O avanço da tecnologia mobile está cada vez mais inovadora. Hoje em dia, o celular deixou de ser apenas um meio de comunicação com voz ou mensagens de texto. Um aparelho móvel pode abrigar tantas outras finalidades, com capacidade computacional e sensores que são a promessa da era positiva.
Os aparelhos já não são mais acessórios e, sim, extensões de nós, como usuários. São assistentes pessoais que lembram os compromissos, nos acordam de manhã, armazenam nossos contatos, fotos e músicas.
Aplicativos preditivos
Como se tudo já não fosse importante o suficiente, alguns sensores acoplados aos telefones possibilitam a captação do pulso, nível de colesterol, temperatura, batimento cardíaco, localização.
Com um banco de dados repleto de informações, fica fácil descobrir o que queremos, aonde vamos, o que faremos. Dentro das infinitas possibilidades, um novo conceito de aplicativo vem facilitando ainda mais a vida do usuário: os apps preditivos.
Ao contrário do computador, que precisa de um operador ativo que comande as funções e clique em programas para que tais sejam executados, os aplicativos preditivos são proativos e antecipam, automaticamente, a necessidade do usuário.
Essas ações são baseadas em um software de aprendizagem de máquina que, por meio de dados pessoais dos usuários, captam suas necessidades e desenvolvem suas funções mesmo sem ter sido solicitado diretamente. Com interfaces intuitivas, o modelo de comunicação com esse aplicativo é natural, como já demonstram o Google Now, Siri e Cortana.
Como exemplo de destaque, o Google Now identifica quando o usuário está prestes a fazer alguma ação e oferece ajuda ou até mesmo, baseado em inferências, toma decisões por si e apenas nos solicita aprovação.
Seu banco de dados é formado por informações da conta de e-mail, calendário e pesquisas feitas na internet. Dessa forma, o aplicativo sabe onde você mora, trabalha e quais caminhos costuma fazer, oferecendo sempre as melhores informações sobre o trânsito.
Ele pode, também, analisar o que você come (pela câmera) e com informações prévias sobre a sua dieta, alertar o nível de calorias que você está ingerindo.
Com a sua localização, se você estiver caminhando, por exemplo, ele também calcula a velocidade do seu passo e com os dados da sua agenda, identifica o seu ritmo e informa se você chegará a tempo ou atrasado para o compromisso.
Uma nova geração de apps
Os aplicativos preditivos são o futuro da tecnologia ao alcance das mãos, eles indicam que existe espaço para a inovação e que é preciso explorar a potencialidade desses sensores.
Ainda existem muitos aplicativos atuais que atuam como versões de desktop para smartphones e tablets, que pouco utilizam da capacidade de sofisticados algoritmos preditivos.
Essa camada tecnológica de apps contextuais já existe, como os sistemas de NLP (Natural Language Processing), que já estão bem evoluídos e melhoram a cada dia. Em 2011, surgiram o Watson da IBM e o Siri da Apple e, desde então, é visível, na prática, a capacidade dos computadores.
Ao passar dos anos, é notória a evolução das interfaces em linguagem natural e a grande aposta é que irão evoluir muito mais, a ponto do uso de NLP como interface natural de comunicação seja algo comum.
Com a aceitação da primeira geração de apps preditivos, a nova questão dos engenheiros do Google e de outros lugares é buscar formas de conseguir dados sobre seus usuários.
Bill Ferrell, Fundador e CEO da Osito, empresa que oferece um aplicativo com funções similares, disse que seus engenheiros estão tentando aprender mais com os rastros de localizações passadas das pessoas para as predições sobre atividades futuras, tudo para refinar ainda mais as informações e oferecer um serviço cada vez mais preciso.
Na mesma onda, recentemente o Google Now começou a mostrar a previsão do tempo para lugares onde o próprio aplicativo acredita que você possa estar indo. Além de te notificar sobre casas que estejam à venda em seu bairro, caso você tenha feito uma busca na internet que sugira estar à procura de um novo lar.
Achou rebuscado demais? Alguns especialistas em aprendizagem de máquina vão ainda mais além.
A Grokr, um app preditivo para iPhone, descobriu um meio de diferenciar o gênero, etnia e idade dos usuários, tudo com um alto grau de acerto. “Isso pode nos ajudar a predizer os locais aos quais você prefere ir”, explica Srivats Sampath, CEO da Grokr, que pretende utilizar essas informações para direcionar as recomendações que o aplicativo oferece para eventos musicais e restaurantes, por exemplo.
Tecnológico, mas não humano
A forma de apresentação desses aplicativos é um fator que chama a atenção. Diferente do que podem imaginar, não existe uma idealização em dar personalidade ao app, aproximá-lo do real.
Eles se beneficiam por meio de técnicas de garimpo de dados, mas não são mordomos virtuais. Em 2010, a Apple lançou a Siri, aplicativo operado por voz que se tornou conhecido por justamente imitar uma assistente virtual com uma inteligência quase humana, além de dar respostas engraçadinhas aos usuários.
“Uma assistente provavelmente deve ser o pior dos casos de uso, porque você cria a expectativa de que ela atinja o nível humano”, diz Mike Volpi, sócio da Index Ventures, empresa que investiu no Donna, app preditivo para iPhone.
No caso do Google Now, a Cientista de Dados do Bit.ly, Hilary Mason, acredita que algumas informações que o aplicativo oferece, são desnecessárias.
Ela diz que, por exemplo, o app não precisa informar os horários dos ônibus cada vez que o usuário passa ao lado de um ponto de ônibus: “Ele não está exatamente voltado para o que importa pra mim”, confessa.
De qualquer forma, Mason reconhece que o aplicativo preditivo representa um marco na computação: “É importante porque é a primeira vez que o Google pegou tudo que ele sabe sobre nós para fazer um produto que torna a nossa vida melhor”.
E você, o que acha dessa relação estreita entre o usuário e o smartphone? Os aplicativos preditivos são um avanço tecnológico — isso é indiscutível —, mas a invasão na rotina ajuda ou atrapalha?
Um fato é: o App Store Optimization continua sendo um fator superimportante para que esses aplicativos, mesmo que preditivos, sejam encontrados nas app stores.
