Descubra 5 formas pelas quais o Data Science impulsiona resultados, eficiência e crescimento em qualquer tipo de empresa.

Em um mundo onde dados são o novo ativo mais valioso, a Ciência de Dados se tornou o diferencial competitivo que separa empresas reativas das verdadeiramente estratégicas.

Com o uso do Data Annotation e do Business Intelligence (BI), por exemplo, transformamos grandes volumes de dados brutos(texto, imagens, áudio, etc), em decisões inteligentes. Essa robustez analítica otimiza recursos e revela oportunidades ocultas para o seu negócio. 

A seguir, conheça 5 formas reais de como o Data Science pode impulsionar o crescimento da sua empresa.

1⃣ Previsão de demanda e tomada de decisão inteligente

O Data Science permite identificar padrões e prever cenários futuros com base em dados históricos e comportamentais.

Com isso, gestores podem antecipar tendências, planejar estoques, prever vendas ou demandas, reduzindo desperdícios e aumentando a lucratividade.

O BI transforma essas previsões em painéis claros e interativos, facilitando a tomada de decisão em tempo real.

2⃣ Detecção de falhas e otimização operacional

Empresas que adotam Data Annotation conseguem treinar modelos de inteligência artificial para identificar erros e gargalos antes que gerem prejuízos em larga escala.

Por exemplo, um sistema treinado com dados anotados pode detectar anomalias em processos, imagens ou documentos, permitindo ações corretivas imediatas.

Essa automação aumenta a precisão e reduz custos operacionais de forma escalável.

3⃣ Estratégia orientada por dados (Data-Driven Decision)

Com Data Science e BI, a intuição deixa de ser o principal guia e dá lugar à inteligência baseada em evidências.

Essas ferramentas analisam desempenho, tendências e oportunidades, ajudando líderes a redirecionar investimentos, ajustar estratégias e inovar com segurança.

O resultado é uma empresa mais ágil, assertiva e competitiva.

4⃣ Personalização e experiência do cliente

Com Data Science, as empresas analisam dados estruturados e não estruturados para entender o comportamento do cliente e prever suas necessidades, criando experiências personalizadas que aumentam fidelização e conversão.

O Data Annotation, aliada à atuação humana, garante dados precisos e contextualizados, enquanto o BI transforma essas informações em insights práticos que mostram o que impulsiona ou limita os resultados.

5⃣ Monitoramento contínuo e melhoria de performance

A análise constante dos dados permite que as empresas monitorem seus indicadores de performance (KPIs) em tempo real, identificando de forma precisa o que está funcionando e o que precisa ser ajustado no processo.

Essa cultura de mensuração constante acelera o crescimento sustentável e mantém o negócio em evolução contínua, com decisões baseadas em dados e não em achismos.

O papel do Data Annotation e do BI dentro do Data Science

O Data Annotation é o primeiro passo para qualquer modelo de inteligência artificial: é ele quem rotula e organiza dados brutos (como imagens, textos e áudios) para que os algoritmos aprendam com precisão.

Já o BI (Business Intelligence) transforma os insights gerados pelo Data Science em visualizações claras e estratégicas, permitindo que líderes tomem decisões rápidas e embasadas.

É a aplicação estratégica dessas ferramentas analíticas (Data Annotation e BI) que torna o uso de dados efetivamente transformador dentro das empresas. Cada solução maximiza a capacidade preditiva do Data Science.

Por que investir em Data Science na sua empresa?

Mais eficiência e previsibilidade: decisões baseadas em dados reais, não em suposições;
Redução de custos: automação e análise inteligente eliminam retrabalhos e desperdícios;
Competitividade: antecipe tendências e se destaque no mercado;
Base sólida para inovação: seus dados se tornam o combustível para IA e automações futuras.

A Stringhini ajuda empresas a lucrarem ainda mais utilizando dados, tecnologia e estratégia. Atuamos com Data Science, Data Annotation e Business Intelligence oferecendo soluções sob medida que otimizam processos, reduzem custos e aumentam resultados.

Agende um diagnóstico gratuito e descubra como seus dados podem trabalhar a favor da sua empresa. Transforme informação em crescimento real com a Stringhini. CHAME AGORA NO WHATSAPP!

