Todos dizem que, se você não sabe onde quer chegar, provavelmente não chegará a lugar algum. Mas esquecem de mencionar que, se você não sabe onde está, aí sim que não chegará a lugar algum, nem sequer conseguirá dar o primeiro passo.
Neste artigo, você conhecerá as fases do desenvolvimento da ciência de dados, adquirindo condições de avaliar o estágio tecnológico de sua empresa. Assim, poderá tomar as providências necessárias para dar os primeiros passos em direção ao uso da inteligência artificial.
Inicialmente, apresentamos as características das oito fases do desenvolvimento da ciência de dados aplicadas ao mundo dos negócios, seguidas por um quadro com a cronologia de sua utilização. Assim, você compreenderá se sua empresa está usando ou não os recursos existentes para o desenvolvimento dos negócios, ou se está empregando métodos e recursos já ultrapassados.
O uso dos dados no mundo dos negócios pode ser organizado em oito fases:
1ª Fase – Intuitiva
2ª Fase – Descritiva
3ª Fase – Matemática
4ª Fase – Preditiva
5ª Fase – Prescritiva
6ª Fase – Responsiva
7ª Fase – Indutiva
8ª Fase – Autônoma
Características das fases do desenvolvimento da ciência de dados aplicadas ao mundo dos negócios.
1ª Fase – Intuitiva
Nesta fase não há o uso de dados na tomada de decisão. Todas as decisões são tomadas com base na intuição, percepção e ideias dos profissionais envolvidos. A evolução, quando há, é obtida através de tentativa e erro.
Sobre a passagem do uso exclusivo da percepção para o uso de dados, atendi, a bastante tempo atrás, um fabricante de pães que estava muito preocupado com o impacto em suas vendas da mudança de legislação que exigia a troca da expressão de “Diet” para “Light” de uma linha de seus produtos com vendas crescentes. Sendo objetivo, com a pesquisa junto aos consumidores verificamos que a expressão “Light” detinha todos os fatores positivos da expressão “Diet” menos os fatores negativos associados a doenças e restrições alimentares. Ou seja, se a empresa tivesse feito a pesquisa por iniciativa própria, e não pela força da lei, desde sempre teria adotado a expressão “Light”.
2ª Fase – Descritiva
É o início do uso dos dados para a tomada de decisão e um avanço em relação ao uso exclusivo da intuição. Busca-se utilizar informações quantitativas e mensuráveis para a tomada de decisão. O recurso metodológico são as análises descritivas que, como diz o nome, conseguem descrever o comportamento das variáveis. É possível distinguir a ordem de grandeza e a evolução no tempo dos dados analisados.
Na prática, as empresas conseguem mensurar os produtos que vendem mais, os que apresentam maior crescimento em vendas, os profissionais que se destacam, as diferenças de vendas entre regiões, as diferenças de performance entre ações adotadas etc.
Todas essas informações são relevantes, mas a análise de cada dado é sempre isolada, sem que se possa compreender as relações entre eles. Essa é uma característica das análises descritivas, elas não estabelecem relações entre as variáveis. As relações entre as variáveis analisadas são pressupostas pelos tomadores de decisão.
3ª Fase – Matemática
É o início do verdadeiro uso dos dados para a tomada de decisão empresarial. A ciência, finalmente, coloca à disposição do mundo dos negócios recursos capazes de alavancar os resultados empresariais.
Passamos de análises descritivas para análises de causa e efeito. Pela primeira vez é possível compreender a relação entre as variáveis. Ou seja, no mundo dos negócios, estabelecer as relações entre uma ação e o seu impacto nos resultados, comprovados matematicamente e não por suposições.
As análises causais, de causa e efeito, permitem identificar quais são os fatores que realmente contribuem nos resultados. Permitem saber quem contribui mais e quanto.
Na prática, temos alguns exemplos:
Mix de produtos: é possível identificar o conjunto de produtos que geram o maior faturamento, a maior rentabilidade e mantêm o crescimento de vendas, simultaneamente.
Satisfação de clientes: não podemos investir infinitamente em todos os fatores que impactam na satisfação e com as análises causais, temos condições de distinguir e dar atenção ao que realmente importa.
