Como superar obstáculos e aumentar a produtividade

Dados desatualizados não conseguem acompanhar o ritmo das empresas modernas. Trabalhar com dados em tempo real aumenta a produtividade e ajuda você a tomar decisões mais rápidas e melhores.

Essencialmente, é necessário ter recursos responsivos e ágeis para se adaptar a todas as variações do setor, seja para identificar mudanças no mercado antes que aconteçam ou antecipar as necessidades do cliente.

Há muito o que destrinchar, então vamos começar apresentando nosso primeiro "Caso de líder de dados", com a famosa marca de lifestyle Urban Outfitters. 

O fato é que, seja em um dashboard de desempenho de campanha, uma previsão de vendas ou uma verificação de estoque, se seus dados estiverem atrasados, estão levando você para a direção errada. É aí que a tecnologia de Change Data Capture se destaca, sincronizando todo o seu ecossistema de dados para que as pessoas possam ver o que está acontecendo neste momento, não o que ocorreu na semana passada.

Depois de organizar o fluxo do seu pipeline de dados, os melhores insights surgem do nada, certo? Errado! A etapa final é garantir que os insights cheguem ao lugar certo e na hora certa, para serem acessados pela pessoa correta.

Quando isso é feito corretamente e integrado às mais novas experiências de IA, é possível identificar padrões com maior eficiência, tomar decisões melhores e otimizar processos em tempo real. Imagine alertas, insights preditivos e recomendações personalizadas que acontecem com o mínimo de esforço manual. Isso simplifica seu trabalho e aprimora sua tomada de decisões, permitindo que você foque no que realmente importa.

Em geral, lembre-se do seguinte: quando os objetivos envolvem ter mais produtividade e um go-to-market mais rápido, o analytics não é uma ação única. É um processo contínuo, inteligente e democrático que envolve todos na empresa, não apenas especialistas de dados e IA.

Parece uma brincadeira, mas é sério. Vamos entrar por um instante no clima de um documentário sobre a natureza: a colmeia é uma máquina de produzir mel altamente funcional porque as abelhas compartilham do mesmo propósito e cada uma tem um papel importante e produtivo. Seus dados devem funcionar como uma colmeia: unificados, independentemente do número de fontes, e em perfeita colaboração. Então, como fazer isso acontecer? Vamos dar uma olhada em outro "Caso de líder de dados" para inspiração. 

Embora a Intuit tenha renovado suas operações de analytics com um portal web unificado, os dashboards e afins são apenas o começo da conversa. Na verdade, a maioria dos líderes de dados como você já faz isso há anos. O próximo passo ideal é aprofundar suas capacidades com produtos de dados. 

Produtos de dados são ativos de dados altamente confiáveis, reutilizáveis e consumíveis, projetados para solucionar desafios de negócios específicos do domínio e ajudar organizações a se libertarem dos silos. Os produtos de dados conferem propriedade, responsabilidade e confiança aos dados. E, ao tornar os dados acessíveis a todos — de usuários corporativos a analistas de dados e engenheiros —, eles ajudam as pessoas a colocarem a IA para trabalhar onde realmente conta, diminuírem a carga de trabalho e desbloquearem novas oportunidades de crescimento.

Em um ambiente unificado utópico, não há mais apps desconectados, interpretações desalinhadas, tempo perdido em retrabalhos ou atrasos em tornar os dados úteis — apenas uma colaboração clara e orientada por dados em toda a organização, permitindo movimentar-se a toda velocidade. Sem dúvidas. Apenas decisões. 

E, à medida que a unificação, acessibilidade e produtividade aumentam, você pode ver uma melhora natural em como as equipes entendem, exploram e usam os dados (ou seja, alfabetização de dados).