Forte abraço,
Equipe Stringhini Varejo Inteligente
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SOBRE A STRINGHINI VAREJO INTELIGENTE

Ajudamos empresas do varejo a aumentar vendas com soluções em gestão de sortimento, execução de loja, inteligência de dados e padronização. Atuamos com supermercados, lojas de conveniência, farmácias, materiais de construção e indústrias com ponto de venda. Fundada em 1997, temos um time de mais de 130 colaboradores, espalhados por todo o Brasil.

Nosso foco está em transformar o ponto de venda em uma operação mais eficiente, organizada e lucrativa, com base no sortimento certo, exposição estratégica e processos claros. Apoiamos nossos clientes na definição e gestão do mix ideal de produtos, levando em conta o perfil do público, margem de contribuição, curva de giro e potencial de venda por categoria.

Com metodologias exclusivas, diagnósticos práticos e ferramentas como o Ecossistema de Gestão da Execução, entregamos clareza, padronização e resultados reais, direto na gôndola e no caixa.

Impulsione hoje o seu negócio como as grandes empresas fazem! Descubra como o Data Annotation pode otimizar processos e melhorar os resultados da sua empresa.

Nos dias de hoje, dados são o novo ouro. No setor varejista, onde a Inteligência Artificial (IA) e o aprendizado de máquina estão transformando a forma como os negócios operam, a Anotação de Dados (Data Annotation) se tornou uma ferramenta essencial. Mas você sabe como essa tecnologia pode impactar o seu negócio?

A anotação de dados consiste na rotulagem de informações para que sistemas automatizados possam interpretá-las corretamente. Se antes bastava ter registros de estoque e vendas para operar um negócio, hoje, com o crescimento da IA, a necessidade de organizar e classificar dados tornou-se indispensável para oferecer uma experiência mais eficiente e personalizada ao cliente.

Benefícios do Data Annotation para o Varejo

1. Otimização da Experiência do Cliente

Com anotações precisas, sistemas de recomendação de produtos tornam-se mais eficientes, sugerindo itens com base no histórico de compras do cliente. Em um supermercado, por exemplo, um aplicativo pode sugerir produtos complementares ao que o cliente já comprou anteriormente.

2. Automatização Inteligente

Chatbots treinados com dados anotados podem responder perguntas sobre preços, promoções e localização de produtos dentro da loja. Uma loja de materiais de construção, por exemplo, pode usar um assistente virtual para ajudar clientes a encontrarem ferramentas específicas rapidamente.

3. Redução de Custos e Aumento da Eficiência

Sistemas automatizados podem detectar produtos mal posicionados nas prateleiras, garantindo que as mercadorias estejam sempre visíveis e acessíveis. Além disso, a anotação de dados pode otimizar a gestão de estoque, evitando desperdício e melhorando a logística de reposição.

4. Segurança e Controle Operacional

Câmeras com IA podem detectar movimentações suspeitas em supermercados e lojas de conveniência, ajudando a reduzir furtos e melhorando a segurança da equipe e dos clientes.

O Data Annotation ajuda computadores a compreenderem e processarem informações não estruturadas, como imagens, vídeos, textos e áudios. Esse processo permite que sistemas de IA aprendam e forneçam respostas mais precisas, otimizando operações e melhorando o atendimento ao consumidor.

Principais Tipos de Dados para Anotação no Varejo

Imagens: Marcação de produtos em prateleiras para treinar o reconhecimento das imagens. Esta funcionalidade pode otimizar a organização do estoque e melhorar a reposição automática, além de gerar conhecimento valioso sobre a execução no ponto de venda.

Vídeos: Monitoramento de fluxo de clientes em lojas para otimizar a disposição dos produtos de acordo com o fluxo dos clientes no ponto de venda, além de melhorar a experiência de compra este conhecimento vai dar suporte a estratégias para maximizar a compra de mais produtos.

Texto: Utilizado no processamento de linguagem natural para chatbots e assistentes virtuais, melhorando o atendimento ao cliente e diminuindo os custos da operação.

Áudio: Treinamento de assistentes de voz para reconhecimento de comandos em supermercados e lojas de conveniência.

Como Implementar o Data Annotation no Varejo?

1. Definição do Objetivo e Identificação do Tipo de Dado

O primeiro passo é entender qual problema precisa ser resolvido. Exemplos:
Melhorar o controle de estoque em um supermercado.
 Automatizar o atendimento em uma loja de conveniência.
Otimizar a disposição dos produtos em uma loja de materiais de construção.

2. Coleta e Organização dos Dados

Os dados podem ser coletados de diversas fontes, como:
Câmeras de monitoramento para análise de fluxo de clientes.
Registros de vendas para entender padrões de compra.
Chatbots e SACs para coletar dúvidas frequentes dos clientes.

