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Guia de Transformação com Inteligência Artificial

“A inteligência artificial é a elucidação do processo de aprendizado humano, a quantificação do processo de pensamento humano, a explicação do comportamento humano e a compreensão do que torna a inteligência possível. É o passo final do homem para se entender, e espero participar dessa nova, mas promissora ciência.” – Kai-Fu Lee (1983), autor do livro “AI Super-Powers: China, Silicon Valley and the New World Order” (New York Times bestseller), lançado em 2018.

“Inteligência Artificial (definição): A teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas.” – Dicionário Oxford

Esta série de artigos que eu tenho postado sobre o uso da IA em Negócios fornece a líderes, gestores e profissionais de negócios uma base de conhecimentos que facilita o entendimento do tema e os prepara para uma relação mais próxima com os profissionais de tecnologia e realização de projetos em suas empresas.

Como liderar sua empresa na era da IA

A tecnologia de IA (Inteligência Artificial) agora está pronta para transformar todos os setores, assim como a eletricidade fez 100 anos atrás. Espera-se que até 2030, forneça um crescimento econômico estimado em 13 trilhões de dólares. Embora já tenha criado um tremendo valor em empresas líderes em tecnologia, como Google, Baidu, Microsoft e Facebook, muitas das ondas adicionais de criação de valor estão indo além do setor de software.

Este artigo trata-se de um pequeno guia de orientação para transformação da empresa utilizando o potencial da Inteligência Artificial (IA). Trata-se da tradução e adaptação do texto original que é baseado em insights obtidos de Andrew Ng, da empresa Landing AI, ao liderar equipes do Google Brain e o Baidu AI Group, onde ele desempenhou papéis de liderança na transformação do Google e do Baidu em grandes empresas de IA.

Observação: O guia é direcionado à grandes empresas, mas que pode ser adaptado para uso em empresas menores, com o uso de plataformas de computação cognitiva, inteligência artificial e aprendizado de máquina automatizado (AutoML) como serviço em nuvem – o que requer menos infraestrutura e profissionais para começar.

Veja as recomendações em 5 passos:

1. Execute projetos piloto para ganhar impulso

É mais importante que seus primeiros projetos de IA sejam bem-sucedidos do que os projetos de IA mais valiosos. Eles devem ser significativos o suficiente para que os sucessos iniciais ajudem sua empresa a se familiarizar com a IA e também convença outras pessoas da empresa a investir em outros projetos de IA; eles não devem ser tão pequenos que outros considerem triviais. O importante é fazer o volante girar para que sua equipe de IA possa ganhar impulso.

Características sugeridas para os primeiros projetos de IA:

  • Idealmente, deve ser possível para uma equipe de IA nova ou externa (que pode não ter profundo conhecimento de domínio sobre sua empresa) fazer parceria com suas equipes internas (que têm profundo conhecimento de domínio) e criar soluções de IA que comecem a mostrar tração em 6-12 meses.
  • O projeto deve ser tecnicamente viável. Muitas empresas ainda estão iniciando projetos que são impossíveis usando a tecnologia de IA de hoje; ter engenheiros de IA confiáveis ​​fazendo a devida diligência em um projeto antes do início aumentará sua convicção em sua viabilidade.
  • Tenha um objetivo claramente definido e mensurável que crie valor comercial.

Sucesso em um primeiro projeto piloto, trará a confiança necessária para projetos maiores e mais complexos.

2. Crie uma equipe interna de IA

Embora parceiros terceirizados com profundo conhecimento técnico em IA possam ajudá-lo a ganhar esse impulso inicial mais rapidamente, a longo prazo será mais eficiente executar alguns projetos com uma equipe interna de IA. Além disso, você desejará manter alguns projetos dentro da empresa para construir uma vantagem competitiva mais exclusiva.

É importante ter a adesão da liderança para construir essa equipe interna. Durante a ascensão da internet, a contratação de um CIO foi um ponto de virada para muitas empresas terem uma estratégia coesa de uso da internet. Em contraste, as empresas que realizaram muitos experimentos independentes – desde marketing digital até experimentos de ciência de dados e lançamentos de novos sites – não conseguiriam alavancar os recursos da Internet se esses pequenos projetos-piloto não conseguissem escalar para transformar o resto da empresa.

