08 de julho de 2021 | Leitura: 3min
Nos últimos anos temos visto as organizações cada vez mais preocupadas com a qualidade e velocidade da tomada de decisão, seja no nível estratégico ou operacional. E isso faz todo sentido, pois decisões tardias ou erradas tem um alto impacto, seja na imagem da organização, na percepção e experiência do cliente, nos resultados financeiros, na qualidade dos produtos ou serviços prestados, na gestão dos recursos humanos, entre outros.
Até alguns anos, essas decisões acabavam sendo tomadas 100% com base nos conhecimentos e informações que os indivíduos ou grupos de indivíduos tinham em mãos, sem muito auxílio de tecnologias. Era com base nesses conhecimentos e informações, que decisões eram tomadas sobre a vida de pessoas, sobre o destino de negócios, sobre o destino de organizações. Porém, há alguns anos, a ciência de dados ganhou muita visibilidade. Essa área de conhecimento, que até o momento tinha conseguido dar um grande salto de análise para as organizações com o uso do BIG DATA, começou a proporcionar muito mais do que isso. A ciência de dados começou a ser mais prescritiva, a oferecer respostas, a dar suporte à decisão de forma muito mais intensa, incluindo, em alguns casos, a oferecendo a própria decisão, para ser ratificada por especialistas ou gestores. E estamos falando em oferecer isso tudo, tanto utilizando dados estruturados, como as tradicionais bases de dados relacionais, quanto dados não-estruturados, como um texto, um vídeo, uma imagem por exemplo.
Imagine realizar uma tomografia ou uma ressonância magnética, e já receber um laudo feito por algoritmos que “mapearam” cada um dos pixels, compararam com uma gigantesca base de imagens, laudos e casos reais, e com uma altíssima precisão, ofereceu um diagnostico para que o especialista apenas ratifique, ou se for necessário, faça ajustes. Imagine agora um aplicativo em que você coloca os sintomas e responde uma serie de perguntas, e o algoritmo te mostra as possibilidades e probabilidades, ajudando assim um médico a fechar um diagnóstico; um algoritmo que mostre qual a chance de uma pessoa necessitar de cirurgia ou ocupar um leito de UTI dado alguns sintomas iniciais; uma organização conseguir prever com grande assertividade por meio de machine learning se um cliente irá deixar de comprar seus produtos ou cancelar seus serviços dado determinadas condições ou comportamentos ou até mesmo postagens na internet. Nos dias atuais, tudo isso já está disponível e sendo utilizado.
O que temos visto é que apesar da tecnologia estar à disposição das organizações, o uso dela ainda é restrito. E são vários os motivos: qualidade dos dados para alimentar os algoritmos, falta de percepção das lideranças dessa nova realidade em que as organizações precisam ser mais data-driven (direcionada para/pelos dados), falta de competência disponível na organização para operar ou preparar os algoritmos considerando a realidade daquele contexto – algumas vezes é possível já trazer o algoritmo pronto, mas em outras é preciso ensiná-lo com base na sua realidade, sendo necessário “cadastrar” o seu contexto de forma que o algoritmo possa tomar as decisões ou oferecer uma “recomendação” para os decisores de forma mais precisa.
E essas realidades utilizando inteligência artificial no auxílio à tomada de decisão esta presente em vários setores da economia, e nos que ainda não estão tão presentes assim, logo estarão. Tentar fugir dessa realizar, é apenas retardar uma tendência que dificilmente terá volta. Por outro lado, abraçar essa tendência (diria até já ser uma realidade), iniciar um sério processo de gestão dos dados e das informações, e ir formando competência e transformando processos nessa direção, muitos negócios podem prosperar de forma mais acelerada e garantir longevidade.
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