Depois de um 2020 difícil, os sinais indicam que a ciência de dados está se tornando uma capacidade de toda a empresa

Depois de um ano como nenhum outro, estou ansioso para 2021 com esperança e positividade renovadas. E não estou falando apenas sobre as vacinas contra a Covid-19 que prometem controlar a pandemia e trazer a vida de volta (um pouco) ao normal. Também tenho esperança de uma economia renovada e estabilidade global à medida que a pandemia diminui e o governo, bem como as empresas, voltam aos seus “negócios normais”.

Embora virtualmente todos os setores e segmentos do mercado tenham sido afetados pela pandemia de coronavírus, a tecnologia sofreu uma interrupção descomunal. Da fabricação à cadeia de suprimentos e da logística ao varejo e à demanda do consumidor, as empresas precisam se virar rapidamente, não apenas uma, mas frequentemente duas ou três vezes. No entanto, a tecnologia já está mostrando alguns indicadores positivos para o próximo ano e vejo algumas tendências claras no espaço da ciência de dados.

Aqui estão sete que já estão começando a surgir.

Maiores investimentos em Ciência de Dados

Em vez de diminuir o investimento em ciência de dados, a pandemia do coronavírus continuará estimulando as empresas a aumentar seus investimentos.

As organizações estão fazendo cortes drásticos no orçamento em muitas áreas em um esforço para superar os efeitos da Covid-19 e manter seus negócios viáveis. Ainda assim, em 2021, prevejo que muitas empresas manterão ou até mesmo aumentarão seus investimentos em ciência de dados. A Covid-19 acelerou a mudança da Fortune 500 para a nuvem pública e ferramentas modernas de ciência de dados na pressa para oferecer suporte a funcionários remotos. Essa foi uma das últimas barreiras restantes impedindo o investimento total em ciência de dados. Agora que o selo foi quebrado, é mais fácil para as organizações continuarem investindo, e muitas das empresas Fortune 500 estão investindo na construção de uma competência central em machine learning e ciência de dados como uma “grande aposta” para ser mais rápido/inteligente/melhor do que seus concorrentes.

Pandemia acelerará o desenvolvimento de soluções de monitoramento

A Covid-19 teve um impacto enorme em quase todas as facetas das operações de negócios, e as organizações que dependem de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) para automatizar decisões de negócios têm estado particularmente vulneráveis. Um dos maiores problemas que as empresas estão enfrentando é um grande desvio de dados – uma mudança na entrada do modelo que leva à degradação do desempenho e saída imprecisa, devido às mudanças em grande escala no comportamento humano desde a pandemia. O desenvolvimento de soluções de monitoramento de modelo novas e mais robustas que permitam às organizações detectar o desvio de dados será uma grande área de inovação e investimento em 2021.

Um novo “xerife” está chegando à cidade

Em 2021, Chief Analytics Officers (CAOs) e Chief Data Analytics Officers (CDAOs) serão a nova cara na mesa da diretoria, substituindo a função tradicional de Chief Data Officer conforme as empresas passam do foco nos “dados” por trás dos modelos para os próprios modelos IA/ML.

O modelo de risco entrará no mainstream

As empresas de serviços financeiros há muito tempo usam modelos preditivos para conduzir decisões sujeitas ao escrutínio regulatório e compreenderam os riscos associados a essa abordagem. Em 2021, veremos uma consciência mais ampla das implicações legais e dos riscos de decisões automatizadas em uma ampla variedade de setores. Além disso, é provável que veremos ações judiciais públicas relacionadas à discriminação ou responsabilidade decorrente de decisões tomadas por modelos. As empresas não serão capazes de se esconder atrás das desculpas do tipo “a IA me obrigou a fazer isso”, pois são responsabilizadas sob crescente escrutínio em seus preços e práticas comerciais.

As organizações de TI terão autonomia para gerenciar a “shadow IT” da ciência de dados

Até agora, a ciência de dados carecia de governança adequada e uma plataforma centralizada dentro das empresas, levando a práticas de “TI invisível” generalizadas que incluem cientistas de dados baixando ferramentas não aprovadas e pacotes de ciência de dados e usando infraestrutura não oficial para armazenamento e poder de computação especializado. O risco desses sistemas invasores – tanto da perspectiva de segurança quanto de TI – não é mais sustentável, pois vemos a ciência de dados se tornando cada vez mais difundida e crítica para todas as funções de negócios. Vimos casos em que empresas que passaram por mudanças organizacionais dramáticas devido a demissões de Covid, etc., não conseguiram descobrir como atualizar seus preços após Covid porque alguma equipe de ciência de dados construiu o modelo de preços em seus próprios sistemas. No próximo ano, veremos mais organizações tratando os modelos como ativos materiais, motivando a TI a tomar as rédeas e fornecer a infraestrutura para apoiar a ciência de dados em escala.

As organizações sofrerão maior pressão para garantir a transparência no uso de algoritmos e modelos preditivos

Embora os recursos de engenharia de IA aumentados forneçam maior estrutura e sofisticação na forma como colocamos os modelos em produção, os padrões de privacidade em rápida evolução (por exemplo, LGPG, GDPR e CCPA da Califórnia) exigirão que igual atenção seja dada para tornar os modelos de IA mais transparentes e seguros. No entanto, isso não será fácil. Exigirá um levantamento muito pesado envolvendo ModelOps, DevOps, gerenciamento de risco de modelo, IA explicável e IA ética, exigindo uma evolução de tecnologia e processos.

Os programas de educação em ciência de dados continuarão crescendo

Assim como o boom das “ponto com” estimulou o interesse em cursos e especializações em ciência da computação, 2021 verá uma demanda cada vez maior por cursos e diplomas em ciência de dados, à medida que os modelos impulsionam cada vez mais cada parte dos negócios e de nossa economia. A ciência de dados se tornará a classe de calouros mais popular nas escolas onde é oferecida.

A rede dessas previsões é que a ciência de dados não apenas não vai desaparecer, mas está se tornando mais popular e mais arraigada nas práticas de negócios. Considerando que, no passado, a ciência de dados foi compartimentada e isolada em organizações, 2021 é o ano em que se tornará uma capacidade de toda a empresa que impacta todas as linhas de negócios e departamentos funcionais.

Estou interessado em olhar para trás no final do ano e revisitar essas previsões para avaliar quantas se concretizaram e quantas estavam completamente erradas. Pessoalmente, estou apostando em mais de 90% de precisão, mas isso depende do meu modelo e da qualidade da entrada de dados, é claro.

*Nick Elprin é Cofundador e CEO do Domino Data Lab

Fonte: CIO