A ciência de dados, ou Data Science, tem sido de vital importância para as áreas críticas do ambiente de negócios, especialmente na tomada de decisões assertivas e de forma objetiva, com potencial de maximizar os resultados organizacionais. Nos últimos anos sua importância tem se maximizado, especialmente pela utilização cada vez mais acentuada de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) no ambiente corporativo.
ML e IA não apenas trazem novas ferramentas para o ambiente empresarial, mas fazem com que a Data Science chegue também ao C Level, níveis diretivos mais elevados, impactando diretamente não apenas a tomada de decisão, mas também os distintos aspectos da liderança – escada e cadeia da liderança, novas competências demandadas para os gestores, business acumen – chegando inclusive a progressão de um novo tipo de profissional, o CAO – Chief Analytics Officer.
Um dos grandes benefícios deste processo é a tomada de decisão ampliada, levando ao sucesso empresarial por ser baseada em dados de forma mais consistente, levando a conhecer de forma mais aprofundada o próprio negócio e trabalhando os impulsores de negócios, onde algoritmos e dados geram vantagem competitiva por impactar as distintas áreas: vendas, pessoas, finanças, marketing, instalações, informática, atenção ao cliente e alta gestão.
ML e IA tem impacto relevante no atual ambiente de negócios por utilizar novas formas disruptivas, baseadas em “aprendizagem supervisionada”, “não supervisionada”, clusterização, reconhecimento de padrões, classificação, regressão, aprendizagem por reforço, entre outras, levando dados puros ao nível de sabedoria e estratégia. Aqui, a IA, ML Data Mining, infraestrutura de dados, fontes e acesso aos dados, Cloud Computing, aplicações, linguagens e códigos passam por uma transformação, atingem outro nível e começam a encontrar seu espaço no Board Diretivo, descortinando inclusive novos aspectos extremamente relevantes como a “maldição da dimensionalidade”, engenharia de atributos, processamento de linguagem natural, correlação, deep learning, redes neurais, detecção de anomalias, RPA, transfer learning, entre tantos outros, que se constituem como uma “caixa de ferramentas de gestão” indispensável aos gestores contemporâneos que almejam que seus negócios tenham lugar relevante no futuro. Estamos num caminho sem volta, buscar e tratar os dados continua sendo importante, porém interpretar e utilizar os achados/descobertas de forma direta, objetiva e palpável passa a ser ainda mais relevante neste novo ambiente de negócios, onde gestores e as novas tecnologias trabalham e trabalharão cada vez mais lado a lado.
Alexandre Weiler é consultor de carreira e negócios e diretor executivo da ESIC Internacional.
