Eu ainda estava cursando os créditos em meu Doutorado, por volta do ano de 2004, quando comecei a estudar sistemas preditivos. Estes sistemas conseguem predizer, com certo grau estatístico de certeza, o que deve acontecer com um determinado fenômeno num futuro de curto e médio prazo, com base em seus dados históricos, ou seja, consegue prever o que vai acontecer no futuro com base no que aconteceu no passado. Vários métodos existem para trabalhar com esse tipo de predição, especialmente técnicas estatísticas.

Numa de minhas incursões para compreender melhor as técnicas preditivas, me deparei com a Inteligência Artificial. Uma das características de tal algoritmo é fazer predições com base em um conjunto de dados. Os algoritmos de inteligência artificial trabalham com a lógica de reconhecimento de padrões, ou seja, procuram reconhecer certos padrões nos elementos a eles apresentados.

A partir de então procurei estudar mais sobre essa técnica. Na ocasião, o tema inteligência artificial ainda era muito restrito aos ambientes acadêmicos de pesquisa em tecnologia, especialmente no Brasil. A medida em que pesquisei mais a respeito dela, verifiquei o potencial tremendo que essa técnica apresentava, sendo que sua utilização poderia se estender por diversas áreas. O meu interesse foi tamanho que decidi mudar algumas cadeiras do meu programa a fim de aprofundar os estudos na inteligência artificial. Essa mudança me permitiu ter um contato mais próximo com os algoritmos e, então, um mundo de oportunidades se vislumbrou em minha frente. O que me intrigou, na época, foi entender o porquê tal tecnologia ainda não estava sendo empregada em larga escala. Entendi que duas limitações impunham sua proliferação: i) baixa capacidade de processamento dos computadores na época e; ii) número limitado de dados para fazer treinamento apropriado do algoritmo em muitas situações. Essas duas limitações basicamente não existem mais, o que explica, e muito, o boom que ocorreu tal tecnologia nos últimos anos nossa sociedade a ponto de ser o gatilho para o surgimento da 4ª Revolução Industrial.

Cursei meu doutorado ao mesmo tempo em que dirigia uma instituição privada de graduação tecnológica em Curitiba, com pouco mais de dois mil alunos na ocasião. Tal situação me permitia ter acesso facilitado a dados socioeconômicos, acadêmicos e financeiros dos alunos da instituição. A facilidade de obtenção de tais dados, aliado ao meu conhecimento de programação e de inteligência artificial, conduziu-me a uma incursão mais profunda nessa técnica. Programei, sem usar algoritmos de terceiros (o que hoje não faz sentido), alguns modelos baseados em inteligência artificial. Escolhi algoritmos baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA) para fazer minhas experimentações. As RNAs são algoritmos que procuram simular, até certo ponto, o funcionamento das redes neurais encontradas em nosso cérebro.

O primeiro algoritmo de inteligência artificial que desenvolvi tinha por objetivo predizer se um aluno novo que iria ingressar na instituição seria para um curso de negócios ou de TI. A Instituição que dirigi, na ocasião, ofertava por volta de uma dezena de cursos de tecnologia, os quais podiam ser enquadrados nessas duas categorias mencionadas. Ou seja, com base nos dados socioeconômicos de um novo aluno, o algoritmo conseguia predizer, com certo grau de precisão, se esse novo aluno estudaria um curso de gestão ou de TI. Mas como ele tinha condições de saber disso? Eu havia treinado o algoritmo (sistemas de inteligência artificial devem ser treinados) com os dados socioeconômicos dos demais alunos que já estudavam na instituição. Portanto, o sistema havia aprendido sobre características distintas entre os alunos que estudavam cursos da área de TI e os que estudavam cursos da área de negócios, ou seja, reconheceu padrões distintos entre os alunos das duas áreas. Com base nos dados de um novo aluno ele conseguia dizer a qual grupo ele mais se aproximava e, assim, fazia sua predição. Consegui um acerto por volta de 65% das predições, ou seja, o algoritmo classificava corretamente 7 de cada 10 alunos que a ele eram apresentados.

E para que serviu essa experiência? Para nada, a não ser para reforçar minha tese do potencial dessa ferramenta para predição, bem como para me estimular a buscar novos desafios de desenvolvimento. E foi o que fiz. O segundo algoritmo que desenvolvi tinha, por objetivo, predizer se, um aluno novo, ao ingressar na instituição, se tornaria inadimplente na instituição ao longo de sua vida acadêmica. Treinei o sistema de inteligência artificial com os dados que dispunha dos alunos, informando, aluno a aluno, seus dados socioeconômicos e sua situação financeira (se tinha se tornado inadimplente ou não na instituição). Após treinar o sistema com centenas de casos, ele conseguiu reconhecer um certo padrão nos dados informados e inferir, para um aluno novo, se ele se tornaria ou não inadimplente na instituição. O índice de acerto no prognóstico foi em torno de 70%, o que achei muito bom para a época, face ao número limitado de dados para treinamento do sistema, e minha pouca experiência no desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial (normalmente bons sistemas preditivos tem índices de acerto superior a 90%). Essas foram as duas experiências iniciais que tive com a inteligência artificial. A partir de então, meu interesse por tais algoritmos aumentou, o que me fez aprofundar os estudos sobre essa  técnica.