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Estudo da IBM: líderes latino-americanos que valorizam a confiança nos dados estão posicionados para superar seus pares

A vigésima edição do estudo da IBM “Build Your Trust Advantage”, divulgado semestralmente, entrevistou cerca de 13,5 mil executivos globalmente para examinar como as empresas chegam a liderança de mercado, enfatizando a confiança na utilização e no intercâmbio de dados.

A pesquisa, conduzida pelo IBM Institute for Business Value (IBV) em cooperação com a Oxford Economics, entrevistou executivos C-level responsáveis por marcas líderes em 98 países e 20 indústrias em todo o mundo, incluindo a América Latina. O estudo mostrou que a liderança de mercado é alcançada com mais frequência quando uma organização estabelece um alto nível de confiança nos dados de seus clientes, em seus processos de negócios e com o ecossistema de parceiros.

Por meio de pesquisas quantitativas e qualitativas, ficou claro que havia um conjunto de líderes que se destacaram por entender que a transparência e a reciprocidade são ingredientes primordiais para ganhar a confiança do cliente, assim como gerar crescimento. Esses líderes aproveitam os dados para gerar confiança nos consumidores, criar uma cultura de tomada de decisão com base em dados, e frequentemente compartilham dados com parceiros do ecossistema sem abrir mão da vantagem competitiva. Também foi descoberto que esse grupo supera seus pares em inovação e gerenciamento de mudanças, assim como em crescimento de receita e lucratividade, oferecendo resultados 165% mais altos.

Esses líderes têm um profundo conhecimento de que construir confiança nos relacionamentos com os clientes é um imperativo estratégico e trabalham fortemente para conquistá-los e mantê-los. De fato:

• 82% dos líderes acreditam firmemente que os dados ajudam a criar uma vantagem
estratégica para fortalecer o nível de confiança do consumidor, bem como seus resultados.

• Os líderes também superam seus pares em 22% na capacidade de respeitar a privacidade dos dados dos clientes como uma vantagem competitiva central.

Isso é extremamente importante no momento em que os consumidores relatam mais preocupações do que nunca sobre a vontade de compartilhar informações pessoais. Um estudo relacionado da IBM sobre privacidade de dados constatou que 81% dos consumidores globais dizem que, no ano passado, se preocuparam mais com a forma como as empresas usam seus dados.

Felizmente, o mesmo estudo constatou que também há uma maior disposição de compartilhar informações com companhias que têm transparência em relação à utilização dos dados: 81% disseram que apoiam ativamente empresas que são transparentes sobre como usam seus dados e evitam fazer negócios com organizações que não o fazem. Como resultado, as companhias que conquistaram a confiança do cliente têm mais probabilidade de reter os dados que possuem. “As organizações líderes que colocam sua confiança no centro da maneira como usam os dados com seus clientes estão criando enormes oportunidades para obter maior sucesso”, disse Mark Foster, vice-presidente sênior de IBM Global Business Services.” As empresas de hoje precisam ser capazes de ganhar a confiança de seus clientes enquanto confiam nos dados de seus próprios processos e ecossistemas, ou eles rapidamente ficarão para trás de seus pares”.

Embora o estudo esteja concentrado na necessidade de transparência em como as empresas lidam com os dados dos clientes, também destaca a importância de confiar nos dados encontrados em uma organização. Foi descoberto que os líderes se esforçam para garantir que os dados dentro das suas próprias paredes sejam precisos e limpos, para que possam tirar proveito deles para tomar decisões mais bem informadas, como desenvolver novos modelos de negócios e entrar em mercados novos ou emergentes.

• Oito em cada dez líderes dizem que eles e seus colegas dependem muito de dados para melhorar a qualidade e a velocidade das decisões que tomam.

• 70% já usam os dados extensivamente para desenvolver novos modelos de negócios (112% a mais que seus pares), enquanto 66% já usam os dados para tomar decisões informadas ao entrar em novos mercados.

• Na América Latina, 14% dos entrevistados estão obtendo os maiores retornos com o uso dos seus dados e superam seus pares em crescimento de receita e lucratividade.