Na era da IA, um momento chave para muitas empresas será novamente a formação de uma equipe de IA centralizada que possa ajudar toda a empresa. Essa equipe de IA pode ficar sob a função de CTO, CIO ou CDO (Chief Data Officer ou Chief Digital Officer) se tiver o conjunto de habilidades certo. Também poderia ser liderado por um CAIO (Chief AI Officer) dedicado. As principais responsabilidades da unidade de IA são:

  • Construir uma capacidade de IA para dar suporte a toda a empresa.
  • Executar uma sequência inicial de projetos multifuncionais para dar suporte a diferentes divisões/unidades de negócios com projetos de IA. Depois de concluir os projetos iniciais, configurar processos repetidos para entregar continuamente uma sequência de projetos valiosos de IA.
  • Desenvolver padrões consistentes para recrutamento e retenção.
  • Desenvolver plataformas para toda a empresa que sejam úteis para várias divisões/unidades de negócios e que provavelmente não sejam desenvolvidas por uma divisão individual. Por exemplo, considere trabalhar com o CTO/CIO/CDO para desenvolver padrões de armazenamento de dados unificados.

Muitas empresas são organizadas com várias unidades de negócios subordinadas ao CEO. Com uma nova unidade de IA, você será capaz de integrar o talento de IA às diferentes divisões para conduzir projetos multifuncionais.

Novas descrições de cargos e novas organizações de equipe surgirão. Uma maneira de organizar o trabalho de equipes é em funções como engenheiro de aprendizado de máquina, engenheiro de dados, cientista de dados e gerente de produto de IA, o que é diferente da era pré-IA. Um bom líder de IA poderá aconselhá-lo sobre a configuração dos processos corretos.

Atualmente, há uma guerra por talentos de IA e, infelizmente, a maioria das empresas terá dificuldade em contratar um estudante ou graduado em doutorado em IA de Stanford, por exemplo. Como a guerra de talentos é basicamente de soma zero no curto prazo, trabalhar com um parceiro de recrutamento que pode ajudá-lo a construir uma equipe de IA.

3. Forneça amplo treinamento de IA

Nenhuma empresa hoje tem talento interno de IA suficiente. Enquanto as reportagens da mídia sobre altos salários de IA são exageradas (os números citados na imprensa tendem a ser discrepantes), é difícil encontrar talento em IA. Felizmente, com o aumento do conteúdo digital, incluindo MOOCs (cursos online abertos e massivos), como Coursera, e-books e vídeos do YouTube, é mais econômico do que nunca treinar muitos funcionários em novas habilidades, como IA. O CLO inteligente (Chief Learning Officer) sabe que seu trabalho é selecionar, em vez de criar conteúdo, e então estabelecer processos para garantir que os funcionários concluam as experiências de aprendizado.

Se você tiver orçamento para contratar consultores, o conteúdo presencial deve complementar o conteúdo online. Isso é chamado de pedagogia da “sala de aula invertida” que resulta em aprendizado mais rápido e uma experiência de aprendizado mais agradável. Contratar alguns especialistas em IA para fornecer algum conteúdo pessoalmente também pode ajudar a motivar seus funcionários a aprender essas técnicas de IA.

A IA proverá novos empregos diferentes. Você deve dar a todos o conhecimento de que precisam para se adaptar às suas novas funções na era da IA. A consulta com um especialista permitirá que você desenvolva um currículo personalizado para sua equipe. No entanto, um plano de educação inicial pode ser assim:

3.1. Executivos e líderes empresariais seniores: (⩾4 horas de treinamento)

META – Permita que os executivos entendam o que a IA pode fazer pela sua empresa, comecem a desenvolver a estratégia de IA, tomem decisões de alocação de recursos apropriadas e colaborem sem problemas com uma equipe de IA que está apoiando projetos de IA valiosos. CURRÍCULO:

  • Compreensão empresarial básica da IA, incluindo tecnologia básica, dados e o que a IA pode e não pode fazer.
  • Compreensão do impacto da IA ​​na estratégia corporativa.
  • Estudos de caso sobre aplicativos de IA para setores adjacentes ou para o seu setor específico.