Cesta de produtos: quais as relações entre os produtos vendidos, quem influencia na venda de quem, são respostas obtidas com facilidade nesta fase.
4ª Fase – Preditiva
A fase preditiva é uma evolução da fase matemática. Além de estabelecer as relações de causa e efeito, os modelos preditivos são capazes de prever o futuro utilizando os dados históricos e os algoritmos estatísticos.
A tomada de decisão sobre mudanças de processos ou ajustes na estratégia se torna mais segura com o apoio de modelos preditivos.
Os modelos preditivos são uma poderosa ferramenta no relacionamento com clientes, permitindo à empresa distinguir, por exemplo, quais clientes realmente vale a pena reter, antevendo o seu comportamento, nas vendas, prevendo demandas de produtos ou serviços, no marketing, calculando potenciais resultados das ações etc.
Hoje já há um grande número de empresas adotando modelos preditivos, mas as grandes referências são Amazon e Netflix. A Amazon aplica para previsão de demanda, logística, recomendações personalizadas etc. A Netflix destaca-se na produção e recomendação de conteúdo.
5ª Fase – Prescritiva
A fase prescritiva vai além da previsão. Se na fase prescritiva nós tomamos conhecimento do que vai acontecer, aqui na prescritiva incorporamos a sugestão de medidas e ações para influenciar o resultado desejado.
Os recursos dos modelos prescritivos nos permitem avaliar a nossa tomada de decisão para cenários futuros avaliando os impactos de eventuais ações corretivas para que os resultados sejam consistentes com os objetivos propostos.
6ª Fase – Responsiva
A fase responsiva marca uma diferença significativa em relação as demais fases com uso dos dados, da matemática e das ferramentas estatísticas. Até aqui estávamos trabalhando com dados do passado para antever comportamentos e resultados. Ou seja, a tomada de decisão e as ações estão baseadas apenas no passado acreditando-se que ele se repetirá no futuro. Mas a vida e o mundo não são assim, tudo pode mudar ou ocorrer de uma forma diferente, surgem os modelos responsivos.
Na fase responsiva as empresas integram o seu conhecimento das fases preditivas e prescritivas, baseadas no passado, a recursos capazes de identificar situações novas e imprevistas, do presente, gerando uma resposta adequada as novas condições. Criam-se algoritmos e mecanismos de ajustes da ação e ou da estratégia para contextos novos que se colocam.
7ª Fase – Indutiva
A fase indutiva, até poucos anos atrás, parecia coisa de filmes de ficção científica, mas hoje já é uma realidade possível. A fase indutiva refere-se à integração dos modelos responsivos a capacidade e a velocidade de processamento dos computadores em sistemas voltados a interação com seres humanos. Em resumo, com o aumento da capacidade de processamento e o uso da inteligência artificial um computador será capaz de induzir a tomada de decisão de uma ser humano.
A velocidade de processamento de um computador atual excede em milhares de vezes a velocidade do pensamento humano. Esta diferença de velocidade fará com que um humano seja facilmente envolvido, emocionalmente, na interação com um computador de maneira que este induzirá comportamentos e decisões humanas.
Uma forma de compreendermos como isto ocorrerá é por meio de um fenômeno que muitos de nós já vivenciamos: o déjà vu. O já visto (em frânces) é aquela sensação de já ter vivenciado uma determinada situação ou de já ter estado em um determinado local. Estamos certos de que aquilo já aconteceu conosco.
Esta ilusão de memória ocorre da seguinte maneira: a carga elétrica que passa em uma sinapse, com uma determinada informação, por algum motivo, faz uma espécie de looping refazendo o mesmo caminho. Ao repetir o caminho, a uma velocidade de 360 kilometros por hora , nos gera a percepção de uma memória já existente.
Voltando ao computador de alta-performance. Com uma velocidade infinitamente maior que nosso cérebro, o computador será capaz de nos estimular baseado em nosso comportamento e fala, o que nos parecerá incrivelmente familiar e próximo, gerando um sentimento de confiança e segurança. Está aberto o campo para a indução.
8ª Fase – Autônoma
A fase autônoma difere da indutiva em somente um aspecto: a evolução dos sistemas de interação com os humanos passará a ser feita pelas próprias máquinas. O treinamento da inteligência artificial que hoje necessita da ação humana passará a ser realizado pelas próprias máquinas a partir do feedback de cada interação.
