Equipes de dados estão mortas, vida longa às equipes de dados!

Sim, o título é sensacionalista e provocativo, mas como CTO com muitos anos de experiência em dados, testemunhei uma transformação que justifica o drama. O tradicional “equipe de dados” A equipe administrativa que processava relatórios e dashboards está praticamente extinta. Em seu lugar, surge um novo tipo de equipe de dados: uma potência orientada a IA e focada em produtos, com impacto direto na receita. Ela deixou de ser um centro de custos e se tornou um grupo gerador de lucro.

A jornada da inteligência de negócios ao aprendizado de máquina

Não faz muito tempo, equipes de dados eram sinônimo de inteligência de negócios (BI)Éramos os historiadores dos dados da empresa, vivendo em SQL e planilhas, encarregados de responder à pergunta "O que aconteceu no último trimestre?". Com o surgimento de tecnologias de big data como o Hadoop e o termo “cientista de dados” Com a criação de relatórios, a nova profissão atraente, as equipes de dados evoluíram. Em meados da década de 2010, estávamos fazendo mais do que gerar relatórios; aventuramo-nos em... Visualização de dados e análises interativas, produzindo painéis dinâmicos para cada departamento. O trabalho envolvia manipulação de dados, combinando conjuntos de dados de fontes e formatos distintos e tentando compreender o conhecimento do domínio.

Então, o final da década de 2010 trouxe o era do aprendizado de máquinaAs equipes de dados começaram a contratar cientistas de dados para construir modelos preditivos e descobrir insights em vastos conjuntos de dados. Passamos de descrever o passado para prever o futuro: modelos de churn, mecanismos de recomendação, previsões de demanda – e por aí vai. Mas mesmo assim, nossos resultados eram apresentações de slides e insights, não produtos funcionais. Funcionávamos como uma central de serviços interna, assessorando a empresa por meio de análises. Em outras palavras, éramos... centros de custo – Valioso, sim, mas um passo distante do produto principal e da receita.

Nos melhores casos, as equipes de aprendizado de máquina eram dispersas em unidades separadas ou integradas a grupos de produtos, de modo que seus modelos e inferências pudessem ser totalmente integrados às plataformas. Essa grande divisão levou a inúmeros projetos fracassados, investimentos perdidos e oportunidades desperdiçadas.

GenAI: De função de suporte a centro de lucro

Então, a GenAI chegou e tudo mudou. O lançamento de poderosos modelos de linguagem de grande porte, como a família GPT e variantes de código aberto como o Llama, transformou o cenário praticamente da noite para o dia. De repente, as equipes de dados não estavam apenas analisando os negócios, mas se tornaram parte integrante da criação de produtos e experiências de IA. Quando você integra com sucesso um modelo de linguagem de grande porte a um aplicativo voltado para o cliente ou a um fluxo de trabalho interno, você não está mais apenas informando os negócios; você está impulsionando-os. Um sistema GenAI bem implementado pode automatizar o suporte ao cliente, gerar conteúdo de marketing, personalizar experiências do usuário ou até mesmo fornecer os dados necessários para informar e treinar sistemas de IA emergentes. Essas capacidades afetam diretamente as receitas. Na prática, o trabalho da equipe de dados passou de slides do PowerPoint para aplicativos reais com IA.

As equipes da GenAI começaram com grupos de inovação, entregando provas de conceito que geravam impacto. E logo, todos eram engenheiros de IA, disseminando a TI paralela por todas as organizações.

As equipes de dados logo se viram diante de uma nova pergunta: "Quando vocês se tornarão um centro de lucro?" À medida que os engenheiros de IA começaram a criar ferramentas incríveis, ficou claro que era o momento certo para fundir duas equipes: a que controlava os dados e a que construía os aplicativos.

Considere uma empresa de varejo que implementa um chatbot GenAI para lidar com consultas de vendas, ou um banco que lança um consultor de investimentos personalizado, baseado em IA. Esses não são projetos paralelos tradicionais de TI – são produtos digitais que criam valor para o cliente e geram receita. No entanto, ao mesmo tempo, para criar esses sistemas em escala, as equipes de engenharia de IA precisam ser capazes de acessar e operacionalizar os dados que as equipes tradicionais prepararam.

