Por Willy Sousa (*), diretor de Produtos da Engineering Brasil (Grupo Engineering)
Hoje, 89% das empresas consideram dados como ativos estratégicos para criarem produtos e serviços. O número, trazido pelo MIT Sloan Management Review, mostra que a área de Big Data se tornou o caminho para promover um verdadeiro diferencial competitivo em meio a um mercado dinâmico e cada vez mais concorrido.
Entretanto, nada disso é possível se a organização não possuir capacidade de coleta de informações, armazenamento, processo e análise eficiente. É justamente dentro desse âmbito que as plataformas de dados habilitadas para inteligência artificial (IA) se transformam nas maiores aliadas para gerar essas funcionalidades, trazendo valor e inovação para o ecossistema digital das marcas.
Como funciona uma plataforma de dados habilitada para IA
Basicamente, uma plataforma de dados habilitada para IA é um conjunto de ferramentas e recursos apoiados por algoritmos e modelos de aprendizado de máquina. Por isso, uma ferramenta como essa pode facilitar a extração de insights valiosos dos dados ligados a uma empresa, abrindo portas para uma série de vantagens operacionais.
Podemos citar algumas delas: a otimização de processos, a detecção de anomalias e fraudes nos sistemas e a previsão de cenários. Por consequência, todos esses benefícios também ajudam as companhias a reduzir custos ligados a tarefas manuais e falhas humanas, direcionando investimentos para tornar as operações mais ágeis e rentáveis.
A NewVantage Partners, consultoria especializada em transformação digital, indica que as empresas que usam dados para a tomada de decisão podem diminuir gastos operacionais em até 23%. Ou seja, a utilização da plataforma escala os benefícios gerados em atividades do dia a dia até as camadas mais estratégicas do negócio, auxiliando na escolha das melhores oportunidades e na execução de ações personalizadas.
Desafios para o uso correto da plataforma
O maior desafio para liberar todo o potencial da plataforma é, sem dúvidas, garantir a qualidade dos dados. Não à toa, a Gartner revela que cerca de 87% das empresas consideram essa uma das condições mais importantes para que a IA seja implementada de forma eficiente em suas operações.
A razão para isso é simples: os dados são a matéria-prima que alimenta os algoritmos e os modelos de IA. Portanto, se forem incompletos, inconsistentes, imprecisos ou enviesados, a confiabilidade, a eficiência e a ética das soluções de Machine Learning invariavelmente serão comprometidas.
Diante dessa demanda, é essencial que as empresas priorizem a coleta e gestão de dados para as suas IAs, garantindo a segurança, a privacidade e a conformidade do ecossistema digital Todas as informações de diferentes fontes e formatos precisam ser integradas e padronizadas, assegurando a relevância, o gerenciamento e a representatividade delas.
Tendências e perspectivas
Segundo a Market Research Future, o mercado global de Big Data e Analytics deve movimentar US$ 103 bilhões até 2027. Claramente, trata-se de uma projeção que demonstra o aumento da percepção para a importância das plataformas de dados habilitadas para IA, que provavelmente se tornarão cada vez mais parte do dia a dia de marcas de segmentos diversos.
A tendência é que a automação de processos e tarefas e o uso de análises preditivas e prescritivas sejam ainda mais presentes nas tomadas de decisão das lideranças. Aliás, já podemos identificar essa perspectiva no desenvolvimento acelerado de novas interfaces conversacionais e assistentes virtuais, que estão sendo incorporadas praticamente a cada dia nas rotinas corporativas.
Olhando para esse cenário, não é exagero dizer que as empresas que ainda não implementaram essa tecnologia em seus sistemas estão se colocando em uma desvantagem competitiva significativa. Sem uma plataforma de dados habilitada para IA, todos os produtos, serviços, processos e decisões ficam um passo (ou mais) atrás das concorrências, que estão indo mais rápido em direção à inovação ao utilizarem os recursos certos.
Não há mais tempo a perder.
(*) Com MBA em gerenciamento de projetos pelo IBTA – Instituto Brasileiro de Tecnologia Avançada, Willy Sousa acumula 15 anos de experiência na área, tendo passagens pela TIVIT, ZUP, Telefônica, entre outras. Atualmente, é o diretor de Produtos da Engineering Brasil (Grupo Engineering), sendo o responsável por todo o portfólio da empresa.
Imagem: Gerada por IA – 21/10/24 às 9h50