Cronologia das 8 fases do uso dos dados e da tecnologia
| Fases | Período | Descrição |
| 1ª – Intuitiva | Pré-história até 1500 | Ausência de formalização matemática e estatística. As decisões são feitas somente na intuição e experiência. |
| 2ª – Descritiva | 1500 a 1900 | Ocorre a Revolução Científica, surge a matemática moderna e a capacidade de organizar e descrever dados de maneira sistemática. Há o uso de tabelas, gráficos e medidas de centro como a média aritmética. |
| 3ª – Matemática | 1900 a 1950 | Fundado o primeiro departamento universitário de estatística por Pearson, um dos pilares de todas as análises que temos atualmente, junto com Ronald Fisher (Regressão linear, grau de correlação, ANOVA etc) |
| 4ª – Preditiva | 1950 a 1980 | Há o surgimento dos computadores onde é possível potencializar, amplificar e multiplicar o uso de ferramentas estatísticas. |
| 5ª – Prescritiva | 1980 a 2015 | O uso do aprendizado de máquina (machine learning), área da inteligência artificial, desenvolvido desde os anos 50 passa a ser empregado no mundo empresarial, mas sem os resultados esperados ou prometidos. |
| 6ª – Responsiva | 2015 em diante | Em setembro de 2014 a Inteligência Artificial passa por uma grande transformação com a descoberta de uma nova técnica de machine learning o Deep Learning, capaz de trabalhar com grandes volumes de dados não estruturados como imagens e áudio. |
| 7ª – Indutiva | 2015 a 2030 | Aqui teremos os efeitos da evolução das interfaces homem-máquina e da IA Explicável. |
| 8ª – Autônoma | 2030 em diante | Aqui vivenciaremos a evolução do aprendizado por reforço onde o software treina para tomar decisões imitando o processo de aprendizado humano para alcançar seus objetivos. |
Veja onde está sua empresa no mundo da Ciência de Dados
Você tem 04 alternativas para relacionar sua empresa com as fases propostas. A sua empresa pode estar integralmente ou parcialmente relacionada com cada uma das fases. A maneira de compreendermos em que fase estamos é, principalmente, identificando os recursos que empregamos na nossa tomada de decisão.Vamos ao exercício:
1) Empresas Tradicionais: Não utilizam dados na tomada de decisão, estão empregando apenas os métodos presentes na Fase 1 – Intuitiva. Claro que não podemos confundir a ausência do uso de dados na tomada de decisão empresarial com a visão, privilegiada, dos empreendedores. Visão empreendedora e gestão empresarial são elementos complementares.
2) Empresas Convencionais: A grande maioria das empresas do nosso mercado, situadas na Fase 2 – Descritiva, onde empregam ferramentas descobertas entre 1500 e 1900. Há o uso exclusivo de análises descritivas como uso do Excel e os Dashboards dos ERP’s.
3) Empresas Analíticas: Com um número relativamente restrito de empresas, transitam entre as fases 3, 4 e 5, matemática, preditiva e prescritiva, respectivamente. A grande característica é que já aplicam métodos estatísticos no tratamento dos seus dados para toda a empresa ou em algumas áreas. Há o emprego de ferramentas estatísticas do excel, de apps com motor estatístico e, claro, com profissionais que tenham conhecimento específico para o uso destes recursos.
4) Empresas do Futuro: Um número muito pequeno de empresas, que já estão conectadas com as fases 6, 7 e 8, responsiva, indutiva e autônoma, respectivamente. A grande característica é que dominam o conhecimento que sustenta o seu negócio. Assim, conseguem organizar seus processos alinhados com a geração de dados, em quantidade e qualidade, necessários para o emprego da Inteligência Artificial, que nada mais é que estatística aplicada a dados através da capacidade infinita de processamento dos computadores.
A boa notícia é que, de forma geral, a corrida pelo uso dos dados está apenas começando. Mesmo com recursos a bastante tempo disponíveis a grande maioria das empresas ainda não os emprega. Não perca esta oportunidade de poder andar na frente e comece, o quanto antes, se possível, ainda hoje.
