Ruptura no Terraço é uma colaboração de conteúdo entre The Shift, a plataforma de jornalismo de dados da ÍON 89 e Terraço Econômico. Neste espaço a disrupção tecnológica, especialidade da primeira, se une aos temas do segundo: economia e política.
Infonomics. Conhece?
Você sabe o valor da marca da sua empresa? E dos dados? Eles estão computados como um ativo no balanço da empresa, ao lado de imóveis, equipamentos, máquinas, móveis e marcas? Possivelmente você vai dizer que não, alinhado com a maioria das companhias.
Porque, apesar de estarmos em uma economia data-driven, as empresas, seus CFOs e contadores não conseguem calcular o valor contábil de um item que é visto como intangível. E perdem – ou deixam de ganhar – dinheiro por causa disso.
E esse é justamente o ponto de partida do livro Infonomics, escrito por Douglas Laney, ex-VP do Gartner, atualmente Principal Data Strategist da Caserta, colunista da Forbes e reconhecido como um dos Top 10 Influential Data Leaders para seguir em 2019. Infonomics vem de “Information Economics”, uma teoria formulada por Laney que procura tangibilizar os dados incluindo fórmulas matemáticas para medir informações como um ativo para obter vantagem competitiva, e sete passos a serem seguidos para monetizar os ativos de informação.
“As empresas exibem maior disciplina no rastreamento e contabilização dos móveis de escritório do que seus dados”, diz Laney. “Portanto, a maioria possui um ativo latente que não está sendo medido ou gerenciado bem, o que significa que não oferece um nível ótimo de benefício econômico”, alerta o consultor.
AgTechs brasileiras crescem e buscam recursos
O Brasil tem mais de 1.100 AgTechs, de acordo com o recém lançado “Radar AgTech Brasil 2019: Mapeamento das Startups do Setor Agro Brasileiro”, estudo realizado pela Embrapa, SP Ventures e a consultoria Homo Ludens, com o apoio do StartAgro, da ACE e do Centro Universitário FEI.
As startups se dividem em três categorias: antes da fazenda (197 empresas), dentro da fazenda (398) e depois da fazenda (grupo com 530 empresas). E em três segmentos: Agricultura (559), Alimentar (378) e Animal (189). A maioria delas (cerca de 90%) está nas regiões Sul e Sudeste do país, com destaque para as cidades de São Paulo, Piracicaba e Campinas.
O estudo revela também que o setor precisa de mais aportes de venture capital. Em 2013, foram apenas 4 startups investidas, totalizando US$ 30 milhões. Em 2018, os investimentos pularam para US$ 80 milhões, em 20 aportes. O crescimento é consistente, mas ainda muito inferior a outros setores.
Até o momento, as AgTechs representam cerca de 6% de todas as startups brasileiras que receberam investimento. E o setor é dominado por investimentos em estágio inicial, com mais de 75% dos aportes feitos entre 2017 e 2018 nessa categoria.
A conclusão? Mais ações de fomento e incentivo ao empreendedorismo AgTech serão necessárias para consolidar o Brasil como um dos principais mercados de tecnologia agropecuária no mundo, juntamente com Estados Unidos, China e Índia.
Patentes? Que patentes??!
O Brasil está praticamente fora da corrida por patentes de machine learning e cloud computing, que caracterizaram a computação mundial na última década.
Somente 69 do total de 15.203 famílias de patentes de machine learning identificadas no estudo “Propriedade Intelectual e Desenvolvimento no Brasil”, dos economistas Antônio Márcio Buainain, da Universidade de Campinas (Unicamp), e Roney Fraga Souza, da Universidade Federal do Mato Grosso (FEUFMT), contém pelo menos uma patente brasileira.
No caso do cloud computing, foram identificadas 86 patentes nacionais. Em ambos os casos, a imensa maioria desses documentos consiste em patentes obtidas por empresas estrangeiras em outros países que foram posteriormente estendidas para o Brasil e revalidadas pelo Instituto Nacional da Propriedade Intelectual.
Somando as duas áreas de pesquisa, o presente estudo identificou apenas 10 patentes que foram efetivamente depositadas por inventores brasileiros.
