A IA é a última tábua de salvação para a sua empresa aprender a analisar seus dados.

Dados são o novo petróleo na era da inteligência artificial. Mas será que sua equipe sabe como extrair e refinar esse ativo para gerar vantagem competitiva?

Nos últimos 18 anos venho atuando como consultor em análise de dados, data-driven ou Data Science, o nome que estiver na moda. Sempre me deparo com a mesma cena em todas as empresas: a equipe repete o mesmo mantra de que “Os Dados são o Novo Petróleo”, mas a maioria dos funcionários não sabe como perfurar o poço, nem como refinar a matéria-prima e, principalmente, transformar isso em valor para a Empresa. Muitas corporações acumulam terabytes de informação, enquanto seus funcionários, da diretoria, gerência até o analista júnior, lutam para extrair um insight útil.

O problema nunca foi a falta de dados, mas sim a incapacidade de usá-los de maneira efetiva. Primeiro, quem mapeia e organiza os indicadores geralmente não consegue colocá-los em um contexto geral e geralmente eles estão de forma fragmentada. Segundo, e mais grave, os funcionários por falta de conhecimento não têm segurança para tomar decisões, conforme apresentado por pesquisas internacionais, como as da Accenture e da MIT Sloan, que trazem resultados que apenas cerca de 21% dos profissionais se sentem totalmente confiantes no uso de dados, para aplicar no negócio. Isso é um problema gigante para o futuro de qualquer empresa. 

É aqui que na minha opinião a inteligência artificial entra como a verdadeira tábua de salvação. Tornando ela em um verdadeiro copiloto de análises de dados para toda a empresa e é assim que ela muda o jogo:

• Automação da Engenharia de Dados: A inteligência artificial assume tarefas repetitivas, como limpeza, duplicação e extração. Isso significa menos tempo perdido com atividades operacionais e repetitivas liberando mais tempo para a análise.
• Tradução em Linguagem Natural: A inteligência artificial atua como um tradutor universal, derrubando a barreira do conhecimento. Ela pega um gráfico complexo e explica, em linguagem clara, o que ele significa, por que um indicador mudou e quais hipóteses testar.
• Insights Preditivos: Em vez de somente focar no que já aconteceu, com ferramentas de copiloto de IA, ela projeta o que pode acontecer, aponta riscos de ruptura de estoque ou oportunidades de preço, e ainda sugere ações concretas para a equipe tomar, sem que a equipe tenha conhecimento de estatística.

Um dos exemplos que vi mais recentemente, e que é bem recorrente nas empresas que usam nosso software Voái.GTP. E o gerente de loja que estava analisando um dashboard de performance e se deparou com uma queda nas vendas. Ele estava perdido, sem saber por onde começar. Em vez de passar horas buscando a causa, ele usou o módulo de insight, assistente de inteligência artificial integrado ao dashboard, a ferramenta identificou que a queda estava concentrada em 3 categorias de SKUs que tiveram um aumento de vendas mas estavam com o estoque disponível no PDV 20% abaixo da média e sugere uma ação imediata de reabastecimento (transferência de X unidades do CD mais próximo) tudo acompanhado de uma explicação simples do raciocínio. O gerente, que antes não sabia por onde começar, tem agora uma ação clara e mensurável, para reverter o resultado a tempo. 

Outro exemplo que vejo com frequência nas lojas é a dificuldade do gerente em analisar a performance dos funcionários. Geralmente, ele se baseia apenas no valor de venda ou ticket médio, esquecendo-se do contexto em que o vendedor está inserido. Um funcionário que trabalha no turno da noite, por exemplo, pode ter um fluxo e um perfil de cliente que facilitem o alcance desses indicadores, enquanto outro vendedor, em um horário de pico, pode ter mais dificuldade. A inteligência artificial ajuda a analisar a equipe com dados mais completos, pois tem um poder enorme de processar e comparar diversos indicadores simultaneamente, considerando o contexto de cada vendedor para uma avaliação justa e precisa.

No entanto, é fundamental ter alguns cuidados. A inteligência artificial não opera no vácuo. Para que ela seja realmente efetiva, é preciso que especialistas humanos, com profundo conhecimento em análise de dados e, principalmente, do negócio da empresa, participem do processo. São eles que irão treinar os agentes de IA, garantindo que os resultados gerados sejam os melhores e, de fato, aplicáveis. Outro ponto crucial é que as explicações e o repasse de conhecimento feitos pela IA devem estar alinhados com a cultura e o conhecimento tácito da empresa. A tecnologia deve ser um potencializador da expertise humana.

Tenho a convicção que as empresas que venceram no futuro muito próximo, são aquelas  que utilizam a inteligência artificial para transformar essa jazida de dados em combustível para a tomada de decisão. A IA Generativa é a ferramenta ideal para isso, mas o segredo está em usá-la não apenas como uma calculadora, mas como uma extensão do profissional de dados, além de ser a capacitadora operacional, que une o poder dos dados com a intuição e a experiência humana.

As empresas que não colocarem a IA como copiloto vão ficar para trás. A pergunta é: você já começou essa jornada ou ainda está fazendo planilha e validado dados?

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