3. Escolha das Técnicas de Anotação

Diferentes técnicas são utilizadas dependendo do objetivo:
Classificação de imagens: Para identificar produtos e etiquetas em prateleiras.
Segmentação de imagens: Para mapear áreas mais visitadas dentro da loja.
Anotação de texto: Para treinar assistentes virtuais no atendimento ao cliente.
Transcrição de áudio: Para entender pedidos e comandos de voz.

4. Anotação e Revisão dos Dados

A anotação dos dados deve ser feita com precisão para garantir que os modelos de IA funcionem corretamente. Um supermercado pode, por exemplo, treinar um sistema para reconhecer automaticamente frutas e verduras pelo visual, melhorando a experiência no caixa de autoatendimento.

5. Treinamento e Atualização Contínua

A IA precisa ser constantemente atualizada com novos dados para manter sua eficiência. Um sistema de precificação dinâmica em lojas de conveniência pode ser aprimorado com base na demanda por determinados produtos em horários específicos.

Transforme Seu Varejo com Data Annotation

A anotação de dados já está revolucionando o setor varejista, permitindo operações mais inteligentes, personalizadas e eficientes. A sua loja pode se beneficiar enormemente dessa tecnologia para otimizar processos, reduzir custos e melhorar o atendimento ao cliente.

Se sua empresa ainda não investe em Data Annotation, este é o momento certo para começar! Fale com nossos especialistas e leve o seu varejo ao próximo nível!

Forte abraço.
Equipe Stringhini

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Aumente as vendas no varejo com as novas tendências para 2025

O NRF 2025: Retail’s Big Show, maior evento global da indústria do varejo, promete redefinir o setor ao destacar as tendências que estão moldando o futuro. Com previsões que abrangem desde o uso de inteligência artificial (IA) até a transformação das lojas físicas, o evento deste ano enfatiza a necessidade de adaptação às demandas dos consumidores modernos.

Confira as principais inovações destacadas no NRF 2025 que estão revolucionando o varejo:

1. A Nova Era das Lojas Físicas
Embora o e-commerce continue crescendo, as lojas físicas estão se reinventando para oferecer experiências imersivas e autênticas. Esses espaços se transformaram em ferramentas para construir identidade de marca e fidelizar clientes, oferecendo serviços exclusivos e personalização que não podem ser replicados online. A integração entre os canais físico e digital é essencial para atender às expectativas dos consumidores por experiências coesas. E é fato que uma melhor experiência para o cliente, é sinônimo de mais vendas.

2. Experiência do Colaborador
A inovação no varejo também está focada na experiência dos colaboradores. Com ferramentas de automação e IA otimizando tarefas repetitivas, os varejistas estão investindo em treinamento e desenvolvimento para promover criatividade e engajamento entre suas equipes. Isso não apenas melhora a produtividade, mas também contribui para a retenção de talentos.

3. Retail Media em Evolução
A maturidade da mídia no varejo apresenta um cenário complexo. Enquanto alguns varejistas refinam suas ofertas com conteúdos relevantes, outros expandem suas iniciativas sem levar em conta as preferências dos consumidores. Para se destacar, será essencial equilibrar investimento e engajamento, garantindo que as estratégias de mídia contribuam para uma experiência significativa ao cliente.

4. Tecnologia Just Walk Out
A tecnologia sem caixas e operações autônomas, como “Just Walk Out”, estão se popularizando em 2025. Robôs de inventário, entregas autônomas e sistemas de pagamento ágeis são soluções que aprimoram a experiência do consumidor enquanto ajudam os varejistas a reduzir custos operacionais. Com a escassez de mão de obra e o aumento do salário mínimo em diversos estados, essas tecnologias têm ganhado ainda mais relevância.

5. Pagamentos Sem Fricção
A preferência por pagamentos digitais e sistemas com transações financeiras sem cédulas ou moedas de dinheiro continua a crescer, impulsionada pela demanda por conveniência e agilidade. Opções como pagamentos por aproximação e checkouts automáticos estão se tornando padrão, enquanto a segurança de dados e a privacidade permanecem em foco para garantir a confiança do consumidor.

