Autor

Harry Morphakis

Diretor sênior em Artefact UK

Você se lembra do Business Objects? Se sim, talvez você entenda onde quero chegar. Estamos entrando em um período em que os modelos de linguagem grande (LLMs) capazes de criar software de nível empresarial se tornarão cada vez mais comoditizados. É um feito tecnológico impressionante, sem dúvida, mas também é uma possível corrida para o fundo do poço.

Por quê? Porque enquanto todos estão ocupados exibindo seus mais recentes truques de salão AI , eles estão perdendo a verdadeira mina de ouro: o próprio data .

Vamos detalhar isso:

  • A mercantilização dos LLMs: Estamos testemunhando uma rápida evolução no campo dos LLMs. O que era de ponta ontem está se tornando padrão hoje. Em breve, haverá pouca diferença entre um LLM e outro em termos de recursos básicos. A capacidade de gerar texto semelhante ao humano, responder a perguntas ou até mesmo escrever códigos complexos não será mais um fator de distinção. Essa comoditização significa que o simples fato de ter acesso a um LLM não proporcionará uma vantagem competitiva significativa.

  • A ascensão do software gerado por AI: Os LLMs e outras ferramentas geradoras de AI estão se tornando cada vez mais capazes de criar um software sob demanda. Precisa de um aplicativo personalizado para gerenciamento de estoque? Em breve, um AI poderá criar isso para você em minutos. Isso é revolucionário, mas também está se tornando universalmente acessível.

  • O poder de permanência 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 oferecendo suporte e serviços de nível empresarial, os grandes provedores de SaaS provavelmente se adaptarão a esse novo cenário, podendo integrar soluções geradas pelo AI em suas ofertas ou se concentrar em fornecer a infraestrutura robusta e dimensionável necessária para executar esses aplicativos criados pelo AI.

  • A verdadeira vantagem competitiva: Aqui está o ponto alto - a verdadeira fonte de vantagem competitiva nesse novo cenário será a propriedade de sua empresa data. Por quê? Porque, embora os LLMs possam gerar soluções genéricas, somente o seu data exclusivo pode alimentar modelos AI que compreendam as nuances de sua empresa, seus clientes e seu mercado.

  • A lacuna de prontidão do Data : é aqui que muitas empresas tropeçam. Você pode ter acesso às ferramentas AI mais avançadas do planeta, mas se o seu data não estiver devidamente preparado, você não conseguirá aproveitar essas tecnologias de forma eficaz. É como tentar abastecer uma Ferrari com óleo cru - não se deve fazer isso.

Considere este cenário no mundo do CPG: A empresa A e a empresa B têm acesso ao mesmo LLM avançado para previsão de demanda. A empresa A tem anos de vendas limpas e harmonizadas data, completas com informações contextuais sobre promoções, condições climáticas e sentimento da mídia social. A empresa B tem dados dispersos e inconsistentes data armazenados em vários sistemas. Qual empresa você acha que será capaz de fazer previsões mais precisas?

A verdade é que, sem um data corretamente limpo, harmonizado e modelado, as empresas não conseguirão tirar o máximo proveito da revolução do AI . Você pode ter um poderoso AI na ponta dos dedos, mas se estiver alimentando-o com um data de baixa qualidade, só obterá insights de baixa qualidade.

É por isso que a verdadeira corrida não é sobre quem consegue implementar o AI mais rápido - é sobre quem consegue colocar sua data casa em ordem. Trata-se de criar uma infraestrutura data robusta que possa alimentar essas novas e poderosas ferramentas AI . Porque, no final, o AI é apenas o motor - seu data é o combustível que o faz funcionar.

No setor de CPG, isso pode significar a diferença entre:

  • Prever e atender com precisão os picos de demanda sazonais

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

  • Compreensão e resposta às mudanças nas preferências dos consumidores em tempo real

  • Personalização dos esforços de marketing para melhorar drasticamente as taxas de conversão

Portanto, enquanto seus concorrentes estão atrás do mais recente chatbot ou da ferramenta de redação AI , lembre-se: o valor real está no seu data. A questão é: você está pronto para desbloqueá-lo?

A jornada para Data: A Nova Fronteira

Todos nós já ouvimos falar da "jornada para a nuvem". Essa foi a palavra da moda durante a maior parte de uma década. Mas e agora? Estamos embarcando em uma expedição ainda mais crítica: a jornada para data.

Essa 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 estiver a bordo, pode acabar sendo deixado para trás.

Como é essa jornada na prática? Trata-se de passar de fontes data díspares e isoladas para um ecossistema data unificado e acessível. Trata-se de transformar o data bruto em insights acionáveis. Trata-se de criar uma única fonte de verdade que pode potencializar tudo, desde decisões operacionais até aplicativos AI avançados.

Para uma empresa de CPG, isso pode significar a integração do ponto de venda data com a análise de sentimento da mídia social, informações da cadeia de suprimentos e feedback do cliente. Trata-se de criar uma visão holística do seu negócio que lhe permita identificar tendências, prever a demanda e inovar os produtos com mais rapidez do que nunca.

A proposta de valor real: É o Data, Stupid

A questão é a seguinte: AI é tão bom quanto o data em que foi treinado. Você pode ter o LLM mais sofisticado do planeta, mas se ele não for treinado em seu negócio específico data, seu valor para sua empresa será limitado, na melhor das hipóteses.

