O que são algoritmos? Veja como funcionam e seus impactos

Na era digital atual, na qual a maioria de nós vive conectada à internet, os algoritmos desempenham um papel crucial em moldar nossa experiência online, especialmente em redes sociais. 

Essas estruturas lógicas e sequências de instruções computacionais estão por trás de cada clique, curtida e compartilhamento, decidindo o que vemos e interagimos. 

Algoritmos são os maestros invisíveis, que organizam o grande fluxo de informações para apresentar conteúdo relevante garantindo uma experiência personalizada para cada usuário.

Quer saber mais sobre o que são algoritmos e como eles influenciam tanto nossas vidas? Então, leia os tópicos a seguir. 

O que são algoritmos?

Algoritmos são conjuntos finitos de instruções claras e bem definidas, projetadas para realizar uma tarefa ou resolver um problema. É como um fluxograma, com etapas bem estabelecidas. 

Essas instruções são executadas sequencialmente e são fundamentais para a programação de computadores, uma vez que possibilitam que máquinas processem dados, tomem decisões e realizem ações complexas. 

Existem muitos tipos de algoritmos, abrangendo desde os utilizados para ordenação de dados (como os algoritmos de ordenação por bolha, seleção e quicksort) até os que são usados em buscas em bancos de dados, algoritmos de criptografia, algoritmos de roteamento de rede e algoritmos de aprendizado de máquina.

Quando se fala em algoritmos hoje em dia, principalmente no contexto de redes sociais, o significado quase sempre se resume a sistemas de recomendação baseados em Inteligência Artificial (IA). 

Como os algoritmos funcionam?

Agora que você já sabe o que são algoritmos, vamos avançar em seu funcionamento. 

Cada algoritmo tem um ponto de partida, um conjunto de regras ou operações para serem seguidas e um ponto de finalização. 

O processo geralmente envolve a entrada de dados, o processamento desses dados, seguindo as instruções definidas no algoritmo, e, finalmente, a produção de um resultado ou saída.

• Entrada de dados: a maioria dos algoritmos começa com a entrada de dados, que são as informações necessárias para realizar a tarefa. Por exemplo, para um algoritmo de ordenação, a entrada seria um conjunto de números ou strings;
• Processamento: uma vez que os dados são inseridos, o algoritmo processa esses dados seguindo uma série de instruções específicas. Esse processo pode envolver operações matemáticas, comparações lógicas ou manipulações de dados, dependendo do objetivo do algoritmo;
• Saída: após o processamento, o algoritmo produz uma saída, que é o resultado da execução das instruções com os dados de entrada. A saída pode ser uma resposta a uma pergunta, uma ação específica que o computador deve executar ou um novo conjunto de dados transformados de alguma forma.

Um aspecto crucial dos algoritmos é que eles devem ser claros e não ambíguos, com cada passo precisamente definido. 

Eles devem ser capazes de lidar com todas as entradas possíveis e produzir um resultado correto em um tempo razoável. 

Além disso, algoritmos eficientes são projetados para serem tão eficientes quanto possível, minimizando o uso de recursos computacionais como tempo de processamento e memória.

Como funcionam os algoritmos de recomendação?

Os algoritmos de recomendação em redes sociais são modelos que analisam o comportamento do usuário, suas interações e preferências para sugerir conteúdo relevante que possa ser de seu interesse. 

Esses algoritmos são fundamentais para personalizar a experiência do usuário nas plataformas, ajudando a filtrar e apresentar conteúdo que seja mais provável de engajar e satisfazer cada indivíduo. 

Veja como eles geralmente funcionam em uma visão mais concisa:

• Coleta de dados: os algoritmos começam coletando uma variedade de dados sobre os usuários, como posts que eles curtem, comentam, compartilham, o tempo gasto visualizando certos tipos de conteúdo e até a frequência e duração de suas sessões na rede social;
• Análise de perfil: usando esses dados, o algoritmo constrói perfis de usuário detalhados que refletem suas preferências, interesses e comportamento na plataforma. Isso pode incluir a identificação de padrões e tendências nas atividades do usuário;
• Predição e correspondência: com base no perfil do usuário, o algoritmo utiliza técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados para prever quais tipos de novos conteúdos ou quais outros usuários poderiam interessar a pessoa. Isso envolve comparar o perfil do usuário com características de conteúdo (tags, temas, fontes) e perfis de outros usuários com gostos similares;
• Classificação e recomendação: o algoritmo então classifica o conteúdo potencialmente relevante de acordo com a probabilidade de o usuário achar interessante ou envolvente. Essa classificação pode ser ajustada por fatores como a atualidade do conteúdo, a popularidade geral do conteúdo na rede ou até o grau de interação que o usuário tem com o criador do conteúdo;
• Feedback e ajustes: uma vez que o conteúdo é recomendado, o algoritmo observa as reações do usuário a essas recomendações (por exemplo, ignorar, curtir, compartilhar) para refinar e ajustar os perfis de interesse do usuário. Esse processo de feedback contínuo permite que o algoritmo se torne mais preciso ao longo do tempo em suas recomendações.