O estudo também revelou uma ênfase na importância da criação de ecossistemas confiáveis. Os dados que simplesmente permanecem dentro da organização têm mais probabilidade de se desviar do que de aumentar seu valor. As organizações líderes estão liberando seus dados e eliminando o risco de trocas de dados em um ecossistema compartilhado, permitindo que circulem amplamente, sem sacrificar a responsabilidade de garantir licenças e protegê-las. Esse comportamento continuará a crescer ao longo do tempo:

• 56% dos líderes já estão adquirindo e compartilhando dados amplamente com sua rede de parceiros e 85% esperam que suas redes de parceiros se expandam nos próximos anos.

• Os líderes esperam que a evolução das plataformas de negócios digitais exija uma nova abordagem para o compartilhamento de dados.

• 62% dos líderes já estão integrando novos modos de monetização em suas estratégias de dados.

Acesse os resultados completos do estudo aqui: http://ibm.co/c-suite-study

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Inteligência Artificial: A batalha entre dados e algoritmos

Por Filippo Di Cesare

Não há dúvida de que a Inteligência Artificial é um dos pontos tecnológicos mais efervescentes. Segundo o estudo do Gartner “O valor comercial da inteligência artificial em todo o mundo, 2017-2025”, é que o volume de soluções de negócios empresariais baseadas em plataformas de Inteligência Artificial crescerá drasticamente em todo o mundo, com um aumento de 70%, em 2018 em relação ao ano anterior. E isso pode triplicar em 2022, quando o negócio deve valer US$ 3,900 bilhões.

A explosão da Inteligência Artificial tem transformado profundamente a sociedade moderna, impulsionado pela capacidade computacional cada vez maior e as quantidades continuamente crescentes de dados e informações disponíveis hoje. Isso afetará todos os aspectos de nossas vidas e será uma das tecnologias mais disruptivas dos próximos anos.

Para mim, é claro que, como diretor de uma empresa voltada para auxiliar seus clientes na transformação digital, a adoção de soluções utilizando Inteligência Artificial é a base das atividades diárias e dos motivos de debate com colegas e clientes. Hoje, lendo a imprensa especializada e fóruns de discussão na Internet, parece haver uma batalha entre dados e algoritmos, para suportar os melhores aplicativos baseados em IA. É possível ler artigos que parecem ser quase expressões de facções opostas; tendenciosa de acordo com a preferência de dados sobre algoritmos ou vice-versa.

O que caracteriza a Inteligência Artificial do ponto de vista tecnológico é o método/modelo de aprendizagem com o qual a inteligência se torna habilidosa em uma tarefa ou ação (daí a distinção entre os vários Machine Learning, Aprendizagem Profunda, etc). Portanto, dados quanto os algoritmos são necessários para o desenvolvimento de uma aplicação baseada em IA.

Existe realmente uma batalha entre dados e algoritmos?

Já faz muito tempo desde que deixei a Faculdade de Ciências Estatísticas em Bolonha (Itália), mas com todos os investimentos que estamos fazendo na empresa no campo de Machine Learning e Inteligência Artificial em geral, eu estou frequentemente envolvido nessas áreas em interessantes discussões de projetos com meus colegas, que lideram o departamento Digital, e felizmente são muito mais experientes do que eu.
Do meu ponto de vista, se é verdade que – como afirma Geraldo Salandra – “Inteligência Artificial é o foguete, mas os dados são o combustível”, também é verdade e inegável que a IA é uma combinação de dados e algoritmos.

Não há dúvida de que sem combustível (ou seja, dados) você não vai a lugar algum, mas tenha em mente que também é verdade que a escolha do algoritmo correto pode compensar a má qualidade dos dados, e é igualmente certo que escolher um algoritmo errado pode empobrecer os efeitos de excelentes dados.

Devemos assumir que os dados são mais importantes que os algoritmos?

Eu não acho que é sempre assim. Eu entendo o valor fundamental da infraestrutura de dados e análise para alimentar os algoritmos de Inteligência Artificial.

