A transformação digital não é para todos

A nova geração de empresas cria e atende as novas necessidades dos consumidores. São empresas criadas por empreendedores que vivem a nova economia, usam tecnologias recentes e estão engajados com questões socioambientais. Por definição quebram paradigmas ainda enraizados nas empresas tradicionais. Estes empreendedores enxergam o mundo através de dados. Tecnologias como Big Data, IoT e Inteligência Artificial (Machine Learning e Redes Neurais Artificiais) são ferramentas comuns e usadas desde a concepção da startup. Isto eleva a importância dos dados, inserindo novas ferramentas para as tomadas de decisão e automação de processos. Isto cria um enorme desafio para a transformação das empresas já constituídas. Ou seja, a transformação digital não é para todos!

A transformação nos negócios fica evidente nos serviços que são oferecidos pelos grandes provedores de serviços de Cloud Computing, como o Google Cloud, Amazon Web Services, Azure da Microsoft e outros.

Participei do evento Google Onboard em São Paulo com mais de 4.000 participantes no Allianz Park (Estádio de futebol do Palmeiras). A animação e conhecimento dos participantes nas novas tecnologias mostrou que temos várias oportunidades de novos negócios no Brasil. O desafio é tirar as pedras do caminho para tornar mais fácil a criação de startups.

Várias empresas implementaram programas de apoio a startup, como o Itáu com o Cubo, o Bradesco com o InovaBra, a Porto Seguro com a Oxigênio entre outras. Existem programas governamentais de incentivo a pesquisa como o PIPE da Fapesp e a obrigatoriedade de investimentos em P&D das empresas do setor elétrico.

A Google tem um programa de apoio a startups que libera serviços na sua plataforma durante um ano no valor de US$3.000 para desenvolvimento de novas soluções em nuvem.

Os provedores de Cloud Computing estão disponibilizando serviços de fácil uso (user friendly), simplificando tarefas complexas que antes só empresas com grande capital poderiam investir no desenvolvimento. Big Data e Analytics são exemplos de implementação fáceis. Hoje, os serviços são tão fáceis de uso que não exigem especialistas para a implementação.

O serviço BigQuery do Google permite que análise de dados por meio da criação de um data warehouse lógico a partir do armazenamento gerenciado em colunas de objetos e de planilhas. Em um teste, um dataset de 250GB foi lido em 3,3 segundos!

Machine Learning está seguindo o mesmo caminho. O serviço Google ML cria modelos usando a biblioteca do TensorFlow, oferecendo acesso a vários produtos do Google, desde o Google Fotos até a Google Cloud Speech API. O Cloud Machine Learning Engine pode usar qualquer modelo do TensorFlow e realizar treinamento em grande escala em um cluster gerenciado.

Existe um tripé para a implementação de novos serviços computacionais nas empresas: infraestrutura, dados e pessoas qualificadas. O desafio da infraestrutura está resolvido e em constante evolução.

O desafio agora é digitalizar todos (em negrito) os processos da empresa e coletar dados de todos (em negrito) os dispositivos inteligentes através de IoT (Internet of Thing), sem qualquer filtro. As soluções de Machine Learning usam todos os dados para aprendizagem e análise de resultados.

Outro desafio é qualificar as pessoas para construir os modelos de dados, customizados para cada empresa, para análise dos dados e auxiliar nas tomadas de decisões e automação.

Enfim, os desafios são grandes, principalmente, para as empresas já estabelecidas que ainda utiliza apenas cerca de 50% de dados estruturados e 1% de dados não estruturados para as tomadas de decisões, deixando ainda muito das decisões pela intuição.

No final do dia, a transformação digital não é para todos!

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