A JP Morgan, considerada uma das principais empresas do ramo de finanças dos Estados Unidos, desenvolveu um software – uma espécie de robô – capaz de interpretar os contratos e acordos firmados pela empresa. Segundo as estimativas divulgadas, um robô será capaz de desenvolver uma tarefa que consumia 360 mil horas de advogados por ano. Isso quer dizer que o trabalho dos profissionais do Direito vai desaparecer?
Longe disso. Os trabalhos mecânicos desenvolvidos por profissionais – como a leitura de contratos em busca de erros – serão otimizados, resguardando tempo para o foco em tarefas mais complexas e importantes para os negócios. Fato é que esses robôs – a inteligência artificial – estão se desenvolvendo até mesmo em tarefas consideradas complexas para os homens, como a gestão de impostos.
No Brasil, atingir o compliance tributário é um grande desafio em função da complexidade deste sistema, mas, em outros países, como na Inglaterra, existe a mesma dificuldade – embora em menor nível.
Um dos conceitos que está sendo desenvolvido e integrado às soluções para as empresas é o chamado “Machine Learning”. Esse aprendizado automático por parte dos softwares se baseia em algoritmos, capazes de fazer previsões e tomar decisões baseadas em um histórico de dados e em modelos. Conforme as informações mudam, as máquinas são capazes de repetir o “raciocínio”, obtendo resultados confiáveis e semelhantes, mesmo com atualizações em tempo real.
O Machine Learning, por si só, não é uma novidade tecnológica. A inovação está em conseguir atrelar essa tecnologia ao uso do Big Data, com dados que são alterados constantemente e exigem a tomada de decisões rápida dos gestores. Essa capacidade pode fazer com que os administradores sejam ainda mais assertivos em seus diagnósticos e encontrem soluções mais eficientes para as companhias.
O fato de, aos poucos, os resultados estarem sendo obtidos em uma área complexa, como a tributária, apenas corrobora o potencial desta tecnologia para o futuro.
Imagine-se sentado em frente ao seu computador, pesquisando por um novo smartphone. De repente, o site começa a recomendar smartphones semelhantes e, após a sua compra, acessórios que possam ser complementares. Isso acontece por meio do Machine Learning.
E o que dizer da possibilidade de entrarmos em um carro autônomo, que siga estritamente às regras de trânsito? A possibilidade está sendo testada e, cada dia mais, caminha para ser uma realidade, graças à rápida interpretação das máquinas no trânsito.
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