IA e o desafio da abundância de dados
- Por Marcelo Brandão
- 20 min leitura
Vivemos a era de explosão de dados. Com informações sendo geradas em velocidade e volume espantosos, empresas de todos os setores têm acesso a uma quantidade massiva de dados sobre clientes, mercado, operações e muito mais. Essa expansão não dá sinais de recuo. Entretanto, muitas empresas enfrentam desafios em comum: analisar essas informações e entender como utilizá-las a favor da experiência.
Com um volume de dados não estruturados (informações que não seguem um formato ou uma estrutura predefinida) sendo gerados dia após dia, são poucas as organizações que estão realmente sabendo trabalhar com esses dados para obter insights aplicáveis aos seus negócios. “Dados não estruturados requerem técnicas específicas de classificação para que se possa extrair insumos para a tomada de decisão”, afirma William Colen, diretor de Inteligência Artificial da Blip.
Por esse motivo, nunca foi tão decisivo como agora uma competência sólida em análise de dados para categorizar, unificar e harmonizar essa quantidade absurda de informações. “Quanto mais cedo as organizações se equipararem para descobrir os insights dos dados não estruturados, melhor será para os consumidores, as organizações e os setores”, diz Cleber Santos, country manager da Concentrix no Brasil.
A qualidade do dado é hoje o diferencial competitivo de uma empresa; uma realidade na transformação dos negócios. 2025 será o ano de toda essa transformação com dados e IA generativa para as empresas
De acordo com a Mordor Intelligence, empresa global de pesquisa de mercado e consultoria, o mercado brasileiro de Data Analytics deve chegar a US$ 3,41 milhões em 2024 e atingir um CAGR (taxa de crescimento anual composta) de 10,12% até 2029, alcançando US$ 5,53 milhões.
Esse crescimento está relacionado ao aumento do uso expandido de Internet das Coisas (IoT), Big Data e análises baseadas em Software as a Service (SaaS) em inúmeras indústrias ligadas ao consumidor final. Trata-se de uma jornada de tecnologias complexas, na qual, muitas vezes, silos organizacionais são os principais obstáculos para iniciar projetos de análises e utilizar dados com sucesso. Hoje, as empresas que desejam avançar nesse campo precisam construir uma infraestrutura de dados na nuvem moderna, inteligente e integrada.
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Está mais claro do que nunca que é essencial investir em tecnologias e recursos que permitam coletar e analisar, de forma crítica, dados sobre o comportamento e as preferências dos clientes
Vasi Philomin, vice-presidente de Inteligência Artificial Generativa da AWS, em sua passagem recente pelo Brasil afirmou que “todo negócio moderno é data business”. Para o especialista, os avanços das companhias no trabalho com dados em nuvem, aliados à capacidade revolucionária da IA generativa, estão redefinindo a forma de se fazer negócios e elevando a capacidade de modernização da infraestrutura das companhias.
“A qualidade do dado é hoje o diferencial competitivo das empresas, as quais passaram a entender que isso leva a uma maior qualidade no Customer Experience (CX) e auxilia na retenção de clientes, na criação de ofertas específicas e em uma série de fatores estruturais”, complementa o diretor-geral da AWS no Brasil, Cleber Morais.
As prioridades dos Chief Data Officers (CDOs) para os próximos meses
Fonte: Pesquisa Chief Data Officer, de outubro de 2023, da Deloitte
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Muito além do CRM
Nessa jornada, as empresas costumam explorar principalmente dados oriundos de sistemas de CRM (Customer Relationship Management). São dados estruturados capturados em contexto de atendimento. Eles possuem bastante valor para o CX e apontam, entre diversas informações, taxa de conversão de vendas, agendamentos de um serviço, etc. No caso de atendimento humano, por exemplo, uma das métricas mais importantes é o Tempo Médio de Atendimento (TMA).
No entanto, a inclusão de dados não estruturados na última década, e mais recentemente de dados sintéticos (criados por meio de algoritmos e técnicas estatísticas, permitindo que reflitam a estrutura, a distribuição e as relações dos dados originais, sem conter informações pessoais ou sensíveis), redefiniu os requisitos para as empresas focarem esse aspecto.
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Cada vez mais, a IA generativa está sendo adotada no processo de análise de dados para a entrega de resultados, mas não dispensa profissionais com conhecimento para validação de toda a análise
“As empresas ainda estão se adaptando para serem orientadas por dados e impulsionadas por análises, considerando, principalmente, as novas fontes de dados e a inclusão de capacidades tecnológicas com a IA generativa”, avalia Cleber Santos, da Concentrix.
