No relógio do universo o ponteiro está a apontar para o tempo em que as tecnologias de computação conseguem emular muito do conhecimento gerado ao longo de séculos e processar à velocidade da luz quantidades absurdas de informação nos diversos tipos e formatos em que ela se materializa.
O título deste artigo é apenas uma forma de dizer que, a esta hora, computação, informação, inteligência e comunicação, interagem à velocidade da luz, proporcionando um vasto universo de novas possibilidades de criação de valor.
Exemplos reais não faltam: veículos não tripulados - o que implica ver, entender, comunicar e decidir; questionar em linguagem natural ou voz com diversos modelos que retornam respostas escritas, ditas ou visualizações que preveem, explicam ou decidem; ou o ChatGPT - que tem vindo a surfar a espuma dos dias de hoje, blog posters, ou a capacidade de responder a perguntas pertinentes sobre o mesmo ou sobre o mercado onde este se move. Mas há mais, mesmo muito mais.
Não é, portanto, ficção científica nem futuro, é a realidade de agora mesmo. Na verdade, no hoje, que já é futuro, está-se a fazer investigação num novo paradigma: em vez de entrar informação no computador e sair conhecimento (Inteligência Artificial atual), entra inteligência humana e sai inteligência aumentada (vide knowledge first AI).
Todas estas maravilhas devem ser, porque o são na realidade, vistas como que a ponta de um iceberg em que, debaixo da linha de água estão factos relacionados. Chamemos-lhe modelos informacionais. É neles que o conhecimento está preexistente. Se quisermos saber os resultados líquidos de um negócio, usamos tecnologia para os questionar, mas, note-se, que a resposta já lá estava de alguma forma. Se entregarmos a um modelo de inteligência artificial a informação de que aos valores de X (1,4,5), correspondem os valores de Y (1, 4, 5), e lhe perguntarmos qual o valor de Y para X=2, ele vai responder Y=2. Responde porque aprendeu com os dados que lhe demos (que lhe ensinámos). Se o conhecimento não for deduzível dos dados, não há conhecimento. Se os dados estiverem errados, o conhecimento dedutível está errado. Sem bons modelos informacionais estaríamos ainda num passado longínquo.
Cabe, então, a cada organização desenvolver e disponibilizar estes modelos para que seja possível tirar partido de todos os "milagres" que hoje podem ser operados, gerando vantagens competitivas, aumento de desempenho, conhecimento sobre o futuro, automação, apoio à decisão, democratização de conhecimento e utilização do mesmo. Organizações pequenas, médias ou grandes devem, pois, dar sentido de urgência à implementação destes modelos informacionais
Para gestores de todos os níveis, ou para quem detém capital, os diversos benefícios, vantagens competitivas e novas oportunidades são autoexplicativos. Gostaria, no entanto, sublinhar um aspeto que parece ser disruptivo - uma espécie de "pedra angular" que une todas estas tecnologias e os gestores: a todo o tempo, em qualquer sítio e em qualquer dispositivo - móvel ou não - basta conhecer o seu negócio, saber escrever ou falar para extrair o vasto e profundo conhecimento que está preexistente nos modelos informacionais. Já não é preciso investir tempo a aprender a usar a tecnologia - este é um custo muito importante e que, tantas vezes, impede que muitos nem sequer a usem - ou implicar um batalhão de tecnologistas (consultores, técnicos, etc.) para construírem relatórios ou painéis de controlo, que descrevam, expliquem ou antevejam vertentes combinadas dos seus negócios.
Os modelos que refiro acima podem ser estruturados, não estruturados ou até combinados, mas descrevem sempre a relação de factos de um negócio ou assunto - nas ciências de computação chamam-lhes data warehouse, datamarts, Delta lakes, Data Lakes, Data Lakehouses, mas todos são, na sua essência, factos relacionados sobre a realidade. Já vimos que é de suma importância a coerência, abrangência, disponibilidade e usabilidade dos mesmos. Desenhá-los e construí-los, numa época em que os dados nascem, se movem e se alteram muito rápido, existem em diversos formatos que devem ser combinados entre si, é um desafio que tem uma significativa complexidade lógica e tecnológica. Devem, por isso, as organizações empenharem-se elas próprias a fundo nesta tarefa, mas também encontrar parceiros experimentados e especialistas no desenvolvimento de soluções eficazes e eficientes. Esta é a tarefa mais critica e difícil. Depois de ter bons modelos, analisar a parte emersa do iceberg será fácil, rápido e muito enriquecedor para a organização.
Carlos Cardoso, CEO da GSTEP