Durante muito tempo, transformar uma necessidade de análise espacial em uma solução computacional exigia uma combinação bastante específica de conhecimentos: compreender o fenômeno estudado, definir uma metodologia, conhecer as ferramentas disponíveis e, muitas vezes, saber programar para implementar a análise. A distância entre "o que eu preciso analisar" e "uma ferramenta ou habilidade capaz de realizar essa análise" podia ser significativa.
Essa distância está diminuindo, não porque o conhecimento técnico tenha perdido importância, mas porque a forma de transformar esse conhecimento em soluções está mudando.
O código deixou de ser a primeira barreira
No nosso trabalho com Geoprocessamento, a inteligência artificial está incorporada em diferentes etapas: pesquisa de metodologias, avaliação de tecnologias, construção de fluxos de processamento e elaboração de scripts para análises em larga escala.
Um exemplo recente, aqui do Grupo Lago Azul, é o desenvolvimento de uma metodologia para identificação de supressão de vegetação a partir de imagens de satélite. À primeira vista, parece um problema de programação: obter as imagens, calcular índices, comparar períodos, classificar áreas alteradas. Na prática, a parte mais difícil acontece antes do código. Está em decidir quais condições caracterizam uma supressão, quais períodos comparar, como lidar com nuvens e sombras, quais índices espectrais são adequados, quais limiares utilizar, como tratar áreas de transição e como diferenciar uma alteração real de uma variação causada pelo comportamento do próprio sensor ou pelas condições de aquisição da imagem.
A IA permite transformar critérios de análise e exceções em uma implementação computacional a partir da linguagem natural. Isso reduz o custo de testar diferentes abordagens e torna acessíveis soluções que antes poderiam depender de conhecimentos específicos de programação.
O processamento também mudou de lugar
A disponibilidade de grandes catálogos de imagens de satélite e de plataformas capazes de processá-las diretamente na nuvem reduz uma limitação que durante muito tempo foi bastante concreta: a capacidade computacional local. Em vez de baixar, armazenar e processar todos os dados em uma máquina, parte significativa do trabalho pode ser executada diretamente na própria infraestrutura onde esses dados estão disponíveis.
A capacidade do hardware local ainda é uma questão desafiadora, entretanto está deixando de ser um limitador para determinadas análises. O efeito mais tangível dessa mudança está no aumento da velocidade e no volume possível de experimentação. Isso porque o custo para implementar uma hipótese diminui, permitindo testar mais alternativas metodológicas: diferentes períodos, índices, limiares e formas de validação.
A IA tornar mais barato o processo de descobrir qual metodologia funciona melhor, ao mesmo tempo que gera um novo desdobramento: conseguir produzir mais análises não significa conseguir validá-las com a mesma velocidade.
O mapa pode estar certo e ainda assim estar errado
Uma IA pode gerar um código perfeitamente executável para uma metodologia inadequada e o problema pode não aparecer no código, nem gerar uma mensagem de erro. Pode aparecer apenas quando se questiona a premissa que orientou a análise.
Em um dos modelos desenvolvidos para detectar supressão de vegetação nativa, um critério de normalização que funcionava bem para uma fitofisionomia se mostrou inadequado quando aplicado a outra, dentro da mesma área de estudo. O script funcionava, o processamento era concluído e o mapa produzido tinha aparência plausível. O problema só foi identificado por meio de uma auditoria específica das premissas.
Esse tipo de situação evidencia uma característica particularmente delicada das análises automatizadas: o resultado que falha é fácil de identificar, já o resultado que parece funcionar exige muito mais conhecimento e senso crítico.
No Geoprocessamento ambiental, isso tem um peso adicional. Um mapa de supressão pode subsidiar fiscalização, autuação ou laudo técnico. Nesse contexto, não basta que o resultado seja visualmente coerente. É necessário compreender os critérios que o produziram, suas limitações e a possibilidade de reconstruir e revisar o processo. "O modelo indicou supressão" não constitui, por si só, uma justificativa técnica.
O papel do especialista muda de foco
Uma das preocupações atuais com a incorporação da IA aos processos é a possibilidade de obsolescência do fazer e do conhecimento humano diante da capacidade das máquinas. Se a ferramenta consegue escrever o código, interpretar uma imagem e sugerir uma metodologia, por que alguém precisaria entender de geoprocessamento, por exemplo?
Uma das possíveis respostas a essa questão é que a capacidade de execução não é a mesma coisa que a capacidade de decisão. Com a redução da barreira de implementação, ganha importância a capacidade de formular hipóteses, conhecer o comportamento dos dados, reconhecer limitações, definir critérios, identificar exceções e validar resultados.
A IA não elimina a especialização; ela redistribui o tempo do especialista, tirando-o do que é puramente operacional e concentrando-o nas decisões que exigem conhecimento do problema.
A questão mais relevante é como incorporá-las sem transferir para a ferramenta uma responsabilidade que continua sendo técnica. Deve-se aproveitar sua capacidade de acelerar pesquisa, testar hipóteses e processar grandes volumes de dados, sem transformá-la em autoridade sobre temas e resultados. A decisão sobre qual problema resolver, quais critérios adotar e se o resultado obtido representa, de fato, o fenômeno que se pretendia analisar continua sendo do especialista. É nessa mudança, de testar mais para decidir melhor, que está uma das contribuições mais importantes da IA para o presente e futuro do Geoprocessamento.