Fim da era dos dashboards estéticos: dados devem guiar decisões empresariais

A evolução do Business Intelligence: da visualização à automação de decisões.

Por muito tempo, Business Intelligence (BI) foi sinônimo de transformar dados em gráficos e dashboards, oferecendo uma visão organizada das informações para que os gestores tomassem decisões. Embora essa abordagem ainda seja valiosa, ela já não é suficiente para atender às demandas atuais.

A próxima fase do BI envolve a integração dos dados nas decisões de forma ativa. Isso significa identificar padrões, sinalizar desvios e até mesmo recomendar ou acionar processos automaticamente. Essa transformação reflete a evolução da inteligência de dados, que se torna cada vez mais sofisticada.

Em 2024, análises indicavam que a inteligência artificial (IA) estava mudando a interação dos usuários com plataformas analíticas. A automação de decisões mais complexas poderia potencializar o valor das ferramentas de analytics. No ano seguinte, essa tendência se consolidou com a definição de inteligência de decisão, que combina dados, analytics e IA para apoiar, ampliar ou automatizar decisões em três níveis: decisões apoiadas por tecnologia, decisões compartilhadas entre humanos e máquinas, e decisões totalmente automatizadas.

Os dashboards tradicionais costumam responder a perguntas básicas sobre vendas e desempenho. No entanto, saber o que ocorreu nem sempre é suficiente para decidir o próximo passo. É nesse contexto que surge uma nova geração de analytics.

Em vez de apenas relatar uma queda nas vendas, um sistema avançado pode identificar as variáveis que contribuíram para esse resultado, sinalizar anomalias e sugerir ações corretivas. Com as integrações apropriadas, essas ações podem ser acionadas automaticamente.

Embora os dashboards não desapareçam, seu papel se transforma. Eles continuam sendo úteis para monitoramento, auditoria e exploração, mas sua função se altera dentro do processo operacional.

Por exemplo, um dashboard pode indicar que o estoque de um produto está diminuindo, enquanto um sistema orientado à decisão pode cruzar essa informação com dados de vendas e previsões de demanda, identificando riscos e sugerindo ações, como um alerta para a equipe de reposição.

A principal diferença entre um BI tradicional e um sistema voltado à decisão está na resposta após a identificação de um problema. Se a solução envolve a interpretação manual de dados, ainda há um longo caminho até a automação completa. Por outro lado, se o sistema pode identificar, explicar, recomendar e executar ações com autorização, já estamos lidando com uma forma mais avançada de inteligência de decisão.

Projeções indicam que, até 2027, metade das decisões empresariais será aprimorada ou automatizada por agentes de IA focados na inteligência de decisão. Contudo, é essencial lembrar que esses agentes não são infalíveis e requerem uma governança adequada, gestão de riscos e supervisão.

A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso dessa transformação. Automatizar decisões com informações incompletas ou desatualizadas pode levar a resultados insatisfatórios. À medida que os sistemas se tornam mais autônomos, a governança e o controle se tornam ainda mais cruciais.

Essa evolução é descrita como uma transição dos dashboards, que apoiam decisões humanas, para sistemas que ajustam operações autonomamente com base em dados históricos e em tempo real. Dados confiáveis e acessíveis são essenciais para essa jornada.

O futuro do BI pode não ser a redução do número de dashboards, mas sim a necessidade de consultá-los com menos frequência para determinar ações. Os indicadores permanecem, mas a expectativa é que os sistemas se tornem mais proativos, percebendo sinais, entendendo contextos e conectando insights a ações. A verdadeira evolução está na transição de informação para decisão e, em seguida, de decisão para ação.