Uma abordagem centrada no ser humano para vantagem competitiva – O’Reilly

Na empresa moderna, a informação é o novo capital. Enquanto as empresas investem recursos na inteligência synthetic, muitas descobrem que a tecnologia, por si só, proporciona apenas despesas e não transformação. O verdadeiro motor da mudança não está no algoritmo, mas nas mãos e mentes das pessoas que o utilizam. O maior ativo que uma organização possui é o conhecimento diversificado e específico de domínio mantido em suas equipes humanas.

Desenhando diretamente de Pedro DruckerDe acordo com os princípios da empresa, o caminho para a vantagem competitiva é uma abordagem centrada no ser humano. A gestão eficaz, ensinou Drucker, exige um foco em resultados mensuráveis, promovidos através da colaboração e do alinhamento estrito dos esforços individuais com os objetivos institucionais. A tecnologia é apenas uma ferramenta; não tem propósito a menos que sirva às pessoas que o utilizam e à missão que estão tentando cumprir. Esta é a única forma fiável de gerar inovação genuína e resultados tangíveis.

A realidade social dos dados e o perigo dos silos

Dados como um esforço coletivo

A análise de dados é fundamentalmente um esforço coletivo. Não devemos ter como objetivo transformar todos em cientistas de dados; em vez disso, devemos capacitar as equipes para colaborarem de forma eficaz com a IA e entre si – em conjunto. Consideremos uma grande empresa retalhista que procura otimizar a sua cadeia de abastecimento. A empresa investiu pesadamente em um modelo sofisticado de IA para prever a demanda e automatizar o estoque. O modelo, no entanto, está falhando. Ele recomenda estocar produtos que não foram vendidos, enquanto itens críticos estão frequentemente fora de estoque.

O problema não é a tecnologia. É uma falha na aplicação da inteligência, experiência e conhecimento humanos. O modelo de IA, construído por uma equipe de cientistas de dados, foi projetado para otimizar o custo por unidade e a velocidade de entrega. Ela não explicava, e não poderia, explicar os insights profundos mantidos pelas pessoas que realmente dirigem o negócio. A equipe de advertising entende que uma tendência repentina nas redes sociais criará um aumento na demanda por um merchandise específico, enquanto a equipe de vendas sabe que um cliente corporativo importante acaba de fazer um pedido grande e sem aviso prévio. O gerente de operações no armazém pode prever quais pontos de estrangulamento logístico atrasarão uma remessa, independentemente da previsão do modelo. O diagnóstico da IA ​​baseou-se em dados limitados; os humanos tinham o quadro completo.

“O propósito de uma organização é permitir que seres humanos comuns façam coisas extraordinárias.”
Pedro Drucker

Esses indivíduos – o líder de advertising, o profissional de vendas, o gerente de operações – possuem o conhecimento especializado que libera todo o potencial da IA. O objetivo da IA ​​é aumentar e ampliar esta experiência, não substituí-la.

O desafio dos silos

Este esforço coletivo muitas vezes falha devido a silos organizacionais. Embora alguns silos tenham começado como uma necessidade prática – proteger dados confidenciais de clientes, por exemplo – muitos persistem muito depois de a sua justificação authentic ter desaparecido. Mais perigosamente, os silos são muitas vezes o resultado de dinâmicas políticas e do medo de perder poder ou influência. Considere um diretor de advertising (CMO) que está relutante em compartilhar um novo modelo preditivo do valor da vida do cliente com o diretor de informação (CIO). O CMO vê este modelo como um ativo competitivo, uma ferramenta para justificar o orçamento e a influência do seu departamento. Ao retê-lo, ela garante que sua equipe proceed sendo a única fonte desse perception crítico.

Essa mentalidade é tóxica; substitui a competição interna pelo desempenho coletivo. Ele cria um sistema onde os departamentos se concentram no território em detrimento dos resultados. Como Drucker ensinou, o propósito de uma organização é permitir que seres humanos comuns façam coisas extraordinárias. Quando estão confinados aos seus pequenos domínios, o seu trabalho torna-se comum, por mais avançadas que sejam as suas ferramentas.

Cultivando um ambiente colaborativo

O desmantelamento destas barreiras não é apenas um desafio estrutural; é um imperativo humano e cultural basic. Os líderes devem reconhecer que os silos são sintomas de desafios humanos que exigem uma mudança de mentalidade: dar prioridade à colaboração em detrimento da competição. Para fazer isso, devem criar um ambiente onde diversas perspectivas sejam ativamente procuradas e recompensadas.

Isto começa com uma linguagem partilhada e um mandato claro. Um líder pode facilitar uma série de workshops interdepartamentais, reunindo profissionais de advertising, engenheiros e analistas financeiros não para “serem treinados em IA”, mas para identificar problemas partilhados. Uma pergunta como “Como podemos usar os dados existentes para reduzir o quantity de chamadas de atendimento ao cliente?” pode ser o ponto de partida para uma colaboração que rompa barreiras organicamente. O resultado não é um novo algoritmo, mas um novo processo baseado no entendimento mútuo.

