Inteligência analítica, revolução e o Agile AX

É inegável que vivemos uma tempestade perfeita. Estamos em um momento do mundo dos negócios marcado por mudanças profundas e desafiadoras, que afetam, ao mesmo tempo, diversos campos da experiência humana. 

Quando observamos a aceleração das mudanças nos sistemas econômicos locais e globais, no comportamento do consumidor, na esfera política e no próprio campo das tecnologias, é fácil entender por que o tema da transformação digital está nas prioridades de quase todas as empresas relevantes no mercado. Ocorre, contudo, que essa transformação digital é apenas uma das facetas de um movimento maior de mudanças, que muitos chamam de “4ª Revolução Industrial”. 

Se o elemento catalisador da 1ª Revolução foi o motor a vapor, que funciona com a queima de carvão, o da 2ª Revolução foi a eletricidade e a computação constituiu a marca da 3ª Revolução. Já a 4ª Revolução é conduzida pelos algoritmos. 

Quase todas as tecnologias ligadas ao presente momento de mudança fazem uso de um enorme volume de dados para gerar uma inteligência, e esta alimenta os algoritmos de tomada de decisão. Assim, a capacidade de decidir com base em inteligência analítica está deixando de ser algo acessório, ou até um luxo, para se tornar um imperativo da competitividade do negócio. Prova disso é a proliferação de demandas de casos de uso que utilizam analytics, demanda essa que emerge de diversas áreas das organizações. 

Quando estudamos a história das três revoluções industriais anteriores, aprendemos uma lição: as empresas que melhor aproveitaram as oportunidades trazidas pelas transformações de cada revolução foram as que conseguiram industrializar seus processos obtendo ganho de escala. E, na atual revolução industrial que, como vimos, tem na inteligência analítica seu grande catalisador, a fórmula para ter sucesso permanece a mesma: industrialização para obter ganho de escala. 

Como fazer isso agora? O SAS propõe uma nova abordagem intitulada “Agile AX”, que trata ao mesmo tempo das camadas de infraestrutura, software e de serviços profissionais, orquestrando todos esses elementos de forma a industrializar e acelerar a geração de inteligência analítica.Seu conceito e suas aplicações ficam mais fáceis de compreenderpor meio de dois estudos de caso. 

1) Caso 1: Banco

O primeiro caso é de um grande banco, que conta com centenas de modelos preditivos para escoragem de risco de crédito. Seu desafio é industrializar o processo de modelagem e escoragem, a fim de garantir continuamente a geração de valor através da inteligência. Questões regulatórias, aumento da competição – especialmente das “fintechs” –, crises econômicas e diversos outros fatores desafiam continuamente o banco a buscar melhoria na performance global do seu portfólio de modelos de risco. 

A resposta a seus desafios, presentes e futuros, está na industrialização dos processos de produção, gerenciamento e publicação dos modelos, o que significa dotar a plataforma de risco de crédito de todas as capacidades necessárias para a automação e governança dos processos analíticos, garantindo continuamente a utilização dos modelos com melhor desempenho. 

Nesse caso, Agile Ax significa identificar quais são as capacidades analíticas que esse banco necessitará para permitir a execução de casos de uso com uma diversidade, um tempo de execução e um custo adequados à 4ª Revolução Industrial. Uma vez identificadas tais capacidades, o SAS apoiará esse banco em tudo que for necessário para a transformação que produza Agile Analytics.

2) Caso 2: Telecom