Dados para o passado, dados para o futuro

É certo que os dados se referem sempre ao passado e muito rara e dificilmente ao presente imediato, dada a dificuldade de os processar com suficiente rapidez. Mas enquanto até há pouco tempo, os dados eram usados maioritariamente para analisar o passado, está, em muitas organizações, a dar-se uma inversão: os dados são usados cada vez mais, de forma mais sistemática, para prever o futuro. Não terá que ser o futuro distante: apenas o próximo, aquele que está a minutos, horas ou dias do momento presente. Pode ser algo aparentemente tão simples como a hora a que é feita uma entrega, ou bastante mais complexo como a otimização de stocks de uma linha de produção. Ainda há poucos dias, a Quantum Scape, uma empresa que está a desenvolver a próxima geração de baterias para automóveis, anunciou estar a fazê- lo com recurso a plataformas e tecnologias da Landing AI, uma empresa especializada em aplicação de inteligência artificial a ambientes industriais.

Há outras, inúmeras, aplicações a decorrerem neste momento, em que os dados e as plataformas e tecnologias que sobre eles atuam estão a ser usados diretamente na criação de produtos de enorme impacto potencial. Claro que a esta mudança na perspetiva de uso, devem correspondem inúmeras outras mudanças e definições claras: quem os guarda, quem os atualiza, quais os critérios de qualidade a que devem obedecer, como deve ser o respetivo ciclo de vida. Muitas empresas e organizações estão ainda longe de tal pensamento estratégico. Mas não podem: o futuro é demasiado importante para ser deixado exclusivamente ao acaso.