Capacitar o time atual ou contratar cientistas de dados: qual a melhor escolha?

Por que priorizar a capacitação do time atual em vez de contratar cientistas de dados caros?

Muitas empresas acreditam que só cientistas de dados altamente especializados podem entregar valor, mas isso nem sempre é verdade. Capacitar o time atual — com profissionais de marketing, vendas ou finanças — permite aproveitar o conhecimento profundo do negócio, que é tão importante quanto a habilidade técnica. Além disso, ferramentas atuais, especialmente as no-code (sem necessidade de programação), combinadas com IA generativa, tornam possível que esses profissionais criem análises e automações relevantes com linguagem simples.

Segundo pesquisa da Gartner, até 2025, 70% das análises avançadas serão feitas diretamente por especialistas do domínio usando ferramentas low-code e no-code, reduzindo a dependência de equipes técnicas especializadas. Ou seja: investir na capacitação do time atual traz mais alinhamento com as reais necessidades do negócio, acelera resultados e diminui custos altos da contratação.

O que são ferramentas no-code e como elas ajudam especialistas de negócio?

Ferramentas no-code são plataformas que permitem criar aplicativos, processos automatizados e análises sem escrever código. Em vez disso, usam interfaces visuais, arrastar e soltar, e comandos em linguagem natural — a forma como conversamos. Isso significa que profissionais sem formação técnica programam soluções que antes exigiam conhecimento de linguagens complexas.

Por exemplo, um analista de marketing pode montar um dashboard que integra dados de vendas e campanhas usando uma plataforma no-code, ajustando indicadores em minutos. A IA generativa, que cria textos, códigos e processos com base em comandos simples, acelera ainda mais essa construção e complementa as práticas de governança, segurança e conformidade.

Quando ainda é necessário contar com especialistas técnicos em dados?

Apesar da facilidade trazida pelas soluções no-code e IA generativa, algumas tarefas continuam exigindo cientistas de dados ou engenheiros especializados. Entre elas estão:

• Governança de dados: garantir que as informações usadas são válidas, seguras e compliant (em conformidade com regras legais e políticas internas).
• Integrações complexas entre vários sistemas diferentes, que usualmente necessitam programação e conhecimentos técnicos profundos.
• Construção de modelos preditivos avançados, quando o negócio requer sofisticação e precisão elevadas.

Nessas situações, um time técnico é indispensável para evitar riscos e garantir qualidade, especialmente em processos que envolvem integrações com sistemas legados.

Como a inteligência artificial generativa transforma o uso de dados por equipes não técnicas?

A inteligência artificial generativa usa algoritmos para criar conteúdo, respostas e análises a partir de comandos em linguagem natural – isto é, fala ou texto escrito comum, sem termos técnicos. Isso significa que profissionais de negócio podem perguntar, por exemplo, “Qual foi a tendência de vendas no último trimestre por região?” e a IA monta relatórios personalizados em segundos.

Essa tecnologia democratiza o acesso às análises, acelerando decisões estratégicas e reduzindo o gargalo que ocorria quando só especialistas técnicos podiam manipular os dados.

Qual o melhor caminho para implementar essa capacitação internamente?

Recomenda-se um programa de treinamento focado em:

• Uso de ferramentas no-code e plataformas com IA generativa.
• Formação básica em conceitos de dados (ex: qualidade, fontes, métricas).
• Capacitação em tradução do problema do negócio para soluções práticas.
• Processo de apoio por especialistas técnicos para governança e validação.

A Gulp, por exemplo, já acompanhou casos em que times de marketing foram treinados para construir modelos de segmentação de clientes com ferramentas visuais, aumentando a produtividade e reduzindo custos em projetos de dados.

Conclusão

Capacitar o time atual é uma estratégia inteligente para aproveitar o conhecimento do negócio e reagir rápido com soluções feitas por especialistas não técnicos, usando ferramentas no-code e IA generativa. Porém, manter a colaboração com especialistas técnicos para governança e tarefas complexas é fundamental para sucesso e segurança dos dados. Investir em treinamentos e processos de apoio permite extrair o máximo valor com menos custo e mais agilidade.

Para se aprofundar mais no assunto, acesse o artigo “Low/No Code: Tendências e Visão de Mercado para 2025”, publicado no site konia.com.br.