IA Sob Controle - Inteligência Artificial 196: Entendendo inferência causal, com Caio Gomes e Robson Tigre, PhD
Nov 5, 2025
Caio Gomes, Chief AI Officer no Magalu, e Robson Tigre, PhD em econometria, compartilham insights sobre inferência causal. Eles explicam como esses conceitos transformam o aprendizado de máquina e a importância de testes A/B nas empresas. Discussões incluem a relação com o método científico e aplicações práticas em setores além do e-commerce, como saúde pública. Robson traz um exemplo prático de um teste A/B para recuperar clientes e debatem a escassez de profissionais na área, além de boas práticas e armadilhas comuns em experimentação.
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O Que É Inferência Causal
- Inferência causal organiza métodos para descobrir se uma ação provoca um efeito desejado.
- Robson Tigre descreve isso como testar aleatoriamente quem recebe uma intervenção e medir resultados.
Pergunta Central: E Se Eu Mudar?
- Inferência causal pergunta 'o que acontece se eu mudar algo?' em vez de só observar correlações.
- Judea Pearl e o método científico ajudam a distinguir evidência causal de mera associação.
Prefira Experimentos Aleatorizados
- Quando possível, prefira experimentos controlados aleatorizados (AB) porque são o padrão-ouro.
- Use métodos observacionais apenas quando experimentos forem inviáveis e reconheça suas limitações.
