{"id":63335,"date":"2025-06-23T17:24:34","date_gmt":"2025-06-23T20:24:34","guid":{"rendered":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/?p=63335"},"modified":"2025-06-23T17:24:35","modified_gmt":"2025-06-23T20:24:35","slug":"data-driven-insights-quando-dados-viram-produto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/economiasa.com.br\/blog\/data-driven-insights-quando-dados-viram-produto\/","title":{"rendered":"Data-driven insights: quando dados viram produto"},"content":{"rendered":"\n
\"Rogerio
Rogerio Melfi_Cofundador e CPO_2_Cr\u00e9dito Divulga\u00e7\u00e3o PilotIn<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Por\u00a0<\/em>Rogerio Melfi<\/em><\/a>, Cofundador e CPO do\u00a0<\/em>PilotIn<\/em><\/a>*<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

A promessa de converter dados em valor nunca foi t\u00e3o concreta. E isso n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 discurso: Em 2025, o volume global de indicadores criados e movimentados deve ultrapassar 180\u00a0zettabytes<\/em>, segundo a Statista \u2014 o que equivale a mais de 340\u00a0terabytes<\/em>\u00a0gerados por minuto em m\u00e9dia. Entretanto, a forma como as empresas encaram essa transforma\u00e7\u00e3o ainda varia drasticamente. Algumas tratam a Intelig\u00eancia Artificial como custo, outras como ferramenta de efici\u00eancia, e poucas \u2013 ainda poucas \u2013 a encaram como fonte direta de receita.<\/p>\n\n\n\n

Essa jornada n\u00e3o \u00e9 apenas tecnol\u00f3gica, \u00e9 estrat\u00e9gica. L\u00e1 atr\u00e1s, o uso de inova\u00e7\u00f5es servia para automatizar tarefas operacionais, reduzir tempo, enxugar times. Era uma resposta \u00e0 press\u00e3o por corte de despesas. Depois, evolu\u00edmos para a segunda camada: IA e dados como aceleradores para otimiza\u00e7\u00e3o. Produtos come\u00e7aram a prever comportamento, automatizar jornadas, reduzir\u00a0churn<\/em>\u00a0(rotatividade). Come\u00e7amos a medir o que antes era invis\u00edvel. E, com isso, o impacto: segundo a McKinsey, empresas\u00a0data-driven\u00a0<\/em>\u2013 organiza\u00e7\u00f5es que utilizam c\u00f3digos de forma estrat\u00e9gica para orientar as suas decis\u00f5es \u2013 t\u00eam 23 vezes mais chances de conquistar novos clientes e 19 vezes mais de serem lucrativas.<\/p>\n\n\n\n

Mas agora entramos em uma nova era: em que a intelig\u00eancia come\u00e7a a gerar lucro e retorno diretamente \u2013 e n\u00e3o apenas economiz\u00e1-los. Esse salto s\u00f3 foi poss\u00edvel porque a base computacional mudou. A velha Lei de Moore, que previu por d\u00e9cadas o dobro de transistores a cada dois anos, pode ter desacelerado fisicamente, mas foi substitu\u00edda por saltos exponenciais no poder dos\u00a0chips<\/em>,\u00a0clusters\u00a0<\/em>em nuvem (jun\u00e7\u00e3o de computadores que trabalham em conjunto) e arquiteturas otimizadas para IA. O gasto para treinar modelos caiu, e a lat\u00eancia nas respostas tornou-se quase impercept\u00edvel para o usu\u00e1rio final.<\/p>\n\n\n\n

Com essa base, a intelig\u00eancia artificial e os dados deixam de apenas suportar o produto \u2014 eles s\u00e3o a pr\u00f3pria solu\u00e7\u00e3o. Quando uma recomenda\u00e7\u00e3o personalizada vira convers\u00e3o. Ou na hora em que o motor de categoriza\u00e7\u00e3o se torna diferencial competitivo. Quando a previsibilidade do comportamento financeiro leva a decis\u00f5es melhores de cr\u00e9dito, e isso vira receita, n\u00e3o s\u00f3 efici\u00eancia. \u00c9 nesse ponto que ela deixa de ser \u201capoio ao time de constru\u00e7\u00e3o\u201d e se torna o\u00a0core\u00a0<\/em>da proposta de valor.<\/p>\n\n\n\n

Para isso acontecer, \u00e9 preciso mais do que\u00a0dashboards\u00a0<\/em>e eventos bem marcados. \u00c9 necess\u00e1rio design de dados na origem, desde o clique inicial. Cultura que conecta essa \u00e1rea a decis\u00f5es. Hip\u00f3teses que virem experimentos. Times que saibam fazer a transi\u00e7\u00e3o de observa\u00e7\u00e3o para a\u00e7\u00e3o. Produtos orientados por indicadores n\u00e3o surgem de relat\u00f3rios \u2013 eles nascem de uma arquitetura viva, de\u00a0pipelines\u00a0<\/em>bem cuidados, de rastreabilidade e da obsess\u00e3o por relev\u00e2ncia.<\/p>\n\n\n\n

E mais: nasce de uma vis\u00e3o clara do impacto. Em um cen\u00e1rio onde 81% dos l\u00edderes de produto relatam que decis\u00f5es baseadas em indicadores superam as orientadas por intui\u00e7\u00e3o, segundo a Product Collective, insistir no \u201cfeeling<\/em>\u201d \u00e9 ficar para tr\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

No fim das contas, todo produto digital vai conviver com essas tr\u00eas fases: IA como custo, como efici\u00eancia e como receita. A pergunta \u00e9: onde est\u00e1 sua empresa hoje? E mais importante: ela est\u00e1 construindo os dados certos para chegar \u00e0 pr\u00f3xima etapa?<\/p>\n\n\n\n

*Rogerio Melfi \u00e9 CPO do PilotIn, fintech que ajuda os brasileiros a se tornarem pilotos das suas vidas financeiras. Especialista em solu\u00e7\u00f5es inovadoras para Open Finance & Open Insurance, Meios de Pagamentos, Cr\u00e9dito, atua na vanguarda das inova\u00e7\u00f5es digitais com a Moeda Digital do Banco Central (Real Digital) e tecnologias de Blockchain e DLT. Formado em Administra\u00e7\u00e3o e Contabilidade, o profissional tamb\u00e9m possui MBA em Data Science e Analytics, em Administra\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o em Finan\u00e7as, Investimentos e Banking. Rogerio j\u00e1 atuou como desenvolvedor na Bovespa e no Grupo Meta, al\u00e9m de ter fundado o LabsBank, Somos Ox e o PilotIn. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m \u00e9\u00a0 Head de Comunidade Fintechs na ABFintechs.<\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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