No cenário tecnológico que permeia nosso dia a dia, há uma equipe de profissionais que sustentam nossa experiência digital. Por trás de aplicativos, plataformas e sistemas, eles abrem caminho para infinitas possibilidades construídas a partir de conhecimentos como os de Engenharia de Software e Data Science e Analytics, áreas distintas, mas complementares.
Para compreender as diferenças entre elas na prática, vamos explorar um caso cada vez mais comum: o uso do chat GPT, um chatbot de inteligência artificial. Desta forma, podemos entender as diversas etapas facilitadas pelo trabalho dos engenheiros de software e dos cientistas de dados desde o momento em que ligamos o computador até recebermos a resposta no chat.
Neste artigo, você poderá entender qual é o papel de cada uma dessas áreas nesse processo de acordo com o cientista da computação Matheus Souza, profissional da área de Tecnologia da Informação do MBA USP/Esalq e um dos idealizadores do MBA em Engenharia de Software USP/Esalq.
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O papel da Engenharia de Software no uso do Chat GPT
Para entender o papel dos engenheiros de software, vamos utilizar o exemplo do uso do chat GPT desde a ação de ligar o computador até escrever a pergunta no site:
- Ligar o computador: neste momento, nos deparamos com o sistema operacional, um software responsável por controlar todos os processos do computador. Ele gerencia a relação entre os componentes físicos e como os softwares se comportam. Todos os processos são programados e organizados para funcionar de maneira perfeita e, muitas vezes, de maneira silenciosa e transparente como os de processos de “segundo plano”.
- Abrir o navegador: aqui entramos em contato direto com outro software, como o Google Chrome, criado para facilitar a navegação na internet, ou seja, acessar o conteúdo de sites que estão hospedados em servidores ao redor do mundo.
- Acessar o site do Chat GPT: o navegador realiza uma requisição para obter o conteúdo específico daquele domínio. Esse conteúdo pode estar distribuído em CDNs (redes de distribuição de conteúdo), que facilitam o acesso em larga escala, ou em um servidor único. O servidor recebe atualizações do site, muitas vezes por meio de processos automatizados de integração contínua e entrega contínua (CI/CD). Aqui, novamente, o engenheiro de software desempenha um papel importante pois o código que ele criou passará por rotinas automatizadas, que visam garantir uma maior qualidade, confiabilidade e agilidade na distribuição desse código.
- Digitar uma pergunta no chat GPT: neste momento utilizamos a plataforma e seus recursos disponibilizados para obter respostas. A interface do usuário e o envio da pergunta ao pressionar a tecla “Enter” – até mesmo a opção de validar de forma positiva ou negativa a resposta recebida – foram programadas pelos engenheiros de software. Eles projetaram a usabilidade e a interação para oferecer uma experiência fluida e eficiente aos usuários.
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Exemplos da função de Data Science e Analytics no dia a dia
A partir do uso do chat GPT, podemos refletir sobre o impacto de Data Science e Analytics no dia a dia. Ao voltarmos na ação de ligar o computador, os serviços do sistema operacional começam a coletar dados com diversos objetivos possíveis: se o desejo é aumentar a disponibilidade de um serviço, verifica-se se não há falhas críticas; para melhorar o desempenho, avalia-se se o navegador funciona conforme o esperado; se o objetivo é comercializar o chat GPT, coleta-se dados para disponibilizar anúncios de venda do serviço.
“Todos esses dados que são coletados, serão reunidos, disponibilizados e utilizados de forma que possam treinar modelos de aprendizado de máquina e identificar padrões, treinar modelos de redes neurais ou até mesmo interpretar a linguagem natural – como o idioma português, por exemplo”, explica Souza.
No caso específico do Chat GPT, os dados são analisados como parâmetros ajustáveis que impactam o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina. “Para se ter uma ideia, o Chat GPT conta com aproximadamente 175 bilhões de parâmetros”, destaca.
Ao voltarmos às etapas até a resposta do Chat GPT, percebemos a atuação dos profissionais da engenharia de software na criação e manutenção da plataforma. Eles também desempenham um papel essencial na coleta de dados, que alimentam os modelos de aprendizado de máquina capazes de gerar respostas por conta própria.
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Continue aprendendo!
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