As discussões atuais sobre os algoritmos nas redes sociais

As discussões atuais sobre os algoritmos nas redes sociais centram-se em várias questões-chave, incluindo privacidade de dados, viés algorítmico, efeitos na saúde mental, impacto na democracia e disseminação de desinformação. 

Uma preocupação significativa é como esses algoritmos podem influenciar o comportamento do usuário, moldando o que eles vêem online e, potencialmente, afetando suas opiniões e ações no mundo real. A noção de bolha é preocupante, pois torna-se uma limitação para o usuário.

Há também um debate sobre a transparência dos algoritmos, com especialistas pedindo mais clareza sobre como as decisões de recomendação são feitas e como os dados dos usuários são utilizados para alimentar esses sistemas.

Afinal, algoritmos são bons ou ruins?

A questão de os algoritmos serem bons ou ruins não tem uma resposta simples, pois eles trazem tanto benefícios quanto desvantagens. 

Por um lado, os algoritmos podem melhorar significativamente a experiência do usuário em redes sociais, com conteúdo relevante e personalizado, conexões significativas e a descoberta de novas informações e perspectivas. 

Eles também são ferramentas valiosas para filtrar a grande quantidade de conteúdo disponível online, de modo a ajudar os usuários a navegar de forma mais eficiente nas informações.

Fora do ambiente das redes, são úteis para empresas na geração de insights para tomada de decisão e análise do comportamento do consumidor. 

Por outro lado, os algoritmos podem perpetuar vieses e contribuir para a polarização, além de influenciar negativamente a saúde mental de alguns usuários. 

A forma como são projetados e implementados pode levar a uma série de consequências não intencionais, incluindo a promoção de conteúdo sensacionalista ou polarizador em detrimento de informações precisas e equilibradas.

Há também a questão da dependência da tecnologia na automação de funções mais simples, o que, em muitos casos, torna essas tarefas mais difíceis para os humanos por falta de prática. 

Algoritmos e os impactos na polarização

Os algoritmos de redes sociais têm um papel notável na polarização, principalmente devido ao seu potencial de criar bolhas. 

Esses sistemas tendem a recomendar conteúdo que os usuários já demonstraram gostar ou concordar, o que limita a exposição a visões divergentes e reforça preconceitos existentes. 

Além disso, algoritmos que priorizam conteúdo gerando engajamento inadvertidamente favorecem material controverso ou polarizador, que naturalmente tende a gerar reações fortes.

A polarização é um problema complexo, influenciado por fatores que vão além dos algoritmos, incluindo questões sociais, políticas e culturais. 

No entanto, a maneira como o conteúdo é filtrado e apresentado aos usuários certamente agrava divisões existentes, criando ambientes nos quais o diálogo construtivo é desafiador. 

Em resposta a essas preocupações, algumas redes sociais estão explorando mudanças em seus sistemas de recomendação e introduzindo mais ferramentas para promover a diversidade de perspectivas e o entendimento mútuo.

Tendências e expectativas quanto à sofisticação dos algoritmos

A sofisticação dos algoritmos, especialmente no campo da Inteligência Artificial (IA), continua a avançar a um ritmo impressionante. 

As expectativas são de que essas tecnologias se tornem ainda mais integradas em nossa vida cotidiana, com melhorias significativas em termos de eficiência, personalização e capacidade de tomar decisões complexas. 

Alguns dos avanços esperados incluem:

• Melhor compreensão e geração de linguagem natural, que viabilizará que as máquinas comuniquem-se de maneira mais humana e entendam contextos mais complexos;
• Automação mais inteligente, que leva a sistemas capazes de realizar tarefas complexas com pouca ou nenhuma intervenção humana, desde dirigir carros até diagnósticos médicos;
• Aprendizado de máquina mais eficiente, com algoritmos que requerem menos dados para aprender e podem fazer inferências mais precisas a partir de conjuntos de dados limitados ou ruidosos;
• Ética e transparência em IA, com um foco crescente no desenvolvimento de sistemas que não apenas sejam eficazes, mas também justos e transparentes em suas operações.

