Entendendo um pouco sobre a quarta revolução

Todos os setores estão entrando na quarta revolução, chamada de revolução 4.0. Isso advém das evoluções industriais como aplicação IOT (internet das coisas) sensores, computação em nuvem, Inteligência Artificial e que acabam por empregar mais tecnologia em todas as áreas, como agricultura, bens de consumo e serviços.

Sendo assim, as máquinas estão atuando na produção de forma cada vez mais autônomas. Além disso, recursos como a telemetria em tempo real, informações de comportamentos de consumidor em redes sociais, preços de mercados acompanhando tendências mundiais, custos em tempo real, entre outras, também são pontos a serem considerados.

Portanto, a controladoria e administração empresarial não podem ficar de fora e devem aprender a trabalhar com toda essa mudança. Afinal, é preciso saber não só utilizar a tecnologia adequada, mas também os conceitos que mais convém para cada tipo de análise. Consequentemente, auxiliando na tomada de decisão.

A controladoria está preparada para analisar essas informações?

De fato, a volumetria de dados coletados a cada momento é demasiadamente elevada, transformando as tecnologias atuais (planilhas, computadores, ERPs, Sistemas de Relatórios), muitas vezes obsoletas para esse tipo de análise.

Portanto, para atender essa demanda de informações temos que adotar novas tecnologias e metodologias. Com ênfase, devemos nos atentar àquelas que realizam atividades com menor índices de falhas e com mais recursos estatísticos, que vão classificar essas informações de maneira autônoma, dessa forma, levando a gestão a outro nível.

Sendo assim, profissionais matemáticos e estatísticos estão sendo cada vez mais requisitados em Data Science. São eles que trabalham para preparar essas informações, utilizando tecnologias de Big Data e Business Analytics para realizar suas análises.

Como a estatística trabalha para compreensão de informações?

Existem muitos algoritmos que podem ser usados para automação de análise e como apoio à tomada de decisão, sendo suas aplicações em análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva (Conceito de Data Science), dentro de qualquer área ou segmento.

Entenda melhor com alguns exemplos aplicados à gestão empresarial:

Análises Automáticas de Influenciadores.

Utilizando o Power BI, vamos examinar a seguinte colocação: “O que influencia o aumento do Preço de uma Casa”. Considere que estamos observando uma série de fatores explicativos que poderiam afetar o preço do imóvel, como Year Built (o ano em que a casa foi criada), KitchenQual (qualidade da cozinha) e YearRemodAdd (o ano em que a casa foi remodelada).

Dessa forma, percebe-se que o influenciador principal é a qualidade da cozinha, como excelente. Ou seja, o modelo de análise concebeu isso automaticamente através de análise de correlação e sensibilidade.

Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

Outro exemplo, é a utilização de Machine Learning para classificação automática de informações. Suponhamos que você tenha que realizar uma avaliação de preço de determinado produto e classificar se o valor foi “bom” ou “ruim” conforme sua expectativa. Logo, é muito fácil apenas colocar um “IF”, passar o parâmetro e pronto.

No entanto, vamos dificultar colocando diversos outros critérios na avaliação, como localização, público alvo, quantidade, cor, embalagem, entre outros. Assim, notamos como ficou mais complexo realizar justiça na análise de resultado.

Porém, com a utilização de dados históricos, é possível treinar uma máquina para que ela faça uma classificação automaticamente. Isso pode ser obtido por meio da observação de todos os critérios possíveis em um conjunto de dados. Além disso, esse algoritmo cria uma rede neural de questionamentos e probabilidades, de modo a encontrar os resultados desejados de forma autônoma.

Inteligência Artificial para pergunta e respostas

Um último exemplo, se dá por meio da utilização da Inteligência Artificial, como ferramenta para responder perguntas do dia a dia. Quando você precisa de algumas informações, é costume perguntar para algum gerente, supervisor ou um controller.

No entanto, existem vários obstáculos para que se obtenha o resultado esperado, como entender o que foi perguntado, onde estão as informações e como apresentá-las. Além disso, a cada nova pergunta todo o processo é refeito. Então, por que não treinar um robô para que ele faça isso automaticamente?

Utilizando o P e R (Perguntas e Respostas) do Power BI é possível obter as respostas para qualquer tipo de perguntas de forma automática, facilitando o processo de busca de respostas, além disso é possível ainda personalizar as respostas com ensinamento para a inteligência artificial.

A tecnologia deve trabalhar a seu favor!

Existem diversas outras aplicações da controladoria 4.0, como simulação de resultados, análise de regressão, diagnósticos automáticos, geração de estatística descritiva, insight, entre outras aplicações.

Sendo assim, é incrível compreender que já possuímos tantas ferramentas a nossa disposição e muitos ainda estão fazendo tudo de forma manual. Além do desgaste físico e as enormes chances de falha, precisamos considerar os custos elevados para as empresas.

Também, é interessante entender que deixar de usar essas ferramentas à sua disposição, pode maximizar as dificuldades na tomada de decisão. Portanto, não evite a evolução. Devemos aderir à essas tecnologias e entender como melhor aplicá-las no nosso dia a dia.

Sobre o Autor:

Peres Jean Coturi

Sócio fundador da VA Control & Performance e Custec – Tecnologia para Gestão de Custos e Resultados. Professor Acadêmico e Consultor, com vasta experiência em Implantação de Controladoria e soluções de Business Intelligence e Analytics.
Graduado em Administração de Empresa; MBA em Gestão Empresarial com Ênfase em Finanças pelo Instituto de Ensino Superior de Nova Andradina (IESNA); MBA em Agroenergia pela Esalq-USP; MBA em Data Science e Analytics pela Esalq-USP.