Para empreendimentos analíticos bem-sucedidos em dados, Santos diz que são essenciais várias capacidades combinadas: dados robustos, liderança visionária, habilidades interpessoais, uma cultura organizacional receptiva e uma governança eficaz. “Essas capacidades permitem que a organização aproveite ao máximo os dados e as análises, promovendo uma transformação digital que suporta a competitividade e o crescimento sustentável”, aponta Cleber Santos.
ROI e cultura data-driven
Todo o ecossistema em CX de serviços, produtos, processos, plataformas e de relacionamento está hoje interligado ao conceito chamado data-driven, em que uma cultura organizacional, baseada na tomada de decisão e no planejamento estratégico de coleta, análise e interpretação de dados, se sobrepõe ao modelo intuitivo de negócios.
O gerenciamento correto dos dados pode ser um divisor de águas para muitas empresas. Por exemplo, uma empresa que fabrica motores de aviões comerciais, cliente da Databricks, já não vende mais motores, mas os fornece como serviço e cobra apenas pelas horas em que o avião está voando. Esse novo diferencial de negócios foi apontado por meio da análise de dados. “Isso requer tecnologias avançadas, como telemetria remota e IoT, manutenção preditiva e uma análise de dados muito avançada. Tudo isso só é possível com o uso de uma plataforma de dados e IA muito boa”, explica Marcelo Sales, general manager, Field Engineering da Databricks.
Toda organização, independentemente do tipo de negócio, está preocupada em aumentar receita, reduzir custos, melhorar eficiência operacional, reduzir ou eliminar riscos e promover a inovação. Os dados podem ser extremamente valiosos dentro dessa jornada, unindo-se à IA para apoiar e sustentar essa missão. “Talvez a grande beleza e, por que não, o motivador de ser uma empresa data-driven é que os dados e a IA podem impactar diretamente todos esses aspectos decisivos do negócio. É uma das poucas tecnologias que podem fazer isso”, completa Sales.
Apesar dos desafios, existem grandes oportunidades escondidas nos dados das empresas. Globalmente, as que estão investindo em análise de dados, com o objetivo de obter uma vantagem competitiva em um mercado cada vez mais intenso, já observam bons retornos de investimentos.
“A maioria delas avançou nessa jornada e mudou suas perspectivas”, celebra Cleber Santos, da Concentrix. A companhia alcançou, para um grande banco malaio, um Retorno sobre o Investimento (ROI) de quatro vezes ao fornecer análise de dados de uma campanha que resultou em receitas incrementais. Outro exemplo foi a construção de uma solução de dados na nuvem para uma das maiores empresas de tecnologia do mundo, a fim de gerenciar seu programa de pagamento de incentivos para mais de mil parceiros – o que envolveu dez sistemas legados diferentes e impactou um total de US$ 300 milhões em incentivos de pagamento para parceiros e mil usuários externos.
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Os desafios dos dados limitam as aspirações da IA
Executivos elencaram os aspectos das estratégias de dados que precisam
mudar para que as empresas atinjam as metas futuras de IA
Velocidade do processamento de dados
Volume suficiente de dados para alimentar modelos de IA
Monitoramento da linhagem de dados em modelos de IA e machine learning
Acesso/integração com dados externos
Colaboração com dados e modelos de IA/machine learning
Escalabilidade da plataforma de gerenciamento de dados
Fonte: “Becoming an AI-driven enterprise,” MIT Technology Review
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Porém, ser uma empresa baseada em uma cultura data-driven não arrefece outras diretrizes de maior valor, pelo contrário. Habilidades humanas e experiência adquirida, somadas ao conhecimento dos dados, trazem ganhos mensuráveis e imensuráveis, como eficiência operacional, mitigação de riscos operacionais, geração de insights estratégicos, etc.
O Hospital Israelita Albert Einstein, por exemplo, ao longo de sua história, vem fazendo investimentos importantes em transformação digital e dados, sendo um dos líderes no uso de tecnologias para melhorar a qualidade dos serviços de saúde. Segundo Igohr Schultz, diretor-executivo Digital do Einstein, o sucesso em uma cultura data-driven e seu retorno de investimentos vêm não só do compromisso da liderança, da capacitação e do treinamento das equipes, mas da boa construção e do estabelecimento de políticas e práticas de governança de dados, que busquem a tomada de decisão em sintonia com o negócio. Tudo isso, claro, suportado por uma boa infraestrutura tecnológica.
