Eles x nós

Outro dia tive uma experiência ruim, tendo descido no aeroporto Santos Dumont, no Rio de Janeiro, em meio a uma manifestação de taxistas contra os motoristas de Uber, estes não circulavam com medo de serem agredidos por aqueles, que por sua vez também não circulavam porque estavam em manifestação. Em suma, nós passageiros ficamos sem um ou outro serviço, que tal? Difícil obterem apoio de alguém, se deixam a parte mais importante, seus clientes, sem nenhum serviço!

O engraçado é como não percebem que o movimento não é de motoristas de um tipo de serviço para motoristas de outro tipo de serviço. Na realidade miramos em um futuro próximo (jogos olímpicos de Tóquio, 2020) onde não teremos motorista, nem de Uber nem de táxi convencional! Em Tóquio viveremos a primeira experiência em escala comercial de veículos autônomos circulando comercialmente no trânsito urbano.

Se juntarmos tecnologias que já temos, como APIs do Google Maps (Waze), com semáforos inteligentes e com carros autônomos, podemos garantir menores filas de espera e trânsito mais distribuído nos eventos com maiores concentrações de público, e sem enfrentar greves, manifestações e mesmo acidentes de trânsito.

Moro em uma cidade com menos problema de trânsito do que grandes centros como São Paulo e Rio de Janeiro, mas mesmo assim, fazendo a verificação das velocidades médias no trajeto de minha casa até a empresa, tenho verificado algo em torno de 40 km/h, ou seja, se estivesse em um veículo autônomo, viajando em uma velocidade segura chegaria no mesmo tempo, não precisaria buscar estacionamento na empresa, o trânsito seria muito mais tranquilo e, a bem da verdade, nem precisaria ter automóvel.

Ano passado andei no Olli em uma exposição em Las Vegas, trata-se de um veículo autônomo, feito pela StartUp Local Motors, em impressoras 3D e com boa parte de seu material sendo reciclável. Nunca pensei que estaria tão próximo de ver concorrentes do Olli andando nas ruas do Brasil.

O novo paradigma de trabalhar com dados

Concordo plenamente com a observação elaborada 

pela Microsoft: Os dados são o novo petróleo da indústria.  Nunca tivemos tanta informação, praticamente ao nosso alcance, e com tanta tecnologia disponível para extrair valor desses dados e informações. Praticamente tudo que existe para ser dito a respeito de padrões de uso, de consumo, de utilização de produtos e de preferência por marcas, está disponível, basta saber “peneirar”, ou como chamamos em Analytics, minerar!

Se no passado tínhamos fome de conhecimento, por total escassez de dados, atualmente vivemos um paradoxo diferente, continuamos com muita fome, talvez até mais do que no passado, porém vivendo totalmente imersos em informações com potencial de nos contar tudo o que queremos saber e, provavelmente, até o que é importante saber, mas que nem sabíamos que queríamos saber, o difícil é filtrar essa imensidão de dados e transformá-los em informação. Trata-se da ciência de minerar, modelar, reduzir e, porque não, torturar os dados, para que extraiamos as tão sonhadas informações de que precisamos.

O que muda neste novo cenário é que, ao invés de solicitarmos informações através de relatórios ou listagens fornecidas pelas equipes de TI, para que sejam analisadas por profissionais de marketing ou da operação, atualmente essas análises de padrão e eventuais desvios podem ser feitas automaticamente, por algoritmos ou Inteligência Artificial (IA) e então servirem de combustível para as equipes de analistas, mudou-se um pouco a ordem. Não temos a área cliente solicitando para TI e que depois de dias, ou semanas, analisa as informações recebidas, para então concluir que precisamos de mais dados, e iniciarmos esse ciclo novamente. Neste momento começamos a experimentar um auxiliar poderoso em nossos negócios, que é a Inteligência Artificial analisando um “busilhão” de informações, praticamente em tempo real, buscando por eventuais desvios de padrão, para então, ao chegarmos pela manhã no escritório, já termos pré-análises feitas por algoritmos, para tomarmos nossas decisões rapidamente, e com isso, acelerarmos nosso processo decisório em uma velocidade nunca vista anteriormente.

Equipes multidisciplinares trabalhando próximas, e com o mesmo objetivo também contribuem para acelerar em muito esse ciclo de descoberta de novos insights de negócios, são os Squads ou times ágeis.

O que? Você não conhece a respeito de análise de dados por inteligência artificial? Não tem facilidade em trabalhar em equipe? Nunca ouviu falar em Squads, Agile Team ou Deep Learning? Ainda bem que existe o Google....