A evolução do Reinforcement Learning e como utilizá-lo nas empresas

Na era da IA, as máquinas estão começando a aprender de uma maneira muito parecida com a nossa: experimentando, recebendo feedback e ajustando o comportamento ao longo do tempo. / Imagem: Chat GPT/TBD

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. 

A inteligência artificial entrou definitivamente na agenda estratégica das empresas. Não é mais um conceito restrito a laboratórios ou a empresas de tecnologia. Está presente na forma como tomamos decisões, prevemos comportamentos e organizamos sistemas complexos. O ponto interessante é que, ao observarmos a evolução da IA, percebemos que ela está cada vez mais próxima da maneira como os seres humanos aprendem, e talvez nenhuma área represente isso de forma tão clara quanto o Reinforcement Learning, ou aprendizado por reforço. 

Durante muito tempo, grande parte das aplicações de inteligência artificial foi baseada em previsão, algoritmos analisavam dados históricos para prever um resultado: qual cliente tem maior probabilidade de comprar, qual produto venderá mais, qual paciente pode faltar a uma consulta. Esse tipo de abordagem, típico do machine learning tradicional, resolve problemas importantes, mas tem uma limitação evidente: ele olha para o passado para estimar o presente. Ele não aprende estrategicamente com o que acontece depois da decisão.

O aprendizado por reforço muda completamente essa lógica. Em vez de apenas prever resultados, ele ensina sistemas a tomar decisões dentro de um ambiente dinâmico, avaliando continuamente as consequências de cada ação. O objetivo deixa de ser apenas prever o que vai acontecer e passa a ser descobrir qual decisão gera o melhor resultado ao longo do tempo.  Para entender isso, vale observar como aprendemos ao longo da vida, grande parte do nosso aprendizado não acontece através de instruções formais, mas através da experiência. Uma criança aprende a andar de bicicleta caindo algumas vezes, enquanto um profissional aprende a negociar errando em algumas conversas. Um empreendedor aprende a estruturar uma empresa tomando decisões imperfeitas e ajustando o rumo ao longo do caminho. 

O aprendizado surge da interação contínua entre ação e consequência.

Esse mesmo princípio aparece nas bases do aprendizado por reforço. No modelo, existe sempre um agente, que toma decisões, e um ambiente, que responde a essas decisões. Cada ação produz uma consequência, que pode ser positiva ou negativa, ao longo do tempo, o agente passa a identificar quais decisões aumentam suas recompensas e quais levam a penalizações. Assim, ele constrói uma estratégia de atuação, chamada de política, que orienta suas próximas decisões.  

Curiosamente, essa lógica não nasceu na computação. Ela surgiu muito antes, em estudos clássicos da psicologia sobre comportamento e aprendizagem. Experimentos como os de Ivan Pavlov mostraram que estímulos externos podem alterar o comportamento de um indivíduo quando associados a recompensas. Mais tarde, Burrhus Skinner demonstrou que comportamentos podem ser moldados por um sistema de recompensas e punições. Esses experimentos ajudaram a estabelecer o princípio de que o feedback do ambiente molda o comportamento ao longo do tempo.  

O aprendizado por reforço traz exatamente essa lógica para os algoritmos, em vez de serem programados para executar uma sequência fixa de ações, os sistemas passam a aprender com o ambiente em que operam. Eles observam o estado atual, escolhem uma ação, recebem um retorno e ajustam sua estratégia. Esse ciclo se repete continuamente: percepção, decisão e ação. 

O mais interessante é que esse processo cria uma forma de inteligência extremamente adaptativa. Um sistema de aprendizado por reforço não precisa conhecer todas as respostas antecipadamente. Ele aprende progressivamente, refinando suas escolhas a partir da experiência acumulada. Isso faz com que o desempenho do algoritmo esteja diretamente ligado ao número de interações que ele teve com o ambiente e à qualidade dos feedbacks que recebeu. 

Existe, porém, um dilema central nesse tipo de aprendizado, sempre que um agente precisa tomar uma decisão, ele enfrenta duas possibilidades, a primeira é repetir algo que já funcionou antes, a segunda é experimentar algo novo que pode gerar um resultado melhor — ou pior. Esse dilema é conhecido como o equilíbrio entre exploração e explotação.  

