A pandemia dificultou a coleta de dados em campo para as empresas. Mas, ao conectar suas equipes de forma mais efetiva, ainda há como obter mais dos dados do que eles já possuem, argumenta Penny Swords, Vice-Presidente do Central na Seequent.
Fazer a transição para o digital era apenas uma opção, ou até mesmo um luxo. Alguns a consideravam complicada demais, arriscada demais, ou talvez um investimento grande demais. Para muitas empresas, nunca era a hora certa – então veio a pandemia.
“De uma hora para outra tornou-se a hora certa, pois todos foram forçados a trabalharem de forma remota. As pessoas começaram a implementar e utilizar soluções de colaboração remota”, conta Penny Swords.
Os primeiros passos envolveram efetivamente conectar as pessoas e permitir que elas continuassem a trabalhar. Videoconferências, trocas de mensagens e a hospedagem na nuvem deixaram de ser alta tecnologia e se tornaram algo do dia a dia.
Mas aí as empresas se voltaram para o trabalho em si. Com acesso limitado para a coleta de dados em campo e mais especialistas trabalhando de casa, como as equipes poderiam trabalhar mais com menos?
A Penny compartilha insights de suas recentes conversas com clientes.
É a combinação do geólogo com a máquina.
Dados antigos, novas descobertas
“Como as pessoas não podiam mais ir tanto a campo, elas começaram a recorrer aos dados que já tinham coletado para encontrar mais insights”.
Um lado positivo do trabalho remoto foi que ele criou espaço para as equipes se aprofundarem mais nos dados que elas já tinham – e encontrarem valor onde não tinham encontrado ainda.
“Ao longo dos anos, as empresas vêm coletando uma quantidade gigantesca de dados. Elas nem sempre extraem todo o potencial dos dados, especialmente quando suas equipes estão fazendo viagens a campo”.
“Na medida em que as pessoas começaram a trabalhar remotamente de casa, elas começaram a recuperar dados coletados anteriormente e analisá-los mais a fundo para tentar encontrar algo que elas talvez não viram da primeira vez”.
Gerenciamento de big data
Uma vez que as pessoas começaram a analisar seus dados antigos, elas se deram conta que tinham muitos dados – certamente mais do que qualquer pessoa ou equipe conseguiria processar de forma efetiva.
“Quando você processa uma enorme quantidade de dados que foram coletados no passado, podem existir descobertas nos seus dados que você não tenha visto”.
No entanto, computadores conseguem encontrar rapidamente padrões em grandes conjuntos de dados. Então, quais tecnologias as pessoas estão utilizando?
“Nós constatamos que cada vez mais nossos clientes estão recorrendo à Inteligência Artificial (IA) para automatizar tarefas e para buscar novos insights nos seus dados para melhor informar suas decisões. Eles estão, por exemplo, utilizando a IA para classificar partes de dados automaticamente”.
Um computador consegue identificar uma imagem em um instante com base no que ele aprendeu analisando imagens anteriores. O computador pode, então, ser treinado para nomear ou classificar um dado.
Automatizando o mundo
A busca por padrões e classificações são as coisas que as máquinas fazem de melhor. Computadores conseguem, por exemplo, automaticamente catalogar testemunhos de sondagem.
“Ao automatizar o processo de carregamento dos dados em um modelo e conseguir visualizá-los, você obtém um resultado mais rápido desde o momento que você posiciona um furo no chão até o momento que você começa a tomar decisões”.
Mesmo ao coletar dados de campo, as máquinas podem tornar o tempo de retorno da catalogação dos testemunhos de sondagem até a tomada de decisões quase que instantâneo. “O computador está identificando padrões e
tendências que, caso contrário, não seriam percebidos pelo cérebro humano, e com maior velocidade”.
O valor da expertise
No entanto, o objetivo dessa tecnologia não é substituir pessoas – muito pelo contrário. Na verdade, o objetivo é liberar o tempo delas para que elas possam aplicar seus conhecimentos, e não ficarem se ocupando apenas catalogando números ou digitando nomes.
A tecnologia dá aos experts mais espaço para testarem ideias, colaborarem e se concentrarem na tomada de decisões. Além do mais, os computadores também precisam de alguém para detectar os seus erros.
Nesta nova era digital, não se trata de um ou de outro, “é a combinação do geólogo com a máquina”.
