Tag: inteligência artificial

INTELIGÊNCIA COMPETITIVA

ricardobarreto Deixe um comentário

#inteligênciadevalor #valor #inteligência #inteligênciacompetitiva #estratégiacompetitiva #MichaelPorter #AlanTuring #benchmarking #algoritmos #inteligênciaartificial

O fenômeno da competição é uma característica intrínseca do ser humano. Está primariamente associada ao “instinto de sobrevivência”, bem como à preservação das organizações nas quais estamos associados.

Ajudar a compreender este fenômeno, bem como buscar estratégias para conquistar e sustentar a “vantagem competitiva” por longos períodos de tempo é o propósito maior do campo denominado inteligência competitiva.

As raízes da inteligência competitiva remontam às estratégias militares de tempos longínquos, com os escritos de Sun Tzu cerca de 500 a.c. Sua obra clássica, intitulada A Arte da Guerra, tornou-se a referência basilar da inteligência militar, muito embora estivesse por demais associada ao conceito de espionagem, conforme ilustrado no trecho: 1

“… Não se pode usar espiões sem sagacidade e conhecimentos; não se pode usar espiões sem humanismo e justiça; não se pode conseguir a verdade de um espião sem astúcia. Este é, na verdade, um assunto muito delicado …”

Passados mais mais de 2.000 anos, uma nova “onda” do uso da inteligência competitiva surgiu durante a 2a Guerra Mundial, em especial nos Estados Unidos e Inglaterra, onde o conceito foi visto pela primeira vez além da estratégia militar e passou a tatear os campos da ciência política e criptografia nos serviços secretos de Estado.

Teve destaque os trabalhos do matemático britânico Alan Turing que inventou uma máquina especificamente para quebrar os códigos secretos dos alemães. Sua invenção foi depois fundamental para o surgimento dos computadores e da própria lógica de programação. Nos Estados Unidos sobressaíram-se os trabalhos de segurança nacional da agência Central de Inteligência americana (a famosa CIA).

No entanto, foi somente na década de 80, com a publicação da obra incomparável do Prof. Michael Porter (da renomada Harvard Business School), chamada Estratégia Competitiva, que o conceito de inteligência competitiva chegou finalmente ao mundo dos negócios. 2

Antes disso as iniciativas eram mais informais e se limitavam à coleta de dados competitivos sobre a indústria e seus competidores em arquivos de bibliotecas, muito embora a área de marketing já fizesse uso extensivo destas informações em pesquisas. Mesmo assim, quase nenhuma empresa tinha capacitação em inteligência competitiva e o tema não tinha atenção alguma por parte da alta gerência nas empresas de grande porte.

Aos poucos a inteligência competitiva começou a ganhar importância nas organizações e passou para atividades de análise das informações e não somente de coleta (restrito às áreas de marketing e planejamento). No entanto, ainda era vista com cautela pelo nível gerencial que questionava principalmente os seus resultados práticos. Faltava histórico, mais propriamente estudos de caso de sucesso! As análises eram puramente quantitativas e pouco aproveitadas para tomada de decisão estratégica.

Os primeiros resultados visíveis começaram a surgir com a aplicação da técnica de benchmarking já quase no final da década de 80 e assim marcou-se o início da fase áurea da inteligência competitiva, com sua disseminação dentro e fora das grandes organizações e o início da visibilidade internacional.

O reconhecimento veio rápido, em especial pelas grandes escolas de negócios, e surgiram as primeiras unidades formais autônomas em organizações de ponta como a Corning Inc. nos Estados Unidos. Alguns anos depois muitas das empresas da Fortune 500 já contavam também com suas próprias áreas de inteligência competitiva (vide abaixo a cronologia).

Figura. A evolução da inteligência competitiva.

Na atualidade o uso da inteligência competitiva é especialmente empolgante. Em tempos de big data e computação em nuvem, quão promissoras não o são as aplicações das técnicas de analytics, sistemas de recomendação e data mining? Perceba a dimensão dos inúmeros algoritmos que estão somente começando a descortinar as aplicações da inteligência artificial…

Especificamente no Brasil, ainda são poucas as empresas com capacidade arraigada de inteligência competitiva, com áreas estruturadas para atender este propósito, mesmo assim quando muito dentro do departamento de marketing ou planejamento estratégico, enquanto deveriam ficar nas áreas diretamente relacionadas à Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação.