3.2. Líderes de divisões que realizam projetos de IA: (⩾12 horas de treinamento)

META – Os líderes de divisão devem ser capazes de definir a direção dos projetos de IA, alocar recursos, monitorar e acompanhar o progresso e fazer as correções necessárias para garantir a entrega bem-sucedida do projeto. CURRÍCULO:

  • Compreensão empresarial básica da IA, incluindo tecnologia básica, dados e o que a IA pode e não pode fazer.
  • Conhecimento técnico básico de IA, incluindo as principais classes de algoritmos e seus requisitos.
  • Compreensão básica do fluxo de trabalho e processos de projetos de IA, funções e responsabilidades em equipes de IA e gerenciamento de equipe de IA.

3.3. Estagiários de engenharia de IA: (⩾100 horas de treinamento)

META – Engenheiros de IA recém-treinados devem ser capazes de coletar dados, treinar modelos de IA e entregar projetos de IA específicos. CURRÍCULO:

  • Profundo conhecimento técnico de machine learning e deep learning; compreensão básica de outras ferramentas de IA.
  • Compreensão das ferramentas disponíveis (código aberto e de terceiros) para construir sistemas de IA e dados.
  • Capacidade de implementar o fluxo de trabalho e os processos das equipes de IA.
  • Além disso: educação contínua para manter-se atualizado com a evolução da tecnologia de IA

4. Desenvolva uma estratégia de IA

Uma estratégia de IA orientará sua empresa para a criação de valor e, ao mesmo tempo, construirá fossos defensáveis. Assim que as equipes começarem a ver o sucesso dos projetos iniciais de IA e formar uma compreensão mais profunda da IA, você poderá identificar os lugares onde a IA pode criar mais valor e concentrar recursos nessas áreas.

Alguns executivos pensarão que desenvolver uma estratégia de IA deve ser o primeiro passo. A experiência diz que a maioria das empresas não será capaz de desenvolver uma estratégia de IA ponderada até que tenha alguma experiência básica com IA, que o progresso parcial nas etapas 1 a 3 fornecerá.

A maneira como você constrói fossos defensáveis ​​também está evoluindo com a IA. Aqui estão algumas abordagens a serem consideradas:

Crie vários ativos de IA difíceis que estejam amplamente alinhados com uma estratégia coerente: a IA está permitindo que as empresas construam vantagens competitivas exclusivas de novas maneiras. Os escritos seminais de Michael Porter sobre estratégia de negócios mostram que uma maneira de iniciar um negócio defensável é construir vários ativos difíceis que estão amplamente alinhados com uma estratégia coerente. Assim, torna-se difícil para um concorrente replicar todos esses ativos simultaneamente.

Aproveite a IA para criar uma vantagem específica para o seu setor: em vez de tentar competir “geralmente” em IA com empresas líderes de tecnologia, como o Google, recomendo tornar-se uma empresa líder de IA em seu setor, onde o desenvolvimento de recursos exclusivos de IA permitirá você para obter uma vantagem competitiva. Como a IA afeta a estratégia da sua empresa será específica do setor e da situação.

Desenhe estratégias alinhadas com o ciclo de feedback positivo do “círculo virtuoso da IA”: em muitos setores, veremos o acúmulo de dados levando a um negócio defensável:

Por exemplo, os principais mecanismos de pesquisa da Web, como Google, Baidu, Bing e Yandex, têm um enorme ativo de dados mostrando quais links um usuário clica após diferentes consultas de pesquisa. Esses dados ajudam as empresas a criar um produto de mecanismo de pesquisa mais preciso (A), o que, por sua vez, as ajuda a adquirir mais usuários (B), o que, por sua vez, resulta em ter ainda mais dados de usuários (C). Esse ciclo de feedback positivo é difícil aos concorrentes invadirem.

Os dados são um ativo fundamental para os sistemas de IA. Assim, muitas grandes empresas de IA também têm uma estratégia de dados sofisticada. Os principais elementos da sua estratégia de dados podem incluir:

Aquisição de dados estratégicos: sistemas úteis de IA podem ser construídos com qualquer ponto de 100 dados (“small data”) a 100.000.000 pontos de dados (“big data”), e ter mais dados é melhor. As equipes de IA estão usando estratégias muito sofisticadas e de vários anos para adquirir dados, e estratégias específicas de aquisição de dados são específicas do setor e da situação. Por exemplo, o Google e o Baidu têm vários produtos gratuitos que não monetizam, mas permitem que eles adquiram dados que podem ser monetizados em outros lugares.