“Com o aperfeiçoamento da cultura data-driven, garantimos a melhoria contínua de fluxo nas operações, gerando valor para pacientes, médicos e colaboradores”, pontua Schultz. “Ainda contamos com a proximidade que temos com nossos públicos, para usar as tecnologias de forma que agreguem valor e não gerem distanciamento”, acrescenta. Nesse sentido, os Conselhos Consultivos de Pacientes do Einstein são um exemplo de como a companhia potencializa o valor dos dados para debater diferentes assuntos e cocriar soluções.
De uma forma geral, implantar uma estrutura de dados requer um investimento considerável, porém, o benefício em longo prazo é exponencialmente maior. Os principais custos segundo os especialistas são: implementação de uma plataforma de dados robusta, adoção de ferramentas de análise e de Machine learning, capacitação e treinamento, contratação de profissionais especialistas (engenheiros, analistas e cientistas de dados) e governança atenta para a qualidade e a segurança.
“No entanto, os benefícios obtidos em termos de uma melhor tomada de decisão, eficiência operacional e vantagem competitiva geralmente justificam esses investimentos em longo prazo”, avalia Miriam Cardona, Chief Data Officer da Serasa Experian.
Receita global do mercado de big data
A Statista, plataforma on-line alemã dedicada à coleta e à visualização de dados, prevê que o mercado global de Big Data crescerá US$ 103 bilhões até 2027, mais que o dobro do tamanho do mercado esperado em 2018. Com uma participação de 45%, o segmento de Software tornaria-se o grande segmento de mercado de Big Data até 2027.
Quanto mais cedo as organizações se equipararem para descobrir os insights dos dados não estruturados, melhor será para os consumidores, as organizações e os setores
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GenAI potencializando qualidades
Sem a centralização dos dados é muito difícil descobrir e agir com base em insights
Nesse caminho da excelência e de cultura organizacional em dados, faz todo o sentido aliar capacitação humana a uma tecnologia que veio para potencializar resultados e diminuir investimentos ociosos: a IA generativa.
Segundo um levantamento do Gartner, em março de 2023, 45% das empresas apontaram aumento de investimento em GenAI. Em 2024, o número saltou para 66%, com 75% dos CEOs afirmando que já testaram a tecnologia em suas empresas. Destes, 64% acreditam não se tratar mais de um hype e sim de uma mudança concreta.
William Colen, da Blip, percebe que, com a aplicação de IA generativa, as empresas coletam e utilizam de forma mais contextualizada uma quantidade enorme de dados, incluindo comportamentos e até mesmo emoções, o que traz inúmeras vantagens para o negócio. “Os principais ganhos são o aumento da satisfação do consumidor, a diminuição do tempo médio para resolução do problema – sem repasse de contato para o atendimento humano – e, assim, a redução de custos”, pontua.
“Cada vez mais, a IA generativa está sendo adotada no processo de análise de dados. Tais ferramentas aceleram a entrega de resultados, porém não dispensam profissionais com conhecimento para validação de toda a análise”, acrescenta o diretor de Inteligência Artificial da Blip.
Para um melhor aproveitamento de todas as vantagens de novas tecnologias, como a GenAI, no trabalho com dados, Diego Gomez, vice-presidente de Vendas América Latina e Caribe da Verint, entende que a centralização dos dados auxilia as empresas a explorar uma maior capacidade de análise e inovação.
“Tradicionalmente, os dados permanecem em silos na maioria das empresas. Isso é verdade, inclusive, nas operações de contact center. Vários canais, várias plataformas, várias organizações e várias regiões geográficas aumentam essa complexidade. Sem a centralização dos dados, é muito difícil descobrir e agir com base em insights”, argumenta Gomez.
Dessa forma, encontrar a melhorar solução e contar com a tecnologia mais aderente possível são fatores essenciais para a criação de um repositório de dados integrados. “Quando os dados estão em um local centralizado, novas tecnologias de IA podem ser aplicadas a dados estruturados e não estruturados, para gerar insights avançados em uma fração do tempo que costumava ser necessário anteriormente”, diz Gomez.
