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No contexto atual, em que a tecnologia se transforma e evolui a passos largos, é essencial que gestores e quaisquer pessoas envolvidas em tomadas de decisões de negócios estejam antenadas para as inovações. Só assim as empresas se manterão competitivas num cenário cada vez mais dinâmico e desafiador. Mas quais são as principais tendências tecnológicas para 2023? Para responder a essa pergunta, o SAS, líder em analytics, recorreu a seus especialistas e executivos em diversas partes do mundo.
Entre os seus apontamentos, estão o uso cada vez mais amplo da Inteligência Artificial por diferentes segmentos da economia e de uma maneira mais simples e intuitiva. O acesso à análise de dados tende a ser democratizado, com modelos mais automatizados e que exijam menos conhecimento técnico da parte de programação. Com o aumento do uso, a questão da regulação e os preceitos éticos também ganharão destaque. Áreas como saúde e marketing deverão ser intensamente beneficiadas pelos avanços.
Para Rui Bueno, diretor de pré-vendas e Customer Advisory do SAS, a democratização de data science para gerar e operacionalizar Inteligência Artificial (IA) talvez seja a mais forte dessas tendências, tanto nos mercados internacionais quanto no brasileiro. Com o advento das ferramentas de open source, o uso da Inteligência Artificial cresceu exponencialmente dentro das empresas, mas de uma maneira desordenada e elitista do ponto de vista operacional. Ou seja, para usar essas inovações, o profissional muitas vezes precisa ser especialista em diferentes áreas de conhecimento completamente distintas, incluindo Tecnologia da Informação e o segmento do negócio para o qual a ferramenta está sendo acionada. Encontrar e principalmente manter colaboradores com capacidades tão amplas numa equipe não é tarefa das mais simples.
Além disso, os modelos atingiram um nível de sofisticação e complexidade tão grandes que, quanto maior a organização — como um banco ou empresa de telecomunicações, por exemplo —, mais complicado é para colocá-los em funcionamento. Por causa dessa dificuldade, o conhecimento de negócio geralmente acaba perdendo relevância.
“As ferramentas precisam ser simplificadas e cada vez mais automatizadas para que o usuário possa ser alguém envolvido e com experiência com o negócio de fato, mas não necessariamente um PHD em programação. O objetivo é que ele possa ter a mesma facilidade de trabalhar com que tem com um aplicativo como o Excel, por exemplo. Claro, com muito mais poder nas mãos. A partir daí, o controle da operação será devolvido ao core da empresa. Se eu trabalho para um banco, eu preciso entender de crédito e fraudes, não de algoritmos”, explica o executivo.
Na avaliação de Bueno, uma consequência dessa automatização e simplificação dos modelos pode ser o surgimento de uma nova etapa da tendência de compartilhamento de informações entre as instituições, como Open Bank e Open Insurance. “É uma nova possibilidade de negócios que se abre. Ao invés de compartilhar dados, as empresas podem começar a compartilhar inteligência por meio de seus algoritmos. Uma empresa de telecomunicações, por exemplo, pode usar uma ferramenta de análise de crédito de um banco, que certamente faz isso muito melhor, já que é o negócio dele. As tecnologias mais recentes de ferramentas de decisão permitem que isso aconteça desde já”, destaca.
Este panorama, acrescenta Bueno, acaba levando a uma outra tendência para o ano que se inicia: a evolução da Nuvem. A ideia é dar cada vez mais independência às áreas de negócio para que cada equipe consiga trabalhar em iniciativas que envolvam tecnologia sem precisar passar por etapas estruturais que muitas vezes se tornam grandes barreiras impeditivas. “Antigamente, as iniciativas (tecnológicas) departamentais demoravam muito para decolar porque dependiam da compra e instalação de uma enorme infraestrutura por parte de uma área de negócios que tinha outras prioridades para tocar. Hoje, com o advento da Nuvem, é possível levantar os ambientes de trabalho sem a necessidade de comprar e configurar servidores. Existe uma assistência, mas é algo bem menor. Os times podem trabalhar com os profissionais que já fazem parte deles e estão entrosados, sem a necessidade da inclusão de pessoas que teriam que passar por todo um processo de adaptação”, argumenta.
O uso cada vez mais rotineiro de ferramentas de Inteligência Artificial, Analytics e outras tecnologias fará, ainda, com que muitos setores da economia precisem se unir para definir por conta própria as diretrizes de uso, já que o calendário regulatório no Brasil está atrasado em comparação aos Estados Unidos e países da Europa. “O que temos visto é que o próprio órgão regulador específico de cada área vem começando a estabelecer diretrizes para o uso das inovações. No ramo de seguros, por exemplo, isso já é muito forte. A tendência é depender menos do governo e tentar resolver com o próprio mercado”, comenta Bueno.
