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O que é uma “cognitech”? Nova categoria do mercado surge para mostrar o real potencial da IA aplicada aos negócios

Estratégia adotada pela WeCogno aposta em um conceito mais abrangente para diferenciar a companhia em um mercado cada vez mais disputado por empresas de dados e inteligência artificial

Disputar espaço no mercado dentro de uma categoria já estabelecida é, na maioria dos casos, uma estratégia arriscada em setores de alta competitividade. Mesmo em alguns casos em que uma empresa se torna referência no que faz, a maneira mais assertiva para se posicionar pode estar na criação de uma nova forma de explicar as lacunas que ela preenche. Foi a partir dessa lógica que a Datarisk direcionou sua equipe, estrutura e todo seu know-how de quase uma década para a criação da WeCogno, assumindo o conceito de “cognitech” para definir sua atuação e seus diferenciais no setor de Big Data.

A pergunta que surge de forma instantânea é: “por que cognitech?”. Com essa nova categoria, a empresa destaca sua forma própria de gerar valor, combinando ciência, tecnologia e inteligência artificial com experiência, contexto e julgamento humano. “Por essa razão, dar um nome a essa forma de trabalhar cria clareza, alinha nossa linguagem e fortalece o lugar que queremos ocupar no mercado. Se antes as empresas competiam pela capacidade de coletar e armazenar dados e, posteriormente, pela capacidade de processá-los com inteligência artificial, agora apresentamos a capacidade de transformar informação em conhecimento aplicável aos negócios”, explica Daniela Veronese, Diretora de Marketing da WeCogno.

Ou seja, nem só humano, nem só máquina, mas sim os dois pensando juntos. É essa combinação que está no centro de uma cognitech, segundo ela.

Veronese ressalta que quando uma empresa cria uma categoria, ela não está simplesmente escolhendo um novo nome para aquilo que já faz. “É como mudamos a forma que o mercado enxerga aquele problema e, consequentemente, como enxerga a própria empresa. Foi essa reflexão que nos levou ao conceito de cognitech”, afirma

A lógica não é inédita em outros segmentos. Termos como fintech, edtech, healthtech e autotech, por exemplo, ajudaram a organizar mercados que passaram a combinar tecnologia com conhecimentos e necessidades específicas de determinadas indústrias. Essas categorias funcionam como uma maneira de comunicar uma proposta de valor e criar um território competitivo.

Para Daniela, a mesma necessidade foi observada no mercado de dados e inteligência artificial. Segundo ela, esse movimento representa uma evolução natural do setor. “Essas categorias comunicam uma combinação entre tecnologia e conhecimento especializado. E, em nosso caso, a companhia ficou maior que o nome, o que nos motivou a explorar o conceito de cognitech. Queremos liderar a capacidade de compreender o que os dados realmente significam, e aplicá-los de forma mais efetiva aos negócios”, explica.

Do ponto de vista de marketing, ocupar um território ainda pouco explorado pode trazer uma vantagem importante,considerando que, em vez de disputar exclusivamente atributos funcionais, como tecnologia, capacidade computacional ou volume de dados processados, a marca passa a competir por uma associação conceitual.

É uma mudança relevante em um mercado no qual expressões como “dados”, “analytics”, “machine learning” e “inteligência artificial” já fazem parte do vocabulário de praticamente todas as empresas de tecnologia. Quanto mais essas palavras se tornam comuns, maior é o desafio para uma companhia se diferenciar apenas a partir delas.

“Existe uma inflação de termos no mercado de tecnologia. Todo mundo fala de dados, IA, analytics, automação. Esses conceitos continuam sendo fundamentais, mas deixaram de ser suficientes para explicar uma diferença de posicionamento. O nosso desafio foi encontrar uma maneira simples de dizer que não entregamos apenas tecnologia para processar informação: queremos entregar capacidade de compreensão para transformar dados em inteligência real e que geram ROI para os negócios de nossos clientes”, reforça Daniela.

Nessa estratégia adotada pela WeCogno, que se aproxima do conceito de category design, o pioneirismo passa a ser outro ativo importante, pois ela define novos espaços de atuação e estabelece uma associação entre uma necessidade emergente e sua própria marca. A primeira empresa a defender consistentemente uma nova categoria tem a oportunidade de ajudar a estabelecer seu significado, seus atributos e até mesmo os critérios pelos quais os concorrentes serão posteriormente comparados.

“Ser pioneiro não significa simplesmente ser o primeiro a utilizar a nova categoria. Significa trabalhar para que o mercado entenda por que esta precisa existir. Se daqui a alguns anos ‘cognitech’ for utilizada para descrever empresas que aplicam cognição, IA, ciência de dados e conhecimento de negócio para apoiar decisões, teremos conseguido construir um território que hoje praticamente não existe”, diz a diretora de Marketing.

Veronese reforça, porém, que a consolidação de um processo como este também passa pelo desenvolvimento e oferta de produtos realmente alinhados às demandas corporativas. Neste caso, a WeCogno nasce a partir de uma estrutura que já soma mais de 500 soluções de Inteligência Artificial construídas pela Datarisk nos últimos dez anos e mais de 1 bilhão de scores calculados que permitiram a ampliação das decisões orientadas por dados em escala. Nesse novo movimento, a companhia combina ciência e engenharia de dados, inteligência artificial, modelagem preditiva e conhecimento de negócio para identificar padrões, antecipar comportamentos e construir modelos capazes de apoiar decisões estratégicas em áreas como crédito, risco, marketing, operações, seguros, indústria e varejo.

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