Armazéns de dados unificados: se você tiver 50 bancos de dados diferentes sob o controle de 50 VPs ou divisões diferentes, será quase impossível para um engenheiro ou software de IA obter acesso a esses dados e “conectar os pontos”. Em vez disso, considere centralizar seus dados em um ou no máximo um pequeno número de data warehouses.

Reconhecer quais dados são valiosos e quais não são: não é verdade que ter muitos terabytes de dados automaticamente significa que uma equipe de IA poderá criar valor a partir desses dados. Esperar que uma equipe de IA crie valor magicamente a partir de um grande conjunto de dados é uma fórmula que vem com uma grande chance de falha. tragicamente alguns CEOs investirem demais na coleta de dados de baixo valor, ou mesmo adquirem uma empresa para seus dados apenas para perceber que os muitos terabytes de dados da empresa-alvo não são úteis. Evite esse erro trazendo uma equipe de IA no início do processo de aquisição de dados e permita que eles o ajudem a priorizar quais tipos de dados adquirir e salvar.

Criar efeito de rede e vantagens de plataforma: Finalmente, a IA também pode ser usada para construir fossos mais tradicionais. Por exemplo, plataformas com efeitos de rede são negócios altamente defensáveis. Eles geralmente têm uma dinâmica natural de “o vencedor leva tudo” que força as empresas a crescer rápido ou morrer. Se a IA permitir que você adquira usuários mais rapidamente do que seus concorrentes, ela poderá ser aproveitada para construir um fosso que seja defensável por meio da dinâmica da plataforma. Mais amplamente, você pode usar a IA como um componente-chave da estratégia de baixo custo, alto valor ou outras estratégias de negócios.

5. Desenvolva comunicações internas e externas

A IA afetará significativamente seus negócios. Na medida em que afeta seus principais interessados, você deve executar um programa de comunicação para garantir o alinhamento. Aqui está o que você deve considerar para cada público:

Relações com investidores: As principais empresas de IA, como Google e Baidu, agora são empresas muito mais valiosas, em parte por causa de seus recursos de IA e do impacto que a IA tem em seus resultados. Explicar uma tese clara de criação de valor para a IA em sua empresa, descrever seus crescentes recursos de IA e ter uma estratégia de IA ponderada ajudará os investidores a valorizar sua empresa adequadamente.

Relações Governamentais: Empresas em setores altamente regulamentados (carros autônomos, assistência médica) enfrentam desafios únicos para manter a conformidade. Desenvolver uma história de IA convincente que explique o valor e os benefícios que seu projeto pode trazer para um setor ou sociedade é um passo importante na construção de confiança e boa vontade. Isso deve ser combinado com comunicação direta e diálogo contínuo com os reguladores à medida que você lança seu projeto.

Educação do usuário: a IA provavelmente trará benefícios significativos para seus clientes, portanto, certifique-se de que as mensagens apropriadas de marketing e roteiro de produto sejam divulgadas.

Talento/Recrutamento: Devido à escassez de talentos de IA, uma marca forte do empregador terá um efeito significativo na sua capacidade de atrair e reter esse talento. Os engenheiros de IA querem trabalhar em projetos interessantes e significativos. Um esforço modesto para mostrar seus sucessos iniciais pode percorrer um longo caminho.

Comunicações Internas: Como a IA hoje ainda é pouco compreendida e a Inteligência Artificial Geral especificamente foi exagerada, há medo, incerteza e dúvida. Muitos funcionários também estão preocupados com o fato de seus empregos serem automatizados pela IA, embora isso varie muito de acordo com a cultura (por exemplo, esse medo aparece muito mais nos EUA do que no Japão). Comunicações internas claras, tanto para explicar a IA quanto para abordar as preocupações desses funcionários, reduzirão qualquer relutância interna em adotar a IA.

Uma nota histórica, importante para o seu sucesso

Compreender como a internet transformou as indústrias é útil para navegar na ascensão da IA. Há um erro que muitas empresas cometeram ao navegar na ascensão da internet que espero que você evite ao navegar na ascensão da IA.

Aprendemos na era da internet que: Shopping + Site ≠ empresa de internet

Mesmo que um shopping center construísse um site e vendesse coisas nele, isso por si só não transforma o shopping em uma verdadeira empresa de internet. O que define uma verdadeira empresa de internet é: você organizou sua empresa para fazer as coisas que a internet permite que você faça muito bem?