Mais do que a questão regulatória, a discussão ética a respeito do funcionamento das inovações tecnológicas ganhará ainda mais força nos próximos meses. Não adianta ter o modelo estatístico mais eficiente do mundo se ele não respeita a privacidade das pessoas e age de forma discriminatória. O viés analítico precisa ser monitorado com plena atenção no dia a dia por humanos. “Imagine, por exemplo, um modelo que torne o CEP do lugar em que a pessoa mora como uma variável relevante para a liberação de uma concessão de crédito ou de possibilidade de ocorrência de uma fraude. Isso é discriminação, e é preciso ter controle para que não aconteça. Não adianta o funcionário de uma empresa ser treinado e orientado para não agir desta forma se o sistema está agindo assim”, pontua.
Essa questão, salienta o especialista do SAS, está incluída num movimento que se intensifica constantemente em todo o mundo: a preocupação das empresas com as metas de ESG (governança ambiental, social e corporativa), item que vem se tornando primordial tanto na esfera privada quanto na governamental em todo o mundo. “No Brasil especificamente, a questão ambiental ganhará mais destaque à medida em que o novo governo sinaliza que tratará do assunto como uma das prioridades. Quando um tema se torna foco da administração pública, naturalmente o interesse e as oportunidades no mercado privado relacionados a ele também crescem. Neste sentido, haverá mais investimento em ações como o crédito de carbono, por exemplo”, avalia Bueno.
O segmento da saúde é outro que tende a aproveitar melhor os recursos oferecidos pelas novas tecnologias. A capacidade de analisar combinações de exames para encontrar padrões e, assim, prever possíveis diagnósticos precoces irá melhorar o atendimento ao mesmo tempo em que evitará gastos que seriam necessários a partir da evolução das doenças. “A prevenção analítica de doenças é uma tendência muito forte, principalmente para as seguradoras de saúde. Muitos países já estão se beneficiando disso, mas no Brasil ainda é algo bastante subaproveitado. Ainda existe uma polêmica por parte dos médicos achar que o algoritmo irá tomar decisões que cabem a eles. Mas, a ideia não é essa. É ajudar a fazer uma triagem e apontar pistas de uma forma muito mais ágil. A Inteligência Artificial é uma ferramenta para o profissional de saúde assim como o estetoscópio. Isso ajuda a salvar vidas. O diagnóstico final sempre deve ser feito por um humano, já que estamos tratando de humanos”, explica o diretor de pré-vendas e Customer Advisory do SAS.
Já na área do marketing as atenções estarão todas voltadas mais do que nunca para o fim iminente dos cookies de terceiros, que depois de sucessivos adiamentos está marcado para o ano que vem. As marcas precisarão replanejar as suas estratégias para coletar dados dos clientes, sejam eles primários e secundários e até de terceiros, para que não caiam num apagão total. Além de uma oportunidade para os negócios melhorarem as suas práticas de marketing, a mudança poderá, ainda, fazer com que eles se aproximem mais de seus clientes, como pontua Rui Bueno.
“Já existem tecnologias disponíveis que não dependem de cookies. Ainda não têm a mesma eficiência, mas vai ter em algum momento. Todo mundo sabia que essa mudança iria acontecer em algum momento, não tem novidade nenhuma. Há anos o SAS se prepara para esse momento. A implementação é um pouco mais custosa, mas à medida em que os negócios que realmente precisam coletar as informações forem se adaptando, tudo se normalizará e não haverá sobressaltos”, argumenta o executivo.
Já a área de cadeia de suprimentos usará cada vez mais gêmeos digitais (digital twins) para acelerar a tomada de decisões diante de cenários extremos, como ocorreu com a pandemia do Covid-19 e ocorre com eventos climáticos cada vez mais frequentes e intensos. “A pandemia mostrou que quem tinha uma estrutura logística preparada para um cenário extremo, se saiu muito bem. Isso fez muitas empresas despertarem para as grandes possibilidades de se ter um modelo matemático que simule o ambiente dessa cadeia de suprimentos e, a partir de variáveis, encontre soluções assertivas para usar em momentos inesperados emergenciais. Fora esses casos mais drásticos, é uma solução também interessante, por exemplo, para o lançamento de novos produtos”, conclui o diretor de pré-vendas e Customer Advisory do SAS.
MIT Technology Review
