O mundo dos negócios está à beira de uma mudança profunda, afastando-se do mantra “orientado por dados” para um mantra “centrado na decisão”, alimentado por plataformas de inteligência de decisão (DIPs). Esta categoria emergente, que recentemente viu o seu Quadrante Mágico inaugural do Gartner significa que o foco está mudando da simples análise de dados para aumentar e automatizar ativamente o próprio processo de tomada de decisão.
As iterações anteriores desse tipo de plataforma, no closing dos anos 1990 e início dos anos 2000, eram chamadas de plataformas de decisão digital, que o analista do Gartner, Kjell Carlsson, disse ao SD Instances eram todas sobre automação de decisões. Mais tarde veio a noção de plataformas de inteligência de software program, baseadas na observabilidade da IA e gestão do fluxo de valor para detectar e remediar gargalos no processo de software program, bem como se os trabalhadores são designados para as tarefas adequadas para alcançar valor comercial. “Portanto, a oportunidade aqui é entrar e aproveitar de forma eficaz o que tem sido um mercado bastante tradicional, mecanismos de regras de negócios… e agora temos a oportunidade de entrar e infundir mais aprendizado de máquina e recursos de IA mais generativos e ser capazes de realmente mudar a forma como estamos tomando decisões em muito mais áreas da organização”, explicou ele.
O objetivo, disse ele, é evitar decisões catastróficas e destruidoras de valor – como as infames fusões AOL Time Warner ou HP-Compaq – estruturando o processo de decisão e garantindo que as informações corretas sejam divulgadas. “Certamente, se tivéssemos sido capazes de reunir as informações relevantes e estruturar o processo de tomada de decisão de uma forma lógica, teríamos sido capazes de evitá-los”, disse Carlsson. “E isso está no nível mais alto. Você distribui isso para todas as decisões que tomamos em uma organização que não possui as informações corretas. Você não está fazendo uma análise suficiente disso. Você não é capaz de analisar decisões que aconteceram antes e aprender com elas.”
O aumento da tomada de decisões envolve plataformas que garantem que um ser humano tenha processado, integrado e contextualizado as informações, ao mesmo tempo que gerencia o fluxo de trabalho de aprovação (como a coordenação de aprovações). A automação complete é reservada para processos altamente padronizados e de baixo risco, como pequenas decisões de crédito ou cotações imediatas de seguro automóvel, onde o processo é fortemente regulamentado e a velocidade é crítica.
Carlsson observou que as Plataformas de Inteligência de Decisão podem rastrear resultados anteriores, apontar falhas e preconceitos no processo de tomada de decisão para melhorar as organizações. “E agora, com IA generativa, podemos explorar dados não estruturados”, ressaltou. “Podemos entrar e usar essas ferramentas para formalizar esse processo lógico de tomada de decisão e até mesmo ser capazes de rastrear e acompanhar seus resultados.”
Ao determinar quais empresas entram no Quadrante Mágico, Carlsson explicou que o Gartner analisa as organizações a partir de dois níveis: as capacidades do produto ou serviço e a própria organização world, mas admitiu que é atribuído mais peso às capacidades críticas.
O cenário do fornecedor é uma mistura do antigo e do novo. Líderes de longa knowledge em decisões digitais, como a FICO, representam o estabelecimento, aproveitando a maturidade e os dados proprietários para casos de uso regulamentados. Em contraste, novas plataformas de código pró-código como o Quantexa oferecem flexibilidade com recursos como gráficos de conhecimento proprietários para a construção de aplicações analíticas complexas e personalizadas. Abrangendo ambos estão gigantes de análise como IBM e SAS, onde a modelagem de decisão é um forte componente de seu portfólio de análise avançada.
No entanto, observou Carlsson, o mercado é jovem e a adoção de IA generativa nestas plataformas ainda não é robusta. O mercado está vulnerável a potenciais perturbações por parte de grandes empresas de IA, como a OpenAI, caso decidam concentrar-se em ferramentas específicas para decisões. Um desafio elementary, no entanto, pode ter menos a ver com a tecnologia e mais com a natureza humana: a relutância inerente dos líderes e gestores em adoptar ferramentas que rastreiem, comparem e julguem os resultados das suas decisões pessoais.
Aqui estão algumas estatísticas sobre este espaço do Gartner:
Até 2027, 25% das decisões não governadas que utilizam grandes modelos de linguagem (LLMs) causarão perdas financeiras ou de reputação devido a preconceitos humanos, pensamento crítico insuficiente e bajulação da IA.
Até 2027, 50% das decisões de negócios terão sido aumentadas ou automatizadas por agentes de IA para inteligência de decisão.
Até 2028, 25% das declarações de visão do CDAO tornar-se-ão “centradas na decisão”, ultrapassando os slogans “baseados em dados”, com comportamentos humanos de tomada de decisão explicitamente abordados para melhorar o valor de D&A.
Até 2030, as decisões de negócios explicitamente modeladas serão cinco vezes mais confiáveis e 80% mais rápidas do que as decisões não governadas, possibilitadas pela adoção de plataformas de inteligência de decisão.