Por exemplo, empresas de internet se envolvem em testes A/B abrangentes, nos quais lançam rotineiramente duas versões de um site e mede qual funciona melhor. Uma empresa de internet pode até ter centenas de experimentos rodando ao mesmo tempo; isso é muito difícil de fazer com um shopping físico. As empresas de Internet também podem publicar um novo visual ou produto toda semana e, assim, aprender muito mais rápido do que um shopping center que atualiza seu design apenas uma vez por trimestre. As empresas de Internet têm descrições de cargos exclusivas para funções como gerente de produto e engenheiro de software, e essas funções têm fluxos de trabalho e processos exclusivos para o modo como trabalham em conjunto.

O aprendizado profundo, uma das áreas de IA que mais cresce, está mostrando paralelos com a ascensão da internet.

Hoje sabemos que: Qualquer empresa típica + tecnologia Deep Learning ≠ empresa de IA

Para que sua empresa se torne ótima em IA, você terá que organizá-la para fazer as coisas que a IA permite que você faça muito bem.

Para que sua empresa seja ótima em IA, você deve ter:

  • Recursos para executar sistematicamente vários projetos valiosos de IA: as empresas de IA têm tecnologia e talento terceirizados e/ou internos para executar sistematicamente vários projetos de IA que agregam valor direto ao negócio.
  • Compreensão suficiente da IA: Deve haver uma compreensão geral da IA, com processos apropriados para identificar e selecionar sistematicamente projetos valiosos de IA para trabalhar.
  • Direção estratégica: a estratégia da empresa está amplamente alinhada para ter sucesso em um futuro alimentado por IA.

Considerações finais

Um programa de transformação de IA pode levar de 2 a 3 anos, mas você deve esperar resultados concretos iniciais dentro de 6 a 12 meses. Ao investir em uma transformação de IA, você ficará à frente de seus concorrentes e aproveitará os recursos de IA para avançar significativamente em sua empresa.

Transformar sua empresa em uma empresa de IA é desafiador, mas viável com o apoio de bons parceiros.

Conte comigo em seus projetos. Sobre mim: aqui. Contato: aqui.

Um abraço, @neigrando

Referência

Este texto partiu do conteúdo traduzido e adaptado com base no post original em inglês “AI Transformation Playbook – How to lead your company into the AI era”-driven Strategy in Data and AI”, de Andrew Ng.

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Estratégia orientada a Dados e em IA

Promovendo a cultura e a mentalidade orientadas por dados em torno da ciência de dados e da IA

Nos últimos dois anos, tenho compartilhado artigos sobre Inteligência Artificial (IA) com foco em negócios, a partir de leitura, estudo e curadoria – buscando o melhor para agregar valor aos leitores. Nesse sentido considero este artigo extremamente relevante aos líderes e gestores que estão buscando literacia e melhor entendimento em como usar melhor os dados disponíveis em suas organizações para permanecerem competitivos e inovadores.

Pensar estrategicamente é bastante simples, basta olhar para o futuro do negócio em questão (visão) e escolher o caminho a ser percorrido para chegar lá (estratégia), partindo das capacidades existentes, identificar as capacidades necessárias e preencher a lacuna existente.

O mesmo ocorre quando se pensa sobre uma estratégia de dados, é preciso primeiramente identificar o que se pretende com os dados e depois traçar uma estratégia, com objetivos e metas bastante claros do que fazer com eles. Porém, o que geralmente existe nas organizações, é uma lacuna entre os dados coletados e o entendimento deles.

A figura que segue, mostra uma linha grossa exemplificando os dados coletados, uma linha fina exemplificando o entendimento dos dados pelos gestores, e por fim uma linha tracejada que exemplifica um possível novo entendimento sobre os dados a partir de uma perspicácia de dados. Tal perspicácia pode ser conseguida com recursos tecnológicos inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e outras abordagens.

Fonte: AI Ladder – Acelerate your Journey to AI, by Rob Thomas & Paul Zikopoulos, 2020

Nesse sentido, alguns fatores devem ser considerados:

  • Entender “por que os dados são críticos” e, mais importante, “que os dados certos são críticos, e não todos os dados”;
  • Do ponto de vista da ciência de dados e da IA, as estratégias de “defesa de dados” e “ofensiva de dados” devem equilibram o pêndulo que impulsiona o sucesso, portanto, uma fusão dessas duas estratégias é fundamental.