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O valor dos dados para tomada de decisão
Os dados podem ser utilizados para tomada de decisão de várias formas:
♦ Coletar respostas de pesquisas para identificar produtos, serviços e soluções que os clientes desejam.
♦ Realizar testes de usuário para observar quais fatores são mais importantes para a decisão de compra de um novo produto.
♦ Identificar problemas potenciais que devem ser resolvidos de forma proativa.
♦ Analisar mudanças nos dados demográficos para identificar oportunidades ou ameaças de negócios.
Porém, ao mesmo tempo em que existem tecnologias e soluções avançadas para tornar essa centralização uma realidade, muitas empresas têm um desafio em comum: lidar com as estruturas legadas e, principalmente, com os custos para substituí-las. São desde ferramentas de CRM antiquadas que não se conectam às outras frentes do negócio até processos praticamente enraizados, que colocam obstáculos a mais rumo à cultura data-driven.
Por isso, antes de apostar em tecnologias como a GenAI e trabalhar com um grande volume de dados, é preciso ter o básico pronto para tal, ou seja, estruturas, processos e cultura capazes lidar com essa dinâmica complexa e utilizar os insights gerados em prol do negócio e dos clientes. Caso contrário, a chamada “inovação” irá trazer apenas mais burocracias e atritos.
Exemplos que criam diferencial competitivo
Com a crescente comoditização de produtos e serviços, proporcionar uma melhor experiência ao cliente tornou-se o principal diferencial de mercado para empresas de todos os setores. Nesse cenário, para as empresas que já estão prontas para utilizá-los, os dados tornaram-se a ferramenta ideal para alcançar esse objetivo, sobretudo, quando entram em cena suas vantagens para avanços em IA generativa.
Na TIM, o trabalho correto com dados alavancou os processos de personalização da jornada dos clientes, trazendo excelentes resultados. “Transformar dados em narrativas claras e acionáveis permite uma tomada de decisões estratégicas mais informada e eficaz”, frisa Bruno Vasconcellos, Chief Data Officer da TIM.
Adotar uma cultura orientada por dados aumenta a agilidade para responder às mudanças do mercado e promove a eficiência operacional
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Um bom exemplo vem da área de CDA (Customer Data Architecture), que oferece resultados muito eficientes. “Basicamente, essa área coleta diversos dados, unifica, cria audiências e faz a entrega para uso e análise. A CDA permitiu a construção de experiências focadas nas necessidades ou intenções de cada cliente pelos times de performance, aumentando o share nas vendas e gerando uma economia expressiva no custo de aquisição”, explica Vasconcellos.
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O sucesso em uma cultura data-driven e seu retorno de investimentos vêm não só do compromisso da liderança, da capacitação e do treinamento das equipes, mas de se estabelecer políticas e práticas de governança sérias em dados
A BP – A Beneficência Portuguesa de São Paulo conta com uma iniciativa interessante, que entende o empoderamento como a palavra-chave quando o assunto são dados. O programa Smart Scheduling é responsável por analisar os dados da agenda dos pacientes, como faixa etária, geolocalização e até variáveis pontuais para prever, por exemplo, o tempo, o trânsito para se chegar às unidades e as probabilidades do não comparecimento à consulta. Com isso, é feita uma ação proativa para o aproveitamento da agenda, especialmente em exames que envolvem uma estrutura robusta e para os quais, muitas vezes, há uma lista de espera.
“Como primeiros resultados, a ocupação dos equipamentos evoluiu de 74% para 81%, e as faltas de pacientes caíram de 17% para 10%”, destaca Maria Alice Rocha, superintendente-executiva de Pessoas, Comunicação Corporativa e Sustentabilidade da BP.
Segundo Rocha, a gestão de dados é o diferencial e o futuro na área de Saúde. “Os dados, aliados ao desenvolvimento de pessoas e somados aos avanços tecnológicos, estão sendo determinantes para a sustentabilidade da nossa instituição e da relação dela com o nosso setor”, pontua. “Quando olhamos para o futuro da saúde, vemos que, cada vez mais, ela será preditiva. Está mais claro do que nunca que, para conhecer as necessidades de cada cliente e adaptar as entregas para uma experiência mais personalizada, é essencial investir em tecnologias e recursos que permitam coletar e analisar, de forma crítica, dados sobre o comportamento e as preferências”, esclarece a executiva.
