Uso de IA avança, mas planilhas resistem e não devem morrer
O Brasil é o país mais avançado no uso da Inteligência Artificial, com 63% das organizações ouvidas pela IDC, em estudo do SAS, afirmando usar analytics como parte da sua estratégia. O PaaS, plataforma como serviço, é o preferido para a contratação de dados, analytics e IA.
Entre as empresas da América Latina, 86% delas já adotaram o uso de soluções de dados, analytics e de inteligência artificial. Mas para algumas análises, 38% das organizações ainda utilizam apenas planilhas como solução. “Para ser mais eficiente, as empresas começaram a investir mais em IA, análise de dados, mas muitas ainda usam as planilhas”, disse Fabio Martinelli, analista de software e cloud da IDC, ao apresentar a pesquisa “Avanços na cultura organizacional baseada em dados, analytics e IA”, em coletiva de imprensa nesta quinta-feira (27/10).
Ao falar sobre a forte presença do uso de planilhas nas companhias, Andre Novo, country manager do SAS no Brasil, foi enfático: “A tendência é que ela não caia nunca, porque sempre vai ter coisa para fazer nelas. Mas analytics tende a crescer sem alterar as planilhas. O que, sim, deve diminuir é a qualificação do trabalho que é feito com as planilhas, com os processos mais complexos, que demandem mais inteligência, migrando para soluções mais dedicadas”, explicou o executivo.
O estudo, feito pelo IDC a pedido do SAS para mapear a adoção de soluções data-driven em todo o mercado latino-americano, aponta que, em média, uma a cada duas empresas usuárias de soluções de dados e analytics também têm IA. O Brasil é o país mais avançado no uso de inteligência artificial: 63% das empresas que utilizam IA afirmaram que consideram que estão usando para o analytics como parte de sua estratégia.
Entre os direcionadores de negócios que levam as empresas a buscarem por soluções analíticas está a necessidade pelo entendimento do que os consumidores precisam , ou seja, identificação de tendências e padrões de consumo, além de como diminuir os custos, com otimização de processos e ajuda para atingir objetivos organizacionais (KPIs). Já os impulsionadores técnicos incluem a busca pela garantia da operacionalidade dos negócios com o menor custo possível, incluindo confiança e segurança; custos de manutenção e rapidez de acesso.
O estudo apontou que plataforma como serviço (PaaS) será o modelo preferido para implantação de soluções de dados, analytics e IA, para data warehouse, data lake, house lakes, RBDBMS e não-RDBMS. Plataformas de analytics em aplicações de negócios será o modelo de solução mais relevante nos próximos 12 a 24 meses.
Com relação à compra, o CIO influencia ou decide na hora de adquirir soluções de dados, analytics e IA em 46% dos casos, seguido pelos executivos de linhas de negócios em 23% dos casos. Em fontes de dados usadas pelas empresas, o estudo mostrou que as pequenas e médias empresas devem consolidar o número de fontes de dados, enquanto empresas com mais de 500 funcionários estão buscando aumentar consideravelmente os números para análise. Hoje, as organizações que adotam IA o fazem principalmente para aplicações de vídeo e visão computacional, automação dos processos de tomada de decisão, gráficos de conhecimento, reconhecimento de textos, detecção de anomalias e IoT.
Fabio Martinelli, da IDC, apontou que 2021 foi um ano com grandes desafios para as empresas se tornarem organizações mais inteligentes na América Latina e começarem a refinar suas estratégias de dados, analytics e IA. “O maior desafio para transformar digitalmente a empresa está na transformação digital: em mudar a cultura, mudar os processos e criar novos modelos de negócios”, enfatizou Martinelli. Dentro disso, os principais desafios para a empresa se tornar uma organização inteligente estão na falta de uma cultura baseada em dados (72%) e na falta de habilidades adequadas/recursos humanos (62%).
Escassez de talentos
Falando sobre a escassez de profissionais de dados, André Novo, do SAS, destacou a importância de se formar profissionais qualificados e também de facilitar o acesso a plataformas. Segundo ele, novas tecnologias como low-code, no-code podem levar à criação de soluções que permitam às pessoas das áreas de negócios a usarem ferramental analítico sem precisar do cientista de dados, já que ferramentas assim não demandam profundo conhecimento tecnológico.
Entre as recomendações da IDC, Martinelli destacou a identificação das necessidades dos negócios e da TI para alinhar os objetivos do que deve ser priorizado e desenhar a estratégia baseada nos pontos comuns compartilhados entre os lideres (CEO, CIO, CFO, COO) e os demais tomadores de decisão.
O analista da IDC ressaltou ser imprescindível estabelecer uma cultura robusta de dados como direcionador para acelerar a maturidade e experiência dos usuários na sua organização e no uso de ferramentas para visualização e análise de dados.E ainda ressaltou que se deve acelerar e complementar a jornada de dados por meio da utilização de cases de inteligência artificial pré-definida e de rápida adoção focados em aderir aos objetivos da organização.