Alinhamento da força de trabalho-cultura na ciência de dados:

Embora a estratégia orientada por dados seja extremamente crítica para gerar valor e impacto nos negócios, é igualmente importante haver uma cultura e uma mentalidade apropriada para tal.

Conforme a referência do Gartner de Workforce-Culture Alignment a cultura data-driven é um fator multiplicador de conhecimento, mentalidade e comportamento; e isso reflete para atuar em ciência de dados, como segue:

  • Conhecimento em ciência de dados = os funcionários entendem alguns dos atributos culturais que a liderança sênior pensa e age para que suas empresas sejam bem-sucedidas
  • Mentalidade em ciência de dados = os funcionários acreditam que os atributos culturais tornarão suas empresas mais bem-sucedidas e contribuem pessoalmente para isso e estão comprometidos em defender algumas dessas ações estabelecidas
  • Comportamento na ciência de dados = os funcionários inculcam os atributos culturais na maneira como realizam seu trabalho e dependem disso para navegar por situações desafiadoras

Data Science é um esporte de equipe e depende significativamente dessa intervenção de “Workforce-Culture Alignment in Data Science” para se destacar e acelerar a jornada em Dados e IA.

Equilíbrio entre Estratégias de Ofensiva de Dados e Defesa de Dados:

A “ofensiva de dados” normalmente se concentra em aumentar a receita, melhorar a lucratividade, aumentar a experiência do cliente, aumentar a satisfação do cliente etc.

Ao mesmo tempo, a “defesa de dados” geralmente se concentra na redução de riscos, redução do custo total de propriedade, redução dos custos de manutenção, resolução de problemas de dados internamente dentro da organização e padronização, tornando os dados compatíveis com a regulamentação etc.

O CIO (Chief Information Officer) e CDO (Chief Data Officer) geralmente têm tarefas em torno de estratégias de defesa de dados, enquanto CAO (Chief Analytics Officer) terá o foco em estratégias de ofensiva de dados. Idealmente, o CEO (Chief Executive Officer) é neutro para ambos.

Para uma paixão e cultura orientadas por dados dentro da organização, é muito importante formar uma estratégia híbrida que englobe ambos e forme uma amálgama dos dois. Poucos temas de caso de uso de nível muito alto são capturados na representação diagramática abaixo como um ponto de vista. Isso não é exaustivo e não é preciso para as coordenadas da perspectiva de importância relativa, mas visa fornecer uma direção ao nosso processo de pensamento.

A cultura e a estratégia orientadas por dados percorrem aa seguintes etapas de ações:

