O novo report da McKinsey Global Institute explora a fundo como a tecnologia digital está impactando a produtividade, o crescimento e a competitividade no nosso mundo. Também mostra quais as oportunidades que estão em jogo para as empresas.

The Age of Analytics: Competing In A Data-Driven World é um report (136 páginas PDF) baseado em mais de cinco anos de pesquisa em dados e analytics.

Nestes 5 anos, eles observaram como a adoção da ciência de dados acelerou especificamente as áreas de aprendizagem de máquina (machine learning) e de aprendizagem profunda (deep learning).

Dentre as análises, a McKinsey identificou 120 usos potenciais do aprendizado de máquina em 12 indústrias, além de ter realizado uma pesquisa com mais de 600 especialistas dessas indústrias para entender o que acham sobre o potencial impacto dessa tecnologia.

A descoberta mais surpreendente foi a extraordinária amplitude das potenciais aplicações da aprendizagem de máquina; Cada uma dessas aplicações foi identificada como sendo uma das três primeiras em uma determinada indústria por pelo menos um especialista dessa indústria.

Os pesquisadores da McKinsey então plotaram as 120 aplicações mais importantes no mapa abaixo. O eixo Y mostra o volume de dados disponíveis (abrangendo amplitude e freqüência), enquanto o eixo X mostra o potencial impacto dessa tecnologia, com base nas pesquisas feitas com os mais de 600 especialistas dessas indústrias.

Os usos específicos que combinam riqueza de dados com maiores oportunidades são as bolhas maiores no quadrante superior direito do gráfico. Estas representam áreas onde as empresas deveriam priorizar o uso da aprendizagem de máquina e se preparar para uma transformação que começa a acontecer.

Alguns dos usos de maior oportunidade são: publicidade personalizada; veículos autônomos; otimização de preços, rotas e programação com base em dados em tempo real em viagens e logística; previsão de resultados de saúde personalizada; e otimização de estratégias de merchandising no varejo.

As aplicações no quadrante superior direito se dividem em quatro categorias principais:

A primeira refere-se à radical personalização de produtos e serviços para clientes em setores como bens de consumo, finanças, seguros, saúde e mídia – uma oportunidade que a maioria das empresas ainda não explorou plenamente.

A segunda categoria seria a análise preditiva. Como exemplos, estão a triagem de chamadas de atendimento ao cliente; a segmentação de clientes com base em padrões de risco, taxa de churn e compra; a identificação de fraudes e anomalias e segurança cibernética; e o diagnóstico de doenças, scans, biópsias e outros dados.

A terceira categoria é a otimização estratégica, que inclui usos como merchandising e otimização de prateleiras no varejo, agendamento e atribuições de funcionários de linha de frente e otimização de equipes.

A quarta categoria refere-se à otimização de operações e logística em tempo real, incluindo a automação de plantas e máquinas para reduzir erros, melhorar a eficiência e otimizar a gestão da cadeia de suprimentos.

O report completo (136 páginas em PDF) está aqui.