Desbloqueando o Poder dos Dados para Priorizar Pessoas e Python na IA

Em um mundo onde os dados reinam supremos, as organizações estão cada vez mais reconhecendo o imenso potencial de aproveitar os dados para impulsionar a tomada de decisões e a inovação. No entanto, uma pesquisa recente da NewVantage Partners revela um contraste nítido entre a aspiração de ser orientada por dados e a realidade no campo. Embora 93,9% dos executivos pesquisados esperem aumentar seus investimentos em dados em 2023, apenas 23,9% das organizações se consideram verdadeiramente orientadas por dados. Surge a pergunta: para onde estão indo todos esses investimentos e por que tantas empresas lutam para abraçar um futuro orientado por dados?

A resposta, parece, reside no reino das pessoas. Questões culturais, citadas por 79% desses executivos, surgem como o principal obstáculo para realizar a visão de um futuro orientado por dados. Este artigo explora a importância de priorizar as pessoas e o papel do Python e das ferramentas de dados acessíveis na conquista de uma organização verdadeiramente orientada por dados.

Capacitando as pessoas com dados

A analista da Gartner, Svetlana Sicular, ofereceu duas percepções fundamentais sobre o mundo dos dados que continuam verdadeiras até hoje. Primeiro, as organizações já têm funcionários que possuem um conhecimento íntimo de seus próprios dados, muitas vezes mais do que os cientistas de dados. Segundo, aprender tecnologias de dados complexas como o Hadoop pode ser menos intimidante do que dominar os processos de negócios intricados de uma empresa. Para aproveitar ao máximo os dados, as empresas devem capacitar sua força de trabalho existente a fazer perguntas inteligentes sobre seus dados.

Ferramentas de dados acessíveis

Uma estratégia-chave para alcançar esse empoderamento é reduzir a barreira para a alfabetização em programação. Embora ferramentas de dados especializadas possam ser intimidantes, a “ferramenta” mais valiosa no arsenal de qualquer funcionário é o entendimento dos negócios da empresa. Funcionários que são especialistas em sua área podem fazer perguntas mais significativas aos dados da empresa.

Nesse contexto, é crucial focar em tornar as ferramentas de dados acessíveis a um público mais amplo de funcionários. O Microsoft Excel, uma ferramenta amplamente utilizada, deve ser promovido como um componente-chave da análise de dados. Iniciativas recentes para usar o Excel para transformação de dados ganharam tração. Com uma base de usuários muito maior proficiente em Excel do que em ferramentas mais especializadas como o TensorFlow, permitir que os funcionários façam mais com uma ferramenta que já conhecem representa uma vitória significativa.

Python: A linguagem universal da IA

Python, uma linguagem de programação versátil, emergiu como um poderoso habilitador da produtividade da IA. Embora outras linguagens como R e ferramentas especializadas tenham valor, o Python se destaca como a força motriz por trás da adoção generalizada da IA. A acessibilidade e a versatilidade do Python o tornam a escolha ideal para uma empresa que busca democratizar a tomada de decisões orientada por dados.

SQL: O herói não cantado

SQL, muitas vezes ofuscado por seus contrapartes mais chamativos, prova ser indispensável na paisagem de dados. Uma análise recente da IEEE Spectrum identificou Python e SQL como as duas linguagens de programação mais populares. O Python lidera o grupo e, para empregadores que buscam contratar profissionais de dados, SQL é a habilidade mais procurada. Ao enfatizar Python e SQL, as organizações acessam habilidades que muitos funcionários já possuem, eliminando a necessidade de curvas de aprendizado íngremes associadas a novas tecnologias de dados.

A IA Generativa, ou GenAI, apresenta outra via para capacitar os funcionários a trabalhar com dados de forma eficaz. Embora ferramentas como o ChatGPT visem automatizar tarefas, é essencial lembrar que a tecnologia é tão boa quanto as pessoas que a utilizam. Integrar ferramentas de GenAI nos fluxos de trabalho requer consideração cuidadosa para garantir que as respostas impulsionadas pela IA estejam alinhadas com a precisão técnica e as expectativas dos usuários.

Priorizando pessoas em vez de tecnologia

O relatório da NewVantage destaca uma tendência recorrente: os principais desafios para se tornar uma organização orientada por dados são principalmente relacionados a seres humanos, como cultura, pessoas, processos e questões organizacionais, em vez de barreiras tecnológicas. Apesar de reconhecer esses desafios humanos, as organizações frequentemente investem pesadamente em questões não humanas, como modernização de dados, IA e várias arquiteturas de dados.

Na busca para se tornar verdadeiramente orientada por dados, é crucial que as organizações reconheçam que o ativo mais valioso não são os dados em si, mas as pessoas que interpretam e aproveitam esses dados. Esses funcionários já trabalham dentro da sua organização, armados com um profundo entendimento do seu negócio. Para desbloquear todo o potencial dos dados, a chave é capacitá-los com ferramentas de dados acessíveis, como Python e SQL, e fomentar uma cultura que abrace a tomada de decisões orientada por dados. Ao priorizar as pessoas em vez da tecnologia, as empresas podem preencher a lacuna entre a aspiração e a realidade, pavimentando o caminho para um futuro mais orientado por dados.