Autor

Harry Morphakis

Diretor Sênior da Artefact

Lembra-se da Business Objects? Se sim, talvez consiga perceber onde quero chegar com isso. Estamos entrando em um período em que os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), capazes de desenvolver software de nível empresarial, se tornarão cada vez mais comuns. É um feito tecnológico impressionante, sem dúvida, mas também representa uma potencial corrida para o fundo do poço.

Por quê? Porque, enquanto todos estão ocupados exibindo seus mais recentes truques AI , estão deixando passar a verdadeira mina de ouro: os data .

Vamos analisar isso:

  • A comoditização dos LLMs: Estamos testemunhando uma rápida evolução no campo dos LLMs. O que ontem era tecnologia de ponta está se tornando padrão hoje. Em breve, haverá pouca diferença entre um LLM e outro em termos de capacidades básicas. A capacidade de gerar textos semelhantes aos humanos, responder a perguntas ou até mesmo escrever códigos complexos não será mais um fator diferenciador. Essa comoditização significa que simplesmente ter acesso a um LLM não proporcionará uma vantagem competitiva significativa.

  • A ascensão do software AI: os LLMs e outras AI generativa estão se tornando cada vez mais capazes de criar software sob demanda. Precisa de um aplicativo personalizado para gestão de estoque? Em breve, uma AI criar um para você em questão de minutos. Isso é revolucionário, mas também está se tornando acessível a todos.

  • A resistência do SaaS: No entanto, não espere que empresas como a Salesforce ou a SAP desapareçam da noite para o dia. Assim como a Red Hat prosperou na era do código aberto ao oferecer suporte e serviços de nível empresarial, os grandes provedores de SaaS provavelmente se adaptarão a esse novo cenário. Eles podem integrar soluções AI em suas ofertas ou se concentrar em fornecer a infraestrutura robusta e escalável necessária para executar essas aplicações AI.

  • A verdadeira vantagem competitiva: Eis o ponto crucial – a verdadeira fonte de vantagem competitiva neste novo cenário serão data exclusivos da sua empresa. Por quê? Porque, embora os LLMs possam gerar soluções genéricas, somente data seus data exclusivos data alimentar AI capazes de compreender as nuances do seu negócio, dos seus clientes e do seu mercado.

  • A lacuna Data : é aqui que muitas empresas tropeçam. Você pode ter acesso às AI mais avançadas do mundo, mas se seus data devidamente preparados, não será possível aproveitar essas tecnologias de forma eficaz. É como tentar abastecer uma Ferrari com petróleo bruto – você não deve fazer isso.

Considere este cenário no setor de bens de consumo embalados (CPG): a Empresa A e a Empresa B têm acesso ao mesmo LLM avançado para previsão de demanda. A Empresa A possui anos de data de vendas organizados e harmonizados, acompanhados de informações contextuais sobre promoções, condições climáticas e o sentimento nas redes sociais. A Empresa B possui data dispersos e inconsistentes, data em vários sistemas. Qual das empresas você acha que será capaz de fazer previsões mais precisas?

A verdade é data , sem data idamente limpos, harmonizados e modelados, as empresas não conseguirão aproveitar ao máximo a AI . Você pode ter uma AI poderosa AI seu alcance, mas se alimentar essa IA data de baixa qualidade, só obterá insights de baixa qualidade.

É por isso que a verdadeira corrida não se resume a quem consegue implementar AI rapidamente – trata-se de quem consegue organizar seus data . Trata-se de criar uma data robusta, capaz de alimentar essas novas e poderosas AI . Pois, no fim das contas, a AI apenas o motor – seus data o combustível que a faz funcionar.

No setor de bens de consumo embalados (CPG), isso pode significar a diferença entre:

  • Prever com precisão e atender aos picos sazonais de demanda

  • Otimizar sua cadeia de suprimentos para reduzir o desperdício e aumentar a eficiência

  • Compreender e responder às mudanças nas preferências dos consumidores em tempo real

  • Personalizar as iniciativas de marketing para melhorar significativamente as taxas de conversão

Portanto, enquanto seus concorrentes correm atrás do chatbot ou da ferramenta AI mais recente, lembre-se: o verdadeiro valor está nos seus data. A questão é: você está pronto para explorá-lo?

A Jornada para Data: A Nova Fronteira

Todos nós já ouvimos falar da “transição para a cloud”. Esse foi o termo da moda durante boa parte da última década. Mas e agora? Estamos embarcando em uma jornada ainda mais crucial: a transição para data.

Esta não é apenas mais uma tendência tecnológica. Trata-se de uma mudança fundamental na forma como as empresas operam, inovam e competem. E se você não aderir a essa tendência, corre o risco de ficar para trás.

Como é essa jornada na prática? Trata-se de passar de data dispersas e isoladas para um data unificado e acessível. Trata-se de transformar data brutos data insights úteis. Trata-se de criar uma única fonte de verdade capaz de impulsionar tudo, desde decisões operacionais até AI avançadas AI .

Para uma empresa do setor de bens de consumo embalados (CPG), isso pode significar integrar data de pontos de venda data análises de sentimentos nas redes sociais, informações da cadeia de suprimentos e feedback dos clientes. Trata-se de criar uma visão holística do seu negócio que permita identificar tendências, prever a demanda e inovar em produtos mais rapidamente do que nunca.

A verdadeira proposta de valor: são os Data, cara

A questão é a seguinte: AI só AI tão boa quanto os data com data treinada. Você pode ter o LLM mais sofisticado do planeta, mas, se ele não for treinado com data específicos da sua empresa, seu valor para a sua organização será, na melhor das hipóteses, limitado.

