No papel, a revolução da análise parece concluída. A IA passou de novidade a linha orçamental. No Inquérito de IA do Mercado Médio RSM de 2025, 91% dos inquiridos afirmaram utilizar IA generativa, mas a maioria descreveu-se como apenas "algo preparada".
Essa lacuna entre adoção e confiança é onde Mohammad Hamid construiu uma reputação como uma das vozes mais pragmáticas de análise de Detroit. Baseado em Michigan, Hamid é consultor e ex-fundador de software cujo trabalho abrange a construção de produtos de análise, aconselhamento a grandes empresas e ajuda a líderes de mercado médio a transformar conversas sobre IA em decisões que tanto um CFO quanto um gestor de linha de frente podem reconhecer. Ele descreve o seu papel menos como "transformação de IA" e mais como alinhamento de pessoas, processos e tecnologia em torno de uma história de valor que pode ser explicada em linguagem simples. Mohammad Hamid Detroit "As ferramentas estão ruidosas agora", diz ele. "Mas a maioria das organizações não está a faltar software. Estão a faltar uma história causal compartilhada e os hábitos operacionais que dão vida a essa história."
O ethos analítico de Hamid vem de construir antes de aconselhar. No início da sua carreira, ele ajudou a iniciar a Unison, uma empresa de software na interseção de escuta social, sustentabilidade e suporte à decisão. Esse trabalho deu-lhe um lugar na primeira fila para ver como os produtos de análise ganham ou perdem confiança. "Um insight em que ninguém confia é apenas uma captura de ecrã com ambição", diz ele.
Hoje, o seu trabalho concentra-se cada vez mais em empresas de médio porte em Michigan e além: organizações grandes o suficiente para sentir pressão competitiva, mas não grandes o suficiente para financiar uma organização de dados moderna completa. Os líderes são informados de que a IA irá comprimir ciclos de decisão, personalizar experiências e automatizar relatórios. Eles querem esse futuro, mas vivem com poucos analistas, sistemas fragmentados, propriedade difusa e uma fila de incêndios operacionais.
A resposta de Hamid não é minimizar a IA, mas sequenciar a ambição. "Não se começa por perguntar: 'Onde podemos colocar IA generativa?'", diz ele. "Começa-se por perguntar: 'O que acreditamos que impulsiona valor aqui, e podemos medi-lo honestamente?'" Essa questão está no centro do que ele chama de Estrutura da Bússola Causal.
A Bússola Causal começa por fazer com que os líderes concordem com um modelo causal para a função com a qual estão a trabalhar. Para uma equipa de vendas ou marketing, Hamid concentra-se em três camadas: alavancas de alto valor (escolhas controláveis como design de oferta ou mix de canais), ações de alto valor (comportamentos e sinais de funil que mostram se as alavancas estão a funcionar) e resultados de alto valor (resultados como receita, retenção ou margem). Organizar análises em torno dessas camadas, em vez de em torno de ferramentas, muitas vezes desbloqueia mais valor do que uma atualização de plataforma. "Métricas não são a estratégia", diz ele. "Elas são a gramática. Uma vez que concordamos com a gramática, podemos escrever melhores frases."
Após a fundação causal, a Bússola Causal volta-se para as pessoas. Na visão de Hamid, as equipas de análise têm desempenho inferior menos por falta de habilidade técnica e mais por falta de diversidade cognitiva. Ele aponta para como organizações tecnológicas de alto desempenho contratam pessoas com backgrounds incomuns para construir melhores sistemas: jornalistas que interrogam dados como uma fonte, cientistas comportamentais que entendem experimentação e experiência do cliente, professores que sabem como impulsionar a adoção. À medida que a IA comprime a análise de rotina, Mohammad Hamid resume a função analítica moderna como três papéis complementares: estratégia (escolher os problemas certos e definir o modelo causal), implementação (obter dados, pipelines e governança para realmente funcionar) e narrativa (tornar os insights utilizáveis e acionáveis).
Processo e tecnologia completam o quadro. Há uma década, as equipas de análise gastavam a maior parte do seu tempo em ETL: extraindo dados de sistemas de origem, limpando-os e carregando-os em armazéns. ETL ainda importa, mas plataformas de nuvem modernas, APIs e automação mudaram o equilíbrio e tornaram a disciplina de DataOps e DevOps central para a engenharia analítica. Hamid argumenta que os pipelines ligados à receita ou risco devem ser tratados como produtos, com propriedade clara e expectativas de serviço.
Na prática, essa filosofia aparece em vários setores. Dentro da indústria automóvel e manufatura industrial, Mohammad Hamid ajudou operações multi-site a unificar dados de qualidade, fornecimento e manutenção num único modelo operacional, com a maior vitória vindo de definições compartilhadas para defeitos e tempo de inatividade, para que as equipas das fábricas parassem de discutir sobre o que era "real". Em serviços financeiros, ele trabalhou no refinamento de sinais de risco, sobrepondo segmentação comportamental aos atributos de crédito tradicionais, mostrando que a organização não carecia de dados; carecia de uma história coerente sobre como risco, design de produto e comunicação com o cliente se moviam juntos ao longo do tempo.
Questionado sobre o que diria a um CEO ou CIO de mercado médio de Michigan tentando entender IA e análise, Mohammad Hamid oferece um breve manual. Comece com um mapa de decisão e valor ancorado nas poucas decisões que realmente movem o negócio, depois trabalhe para trás até aos dados e cadência operacional necessários. Trate a qualidade e governança de dados como prontidão para IA, concentrando-se num punhado de "conjuntos de dados dourados" com proprietários claros e SLAs. Invista na literacia executiva para que os líderes possam patrocinar os casos de uso certos e dizer não aos errados. E construa pequenas vitórias auditáveis que melhorem um ciclo de decisão semanal e provem que análise e IA podem mudar como o negócio realmente funciona.
Espera-se que o mercado mais amplo de análise continue a expandir-se ao longo da década, impulsionado pela nuvem, IA e o movimento em direção à tomada de decisão em tempo real. Mas a mensagem de Hamid de Detroit é que escala sem coerência não é progresso. "A IA ampliará a lacuna entre organizações que sabem o que estão a tentar provar e organizações que estão apenas a esperar que o painel as resgate." Para organizações de mercado médio em Michigan e além, a Estrutura da Bússola Causal não é uma rejeição da IA. É um lembrete de que a análise moderna ainda é, de uma forma profundamente humana, sobre julgamento. E para líderes tentando construir vantagens duráveis na era da IA, esse pode ser o insight mais tranquilizador de todos.