Estamos falando aqui em extrapolar as barreiras dos negócios e perscrutar as novas dimensões da inteligência, mais propriamente a digital, financeira, científica, tecnológica e de mercado. Estamos falando de novas métricas de avaliação de performance. Estamos falando da construção de ativos de inteligência. Estamos falando, enfim, do surgimento de novas plataformas de produtos e serviços de inteligência!

O tempo das consultorias especializadas das últimas décadas já passou. Elas se tornaram arcaicas, obsoletas. São inúmeras as formas de competição e estamos somente adentrando na quarta e talvez a mais empolgante… Falando do futuro, não podemos fechar os olhos para a estratégia oposta (ou complementar) que ainda está engatinhando, mas tem ganhado cada vez mais adeptos: a inteligência colaborativa. Nosso próximo assunto… Aguarde.

Créditos:

Autoria por Ricardo Barreto

Obra no prelo: INTELIGÊNCIA DE VALOR: boas decisões sempre

Gostou? Mãos ao BUZZ nas redes!

Saiba mais:

1.  Tzu, S. A arte da Guerra: os 13 capítulos originais, 2a. ed. São Paulo: Clio Editora, 2012.

2. Porter, M. Competitive Strategy, The Free press, New York, 1980.

DADOS, INFORMAÇÃO, CONHECIMENTO E INTELIGÊNCIA

ricardobarreto Deixe um comentário

#inteligênciadevalor #valor #inteligência #inteligênciartificial #algoritmosdemachinelearning #machinelearning #sistemasderecomendação #colaboraçãoemmassa #tomadadedecisão #processosdetomadadedecisão #dados #informação #conhecimento #gestãodoconhecimento

Digamos que exista um processo sistêmico, dinâmico e colaborativo, capaz de aumentar significativamente suas chances de sucesso em qualquer tipo de processo de tomada de decisão, estratégica ou nem tanto… [hehe] Precisamos, antes de mais nada, de entender um pouco mais a fundo o que são dados, informação, conhecimento e inteligência.

Em realidade, são conceitos bem distintos, muito embora exista uma certa gradação entre eles, dentro de uma escala de discernimento com o tempo: o dado gera a informação que, por sua vez, leva ao conhecimento, refletido finalmente em inteligência aplicada no resultado de eventos futuros. Vide abaixo a representação esquemática adaptada do trabalho de de Štefániková et al. 1

Dentro das organizações, os dados podem ser vistos como simples registros de eventos, devidamente estruturados, sem um significado propriamente dito. Num laboratório de pesquisas, por exemplo, pode-se classificar como dados os registros dos experimentos, tabelas, gráficos, resultados analíticos, entre outros.

Já a informação deve encerrar um significado próprio, tanto que o próprio Peter Drucker (nosso guru da gestão empresarial) afirmou certa vez que “as informações são dados dotados de relevância e propósito”. Veja que a significância, neste caso, está diretamente relacionada à capacidade de transmitir uma mensagem entre um gerador e um receptor. Simples assim: um cientista acabou de ler um artigo sobre a aplicação de nanotubos de carbono para proteção de alimentos em caixas de papelão. No café, seu pupilo ficou interessado e, claro, absorveu uma breve aula sobre o tema e bem fresquinha…

Por sua vez, quando se fala de conhecimento, qualquer explicação direta e simples seria uma difícil missão, tamanha a complexidade deste conceito. Podemos tão-somente nos arriscar aqui a propor uma definição um pouco mais atualizada: “seria o repositório de informações em constante evolução, devidamente estruturado e conectado a uma rede de colaboradores”.

Figura i.3. A gradação do discercimento com a evolução e o tempo.

Mais importante, agora, é observar a distinção entre conhecimento e inteligência. Notem que os dados, a informação e o conhecimento estão no campo do passado enquanto que a inteligência é a única que volta-se para o futuro.

Lembrem-se da máxima popular: de nada adianta o conhecimento se este não for devidamente aplicado!