A verdadeira vantagem competitiva reside em explorar o valor dos seus data proprietários. Trata-se de criar uma data robusta que seja capaz de:

  • Agrupe data fontes diversas em toda a sua organização

  • Limpe e padronize esses data uso em análises e AI

  • Torne esses data às pessoas certas no momento certo

  • Garantir data , a segurança e a conformidade data

É aqui que a coisa fica séria. E, acredite, não é nada fácil.

Vamos analisar isso:

Agregação: Em uma empresa típica do setor de bens de consumo embalados (CPG), data estar espalhados por sistemas ERP, plataformas de CRM, ferramentas de gestão da cadeia de suprimentos e inúmeras planilhas do Excel. Reunir tudo isso é uma tarefa hercúlea, mas é essencial para obter uma visão completa do seu negócio.

Limpeza e padronização: data brutos data desorganizados. Sistemas diferentes podem utilizar formatos ou convenções de nomenclatura distintos. Limpar data padronizar esses data é fundamental para qualquer análise significativa ou AI .

Acessibilidade: Data só Data valor se estiverem nas mãos de pessoas capazes de utilizá-los. Isso significa criar interfaces e ferramentas que permitam aos usuários empresariais acessar e analisar data precisar de um doutorado em ciência da computação.

Qualidade, segurança e conformidade: grandes data grandes responsabilidades. Garantir a precisão dos seus data, protegê-los contra violações e cumprir regulamentações como o GDPR é imprescindível.

O desafio: mais do que apenas tecnologia

É aqui que muitas empresas tropeçam. Elas acham que se trata de um desafio puramente tecnológico. Mas não é. É um desafio organizacional.

Aí entra o conceito de data . Como afirma Zhamak Dehghani, criadora do conceito data :Data é uma abordagem sociotécnica descentralizada para eliminar a dicotomia entre data analíticos data operações comerciais.”[^1]

Em outras palavras, trata-se de eliminar os silos, promover uma cultura data e capacitar os especialistas da área para que se tornem data e consumidores data .

Isso requer o apoio de toda a empresa. Exige a qualificação da força de trabalho. E, sim, exige um investimento tecnológico significativo.

Mas como isso funciona na prática? Imagine uma empresa do setor de bens de consumo embalados (CPG) em que:

  • A equipe de marketing pode acessar data de vendas em tempo real data ajustar as campanhas rapidamente

  • A equipe de desenvolvimento de produtos pode analisar instantaneamente o feedback dos clientes para orientar o desenvolvimento de novos recursos

  • A equipe de cadeia de suprimentos pode prever e evitar interrupções antes que elas ocorram

  • A alta direção pode obter uma visão holística e em tempo real de toda a empresa com apenas um clique

Essa é a promessa de uma data bem implementada. Mas chegar lá exige mais do que apenas novas tecnologias. Exige uma mudança fundamental na forma como pensamos e nos organizamos em relação data.

O caminho a seguir: engenharia de plataforma e construção de modelos

Então, quais são os próximos passos? Nos próximos anos, o foco deve recair inteiramente na engenharia data e na construção de modelos.

Isso significa que:

  • Investir em data robusta

  • Desenvolvimento de estruturas data

  • Criação e treinamento de modelos com seus data proprietários

  • Promover uma cultura de data em toda a sua organização

Vamos analisar cada um desses pontos com mais detalhes:

Investir em data : isso vai além da simples aquisição das tecnologias mais recentes. Trata-se de criar uma arquitetura escalável e flexível, capaz de acompanhar o crescimento da sua empresa. Para uma empresa do setor de bens de consumo embalados (CPG), isso pode significar implementar sensores de IoT na cadeia de suprimentos, configurar data em tempo real provenientes de varejistas ou criar um data central para todos data seus data históricos.

Desenvolvendo data : Com grandes data grandes responsabilidades. É necessário contar com políticas claras sobre data , padrões de qualidade e protocolos de segurança. Isso é especialmente crucial no setor de bens de consumo embalados (CPG), onde se lida com data confidenciais de clientes data segredos comerciais potencialmente valiosos.

Criação e treinamento de modelos: é aqui que a mágica acontece. Ao treinar AI com data exclusivos da sua empresa, você pode criar ferramentas preditivas que lhe proporcionam uma vantagem competitiva real. Imagine uma AI prever tendências de produtos antes que elas se concretizem ou AI otimizar sua estratégia de preços em tempo real com base em uma infinidade de fatores.

Promover data : este é talvez o aspecto mais desafiador, mas também o mais gratificante. Trata-se de criar uma cultura em que todos, desde o diretor executivo até a equipe de atendimento ao público, compreendam o valor dos data saibam como utilizá-los em seu trabalho diário.

É uma tarefa difícil, mas a alternativa é ficar para trás em um mundo onde data o novo petróleo e AI o motor que os impulsiona.

Conclusão

AI não está chegando – ela já está aqui. Os vencedores não serão determinados por quem tiver as AI mais impressionantes. Os verdadeiros vencedores serão aqueles que conseguirem aproveitar seus data de forma eficaz data gerar valor real para os negócios.

No setor de bens de consumo embalados (CPG), isso pode significar a diferença entre um lançamento de produto que fracassa e outro que conquista o mercado. Pode ser a chave para otimizar sua cadeia de suprimentos e enfrentar a próxima crise global. Pode ser o que lhe permitirá personalizar as experiências dos seus clientes de maneiras com as quais seus concorrentes nem sequer ousam sonhar.

Então, pergunte-se: você está pronto para a jornada rumo data? Porque, esteja você pronto ou não, ela já começou. As plataformas estão sendo desenvolvidas, os modelos estão sendo treinados e a corrida já começou. Você vai liderar o pelotão ou vai ficar tentando recuperar o atraso?