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Revolução dos dados: o dilema das empresas na adoção de novas tecnologias
06/01/2020
*Por Ricardo Salama
Por que empresas idênticas têm resultados diametralmente opostos na adoção de novas tecnologias? Esse é o ponto em que muitas corporações se deparam quando encaram o tema da inovação. Recentemente, assisti ao documentário "Três Estranhos Idênticos", que é muito comovente, porém elucidativo de dilemas que muitas companhias enfrentam hoje ao pensarem em como embarcar na nova revolução de dados e na Inteligência Artificial.
Na obra, três gêmeos idênticos são separados no nascimento e submetidos, involuntariamente, a um experimento científico. Cada bebê é adotado por famílias em contextos socioeconômicos diferentes, porém vivendo dentro de um raio de 150km de distância. Aos 19 anos, acidentalmente os mesmos se encontram. A questão central do filme é "nurture ou nature". Ou seja, sendo o DNA (ou ferramentas) dos trigêmeos o mesmo, qual é o resultado e a estrutura de cada um ao longo da vida? No filme, o destino dos três é completamente diferente.
Atualmente, a inteligência artificial e a incansável exploração dos dados, buscada por tantas empresas, vivem uma situação igualmente paradoxal. Por um lado, há um investimento muito contundente em ferramentas capazes de entregar com destreza e flexibilidade todas as etapas de um ciclo analítico - que vai desde a coleta e a preparação de modelagem, até a implementação em produção dos dados. Segundo um estudo encomendado à Forbes Insights pelo SAS, 72% dos executivos de grandes empresas têm alguma iniciativa em inteligência artificial.
Por outro lado, mesmo com grandes investimentos realizados por essas empresas, este mesmo levantamento apontou que apenas 50% das iniciativas foram consideradas exitosas. Mas, afinal, por que duas corporações com ferramentas igualmente poderosas, a exemplo dos gêmeos idênticos, podem ter resultados tão diferentes? Quais são os principais fatores que geram tais diferenças?
Em primeiro lugar, a estrutura e o entorno em que cada gêmeo cresceu fez toda a diferença em seus destinos. De modo igual, empresas que já nasceram em ambientes digitais, e que conseguiram se transformar mais rapidamente, tendem a estar muito mais preparadas. Empresas como Google, Facebook ou Amazon, que já são digitalmente nativas e que fazem o uso intensivo de inteligência artificial, servem como bons exemplos. Quando você recebe a melhor recomendação de uma compra ou quando você faz uma busca na internet, vemos um uso intenso e inteligente dos dados disponíveis, em algoritmos bastante sofisticados.
Um segundo fator imprescindível se dá na estrutura de governança e de processos bem claros. Isso garante uma exploração bem executada das ferramentas e dos dados. No documentário, os gêmeos que viviam em famílias desestruturadas como, por exemplo, com pais sob dependência alcoólica ou que não impunham limites, geraram finais mais infelizes. O que mais observamos em grandes empresas são enormes data lakes, porém tão desorganizados e anárquicos que fazem a exploração das informações de forma emaranhada e complexa. As empresas estão voltadas à coleta cada vez maior de dados, entretanto com uma preocupação menor em como explorar os seus conteúdos.
Por fim, a formação e a educação dos gêmeos também fez toda a diferença para seus futuros. Famílias muito distantes, que não puderam dar uma educação com mais "calor" e proximidade, geraram problemas muito críticos e com finais surpreendentes. As indústrias que não conseguirem atrair e formar talentosos cientistas ou exploradores de dados também sofrerão. De acordo com o relatório Linkedin Workforce Report, só nos Estados Unidos há um déficit de 155 mil cientistas de dados. Neste cenário, atrair e reter talentos é um fator preponderante.
Mas, então, o que fazer para cobrir tantos temas complexos e entrar no desafio da Inteligência Artificial? Investir em ferramentas (nature) ou na forma de utilização das mesmas (nurture)? Na verdade, não se trata de uma escolha. É imprescindível que a empresa escolha adequadamente as ferramentas, os processos e as pessoas para cada estágio em que a mesma se encontre. O processo de "nurture ou nature", nesse conceito, são totalmente complementares.
Não se trata mais de saber quando, mas como cada empresa entrará nesse mundo. A nova revolução 4.0, dos algoritmos e da IA, já está a todo vapor. No documentário comentado, os gêmeos quando se reencontraram, achavam-se iguais não só fisicamente, mas psicologicamente e em comportamento também. Entretanto, o mundo os fez muito diferentes. As empresas querem todas se equiparar às grandes entrantes digitais, mas nem todas chegarão. Neste mundo da inteligência artificial não importa mais só quem você é (nature), mas como você consegue ter a disciplina e o foco para conquistar um ambiente ágil e seguro, com uma governança/estrutura e que atraia e forme as melhores pessoas. Essas serão as empresas do futuro.
