Por Marcelo Bissuh*

Conhecido por alguns e muito falado em 2013, o Big Data foi um dos termos mais utilizados na época e quase sempre motivo de comemoração para quem dizia ter muitas toneladas de dados e informações de usuários por toda parte. E, na realidade, o assunto que tanto fez sucesso por um tempo, foi sendo descontinuado até que, em algum momento, tornou-se esquecido, sem fazer muita falta.

Mas, para entender realmente o motivo pelo qual ele caiu no esquecimento, e, agora vem retornando cada vez mais forte, é preciso compreender o que de fato aconteceu. Para resumir a história do Big Data, podemos lembrar que o chamariz aconteceu quando o Facebook passou a usar os algoritmos para que os usuários pudessem consumir conteúdos por meio dos dados de navegação e interação dentro da plataforma para vendas com os ads. Foi neste momento em que grande parte dos negócios passaram a usar a tecnologia como ponto principal dos negócios, deixando claro que quem tinha os dados, poderia ter todo o domínio do mercado.

Apesar dos benefícios oferecidos pelo Big Data, a utilização do mesmo é algo bem complicado. Com o passar do tempo, foi fácil perceber que nem todos teriam fácil acesso. A complexidade do negócio é tanta que apenas máquinas e algoritmos robustos seriam capazes de conseguir fazer o uso. Foi por essa razão que o Big Data perdeu espaço para outra nomenclatura que está presente no nosso dia a dia: Inteligência Artificial (IA).

Durante algum tempo, foi cada vez mais comum ver que as empresas que utilizavam Big Data o deixarem de lado por não conseguirem fazer nada com seus próprios dados. Neste momento, a única solução foi adicionar ao time de colaboradores alguns cientistas de dados que fossem capazes de lidar com toda essa tecnologia. Por isso, o ano de 2019 foi marcado por um movimento do mercado na busca desse tipo de profissional, fazendo com que a IA fosse o nome da vez.

Durante todos esses anos, a IA foi a grande rainha do segmento e se manteve firme O fato mais recente aconteceu em 2022, com o lançamento do ChatGPT, que “transforma a Inteligência Artificial em realidade”. Porém, aqueles que conhecem o assunto, percebem lá facilmente que não existe ChatGPT sem Big Data. Com toda a evolução tecnológica que estamos vivendo, não há dúvidas de que será necessário o uso de dados para que as ferramentas se tornem mais completas. Para que o GPT possa realmente funcionar em todas as empresas, os parâmetros de utilização de dados são enormes, em um nível nunca antes abordado.

Os novos modelos de ChatGPT, possuem quase 175 bilhões de parâmetros, e é exatamente por isso que o Big Data voltou à tona, porém agora denominada como “parâmetro”. Tudo isso acontece, pois os modelos utilizados pelos tokens de realidade reúnem enormes bancos de dados e informações dentro dos quatro cantos da internet. É preciso ressaltar que o crescimento mútuo desses dados não estruturados acontece devido às comunidades científicas abertas e a participação de grandes empresas, como Meta, Google, Nvidia e OpenAI, que contribuem com a capacidade de processamento necessário para que todos os modelos possam rodar de forma 100% eficiente.

É neste momento que paramos para pensar: se a inteligência artificial já não é mais a “rainha” da tecnologia, o que teremos agora? A resposta é muito fácil: os dados. Por isso reforço que o Big Data voltou a ser o ponto crucial para a gestão de dados, coleta de informações e privacidade.

E isso está cada vez mais evidente, a OpenAI – criadora do ChatGP – já afirmou estar trabalhando junto com a Microsoft para a criação de uma versão e modelo que respeite a privacidade dos dados dos usuários. É por essa e outras razões que afirmo que o Big Data está de volta e ainda mais forte, afinal de contas, a ciência de dados vai continuar em alta, mesmo que alguns modelos de IA consigam capturar várias informações soltas.

*Marcelo Bissuh é CTO do TC, plataforma social para investidores com educação financeira, análise de dados e inteligência de mercado