Nos últimos anos, tem-se falado muito sobre IA e automação. Mas acredito que o próximo obstáculo que as PMEs realmente enfrentarão não é a IA, mas os "dados ".
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Até agora, comecei vários negócios do zero e os cresci até atingirem uma escala multimilionária, **Comecei vários negócios do zero e os desenvolvi em uma escala multimilionária. Tanto empresas de comércio eletrônico quanto start-ups de SaaS. No entanto, há um problema comum que aparece em todas as fases.
Essa é a limitação das planilhas eletrônicas.
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À medida que a empresa cresce e as vendas anuais ultrapassam milhões de dólares, Vendas, estoque, publicidade, dados do cliente, dados de pagamento ...... Todos os números começam a se acumular discretamente.
No início, você pode se dar bem com uma planilha do Google. Mas quando a escala fica um pouco maior, ela se torna um ruído que não pode mais ser rastreado pelo olho e pela mão humana.
Além disso, no caso das empresas japonesas, o gerenciamento em Excel é a norma, mesmo nas grandes empresas. A pessoa responsável junta os números manualmente todos os dias, A única maneira de manter a consistência é a pessoa responsável somar manualmente os números todos os dias.
Esse trabalho é mais penoso do que parece. Eles estão dizendo "vamos aumentar a produtividade" enquanto copiam números à mão. É uma contradição.
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Por isso, o que é necessário agora é a introdução da engenharia de dados. Especialmente importante é a ferramenta de construção de dados (DBT).
Os DBTs são os engenheiros encarregados da limpeza dos dados, por assim dizer. Recolhem os dados dispersos, transformam-nos em um formato limpo e os alimentam com ferramentas de IA e BI.
A IA só funciona corretamente quando recebe os dados corretos. É por isso que você precisa configurar seu pipeline de dados antes da IA.
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Por exemplo, eles querem otimizar as medidas de vendas. A equipe financeira quer ver o fluxo de caixa em tempo real. Deseja usar IA para fazer previsões.
Mas todos eles se baseiam no pressuposto de que os dados corretos existem primeiro. Mesmo em uma época em que a IA parece mágica, Na verdade, a parte mais humana e prática do processo - "limpar os dados " - é a base de tudo. ***A "limpeza dos dados" é a base de tudo.
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No futuro, as PMEs contratarão pessoas, que as PMEs enfrentarão quando tentarem expandir seus negócios, nem financiamento nem recrutamento, mas estruturação de dados.
A IA é mais difícil de "alimentar" do que de "usar". Graduar-se em planilhas eletrônicas, ferramentas como DBT para criar dados que os humanos possam entender. Esse é o primeiro passo para as PMEs sobreviverem à era da IA.