O rápido avanço das plataformas de inteligência artificial (IA) generativa está motivando o surgimento de uma nova geração de líderes de dados e analytics dentro das organizações, os CDAOs – chief data & analytics officers. A leitura é do Gartner, consultoria de mercado que abordou o tema durante a conferência Data & Analytics Summit, realizada nesta semana em São Paulo.
“Sabemos que líderes de dados nem sempre são líderes de inteligência artificial. Em alguns casos, eles são, mas não sempre. Mas sabemos que, por conta da importância de dados para a IA, todos os líderes de dados têm um papel muito importante nessa estratégia”, resume Jorg Heizenberg, vice-presidente e analista do Gartner, durante uma rodada de perguntas e respostas com a imprensa.
A tendência é reforçada em um dos relatórios recentes da consultoria, o The Evolution of Data Management, que entrevistou 247 executivos do segmento sobre as prioridades de investimento em gerenciamento de dados nos próximos três anos. O investimento em iniciativas de dados “AI-ready” liderou o ranking, citado por 29% dos participantes como a prioridade para o setor. A estratégia também apareceu no “top 5” de prioridades para 77% dos respondentes.
Por dados “AI-ready”, vale destacar, a consultoria compreende dados que combinam quatro esferas: disponibilidade, acessibilidade, aplicabilidade e aceitação. “Tornar dados ‘AI-ready’ não significa apenas garantir qualidade e governança – embora isso seja fundamental. Dados prontos para IA significa tê-los preparados para serem encaixados em casos de uso específicos. É isso que gera resultados de negócio”, pontua Heizenberg.
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Ainda segundo o analista, essa necessidade deve impulsionar novas abordagens de governança nas empresas. Em vez de controlar todos os dados corporativos – uma tarefa quase impossível diante do volume massivo transacionado no contexto da IA –, as organizações devem começar a classificá-los a partir de um “índice de confiabilidade”.
Na prática, isso deve transformar a função dos CDAOs de administradores de data lakes para habilitadores do uso de dados para casos específicos de uso de IA. “Se são exigidos dados para relatórios externos, por exemplo, por razões regulatórias ou de conformidade, é fundamental garantir a utilização dos dados com o mais alto nível de confiança. Mas, se estiverem sendo usados para desenvolvimento em algum espaço de inovação, é possível trabalhar com dados menos confiáveis”, explica.
Há, no entanto, barreiras que impedem os CDAOs de evoluírem suas posições dentro das organizações para avançarem na curadoria de dados para uma estratégia de IA bem-sucedida. A principal delas, identificou o Gartner na pesquisa CDAO Agenda Survey, realizada neste ano com 276 profissionais da área, é a falta de uma cultura data-driven. “Uma organização data-driven precisa de colaboradores data-driven”, diz Heizenberg.
Promover a mudança necessária para superar essa e outras barreiras é o que tem impulsionado a transformação no papel do CDAO, segundo o Gartner. A gestão de dados, analytics, ferramentas de BI e governança continuam sendo atribuições destes profissionais, mas a priorização de casos de uso de dados de alto valor passa a ser uma responsabilidade central com o avanço da IA. Fica de lado a abordagem puramente focada em tecnologia para uma atenção maior ao negócio.
Esse será, complementa Heizenberg, o papel desta “segunda geração” de CDAOs. Enquanto a primeira, iniciada há alguns anos, precisou estabelecer as bases das atribuições e competências dos CDAOs – já que muitos exerciam o cargo pela primeira vez ou eram os primeiros em suas companhias – , a nova geração assume funções mais complexas e voltadas ao negócio.
Enquanto a primeira geração de CDAOs concentrava seus esforços em temas como governança de dados e na construção da plataforma certa – com uma abordagem mais defensiva – a nova geração tende a assumir uma posição mais “ofensiva”, transformando os fatores que bloqueiam o sucesso de uma estratégia de dados. A promoção do letramento em dados é exemplo disso.
“As pessoas só mudam seu comportamento se enxergarem valor em fazer as coisas de maneira diferente. Portanto, os CDAOs precisam não apenas entregar produtos e serviços de dados e analytics, mas também garantir que os resultados – o valor que está sendo criado – sejam medidos e, depois, comunicados da melhor maneira possível. É preciso mostrar o valor para a organização”, diz.
CDAO: um cargo em constante mudança
Ainda sobre o papel dos CDAOs, Heizenberg aponta que muitas indefinições persistem quanto à responsabilidade e ao escopo de atuação desses profissionais dentro de suas organizações. Há casos em que eles são responsáveis pela estratégia de IA, mas também situações em que atuam em conjunto com os CAIOs – os chief AI officers. “Há papéis híbridos surgindo que mostram que essa função ainda não está plenamente estabelecida”, afirma.
A expectativa, no entanto, é que a consolidação desse papel aconteça de forma mais rápida do que o processo de estabelecimento dos primeiros postos de CDAOs – algo que, segundo a avaliação do vice-presidente do Gartner, já se estende por uma década. O motivo seria o ritmo acelerado do avanço das tecnologias de inteligência artificial, que exige maior agilidade das organizações na gestão de seus ativos e projetos.
Deepak Seth, diretor analista do Gartner, reforça o ponto, mas destaca que a complexidade trazida pelos sistemas de IA generativa também gera novas indefinições sobre o tema – que ainda permanecem incertas.
“Quando falávamos de IA tradicional, a discussão girava em torno de modelos de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina”, diz Seth. “Com a chegada da IA generativa, o foco migrou para a área de negócios. Isso trouxe novos stakeholders para o processo, como o CMO, o CSO e até o CFO. Assim, ainda permanece em aberto quem será o responsável pelo processo de dados: se ele ficará sob a organização de tecnologia ou sob a área de negócios”, finaliza Seth.
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