Que os dados estão gerando uma grande transformação digital e que ela já está em pleno curso, ninguém mais tem dúvidas. No entanto, o que poucos sabem é que a ausência de profissionais que saibam extrair valor do dados é uma das principais barreiras para alavancar processos de transformação digital. Esse foi um dos fatos apresentados na terça-feira (12), no evento da ABRADi em São Paulo, na sede do Campus Google, que discutiu como as empresas podem se transformar a partir do uso correto dos dados.
Segundo Marcelo Sousa, diretor-executivo da Marktedata e presidente da ABRADi, as empresas líderes na utilização de dados possuem três principais características: 1) comprometimento da alta administração; 2) Cultura Analítica; e 3) Foco em uma competência definida. “Por exemplo, o Netflix tem como foco prever a preferência de filmes dos seus clientes, o Uber tem como propósito fazer o cliente chegar o mais rápido possível até o usuário e a Amazon quer oferecer o menor tempo de entrega. Essas empresas utilizam dados para conseguirem atingir essa competência”, explicou Sousa.
E o motivo pelo qual as empresas devem olhar com mais atenção para os dados está nos resultados da pesquisa da Mckinsey de 2016, que mostrou já naquela época que as empresas que utilizam dados extensivamente lucram 93% a mais do que aquelas que não utilizam, vendem 82% a mais, crescem em vendas 112% a mais e o ROI é 115% superior.
Para transformar uma empresa e criar uma cultura de dados, são necessários quatro pilares principais:a estratégia (definir em que a empresa será melhor com o uso de dados), os dados e tecnologia, os processos e as pessoas. “A maioria das empresas já possui muitos dados, a grande dificuldade hoje é ter pessoas que saibam transformar os dados em informações úteis para inovar e melhorar os negócios”, enfatizou.
Esse profissional que sabe extrair valor de dados é um dos desafios para as empresas orientadas a dados. A PhD em estatística da Marketdata, Karin Tamura, afirma que será difícil atender as competências exigidas pelo mercado com um tipo único de profissional. “O ideal é ter uma equipe multidisciplinar com diferentes competências. Terá momentos em que será preciso entender de Computação, em outros de Neurociência, em outros de Negócios, em outros de Tecnologia e assim por diante”, disse a executiva.
A visão de equipes multidisciplinares é compartilhada com o superintendente Data Science & Big Data para o Banco Santander,Rodrigo Yuji Maruyama, que também participou do evento. “Mesmo que os gerentes tenham mentalidade voltada ao uso dos dados, não há como seguir adiante sem um board que tenha a compreensão do valor dos dados. Ele afirma que a tecnologia e a usabilidade são áreas que precisam trabalhar em conjunto dentro das empresas. UX e TI precisam se unir, pois a tecnologia precisa ser implementável na prática e dar resultado”, afirmou.
Outra discussão que movimentou o painel do evento foi sobre o uso de Inteligência Artificial. “IAl vai estar em tudo nas funções repetitivas e racionais. Essas serão substituídos por IA. Já estão sendo… Mas, ainda que tenhamos funções sendo substituídas, ainda haverá espaço para o papel de consultor em saber como a IA será utilizada. Continuaremos precisando das pessoas tecnicamente bem-formadas. A IA não pensa, ela replica tanto os acertos quanto os erros”, explica o executivo da Marketdata.
Esses profissionais que entendem de IA e tem noção de negócios de como utilizar serão cada vez mais importantes. “Em relações de trabalho vamos precisar entender para saber o que pedir. Se pedir errado para a IA, não será bom. IA é uma regra, como uma receita de bolo, que diz que a partir de uma determinada condição, algo vai acontecer. Se o cenário muda, a IA vai parar de funcionar, pois ela é programada para um determinado cenário”, conta Marcelo Sousa. “Hoje também, todos os algoritmos de IA são especialistas e resolvem somente um pedaço do problema, não conseguem ter a percepção do todo. Não existe uma inteligência artificial genérica. Isso ainda está longe de acontecer”, afirmou o presidente da ABRADi.
