Omar Espejel é analista de dados sênior da TSC.ai e trabalha em nossa sede para a América Latina, no Brasil. Este texto foi publicado originalmente no HackerNoon.
Oferecer insights ao seu cliente, definidos de forma breve como textos curtos de informação processada analiticamente, agrega valor aos serviços de praticamente qualquer empresa. Infelizmente, como engenheiros, ou técnicos em geral, nossa formação não aborda em detalhe as técnicas para escrever insights. Este texto curto pretende servir como guia básico para futuros analistas. Apresento o conceito de insight e dou conselhos para a criação de peças de inteligência concisas e curtas.
Como analista de dados sênior, preciso fazer exatamente o que Ray Dalio, magnata das finanças, menciona em sua conversa de dezembro de 2019 com Lex Fridman no podcast “Artificial Intelligence”, quando perguntado sobre o papel que o aprendizado de máquina terá na tomada de decisões e na análise:
“A IA é particularmente boa em processar dados, mas a noção do que você quer fazer, na maioria das vezes, é mais bem determinada pela mente humana. Quais são os princípios?” (citação aproximada), Ray Dalio em entrevista a Lex Fridman
A TSC.ai (onde trabalho como analista de dados sênior) é uma empresa de tecnologia que usa inteligência artificial para oferecer justamente inteligência aos nossos clientes. Em parte, essa inteligência é oferecida por meio de insights.
Atenção: um insight não é o mesmo que um relatório ou uma investigação aprofundada. Um insight é um texto curto, com menos de 2.000 palavras, que oferece inteligência a um cliente que não espera ler um artigo de 10.000 palavras ou cinco notícias para chegar a uma conclusão sobre um tema. Talvez os exemplos mais famosos de insights estejam na série Bloomberg QuickTake.
Os insights entregues ao cliente exigem processamento de informação para serem criados. Para processar a informação, o analista pode usar ferramentas como a inteligência artificial, por exemplo o Atium, da TSC.ai. Mas isso não basta. A IA serve como uma ferramenta inestimável para a criação de inteligência e é formidável no trabalho de processar dados para prever ou identificar padrões. Mas estamos em um ponto em que a IA ainda não é excelente na tomada de decisões que envolvem considerar um grande número de variáveis que evoluem ao longo do tempo (jogar Go ou pôquer não conta). Como Dalio diz na mesma entrevista, você não vai permitir que uma IA defina como você vai educar seus filhos.
Depois que a IA processa os dados, cabe ao analista decidir como usar a informação, se for usá-la, para torná-la útil ao cliente. Pense, por exemplo, em um algoritmo de PLN que identifica nomes de pessoas em notícias e cria um resumo da história. Nesse caso, ao fazer a análise, é preciso decidir se, considerando os fundamentos do que é importante para o nosso cliente, a notícia tem relevância suficiente ou não, e se as pessoas identificadas são relevantes para a história que queremos entregar ao cliente.
Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb deixam isso claro em “Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence”: embora a previsão (feita por meio da IA) seja um componente-chave da inteligência, as duas não são a mesma coisa.
Para oferecer inteligência, a inteligência artificial não basta. Os insights são exatamente isso e só podem ser feitos por humanos.
A seguir, apresento alguns pontos relevantes que eu e minha equipe identificamos para produzir insights de qualidade. Mas, antes de tudo, lembre-se da regra principal:
Sem rodeios, o objetivo é desenvolver insights de qualidade que serão enviados a pessoas muito, muito ocupadas (clientes) que querem ler a nota em dois minutos.
O trabalho dos analistas se apoia em três pilares fundamentais, que abordo aqui: 1) busca de informações, 2) redação e 3) estruturação do conteúdo.
1) Busca de informações
- Para isso, é preciso usar um mecanismo de busca confiável. Na minha experiência, o Google basta.
- Na hora da busca, é recomendável usar palavras-chave sobre o assunto investigado. Exemplo: se o insight precisa tratar do processo e do estado atual da regulação das empresas de tecnologia financeira (fintechs) na Argentina, é recomendável digitar as palavras-chave na barra de busca do Google desta forma: regulação+fintech+Argentina.
- Selecione informações recentes, as mais recentes possíveis. A ideia é oferecer ao leitor os acontecimentos mais recentes sobre o tema solicitado.
- Considere as informações de sites confiáveis. Há muita informação na internet, e a maior parte não é boa nem séria.
- Como leitura complementar, veja: 10 Advanced Web Search Techniques You Probably Never Knew About. Mas, na minha experiência, isso basta na maior parte das vezes.
