O uso de dados e Inteligência Artificial nas organizações tem se feito cada vez mais presente quando falamos da nova economia, transformação digital e caminhos para manter um negócio relevante no futuro. Apesar disso, é importante destacar que ser uma empresa data driven não se trata apenas de utilizar uma ferramenta ou plataforma, é necessário fazer mudanças estruturais que vão desde as partes técnicas até a cultura organizacional.
Em aula online exclusiva do LIT, Cláudio Cohen, Professor Saint Paul Escola de Negócios e diretor do programa de alto impacto em correalização com IBM, LDR, e André Nardy, COO e Vice-Reitor de Educação Corporativa da Saint Paul, conversaram com Diego Barreto, CFO e VP de Estratégia do Ifood para descobrir o que realmente faz uma empresa ser data driven.
Como é a realidade de uma empresa que usa dados e Inteligência Artificial
O que é ser data driven?
De uma forma objetiva, Diego resumiu a prática como: "Ser data driven é ter todas as informações, independente de qualquer sistema ou origem na empresa, desembocando em um único lugar, falando a mesma codificação para que, em ultima instância, uma ferramenta - que exista na companhia e que seja acessível por qualquer colaborador - consiga compreender completamente o que está acontecendo na empresa".
No final, as informações de todos os times são processadas da mesma forma e acessadas por todos dentro da organização, permitindo que tudo seja analisado de maneira integrada. Nesta lógica, a habilidade de saber ler e lidar com os dados se torna um idioma que todos dentro da empresa devem dominar para poder se comunicar e realizar suas tarefas.
"A medida que as pessoas entendem o poder de operar o dado por conta própria você começa a ver uma exponenciação violenta do que o dado pode fazer. A pessoa começa a olhar outras informações, não só a da área dela, e descobre coisas novas", destaca Diego.
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Machine Learning não é automação!
Um bom exemplo que pode ajudar a entender o que realmente faz uma empresa ser data driven é a diferença entre Machine Learning e automação, isso porque ambos fazem uso da máquina, porém de formas completamente diversas. A automação se trata basicamente de ensinar uma ferramenta a realizar uma ação com início meio e fim, em um processo de padronização e repetição. Já o Machine Learning, e como o próprio nome Inteligênica Artificial sugere, tem a capacidade não apenas de realizar uma tarefa, mas também de analisá-la e, se necessário, mudá-la.
"Machine Learning é a capacidade de criar um algoritmo que entende e compreende o comportamento dos seus dados ao longo do tempo e indica os caminhos a serem seguidos. A medida que seus dados mudam de comportamento, ele automaticamente rebalanceia o algoritmo e permite que o caminho seja repensado. Isso é exatamente o que o seu cérebro faz", conta Diego.
Ele ainda ressalta que, no caso do Ifood, é o Machine Learning que permite que a logística da empresa funcione com eficiência, já que há um enorme número de pedidos e uma média de tempo de entrega de 28 minutos. Em última instância, isto cria vantagem competitiva para a companhia.
Cultura organizacional
Quando se trata do ambiente de trabalho, empresas data driven pedem por autonomia dos colaboradores para inovar e criar, além da eliminação de alguns processos comuns em companhias tradicionais. Diego dá o exemplo da área de finanças em que não há um orçamento fechado para cada departamento: "A gente vai pilotando a empresa de acordo com como as coisas estão andando, não tem uma planilha dizendo o quanto quem pode gastar e sim uma lógica de que quanto mais ela gera resultado, mais ela recebe".
Utilizar dados e IA também gera otimização das atividades, ou seja, ao invés de gastar muito tempo com tarefas repetitivas ou que podem ser realizadas pela máquina, os colaboradores podem focar nas tarefas onde o trabalho humano é realmente necessário. Isso faz com que o dia a dia seja muito mais motivador, tendo um efeito de retenção de talentos.
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