Advanced Analytics: qual é a importância e como é utilizado no Brasil

Uso de IA para processar e analisar grandes quantidades de dados pode melhorar a produtividade e tornar empresas mais competitivas

Você já deve ter ouvido a expressão “dados são o novo petróleo”. Ela foi cunhada pelo matemático britânico Clive Humby, ainda em 2006, mas se tornou muito falada no Brasil em 2019, quando o CEO da Mastercard, o indiano Ajay Banga, a citou em um evento realizado em São Paulo.

A distância das datas é emblemática e parece se relacionar diretamente com o nível de maturidade do mercado brasileiro no que diz respeito ao tratamento e utilização de dados. Embora a cada dia que passe os dados se tornem os ativos mais valiosos das organizações no mundo todo, o mercado brasileiro está bastante atrasado em relação a outros países na utilização de inteligência artificial (IA) e advanced analytics (AA) para “ler” e utilizar a quantidade gigantesca de informação gerada diariamente.

A conclusão é de um estudo recente da multinacional de consultoria McKinsey & Company, que mostra o Brasil bem distante de líderes globais e, na América do Sul, atrás da Colômbia, no quesito maturidade digital.

É preciso correr para recuperar o tempo perdido. De acordo com o levantamento da empresa, o uso de aplicações de inteligência artificial e advanced analytics na indústria, no comércio e em companhias de diferentes portes pode desempenhar um papel significativo no aumento da produtividade que o mercado brasileiro precisa para se tornar mais competitivo, principalmente este ano, que pode marcar o começo de uma recuperação dos efeitos da pandemia.

O que é advanced analytics?

Segundo o professor Danilo Bressan, doutor em Mídia e Tecnologia pela Universidade Estadual Paulista – UNESP, a expressão “analytics” está relacionada ao tempo futuro. “Significa utilizar dados de processos, vendas, do mercado, etc., para prever o que pode acontecer ou qual decisão seria melhor tomar para alcançar determinado objetivo dentro de uma organização”, diz.

Esse processo é feito com base na análise de padrões dos dados e estatística feita com o uso de algoritmos de inteligência artificial. “Os resultados podem ajudar empresas as serem mais competitivas. Quanto mais dados, melhor a previsão da IA”, conclui o professor.

No caso do advanced analytics, como o próprio nome faz supor, o exame dos dados é realizado com técnicas e ferramentas mais sofisticadas do que aquelas tradicionalmente usadas em business intelligence (BI). O resultado são insights mais profundos que podem gerar previsões e ajudar a gestão na tomada de decisão.

De acordo com Danilo Bressan, o advanced analytics pressupõe o uso massivo de inteligência artificial na análise dos dados. Entre as técnicas relacionadas ao AA estão a mineração de dados, o machine learning, as análises semântica e de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos e redes neurais, entre outras.

Advanced analytics no Brasil

Segundo a McKinsey, a América Latina como um todo está atrás dos líderes globais em relação à aplicação de IA e AA. Essa desvantagem faz com que esses mercados sejam menos competitivos e tenham performances financeiras menores do que poderiam.

De acordo com os números da consultoria as organizações que utilizam advanced analytics de forma constante registram uma taxa de crescimento anual 4,2 vezes maior do que seus concorrentes.

A McKinsey afirma que as empresas líderes na América Latina estão usando alguma versão de inteligência artificial e advanced analytics para resolver os problemas do negócio, mas são poucas aquelas que passaram da fase de testes e evoluíram para se tornar empresas guiadas por dados.

Os países da região têm o potencial para criar até US $ 1 trilhão de dólares em valor para suas economias investindo em IA e AA, mas para isso as organizações precisam de coragem para mudar e investir.

5 passos para a adoção da IA e do advanced analytics no negócio

Em um artigo assinado por Jose Cafferata e Monica Szwarcwald, sócios no escritório da McKinsey & Company em São Paulo, e Amelia Toro, parceira associada do escritório de Bogotá, os autores, apontam cinco etapas essenciais para adoção da IA e AA que são, resumidamente:

1. Escolha de uma estratégia

As organizações líderes fizeram uma opção pela transformação dos seus negócios e criaram um roadmap claro e objetivo sobre onde queriam chegar. Ter uma estratégia direta, amplamente divulgada entre aqueles que decidem os rumos da empresa mantém o foco e pode servir como elemento motivacional.

2. Valorização de talentos

Contratar e desenvolver talentos é fundamental para a implantação da IA e AA na empresa. “As organizações precisam repensar os talentos de analytics para incorporar papéis técnicos e preparar os líderes do negócio em todos os níveis para interpretar, incorporar e liderar organizações de forma a serem realmente centradas em dados”, afirmam Cafferata, Szwarcwald e Toro.

3. Adoção de protocolos de entrega

Ter uma equipe de técnicos talentosos e motivados não garante resultados. É preciso estabelecer protocolos de entrega que sejam ágeis, replicáveis, escalonáveis e multidisciplinares. A aplicação e prática diária dessas “tarefas” gera evoluções constantes e ajuda a construir uma cultura na organização.

4. Gestão dos dados e tecnologia

Mais importante do que acumular dados na nuvem ou em data lakes é preciso saber como utilizá-los e administrá-los. As organizações de ponta em IA e AA desenvolvem seus trabalhos a partir de uma estratégia de uso dos dados voltada para o negócio. O mesmo vale para a tecnologia. Não é a simples compra de um sistema caro e complexo que vai trazer o resultado esperado.

5. Mudança de cultura

Nenhuma evolução acontece sem que haja a adoção de novos hábitos, práticas e visões por parte da equipe. A resistência de colaboradores e mesmo de lideranças em adotar novos processos, não raramente, mina qualquer chance de transformação.

Mudar a mentalidade de uma organização exige investimento em: alinhamento do discurso, exemplo através das lideranças, processos e tecnologias que apoiem o uso de IA e AA, integração de novos talentos e capacitação constante.

O campo está aberto e é preciso acelerar. O desenvolvimento tecnológico não para e quanto mais tempo uma organização demora para investir, mais distante fica da concorrência.

Os profissionais da McKinsey acreditam em um futuro promissor para as empresas latino-americanas, mas afiram que apenas as organizações que possuem “grandes ambições, uma mentalidade verdadeiramente de aprendizado e a execução de um programa holístico de transformação de AI e AA” serão capazes de explorar todo o potencial que existe na região.


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