Guia de IA para executivos
Ficar à frente na corrida acelerada da inteligência artificial exige que os executivos tomem decisões ágeis e informadas sobre onde e como empregar a IA em seus negócios. O tempo da mera experimentação terminou, mas os progressos seguem lentos.
Pesquisa recente da McKinsey revela que apenas 8% dos executivos ouvidos se envolvem em práticas essenciais de apoio à adoção generalizada de IA nas respectivas empresas. A maioria das organizações executou apenas pilotos ad hoc ou está aplicando IA em apenas um único processo de negócio.
De fato, muitas organizações ainda carecem das práticas fundamentais para criar valor a partir da IA em escala – por exemplo, mapeando onde estão suas oportunidades de IA e tendo estratégias claras para obter os dados que a IA exige.
Elas ainda não entenderam que a obtenção de resultados em escala requer não apenas a difusão dos recursos de IA em toda a empresa, mas também um entendimento e comprometimento reais por parte dos líderes em conduzir mudanças em grande escala, com foco no gerenciamento dessas mudanças, e não apenas na tecnologia. Um dos maiores erros que os líderes cometem é visualizar a IA como uma tecnologia plug-and-play com retornos imediatos.
Como corrigir o rumo? Apostando em três frentes: a colaboração interdisciplinar; a mentalidade experimental e adaptável; e a autonomia para a tomada de decisões. Se os funcionários tiverem que consultar um superior antes de tomar uma ação, isso inibirá o uso da IA, alertam os autores do artigo “Building the AI-Powered Organization”. Que também apontam outras 8 tarefas obrigatórias para líderes envolverem os funcionários, facilitarem o lançamento bem-sucedido da IA e impedirem que a adoção perca impulso.
As 5 dimensões dos dados para a IA
Quando pensamos em um problema de IA, tendemos a vincular nosso raciocínio a três aspectos principais: conjuntos de dados, modelos e meio ambiente. A forma e a frequência dos dados, a natureza do problema e o volume de conhecimento disponível são alguns dos elementos que diferenciam um tipo de ambiente de IA de outro. Já quantidade, profundidade, qualidade, diversidade e acesso são as 5 dimensões que afetam o que os conjuntos de dados podem fazer pela Inteligência Artificial.
Matt Sheehan, do Paulson Institute, usou essas 5 dimensões para comparar as vantagens da China e dos Estados Unidos na corrida pela IA. Hoje, os dois países estão em igualdade de condições em relação à quantidade. A China leva vantagem em relação a profundidade e acesso, enquanto os Estados Unidos se destacam quanto a diversidade e qualidade.
Mas essa avaliação pode mudar nos próximos anos, considerando que o sucesso global de aplicativos como o Tik Tok pode ajudar a aumentar a quantidade e a diversidade dos dados disponíveis paras as companhias chinesas. E os incentivos do governo chinês para aplicar a IA no setor público podem aumentar a qualidade dos dados.
15 profissionais de Data Analytics para seguir
Profissionais pioneiros em Big Data e Analytics têm ajudado a desmistificar o trabalho com Inteligência Artificial e Ciência de Dados, através de sua atuação em blogs, redes sociais e até mesmo da produção de livros e artigos.
Agora, duas publicações americanas – a IoT for All e a Enterprise Management 360 – decidiram apontar aqueles que, na opinião delas, melhor têm expressado ideias e conceitos ao compartilhar conhecimentos com o público em geral. O resultado é uma lista com 15 nomes que qualquer pessoa interessada em Data Analytics deve procurar manter no radar.
Só dois nomes aparecem nas duas seleções: Ronald van Loon, um dos dez principais influenciadores globais em ciência de dados e inteligência de negócios, com mais de 119 mil seguidores no Twitter e bastante atuante no seu grupo do LinkedIn, o “Awesome Ways Big Data Is Used to Improve Our World”; e Doug Laney, principal estrategista de dados da Caserta e autor do best-seller “Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure Information for Competitive Advantage”, com mais de 50 mil seguidores no Twitter.
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