As respostas que o negócio precisa — no tempo que ele deseja

As respostas que o negócio precisa — no tempo que ele deseja

Por Bruno Rezende | 30 de Novembro de 2021 às 10h00
Rawpixel/Envato

Em um mundo cada vez mais competitivo, ter os melhores dados em mãos é primordial. Isso não chega a ser novidade para ninguém. No atendimento, na operação ou no marketing, quanto mais informações os gestores tiverem, melhores decisões podem tomar. Entretanto, há tantas variáveis, fatores e explicações que precisam ser analisadas e cruzadas que mesmo uma organização data driven, ou seja, centrada em dados, enfrenta dificuldades nessa tarefa. É aqui que entra a tecnologia graças ao surgimento de algoritmos de modelagem.

Mas, antes de compreender como isso funciona, precisamos entender primeiramente um conceito bastante comum em economia e negócios: a econometria. De forma resumida, podemos compreendê-la como uma metodologia que combina matemática e estatística para testar e avaliar teorias na área.

Ou seja: por meio de diversas equações e padrões, é possível transformar em números diversas projeções econômicas ou financeiras. Esta é uma função primordial não só em institutos de pesquisas na área, como também no poder público e, claro, na iniciativa privada. Afinal, qual empresa não quer ter projeções econômicas e financeiras confiáveis para desenvolver seu plano estratégico?

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A questão é que essa tarefa ainda é feita manualmente, com profissionais se debruçando sobre montanhas de dados e aplicando as fórmulas para chegar aos resultados. É um procedimento muito trabalhoso: são horas e horas replicando padrões e formatos pré-estabelecidos para se chegar a números que façam sentido aos profissionais que irão usá-los.

Uma comparação aqui é totalmente válida: a estimação de demanda é como uma receita de bolo, sendo preciso seguir todas as medidas para alcançar o resultado final depois de certo tempo. Mas há, evidentemente, o risco de falha humana. Da mesma forma que um bolo, errar as medidas pode trazer um grande prejuízo no fim.

Como se vê, havia uma necessidade latente de buscar soluções que resolvessem esses problemas e entregassem projeções confiáveis mais rapidamente. Por muito tempo, faltava tecnologia capaz de proporcionar ferramentas desse tipo. Porém, conforme a tecnologia foi evoluindo, novos conceitos surgiram e possibilitaram o que antes parecia improvável. No caso dessa tarefa, a saída passava por algoritmos de inteligência artificial e machine learning. Ora, se a econometria e a estatística precisam seguir determinado padrão e repetição para chegar às projeções, bastava criar um robô capaz de aprender e executar essas tarefas.

É aqui que surge o algoritmo de modelagem, como, por exemplo, o desenvolvido pela 4intelligence. Ele recebe esse nome porque é capaz de customizar modelos em larga escala, oferecendo as respostas econômicas e financeiras que os negócios tanto desejam – e no momento em que eles mais precisam. Afinal, o robô desenvolvido em IA consegue executar todas as regras de forma automática, reduzindo significativamente o tempo para se chegar as projeções.

Tudo o que era trabalhoso manualmente passou a ser feito pelo algoritmo, que também além de reduzir os erros ocasionados por falhas humanas, consegue aprimorar a modelagem e construir projeção ainda mais acuradas, o que consequentemente aumenta a credibilidade da organização.

Ter dados em mãos deixou de ser diferencial. Até porque as informações estão aí, espalhadas em diversas fontes. O importante é saber o que fazer com elas. É preciso analisar, compreender, cruzar e, claro, projetar os resultados dentro (e fora) da organização. Fazer isso manualmente, com o oceano de dados à disposição pelas empresas, é desperdício de tempo, dinheiro e eficiência.

O algoritmo de modelagem nasceu justamente para isso: resolver as dores das organizações na busca por projeções que se verificam na prática. Com ele, é possível ter de antemão as informações que irão mudar — e moldar — o seu negócio no futuro.

*Artigo produzido por colunista com exclusividade ao Canaltech. O texto pode conter opiniões e análises que não necessariamente refletem a visão do Canaltech sobre o assunto.

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