Os executivos perceberam. As expectativas em relação às equipes de dados estão altíssimas, com conselhos e CEOs esperando que entreguemos o próximo vetor de crescimento impulsionado por IA. Passamos de analistas nos bastidores para inovadores de vanguardaÉ uma posição empolgante, mas que vem acompanhada de uma pressão intensa para apresentar resultados em grande escala.

Da exploração ao produto – Uma porta de sentido único

A mudança da análise exploratória para a IA centrada no produto é profundo e irreversívelPor que irreversível? Porque o impacto da GenAI nos negócios está se mostrando grande demais para ser relegado a um mero projeto de pesquisa e desenvolvimento. De acordo com uma pesquisa global recente, 96% dos líderes de TI já integraram IA em seus processos principais. — um aumento em relação aos 88% de apenas um ano antes. Em outras palavras, quase todas as empresas passaram da fase de experimentação com IA para a sua incorporação em fluxos de trabalho essenciais. Uma vez ultrapassado o limite em que a IA gera valor em produção, não há volta.

Essa nova abordagem orientada por IA muda o ritmo e a mentalidade das equipes de dados. No passado, tínhamos o privilégio de realizar longos projetos de descoberta e análises sem prazo definido. Hoje, se estamos desenvolvendo um recurso de IA, ele precisa estar pronto para produção, em conformidade com as normas e confiável — como qualquer produto voltado para o cliente. Entramos no que alguns chamam de “Era Autônoma” da ciência de dados. A pergunta que guia nosso trabalho não é mais “que insights podemos descobrir?”, mas sim “que sistema inteligente podemos construir que atue com base nesses insights em tempo real?”.

Os sistemas de IA de última geração não se limitam a responder perguntas; eles começam a tomar decisões. É uma via de mão única: depois de experimentar esse nível de autonomia e impacto, as empresas não se contentarão com relatórios estáticos e decisões manuais. Agora, mais do que nunca, as equipes de dados precisam estar orientadas para as partes interessadas e para o produto.

A dura verdade: por que a maioria das iniciativas de IA GenAI falham

Em meio a toda a empolgação, existe uma realidade sóbria: A maioria das iniciativas GenAI falhaDescobriu-se que implantar o GenAI com sucesso é extremamente desafiador. Um estudo recente do MIT descobriu que um número impressionante 95% dos projetos-piloto de IA de geração de leads em empresas nunca geram um retorno sobre o investimento (ROI) mensurável.Apenas cerca de 5% dos projetos-piloto de IA alcançam, de fato, ganhos rápidos de receita ou impacto significativo nos negócios. Isso não se deve à falta de potencial, mas sim à complexidade de se implementar IA corretamente.

Ao analisar as causas do fracasso, a pesquisa do MIT pinta um quadro claro. Muitos projetos tropeçam por causa da "supervalorização do trabalho árduo" – as equipes priorizam demonstrações chamativas em vez de investir nos fundamentos essenciais de integração, validação e monitoramento. Outros fracassam pelo clássico "lixo dentro, lixo foraA síndrome de GenAI – baixa qualidade de dados e fluxos de dados isolados – condenam o projeto antes mesmo que a IA consiga desempenhar sua função. Muitas vezes, o problema não está no modelo de IA em si, mas sim no ambiente ao seu redor. Como afirmam os pesquisadores, a GenAI não falha no laboratório; ela falha na empresa quando se depara com objetivos vagos, dados de baixa qualidade e inércia organizacional. Na prática, a maioria dos projetos-piloto de IA estagna na fase de prova de conceito e nunca chega à implementação completa em produção.

Essa constatação da realidade é uma lição valiosa. Ela nos mostra que, embora as equipes de dados estejam agora em evidência, a maioria está lutando para atender às altas expectativas. Para que a GenAI tenha sucesso em escala, precisamos superar um obstáculo significativo. barra mais alta do que fazíamos nos velhos tempos da BI.