6. Inteligência Artificial como Protagonista
A IA está deixando de ser apenas uma ferramenta e se tornando a base para operações e interações personalizadas no varejo. Agentes de compras baseados em IA estão transformando a experiência do consumidor, oferecendo recomendações precisas, gerenciando estoques e agilizando processos. Com as vendas influenciadas digitalmente ultrapassando 60%, a adoção em larga escala ainda enfrenta desafios, como altos custos e preocupações com a privacidade dos dados. No entanto, o potencial de escalar a personalização e melhorar a eficiência operacional é inegável.

7. A Revolução do Live Shopping
O live shopping, que combina experiências de entretenimento e vendas, está ganhando popularidade entre consumidores que buscam interações mais autênticas com as marcas. Essa tendência não só fortalece a conexão emocional entre clientes e produtos, mas também gera dados valiosos para os varejistas. Apesar de desafios logísticos, como o gerenciamento em tempo real, o live shopping está se consolidando como um elemento essencial em estratégias multicanais.

8. Foco em Sustentabilidade e Circularidade
A sustentabilidade continua sendo um dos pilares do varejo em 2025. Modelos circulares, como reciclagem e reaproveitamento de produtos, estão ganhando força, especialmente entre as gerações mais jovens. Essa tendência reflete não apenas uma mudança nas preferências dos consumidores, mas também uma resposta às novas regulamentações ambientais que estão surgindo globalmente.

9. Gerações Z e Alpha no Centro das Decisões
As gerações Z e Alpha estão redefinindo o comportamento de consumo. Enquanto a Geração Z exige autenticidade e responsabilidade social, a Alpha desafia as marcas a oferecer experiências digitais inovadoras e seguras. Para atender às expectativas desses grupos, as marcas precisam adotar estratégias adaptáveis que equilibrem criatividade e transparência.

O NRF 2025 destaca que o futuro do varejo depende da capacidade de equilibrar tecnologia, sustentabilidade e experiência do cliente. 

Com um cenário dinâmico e cheio de oportunidades, os varejistas precisam estar preparados para abraçar a inovação e criar experiências memoráveis que atendam às expectativas de um consumidor cada vez mais exigente. 

A jornada para o varejo do futuro já começou, e as empresas que liderarem essa transformação estarão um passo à frente.

Aprenda, hoje, a colocar em prática o varejo inteligente na sua empresa. Entre em contato com os especialistas da Stringhini pelo WhatsApp e viva o varejo do futuro!

Forte abraço.
Equipe Stringhini

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1. Da ciência de dados à inteligência artificial: como avaliar a maturidade tecnológica da sua empresa?

Todos dizem que, se você não sabe onde quer chegar, provavelmente não chegará a lugar algum. Mas esquecem de mencionar que, se você não sabe onde está, aí sim que não chegará a lugar algum, nem sequer conseguirá dar o primeiro passo.

Neste artigo, você conhecerá as fases do desenvolvimento da ciência de dados, adquirindo condições de avaliar o estágio tecnológico de sua empresa. Assim, poderá tomar as providências necessárias para dar os primeiros passos em direção ao uso da inteligência artificial.

Inicialmente, apresentamos as características das oito fases do desenvolvimento da ciência de dados aplicadas ao mundo dos negócios, seguidas por um quadro com a cronologia de sua utilização. Assim, você compreenderá se sua empresa está usando ou não os recursos existentes para o desenvolvimento dos negócios, ou se está empregando métodos e recursos já ultrapassados.

O uso dos dados no mundo dos negócios pode ser organizado em oito fases:

1ª Fase – Intuitiva
2ª Fase – Descritiva
3ª Fase – Matemática
4ª Fase – Preditiva
5ª Fase – Prescritiva
6ª Fase – Responsiva
7ª Fase – Indutiva
8ª Fase – Autônoma

Características das fases do desenvolvimento da ciência de dados aplicadas ao mundo dos negócios.

1ª Fase – Intuitiva

Nesta fase não há o uso de dados na tomada de decisão. Todas as decisões são tomadas com base na intuição, percepção e ideias dos profissionais envolvidos. A evolução, quando há, é obtida através de tentativa e erro.

Sobre a passagem do uso exclusivo da percepção para o uso de dados, atendi, a bastante tempo atrás, um fabricante de pães que estava muito preocupado com o impacto em suas vendas da mudança de legislação que exigia a troca da expressão de “Diet” para “Light” de uma linha de seus produtos com vendas crescentes. Sendo objetivo, com a pesquisa junto aos consumidores verificamos que a expressão “Light” detinha todos os fatores positivos da expressão “Diet” menos os fatores negativos associados a doenças e restrições alimentares. Ou seja, se a empresa tivesse feito a pesquisa por iniciativa própria, e não pela força da lei, desde sempre teria adotado a expressão “Light”.

