Como as empresas sabem o que devem fazer? Algumas confiam na experiência. Outras simplesmente arriscam um palpite (com justificativas elaboradas, claro!). A maioria parece combinar as duas coisas. Mas os estrategistas modernos buscam algo um pouco mais confiável: dados.

Eles querem oferecer uma base sólida para as decisões de negócio que vá além de olhar para o passado e tentar adivinhar o futuro. A maioria das empresas já é orientada por dados em alguma medida. Mas isso ainda não foi suficiente para superar as abordagens tradicionais de estratégia. Neste blog, vamos explorar por que a inteligência artificial é tão importante para viabilizar uma estratégia de dados e de negócios escalável, fundamentada em mais do que experiência e suposições.

O que é estratégia de dados?

Uma estratégia de dados determina quais dados você coleta, como e para qual finalidade. A Dataversity a descreve como um “conjunto de escolhas e decisões que, juntas, definem um  plano de ação em alto nível para atingir objetivos também de alto nível.” Ela está intrinsecamente ligada aos objetivos do negócio, que funcionam como a estrela-guia para a qual o quê, o como e o porquê dos dados devem apontar. O grande objetivo de uma estratégia de dados é usar dados para determinar o melhor caminho, criando um ciclo virtuoso de estratégia orientada por dados.

Entra a IA.

O que é IA? Como ela se relaciona com a estratégia de dados?

O que é IA e como ela se diferencia de análise de dados e aprendizado de máquina? O cientista de dados David Robinson apresenta uma regra prática útil para definir as diferentes contribuições dos vários ramos da ciência de dados. (Ele observa que é uma simplificação, mas é um bom recurso para orientar nosso entendimento.)

A análise de dados entrega insights.

Assim, você pode entender como diferentes canais de marketing geram leads com valores distintos ou identificar quais vendedores têm a maior taxa de conversão.

O aprendizado de máquina entrega previsões.

Você pode usar um algoritmo para prever que pessoas que visitam seu site pelo menos três vezes têm 50% de chance de comprar algo ou identificar que, ao observar um determinado conjunto de transações bancárias, há 80% de probabilidade de atividade fraudulenta.

A inteligência artificial entrega ações.

Pode ser desde recomendar uma rota no Google Maps (fornecendo uma ação que atinge o resultado desejado) até chatbots que resolvem problemas de clientes, recomendações da Netflix e gestão automatizada de investimentos financeiros e carteiras.

No contexto de uma estratégia de dados, podemos dizer que a IA cria sistemas de negócio capazes de tomar conjuntos inteligentes de escolhas e decisões.

Por que a IA é o elemento central da estratégia de dados?

Como sugerido na introdução, estratégia envolve regras claras sobre o que uma empresa faz e o que não faz. Em outras palavras: quais decisões inteligentes uma organização deve tomar? Embora a análise de dados e o aprendizado de máquina forneçam insights e previsões, ainda é necessário que um humano conecte os pontos e defina a melhor ação. Isso torna a capacidade humana de decisão um limite fundamental para o poder da sua estratégia de dados, e dificulta a escalabilidade.

Uma estratégia de dados com IA é essencial para aproveitar a IA de forma eficaz dentro da organização. Ela envolve a curadoria de conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade, a garantia de acesso fluido aos dados para infraestruturas de treinamento e inferência, além da integração de ferramentas e aplicações de IA de ponta. Esse framework estratégico aumenta a confiabilidade e a disponibilidade dos dados, acelera a implementação e o desempenho dos modelos de IA e fortalece a tomada de decisão orientada por dados. Ao priorizar esses elementos, as organizações podem otimizar suas iniciativas de IA, impulsionar inovação significativa e alcançar maior eficiência operacional e vantagem competitiva.

A IA pode habilitar inteligência em qualquer ponto, sem depender de decisões humanas.

Retomando a ideia da introdução, a IA pode ajudar a definir um conjunto claro de escolhas que determina o que a empresa vai fazer e o que não vai fazer. Humanos simplesmente não conseguem processar informação suficiente (nem ficar acordados por tempo suficiente!) para aplicar sua experiência e inteligência a todos os cantos da empresa. Eles precisam priorizar e fazer triagem. Com a IA, isso deixa de ser uma limitação. Em teoria, todo ciclo de feedback, ponto de decisão e junção estratégica pode ser incorporado a uma inteligência escalável capaz de tomar decisões de forma independente e maximizar o valor para os negócios. 

