A área de dados segue o movimento de plena ascensão. Com o período de isolamento social, fintechs, grandes bancos, startups dos ramos alimentícios e de delivery, entre outros, continuam em alta com serviços oferecidos via plataformas e aplicativos a ponto de impactar o mercado e evidenciando cada vez mais a relevância do setor de dados. Tudo isso em razão dos recursos tecnológicos que viabilizam mais rapidez na usabilidade.   

Cada vez mais a integração se apresenta indispensável para manter a competitividade das empresas. Somente assimilar a transformação digital não é suficiente, é preciso estar atento às inovações deste segmento e se antecipar ao movimento do mercado para abrir espaço a uma gama enorme de possibilidades.

Paralelo ao crescimento expressivo das inovações tecnológicas, surgem também obstáculos para o setor. Leia a seguir alguns dos desafios que a área de dados deve enfrentar ao longo dos próximos anos.  

Déficit de profissionais

Os engenheiros são profissionais responsáveis por encontrar tendências nos conjuntos de dados e desenvolver algoritmos para ajudar a transformá-los em informações úteis para a empresa. No entanto, a atual escassez de profissionais em um mercado onde sobra vagas é um desafio.  

Acesso aos dados e ética

A questão ética envolvendo dados é uma preocupação constante que envolve consumidores, empresas e órgãos públicos. Desde o ano passado, o Governo Federal passou a aplicar sanções a quem não colocasse a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) em prática no Brasil. Por isso, há alguns pilares que precisam ser seguidos no que diz respeito à ética, entre eles, a Inteligência Artificial deve ser centrada nos seres humanos e promover benefícios sociais, de forma justa, transparente, segura e responsável.

Falamos sobre isso em nosso podcast sobre responsabilidade e ética em Ciência de Dados.

Expansão do Machine Learning

Um dos principais desafios na área de dados é diminuir a distância entre o ambiente de experimentação teórico e o mundo real onde os modelos de produção operaram de fato. Ou seja, tirar do plano das ideias e colocar na prática o conhecimento adquirido pelo modelo Machine Learning (Aprendizado de Máquina).

Tornar o conhecimento tangível para as organizações

Na medida em que os dados ficam mais distribuídos e fragmentados, dentro e fora das organizações, os analistas também têm mais dificuldade para explicá-los por trás de métricas, KPIs ou cálculos. Portanto, quando a IA é construída sobre plataformas que as pessoas já usam, como sistemas de ERP ou CRM, a adoção é mais fácil. Na verdade, as pessoas talvez nem saibam que existe IA ali.

Cibersegurança

A segurança cibernética é um dos maiores riscos do uso da Inteligência Artificial, de acordo com uma pesquisa da Deloitte publicada em 2020. Isso acontece porque a medida que a tecnologia se torna mais difundida, surgem algumas brechas para insiders maliciosos – ou invasores inteligentes que são capazes de envenenar precisamente os dados de treinamento – para criar algoritmos que possuem falhas perigosas que são quase impossíveis de detectar.