Apenas a qualidade de dados não é o bastante para o desenvolvimento da inteligência artificial no meio corporativo. Para Jorg Heizenberg, vice-presidente e analista do Gartner, os dados que são usados para treinar modelos de IA precisam estar prontos (data-ready, no original em inglês) e adaptados aos negócios.
Em conversa com a imprensa especializada em São Paulo durante a Conferência Gartner Data & Analytics nesta segunda-feira, 28, o executivo explicou que este é um processo lento que demanda mudança de comportamento das organizações, assim como melhor qualidade, controle e governança de dados.
Para Heizenberg, o mundo da IA hoje traz desafios para os líderes em análise de dados. Mas essas barreiras não são necessariamente por falta de plataforma de governança ou tecnologias, mas em como fazer com que a direção de suas companhias mude para uma visão guiada por dados (data-driven, no original em inglês).
Com isso, o papel do líder de análise de dados (batizado como CDAO ou Chief Data Analytics Officer) começa a mudar: “Isso é um desafio para muitos dos nossos clientes. Aonde algo começou como uma simples iniciativa, começa-se a criar um papel em que esses CDAOs ajudam, em especial no primeiro ano, que é o mais desafiador em um projeto”.
Como espécie de evoluções do CDO (Chief Data Officer), que era focado mais na gestão dos dados, o CDAO opera mais na camada dos negócios, trabalha junto com o C-Level e foca em trazer valor para a empresa, para sua tecnologia e às pessoas por meio da valorização dos dados.
De acordo com o Gartner, 40% dos CDAOs de primeira viagem (que assumiram o cargo pela primeira vez ou evoluíram de CDO) estão focados em dados e tecnologia; os outros 60%, a segunda geração dos Chief Data Analytics Officer, estão mais focados nos negócios e nas pessoas.
Jornada dos dados para IA
Com a IA impactando e colocando pressão sobre os líderes de análise e dados, Heizenberg afirmou que os CDAOs precisam atuar bem nesta área. Para isso desenhou três jornadas que devem se tornar parte dos profissionais que desejam transformar suas empresas em data-driven e preparadas para o uso da IA. São elas:
- Jornada de desenvolvimento de negócios com estabelecimento de modelos confiáveis, monetizar com melhorias na produtividade e comunicar os valores de dados e analytics para o resto da organização;
- Jornada de capacidade em data & analytics que visa a criação de uma arquitetura modular e aberta de tecnologia, deixando os dados prontos para uso e explorando o uso de agentes de IA;
- Jornada de mudança de comportamento que biusca estabelecer hábitos repetitivos, desenvolver novas funções e habilidades e colaborar com outras áreas da empresa.
“CDAOs não são apenas líderes de tecnologia ou de dados, mas líderes transformacionais. Precisam alinhar os dados com a estratégia do negócio e facilitar a transformação dentro das empresas. Eles necessitam fazer a alfabetização de dados, mas isto não é suficiente. Por isso, precisam mostrar que está funcionando, ao medir e comunicar para o resto de suas organizações”, completou.