2ª Fase – Descritiva

É o início do uso dos dados para a tomada de decisão e um avanço em relação ao uso exclusivo da intuição. Busca-se utilizar informações quantitativas e mensuráveis para a tomada de decisão. O recurso metodológico são as análises descritivas que, como diz o nome, conseguem descrever o comportamento das variáveis. É possível distinguir a ordem de grandeza e a evolução no tempo dos dados analisados.

Na prática, as empresas conseguem mensurar os produtos que vendem mais, os que apresentam maior crescimento em vendas, os profissionais que se destacam, as diferenças de vendas entre regiões, as diferenças de performance entre ações adotadas etc.

Todas essas informações são relevantes, mas a análise de cada dado é sempre isolada, sem que se possa compreender as relações entre eles. Essa é uma característica das análises descritivas, elas não estabelecem relações entre as variáveis. As relações entre as variáveis analisadas são pressupostas pelos tomadores de decisão.

3ª Fase – Matemática

É o início do verdadeiro uso dos dados para a tomada de decisão empresarial. A ciência, finalmente, coloca à disposição do mundo dos negócios recursos capazes de alavancar os resultados empresariais.

Passamos de análises descritivas para análises de causa e efeito. Pela primeira vez é possível compreender a relação entre as variáveis. Ou seja, no mundo dos negócios, estabelecer as relações entre uma ação e o seu impacto nos resultados, comprovados matematicamente e não por suposições.

As análises causais, de causa e efeito, permitem identificar quais são os fatores que realmente contribuem nos resultados. Permitem saber quem contribui mais e quanto.

Na prática, temos alguns exemplos:

Mix de produtos: é possível identificar o conjunto de produtos que geram o maior faturamento, a maior rentabilidade e mantêm o crescimento de vendas, simultaneamente.

Satisfação de clientes: não podemos investir infinitamente em todos os fatores que impactam na satisfação e com as análises causais, temos condições de distinguir e dar atenção ao que realmente importa.

Cesta de produtos: quais as relações entre os produtos vendidos, quem influencia na venda de quem, são respostas obtidas com facilidade nesta fase.

4ª Fase – Preditiva

A fase preditiva é uma evolução da fase matemática. Além de estabelecer as relações de causa e efeito, os modelos preditivos são capazes de prever o futuro utilizando os dados históricos e os algoritmos estatísticos.

A tomada de decisão sobre mudanças de processos ou ajustes na estratégia se torna mais segura com o apoio de modelos preditivos.

Os modelos preditivos são uma poderosa ferramenta no relacionamento com clientes, permitindo à empresa distinguir, por exemplo, quais clientes realmente vale a pena reter, antevendo o seu comportamento, nas vendas, prevendo demandas de produtos ou serviços, no marketing, calculando potenciais resultados das ações etc.

Hoje já há um grande número de empresas adotando modelos preditivos, mas as grandes referências são Amazon e Netflix. A Amazon aplica para previsão de demanda, logística, recomendações personalizadas etc. A Netflix destaca-se na produção e recomendação de conteúdo.

5ª Fase – Prescritiva

A fase prescritiva vai além da previsão. Se na fase prescritiva nós tomamos conhecimento do que vai acontecer, aqui na prescritiva incorporamos a sugestão de medidas e ações para influenciar o resultado desejado.

Os recursos dos modelos prescritivos nos permitem avaliar a nossa tomada de decisão para cenários futuros avaliando os impactos de eventuais ações corretivas para que os resultados sejam consistentes com os objetivos propostos.

6ª Fase – Responsiva

A fase responsiva marca uma diferença significativa em relação as demais fases com uso dos dados, da matemática e das ferramentas estatísticas. Até aqui estávamos trabalhando com dados do passado para antever comportamentos e resultados. Ou seja, a tomada de decisão e as ações estão baseadas apenas no passado acreditando-se que ele se repetirá no futuro. Mas a vida e o mundo não são assim, tudo pode mudar ou ocorrer de uma forma diferente, surgem os modelos responsivos.

Na fase responsiva as empresas integram o seu conhecimento das fases preditivas e prescritivas, baseadas no passado, a recursos capazes de identificar situações novas e imprevistas, do presente, gerando uma resposta adequada as novas condições. Criam-se algoritmos e mecanismos de ajustes da ação e ou da estratégia para contextos novos que se colocam.