* Ricardo Salama, Head de Vendas de Consultoria e Serviços Profissionais do SAS Brasil
Aviso: A opinião apresentada neste artigo é de responsabilidade de seu autor e não da ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software
*Por Ricardo Salama
Por que empresas idênticas têm resultados diametralmente opostos na adoção de novas tecnologias? Esse é o ponto em que muitas corporações se deparam quando encaram o tema da inovação. Recentemente, assisti ao documentário "Três Estranhos Idênticos", que é muito comovente, porém elucidativo de dilemas que muitas companhias enfrentam hoje ao pensarem em como embarcar na nova revolução de dados e na Inteligência Artificial.
Na obra, três gêmeos idênticos são separados no nascimento e submetidos, involuntariamente, a um experimento científico. Cada bebê é adotado por famílias em contextos socioeconômicos diferentes, porém vivendo dentro de um raio de 150km de distância. Aos 19 anos, acidentalmente os mesmos se encontram. A questão central do filme é "nurture ou nature". Ou seja, sendo o DNA (ou ferramentas) dos trigêmeos o mesmo, qual é o resultado e a estrutura de cada um ao longo da vida? No filme, o destino dos três é completamente diferente.
Atualmente, a inteligência artificial e a incansável exploração dos dados, buscada por tantas empresas, vivem uma situação igualmente paradoxal. Por um lado, há um investimento muito contundente em ferramentas capazes de entregar com destreza e flexibilidade todas as etapas de um ciclo analítico - que vai desde a coleta e a preparação de modelagem, até a implementação em produção dos dados. Segundo um estudo encomendado à Forbes Insights pelo SAS, 72% dos executivos de grandes empresas têm alguma iniciativa em inteligência artificial.
Por outro lado, mesmo com grandes investimentos realizados por essas empresas, este mesmo levantamento apontou que apenas 50% das iniciativas foram consideradas exitosas. Mas, afinal, por que duas corporações com ferramentas igualmente poderosas, a exemplo dos gêmeos idênticos, podem ter resultados tão diferentes? Quais são os principais fatores que geram tais diferenças?
Em primeiro lugar, a estrutura e o entorno em que cada gêmeo cresceu fez toda a diferença em seus destinos. De modo igual, empresas que já nasceram em ambientes digitais, e que conseguiram se transformar mais rapidamente, tendem a estar muito mais preparadas. Empresas como Google, Facebook ou Amazon, que já são digitalmente nativas e que fazem o uso intensivo de inteligência artificial, servem como bons exemplos. Quando você recebe a melhor recomendação de uma compra ou quando você faz uma busca na internet, vemos um uso intenso e inteligente dos dados disponíveis, em algoritmos bastante sofisticados.
Um segundo fator imprescindível se dá na estrutura de governança e de processos bem claros. Isso garante uma exploração bem executada das ferramentas e dos dados. No documentário, os gêmeos que viviam em famílias desestruturadas como, por exemplo, com pais sob dependência alcoólica ou que não impunham limites, geraram finais mais infelizes. O que mais observamos em grandes empresas são enormes data lakes, porém tão desorganizados e anárquicos que fazem a exploração das informações de forma emaranhada e complexa. As empresas estão voltadas à coleta cada vez maior de dados, entretanto com uma preocupação menor em como explorar os seus conteúdos.
Por fim, a formação e a educação dos gêmeos também fez toda a diferença para seus futuros. Famílias muito distantes, que não puderam dar uma educação com mais "calor" e proximidade, geraram problemas muito críticos e com finais surpreendentes. As indústrias que não conseguirem atrair e formar talentosos cientistas ou exploradores de dados também sofrerão. De acordo com o relatório Linkedin Workforce Report, só nos Estados Unidos há um déficit de 155 mil cientistas de dados. Neste cenário, atrair e reter talentos é um fator preponderante.
Mas, então, o que fazer para cobrir tantos temas complexos e entrar no desafio da Inteligência Artificial? Investir em ferramentas (nature) ou na forma de utilização das mesmas (nurture)? Na verdade, não se trata de uma escolha. É imprescindível que a empresa escolha adequadamente as ferramentas, os processos e as pessoas para cada estágio em que a mesma se encontre. O processo de "nurture ou nature", nesse conceito, são totalmente complementares.
Não se trata mais de saber quando, mas como cada empresa entrará nesse mundo. A nova revolução 4.0, dos algoritmos e da IA, já está a todo vapor. No documentário comentado, os gêmeos quando se reencontraram, achavam-se iguais não só fisicamente, mas psicologicamente e em comportamento também. Entretanto, o mundo os fez muito diferentes. As empresas querem todas se equiparar às grandes entrantes digitais, mas nem todas chegarão. Neste mundo da inteligência artificial não importa mais só quem você é (nature), mas como você consegue ter a disciplina e o foco para conquistar um ambiente ágil e seguro, com uma governança/estrutura e que atraia e forme as melhores pessoas. Essas serão as empresas do futuro.
* Ricardo Salama, Head de Vendas de Consultoria e Serviços Profissionais do SAS Brasil
Aviso: A opinião apresentada neste artigo é de responsabilidade de seu autor e não da ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software