Conquiste a confiança para explorar todo o potencial da análise inteligente

Este artigo foi originalmente publicado no site CIO.com.

Os dados são o combustível essencial para criar melhores experiências para os clientes, aumentar a eficiência das operações e gerar novas fontes de receita. As organizações que estiverem mais aptas a analisar os dados serão as mais competitivas e revolucionárias. Por esse motivo, as organizações estão recorrendo às chamadas tecnologias de análise “inteligentes” (como inteligência artificial, aprendizado de máquina, interações em linguagem natural e algoritmos complexos) para ganhar vantagem competitiva e fortalecer ainda mais seus recursos analíticos, promover mudanças organizacionais e impulsionar a transformação dos negócios.

Ainda assim, poucas dessas tecnologias promissoras alcançaram amplo sucesso. Rodeadas de mistério e exageros, elas raramente estão ao alcance dos usuários comuns e costumam ser utilizadas apenas por profissionais de dados especializados. Devido à sua complexidade inerente, o foco principal ainda é a tecnologia em si, e não como pessoas comuns podem interagir com ela e aproveitar seus benefícios.

Além de facilitar o uso da análise, precisamos atentar à importância da confiança. As pessoas não usarão a análise inteligente se não a entenderem e não acreditarem nela. Somente com confiança é que vamos obter a disponibilidade universal e a mudança transformadora que a análise inteligente pode proporcionar. Isso começa com uma confiança fundamental no valor dos dados e das tecnologias relacionadas. Assim, é possível ajudar os colaboradores a entender como usar melhor essas tecnologias inteligentes para otimizar a produtividade e as informações.

Convencer as pessoas a adotar uma abordagem impulsionada por dados é fundamental para incorporar as tecnologias inteligentes em sua organização. As pessoas precisam acreditar que os dados são essenciais para o valor e o sucesso da empresa, e as organizações que estiverem mais aptas a compreender seus próprios dados se sairão melhor do que as outras. Onde houver resistência no uso de dados para tomadas de decisões, haverá barreiras à adoção de novas tecnologias que auxiliam a análise.

Como criar uma cultura de análise? Primeiro, concentre-se em disponibilizar amplamente os dados em toda a organização. Coloque recursos de análise à disposição de pessoas em todos os níveis da organização e enfatize a importância de tomar decisões impulsionadas por dados. Reforce esse comportamento trazendo os dados e a análise diretamente para as reuniões de tomada de decisões e responda a perguntas em tempo real. Acompanhe como os dados são usados. Entenda seu impacto. Além disso, crie uma comunidade dedicada a divulgar os benefícios da análise, inclusive com o apoio dos executivos para reafirmar sua importância.

Muitas vezes, as pessoas rejeitam aquilo que não entendem porque não querem parecer ignorantes por sua falta de compreensão. Precisamos ajudá-las a ver que a maioria de nós ainda não decifrou completamente a análise inteligente. Trata-se de um campo relativamente novo e ainda estamos aprendendo. A capacitação e a transparência são fundamentais para aumentar a confiança.

À medida que os algoritmos e modelos ficam mais sofisticados, é importante que eles não se tornem incompreensíveis. O conceito de “IA explicável” é significativo: tenho que poder entender a lógica e as operações que foram aplicadas para chegar a uma resposta. Isso reforça minha convicção de que a resposta está correta. As técnicas de IA precisam expor seu funcionamento interno e, ao mesmo tempo, ajudar-nos a reconhecer e evitar as tendenciosidades que os humanos introduzem na análise. Essa combinação ajudará a aproveitar o melhor que humanos e máquinas têm a oferecer.

As pessoas jamais confiarão em algo se acharem que isso coloca em risco o seu ganha-pão. Na realidade, com as tecnologias de análise inteligentes, acontece o contrário. As pessoas devem ver a análise inteligente como uma ferramenta que as ajuda a aumentar seu desempenho, não como uma ameaça que as substituirá. Precisamos juntos combater equívocos, como “a IA substituirá meu emprego”, e ajudar as pessoas a entender como as máquinas aprendem com os dados, não com experiências. A análise inteligente pode ajudar os colaboradores a tomar melhores decisões para aumentar a eficiência, automatizar tarefas, personalizar a experiência do cliente, diferenciar-se da concorrência e muito mais. Como é que os líderes das organizações não iriam gostar disso?

As ferramentas e a tecnologia são, sem dúvida, partes importantes da revolução da análise, mas os colaboradores também devem aprender a pensar criticamente sobre os dados. Eles precisam entender quando os dados são úteis e quando não são. Se você agir baseando-se em dados incorretos (ou em recomendações incorretas feitas por uma máquina “inteligente”), acabará tomando más decisões e desperdiçando recursos. É aí que entram a capacitação em dados, o pensamento crítico e o desenvolvimento de pessoas.

Um ensino de análise dados transformador requer habilidades práticas e criativas. Para que seja possível incorporar a análise inteligente aos processos empresariais, os colaboradores precisarão confiar nessas tecnologias e, ao mesmo tempo, exercer seu bom senso. Até mesmo cientistas de dados mais experientes podem ficar com um pé atrás: se eles têm uma experiência sólida e comprovada, por que deveriam confiar cegamente em uma máquina? Usuários menos experientes precisarão aprender a interagir com a tecnologia inteligente e validar suas recomendações ou aplicar o conhecimento humano para corrigir desvios.

A mudança é algo desconfortável, principalmente quando se trata de adotar tecnologias avançadas. Porém, é inquestionável que as organizações que melhor dominarem seus dados serão as mais bem-sucedidas. A ponte que leva do desconforto ao sucesso será construída, ajudando a desenvolver a confiança do seu pessoal nesses novos recursos.

Será empolgante ver, nos próximos anos, como os desafios de confiança e credibilidade serão superados à medida que a análise inteligente melhorar e evoluir. Como as pessoas reagirão quando as máquinas aprenderem a extrair o conhecimento especializado dos usuários? Seus colaboradores entendem o papel que desempenham, junto com a tecnologia, em maximizar o potencial dos dados da organização?

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