É como ter uma enciclopédia gigantesca sem um professor para transmitir os ensinamentos nela encerrados. O papel da inteligência é, portanto, crucial para atingir o discernimento com o tempo, seja em processos organizacionais ou em situações importantes das nossas vidas, conectando o passado com o futuro, os que sabem com os que precisam saber. A inteligência serve para ajudar as pessoas a decidirem com sapiência!

Deve-se enfatizar ainda que existem diferentes naturezas informacionais, sejam elas estruturadas ou não-estruturadas. Os dados, informações e conhecimentos estruturados são aqueles sistematizados, organizados e disponíveis para acesso dentro ou fora das organizações. Já aqueles não-estruturados são sempre externos, sem quaisquer tipos de filtros ou tratamentos analíticos.

Um exemplo seria o dado relacionado ao número de patentes depositadas por uma determinada empresa competidora, acessível através de bases de dados tecnológicas como a PATENTSCOPE do Wipo (Escritório Mundial de Patentes). Veremos em detalhes mais a frente o papel deste tipo de base de dados na geração de informação relevante para Pesquisa, Desenvolvimento & Inovação (PD&I).

Ainda como preâmbulo, não poderíamos deixar de mencionar a grande revolução que estamos vivenciando nos últimos anos com o advento dos algoritmos de machine learning e o aparecimento das primeiras aplicações da inteligência artificial (AI), tais como o reconhecimento de voz e imagens, bem como a sua difusão “meteórica” em campos antes inimagináveis como a medicina e o ensino.

Por muito tempo o ser humano reinou absoluto como a única fonte de conhecimentos, os quais eram ditos tácitos pelo fato de carecerem da “externalização” pelas pessoas que o detinham através das suas experiências singulares. É por este motivo que os ativos de conhecimento sempre imperaram para formação do patrimônio intelectual e competências das pessoas nas organizações.

Hoje em dia isto já não é mais uma realidade intransponível! Em tempos de big data, estamos migrando dos “ativos de conhecimento” para os “ativos de dados” e, consequentemente, do “conhecimento tácito” para o “conhecimento explícito”, muito embora avassalador…

Os mecanismos de inteligência estarão cada vez mais presentes na rotina das organizações e das pessoas. Tudo, ou mais propriamente qualquer processo que se baseia em dados e informação, será um dia passível de automação! As novas aplicações da inteligência artificial estão cada vez mais ousadas, substituindo gradativamente nós (os humanos) em muitas atividades…

Se este cenário lhe preocupa, não adianta evitá-lo. Comecemos entendendo em quais circunstâncias devemos competir ou colaborar. Só depois vamos começar a entender como alguns “robozinhos” podem ser bons amigos nos nosso dia a dia! Vamos lá?

Créditos:

Autoria por Ricardo Barreto

Obra no prelo: INTELIGÊNCIA DE VALOR: metodologia aplicada aos processos de tomada de decisão

Gostou? Mãos ao BUZZ nas redes!

Saiba mais:

1. 4Štefániková et al.The need of complex competitive intelligence, Procedia Social and Behavioral Sciences, 2014, 669 – 677

Processos de tomada de decisão

ricardobarreto Deixe um comentário

#inteligênciadevalor #valor #inteligência #inteligênciartificial #algoritmosdemachinelearning #machinelearning #sistemasderecomendação #colaboraçãoemmassa #tomadadedecisão #processosdetomadadedecisão #FriedrichHayek #DanielKahneman #pensamentoestatístico #pensamentocausal

Apesar de citar as informações científicas, Hayek1 estava se referindo, outrossim, ao processo de tomada de decisão estratégica nas organizações, muito embora o conceito possa ser extrapolado ao nível do indivíduo, desde que se caracterize um processo cíclico aplicável até mesmo em situações elementares do cotidiano.

O importante é que este processo deve compreender necessariamente a identificação de um problema qualquer, a busca de alternativas para sua solução, atividades de execução da alternativa escolhida e, finalmente, a avaliação dos resultados para enfrentar possivelmente novos problemas, reconhecidos por semelhança ao problema original.

Figura. Processos cíclicos de tomada de decisão.

