O relatório “Guardiões da confiança”, da KPMG, apontou que 85% dos executivos brasileiros confiam nos recursos de análises de dados utilizados por eles. Tais dados se mostram mais relevantes ao compararmos com outras nações, como por exemplo, Estados Unidos e o Reino Unido que apresentam baixa probabilidade de confiar nos recursos de D&A, alcançando 42% e 43%, respectivamente.
“Essa variação é ocasionada pelos diferentes estágios de transformação digital que os países se encontram. Empresas localizadas nos EUA e UK já estão mais orientadas ao uso dos dados na tomada de decisões estratégicas, utilizando informações geradas por algoritmos avançados de redes neurais. Muitos executivos desconhecem o seu funcionamento e sua precisão, criando uma maior desconfiança. Considerando que a maturidade digital da maioria das empresas brasileiras ainda é baixa, com ferramentas apenas apresentando uma descrição dos fatos ocorridos no período, a confiança é maior nos dados”, analisa o sócio da área da análise de dados da KPMG no Brasil, Ricardo Santana.
Outra constatação da pesquisa é que a maioria dos entrevistados (62%) afirma que as áreas de tecnologia, e não os executivos de nível de diretoria ou os setores funcionais, são os responsáveis quando há alguma falha em uma máquina ou um algoritmo. “Nossa pesquisa mostra que existe uma tendência de isentar o negócio principal de tomar decisões relacionadas a máquinas, o que é compreensível devido ao legado da tecnologia ser considerado um serviço de suporte e aos chamados “especialistas” em todas as questões técnicas”, comenta o sócio da KPMG.
Segundo o levantamento, a incerteza dos entrevistados acerca de quem é o responsável gera questionamentos sobre que tipo de governança deveria ser estabelecida para garantir e proteger o uso de análise de dados. Com base nas respostas dos participantes, as cinco recomendações para o desenvolvimento da confiança dentro de uma organização são: desenvolver normas visando a elaborar políticas e procedimentos eficazes para as organizações; aprimorar e adaptar as regulamentações para desenvolver a confiança em análise de dados; aumentar a transparência de algoritmos e metodologias; criar códigos profissionais para cientistas de dados; e reforçar os mecanismos de asseguração internos e externos que validam e identificam as áreas onde existem deficiências.
“Assim que a análise de dados e a inteligência artificial se tornarem onipresentes, será extremamente necessário e mais difícil gerenciar os níveis de confiança. Com a rápida retomada da análise preditiva, devemos nos preparar agora para estabelecer a governança apropriada nesse ambiente ainda sem regras dos algoritmos. A governança de máquinas deve passar a ser o elemento central da governança de toda a organização e o objetivo deverá ser casar o poder e o risco de D&A com a sabedoria para usá-los da forma certa”, completa Santana.
