Por Rafael Ataide.

Implantar uma cultura orientada por dados nas empresas é um dos maiores desafios dos gestores atualmente, mesmo com mais organizações adotando grandes bancos de dados e inteligência artificial.

Segundo o Levantamento Global de Dados e Análises, da PWC, mais da metade (61%) dos líderes empresariais afirmam que a tomada de decisões em suas organizações é apenas parcial ou raramente baseada em dados. Além disso, 52% deles admitiram ter rejeitado informações apresentadas várias vezes devido à falta de confiança.

Talvez esta seja exatamente a raiz do problema e o que explica a situação: a descrença. Mirian Priosti, diretora de dados da Elo, destacou em uma entrevista à MIT Technology Review Brasil, que “a cultura de dados deve ser promovida pela alta cúpula da empresa”.

A IA-driven vai além, utilizando algoritmos e aprendizado de máquina para automatizar e otimizar essas decisões.

Desconsiderar a cultura empresarial pode comprometer o pleno aproveitamento do potencial das tecnologias mais avançadas. Executar uma ação de migração bem-sucedida para a IA não se limita aos recursos materiais e tecnológicos, mas requer também uma liderança visionária e competente, capaz de conduzir essa transformação com foco na cultura organizacional. Somente nessas condições as empresas poderão usufruir completamente dos benefícios oferecidos pelas inovações.

À medida que a inteligência artificial vai se popularizando, surgem novos modelos de estrutura organizacional centrados na tecnologia, com propostas de negócios caracterizadas por instituições interconectadas em sua autonomia.

Devemos ver, no futuro próximo, essas possibilidades priorizando o uso de dados e inteligência artificial para aprimorar a tomada de decisão e otimizar processos, com uma base sólida construída em uma cultura voltada para o aproveitamento da IA – tanto para o manejo de dados quanto para reelaborar questões éticas. Com o sucesso das novas estruturas, teremos mais agilidade e experiências superiores, tanto do lado das organizações quanto dos clientes.

A diferença entre uma abordagem data-driven e uma abordagem IA-driven reside principalmente no nível de automação e inteligência envolvido no processo de tomada de decisão.

Enquanto uma estratégia data-driven se baseia na análise de dados para orientar as decisões, uma abordagem IA-driven vai além, utilizando algoritmos e aprendizado de máquina para automatizar e otimizar essas decisões. A primeira é mais focada na análise retrospectiva de dados para identificar tendências e padrões, a segunda emprega sistemas autônomos que podem aprender e adaptar-se continuamente com base nos dados disponíveis, tornando o processo decisório mais ágil e eficiente.

Operar a mudança é particularmente essencial em ambientes onde a preferência recai sobre a decisão humana em detrimento das decisões baseadas em dados. Se a confiança dos colaboradores nas capacidades da inteligência artificial é escassa, isso compromete inevitavelmente os resultados esperados dos investimentos nessa tecnologia. Como resultado, o problema é ampliado em empresas com práticas tradicionais e a resistência à mudança fica ainda mais evidente.

Estamos diante do início de uma era promissora para as empresas. Com a IA cada vez mais presente em diversos setores, a cultura orientada tem o potencial de revolucionar completamente a maneira como as organizações operam, competem e geram valor. É chegada a hora das empresas se prepararem para abraçar essa transformação e tirar o máximo proveito das novas formas de inteligência.

****

Com experiência em ciência de dados e inteligência artificial, Rafael Ataide já passou pela gestão de e-commerces, estratégias de CRM e implementação de algoritmos de machine learning em empresas multinacionais. Hoje está à frente do Hub de Data & Tech da Adtail como diretor, promovendo constantes inovações e processos para facilitar o dia a dia da operação e do cliente.