Pe hârtie, revoluția analiticii pare încheiată. IA a trecut de la noutate la linie bugetară. În Sondajul IA pentru Piața Medie RSM din 2025, 91% dintre respondenți au declarat că folosesc IA generativă, dar majoritatea s-au descris ca fiind doar "oarecum pregătiți."
Acest decalaj între adoptare și încredere este locul unde Mohammad Hamid și-a construit o reputație ca una dintre cele mai pragmatice voci în analitică din Detroit. Cu baza în Michigan, Hamid este consultant și fost fondator de software, a cărui activitate cuprinde construirea de produse analitice, consilierea întreprinderilor mari și ajutarea liderilor din piața medie să transforme discuțiile despre IA în decizii pe care atât un CFO, cât și un manager de linie le pot recunoaște. El își descrie rolul mai puțin ca "transformare prin IA" și mai mult ca aliniere a oamenilor, proceselor și tehnologiei în jurul unei povești de valoare care poate fi explicată în limbaj simplu. Mohammad Hamid Detroit "Instrumentele sunt zgomotoase acum," spune el. "Dar majoritatea organizațiilor nu duc lipsă de software. Le lipsește o poveste cauzală comună și obiceiurile operaționale care dau viață acestei povești."
Etosul analitic al lui Hamid provine din construire înainte de consiliere. La începutul carierei sale, a ajutat la înființarea Unison, o companie de software la intersecția dintre ascultarea socială, sustenabilitate și suport decizional. Acea muncă i-a oferit un loc în prima linie pentru a vedea cum produsele analitice câștigă sau pierd încredere. "O perspectivă în care nimeni nu are încredere este doar o captură de ecran cu ambiție," spune el.
Astăzi, munca sa se concentrează din ce în ce mai mult pe companiile din piața medie din Michigan și nu numai: organizații suficient de mari pentru a simți presiunea competitivă, dar nu suficient de mari pentru a finanța o organizație completă de date moderne. Liderilor li se spune că IA va comprima ciclurile decizionale, va personaliza experiențele și va automatiza raportarea. Ei își doresc acest viitor, dar trăiesc cu personal analitic redus, sisteme fragmentate, proprietate neclară și o coadă de incendii operaționale.
Răspunsul lui Hamid nu este de a minimaliza IA, ci de a secvența ambiția. "Nu începi prin a întreba, 'Unde putem pune IA generativă?'" spune el. "Începi prin a întreba, 'Ce credem că generează valoare aici și putem măsura acest lucru în mod onest?'" Această întrebare se află în centrul a ceea ce el numește Cadrul Busolei Cauzale.
Busola Cauzală începe prin a-i face pe lideri să cadă de acord asupra unui model cauzal pentru funcția cu care lucrează. Pentru o echipă de vânzări sau marketing, Hamid se concentrează pe trei straturi: pârghii de valoare ridicată (alegeri controlabile precum designul ofertei sau mixul de canale), acțiuni de valoare ridicată (comportamente și semnale de pâlnie care arată dacă pârghiile funcționează) și rezultate de valoare ridicată (rezultate precum venituri, retenție sau marjă). Organizarea analiticii în jurul acestor straturi, mai degrabă decât în jurul instrumentelor, deblochează adesea mai multă valoare decât o reîmprospătare a platformei. "Metricile nu sunt strategia," spune el. "Ele sunt gramatica. Odată ce suntem de acord asupra gramaticii, putem scrie propoziții mai bune."
După fundația cauzală, Busola Cauzală se îndreaptă spre oameni. În viziunea lui Hamid, echipele de analiză au performanțe scăzute mai puțin din cauza lipsei de competențe tehnice și mai mult din cauza lipsei de diversitate cognitivă. El indică modul în care organizațiile tehnologice de înaltă performanță angajează persoane cu experiențe neobișnuite pentru a construi sisteme mai bune: jurnaliști care interogează datele ca pe o sursă, oameni de știință comportamentali care înțeleg experimentarea și experiența clienților, profesori care știu cum să stimuleze adoptarea. Pe măsură ce IA comprimă analiza de rutină, Mohammad Hamid rezumă funcția analitică modernă în trei roluri complementare: strategie (alegerea problemelor potrivite și definirea modelului cauzal), implementare (obținerea datelor, a conductelor și a guvernanței pentru a funcționa efectiv) și povestire (făcând perspectivele utilizabile și acționabile).
Procesul și tehnologia completează imaginea. Acum un deceniu, echipele de analiză își petreceau cea mai mare parte a timpului cu ETL: extragerea datelor din sistemele sursă, curățarea acestora și încărcarea lor în depozite. ETL contează în continuare, dar platformele moderne de cloud, API-urile și automatizarea au schimbat echilibrul și au făcut ca disciplina DataOps și DevOps să fie centrală pentru ingineria analitică. Hamid susține că conductele legate de venituri sau risc ar trebui tratate ca produse, cu proprietate clară și așteptări de servicii.
În practică, această filozofie apare în diverse sectoare. În cadrul producției auto și industriale, Mohammad Hamid a ajutat operațiunile multi-site să unifice datele de calitate, aprovizionare și întreținere într-un singur model operațional, cel mai mare câștig venind din definițiile comune pentru defecte și timp de nefuncționare, astfel încât echipele din fabrică au încetat să se certe despre ce era "real". În serviciile financiare, a lucrat la rafinarea semnalelor de risc prin stratificarea segmentării comportamentale peste atributele de credit tradiționale, arătând că organizația nu ducea lipsă de date; îi lipsea o poveste coerentă despre cum riscul, designul produsului și comunicarea cu clienții se mișcau împreună în timp.
Întrebat ce ar spune unui CEO sau CIO din piața medie din Michigan care încearcă să înțeleagă IA și analitica, Mohammad Hamid oferă un manual scurt. Începe cu o hartă de decizie și valoare ancorată în puținele decizii care chiar mișcă afacerea, apoi lucrează înapoi către datele și cadența operațională necesară. Tratează calitatea datelor și guvernanța ca pregătire pentru IA, concentrându-te pe un număr mic de "seturi de date de aur" cu proprietari clari și SLA-uri. Investește în alfabetizarea executivă, astfel încât liderii să poată sponsoriza cazurile de utilizare potrivite și să spună nu celor greșite. Și construiește victorii mici, auditabile, care îmbunătățesc o buclă de decizie săptămânală și dovedesc că analitica și IA pot schimba modul în care funcționează afacerea.
Se așteaptă ca piața mai largă de analiză să continue să se extindă pe parcursul deceniului, alimentată de cloud, IA și mișcarea către luarea deciziilor în timp real. Dar mesajul lui Hamid din Detroit este că scara fără coerență nu înseamnă progres. "IA va lărgi decalajul dintre organizațiile care știu ce încearcă să demonstreze și organizațiile care doar speră că tabloul de bord le va salva." Pentru organizațiile din piața medie din Michigan și nu numai, Cadrul Busolei Cauzale nu este o respingere a IA. Este o reamintire că analitica modernă este încă, într-un mod profund uman, despre judecată. Și pentru liderii care încearcă să construiască avantaje durabile în era IA, aceasta poate fi cea mai liniștitoare perspectivă dintre toate.
