Gartner: as 4 principais tendências de Data & Analytics para 2024

Nem só de inteligência artificial vivem os executivos de TI das empresas. Sabendo disso, o Gartner listou essa semana quatro principais tendências de dados e analíticos (Data & Analytics, ou D&A) para 2024. Segundo a consultoria, elas trarão não só vantagens para as corporações, mas também desafios organizacionais e humanos.

“O poder da Inteligência Artificial (IA) e a crescente importância da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) estão mudando a forma como as pessoas trabalham, como as equipes colaboram e como os processos operam”, diz em comunicado Ramke Ramakrishnan, VP e analista do Gartner. “Em meio a essa revolução tecnológica, as empresas que não conseguirem fazer a transição e aproveitar efetivamente D&A, em geral, e a IA, em particular, não serão bem-sucedidas.”

As tendências são as seguintes;

1. Apostar nos negócios

Com a IA crescendo em adoção, os líderes de D&A deverão demonstrar habilidades para serem implementadas nos negócios e ganhar confiança para liderar a estratégia de IA nas empresas, diz o Gartner. “Se isso não for feito, problemas como a má alocação de recursos e investimentos subutilizados continuarão a aumentar”, diz Ramakrishnan.

Com a IA mudando a forma como os negócios são administrados, as empresas estão caminhando para uma avalanche de custos, alerta o Gartner, e líderes de D&A devem agir implementando práticas de FinOps para estabelecer e aplicar padrões e reduzir despesas.

O Gartner prevê que, até 2026, os Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) que se tornarem consultores de confiança e parceiros de CFOs na entrega de valor para os negócios terão elevado o D&A a um impulsionador de crescimento estratégico de suas companhias.

2. Gerenciar complexidade

Muitos sistemas de D&A são delicados e redundâncias podem trazer caos e custos adicionais, alerta o Gartner. “As empresas líderes estão trabalhando para transformar esse caos em algo que possam gerenciar: a complexidade”, diz Ramakrishnan.

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Segundo o Gartner, os líderes de D&A precisam aceitar a complexidade usando ferramentas habilitadas para IA para automatizar e melhorar a produtividade de suas empresas. Isso inclui investir em gerenciamento de dados ampliado, automação de decisões e recursos de analytics, como processamento de linguagem natural (NLP).

O Gartner prevê que, até 2025, os CDAOs terão adotado a estrutura de dados (data fabric) como um fator determinante para lidar com sucesso com a complexidade do gerenciamento de dados, permitindo que eles se concentrem nas prioridades de negócios digitais que agregam valor.

3. Ser confiável

Com a crescente acessibilidade e eficiência da GenAI, existe o desafio de navegar em um mundo em que a confiabilidade dos dados é constantemente questionada. A falta de confiança nas companhias, as preocupações com o valor e a qualidade dos dados e as regulamentações sobre IA estão levando a uma enxurrada de desconfiança.

“Se os dados não forem confiáveis, eles podem não ser usados corretamente para tomar decisões”, afirma Ramakrishnan. “Os líderes de Data & Analytics devem usar práticas de inteligência de decisão para criar confiança nos dados e monitorar os processos e resultados da tomada de decisões.”

O analista ressalta que a implementação de uma governança de IA eficaz e de práticas de IA responsáveis são importantes para “estabelecer a confiança entre as partes interessadas”.

4. Empoderar a força de trabalho

“É importante que os funcionários se sintam empoderados com o uso da IA em Data & Analytics, em vez de se sentirem ameaçados ou frustrados por ela”, diz o analista do Gartner. Isso significa que as empresas devem investir no desenvolvimento da “alfabetização em IA” entre funcionários, usar práticas de governança adaptáveis e implementar abordagem baseada na confiança.

“O treinamento em IA não se trata apenas de quantidade; ele também exige uma abordagem diferente. Reconheça que os conjuntos de habilidades necessários para usuários especializados em IA serão muito diferentes dos outros usuários”, afirma Ramakrishnan.

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