É possível confiar nas inteligências artificiais?

A confiança nas inteligências artificiais depende de vários fatores, incluindo sua transparência, confiabilidade, justiça e o contexto de uso. 

Enquanto os sistemas de IA se tornam mais avançados e autônomos, a questão da confiança torna-se mais complexa. 

Para aumentar a confiança nessas tecnologias, é essencial que as IAs sejam desenvolvidas com princípios éticos sólidos, garantindo que operem de maneira justa e sem preconceitos. 

Da mesma forma, é preciso haver transparência em suas operações, algo que facilita para que os usuários e reguladores entendam como as decisões são feitas.

Por outro lado, os sistemas devem ser robustos e seguros, minimizando o risco de falhas ou manipulação.

Por fim, é importante contar com regulamentações adequadas, pois elas asseguram que o desenvolvimento e uso da IA estejam alinhados com o bem-estar humano e os valores sociais.

As principais preocupações acerca do tema

As preocupações em torno da inteligência artificial são amplas e variadas, refletindo tanto o seu potencial quanto os riscos associados. 

Algumas das principais preocupações incluem:

• Viés e discriminação: sistemas de IA às vezes tendem a perpetuar ou até amplificar preconceitos existentes nos dados em que são treinados;
• Perda de empregos para a automação: preocupação com o impacto no mercado de trabalho à medida que tarefas atualmente realizadas por humanos são automatizadas;
• Privacidade e vigilância: especialmente com sistemas capazes de analisar grandes volumes de dados pessoais;
• Controle e autonomia: o medo de que sistemas de IA se tornem tão avançados que possam operar fora do controle humano ou serem usados de maneiras não intencionais ou maliciosas.

Como mitigar e evitar erros na implementação dessas tecnologias nas empresas?

Mitigar e evitar erros na implementação de tecnologias de inteligência artificial (IA) e algoritmos nas empresas requer uma abordagem cuidadosa, que englobe tanto a fase de planejamento quanto a de execução. 

Aqui estão algumas estratégias essenciais:

• Estratégias de mitigação;
• Auditorias de viés e ética;
• Transparência e governança de dados;
• Desenvolvimento centrado no humano;
• Testes e validação rigorosos;
• Capacitação e educação;
• Planejamento de contingência.

Quando falamos em implementar algoritmos e contratar soluções, um ponto de atenção é a dependência de sistemas externos, de grandes corporações de outros países. Isso gera um risco, pois alguma mudança na legislação ou até algum grande incidente pode atrapalhar os processos das contratantes.

Nesse sentido, vale analisar bem o fornecedor de tecnologia, inclusive com o cuidado em apoiar empresas nacionais, bem reconhecidas e solidificadas. 

Exemplos de algoritmos que podem ajudar na eficiência de processos

• Algoritmos de otimização: usados em logística para otimizar rotas de entrega e cadeias de suprimentos, reduzindo custos e melhorando a eficiência;
• Machine Learning para previsões: aplicado em previsão de demanda, gestão de inventário e manutenção preditiva, a fim de antecipar necessidades futuras e estimular ações proativas;
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): utilizado em assistentes virtuais e chatbots para automatizar o atendimento ao cliente, proporcionando respostas rápidas e precisas a perguntas comuns e liberando funcionários para tarefas mais complexas;
• Sistemas de recomendação: empregados no varejo e e-commerce para personalizar a experiência de compra, sugerindo produtos baseados no histórico de compras e preferências dos clientes, aumentando a satisfação do cliente e as vendas.

Tail Shoppers 

Tail Shoppers, uma solução inovadora da TOTVS, é a escolha ideal para empresas que buscam melhorar suas estratégias de retail media e shopper marketing. 

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Além disso, fornece insights precisos sobre consumo, concorrência e mercado. 

Seja para entender melhor seu comprador, corrigir ou validar estratégias de comunicação, seja para enriquecer informações proprietárias com análises granulares, a Tail Shoppers da TOTVS é a solução para alavancar seus resultados.

Conclusão

Algoritmos são ferramentas poderosas que, quando bem aplicados, podem enriquecer significativamente nossas vidas digitais, facilitando o acesso a informações relevantes e conectando-nos de maneiras significativas. 

No entanto, seu uso responsável exige transparência, ética e uma compreensão contínua de seu impacto na sociedade, para garantir que contribuam positivamente para nossa jornada na era da informação.

Na aplicação para empresas, os algoritmos e modelos são poderosas ferramentas para geração de dados e expansão da visão. 

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