Da mesma forma, como muito do gerenciamento de dados será impulsionado por IA, é crucial garantir que as pessoas entendam o básico de Inteligência Artificial, incluindo suas limitações, e tenham as habilidades necessárias para usar as ferramentas baseadas em IA de forma correta e eficaz. O foco nesse combo de alfabetização e habilidades interpessoais relacionadas à IA ajudará a aumentar a adoção e a usabilidade. Com o tempo, sua equipe descobrirá novas maneiras de usar a IA, monitorar o desempenho e tomar decisões mais informadas.  

Vale mencionar que, embora a IA e o aprendizado de máquina possam aumentar a produtividade, o que nos permite trabalhar em conjunto e ter sucesso é o elemento humano. 

O poder da IA de transformar a eficácia dos dados e sua capacidade de gerar insights é inegável. Mas não foque apenas na tecnologia sem ajudar as pessoas a adotá-la. Ao tornar a cultura de trabalhar com inteligência parte de suas soluções de dados e analytics, você pode criar uma cultura orientada por IA que seja incentivada em toda a organização. 

Foi isso que a Transbank conseguiu no terceiro e último "Caso de líder de dados" do Capítulo 1. 

O que já foi um espaço exclusivo para desenvolvedores e programadores agora pode ser usado por todos. Como provado pela Transbank, plataformas de dados no-code e low-code deixam a IA disponível para qualquer pessoa da organização que trabalhe com dados, de líderes de ciência de dados a funcionários juniores. Interfaces intuitivas fornecem aos usuários uma abordagem simples e visual para a construção de fluxos de trabalho de dados. Com uma experiência de usuário (UX) simples, é possível conectar seus dados, limpá-los e enviá-los para onde for necessário com apenas alguns cliques. 

Graças ao ChatGPT, da OpenAI, a maioria das pessoas já está familiarizada com ferramentas de IA generativa. Mas, em ambientes profissionais, é incrível o que pode ser alcançado apenas gerando um prompt inteligente. Em toda a jornada de dados, a IA tem cuidado da parte mais difícil de tarefas como design de pipeline e geração de scripts e insights. Ela também pode aumentar a produtividade da sua equipe ao simplificar tarefas complexas que exigem esforço manual e conhecimento técnico, destruindo a barreira relacionada a habilidades analíticas avançadas. 

Essa nova abordagem simplificada de analytics permite que as equipes trabalhem mais rápido, lancem produtos mais cedo, façam segmentação mais precisa de clientes, ajustem estratégias em tempo real e até mesmo simplifiquem o gerenciamento de dados por meio da automação. Em geral, ela cria uma concessão mútua em que a Inteligência Artificial torna os insights mais acessíveis, simples e úteis, sem que seja necessário ser especialista em IA. 

Antes de fecharmos este capítulo sobre produtividade, não poderíamos deixar de falar sobre a nova estrela do pedaço: a IA agêntica. Ela é a sua melhor amiga na eliminação de barreiras para a adoção de IA. A IA agêntica expande as capacidades da IA generativa, cuidando dos processos demorados e de várias etapas, como coleta, limpeza e análise de dados (ou seja, tudo o que a automação tradicional tem dificuldade de fazer). Pode também ler dados em texto, como análises de sentimento, e gerar relatórios em linguagem simples. Além disso, ela livra a equipe de ter que esperar um especialista em dados ou um programador para gerar insights.  

E, como a IA agêntica é mais autônoma, ela libera sua equipe para focar no trabalho mais estratégico e criativo.

Gen AI is very important, but agentic AI is beyond that. Every organization can unlock exponential growth; You unlock a different pace of agility and innovation.

Ritu Jyoti

Group VP/General Manager | IDC

Alcançar altos níveis de produtividade não precisa ser uma dor de cabeça diária. Os dados são a peça-chave para uma organização mais produtiva e que dá um passo brilhante atrás do outro. Portanto, esteja você já no caminho da prontidão para a Inteligência Artificial ou ainda planejando sua rota, agora é a hora de abraçar a velocidade, o trabalho em equipe e o poder da IA. Sua empresa se tornará mais ágil, adaptável e pronta para o que vier.