Mergulhando mais a fundo no tema, diga-se de passagem negligenciado por muitos, precisamos lançar mão dos trabalhos de mais um Nobel de economia, desta vez exaltando o professor emérito de psicologia da Universidade de Princeton: Daniel Kahneman. Ele desvenda os modelos mentais que estão por trás dos processos de tomada de decisão, destacando estritamente duas formas de pensar: o “pensamento estatístico” e “pensamento causal”. 2

O primeiro é analítico, reflexivo e ponderado. Beseia-se num conjunto de fatos e dados (as alternativas do esquema acima) que são meticulosamente calculados (idealmente via algoritmos) e avaliados antes de se apresentar uma solução para algum problema específico. Já a segunda forma de pensar (a causal) se apóia em ideias associativas, preconcebidas com base no histórico de memórias e experiências pregressas armazenadas num banco de dados extremamente vasto.

Kahneman afirma com propriedade que nós, seres humanos autônomos e conscientes, agimos constantemente de acordo com uma ou outra forma de pensamento, dependendo da circunstância e, claro, do perfil psicológico do observador.

Assim, pode-se dizer que todos nós temos dupla personalidade, ora governados pelo EU consciente, preciso mas lento, ora dominados pelo EU não-consciente, muito mais rápido apesar de enviesado por vezes!

Aliás, sobre os viéses relacionados à busca automática pela “causalidade”, ele cita um evento internacional altamente relevante no combate americano ao terrorismo, mais precisamente o dia em que Saddam Hussein foi preso… Veja, a renomada agência de notícias econômicas americana (Bloomberg) destacou no fatídico dia as seguintes manchetes contraditórias:  

  • MANCHETE 1: TÍTULOS DO TESOURO AMERICANO SOBEM: CAPTURA DE HUSSEIM PODE NÃO CONTER O TERRORISMO;
  • MANCHETE 2: TÍTULOS DO TESOURO CAEM: CAPTURA DE HUSSEIN IMPULSIONA APELO POR ATIVOS DE RISCO.

De fato, neste dia, inicialmente os preços das apólices inicialmente subiram, no entanto, meia hora mais tarde elas cairam acentuadamente… Este é apenas um entre os numerosos e perspicazes exemplos que comprovam a sua tese de que “um grande evento gera consequências, e consequências necessitam de causas para explicá-las”!

Portanto, sempre que possível ou mais propriamente quando houver tempo e capacidade de processamento suficientes (neste caso a poderosa mente humana) deve-se optar pelo pensamento estatístico e não o causal para todo e qualquer processo de tomada de decisão.[*]

Acontece que, para qualquer organização ou indivíduo lograr êxito no processo de tomada de decisão, este depende de dados não só abundantes mas também fidedignos, ou seja, pautadoos por informações úteis, corretas, entregues na hora certa e para a(s) pessoa(s) certas, quais sejam aquelas que de fato detêm o conhecimento para decidir estrategicamente. Este é o cerne do que chamaremos daqui em diante de INTELIGÊNCIA DE VALOR. Mas antes de desvendar esta nova metodologia, deve-se diferenciar definitivamente o que são dados, informação, conhecimento e inteligência. 

Créditos:

Autoria por Ricardo Barreto

Obra no prelo: INTELIGÊNCIA DE VALOR: metodologia aplicada aos processos de tomada de decisão

Gostou? Mãos ao BUZZ nas redes!

Saiba mais:

1. Hayek, Friedrich A. The Use of Knowledge in Society, 1945.

2. Kahneman, D. Rápido e devagar: duas formas de pensar, 1a ed. Rio de Janeiro: Objetiva, 2012.


[*] Observe que o pensamento causal (ou autônomo) é muito eficiente em situações triviais do cotidiano como andar pela rua ou dirigir um carro. Para tarefas mais complexas tais como a decisão de investimento num apartamento na planta, você precisa se desvencilhar do impulso de compra e raciocinar! Isto significa colocar a massa cinzenta para funcionar… O campo da Inteligência Artificial, com seus algoritmos e o uso de dados massivos, vem ganhando cada vez mais força no dia a dia das pessoas, justamente pela limitação humana (mente, cérebro e memória) para galgar tomadas de decisões muito mais acertadas. Quem não gostaria de ter um ROBÔ à disposição para saber quais as melhores ações devo comprar e vender na bolsa de valores todos os dias?!