A importância dos dados para ter vantagem competitiva

Cerca de 15 anos atrás, as companhias ainda não davam a devida importância ao uso de dados para gerar mais competitividade e aprimorar produtos e serviços. Naquela época, Thomas Davenport, professor de tecnologia da informação e gestão da Babson College, professor visitante na Saïd Business School de Oxford e membro da MIT Initiative on the Digital Economy, já falava ao mundo sobre análise e decisões baseadas em dados. Referência não só quando o assunto é analytics, mas também gestão, Davenport foi um dos entrevistados do podcast Um mundo data-driven, uma produção de MIT Sloan Review Brasil e SAS, e também concedeu esta entrevista a Pedro Nascimento, conselheiro da MIT Sloan Review Brasil.

Nesse bate-papo, o professor fala sobre o papel do colaborador, do ser humano, na ciência de dados, o que mudou nos últimos anos em relação à análise de dados e quais as tendências que podemos esperar para os próximos anos. Confira a entrevista.

Pedro Nascimento: Em 2007, você lançou o livro Competing on Analytics, período em que surgiu o iPhone e quando a computação em nuvem estava começando a ser discutida. Gostaria de saber como é se tornar pioneiro no mundo dos dados e como chegou à visão que tem hoje sobre dados e analytics?

Thomas Davenport: Sempre me interessei por informações e por saber como empresas e indivíduos as usam de maneira eficaz. Em certo momento percebi que existia todo o conhecimento derivado de dados, mas apenas no sentido técnico. Sou sociólogo por formação e ninguém estava olhando para o panorama geral do que isso significa para a vantagem competitiva. Eu tinha um centro de pesquisa com grandes empresas envolvidas e tentei fazer com que seus executivos e meus colegas pesquisadores se interessassem pelo conhecimento baseado em dados, o que até então não acontecia.

O livro saiu em 2007 e dez anos depois foi lançada uma edição atualizada. O que mudou desde a primeira vez que escreveu sobre analytics?

Acho que aumentou o interesse das corporações por dados. Tive acesso a uma pesquisa da NewVantage Partners que mostra que 45% das empresas dizem que competem usando analytics, o que significa que consideram isso um recurso-chave para seus negócios. Quando comecei, talvez 1% das companhias diriam que análise de dados é um fator competitivo. Mas ainda há um longo caminho. Esse mesmo levantamento aponta que apenas 29% das entrevistadas têm uma cultura orientada por dados.

Quero perguntar a você sobre o papel do profissional do conhecimento nesta nova ciência de analytics. Você acha que as pessoas do mundo corporativo são curiosas o suficiente para se destacarem neste mundo de dados ou ainda precisamos de mais pessoas que trabalham com o pensar?

Sempre precisamos de mais pessoas que trabalham com o pensar e usem isso o máximo possível. No futuro próximo, a grande maioria dos trabalhos serão feitos por humanos e por máquinas em alguma combinação. Em alguns casos as pessoas farão 80% do trabalho e as máquinas, 20%. Eu visualizo, por exemplo, uma cirurgia robótica em que o robô não toma nenhuma decisão importante, apenas dá superpoderes ao cirurgião. Melhor visão, melhor capacidade de corte e assim por diante. Ou haverá casos em que a máquina faz 80% do trabalho e o humano apenas verifica e certifica-se de que é razoável, e isso vem acontecendo em áreas como autorização de crédito em bancos, por exemplo.

E que habilidades são necessárias para essa relação entre homens e máquinas?

É muito difícil antecipar isso porque não sabemos exatamente quais serão os empregos do futuro e nem quais capacidades serão necessárias. Acredito que à medida que avançamos e esses empregos começam a mudar, será muito importante investir em tempo e esforço na qualificação das pessoas. É preciso ter muitos tipos diferentes de ofertas educacionais para capacitar as pessoas naquilo que elas precisam e mesmo assim é necessário estar ciente de que isso mudará com o tempo e que este treinamento não será eficaz para os empregos que surgirão daqui a dez anos, por exemplo.

Algumas das coisas que você falou em 2007 não chegaram ao Brasil naquela época. Na sua opinião, qual é a realidade dos mercados emergentes?

Cada vez mais a tecnologia está disponível, e isso acontece em todos os principais provedores de nuvem que atuam tanto em Minas Gerais como em Minneapolis, nos Estados Unidos. Isso permitirá uma democratização muito maior de analytics e da IA e fará com que todos os cientistas de dados façam grandes coisas com modelos de machine learning, e assim por diante, e detectem se esse modelo está obsoleto. A vantagem de vir um pouco mais tarde é que permite ao mercado ver as maneiras de fazer isso com mais eficiência. Se a pessoa entende de estatística básica, pode trabalhar com machine learning automatizado. Tudo se resume a: não importa o quão complexo seja o projeto, mesmo que seja um grande modelo de deep learning, trata-se de ajustar as linhas e curvas aos dados e entender se um trabalho é bom e útil ao prevê-los.

Sei que seu pensamento influenciou muito a comunidade de gestão em geral. Quais são os principais tópicos que devemos olhar para frente nos próximos dois anos?

Acho que haverá mais democratização daqui para frente e que a amplitude de dados e análise continuará a expandir. Ainda há muitas empresas no mundo que pensam “isso não é para mim, não preciso disso”, mas acho que toda organização precisa ser voltada para dados, para analytics, caso contrário perderá espaço para os concorrentes que chegam e dominam essa área. Isso é o que vimos antigamente no varejo nos Estados Unidos. Walmart e Target usavam dados com muito mais eficiência e conseguiam escalar os negócios de forma eficaz. O dono de uma loja de bairro não tinha como competir com eles. O mesmo aconteceu com as companhias aéreas. Os serviços da United Airlines e da American Airlines não eram tão bons, mas as empresas eram muito boas em usar as informações dos passageiros para gerar fidelidade. Os benefícios de fidelidade valiam mais do que a qualidade dos aviões e acho que veremos isso cada vez mais nos negócios. Portanto, vejo que a tendência será de mais automação e acredito que as pessoas e as empresas entenderão como isso funciona e combinarão melhor o julgamento humano com o da máquina, aprimorando a forma de fazer negócios. Além disso, com o tempo a IA ficará ainda mais poderosa.