  1. Definir metas, objetivos – É necessário definir metas/objetivos orientados por dados a partir da estratégia geral definida pela alta liderança para alinhamento da organização. É uma boa prática ter uma ideia clara se são de curto, médio ou longo prazo para que as ações sigam de acordo.
  2. Identificação de dados adequada – A identificação de dados apropriados/corretos é a chave para o sucesso. Isso reduz o custo ao longo da linha se soubermos que não precisamos de todos os dados ou de mais dados, mas de dados muito “específicos” para a análise e processo de geração de insights. Além disso, ferramentas e técnicas “certas” serão necessárias. Isso ajuda a construir um design robusto, com arquitetura com foco em escalabilidade e facilidade de manutenção.
  3. Percorrer os KPIs de negócios – A determinação de KPIs de negócios (indicadores-chave de desempenho) para critérios de sucesso deve ser realizada em um estágio inicial. Pode ser por setor, por várias funções como Vendas, RH, Marketing, Sucesso do Cliente, Gestão/Liderança etc. Isso ajuda no estreitamento dos objetivos para melhor cumprimento das metas.
  4. Entender a maturidade do Analytics – A avaliação da maturidade do Analytics deve ser realizada antes de iniciar uma jornada ou qualquer iniciativa de transformação. Isso ajuda a avaliar o nível de maturidade atual (AS-IS) e fornece uma imagem clara sobre o que focar no futuro. O ciclo de vida de ponta a ponta, Data Science CRISP-DM, ajuda a focar onde a energia precisa ser gasta – se em análise de dados, visualização de dados, integração de dados “certos” em um só lugar para melhor análise, engenharia de recursos, seleção de recursos, modelo desenvolvimento, avaliação de modelo, implantação de modelo, gerenciamento e monitoramento de modelo, gerenciamento de versão e gerenciamento de dados e desvios de modelo etc.
  5. Formular Estratégia promovendo inovação – Formular a estratégia promovendo a inovação ajuda. Novos métodos para lidar com dados, curadoria de dados, obter insights de dados ajudam muito e para isso uma estratégia deve ser definida para a realização de valor. Se as empresas puderem trabalhar para obter valor tangível dos dados, isso seria um grande passo. Algumas das perguntas que vêm à mente no processo estão nas seguintes áreas, por exemplo: encontrar novos fluxos de receita, melhorar e otimizar os modelos de negócios existentes, criar eficiências internas e monitorar os mesmos para melhor controle, manter a conformidade regulatória, aumentar a taxa de alfabetização de dados, criar novos produtos e insights, estratégia para “X Analytics” (Customer Analytics, Marketing Analytics , Operation Analytics, CRM Analytics, Retail Analytics, Healthcare Analytics etc.), estratégia para AI com Cloud, AI com Blockchain, AI com IoT, AI com AR/VR etc.
  6. Contratar o Talento “certo” – Contrate especialistas de dados certos com “talentos” apropriados na equipe para executar todas as etapas das operações de maneira bem-sucedida.
  7. Definir as funções e a recompensa aos talentos – Definir funções como administradores de dados e proprietários de dados é extremamente importante e crítico. Com base nesse e em outros papéis adequados, a matriz de atribuições de responsabilidade (RACI) pode ser formulada. Isso ajuda na Governança de Dados. Recompense talentos/equipes pelo uso diligente de dados, traga a cadeia de valor de motivação de dados dentro da organização.
  8. Analisar dados e medir a realização de valor – Use ferramentas e técnicas apropriadas para analisar dados. Explore dados para entender melhor os padrões, correlações e insights significativos. Uma vez que entendemos e preparamos melhor os dados, torna-se cada vez mais simples descobrir valor e obter insights tangíveis a partir deles.
  9. Treinar sua equipe/funcionários/talentos – Treine sua equipe aproveitando os métodos certos, modelos e soluções certos. Abordagem de design thinking, compreensão de modelos apropriados para casos de uso específicos, arquitetura para formular diferentes modelos e soluções podem ser treinadas. Upskilling, cross-skilling e requalificação são aspectos importantes, mas devem ser executados com cuidado com base na necessidade, resultado, uso, interesse etc.
  10. Permitir adoção contínua – A adoção de cima para baixo deve fluir perfeitamente. O provisionamento de acesso correto aos dados corretos para as pessoas corretas deve estar alinhado para realizar essa atividade. Tornar a prova de conceitos simples e robusta ajuda, em vez de pensar muito sofisticado, complexo desde o início. Todo o propósito é de adotar uma cultura onde estes ganhos rápidos fornecem motivação para a construção de uma base sólida e, em seguida, gerar impulso.
  11. Gerar dados para negócios – Defina como os dados são coletados, quais são as fontes de dados de entrada, qual equipe está envolvida na coleta de dados e assim por diante. Se a pesquisa for conduzida para gerar conjuntos de dados, isso deve ser planejado de forma eficaz.
  12. Impacto e valor de rendimento – Analise o resultado de negócios e a realização de valor e meça-o para métricas de sucesso. Documente as lições aprendidas e continue melhorando os processos sobre onde melhorar, em que estágio etc.

Concluindo

Em resumo, a tomada de decisão baseada em dados depende de várias dimensões e as empresas devem seguir uma abordagem estruturada para enfrentar os desafios que enfrentam. A gestão de valor de Data Science segue alguns dos pontos críticos mencionados. É importante definir a estratégia com inovação em todas as etapas e executá-la com esforços e ações em torno dela.

