Tecnologia. Inteligente.

Uma notícia mais-ou-menos recente me chamou a atenção. Era sobre como algumas empresas grandes de tecnologia estavam mantendo laboratórios de economia experimental, uma área recente do estudo da economia (formalizada em 87) que ganhou uma certa visibilidade quando Vernon Smith ganhou o Nobel da Economia em 2002

A notícia fala especificamente do laboratório da HP que faz simulações de modelos econômicos e incentivos que beneficiem a HP em relação à sua cadeia produtiva, tanto na ponta dos fornecedores de componentes quanto na ponta dos distribuidores.

E não só a HP está contratando economistas para isso, mas também as grandes como o Google, o Yahoo e, claro a Ebay, que inclusive conseguiu desenvolver um aprimoramento no sistema de vendas que aumentou o volume em 25%, um desempenho nada desprezível.

A inovação (aquela que dá resultados) vem de várias formas

Depois dos 2 excelentes posts do Lúcio sobre Machine Learning (ML), você pode estar se perguntando: mas como utilizo tudo isso na prática? Neste post irei apresentar (sem detalhes para não ficar chato) uma ferramenta bastante difundida e utilizada no mundo na área de ML: o Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis).

Weka é um pacote de código aberto (com licença GNU General Public License) composto de algoritmos de ML implementados em Java. Seu desenvolvimento foi iniciado em 1993 e ficou nas mãos de uma equipe da Universidade de Waikato na Nova Zelândia durante aproximadamente 13 anos. Em 2006, o projeto foi incorporado ao conjunto de soluções de uma empresa de BI chamada Pentaho.

A versão mais recente conta com diversos algoritmos de ML implementados, incluindo algoritmos de clustering, classificação, regras de associação e regressão. Além dos algoritmos, também conta com uma gama de implementações relacionadas com pré-processamento dos dados, filtros e interfaces para visualização. Para entrada de dados, o Weka permite os formatos ARFF (formato desenvolvido especificamente para o Weka), CSV e leitura diretamente do banco de dados via JDBC. Além da possibilidade de utilizar o Weka incluído no seu código Java, também é possível utilizar uma ferramenta gráfica chamada de Explorer para entrada de dados e execução dos algoritmos. Pelo Explorer, você pode ter uma visão gráfica dos seus dados de entrada, executar facilmente diferentes filtros e algoritmos e realizar avaliações dos modelos. Porém, ao lidar com quantidades muito grandes de dados (o que geralmente é o caso na utilização de ML) e também para automatizar o processo, é melhor utilizar o Weka diretamente no seu código.

O código do projeto é muito bem estruturado e escrito, adotando as melhores práticas e padrões de desenvolvimento orientado por objetos. Em um projeto desenvolvido aqui no Labs, tive que modificar o código de um filtro para adaptá-lo aos nossos requisitos. E essa tarefa não foi um bicho de sete cabeças, mesmo sendo um código totalmente desconhecido a princípio.

Pra finalizar, gostaria de deixar uma dica de um excelente livro para os interessados no assunto, tanto de Machine Learning e Data Mining em geral quanto do Weka. O livro é Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.

Quando eu estava terminando minha graduação (sem datas, OK? ;-)) havia muitos amigos meus com excelentes idéias para produtos inovadores que só precisavam de um empurrãozinho para decolarem e se tornarem um grande sucesso. Pelo menos isso é o que pensávamos à época. Na verdade criar um produto de sucesso a partir de uma idéia brilhante exige “um pouco mais” que um simples empurrãozinho.

O empurrão inicial é a parte fácil, na verdade. Com ele você resolve metade do problema que é transformar sua idéia brilhante em um produto. A outra metade do problema consiste em transformar o produto em um produto de sucesso. Essa é a parte difícil. Mas vamos por partes. Eu quero discutir cada um dos pontos em posts separados, para o texto não ficar muito grande.

Felizmente a cultura tanto do governo quanto do empresariado brasileiro mudou muito nos últimos anos. Hoje há inúmeras maneiras de se conseguir dinheiro do governo e do setor privado para o desenvolvimento de projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D). Se você tem uma idéia inovadora e precisa de dinheiro para transformar essa idéia em um produto (nem que seja apenas para se pagar enquanto você gasta seu tempo em seu projeto ao invés de procurar um emprego), a receita é, na verdade, muito simples.