2) Sobre a redação
A qualidade de um insight não depende da extensão. Depende do conteúdo: ideias claras, redação curta e certeira.
- Como mencionei, a maioria dos clientes quer ler seu insight em dois minutos. Para isso, o insight terá entre uma e duas páginas. Visualizações são ótimas! Na TSC.ai, oferecemos mapas de relações entre stakeholders que tornam os insights mais fáceis de digerir. Veja, por exemplo, este mapa, em espanhol, sobre os defensores de um novo imposto de 2020 na Argentina:
- Se você ainda não leu sobre o assunto investigado, é impossível começar a desenvolver o insight. Por isso, é preciso começar com uma boa leitura das informações encontradas. Depois, escreva um título bem conciso que reflita o objetivo do seu texto. O título pode ser algo como “Novo imposto mexicano mira serviços digitais” ou “A influência de Cristina Fernández no governo argentino em 2020”.
- Sempre que possível, olhe o título do seu insight para lembrar do que ele trata. O único objetivo mencionado no título precisa ser cumprido.
- Se você ainda está nos seus primeiros insights, recomendo que, ao terminar o insight, você o releia e se comprometa a cortar pelo menos um terço das palavras usadas. Isso vai obrigar você a mantê-lo concreto e curto. Esse conceito, entre outros, está no excelente livro “On Writing Well”, de William Zinsser.
- Não escreva palavras supérfluas só para preencher espaço!
3) Estruturação do conteúdo
Como o conteúdo do insight depende do tema tratado, não há receita para a estrutura do insight. Por isso, a criatividade e a iniciativa do analista são valorizadas na hora de organizar as ideias em um discurso coerente e ordenado.
Esta é a estrutura geral que recomendo. Para o início do insight:
- Título: deve ser conciso, fácil de entender (lembre que não será dirigido a acadêmicos) e diretamente ligado ao objetivo principal do insight.
- Data e local: indique o dia em que o relatório foi preparado ou atualizado e o local de onde foi preparado.
- Introdução: em um parágrafo, apresente brevemente o tema a ser tratado. Em outras palavras, faça uma abertura sobre o propósito do insight (do que ele vai tratar?).
Para o corpo principal:
Evite escrever muito e dizer pouco. Ou seja, vá direto ao ponto.
- Ele pode ter quantas partes o analista considerar necessárias, desde que estejam diretamente ligadas ao assunto investigado e ofereçam informações precisas e importantes.
- Uma redação clara é essencial para que as ideias sejam perfeitamente entendidas. Escreva como se o seu insight fosse dirigido a alguém que não sabe nada sobre o tema. Obrigue-se a explicar tudo com o menor número possível de palavras. Eu sei, isso dá trabalho.
- É verdade que serão usadas fontes de informação. Mesmo assim, por favor, não copie e cole!
- É preciso cuidar da argumentação, ou seja, manter a ordem lógica (ou cronológica, se necessário) das ideias à medida que se desenvolvem.
- Procure organizar suas ideias em tópicos. Se elas se desdobrarem, você pode usar outro nível de tópicos para mostrar que a ideia tem “subideias”. Na minha opinião, não há limite para o uso de níveis. Basta manter a relação e a ordem.
- Nossos clientes geralmente querem saber quem são os defensores e quem são os críticos de determinados temas, por exemplo, regulações. Por isso, entregamos uma lista dos stakeholders e de suas posições sobre os temas em questão. Isso pode ser resumido de forma elegante em um mapa de relações, como os que a TSC.ai oferece. Como exemplo, veja este mapa sobre quem é quem na regulação das fintechs na Argentina em 2020:
- Conclusão: dependendo do insight solicitado, ele pode terminar com uma breve conclusão, geralmente de um parágrafo, que vai indicar as descobertas mais relevantes observadas durante a investigação. Também pode conter uma análise de suas possíveis consequências futuras (isso vai depender do tema).
- Recomendações: inclua sugestões, se houver alguma ou se forem solicitadas. Nesta fase, a capacidade analítica de quem faz o insight é crucial.
Por fim, lembre-se…
A inteligência artificial é uma excelente ferramenta para oferecer inteligência aos seus clientes. Mas, na maioria das vezes, ela não será suficiente. Será preciso o componente humano que processa a informação. Neste texto curto, apresentei o conceito de insight como um texto curto que oferece informação concisa e que, idealmente, pode ser lido em dois minutos.