Além de dicas inteligentes: dados, governança e infraestrutura importam.

O que diferencia os 5% dos projetos de IA que prosperam dos 95% que fracassam? Na minha experiência (e como as pesquisas confirmam), os vencedores se concentram em capacidades fundamentais – dados, governança e infraestrutura. A IA GenAI não é mágica; ela é construída sobre dados. Sem fluxos de dados de alta qualidade e bem governados alimentando seus modelos, mesmo a melhor IA produzirá resultados erráticos. Parceiros da Cimeira Como bem expressou numa análise recente: “O sucesso de qualquer sistema ou processo que utilize IA depende da qualidade, estrutura e acessibilidade dos dados que o alimentam.”

Na prática, isso significa que as organizações precisam redobrar seus esforços em arquitetura e governança de dados ao adotarem a IA de Geração. Você possui repositórios de dados unificados e acessíveis que sua IA possa utilizar (e me refiro a TODOS os repositórios de dados, incluindo data centers, hiperescaladores e sistemas SaaS de terceiros, entre outros)? Esses dados são limpos, organizados e estão em conformidade com as regulamentações? Existe uma linhagem de dados clara e auditável (para que você possa confiar nos resultados da IA ​​e saber como eles foram obtidos)? Essas questões agora são fundamentais.

A GenAI está forçando as empresas a finalmente colocarem seus dados em ordem.

A governança também assumiu uma nova importância. Quando um modelo de IA pode potencialmente gerar uma resposta errada (ou ofensiva), uma governança robusta não é opcional – é obrigatória. Controles como versionamento, verificação de viés, revisão humana e medidas de segurança rigorosas em torno de dados sensíveis são essenciais. Sem governança adequada, treinamento e objetivos claramente definidos, mesmo uma ferramenta de IA poderosa terá dificuldades para ganhar espaço no mercado.

E não podemos nos esquecer da infraestrutura. Implantar GenAI em escala exige poder computacional significativo e engenharia rigorosa. Os modelos precisam ser servidos em tempo real, possivelmente em milhões de consultas com baixa latência. Frequentemente, precisam de GPUs ou hardware especializado, além de monitoramento contínuo, retenção e gerenciamento do ciclo de vida. Em resumo, você precisa de uma infraestrutura de IA de nível industrial que seja segura, escalável e resiliente. É aqui que entra o conceito de IA privada Surge como a estrutura que une infraestrutura, dados e governança. IA privada refere-se ao desenvolvimento de IA em um ambiente controlado e seguro, garantindo a segurança e a conformidade dos dados.

Em suma, o sucesso da GenAI depende da harmonia de três pilares: dados,, governo e infra-estruturaSem uma, você corre o risco de se juntar aos 95% dos projetos que nunca passam da fase de demonstração.

Por que os engenheiros de IA não conseguem fazer isso sozinhos?

Dadas essas exigências, fica claro que simplesmente contratar alguns engenheiros de IA talentosos não é a solução mágica. Aprendemos essa lição nos últimos anos no setor de dados. No início do boom da ciência de dados, as empresas buscavam cientistas de dados "unicórnios" que pudessem fazer tudo: construir modelos, escrever código, lidar com dados e realizar a implantação. Esse mito já foi desfeito. Como disse um cientista de dados veterano, “Um modelo parado em um caderno não traz nenhum benefício real para o negócio.” É preciso incorporar esse modelo em um aplicativo ou processo para que ele gere valor. E fazer isso requer... esforço da equipe que abrange múltiplos conjuntos de habilidades.

No final da década de 2010, vimos as equipes de dados se diversificarem em funções distintas: os engenheiros de dados começaram a construir pipelines robustos, os engenheiros de aprendizado de máquina se concentraram na produção de modelos, os engenheiros de análise gerenciaram a camada de análise e assim por diante.