Estratégia: comece pequeno, ganhe grande

Muitas empresas erram ao buscar implementações tecnológicas ambiciosas e em grande escala, como vastos sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP). A intenção – integrar e simplificar – é sólida, mas o resultado é muitas vezes decepção, custos excessivos e nova confusão. Considere uma empresa de manufatura que investiu milhões em um novo sistema para automatizar toda a sua linha de produção. O lançamento inicial foi caótico. Os requisitos inflexíveis de entrada de dados do sistema frustraram os engenheiros que tinham seus próprios métodos práticos e estabelecidos. A produção foi interrompida durante semanas enquanto os trabalhadores da linha da frente enfrentavam um sistema que complicava, em vez de simplificar, o seu trabalho. Esta é uma história de advertência: sem uma abordagem centrada nas pessoas, mesmo os sistemas mais avançados ficam aquém.

O poder do incrementalismo

O caminho para o sucesso da IA ​​não é uma revisão abrangente e de cima para baixo. Trata-se de projetos incrementais que capacitam as equipes para enfrentar desafios pequenos e relevantes. Isto não é um retiro; é uma escolha estratégica. É um reconhecimento de que a verdadeira mudança acontece através de uma série de etapas gerenciáveis ​​e bem-sucedidas.

1. Comece com um projeto pequeno e estratégico: Não reformule toda a plataforma de atendimento ao cliente; concentre-se em um problema único e urgente. Para um name middle, um projeto pequeno pode usar um modelo simples de IA para analisar transcrições de chamadas e identificar os cinco principais motivos para longos tempos de espera. Isso é gerenciável, fornece insights imediatos e acionáveis ​​e dá à equipe uma sensação de realização. O projeto é pequeno, mas a vitória é significativa: prova o valor da abordagem.
2. Estabeleça objetivos claros: Se o projeto do name middle visa reduzir o tempo de espera, defina o sucesso com uma meta clara e mensurável: reduzir o tempo médio de atendimento de chamadas em 15% em três meses. Essa clareza é inegociável. Ele fornece um ponto focal e elimina ambiguidade.
3. Evite o aumento do escopo: Este é o assassino silencioso de projetos. Para evitá-lo, devem ser estabelecidos limites claros desde o início. A equipe pode concordar: “Analisaremos apenas as chamadas do terceiro trimestre e nos concentraremos apenas nas cinco principais causas identificadas. Não expandiremos a análise de tickets de suporte por e-mail durante esta fase”. Essa disciplina rígida garante que o projeto permaneça no caminho certo e produza um resultado tangível.
4. Incentive a colaboração multifuncional: O sucesso do projeto depende do elemento humano. A equipe deve incluir um representante da linha de frente do name middle que entenda as nuances das conversas com os clientes, um analista de dados para interpretar o resultado da IA ​​e um gerente de produto para implementar as mudanças recomendadas. Esses workshops multifuncionais são onde os verdadeiros insights colidem e a inovação nasce.

Aprendizagem e dimensionamento

Cada projeto incremental é uma oportunidade de aprendizado incessante. Após concluir o projeto do name middle e reduzir os tempos de espera, a equipe deve realizar uma retrospectiva completa. Eles deveriam perguntar: O que deu certo? O que falhou? Se um projeto reduzir com sucesso as taxas de rotatividade, documente as estratégias que levaram a esse sucesso e aplique-as amplamente. O sucesso não é o fim; é o início de um novo processo. A equipe pode então aplicar a mesma metodologia ao suporte por e-mail e, em seguida, ao chat ao vivo. A pequena vitória torna-se um modelo repetível para o progresso.

O Imperativo da Liderança

O papel do líder é inequívoco: promover uma cultura de transparência, confiança e capacitação.

Uma estratégia centrada no ser humano aborda as causas profundas da lenta adoção da IA ​​e dos dados isolados. Incentiva um ambiente resiliente onde a curiosidade sobre os dados se torna enraizada na cultura corporativa. Quando diversas disciplinas se envolvem ativamente com os dados, elas cultivam uma linguagem compartilhada e uma mentalidade coletiva que prioriza os dados.

Este esforço não se trata da adoção de ferramentas; trata-se de nutrir um ambiente onde a colaboração é a configuração padrão. Trata-se de compreender que um silo não é uma estrutura; é um comportamento humano que deve ser gerenciado e redirecionado para um objetivo comum. Ao dar prioridade à experiência humana e ao confrontar ativamente as realidades políticas que sustentam os silos, as empresas transformam a IA de uma despesa tecnológica numa vantagem competitiva que impulsiona a inovação significativa e garante o sucesso a longo prazo.