Waldemar Roberti, Advisor em Estratégia, Tecnologia e Inovação, conselheiro, sócio da Roberti Advisory e Associado da Conselheiro TrendsInnovation
Nas nossas mesas de conselho, o que não falta hoje em dia são dados. Se são úteis, é outra história. Está fácil obtê-los, espremê-los e elaborar análises superficiais, dashboards e infográficos atraentes, além de apresentações com mais intenção de convencer do que de analisar e decidir. A mesma lógica se aplica ao ChatGPT e seus “primos”. Os conselhos vão se adaptando para superar essa realidade e fazer o que precisa ser feito.
Em uma grande empresa do Sul do Brasil, há alguns anos, foi estabelecida uma regra interessante: todo tema levado ao conselho poderia ser apresentado em PowerPoint, mas deveria ser acompanhado de um resumo executivo de uma página, com contexto, decisões, ações, riscos e resultados. Os executivos tiveram que se adaptar, passando a apresentar análises bem fundamentadas, objetivas e com dados adequados ao contexto. Um bom exemplo a ser seguido.
Esse cenário não é exclusivo dos conselhos de administração; ele se repete em toda a organização. Já passamos da fase de conscientizar as pessoas sobre a necessidade de sistematizar processos e coletar dados. Diversas pesquisas mostram que a maioria das empresas já faz isso. Obter dados deixou de ser o maior desafio; hoje, eles existem em abundância.
Na curva de evolução, o próximo passo é estruturar essa abundância em perspectivas que permitam uma análise profunda, seja por pessoas, seja por algoritmos. O dado precisa representar com fidelidade aquilo que acontece no mundo real. Isso ainda é um desafio.
Tomemos um caso recente. Uma indústria, com processos e sistemas de gestão bem estruturados, criou uma iniciativa de eficiência operacional, com olhar individual para linhas de produtos e centros de produção. O cenário parecia ideal: fichas técnicas e roteiros bem definidos, planejamento de produção estruturado, ordens de operação registradas e apontadas em cada etapa do processo há anos. Na primeira análise, descobriu-se que os apontamentos eram feitos “em lote”, no fim do turno, no fim do dia e, algumas vezes, no dia seguinte, eventualmente com quantidades diferentes das planejadas. Sem consistência na quantidade e no tempo de produção por produto, a abundância de dados mostrou-se praticamente inútil. Uma pena. Estaca zero, ajuste na disciplina dos registros e meses de espera para gerar um volume relevante e confiável de dados.
Situações como essa são comuns. Temos abundância de dados, mas eles carregam vieses, inconsistências ou não refletem os fatos da realidade. Isso trava a evolução, inclusive dos projetos de Inteligência Artificial. Ter dados confiáveis e prontos para uso é o ponto de partida.
O Gartner aponta uma abordagem interessante para enfrentar esse desafio: tratar dados como produtos. Nessa abordagem, a proposta é olhar os dados pela sua utilidade prática, como quem estende a mão e pega um produto na prateleira do supermercado ou seleciona um item em um aplicativo.
Essa abordagem é bastante útil. Um produto é criado para um propósito, com um “job to be done”. Para criá-lo, é preciso selecionar suas matérias-primas, definir formato, dimensões, componentes, estrutura de custos, restrições de uso e público-alvo. Ele será fabricado, testado, distribuído e revisado periodicamente, de acordo com as mudanças de mercado. Não precisamos entender sua composição em profundidade; basta que funcione como esperado.
Pensar em dados como produtos traz essa mesma perspectiva. O dado passa a ser preparado para uso, com propósito claro, qualidade definida e instruções de uso. Alguns exigirão cuidados e restrições. Poderão até ter uma “tarja preta”, sendo utilizados apenas sob recomendação específica. Será possível acessar uma “prateleira” virtual e, com a ajuda de um assistente, selecionar e utilizar esses dados conforme a necessidade.
A simplicidade de olhar os dados como produtos pode ajudar a dar adeus às planilhas dispersas, aos arquivos trocados por e-mail e às apresentações que apenas contam histórias bem construídas. Como chegar lá? Dando um passo de cada vez e evoluindo no uso dos ativos mais valiosos da organização nesta era: os dados.
