Os cientistas de dados estão na nova bolha profissional

Atualmente, todas as organizações são afetadas pela transformação digital de suas atividades. Novas técnicas de vendas, a promoção diferente de produtos, a animação ativa de sua comunidade de clientes e o desenvolvimento de produtos com cada vez mais personalizações são alguns dos muitos caminhos em que a transformação é possível. 

À medida que as empresas passam pela transformação da produção, a necessidade de transformação gerencial é essencial. 

Os dois principais objetivos da transformação gerencial devem ser: desenvolver as equipes e promover a capacitação dos funcionários. “Os gerentes do futuro” devem poder criar condições de trabalho motivadoras para seus colegas. Eles também devem ajudar os funcionários a sempre adquirir novas habilidades e a se tornar usuários especializados de novas tecnologias.

A economia anterior apoiava a crença de que conhecimento é poder. Nós acreditávamos que estávamos nos transformando cada vez mais em uma economia de talentos. De fato, os primeiros profissionais a adotar novas tecnologias em suas vidas diárias ultrapassaram seus colegas rapidamente. Um jovem engenheiro que usava as primeiras ferramentas de big data com facilidade, muitas vezes, progredia mais na fábrica que um especialista conservador que mantinha suas posições históricas. 

Mas, agora, está cada vez mais claro que o talento não é o maior poder de nossa economia: os dados são o novo poder, na forma da transformação comercial. Quando uma empresa domina a captura e o aprimoramento de seus dados, ela se encontra em uma posição para obter inteligência estratégica rapidamente e ser uma força competitiva no mercado. 

Geralmente, o início da transformação dos dados resulta na padronização das principais metas em toda a empresa: 

• coletar tudo a fim de não perder oportunidades; 
• aprimorar os dados brutos recalculando diferentes estratégias (por meio de gêmeos digitais), como fábricas, produtos e serviços;
• beneficiar-se o máximo possível dos dados, graças aos novos aplicativos que oferecem um controle fácil e rápido da IA.

Então, no contexto da transformação completa de uma empresa (inclusive dos sistemas de informação e gerenciamento), como podemos explicar a tendência do setor de ter cientistas de dados? 

A tecnologia avançou para além da maximização de soluções de dados de código aberto ou do uso de código Python para protótipos de aplicativos de software. Essas ferramentas, por si sós, não promoverão uma transformação completa do sistema de informação de uma empresa. 

Atualmente, nós entendemos que os dados brutos são um ativo estratégico. 

Como podemos investir em equipes de cientistas de dados para que eles nos orientem nas principais fases da transformação? 

Em uma época em que as tarefas físicas e intelectuais estão se tornando automatizadas, estamos pedindo que artesãos talentosos criem os futuros padrões operacionais da empresa do zero. Mas não é possível fazer o alicerce de um prédio com uma pá! 

Sem a oportunidade de realizar avaliações, testes ou protótipos para entender melhor as novas tecnologias, é uma ilusão pedir que alguns funcionários, por mais brilhantes que sejam, recriem tecnologias que já existem: aplicativos profissionais avançados. 

Devemos usar componentes de código aberto para criar uma enorme infraestrutura de segurança virtual, como Microsoft Azure ou AWS? Devemos codificar manualmente toda a IA caso a caso que nos permitirá resolver problemas complexos de previsão ou prescrição? Devemos confiar cegamente em alguns indivíduos isolados que estão, basicamente, expostos a parcialidades cognitivas ou interpretações humanas?

Definitivamente, não!

A transformação digital apresenta uma enorme oportunidade.

As informações contextualizadas merecem um processo padronizado; elas são um ativo precioso e intangível que não pode ser subestimado. 

Os cientistas de dados vão desaparecer. O trabalho deles é criar aplicativos que, em sua maior parte, já existem. Além disso, esses aplicativos profissionais são mais eficientes que os protótipos rápidos que os cientistas de dados criam internamente. 

Para garantir a sustentabilidade de sua empresa, você precisa projetar um sistema de informação sólido e eficiente, baseado nas melhores soluções de aplicativo que já estão imediatamente disponíveis. Essas soluções garantem um nível máximo de segurança virtual e a integridade absoluta das informações estratégicas da empresa. Para alcançar rapidamente sua visão do futuro, uma empresa em transição deve aprender muito mais com dados qualificados e estudados que com a aprendizagem automática.