Uma tendência irrefreável prospera no meio corporativo. Esqueça o “faro para negócios”, ou as perspectivas subjetivas da experiência individual do “bom gestor”. As empresas do futuro serão definitivamente guiadas por dados. Para não se perder nos nomes diversos que a academia busca para definir essa tendência, estamos falando aqui de ciência de dados (ou data science, se preferir em inglês).
Mas o que é ciência de dados?
Antes de falar do futuro, é preciso reconhecer dois fatos do presente. O professor e coordenador do HUB’s de Inovação e do Centro de Empreendedorismo e Inovação (CEI) do Ibmec, Edson Machado Filho, deixa claro que “o mundo produziu mais informação nos últimos cinco anos do que em toda a história da humanidade antes disso.”
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E como corolário do primeiro, o segundo fato, de acordo com Machado, é que “o grande estrategista é quem faz as perguntas certas”, dado que a informação já é amplamente ofertada.
Alguns pesquisadores já incluem no conceito de “dado” uma diferenciação com o conceito de “informação”. Informação é o que se produz em larga escala, até involuntariamente, enquanto o dado é a informação estruturada para um fim.
Machado cita alguns fins possíveis para dados no contexto dos negócios. Os dados de locomoção dos usuários do Uber, por exemplo, podem ser usados em pesquisa de origem/destino para determinar a melhor localização para um empreendedor guiado por dados abrir uma nova loja física, ou um centro de distribuição do seu produto.
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Um uso ainda mais comum, e que sempre foi ambicionado por grandes executivos e estrategistas do marketing, é a determinação do público-alvo de um novo produto. A adaptação do Singu, aplicativo de serviço de beleza e bem-estar do CEO da Easy Taxi, Tallis Gomes, é um exemplo perfeito.
Em recente entrevista, além de preconizar que “hoje existem dois tipos de empresas: as guiadas por dados e as que vão quebrar”, Tallis contou como teve que ajustar seu produto para o público feminino entre 30 e 42 anos, longe do imaginado 18 a 24 anos.
O futuro dos negócios guiados por dados
Se você conseguiu reconhecer a situação do presente, deve estar se perguntando sobre o futuro. E agora como ficarão os pequenos negócios, os mercadinhos de bairro, a padaria da esquina ou a auto-mecânica dois irmãos sem esse sistema preditivo que minimiza ao máximo os riscos do negócio?
É claro que empresas pioneiras de investimento nesse setor como IBM, Amazon e Google não irão perder a liderança tão cedo. Mas a própria tecnologia tem se encarregado de diminuir seus custos, e assim promover uma democratização no mercado.
É o caso do Autonomous Database, da multinacional de tecnologia e informática, Oracle. “É como o carro autônomo. Não é preciso saber dirigir, basta você colocar onde quer chegar e ele encontra o melhor caminho”, explica Marcelo Christianini, da área de Arquitetura e Inovação da companhia sobre o produto que promete substituir algumas das funções de um cientista de dados.
O Autonomous usa a tecnologia do aprendizado de máquina (machine learning) para corrigir, dimensionar, ajustar, proteger, fazer backup e reparar bancos de dados. E já pode ser testado no formato de trial para as empresas terem alguma experiência antes de adquirir.
O exemplo do Reels x TikTok
Como as mesmas perguntas feitas sobre amostras parecidas de dados podem gerar as mesmas respostas, é de se esperar que aconteçam algumas repetições no mercado.
Por exemplo, o Instagram anunciou no mês passado mudanças importantes em seu aplicativo, com duas novas seções: o recurso de vídeos curtos Reels e a área de loja. Foi impossível não notar a semelhança com o concorrente chinês, TikTok.
Em nota oficial, o presidente executivo do Instagram, Adam Mosseri, justificou as mudanças como novidades de comportamento monitoradas pela empresa. “Este ano, vimos uma explosão no consumo de vídeos curtos e na forma como as pessoas buscam conhecer produtos no Instagram.”
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A resposta para evitar a homogeneização do mercado, de acordo com Christianini, vai de encontro com o segundo fato exposto por Machado: depende da utilização. “Os dados podem ser usados para muitas coisas, desde identificar os desejos dos clientes até enfrentar gargalos nos processos produtivos.”
Mas para Arthur Bezerra, pesquisador adjunto do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT), não há como escapar desse “mais do mesmo”, já que a inovação é muito mais exceção do que regra, do ponto de vista cultural e comportamental.
Segundo ele, as big techs sabem disso e se aproveitam. “A própria lógica dos algoritmos que filtram o que vemos, ou não, nas redes sociais é de reforço do que já conhecemos, uma vez que nos sentimos mais confortáveis com o que é familiar do que com o que é estranho“, afirma Bezerra.