Explorar significa buscar novas alternativas, testar caminhos desconhecidos e descobrir oportunidades. Explotar significa utilizar aquilo que já se mostrou eficiente e seguro. Se um sistema explora demais, ele corre o risco de nunca consolidar resultados. Se explota demais, ele deixa de descobrir caminhos potencialmente melhores. O desempenho ideal surge do equilíbrio entre esses dois movimentos.  Curiosamente, esse é exatamente o mesmo dilema enfrentado por líderes e organizações. Empresas que apenas exploram novas ideias podem perder eficiência operacional. Empresas que apenas repetem o que já funcionou acabam presas a modelos antigos. O crescimento sustentável costuma surgir quando há um equilíbrio entre experimentação e disciplina estratégica.

Potencial para negócios

É nesse ponto que o aprendizado por reforço começa a revelar seu enorme potencial para o mundo dos negócios. Em ambientes complexos, onde decisões precisam ser tomadas continuamente e as consequências aparecem ao longo do tempo, essa abordagem permite construir sistemas que aprendem a melhorar sua própria performance. Na prática, isso já acontece em diversas áreas, empresas de logística utilizam modelos de aprendizado por reforço para otimizar rotas de entrega e reduzir custos operacionais. Plataformas digitais utilizam esse tipo de algoritmo para entender quais recomendações aumentam o engajamento dos usuários. No setor financeiro, sistemas aprendem a ajustar estratégias de investimento a partir da evolução do mercado. 

Outro exemplo interessante aparece na gestão de operações. Sensores instalados em equipamentos industriais permitem que sistemas monitorem continuamente o funcionamento das máquinas. Ao analisar padrões de desempenho e receber feedback sobre falhas ou melhorias, o sistema aprende quais decisões reduzem riscos e aumentam eficiência. Com o tempo, ele passa a antecipar problemas e ajustar operações automaticamente. O ponto central é que o aprendizado por reforço transforma a inteligência artificial em algo muito mais próximo de um processo vivo de aprendizado. Em vez de modelos estáticos baseados apenas em dados históricos, surgem sistemas capazes de evoluir com o ambiente em que estão inseridos.

Isso muda profundamente a forma como as empresas podem utilizar dados. Durante muito tempo, o valor dos dados esteve associado à capacidade de gerar previsões. Agora, o valor começa a migrar para algo ainda mais poderoso: a capacidade de aprender continuamente a partir das interações com o mercado. 

Quando um sistema consegue observar, decidir, agir e aprender com o resultado dessas ações, ele deixa de ser apenas uma ferramenta analítica e passa a ser um mecanismo de adaptação estratégica.

E talvez essa seja a grande mudança que estamos começando a observar na inteligência artificial. As máquinas não estão apenas ficando mais rápidas ou mais eficientes em cálculos. Elas estão começando a aprender de uma maneira muito parecida com a nossa: experimentando, recebendo feedback e ajustando o comportamento ao longo do tempo.

No fundo, o aprendizado por reforço revela algo que muitas vezes esquecemos no mundo dos negócios. A performance não nasce da perfeição inicial, mas da capacidade de aprender rapidamente com as consequências das próprias decisões.

Empresas que conseguem estruturar esse ciclo — observar, agir, aprender e ajustar — criam uma vantagem competitiva difícil de replicar. Elas não dependem apenas de previsões. Elas constroem sistemas capazes de evoluir continuamente.

E, em um mundo cada vez mais complexo e imprevisível, essa capacidade de aprendizado contínuo talvez seja o ativo mais valioso que uma organização pode desenvolver.

Referências: 

• Araújo, Lucas Mendes. Fundamentos do Reinforcement Learning. Ebook da Aula.  
• Bellman, Richard. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press.
• Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron. (2016). Deep Learning. MIT Press.
• Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert; Friedman, Jerome. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer.
• Mnih, Volodymyr et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529–533.
• Russell, Stuart; Norvig, Peter. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4ª ed. Pearson.
• Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. 2ª ed. MIT Press.