que o presidente da empresa disse o seguinte: “Quero tornar o restaurante mais lucrativo por meio da criação de novas opções para o menu, que sejam mais saborosas e contenham mais itens desejados pelos clientes e pelos quais eles estão dispostos a pagar”. 

O que você faria? Compraria o primeiro Sistema Especialista que encontrasse? 

De fato, isso não daria certo! Mas, e se você pensasse em perguntas que poderiam auxiliar em seus próximos passos? Por exemplo: de que maneira os sistemas de informação podem ajudar a gerência a implementar essa estratégia? Que dados precisaria coletar? Que tipos de relatórios seriam úteis no auxílio à gerência sobre como aprimorar o cardápio e a lucratividade?

Mais uma vez, perceba que o nosso trabalho não se limita apenas em entregar a tecnologia, e sim em perceber o negócio e seus impactos!