7ª Fase – Indutiva

A fase indutiva, até poucos anos atrás, parecia coisa de filmes de ficção científica, mas hoje já é uma realidade possível. A fase indutiva refere-se à integração dos modelos responsivos a capacidade e a velocidade de processamento dos computadores em sistemas voltados a interação com seres humanos.  Em resumo, com o aumento da capacidade de processamento e o uso da inteligência artificial um computador será capaz de induzir a tomada de decisão de uma ser humano.

A velocidade de processamento de um computador atual excede em milhares de vezes a velocidade do pensamento humano. Esta diferença de velocidade fará com que um humano seja facilmente envolvido, emocionalmente, na interação com um computador de maneira que este induzirá comportamentos e decisões humanas.

Uma forma de compreendermos como isto ocorrerá é por meio de um fenômeno que muitos de nós já vivenciamos: o déjà vu. O já visto (em frânces) é aquela sensação de já ter vivenciado uma determinada situação ou de já ter estado em um determinado local. Estamos certos de que aquilo já aconteceu conosco.

Esta ilusão de memória ocorre da seguinte maneira: a carga elétrica que passa em uma sinapse, com uma determinada informação, por algum motivo, faz uma espécie de looping refazendo o mesmo caminho. Ao repetir o  caminho, a uma velocidade de 360 kilometros por hora (velocidade das , nos gera a percepção de uma memória já existente.

Voltando ao computador de alta-performance. Com uma velocidade infinitamente maior que nosso cérebro, o computador será capaz de nos estimular baseado em nosso comportamento e fala, o que nos parecerá incrivelmente familiar e próximo, gerando um sentimento de confiança e segurança. Está aberto o campo para a indução.

8ª Fase – Autônoma

A fase autônoma difere da indutiva em somente um aspecto: a evolução dos sistemas de interação com os humanos passará a ser feita pelas próprias máquinas. O treinamento da inteligência artificial que hoje necessita da ação humana passará a ser realizado pelas próprias máquinas a partir do feedback de cada interação.

Cronologia das 8 fases do uso dos dados e da tecnologia

Veja onde está sua empresa no mundo da Ciência de Dados

Você tem 04 alternativas para relacionar sua empresa com as fases propostas. A sua empresa pode estar integralmente ou parcialmente relacionada com cada uma das fases. A maneira de compreendermos em que fase estamos é, principalmente, identificando os recursos que empregamos na nossa tomada de decisão. Vamos ao exercício:

1) Empresas Tradicionais: Não utilizam dados na tomada de decisão, estão empregando apenas os métodos presentes na Fase 1 – Intuitiva. Claro que não podemos confundir a ausência do uso de dados na tomada de decisão empresarial com a visão, privilegiada, dos empreeendedores. Visão empreendedora e gestão empresarial são elementos complementares.

2) Empresas Convencionais: A grande maioria das empresas do nosso mercado, situadas na Fase 2 – Descritiva, onde empregam ferramentas descobertas entre 1500 e 1900. Há o uso exclusivo de análises descritivas como uso do Excel e os Dashboards dos ERP’s.

3) Empresas Analíticas: Com um número relativamente restrito de empresas, transitam entre as fases 3, 4 e 5, matemática, preditiva e prescritiva, respectivamente. A grande característica é que já aplicam métodos estatísticos no tratamento dos seus dados para toda a empresa ou em algumas áreas. Há o emprego de ferramentas estatísticas do excel, de apps com motor estatístico e, claro, com profissionais que tenham conhecimento específico para o uso destes resursos.

4) Empresas do Futuro: Um número muito pequeno de empresas, que já estão conectadas com as fases 6, 7 e 8, responsiva, indutiva e autônoma, respectivamente. A grande característica é que dominam o conhecimento que sustentam o seu negócio. Assim, conseguem organizar seus processos alinhados com a geração de dados, em quantidade e qualidade, necessários para o emprego da Inteligência Artificial, que nada mais é que estatística aplicada a dados através da capacidade infinita de processamento dos computadores.

A boa notícia é que, de forma geral, a corrida pelo uso dos dados está apenas começando. Mesmo com recursos a bastante tempo disponíveis a grande maioria das empresas ainda não os emprega. Não perca esta oportunidade de poder andar na frente e comece, o quanto antes, se possível, ainda hoje.

João Stringhini
CEO – Stringhini Varejo Inteligente
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