Isso não significa ausência de supervisão humana, mas sim uma mudança de ênfase: em vez de limitar a execução e a escala, a supervisão humana assume um papel mais estratégico, mantendo o ritmo e observando qualquer desvio. Na prática, claro, as empresas começam aos poucos e avaliam os resultados. Mas a promessa da IA é transformadora: escalar a inteligência por toda a organização, além dos limites humanos.

Em última análise, a IA tem o potencial de criar “ciclos virtuosos”, nos quais a inteligência gera dados melhores, que possibilitam produtos melhores, que atraem mais usuários, que geram ainda mais dados, e assim por diante.

Isso já era possível antes, mas nunca nessa escala e de forma tão independente da decisão humana.

Como implementar IA

Mas a IA é complexa. É preciso uma base sólida de excelência em dados. Monica Rogati desenvolveu o conceito da hierarquia de necessidades da ciência de dados.

Você vai perceber que a IA está no topo. Tentar implementar IA antes de estar preparado vai resultar em fracasso. Como Monica afirma: “Na maioria das vezes, as empresas não estão prontas para a IA.” Há componentes tangíveis e intangíveis que precisam formar a base de qualquer programa de IA.

Componentes tangíveis:

• Infraestrutura: coloque sua arquitetura de dados moderna em funcionamento!
• Pessoas: é necessário ter as competências certas, além de estruturas de equipe e formas de trabalho adequadas.
• Ferramentas: esta é a parte mais simples, mas ainda essencial.
• Modelo operacional: organizar a forma de trabalho para facilitar, e não dificultar, o fluxo de dados na organização.
• Processos: garantir a qualidade dos dados e que eles fluam de maneira automática e integrada.

Componentes intangíveis:

• Apoio executivo: tudo começa com o engajamento da liderança!
• Visão: um roteiro flexível que conduza a uma estrela-guia inspiradora.
• Cultura orientada por dados: colaboradores entendem o que é possível com dados e têm autonomia para colocar em prática.

Com esses elementos estabelecidos, é hora de levar a IA ao centro da estratégia.

Como começar

Com base na experiência de estruturar e executar estratégias de dados para algumas das maiores organizações do mundo, há alguns princípios críticos a seguir.

Comece aos poucos:

Não tente resolver tudo de uma vez. Desenvolva uma prova de valor (POV) em uma área específica da empresa onde seja possível estabelecer um modelo bem-sucedido e mensurar valor. Quando algo estiver funcionando, comece a escalar.

Torne mensurável:

A tecnologia é fascinante e é fácil se perder na parte técnica e esquecer que o objetivo é gerar melhores resultados de negócio. Defina o sucesso em cada etapa, mensure, demonstre o valor gerado e repita.

Ajuste e experimente:

Não defina tudo de forma rígida antes de provar o conceito. Mantenha o roteiro flexível para experimentar e ajustar de acordo com os resultados.

Adote soluções nativas em nuvem: 

Não tente construir toda a sua plataforma de dados do zero. Use ferramentas nativas em nuvem para atender 80% das suas necessidades e ganhar velocidade. Se necessário, complemente com soluções mais específicas para preencher lacunas, mas elas devem ser o complemento, não a base principal.

Perguntas frequentes sobre IA e estratégia de dados

Qual é um exemplo de estratégia de IA?

Um exemplo de estratégia de IA envolve a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para aprimorar a experiência dos clientes. Isso pode incluir o uso de chatbots para atendimento, análises preditivas para recomendações personalizadas e automação de tarefas repetitivas para aumentar a eficiência. Ao utilizar IA, as empresas obtêm insights mais profundos sobre o comportamento dos clientes, otimizam operações e criam experiências mais envolventes.

Quais são as quatro grandes estratégias de big data?

As quatro grandes estratégias de grandes volumes de dados geralmente incluem:

1. Coleta de dados: reunir grandes volumes de dados de diversas fontes.
2. Armazenamento de dados: utilizar soluções escaláveis para gerenciar e manter os dados.
3. Análise de dados: aplicar ferramentas analíticas para extrair insights relevantes.
4. Segurança de dados: implementar medidas para proteger a integridade e a privacidade das informações.

Quais são os 5 P’s de big data?

Os 5 P’s de big data geralmente se referem a:

1. Propósito: compreender os objetivos por trás da coleta e do uso de dados.
2. Pessoas: garantir que existam talentos e competências adequadas para gerenciar e analisar dados.
3. Processos: estabelecer fluxos de trabalho eficientes para o tratamento de dados.
4. Plataformas: utilizar tecnologias e infraestrutura apropriadas para armazenamento e processamento.
5. Performance: medir a efetividade e os resultados das iniciativas de dados para promover melhorias contínuas.