Por Miguel Rocha Junior*

Usar máquinas para auxiliar no dia a dia dos humanos não é uma ideia nova. Em 1959, o americano e cientista da computação, Arthur Samuel, definiu machine learning – aprendizado de máquina – como o “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

O machine learning é uma subcategoria da Inteligência Artificial. Semelhantes às mentes humanas, essa tecnologia aprende com os dados, usando algoritmos que são projetados para ingerir um conjunto de informações que ajudam a máquina a aprender com o tempo. Ou seja, por meio de métodos estatísticos, os algoritmos são treinados para fazer classificações ou previsões, revelando os principais insights em projetos de mineração de dados.

No entanto, pode ser mais dependente da intervenção humana para aprender. Os especialistas humanos determinam o conjunto de recursos para entender as diferenças entre os insumos de dados, geralmente exigindo os que são mais estruturados para aprender. Foi o que o cientista Samuel fez na década de 50, quando criou uma máquina imbatível em torno do jogo de damas, que aprendia com os acertos e erros dos adversários.

Há uma série de possibilidades que empresas e órgãos públicos podem explorar através do machine learning, como meta de negócios, modelo de rotatividade de clientes e a sua capacidade de previsão. Essas características também podem ser exploradas pelos cartórios extrajudiciais.

Os cartórios podem construir alternativas de receita a partir dessa inteligência, melhorando o sistema financeiro como um todo, assim como integrar um ecossistema mais eficiente de transparência de suas atividades, expandindo sua missão de garantir a fé pública e ser uma ferramenta cada vez mais eficiente e ágil para dar mobilidade às mediações financeiras extrajudiciais.

Vale reforçar que o machine learning também é considerado uma ferramenta de segurança cibernética, pois têm recursos poderosos contra ações de hackers.  

Apenas no primeiro semestre de 2022, o número de tentativas de invasões a empresas brasileiras chegou a 31,5 bilhões, sendo que os cibercriminosos lucraram mais de R$ 88 milhões no país com a venda de informações e dados de brasileiros. Com o machine learning, assim que a ameaça entra no sistema da empresa, a ferramenta inicia seus protocolos para neutralizá-la e eliminá-la. 

Com tantas inovações e elementos interessantes para se utilizar no dia a dia, essa já é uma realidade nas empresas e no mundo dos negócios, fazendo com que cientistas afirmem que será apenas uma questão de tempo até a máquina povoar alguns lugares hoje ocupados apenas por humanos.

*Miguel Rocha Junior é um dos fundadores da Escriba Informatização Notarial e Registral, além de CEO da empresa.