Hoje, a GenAI eleva o padrão ainda mais. Sim, você precisa de especialistas em IA (engenheiros de IA, especialistas em otimização de modelos de linguagem, etc.), mas esses especialistas encontrarão dificuldades se não tiverem pipelines de dados robustos, estruturas de governança e plataformas seguras para trabalhar. Um engenheiro de IA pode prototipar um ótimo modelo de linguagem em um ambiente de teste, mas transformar isso em um produto usado por milhares ou milhões de pessoas exige a colaboração de equipes de segurança, responsáveis ​​pela conformidade, arquitetos de dados, engenheiros de confiabilidade de sites e muito mais.

Inteligência artificial é um esporte coletivo. É tentador pensar que basta implementar um modelo de ponta em sua empresa e, de repente, você terá uma organização orientada por IA. As empresas que obtêm sucesso com IA são aquelas que construíram equipes multifuncionais, ou "fábricas de IA", que integram todas essas peças. Suas equipes de dados evoluíram efetivamente para... equipes de produto de IA full-stackCombinando conhecimentos em dados, modelagem, engenharia e operações, eles estão construindo e implementando suas ferramentas de forma orientada a dados e focada no produto, com a geração de valor incorporada em cada indicador-chave de desempenho (KPI).

A Próxima Geração de Equipes de Dados

Então, o que o futuro reserva para a nova “equipe de dados”? Aqui está uma prévia do que está por vir para essas equipes nos próximos anos:

• ETL/ELT menos manual: A tediosa manipulação de dados diminuirá. Com fluxos de dados mais automatizados e integração assistida por IA, as equipes não gastarão mais metade do tempo limpando e movendo dados. O trabalho árduo de preparação de dados será cada vez mais realizado por sistemas inteligentes, permitindo que os profissionais se concentrem em design de nível superior e controle de qualidade.
• Menos painéis de controle: A era dos ajustes intermináveis ​​de filtros em painéis de controle está chegando ao fim. A IA permitirá consultas em linguagem mais natural e a entrega de insights dinâmicos. Em vez de painéis predefinidos para cada pergunta, os usuários receberão respostas conversacionais da IA ​​(com os dados de origem anexados). As equipes de dados gastarão menos tempo desenvolvendo relatórios estáticos e mais tempo treinando a IA para gerar insights instantaneamente.
• Mais desenvolvimento de produtos nativos de IA: As equipes de dados estarão no centro da inovação de produtos. Seja desenvolvendo um novo recurso de IA voltado para o cliente ou uma ferramenta interna de IA que otimize as operações, essas equipes atuarão como equipes de produto. Elas empregarão práticas de desenvolvimento de software, prototipagem rápida, testes A/B e design de experiência do usuário – e não apenas análise de dados. Cada equipe de dados se tornará, na prática, uma equipe de desenvolvimento de produto. equipe de produto de IA Gerando valor comercial direto.
• Agentes autônomos em ascensão: Num futuro não muito distante, as equipes de dados irão implantar agentes autônomos de IA Para lidar com decisões e tarefas rotineiras, esses agentes, em vez de apenas prever resultados, serão autorizados a tomar determinadas ações (com supervisão). Imagine um agente de IA para operações que possa detectar uma anomalia e abrir automaticamente um chamado de correção, ou um agente de IA para vendas que ajuste os preços do e-commerce em tempo real. As equipes de dados serão responsáveis ​​por criar e gerenciar esses agentes, expandindo os limites do que a automação pode alcançar.

Diante dessas mudanças, pode-se dizer que "as equipes de dados como as conhecíamos estão mortas". Os especialistas em planilhas e os desenvolvedores de dashboards deram lugar a algo novo: Equipes com foco em IA que dominam dados, código e estratégia de negócios. Mas, longe de ser um elogio fúnebre, isto é uma celebração. A nova geração de equipes de dados está apenas começando e é mais valiosa do que nunca.

Então, lembre-se, O engenheiro de dados morreu, vida longa ao engenheiro de dados! As equipes de dados como as conhecíamos desapareceram, mas que vivam as novas equipes de dados – que elas reinem neste mundo impulsionado pela IA com perspicácia, responsabilidade e audácia.