- 27/03/2022
- Posted by: Alexsandro Brum
- Category: Análise de dados
Em seu texto, publicado na revista MIT Tecnology Review (Jan/Mar 2022), o vice-presidente sênior de dados da Media.Monks, Fernando Teixeira relata o desejo de protagonismo das empresas em iniciativas de construção de Inteligencia Artificial, Data Lakes, Chabots e Metaverso. Seguindo esse viés, Teixeira aponta o principal erro dessas empresas, principalmente, ao achar que a recorrência dos temas da moda da imprensa as sugestiona a apostar no IA, nos dados e no Metaverso, porque empresas famosas apostam nisso. Ao contrário disso, o sênior de dados sugere a mudança dessa realidade advinda de um senso comum e para isso ele pontua cinco fundamentos necessários para a construção de melhores resultados:
1. Começar com problemas de negócio: parece óbvio, mas é mais comum do que se imagina, ouvir executivos investindo dinheiro das empresas em propaganda ou modismos sem pensar duas vezes. Teixeira costuma perguntar o que fariam se fossem eles os donos da empresa e muitas vezes ele ouve um “peraí”. Essa reflexão forçada costuma direcionar (os executivos a priorizar os desafios de negócio, como vendas, margem, receita, ticket médio, satisfação do consumidor, relacionamento etc.
2. Pensar de dentro para fora: quando as empresas pedem a ele dicas de como usar Dados ou IA, ele pergunta de volta: "O que você faz hoje?" A resposta em 99% dos casos é: "Estou comprando mídia no Facebook e no Google". Então, ele segue perguntando: "O que você aprendeu com isso? Quem são seus clientes? Quem são os interessados que clicaram nos seus banners e não compraram? Pessoas de determinado bairro? Possuem características comuns?" O sênior em dados diz não ter nada contra em começar assim. Porém, antes de continuar chutando tentativas na mídia (famoso "espalhando e rezando"), as pessoas devem aprender com seus dados com mais cuidado.
3. Lembrar que tudo é estatística: ao tirar conclusões sobre os dados acima, Teixeira sugere chamar um cientista de dados ou estatístico para encontrar correlações, comportamentos, traços e atributos. São eles que muitas vezes fazem a diferença numa nova estratégia usando algoritmos. Se esses termos lhe causam estranhamento, é melhor chamar um cientista de dados urgentemente.
4. Ser criativo e analítico: boas ideias nascem aos montes em todo lugar. Porém, saber medi-las, ainda é um desafio em muitas empresas. Você usa grupos de controle? Faz cálculo incremental de resultado? Faz testes de hipóteses e experiências? Se a resposta é 'não", volte para a primeira casa.
5. Libertar as pessoas dos departamentos, dando a elas autonomia para que possam se unir com pessoas diferentes, diversas, em torno de projetos em que há propósito de transformação. Em um planeta escasso de talentos de tecnologia, não é só o salário que vai motivar as pessoas. Se depois de fazer tudo isso, você chegar a conclusões como, por exemplo, a de que investir no Metaverso ou criar uma assistente virtual que usa IA poderá ajudar a negócio resolver seus desafios de negócio, vá em frente. Teste tudo e siga em frente, sempre medindo os resultados e aprendendo. Faça disso um movimento consciente e científico. Diversas tentativas vão te levar a um lugar melhor, com toda a certeza.
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