1. Certifique-se que sua idéia é realmente uma inovação. Parece ridículo mas o fato é que a maioria das pessoas têm uma idéia totalmente errada sobre o que é inovação. inovação não é uma novidade científica com cara de produto. Para se tornar uma inovação, a novidade tem de criar ou transformar um produto para o qual há demanda de mercado. Não existe inovação sem mercado. Um produto só é inovador se ele tem potencial para modificar o mercado em que está inserido. Desta forma um software capaz de resolver o problema do caixeiro viajante em tempo polinomial não seria uma inovação, mesmo sendo uma tremenda novidade científica.
2. Para conseguir dinheiro do governo ou do setor privado, você precisará provar não apenas a viabilidade técnica da sua idéia mas também (e até mais importante) a sua viabilidade comercial. Minha sugestão é que você gaste um tempo escrevendo um relatório para você mesmo sobre sua idéia. Isso ajuda a pensar sistematicamente em todos os pontos e ainda te dá a base do que você vai precisar para entrar com um pedido de verba em um edital público ou para elaborar um plano de negócio para um investidor capitalista.
3. Se após concluir o passo anterior você ainda acredita que seu produto é uma inovação e quer buscar dinheiro para financiar seu desenvolvimento, você precisa decidir de onde você vai buscar dinheiro. Há 3 opções mais comuns: (1) Contratar empréstimo junto ao BNDES, FINEP ou outro órgão de fomento (você vai precisar devolver o dinheiro em algum momento); (2) Levantar investimento do setor privado junto a fundos de “capital semente” ou investidores pessoa física e (3) Entrar em editais públicos de entidades de fomento a pesquisa e inovação como CNPq, FINEP e FAPEMIG.

Quanto ao relatório, você tem de ser capaz de descrever sua idéia em 4 parágrafos. Cada um respondendo a cada uma das seguintes perguntas: (1) “O quê é o seu produto?” (2) “Para quê ele serve?” (3) “Por quê o mercado precisa dele?” (4) “Como você vai conseguir implementá-lo?”. Em seguida você precisa explicitar a forma como o mercado será afetado por seu produto: quais são seus possíveis clientes, quais são seus potenciais concorrentes (diretos e indiretos), como seus concorrentes vão responder ao lançamento do seu produto e qual é sua vantagem competitiva para enfrentá-los. Na minha opinião, ter pensado em todas essas questões é o mínimo para você ao menos pleitear recursos em um edital público ou de um investidor capitalista.

O BNDES tem uma série de linhas de empréstimos com juros subsidiados pelo governo apropriados para a criação de novos produtos. É relativamente fácil conseguir um empréstimo desses mas há o risco do produto acabar sendo um fiasco e você terminar o processo com uma bela dívida. A FINEP tem um programa de financiamento a juro zero (http://www.jurozero.finep.gov.br/jurozero_prod), bem mais interessante porque eles cobram apenas a correção monetária do valor emprestado mas mesmo assim o risco do endividamento em caso de fracasso continua. Para fugir desse risco (ou transferí-lo para outra pessoa você pode buscar um sócio capitalista para seu novo negócio ou dinheiro público através de editais.

Os fundos de capital semente estão se tornando cada vez mais comuns. A grande vantagem de ir por esse caminho, na minha opinião é que o dinheiro vem acompanhado de duas coisas muito importantes para o sucesso do seu produto (que eu espero discutir em maiores detalhes no próximo post): (1) consultoria em gestão empresarial feita pelos próprios investidores, que em geral são empresários experimentados que têm todo o interesse em ver seu produto virar um sucesso dado que eles serão seus sócios e (2) uma lista de contatos a que você dificilmente teria acesso se trabalhasse sozinho. O principal ponto negativo é óbvio: sua participação nos lucros fica diluída. A pergunta neste caso passa a ser se sua expectativa para o crescimento do “tamanho do bolo” compensa ou não a “fatia menor” do bolo que você terá no final das contas.

Quanto aos editais, esses estão também cada vez mais populares e mais pródigos. A FINEP, por exemplo, tem um edital de subvenção econômica que financia projetos da ordem de 1 a 3 milhões de reais. CNPq e FAPEMIG também têm uma série de editais interessantes para projetos menores. A vantagem dessas agências é que elas publicam vários editais diferentes ao longo do ano de forma que se você for persistente e tiver de fato um bom projeto em mãos as chances de conseguir algum dinheiro é muito grande. Note que você não precisa estar associado a nenhuma instituição de ensino ou pesquisa para participar da maioria desses editais. De fato, uma boa parte desses é direcionada exatamente para pequenas empresas ou pesquisadores individuais.

Continuo a discussão no próximo post.