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Seremos todos profissionais de dados 

A justificativa “não entendo nada sobre dados” em 2030 será como imprimir e-mails em 2010 

A familiaridade com os dados se tornará a norma. Todos terão um entendimento básico sobre o que os dados podem fazer e como interpretá-los.  

Cientistas de dados: uma evolução 

Há paralelos entre as carreiras da ciência de dados atuais e as dos desenvolvedores de tecnologia de marketing do início dos anos 2000. Antes do milênio, as empresas costumavam investir em grandes equipes de TI e desenvolver sua própria tecnologia. À medida que entramos no novo século, essas equipes se transformaram em arquitetos e especialistas capazes de configurar e integrar softwares de terceiros. Na batalha entre comprar e construir, comprar venceu.

Atualmente, arquitetos e especialistas geralmente são terceirizados, com softwares de fornecedores tão sofisticados que os usuários de empresas podem fazer grande parte do trabalho por conta própria. O modelo de aprendizado de máquina (ML) está adotando um caminho semelhante, embora acelerado. Não esperamos mais que as empresas recrutem equipes de cientistas de dados, preferindo deixar o desenvolvimento de modelos para empresas especializadas e de grande tecnologia. No entanto, as empresas ainda precisam contratar analistas de dados altamente qualificados para trabalhar com os modelos, identificar as aplicações comerciais mais eficazes e implementá-las.

Chegamos à etapa de “arquiteto e especialista”. O ML já é comum em muitos softwares de marketing, mas ainda há espaço para experimentação e inovação, e acreditamos que ele continuará na próxima década. Ainda estamos longe da maturidade plena.

Os usuários de dados também serão pensadores

No entanto, até 2032, esperamos que muitas empresas tenham terceirizado suas principais análises de dados, dando-lhes mais tempo para se concentrar em como obter valor comercial a partir de seus dados.

Nesse momento, todos nós teremos que lidar com preocupações comerciais, éticas e de sustentabilidade, para que analistas altamente qualificados sejam complementados por pensadores de vários perfis: cientistas sociais, economistas, historiadores e assim por diante, que serão valorizados por suas diferentes perspectivas sobre como usar os dados de forma eficaz.

Recrutamento e pontos de dados

Os dados também estão moldando o mercado de trabalho de uma maneira diferente — por meio do uso desses dados no recrutamento. Os departamentos de recursos humanos têm tentado usar tecnologia e dados para melhorar o recrutamento há algum tempo. No entanto, a experiência inicial da Amazon com o recrutamento por meio de ML, no qual o treinamento do modelo em dados históricos manteve a preferência pela contratação de homens, talvez tenha feito uma pausa para reflexão.

Porém, assim como os clientes são divididos em pontos de dados para direcioná-los de forma mais eficaz, prevemos que os funcionários serão recrutados em breve por suas competências e experiências individuais, em vez de funções anteriores, criando a possibilidade de uma transferência muito maior entre carreiras e setores. Nesse cenário, os currículos seriam substituídos por uma lista muito mais padronizada de atributos, que talvez destaquem mais as atividades realizadas de fácil classificação, como treinamento e certificação.

A pandemia demonstrou que, para muitos trabalhadores do conhecimento, os escritórios são ótimos para as redes sociais, mas menos para a produtividade. Há muito poucos estudos confiáveis ou números precisos, mas trabalhar em casa parece ter vantagens de produtividade, até porque é mais silencioso e evita o deslocamento economiza tempo.

Isso não funciona para todos ou todos os setores, mas em 2032, prevemos que o trabalho híbrido e totalmente remoto estará bem estabelecido e os empregadores não limitarão mais o recrutamento às pessoas que possam se deslocar até o escritório. Junte essas ideias e crie uma situação na qual a experiência e as competências possam ser atomizadas e o recrutamento mundial.

É claro que existem alguns obstáculos sérios a essa previsão. Ambos expandiriam maciçamente a tarefa de recrutamento, e o software de análise de dados seria necessário para corresponder às necessidades específicas de um trabalho aos conjuntos de competências de um grupo global de candidatos. Isso demandaria uma reflexão visionária sobre a liberdade de circulação transfronteiriça, bem como um acordo mundial sobre a definição de competências — uma proposta bastante desafiadora. Talvez essa previsão não se concretize nos próximos 10 anos.

O manuseio de dados será tranquilo

Até 2032, os funcionários estarão tão à vontade com os dados que mal notarão sua função na tomada de decisões. Dada a interrupção contínua na esfera do controle de dados, esperamos uma governança e valorização muito maiores da ética na coleta, no processamento e uso de dados, mas isso será bem incorporado aos processos de negócios e à segunda natureza.

A disciplina de ciência de dados está amadurecendo, os analistas qualificados estão decidindo a melhor forma de aplicar esses modelos em um contexto comercial e as empresas estão deliberadamente contratando equipes com diversos perfis para maximizar o valor dos dados.

Nosso conselho para qualquer pessoa que pense que os dados são uma distração indesejada (no caso improvável de estarem lendo isso) é juntar-se aos dados. Todos os trabalhos futuros envolverão dados, por isso não se contente em ser um usuário de mídia social, mas seja a pessoa que sabe como os algoritmos das plataformas funcionam. Procure ficar à vontade com os dados para saber como usá-los com responsabilidade.

Di Mayze, Chefe Global de Dados e IA da WPP

Este é o terceiro da série de três artigos derivados do Thoughtful Data 2032 da WPP que segue o artigo Data 2030.