Com a digitalização a acelerar e o volume de informação a crescer de forma exponencial, as decisões estratégicas deixam de poder assentar apenas na intuição.
Em entrevista à Executive Digest, Bruno Veloso, Diretor do Mestrado Executivo em Business Analytics da Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP), explica como esta formação pretende colmatar uma lacuna no mercado, unindo análise de dados, visão de negócio e flexibilidade, para capacitar executivos a liderarem organizações mais ágeis e orientadas por evidência.
O que motivou a criação deste novo Mestrado Executivo em Business Analytics e qual a lacuna que a FEP pretende preencher no mercado da formação executiva?
A criação deste Mestrado Executivo resulta da identificação de uma dupla lacuna no mercado da formação avançada para executivos: uma de formato e outra de conteúdo.
Do ponto de vista do formato, percebemos que faltava uma oferta formativa conferente de grau académico que fosse simultaneamente ágil e adaptada à realidade de profissionais no ativo. Para preencher este espaço, desenhámos um ciclo de estudos mais curto e intensivo, com a duração de apenas um ano (60 ECTS). Além disso, introduzimos uma forte componente de flexibilidade, com a maior parte das aulas a decorrer em ensino à distância, permitindo aos estudantes conciliar a exigência do mestrado com as suas agendas profissionais e pessoais, independentemente da sua localização geográfica.
Do ponto de vista do conteúdo, o mestrado executivo diferencia-se pela combinação entre a área de analytics e a área científica da Gestão. Não queremos apenas formar técnicos de dados; pretendemos formar gestores e líderes que dominem o potencial do business analytics e o saibam enquadrar na visão estratégica, na tomada de decisão e na rentabilização do negócio.
Que transformações nas organizações tornaram o business analytics uma competência crítica para líderes?
Assistimos a uma convergência de fatores, com destaque para a digitalização acelerada dos modelos de negócio, o crescimento exponencial do volume de dados e a necessidade de respostas em tempo real num mercado global hipercompetitivo.
Anteriormente, as organizações operavam com ciclos de planeamento longos e margens de erro toleráveis. Hoje, a volatilidade do mercado exige agilidade. As transformações nas cadeias de abastecimento, o foco na personalização da experiência do cliente e a necessidade de otimização contínua de custos forçaram as organizações a abandonar a tomada de decisão baseada apenas em pressentimentos. Nos dias de hoje, o business analytics tornou-se indispensável para quem lidera uma organização.
Como é que o uso estratégico de dados está a transformar o perfil tradicional do líder empresarial?
O perfil tradicional do líder, frequentemente ligado a intuição e na vasta experiência empírica, está a dar lugar a um perfil de líder analítico ou baseado em dados.
Esta transformação manifesta-se na forma como o líder questiona a organização. O gestor moderno atua menos como o detentor de todas as respostas e mais como o arquiteto das perguntas certas. Exige-se-lhe a capacidade de formular hipóteses de negócio, submetê-las ao escrutínio dos dados e ter a humildade intelectual para alterar o rumo quando as evidências analíticas contrariam as suas convicções iniciais. É uma transição de um modelo de “autoridade por hierarquia” para um modelo de “autoridade por evidência”.
Podemos dizer que, no contexto atual, a literacia analítica passou a ser uma competência de liderança?
Sem qualquer dúvida. A literacia analítica abandonou o domínio exclusivamente técnico para se assumir como uma soft e hard skill basilar ao mesmo nível da literacia financeira.
Um líder contemporâneo não precisa de saber construir um algoritmo complexo do zero, mas tem a obrigação de compreender como esse algoritmo funciona, quais os dados que o alimentam, que enviesamentos pode conter e qual o seu impacto no negócio e na sociedade. Sem esta literacia, o líder fica refém de relatórios técnicos que não consegue interpretar criticamente, perdendo a sua autonomia e capacidade de decisão estratégica.
Que riscos enfrentam as organizações quando a tomada de decisão não está suportada por dados — ou quando os dados não são interpretados corretamente?
O risco imediato da ausência de dados na decisão é a perda de competitividade, traduzida em ineficiências operacionais, oportunidades de mercado perdidas e alocação desadequada de capital. É, na prática, navegar às cegas.
Por outro lado, a má interpretação dos dados é um risco ainda mais perigoso. O fenómeno de garbage in, garbage out (i.e, dados de má qualidade geram más decisões) ou o viés de confirmação (procurar nos dados apenas o que suporta uma decisão já tomada) podem levar a investimentos desastrosos revestidos de uma falsa aura de rigor científico e objetividade. Além disso, falhas na interpretação e governança de dados podem resultar em graves danos reputacionais e incumprimentos regulatórios como no caso do RGPD.
Que competências concretas os participantes irão desenvolver ao longo do programa?
O programa foi desenhado com uma matriz curricular fortemente interdisciplinar, que combina UCs da área de Sistemas de Informação, Estudos de Gestão e Direito e Ciências Sociais. O objetivo é dotar os participantes de competências ao longo de quatro eixos fundamentais:
- Competências Analíticas e Tecnológicas: Os estudantes vão dominar o uso de ferramentas para a análise, visualização e modelação de dados aplicados aos negócios.
- Competências de Estratégia e Negócio: Serão capazes de explorar a relação direta entre a estratégia da empresa, os modelos de negócio e a análise de dados, de forma a otimizá-los.
- Competências Aplicadas a Funções Específicas: Na área do Marketing Baseado em Dados, irão discernir entre vários métodos de análise estatística e aplicá-los no contexto prático de estudos de mercado. No âmbito das Operações e Logística, estarão capacitados para formular e resolver problemas complexos como modelos de transportes, localização e cobertura.
- Competências de Ética, Privacidade e Aplicação Integrada: Compreenderão os enquadramentos legais e éticos que se aplicam ao uso de inteligência artificial em ambientes empresariais.
A adoção de analytics exige também uma mudança cultural nas empresas? Como é que esse processo deve ser conduzido?
Sim, a adoção de analytics exige uma mudança a nivel cultural nas empresas. Ter os melhores sistemas de dados é inútil se a cultura da empresa continuar a valorizar a opinião do líder com um perfil tradicional em detrimento das evidências empíricas.
Esse processo de mudança deve ser conduzido de cima para baixo (top-down) no que toca ao patrocínio e exemplo das lideranças, mas de baixo para cima (bottom-up) na capacitação. É essencial democratizar o acesso aos dados, e investir massivamente na formação contínua (upskilling) dos seus colaboradores.
Olhando para o futuro, que papel terá a inteligência artificial e o machine learning neste contexto do business analytics aplicado à gestão?
A Inteligência Artificial e o Machine Learning deixarão de ser considerados fatores de diferenciação para passarem a ser requisitos mínimos de sobrevivência operacional.
O seu papel evoluirá de ferramentas de automação para verdadeiros parceiros cognitivos da gestão. A Inteligência Artificial permitirá analisar em tempo real dados não estruturados (como texto, voz e vídeo), antecipar disrupções na cadeia de abastecimento antes que ocorram e hiperpersonalizar propostas de valor à escala. Contudo, no contexto da gestão, a Inteligência Artificial substituirá o líder que não a utiliza, pelo líder que a sabe integrar estrategicamente, combinando a precisão algorítmica com a intuição criativa e a ética humana.
