Organização, velocidade e confiança. Quais são as “chaves” para tirar maior partido dos dados?

À medida que as empresas avançam no seu processo de transformação digital, há um crescente volume de dados com que têm de lidar. Mas como explica Andrew Donaher, Vice President, Consulting, AI, Data & Digital, da CGI, em entrevista ao SAPO TEK, “o que é mais importante para as organizações não é necessariamente a quantidade de dados, mas sim a capacidade que têm para utilizá-los”.

Para o responsável, que esteve em Portugal ainda no mês passado para a conferência Future of Innovation da IDC, onde fez parte de um painel centrado em torno da tema “Speed to Trusted Action”, a capacidade de utilização de dados tem de ser um “ponto-chave” para as organizações líderes.

“O que estamos a ver é que as organizações líderes não são concebidas para tirar partido do volume de dados, mas sim para tirarem o maior partido das capacidades de engenharia e gestão de dados”, de modo a executarem análises eficientes e para “levarem os dados para os sítios certos”, realça Andrew Donaher.

Neste contexto, a abordagem “Speed to Trusted Action” assume um papel relevante e, como detalha, é cada vez mais o foco de muitos líderes de organizações na área da inteligência artificial, mas também de Analytics. “Os líderes das organizações querem saber se podem confiar nos dados que têm à sua frente e se podem confiar nas respostas dadas pela análise da informação de modo a fazerem ajustes e a tomarem as medidas necessárias”, explica.

Todos os segundos contam e, neste mundo, as equipas centradas na análise e engenharia de dados precisam de “estar preparadas para dar respostas de forma eficiente e eficaz”. Já do lado dos líderes das organizações, perceber como estas equipas estão organizadas “é importante para assegurar que operam de forma eficiente e eficaz” no desenvolvimento e distribuição de modelos.

Andrew Donaher, Vice President, Consulting, AI, Data & Digital da CGI.

Mas como é que esta abordagem pode ser posta em prática? O responsável deixa dois casos de implementação bem-sucedida. No primeiro dos casos, Andrew Donaher recorda que durante a pandemia de COVID-19, o Centro para o Controlo de Doenças da província da Colúmbia Britânica (BCCDC), no Canadá, estava a ser “inundado” por pedidos de informação, dos call centers às caixas de correio eletrónico, passando por pesquisas no website.

Uma das equipas do CGI estava a apoiar o BCCDC e, para ajudar as pessoas a chegar à informação que precisavam, optou-se pela implementação de um chatbot com IA. O projeto permitiu não só cumprir esse objetivo, mas também dar à equipa a possibilidade de perceber quais eram os tópicos em que as pessoas tinham mais interesse, ajudando a tomar decisões mais rapidamente.

O segundo caso, também passado no Canadá, relaciona-se com um outro projeto do CGI com a BC Cancer Society. O objetivo passou por ajudar as pessoas a encontrar a informação que precisavam, através de um chatbot, apoiando os profissionais de saúde a lidar com o alto volume de pedidos que estavam a receber por parte do público.

À semelhança do caso anterior, o objetivo foi cumprido e permitiu que a equipa chegasse a uma conclusão interessante. “Uma das coisas que percebemos durante esta iniciativa foi que as pessoas nem sempre queriam falar com outras sobre determinadas condições de saúde”, conta Andrew Donaher.

“As pessoas queriam primeiro pesquisar, recorrendo a chatbots, para aprender alguma informação sobre processos e condições antes de falarem pessoalmente com um profissional de saúde”, detalha. “É interessante, porque partimos sempre do princípio que o público vai querer sempre falar com uma pessoa”.

Embora admita que estas “ferramentas não são desenhadas para serem uma solução para tudo e todos” podem ser uma útil ferramenta para as organizações em determinados casos e “quando usadas de modo adequado”, permitindo seguir uma abordagem “speed to trusted action”. “Conseguimos aceder a informação que é exata e em que podemos confiar para tomarmos decisões informadas rapidamente”, realça,

É certo que existem desafios, em particular no que toca em “ter pessoas suficientes com as competências certas”, tendo em conta questões como “a atual mudança demográfica da força laboral” e a escassez de talento, à semelhança do que se está a passar em outros setores.

Além de colaboradores com competências para a área de análise e engenharia de dados, Andrew Donaher afirma que são também necessárias pessoas que saibam “estabelecer as regras, diretrizes e processos de governance em torno da ética da IA”.

Com a crescente popularização de soluções baseadas em IA, o responsável enfatiza que as possibilidades das organizações vão hoje “muito além do que eram há uma década”. Atualmente “é muito difícil de ignorar o impacto dos modelos de linguagem de grande escala” para o sector dos dados, digital e Analytics.

Andrew Donaher acredita que, nos próximos cinco anos, a tecnologia vai tornar-se ainda mais ubíqua, acompanhada por avanços no que respeita “à ética e às diretrizes para ajudar as organizações a compreender onde e quando utilizar estas soluções”, destacando o progresso feito, por exemplo, na União Europeia em relação à proposta do AI Act.