Em nossa experiência cotidiana, “coleta e preparação de dados” são, de fato, as atividades que requerem mais tempo para o desenvolvimento de aplicações baseadas em Inteligência Artificial, comparadas com aquelas para a seleção e desenvolvimento de um modelo. É por isso que investimos muito para fornecer aos nossos clientes a melhor infraestrutura de dados para alimentar e treinar algoritmos.

Mas nos algoritmos é necessário um ótimo trabalho: ninguém pode dizer com certeza qual algoritmo terá o melhor desempenho sem antes ter tentado diferentes. Elaborar e comparar algoritmos e modelos para escolher os adequados é uma atividade crucial para definir o sucesso de uma solução de IA:

– Qual algoritmo devo usar?

– Quantas horas de treinamento de algoritmo tenho à minha disposição?

– Qual é o tipo, a qualidade e o tamanho dos dados disponíveis para mim?

A qualidade do conjunto de dados influenciará diretamente o sucesso do modelo preditivo. Com foco nos dados, é possível transformar um banco de dados ruim em um que vale a pena ser usado na aplicação da Inteligência Artificial, mas também é essencial escolher o algoritmo e modelo corretos que se ajustam aos dados disponíveis e que são consistentes com os dados dos objetivos de negócio.

Aqui estamos nós: o negócio. A palavra que muitas vezes falta nos artigos que li, onde a prioridade dos dados sobre os algoritmos é debatida ou vice-versa, são precisamente “negócios”. A disponibilidade de uma grande quantidade de dados de boa qualidade e algoritmos relevantes permite melhores informações e aplicações; mas obter esse tipo de dados e algoritmos não é apenas uma questão técnica: habilidades empresariais profundas são necessárias para gerar valor significativo e aplicativos de inteligência artificial para empresas.

Dados e algoritmos não se opõem, mas são aliados em uma estratégia orientada para os negócios.

Filippo Di Cesare, CEO da Engineering do Brasil – empresa do Grupo Engineering, multinacional italiana líder em Transformação Digital

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Carros serão data centers sobre rodas

O diretor da divisão de TI da T-Systems, A T-Systems Brasil, provedora alemã com amplo portfólio de soluções digitais e serviços de TI, François Fleutiaux, acredita que os carros estão se tornando data centers sobre rodas. Exatamente por isso, é hora do mercado de preparar para trabalhar com estes dados.

Não por acaso, muitos dos carros fabricados atualmente contam com mais de 100 sensores embarcados, capazes de monitorar permanentemente itens como velocidade, temperatura do motor e funcionamento dos freios, coletando para isso uma série de outras informações. Estes sensores fazem com que estes automóveis produzam cerca de 25 GB de dados por hora. Em se tratando de carros autônomos, a previsão é de que este volume salte para 3.600 GB por hora.

Fleutiaux explica que os dados não são gerados apenas com o veículo em movimento. “Eles são produzidos em toda a cadeia de valor, do design e desenvolvimento, produção, vendas e uso, até as revisões e manutenção”, diz, lembrando haver um consenso entre especialistas de que empresas com capacidade de coletar, integrar e analisar estes dados com inteligência estarão entre os vencedores da revolução digital. “Estas empresas serão capazes de melhorar a eficiência de uma série de processos e de abrir novas possibilidades de vendas com serviços inovadores”, prevê, citando três exemplos de serviços já realizados pela T-Systems neste novo mercado:

Manutenção preditiva em produção automotiva – de acordo com a IFR (International Federation of Robotics), 2,6 milhões de robôs estarão em uso até 2019, muitos deles já em operação. Um carro médio tem cerca de 6 mil pontos de solda. Se um único robô de soldagem tem uma parada inesperada, toda a linha é paralisada, causando prejuízos de cinco a seis dígitos para o fabricante. Há dados de medição e consumo de energia que permitem prever uma parada deste tipo com seis dias de antecedência, permitindo que a manutenção trabalhe de forma programada.

Seguro automotivo pago por uso do carro – poucas seguradoras utilizam tecnologia telemática para monitorar o comportamento dos motoristas, premiando hábitos de direção segura com taxas mais baixas. Uma caixa telemática, ou mesmo o smartphone, pode ser utilizado para gravar estes dados e envia-los para a companhia seguradora. Se o automóvel tiver um SIM card instalado, estes dados podem ser transferidos sem problemas. Seguradoras e fabricantes de automóveis já estão trabalhando para estabelecer um framework legal que permita o fornecimento de dados relevantes para as seguradoras.

