Repensar Analytics e tomada de decisão
Não é a IA que toma decisões melhores — são pessoas capacitadas trabalhando com ela. Ajudamos você a construir a cultura que transforma analytics e IA generativa em decisões melhores.
A Edgius em poucas palavras
Construindo uma cultura de decisão orientada a analytics
O que traz você aqui?
A maioria das pessoas chega com um problema, não com um produto em mente. Comece onde dói.
De orientada a dados
a orientada a analytics
Os dados, sozinhos, não ajudam a tomar decisões melhores.
Analytics utiliza os dados por meio de pessoas capacitadas para gerar os insights necessários a decisões melhores. Boa analytics e boas decisões dependem de muito mais do que apenas dados.
A história dos elefantes
Para evoluir na tomada de decisão orientada a analytics, precisamos encarar os elefantes na sala.
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Elefante 1 · Munger
50–80%
é o tempo médio que analistas e cientistas de dados gastam na preparação dos dados antes mesmo de começar a analisá-los.
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Elefante 2 · Manual
500–1000
horas por ano é o tempo que os analistas dedicam a trabalhos manuais repetitivos que poderiam ser automatizados.
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Elefante 3 · Duplicate
+25%
é o desperdício médio estimado de tempo com análises duplicadas ou muito semelhantes em grandes organizações.
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Elefante 4 · Quality
+20%
é a perda de produtividade relacionada à qualidade dos dados e da analytics e ao ruído na tomada de decisão.
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Elefante 5 · Question & Problem
85%
dos CEOs pesquisados afirmam que suas organizações são ruins no diagnóstico de problemas — sem responder às perguntas certas.
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Elefante 6 · Bias
180+
é o número de vieses cognitivos que afetam negativamente a analytics e a tomada de decisão.
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Elefante 7 · Diversity
+20%
de aumento em inovação e rentabilidade estão entre os benefícios da diversidade humana. Você tira proveito dela?
O segundo ato
Um novo rebanho se instalou
Os sete elefantes acima são sobre analytics, e eles não foram embora. Mas a IA generativa chegou rápido e trouxe o próprio rebanho: aquilo que todo mundo na organização já vê, e ninguém coloca na pauta.
42%
das empresas abandonaram a maior parte de suas iniciativas de IA em 2025, contra 17% no ano anterior — com uma média relatada de US$ 7,2 milhões perdidos por iniciativa abandonada.
S&P Global, 2025
20%
das organizações relataram um vazamento envolvendo IA sombra — ferramentas que ninguém aprovou — somando US$ 670 mil ao custo médio do incidente.
IBM, Cost of a Data Breach Report 2025
45%
das amostras de código gerado por IA continham uma falha de segurança, em 80 tarefas de programação e mais de 100 modelos. A taxa de acerto sintático subiu de cerca de 50% em 2023 para cerca de 95%; a de segurança não saiu do lugar.
Veracode, 2025 GenAI Code Security Report
−7,2%
de estabilidade de entrega para cada aumento de 25% na adoção de IA, em cerca de 3.000 profissionais. O acompanhamento de 2025 da DORA constatou que a penalidade de throughput sumiu; o custo em estabilidade, não.
DORA, Accelerate State of DevOps 2024, e seu acompanhamento de 2025
O custo mais silencioso nunca chega a um painel: quanto mais as pessoas confiam em uma resposta, menos a verificam. A Microsoft e a Carnegie Mellon perguntaram isso a 319 profissionais do conhecimento em 2025 e encontraram exatamente essa troca — confiança na ferramenta, em detrimento do pensamento crítico. Nada disso é um argumento contra a IA. É um argumento para nomear o rebanho em voz alta, a única forma que alguém já encontrou de mover um elefante.
Microsoft Research e Carnegie Mellon University, 2025
“Elefantes pertencem à natureza, não ao seu escritório!”
Sylvain Dufour
Fundador, Edgius
Você consegue identificar o elefante nº 8?
Elefante 8: a lacuna de competências
Nos últimos 2 anos, quanto sua organização investiu em tecnologia para analytics, data warehouse, big data, BI e IA?
Agora, quanto você investiu para capacitar e empoderar as suas pessoas?
A lacuna de competências
Um desafio significativo para o sucesso de empresas e organizações.
59%
da força de trabalho global precisará de treinamento até 2030.
39%
das competências essenciais dos trabalhadores devem mudar até 2030.
