Como a Xoople transforma os dados do Earth em insights de negócios

Aprojetar missões de observação da Terra a partir de dados de satélite no final do século XX, Fabrizio Pirondini viu a paisagem começar a mudar. Outrora de domínio exclusivo dos governos, esse setor, nascido por meio de lançamentos de satélites, estava se abrindo para o setor privado graças a melhorias tecnológicas e mudanças regulatórias.

Pirondini viu isso como uma oportunidade de impulsionar o setor. Como cofundador e CEO da Xoople, ele agora lidera uma equipe que permite que as empresas acessem insights sobre mudanças na superfície da Terra por meio de IA e análises avançadas.

Pirondini chama isso de inteligência de dados da Terra. "Na Xoople, estamos eliminando toda a complexidade de ter que pesquisar, coletar, processar e dar sentido a essa enorme quantidade de dados geoespaciais", diz ele. "A inteligência de dados da Terra faz mais do que apenas capturar dados sobre as mudanças que ocorrem no solo, como mudanças no clima, no tráfego ou na navegação. Ele também extrai padrões e percepções preditivas dessas mesmas informações."

Imagine administrar uma empresa agrícola e poder acompanhar o status de cada uma de suas plantações em tempo real: o que elas precisam para sobreviver e até mesmo como elas crescerão ao longo do tempo. Ou estar na área de logística e saber instantaneamente o que está acontecendo com os principais nós da sua cadeia de suprimentos, seja um desastre natural ou uma estrada interrompida. Ou ser uma seguradora e monitorar seus ativos globalmente e como eles estão se comportando. Os protótipos da Xoople são alimentados por petabytes de dados (que em breve serão exabytes) que permitem alimentar os usuários com um fluxo regular de novas informações que podem rastrear e prever essas mudanças.

Embora a Xoople crie as fontes de dados e dê sentido a elas com as ferramentas certas, é fundamental permitir a adoção perfeita pelos usuários finais. "A última milha da entrega de nossas soluções é fundamental", diz Pirondini. "Eles precisam ser integrados ao fluxo de trabalho da empresa e criados com base nas necessidades do mundo real."

A Xoople está cumprindo essa missão. E eles se uniram à Ernst & Young LLP, aproveitando seus recursos de consultoria estratégica para ajudar a transformar suas soluções em blockbusters comerciais que as empresas de todo o mundo adotarão para tomar decisões melhores, mais rápidas e mais bem informadas.

No início de seu envolvimento com a EY, os dados da Xoople foram concebidos para permitir o sensoriamento remoto por meio de sistemas de informações geográficas. "É um tipo de campo muito técnico e, à medida que nos aprofundamos, percebemos que há muito mais uso para esses dados", diz Traci Gusher, líder de IA e dados da EY Americas. "Muitos setores podem se beneficiar e gerar valor com isso — é realmente incrível."

Juntas, a Xoople e a EY enfrentaram três desafios principais.

1. Pesquisar e validar a adequação ao mercado e as estratégias de entrada no mercado

O projeto exigiu o envolvimento de engenheiros de infraestrutura, dados, IA e software e profissionais de domínio de setores específicos em toda a organização da EY para ajudar a determinar como o ajuste de mercado desses conjuntos de dados poderia criar valor. Juntos, eles desenvolveram estratégias e programas de entrada no mercado para os clientes, incluindo manuais para explicar os insights derivados desses conjuntos de dados e como integrá-los em nível empresarial.

2. Transformar tecnicamente dados geoespaciais complexos em conjuntos de dados prontos para IA

A IA generativa (Gen AI) não era uma tecnologia dominante no início, forçando a equipe da EY a mudar novamente o ímpeto original do compromisso. "Percebemos que a aceleração da disponibilidade desses dados se tornaria cada vez mais importante", diz Gusher.

Para entender como habilitar melhor a IA para fornecer resultados rápidos para empresas comerciais, a EY e a Xoople entraram em um ecossistema de colaboradores de hiperescalonamento, incluindo a Microsoft e a Databricks. Esses esforços foram essenciais para a criação de conjuntos de dados distintos, bem como para facilitá-los para a empresa.

"Uma abordagem inovadora que foi necessária quando a EY e a Xoople se uniram foi criar formatos de dados abertos que fossem independentes de plataforma", observa Gusher. "Os casos de uso são intersetoriais e as empresas utilizam várias tecnologias, por isso era importante ter conjuntos de dados em formatos abertos que pudessem ser consumidos e personalizados por diferentes arquiteturas."

3. Permitir privacidade e segurança nas soluções

"A Xoople deve fornecer não apenas uma solução eficaz, mas também uma solução confiável", diz Pirondini. "Estamos trabalhando com parceiros tecnológicos em uma abordagem de dados globais unificados que tem uma camada extra de segurança cibernética. Isso nos permite ter certeza de que temos acesso seguro e eficiente aos nossos dados, e nossos clientes podem confiar que seus dados estão seguros", acrescenta.

A governança de risco robusta é um componente essencial dos dados prontos para IA, e as equipes da EY submeteram o conjunto de dados da Xoople a testes e capacitação extensivos, para ajudar a garantir que ele não fosse apenas utilizável e acessível, mas também confiável. "Criar confiança nesse conjunto de dados foi absolutamente uma parte imperativa e fundamental desse programa", diz Gusher. "Adotamos uma abordagem de confiança zero. Com isso, aplicamos os princípios menos privilegiados. Implementamos controles de acesso baseados no usuário e verificação contínua para ajudar a garantir que os dados estivessem seguros e fossem confiáveis."

A abordagem abrangente da Xoople — considerando a IA a partir de como ela é comercializada, como é habilitada e como é protegida - está alinhada com a forma como a EY aborda a tecnologia por meio de seus EY.ai Value Blueprints. Esses projetos consistem em sete camadas, como inteligência, confiança e clientes, para que a IA seja construída para o futuro, e não aparafusada no passado.