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TENDÊNCIAS

Em 2022, invista mais em Decision Intelligence

Os modelos tradicionais de análise de dados são ótimos para ajudar a olhar o passado e prever o futuro. Mas as organizações precisam de melhores processos de tomada de decisão.

A inteligência de decisão é uma disciplina muito nova e também muito antiga. Muitos de seus elementos — como a linguagem de avaliação de suposições, o uso da lógica para apoiar um argumento, a necessidade de pensamento crítico para avaliar uma decisão e a compreensão dos impactos do viés — são antigos. No entanto, a percepção de que esses elementos podem formar um todo coerente capaz de oferecer aos arquitetos de dados e análises o suporte necessário para modelar, alinhar, desenvolver, implementar e rastrear modelos e processos de tomada de decisão é relativamente nova.

Alguns pesquisadores dizem que ela será o próximo passo no crescimento da IA. O Gartner, por exemplo, identificou a Decision Intelligence (DI) como uma das 12 principais tendências tecnológicas estratégicas de 2022, e prevê que mais de um terço das grandes organizações a praticarão em dois anos.

Enquanto a Data Science se concentra em encontrar insights e relacionamentos por meio de estatísticas, a DI procura encontrar insights relacionados à decisão propriamente dita. Em vez de se concentrar na produção de novos conhecimentos, ela se preocupa exclusivamente em fazer escolhas ótimas com base nas informações disponíveis. Por isso, muitos se referem a ela como o quarto tipo de sistema de análise.

Talvez o seguinte exemplo de processo de tomada de decisão pareça familiar: você coletou dados, visualizou-os e encontrou insights críticos que afetarão seus negócios e, em seguida, por meio de painéis ou relatórios, as partes interessadas usaram esses insights para tomar decisões. Uma escolha final é feita e o processo recomeça.

"É um processo muito iterativo e linear. As decisões podem ocorrer dias, semanas ou meses após a coleta dos dados iniciais. E a previsão de resultados é muito baseada em desempenho e comportamento passados", explica Nikos Acuña, Diretor Sênior, Marketing de Produto da Domo.

Os processos tradicionais de tomada de decisão, como o exemplo acima, estão se tornando menos eficazes em um ambiente empresarial moderno. A complexidade das organizações conectadas globalmente e a disrupção digital em todos os setores introduziram um nível de imprevisibilidade para decisões com visão de futuro. Dado o crescimento exponencial dos dados disponíveis, os modelos tradicionais tornam-se insustentáveis.

Por outro lado, a inteligência de decisão permite que sua organização use seus processos tradicionais de tomada de decisão e os combine com tecnologias avançadas – como IA, ML, aplicativos inteligentes e consultas de linguagem natural (NLQ) – para “transformar painéis de dados e análises de negócios em plataformas de suporte à decisão”.

Com a integração de IA avançada como NLQ, suas ferramentas de BI podem sugerir dados que se alinham às suas perguntas atuais, para que você nem precise fazer exatamente as perguntas comerciais certas para obter respostas impactantes.

Na opinião de Lorien Pratt, fundadora da Quantellia e uma das pioneiras da Inteligência de Decisão, a DI permite que as organizações usem os grandes investimentos que fizeram em dados, análises e gerenciamento de conhecimento para obter melhores resultados, a partir de melhores ações, com base em decisões melhores. E em seu livro "Link: How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World", ela fornece exemplos práticos em áreas como governo, bancos e finanças, saúde, energia e meio ambiente.

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