63%
dos empregadores veem a lacuna de competências como a maior barreira à transformação dos negócios.
Da tecnologia
ao domínio das competências
O modelo é a menor parte do problema.
A regra 10-20-70 do BCG atribui cerca de 10% do que faz uma iniciativa de IA dar certo aos algoritmos, 20% à tecnologia e aos dados ao redor deles e 70% às pessoas e aos processos (BCG, Closing the AI Impact Gap, 2025). Esses 70% são o trabalho de verdade, e são justamente a parte que a maioria dos programas pula. Automação analítica, BI e IA generativa se pagam da mesma forma: quando pessoas que combinam competências técnicas e humanas sabem o que pedir a elas e o que verificar.
As 10 principais competências essenciais em 2030
World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
- 1 Pensamento analítico
- 2 Resiliência, flexibilidade e agilidade
- 3 Liderança e influência social
- 4 Pensamento criativo
- 5 Motivação e autoconsciência
- 6 Letramento tecnológico
- 7 Empatia e escuta ativa
- 8 Curiosidade e aprendizado contínuo
- 9 Gestão de talentos
- 10 Orientação a serviços e atendimento ao cliente
- Pensamento crítico e resolução de problemas · Power Skills
- Autogestão · Power Skills
- Rede humana · Power Skills
- Uso e desenvolvimento de tecnologia · Technical Skills
De uma organização de indivíduos
à inteligência coletiva
As organizações são mais do que a soma dos indivíduos.
O ativo mais valioso de uma organização são as suas pessoas e a forma como trabalham juntas: a inteligência coletiva. Mas a maioria das organizações não sabe:
- Como as pessoas trabalham e colaboram entre si?
- Como o conhecimento flui entre as pessoas?
- Quão diversa é a sua rede para ajudar a gerar inovação e reduzir vieses em analytics e decisões?
Compreender, cultivar e aproveitar essa inteligência coletiva é a chave para liberar o verdadeiro potencial de uma organização.
Como trabalhamos
Avaliar primeiro.
Pilotar pequeno e escalar o que se paga.
A maioria dos programas de IA generativa perde força antes de chegar ao resultado financeiro — o estudo do MIT de 2025 sobre projetos-piloto corporativos aponta 95%. A causa raramente é o modelo. É a distância entre uma ferramenta e o modo como a organização realmente trabalha. É daí que partimos, e provamos o valor em algo pequeno antes de qualquer compromisso maior.
MIT NANDA, “The GenAI Divide: State of AI in Business”, 2025.
A avaliação olha para três coisas ao mesmo tempo
Pessoas
Uma análise de redes organizacionais mostra como o trabalho realmente flui: quem conecta as equipes, onde o conhecimento para de circular e a quem as pessoas de fato recorrem.
Processos
Acompanhamos o trabalho em si — as etapas, as passagens de bastão e os contornos que suas equipes criaram porque o sistema nunca serviu direito. É aí que a automação se paga.
Tecnologia
Levantamos o que você já tem e para o que está pronto: dados, plataformas, governança e as ferramentas de IA já em uso, aprovadas ou não.
01
Avaliar
Algumas semanas, não alguns trimestres. Pessoas, processos e tecnologia examinados juntos, resultando em um retrato claro de onde você está e uma lista curta e priorizada do que vale a pena fazer.
02
Pilotar
Um problema real, um fluxo de trabalho, um resultado mensurável. Pequeno o bastante para terminar, concreto o bastante para provar — ou para descartar, o que vale tanto quanto.
03
Escalar
O que se paga é ampliado, com sua própria equipe capaz de operar, governar e evoluir a solução. Nada importante deveria depender da nossa presença.
Sem longa fase de descoberta e sem decisão de plataforma antes de haver evidência que a justifique.
Enfrentamos esses desafios com Coaching · Tecnologia · Rede humana
Enxergamos analytics e tomada de decisão de forma holística
Tecnologia
para viabilizar a automação, o desenvolvimento cidadão e a IA generativa
Coaching
para capacitar e empoderar as pessoas
Rede humana
para aproveitar a inteligência coletiva
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Caso de uso
Combinando coaching, tecnologia e análise de redes humanas
- Uso da Análise de Redes Organizacionais para otimizar os grupos de coaching e aumentar a diversificação da rede humana.
- Mensuração dos benefícios do Programa de Coaching Analytics-Maker combinado com tecnologia de automação.