Inteligência artificial, machine learning, big data, deep learning. A transformação digital tem trazido diversos termos tecnológicos para o dia a dia das empresas e dos executivos responsáveis pela gestão das equipes e dos negócios. Afinal, como traduzir tantos termos para resultar em uma maior eficiência em uma companhia? Como criar uma tecnologia sob medida para um negócio? Essa e outras perguntas foram o centro do debate do Techno Business 2018.

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Estamos na era dos dados. Não é incomum ver declarações de grandes nomes da tecnologia comparando as informações coletadas sobre consumidores e negócios como o petróleo do século XXI. De fato, esses dados colocaram empresas como Google, Apple e Amazon no topo do valor de mercado. No entanto, a questão não é somente ter as informações dos clientes em mãos. É necessário saber trabalhar os dados.

“Todos compartilhamos a visão que o universo digital está mudando de maneira acelerada”, afirma o português. Fernando Bação, especialista em dados e subdiretor da Universidade NOVA de Lisboa. “Mas o crescimento rápido também tem o seu problema: os dados podem começar a perder o sentido.”

O que o professor quer dizer é que temos muitos dados, mas pouca informação. Dados sem informação não servem para muita coisa. Daí a importância de criar valor em cima deles.

Um mundo mais conectado

Tudo está interligado, mesmo você não percebendo. Um exemplo dado pelo professor são os próximos aviões da fabricante Airbus, que devem ter 50% mais sensores para melhorar a segurança dos voos. Em uma corrida de Fórmula 1, além de todo o cockpit nos autódromos das corridas, há dezenas de engenheiros conectados em diversos pontos do mundo para entender porque uma volta foi mais rápida ou mais lenta. O mesmo acontece com as empresas.

“Podemos transacionar com os nossos clientes e entender os comportamentos deles através das compras”, afirma Bação.
Para isso, os dados precisam ser observados e a intuição de mercado, que ainda continua como o principal foco na gestão de muitas empresas. Por isso, anglicismos como data mining, advanced analytcs, data Science, machine learning, deep learning, AI e cognitive estão fazendo parte do vocabulário executivo. E tudo isso depende do trabalho dos dados.

Por que dados são tão importantes?

A resposta é simples: os dados são o combustível das tecnologias atuais. A inteligência artificial é inútil sem os dados – não haverá o machine learning (aprendizado da máquina) sem uma série de estímulos prévios. A inteligência de negócios do futuro (e cada vez mais do presente), segundo o professor, será em cima do trabalho de trabalhar a inteligência dessas informações.

E para que haja resultados, é necessário focar nos “3 Vs”: volume, variedade e velocidade. A organização dessas informações de maneira rápida e variada transforma uma imensa massa em algo realmente plausível para ser trabalhado por uma empresa. Bação dá o exemplo do Spotify como uma empresa que soube trabalhar de maneira efetiva esses dados.

O aplicativo de streaming de música tem uma verdadeira população em sua bases. São 100 milhões de utilizadores, sendo que a metade paga pelos serviços, escutando mais de 30 milhões de canções. Um detalhe interessante: todos os usuários possuem a sua lista própria, criada pelos algoritmos do Spotify de maneira personalizada em cima das músicas de preferência. “Quando ouvi pela primeira vez, senti que tinha um DJ só para mim”, afirma Bação.

Isso acontece porque a empresa soube trabalhar toda a sua base de maneira eficiente. Ou seja, elevou o nível do Big Data. “No futuro, todos nós precisaremos trabalhar com esses dados que teremos em mãos e de maneira inteligente”, diz ele.