A NVIDIA é uma das empresas de tecnologia que também puxam essa tendência sobre o valor dos dados em múltiplos setores de mercado. No setor Financeiro, instituições como American Express estão utilizando GPUs da NVIDIA, uma solução para trabalho com dados, que detecta fraudes em tempo real. Esta abordagem não só acelera o treinamento de modelos complexos, mas também reduz, significativamente, o tempo de processamento de grandes volumes de dados transacionais, protegendo melhor clientes e comerciantes contra ameaças de segurança.
Já na indústria farmacêutica, empresas como AstraZeneca têm aproveitado a tecnologia para acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos através do uso de gráficos de conhecimento biológico (BIKG). Com a capacidade de processar bilhões de relações biológicas complexas, pesquisadores agora podem reduzir drasticamente o tempo necessário para identificar genes promissores relacionados a tratamentos de doenças graves, como o câncer de pulmão, transformando meses de trabalho em segundos de análise.
“São soluções de processamento acelerado de dados que aumentam o desempenho computacional em até 150 vezes e a eficiência energética em até 42%”, comenta Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para a América Latina.
O grande motivador de ser uma empresa data-driven é que os dados e a IA podem impactar diretamente diversos aspectos do negócio
O impacto da boa governança de dados
O resultado eficaz na análise de dados impacta quatro áreas-chave de uma organização:
♦ Financeiro: lucratividade, gestão de fluxo de caixa e mitigação de riscos.
♦ Operações (serviços compartilhados): otimização, eficácia de recursos humanos, melhoria da eficácia de TI e mitigação de desafios de cibersegurança.
♦ Vendas (marketing e gestão de clientes): aquisição e retenção de clientes, melhoria da experiência, otimização do ROI em marketing e gestão do portfólio de produtos.
♦ Imperativos estratégicos: aumento de participação de mercado, crescimento de mercado e vantagem competitiva.
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Uma ponte para melhorias em CX
Transformar dados em narrativas claras e acionáveis permite uma tomada de decisões estratégicas mais informada e eficaz
Porém, simplesmente ter acesso aos dados de clientes não é suficiente para que as empresas consigam extrair o potencial máximo da Inteligência Artificial na construção das melhores experiências para seus clientes. Para criar boas ofertas e serviços atrativos, é preciso saber extrair corretamente insights dos dados e transformá-los em ações estratégicas.
A diferenciação reside no aculturamento e na criação de competências que trabalhem em sinergia dados bem geridos com conhecimento humano e tecnologias avançadas, como a IA generativa.
“As organizações precisam focar a construção dos níveis adequados de maturidade e continuar as investidas na jornada da análise de dados. Quanto maior a maturidade das capacidades, melhor é a qualidade da análise e mais amplos são os impactos para a organização”, define Cleber Santos, da Concentrix.
Miriam Cardona, da Serasa Experian, concorda e pontua: “Adotar uma cultura orientada por dados melhora a tomada de decisões, aumenta a agilidade para responder às mudanças do mercado e promove a eficiência operacional. No entanto, o mais importante é que resulta em benefícios para o consumidor, como produtos mais relevantes e uma experiência personalizada.”
São diretrizes que impulsionam a inovação de produtos, fortalecem a responsabilidade e a transparência das organizações e permitem que estratégias se tornem mais eficazes, melhorando o relacionamento com clientes em diversos setores.
“Há muito tempo falamos que o dado seria ‘o novo petróleo’, e hoje ele é uma realidade na transformação dos negócios. 2025 será o ano de toda essa transformação com dados e IA generativa para as empresas”, salienta Cleber Morais, da AWS. Para ele, são elementos que avançam muito rapidamente.
Marcio Aguiar,
diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para a América Latina
“O importante agora é que toda empresa olhe com atenção para a forma como vem trabalhando a qualidade dos seus dados, de sua equipe, e que esteja cada dia mais capacitada a dar saltos maiores e ter um crescimento exponencial”, diz Morais.
Fica claro que o valor dos dados é dar às empresas a capacidade de serem mais precisas e de se conectarem aos seus consumidores com maior qualidade e precisão. Aliadas ao grande poder da GenAI, as empresas podem agora criar uma ponte incrível para melhorias em CX e garantir que informações bem trabalhadas proporcionem a capacidade de maximizar conhecimento e criar gatilhos de crescimento. Neste momento, o período ainda é de transição e de adaptação a essas possibilidades, mas já foi dada a largada para ver quem sairá na frente.
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