A verdadeira vantagem competitiva está em liberar o valor de sua propriedade data. Trata-se de criar uma plataforma data robusta que possa:

  • Agregue data de fontes diferentes em sua organização

  • Limpe e padronize o site data para uso em aplicativos de análise e AI

  • Torne o site data acessível às pessoas certas no momento certo

  • Garantir a qualidade, a segurança e a conformidade do site data

É aqui que a borracha encontra a estrada. E deixe-me dizer a você que não é fácil.

Vamos detalhar isso:

Agregação: Em uma empresa de CPG típica, o data pode estar espalhado por sistemas de ERP, plataformas de CRM, ferramentas de gerenciamento da cadeia de suprimentos e inúmeras planilhas do Excel. Reunir tudo isso é uma tarefa hercúlea, mas é essencial para obter uma visão completa de seus negócios.

Limpeza e padronização: O data bruto é confuso. Sistemas diferentes podem usar formatos ou convenções de nomenclatura diferentes. Limpar e padronizar esse data é fundamental para qualquer análise significativa ou aplicativo AI .

Acessibilidade: Data só é valioso se estiver nas mãos de pessoas que possam usá-lo. Isso significa criar interfaces e ferramentas que permitam que os usuários corporativos acessem e analisem sem precisar de um PhD em ciência da computação. Isso significa criar interfaces e ferramentas que permitam que os usuários corporativos acessem e analisem o data sem precisar de um doutorado em ciência da computação.

Qualidade, segurança e conformidade: Com o grande data vem uma grande responsabilidade. Garantir a precisão de seu data, protegê-lo contra violações e cumprir regulamentos como o GDPR não é negociável.

O desafio: Mais do que apenas tecnologia

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

Entre no conceito de malha data . Como diz Zhamak Dehghani, o criador do conceito de data mesh: "A malhaData é uma abordagem sociotécnica descentralizada para eliminar a dicotomia entre a análise data e a operação comercial."[^1]

Em outras palavras, trata-se de acabar com os silos, promover uma cultura voltada para o data e capacitar os especialistas de domínio para que se tornem produtores e consumidores do data .

Isso requer a adesão de toda a empresa. Requer o aprimoramento de sua força de trabalho. E, sim, exige um investimento tecnológico significativo.

Mas como isso se parece na prática? Imagine uma empresa de CPG onde:

  • A equipe de marketing pode acessar as vendas em tempo real no site data para ajustar as campanhas rapidamente.

  • A equipe de desenvolvimento de produtos pode analisar instantaneamente o feedback do cliente para informar os novos recursos do produto

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

  • O C-suite pode ter uma visão holística e em tempo real de toda a empresa com o clique de um botão

Essa é a promessa de uma malha data bem implementada. Mas para chegar lá é preciso mais do que apenas uma nova tecnologia. É necessária uma mudança fundamental na forma como pensamos e nos organizamos em torno da data.

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

Então, para onde vamos a partir de agora? Nos próximos anos, o foco precisa estar diretamente na engenharia da plataforma data e na criação de modelos.

Isso significa que:

  • Investindo em uma infraestrutura robusta data

  • Desenvolvimento de estruturas de governança data

  • Criação e treinamento de modelos em sua propriedade data

  • Promoção de uma cultura de alfabetização em data em toda a sua organização

Vamos explorar cada uma delas em mais detalhes:

Investir na infraestrutura data : Isso vai além de apenas comprar a tecnologia mais recente. Trata-se de criar uma arquitetura escalável e flexível que possa crescer com sua empresa. Para uma empresa de CPG, isso pode significar a implementação de sensores de IoT em sua cadeia de suprimentos, a configuração de pipelines em tempo real data de varejistas ou a criação de um lago central data para todo o seu histórico data.

Desenvolvimento da governança data : Com a grande data vem uma grande responsabilidade. Você precisa de políticas claras sobre o uso do data , padrões de qualidade e protocolos de segurança. Isso é especialmente crucial no setor de CPG, onde se lida com clientes confidenciais data e segredos comerciais potencialmente valiosos.

Criação e treinamento de modelos: É aqui que a mágica acontece. Ao treinar modelos AI em seu negócio exclusivo data, você pode criar ferramentas preditivas que lhe dão uma vantagem real. Imagine um AI que possa prever tendências de produtos antes que elas aconteçam ou otimizar sua estratégia de preços em tempo real com base em uma infinidade de fatores.

Promover a alfabetização em data : Esse talvez seja o aspecto mais desafiador, mas também o mais gratificante. Trata-se de criar uma cultura em que todos, desde o CEO até a equipe da linha de frente, compreendam o valor da data e saibam como usá-la em seu trabalho diário.

É uma tarefa difícil, mas a alternativa é ser deixado para trás em um mundo em que data é o novo petróleo e AI é o motor que funciona com ele.

O resultado final

A revolução do AI não está chegando - ela já está aqui. Os vencedores não serão determinados por quem tiver as demonstrações mais chamativas do AI . Os verdadeiros vitoriosos serão aqueles que conseguirem aproveitar efetivamente o data para gerar valor comercial real.

No mundo dos produtos de consumo, isso pode significar a diferença entre o lançamento de um produto que fracassa e um que toma o mercado de assalto. Pode ser a chave para otimizar sua cadeia de suprimentos para resistir à próxima ruptura global. Pode ser o que permite personalizar as experiências de seus clientes de uma forma que seus concorrentes só podem sonhar.

Portanto, pergunte a si mesmo: Você está pronto para a jornada para data? Porque, pronto ou não, ela já começou. As plataformas estão sendo construídas, os modelos estão sendo treinados e a corrida começou. Você estará liderando o grupo ou tentando recuperar o atraso?