Tirar mais partido dos números
Os dados estão a tornar-se cada vez mais importantes para o desenvolvimento de novos produtos e serviços. As médias empresas podem produzir de forma mais eficiente e abordar os clientes de forma mais individualizada.
Moritz von Soden não acreditou nos seus olhos no primeiro momento: a partir do novo fuso roscado equipado com minissensores, apresentado pela sua equipa de desenvolvimento, os dados começaram a chegar ao seu telemóvel via Bluetooth em poucos minutos. Eles fornecem informações sobre as cargas e vibrações do fuso. «É como uma visão de raio-X no fio», diz o chefe da empresa Bornemann Gewindetechnik, entusiasmado com os números que saem do seu fio inteligente: «É possível até saber qual lubrificante está a ser usado.»
Os clientes da Bornemann, principalmente fabricantes de plataformas elevatórias ou equipamentos de transporte, podem agora monitorizar o estado dos seus produtos 24 horas por dia. Isto permite detetar danos numa fase inicial, otimizar os intervalos de manutenção e evitar avarias. Para o fabricante de roscas da Baixa Saxónia, a sua inovação abre um campo de negócios totalmente novo: «Através da análise de todos os dados medidos, obtemos conhecimento que, no futuro, poderemos oferecer aos nossos clientes além dos nossos fusos», afirma von Soden. «É possível imaginar a criação de uma divisão de consultoria.»
Cada vez mais pequenas e médias empresas utilizam tecnologias como Business Intelligence (BI), Big Data, Analytics e Inteligência Artificial (IA) para desenvolver produtos e serviços e abrir novos campos de negócio. Enquanto o BI é utilizado principalmente para processar e apresentar dados históricos e atuais, o Analytics está voltado para o futuro. Tecnologias como Data Mining ou Machine Learning são utilizadas para determinar a probabilidade de resultados futuros. Isso permite fazer previsões fundamentadas. «É possível antecipar desenvolvimentos para implementar atempadamente as alterações necessárias para um resultado bem-sucedido», explica Christoph Oelrich, diretor da consultoria de recursos humanos Steerer.
A IA também chegou aos departamentos de compras, produção e logística das empresas de médio porte. Se, no passado, as instalações para a produção de tecidos não tecidos eram ajustadas manualmente segundo o princípio de tentativa e erro, hoje em dia são recolhidos dados sobre o estado das máquinas e do ambiente, as qualidades atuais dos tecidos não tecidos são medidas opticamente e as redes neurais são treinadas com essas informações. Um algoritmo simula parâmetros de ajuste e mostra quais deles produzem a qualidade exigida com os custos mais baixos. Noutra empresa, um sistema de câmaras reconhece se as máquinas estão a montar parafusos e buchas corretamente. Se não estiverem, o pessoal é alertado em segundos. A qualidade do produto aumenta, o número de reclamações diminui.
Outro exemplo: há algumas semanas, um fabricante de cosméticos da Hesse começou a registar detalhadamente o comportamento de potenciais clientes no seu site e nas redes sociais, quais as informações que uma mulher clica, quais as perguntas que faz e quais as cores que prefere. «Com os dados anonimizados, mas individualizados, a empresa pode formar uma imagem precisa dela, reconhecer as motivações para o seu comportamento e recomendar produtos e conteúdos adequados em tempo real», explica Rupert Steffner, fundador da startup Wunder.ai e especialista em BI e IA em empresas de comércio, telecomunicações e finanças. «No nosso sistema, tentamos reproduzir, na medida do possível, também fatores emocionais e processos de decisão no cérebro humano.»
Analistas de negócios, engenheiros de dados e cientistas de dados são muito procurados no mercado de trabalho. Futuros informáticos, físicos e matemáticos já são recrutados ainda na faculdade. «Algumas empresas cooperam com instituições de ensino superior para conseguir os melhores talentos desde cedo», diz o headhunter Oelrich. Os licenciados são atraídos com salários anuais de 60 000 euros ou mais, e com um doutoramento podem chegar aos 70 000 euros: «Um cientista de dados com cinco anos de experiência ganha, em média, cerca de 90 000 euros.» Tendência: ascendente. «Para muitos profissionais de alto potencial, porém, é fundamental que o modelo de negócios seja empolgante e inovador e que eles possam trabalhar com as ferramentas mais recentes.»
Na maioria das vezes, as grandes empresas ganham a corrida pelos melhores talentos, enquanto as menores raramente conseguem competir em termos de salários e oportunidades de carreira. «Além disso, muitas vezes não têm gestores com experiência prática na implementação de projetos digitais», lamenta Oelrich. Por isso, muitas empresas de médio porte recorrem a freelancers com diárias entre 800 e 1.200 euros, quando necessário. Elas também utilizam os serviços de empresas de software que oferecem programas e consultoria para IA, análise visual, ciência de dados ou Internet das Coisas – inclusive para processos comerciais completos baseados na utilização de dados.
Aumento do interesse das pequenas e médias empresas
A SAS é líder mundial no mercado. A filial alemã do grupo norte-americano regista um interesse crescente por parte das médias empresas em soluções que, até agora, estavam reservadas principalmente às grandes empresas. «A COVID-19 revelou de forma dolorosa as lacunas de muitas empresas em matéria de digitalização», afirma Annette Green, responsável pela SAS na Alemanha, Suíça e Áustria. Assim, muitos decisores não conhecem exatamente os pontos fracos da sua própria empresa. A causa é frequentemente uma gestão de dados deficiente. Durante a crise, as empresas sem procedimentos metodológicos, conceptuais, organizacionais e técnicos para utilizar os dados como recurso entraram em colapso mais rapidamente do que as empresas que já apostam em big data, análise de dados ou IA: «Estas últimas dispõem de uma resiliência que as protege também no futuro contra acontecimentos inesperados e lhes permite desenvolver novos produtos e serviços.»
Com a ajuda da análise de dados e da IA, é possível abordar melhor os clientes e oferecer propostas personalizadas. «Estas baseiam-se em todas as informações disponíveis sobre o cliente e os serviços que utilizou até agora e criam confiança e satisfação, mesmo em tempos de contacto pessoal limitado», resume Green. Isto abre novos modelos de receita. «As soluções tecnológicas utilizadas devem ser automatizadas, flexíveis e, acima de tudo, escaláveis.» Isso também é útil quando novos modelos de análise, como a aprendizagem automática, são utilizados, «pois isso requer mais poder de computação durante um determinado período, que pode ser adicionado ou reduzido conforme necessário.»
O diretor da Bornemann, von Soden, está convencido de que os fios inteligentes serão um produto essencial para a sua empresa no futuro. Ele já está a recolher e a analisar dados para o marketing online: «Com sucesso.»