Obviamente, você já ouviu a expressão “Os dados são o novo petróleo”. Como o petróleo, os dados devem ser refinados para se tornarem úteis. Os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados usando grandes quantidades de dados e aprendem estatisticamente as respostas que levaram ao melhor resultado, na maioria dos cenários. Então esse comportamento se torna um modelo de resposta para perguntas futuras. Mas os dados coletados nas últimas décadas são tendenciosos e precisam ser ajustados para evitar a segregação. Por exemplo, no Brasil, os profissionais negros ocupam apenas 12% dos cargos de C-Level; no passado, esse número era pior. Portanto, o treinamento de Machine Learning com esses dados, sem o processo adequado de refino, reflete em um modelo de contratação tendencioso. Nesta sessão, Christian Geronasso, consultor da SAP, trará falhas de mercado e estratégias para evitar viés da IA em um futuro próximo.