DSPA Insights: derrubar as barreiras da Data Science

Os dados representam um papel central na transformação digital: a capacidade de suportar as operações e a tomada de decisões com recurso aos grandes volumes de dados gerados pelas organizações é a principal força motriz da transformação digital bem-sucedida das empresas, tornando-as mais ágeis e resilientes e ajudando-as a oferecer mais valor aos seus clientes. Contudo, a integração da data science nas organizações ainda se depara com obstáculos significativos, mesmo em empresas que teriam, à partida, os recursos financeiros, infraestruturais e humanos necessários para o fazer.

Ultrapassar os entraves a esta adoção foi um dos tópicos centrais da edição deste ano da DSPA Insights.

Panorama nacional 

A DSPA Insights 2020 foi aberta com a intervenção do André de Aragão Azevedo, Secretário de Estado para a Transição Digital, focando-se no papel que a data science representa na estratégia nacional de transformação digital.

Já não é novidade que a pandemia de COVID-19 acelerou em muito a transformação digital das empresas; isto, contudo, seria de outra forma evitável: um estudo da PWC indica que, em 2019, alcançámos os 4.4 zettabytes de dados gerados, e a IDC acredita que este número irá alcançar os 175 zettabytes em 2025. O crescimento anual dos dados é exponencial, e é um desafio que não pode ser ignorado.

"Precisamos de preparar o nosso país, a nossa economia e, acima de tudo, as nossas pessoas, para este desafio", refere André de Aragão Azevedo.

Mais concretamente, isto deverá ser feito através do foco na habilitação e re-qualificação da população; da criação de um esquema de certificação alinhado com a atual realidade da analítica, IA e cloud, bem como da integração destas novas skills nos currículos da educação nacional.

"Para isto, serão obviamente necessárias parcerias público-privadas. Apenas com o envolvimento direto das indústrias, empresas, academia e associações como a DSPA será possível concretizar esta estratégia", conclui o Secretário de Estado, acrescentando que "será também necessário acelerar o investimento das empresas em dados e analítica".

Data Science Playbook

A este ponto, já é geralmente reconhecido que a data science tem um enorme potencial. Contudo, esta é ainda uma área vista como altamente técnica e complexa, o que torna as empresas hesitantes em adotar este tipo de tecnologias, especialmente empresas de menores dimensões. Isto cria uma visão da data science como algo monumental e inalcançável.

"Não concordamos com esta visão glorificada da profissão. Apesar de ser muito interessante em termos de marketing, acreditamos que, para atrair mais pessoas para a profissão e potenciar a adoção pelas empresas, precisamos de a tornar mais simples”, refere Miguel Moreira, fundador e atual vice-presidente da DSPA.

Por este motivo, explica, a DSPA lançou este ano o Data Science Playbook, um projeto orientado para o suporte do desenvolvimento da profissão de Data Science dentro das organizações, propondo-se a responder a três principais questões – em que consiste exatamente o papel de um data scientist, quais são as modalidades em que esta profissão se divide, e quais são as habilitações necessárias para cada modalidade – de forma potenciar a integração da data science nas organizações.

Iniciado há cinco meses, este projeto terá uma duração de dois anos, dividido em duas fases: a primeira será a fase de conceção, que durará até fevereiro de 2021 e na qual são definidas as habilitações necessárias para os diferentes ramos da profissão e desenvolvidas as ferramentas para divulgação desta informação. A segunda fase, que decorrerá nos seguintes seis meses, focar-se-á na própria divulgação para toda a comunidade empresarial portuguesa.

Mudanças culturais

As habilitações, no entanto, não são o único entrave à adoção da data science e inteligência artificial. Na sua intervenção, Paula Panarra, Diretora-Geral da Microsoft Portugal, delineou as principais barreiras à adoção destas tecnologias e princípios-chave para uma integração bem-sucedida das mesmas nas organizações.

De acordo com um recente estudo da McKinsey, o que está a impedir a adoção da IA não é a sua perceção do valor ou utilidade da IA, nem mesmo as limitações financeiras: é a própria abordagem das organizações. “No fundo, resume-se na falta de preparação das empresas para implementar estas soluções com sucesso”, explica Paula Panarra. “As principais barreiras à adoção da IA, segundo este estudo, são a falta de uma estratégia de IA clara, falta de talentos e skills, e a existência de silos que impedem o funcionamento adequado de soluções end-to-end”.

Dito de outra forma, não existe ainda uma cultura adequada para a adoção da inteligência artificial.

A chave, explica a responsável, está em mudar a mentalidade das empresas, movendo-as para lá da adoção experimental de projetos-piloto e iniciativas dispersas para a criação de uma estratégia abrangente e integrada de IA, com foco em resultados de negócio concretos e equilibrando os objetivos de curto e longo prazo. Não basta integrar soluções em departamentos individuais – o objetivo é a expansão das capacidades de todo o negócio.

Adicionalmente, acrescenta a responsável, a IA tem de ser pensada para habilitar todos os colaboradores, não como responsabilidade a um conjunto restrito de profissionais de elite, e para isto é necessário que as organizações armem os seus colaboradores, não só com os dados e ferramentas, mas também com as habilitações necessárias.

“Quando comparamos empresas que estão a liderar esta transformação, verifica-se uma grande diferença na importância dada à comunicação, à autonomia dos colaboradores e a garantir a formação adequada dos mesmos”.