Semáforos que reconhecem veículos de emergência – muitos semáforos já estão equipados com câmeras de monitoramento, permitindo sua otimização de acordo com o fluxo. A cidade de Milton Keynes, na Inglaterra, está equipando seus cerca de 2,5 mil semáforos com câmeras inteligentes capazes de reconhecer ambulâncias e mudar as fases para permitir sua passagem.
Lucratividade

Fleutiaux defende que o mercado precisa, para potencializar os dados produzidos por veículos, desenvolver mais conectividade, capacidade de storage e softwares inteligentes. De acordo com o Gartner, um em cada cinco veículos serão equipados com alguma forma de conexão sem fio até 2020, que devem totalizar cerca de 250 milhões de veículos globalmente.

Este desenvolvimento está sendo estimulado pela obrigatoriedade da instalação do sistema de chamadas de emergência eCall em todos os carros da União Europeia até o final de março deste ano, equipando cada um deles com um SIM card.

“Outra tecnologia, chamada NarrowBand IoT, está destinada para o gerenciamento de estacionamentos inteligentes e outras aplicações do tipo”, afirma. Trata-se de uma rede WAN que não apenas estende a vida dos sensores operados por bateria, como funciona em prédios e garagens subterrâneas, sinalizando vagas livres para os motoristas.

Os softwares também estão se tornando incrivelmente avançados, alguns inclusive com funcionalidades de aprendizado. “De acordo com a McKinsey, as soluções de inteligência artificial vão ampliar o ROI da indústria automotiva em 9% até 2025, com maior potencial de crescimento nas áreas de produção e compras”, revela Fleutiaux.

O executivo afirma que, neste momento, a criatividade torna-se o recurso mais importante, permitindo às empresas desenvolverem novos serviços, modelos de negócio e fontes de receita baseadas em dados veiculares. “Na verdade, pode ser o início de uma corrida do ouro moderna, porque no futuro será possível fazer mais dinheiro a partir dos dados veiculares do que da produção em si”, prevê.

Para comprovar sua previsão, o executivo lembra que a margem de lucro dos fabricantes de automóveis geralmente gira em torno de 10%. Por outro lado, a margem de empresas especializadas em processamento de dados, é de cerca de 30%. A questão é: quem vai abocanhar este lucro? Para o executivo, já há no mercado uma competição sobre o uso comercial de dados veiculares.

“Fabricantes, fornecedores e startups estão considerando as oportunidades e enfrentando a competição de empresas de outros segmentos, como a Apple e o Google, que já descobriram o potencial deste mercado e têm conhecimento e musculatura financeira para agita-lo. A luta pelos dados automotivos está apenas começando”, conclui.

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Teradata anuncia novo Country Manager no Brasil

A Teradata (NYSE: TDC), empresa líder em dados e analytics para negócios em ambientes de nuvem, on premise ou híbrido, anunciou Roberto Hill como novo country manager para o Brasil. O executivo assume a liderança no lugar de Sérgio Farina, que agora é o Country Manager da Teradata no México.

Com mais de 15 anos de vivência no setor de Tecnologia da Informação e ampla experiência em planejar e implementar estratégias de vendas, Hill era diretor de vendas da Teradata desde 2014, sendo responsável por ajudar companhias a gerar valor através da análise de dados. Agora, seu principal desafio é manter a margem de crescimento da Teradata no Brasil e ampliar o relacionamento da companhia com grandes empresas de setores estratégicos na região, mantendo a Teradata como líder em Business Intelligence.

“O Brasil e a América Latina são mercados de extrema importância e relevância para a Teradata. Os planos são manter a margem de crescimento, e continuar levando a qualidade da Teradata em análise de dados para setores estratégicos, como Financeiro, Varejo e de Telecomunicações”, comenta Roberto Hill.

Roberto Hill tem um amplo histórico de liderança em grandes players de tecnologia, como Oracle, Business Objects e Tibico com foco em liderança de times de vendas e em contas estratégicas.

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