4 Coisas Que os Executivos Devem Saber Sobre IA e Data Science

Inteligência Artificial e Data Science são termos cada vez mais comuns no mundo dos negócios, sendo aplicados em uma variedade cada vez maior de soluções comerciais. As empresas querem implementar essas tecnologias para melhorar seus resultados e conseguir vantagem competitiva – mas algumas estão cometendo o erro de tentar usar Inteligência Artificial ou aplicar Data Science para análise e modelagem preditiva, sem preparar a casa e organizar os dados, o que vai permitir que as tecnologias possam gerar impacto real. Sem dados, Inteligência Artificial e Data Science, seriam apenas teoria, sem aplicações práticas transformadoras. Vejamos então as 4 Coisas Que os Executivos Devem Saber Sobre IA e Data Science.

Empresas com uma forte base em análise podem utilizar soluções de Inteligência Artificial com grande sucesso. De acordo com a Harvard Business Review, “empresas com processos de análise de dados já implementados – como análise de dados de vendas ou tendências de mercado – fazem avanços em áreas complexas e críticas após mergulhar em Inteligência Artificial”.

São dois os requisitos básicos para extrair o máximo da Inteligência Artificial e gerar inovação: dados certos e de qualidade e equipe especializada em Data Science que sabe como usá-los. A seguir estão quatro lições que as empresas de vanguarda aprenderam sobre a interseção entre dados e a adoção de algoritmos para soluções de IA ou modelagem preditiva com Data Science.

1. Você tem os dados de que precisa, mas ainda não os usa

Se a empresa tem um modelo de negócios bem-sucedido que gera receita significativa, é provável que já tenha uma tonelada de dados disponíveis sobre seus clientes: o que eles compraram, quando compraram, como eles preferem ser contatados, entre outros dados, todos coletados de interações comuns com clientes. Se a sua empresa não estiver usando ou pelo menos coletando esses dados para facilitar a análise, estará desperdiçando um recurso que pode agregar eficiência à sua organização, proporcionando uma experiência melhor e mais personalizada aos seus clientes. É claro que a coleta e uso dos dados deve ter o consentimento e aprovação dos clientes.

2. Criar novos dados é tão importante quanto usar dados existentes

Com muita frequência, a abordagem tradicional de análise ou Ciência de Dados é usar os dados que a empresa já possui. À medida que a Ciência de Dados evolui, a criação de novos dados e a captura de dados anteriormente subutilizados estão se tornando mais importantes. Os processos de negócios auxiliados pela Inteligência Artificial são tão bons quanto os dados que você insere no modelo, o que significa que localizar e criar os dados certos é essencial.

3. A disponibilidade de dados e informações permite autonomia

Historicamente, o sucesso de um negócio dependeu em grande parte de especialistas internos que conheciam muito bem o modelo de negócios – funcionários de alto escalão que estão na empresa há muito tempo, que entendem o negócio e podem atuar como recursos tomando decisão a partir da intuição. Por experiência, essa “intuição executiva” é um recurso incrivelmente valioso, mas muitos funcionários de organizações maiores não têm a experiência necessária para acumular o conhecimento capaz de tomar decisões com base na intuição, e nem todo funcionário tem acesso aos especialistas veteranos que têm experiência para tal.

Embora o trabalho em equipe seja essencial para bons negócios, você também quer que todos em sua organização sejam tão autônomos quanto possível. Quando você usa os dados corretamente, você identifica as informações que chegam ao longo do tempo, as captura e as disponibiliza para quem precisar delas. A Ciência de Dados pode elevar a intuição executiva, capacitando mais tomadores de decisão. Com o tempo, sua organização pode crescer de um pequeno grupo de especialistas tomando decisões baseadas em experiência e intuição, para um grupo maior de funcionários tomando decisões com base em medidas quantitativas.

4. Ciência de Dados bem sucedida requer especialização

Para utilizar adequadamente seus dados, você deve criar uma equipe de especialistas com foco em diferentes aspectos da Ciência de Dados e suas aplicações. Um Cientista de Dados com uma compreensão de diferentes disciplinas pode ser determinantes para o sucesso de projetos de Data Science e IA. E à medida que a empresa desenvolve sua cultura data-driven (orientada a dados), montar uma equipe de Data Science, com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Especialistas de IA e outras funções relacionadas, pode trazer uma vantagem competitiva. Esses profissionais devem estar capacitados para trabalhar com Matemática, Estatística, Programação, Armazenamento e Processamento de Big Data, usando frameworks como Hadoop e Spark e diversas outras tecnologias que fazem parte do universo da Ciência de Dados.

A Inteligência Artificial pode ajudar sua empresa a ser muito mais precisa nas decisões de negócios que você toma nos níveis macro e micro, independentemente de como sua empresa interage com os clientes. Para alcançar essa precisão, você precisa coletar, criar e organizar seus dados para que se tornem um dos maiores recursos da empresa. O outro maior patrimônio? Os especialistas em Ciência de Dados que garantem que seus dados e Inteligência Artificial estejam fazendo o máximo que podem para você e sua empresa.

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