Quanto uma empresa deve investir em Analytics e IA?

É época de fazer os orçamentos, então: Quanto devo investir em analytics e projetos de inteligência artificial? 1, 2, 3, 5% do orçamento total?

Grandes mudanças econômicas estão ocorrendo com a digitalização da indústria, e toda essa mudança pode dificultar a determinação de prioridades em alocar os fundos de tecnologia nas empresas. Neste sentido, alguns executivos cometem o erro de usar o mesmo modelo de orçamento todos os anos, sem considerar mudanças de cenário, tais como:

• Novas necessidades da empresa;
• Avanços tecnológicos de processo com impacto no negócio;
• Novos posicionamentos da concorrência.

Decidir sobre os gastos com data analytics e inteligência artificial no contexto empresarial (indústria ou serviços) requer mais do que apenas escolher números que parecem bons ou proporcionais!

“As empresas ainda não enxergam claramente como devem ser alocados fundos voltados para analytics com inteligência artificial nos seus diversos setores”.

Existem algumas questões que executivo deve considerar ao determinar seu orçamento de analytics para implementar decisões de tecnologia com eficácia. Alguns pontos cruciais são:

Devo investir em novos processos com IA que mudarão a base da concorrência no setor?

Para os dirigentes de muitos setores, a tecnologia está se tornando uma corrida armamentista. Temos visto que as empresas estão aproveitando tecnologias como mídia social e serviços baseados em localização para reinventar a experiência do cliente e conquistar participação de mercado.

Outros estão apostando em IA para fomentar para melhorias em seus produtos industriais, trabalho este do módulo Vortx – Desenolvimento de novos produtos.

É importante saber quem são seus concorrentes, emergentes ou existentes, como eles estão estruturando seus projetos IA e como sua equipe ou parceiros de analytics (como escolher um parceiro de analytics?) estão te ajudando a vencê-los, e até mesmo entrar em novos mercados.

O que é necessário investir para superar as expectativas de nossos clientes no digital?

Empresas que são líderes em comércio eletrônico como Amazon, Apple, Lojas Americanas, Magazine Luiza e Mercado Livre estão massificando, ou em outras palavras, democratizando a experiência dos negócios online. Resultando em experiências ultraconvenientes e sobretudo personalizadas.

Com essas grandes vitrines globais na distância de um clique, o trabalho da gestão é de planejar novos processos, novas análises e novas estruturas de sistemas de informação, que atendam um cliente cada vez mais informado e com expectativas mais altas.

O plano de negócio aborda o potencial da IA como uma estratégia?

Em muitas situações, os gastos/investimentos com analytics e protótipos de inteligência artificial podem ser altos, no entanto, verifique se não são relativamente pequenos em comparação com seu potencial para impulsionar o desempenho operacional de uma empresa.

Segundo a Harvard Business Review, as áreas de maior impacto ao negócio são:

• Precificação Dinâmica/Inteligente;
• Previsão de Demanda;
• Manutenção planejada.

Em última análise, a estratégia que surge de uma avaliação de oportunidades e ameaças deve ser um plano integrado que mostre como a empresa irá vencer a concorrência usando a automação de comportamentos inteligentes gerados por máquinas, não simplesmente um orçamento anual de tecnologia ou até marketing revisado.

Conclusões e recomendações

O tema de orçamentação é complexo por natureza e está ligado desde à estratégia até a operação do negócio.

Neste artigo levantamos algumas questões para ajudar os executivos a refletirem sobre a prioridade e a intensidade da alocação de recursos na área de analytics, big data e inteligência artificial. Neste sentido, mostramos alguns exemplos dos módulos da plataforma Aquarela VORTX que podem ajudar a aproximar processos inovadores com a operação.

Acreditamos que investir no aumento da maturidade analítica da organização é sempre importante, mesmo que retorno não seja tão direto. O fato é que os lideres dos setores estão se tornando cada vez mais maduros em analytics, e isso deve ser levado em conta.

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