Nos últimos anos, tem-se falado muito de IA e de automatização. Mas creio que o próximo obstáculo que as PME irão efetivamente enfrentar não é a IA, mas sim os "dados ".
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Até agora, comecei uma série de negócios do zero e fiz-os crescer até à escala de vários milhões de dólares, Comecei uma série de empresas do zero e fiz com que crescessem à escala de vários milhões de dólares. Tanto empresas de comércio eletrónico como start-ups de SaaS. No entanto, há um problema comum que aparece em todas as fases.
Esta é a limitação das folhas de cálculo.
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À medida que a empresa cresce e as vendas anuais ultrapassam os milhões de dólares, Vendas, inventário, publicidade, dados de clientes, dados de pagamento ...... Todos os números começam a acumular-se discretamente.
No início, é possível utilizar uma folha de cálculo do Google. Mas quando a escala se torna um pouco maior, torna-se um ruído que já não pode ser detectado pelo olho e pela mão humana.
Além disso, no caso das empresas japonesas, a gestão em Excel é a norma, mesmo nas grandes empresas. A pessoa responsável combina manualmente os números todos os dias, A única forma de manter a coerência é o responsável somar manualmente os valores todos os dias.
Este trabalho é mais penoso do que parece. Estão a dizer "vamos aumentar a produtividade" enquanto copiam números à mão. É uma contradição.
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É por isso que o que é necessário agora é a introdução da engenharia de dados. Especialmente importante é a Ferramenta de Construção de Dados (DBT).
Os DBT são os engenheiros encarregados de limpar os dados, por assim dizer. Recolhem os dados dispersos, transformá-los numa forma limpa e alimentá-los com ferramentas de IA e BI.
A IA só funciona corretamente quando recebe os dados certos. É por isso que precisa de configurar o seu pipeline de dados antes da IA.
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Por exemplo, pretendem otimizar as medidas de vendas. A equipa financeira quer ver o fluxo de caixa em tempo real. Pretendem utilizar a IA para fazer previsões.
Mas todos eles se baseiam no pressuposto de que os dados corretos existem primeiro. Mesmo numa época em que a IA parece mágica, De facto, a parte mais humana e realista 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 PME contratarão pessoas, que as PMEs enfrentam quando tentam expandir o seu negócio, nem financiamento nem recrutamento, mas estruturação de dados.
A IA é mais difícil de "alimentar" do que de "utilizar". Graduar-se a partir de folhas de cálculo, ferramentas como a DBT para criar dados que os humanos possam compreender. Este é o primeiro passo para as PME sobreviverem à era da IA.