<p>Não se trata, evidentemente, de androides, mas sim dos conceitos de data science (ciência dos dados) e inteligência artificial, que reúnem soluções e técnicas capazes de coletar e extrair inteligência a partir de um volume gigantesco de informações para, a partir daí, fazer análises preditivas em busca de identificação de demandas para se antecipar à concorrência.</p>
<p>As duas propostas estão em alta no ambiente corporativo e devem registrar crescimento ainda maior nos próximos anos. Enquanto um cientista de dados é o profissional mais buscado e desejado pelas corporações brasileiras, de acordo com levantamento da agência Hays, líder mundial em recrutamento e seleção especializada, a utilização de soluções de inteligência artificial deve crescer 133% nas empresas instaladas no país até o fim de 2020, segundo o relatório State of Service, da Salesforce.</p>
<p>A consolidação da ciência dos dados dentro da estrutura organizacional e o avanço das soluções de inteligência artificial promoveram mudanças significativas nas corporações. A primeira delas é justamente cultural. Para que uma estratégia baseada em dados e aprendizado de máquina seja bem-sucedida, é essencial que os processos promovam a integração entre as diferentes equipes e profissionais. Hoje, não basta deixar a implementação nas mãos do time de TI e esperar que ele entregue sozinho os resultados esperados. As informações precisam circular pela empresa a fim de garantir uma visão mais completa e, sobretudo, que os insights façam sentido ao marketing, comercial, financeiro, vendas e etc.</p>
<p>Além disso, é preciso compreender que a transformação digital é um fenômeno irreversível e, atualmente, nenhuma empresa, mesmo a que atua exclusivamente off-line, sobrevive sem usar esses dois conceitos em seu dia a dia para embasar a tomada de decisão. Levantar, tratar e analisar informações que façam sentido ao negócio é tarefa do “cientista de dados”, enquanto cruzá-las para trazer inteligência e automação é a lógica da inteligência artificial. A era do “achismo” nos negócios chegou ao fim. Agora, não é mais um diferencial competitivo, mas questão de sobrevivência.</p>
<p>Evidentemente, essas mudanças não devem ser feitas sozinhas e sem planejamento. Para alcançar o objetivo desejado, é essencial contar com o apoio de parceiros e fornecedores com conhecimento especializado. No caso de data science, por exemplo, é preciso buscar profissionais qualificados. Além disso, é necessário contratar fornecedores que realmente oferecem os melhores serviços e de fato possam agregar valor ao negócio. Dessa forma, conseguem desenvolver projetos inovadores envolvendo diferentes departamentos, com todos os recursos que a análise de dados e a capacidade preditiva têm a oferecer.</p>
<p>As empresas podem – e devem – utilizar as informações disponíveis para traçar as melhores estratégias. Se antes as decisões deveriam ser tomadas a partir do feeling do empreendedor, hoje é possível mensurar, elencar e investigar diferentes informações sobre determinado assunto. Quem melhor se adaptar e utilizar recursos de inteligência artificial e data science, mais rápido terá sucesso e conseguirá se distinguir de sua concorrência. Em um cenário econômico de intensa competitividade, esse pode ser o detalhe que fará toda a diferença para o sucesso do negócio.</p>
<p><em>(*) CDO e co-fundador da Semantix.</em></p>