Para os interessados em Data-Driven Marketing, recomendo o capítulo 4 do livro “Trends MKT na Era Digital: O futuro do Marketing”, de Martha Gabriel, Rafael Kiso e outros autores colaboradores, bem como o post Data Driven Marketing

Para pequenas e médias empresas iniciando no tema, recomendo o artigo “PMEs deveriam pensar mais sobre DADOS”

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Um abraço, @neigrando

Referências

  • Este texto partiu do conteúdo traduzido e adaptado com base no post original em inglês “Data-driven Strategy in Data and AI”, de Kamal Mishra (2021)
  • AI Ladder – Acelerate your Journey to AI, by Rob Thomas & Paul Zikopoulos, 2020

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A Transmídia e o Metaverso

“Transmídia, do inglês transmedia, significa conteúdo que se sobressai a uma mídia única. Na prática, significa que as diferentes mídias transmitirão variados conteúdos para o público de forma que os meios se complementem, pois se o público utilizar apenas um canal terá apenas a mensagem parcial do assunto em questão, já que a transmídia induz ao ato de contar histórias através de várias mídias, com um conteúdo específico para cada uma.” – Wikipedia

Introdução

De sã consciência resolvi escrever esse artigo de modo diferente. Comecei a rascunhá-lo em minha mente enquanto caminhava ouvindo uma trilha musical do Surpertramp e outra de Pink Flloyd. Ao mesmo tempo fui refletindo e preparando palavras que pudessem descrever não só o que eu pensava, mas também meus sentimentos e emoções entrelaçados. Enfim, escrevi com o coração.

Estou vivendo um estágio de vida interessante e minha caminhada me fez lembrar momentos incríveis e algumas decisões importantes que me levaram a atravessar portais para universos paralelos, ou melhor, viver transições significativas em minha vida pessoal, carreira acadêmica e profissional. Momentos estes em que munido de coragem, desejo e vontade decidi mudar radicalmente meu ambiente e conforto, e partir para algo novo e desafiador, transcendendo a mim mesmo.

Para não perder a objetividade deste post, contarei sobre a travessia destes portais e os universos paralelos que vivi em outro post.

Cheguei neste fim de semana do Gramado Summit 2022, onde encontrei e abracei amigos da Tecredi que eu só conhecia virtualmente e que me encantaram com a receptividade e consideração. Foi então que eu encontrei o quadro, cuja arte acompanha este artigo e o conteúdo que segue.

O quadro (arte) foi um presente que recebi pelas mãos do amigo Rodrigo, em maio de 2012, logo após a Convenção EraTransmidia em Paraty. No encontro, além de proferir uma palestra, fui convidado a trabalhar em conjunto com um grande grupo o modelo de negócios EraTrasmídia, que acabou se transformando em dois modelos separados, porém complementares, pois um proporcionaria valor ao outro.

Assim, mais importante que o quadro que ganhei e que de certa forma representava os dois elementos unidos e complementares, foram as palavras de agradecimento do meu amigo em nome do EraTransmídia.

Hoje, 10 anos depois, quem está agradecendo ao Rodrigo e ao grupo EraTransmídia sou eu, com este artigo dedicado a eles.

A Transmídia

No meu modo de entender, a Transmídia é algo que transcende a mídia tradicional de marketing de conteúdo, ela vai além do uso particular de cada mídia, além da multimídia e do crossmídia, pois o storytelling do conteúdo contado se adequa a cada uma das mídias utilizadas que referenciam as outras contribuindo com o todo da mensagem. Além disso, com a mídia social a transmídia tornou possível a interação com o público, gerando ainda mais valor para aquele que anuncia a mensagem, ou conta a história.

O Metaverso

“Metaverso é um ambiente digital persistente e imersivo de redes independentes, mas interconectadas, que usarão protocolos ainda a serem determinados para comunicações.” – Gartner

“Ele permite conteúdo digital persistente, descentralizado, colaborativo e interoperável que se cruza com o conteúdo em tempo real, espacialmente orientado e indexado do mundo físico.”

Com criatividade as marcas podem testar seus produtos em formato digital no tal “metaverso”, inclusive fazendo vendas neste mundo virtual e se o produto fizer o devido sucesso, lançá-lo no mundo físico e fornecer desconto para quem o comprou virtualmente, por exemplo.

Indo além, pode-se contar com os novos recursos de realidade virtual e realidade aumentada, e mundos virtuais em 3D em um contexto metaverso – sendo este último um tema em destaque (hype) no momento – provocando possibilidades às marcas estarem presentes junto a seus clientes e prospects não só no mundo físico, mas também no mundo virtual.

As possibilidades do uso de transmídia com “metaverso” são tantas que vão além da minha imaginação e com certeza vale a pena às marcas começarem a conhecer melhor esses temas, essas novas mídias e as novas possibilidades de trabalhar seus conteúdos, produtos e serviços.

Falarei mais sobre Metaverso em um dos próximos artigos.

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