CIO Codex E-book
Uma introdução clara ao CIO Codex Framework, com os pilares essenciais para transformar TI em valor. Ideal para ter a visão geral do framework.
Repetindo uma frase que tem feito sucesso (infelizmente não me recordo do autor): "você não vai perder seu emprego para AI, mas sim para alguém que usa AI melhor do que você".
AI está apenas engatinhando e não temos a menor ideia do quanto ainda vai evoluir.
Fazendo um paralelo, quando lançaram os primeiros celulares, eles eram carregados em uma "maleta" (mas ainda assim eram "mobile" versus um telefone fixo) e ninguém imaginava que hoje teríamos no bolso equipamentos com poder de processamento equivalente (ou quiçá superior) aos supercomputadores daquela época, com recursos inimagináveis até então.
Esses dias saiu a notícia de um primeiro caso em que AI faria o papel de "advogado" em.um caso nos EUA.
AI já ajuda devs em plataformas como Copilot da GitHub.
Nas últimas semanas o mundo tem ficado maravilhado com o que AI generativo é capaz de fazer, de forma que em muitos casos se torna muito difícil saber se um determinado conteúdo (texto, imagem, som ou vídeo) foi criado por um humano ou AI.
Nesse sentido, nada mais natural do que AI passar a fazer parte do ferramental na gestão de projetos.
Seguindo a máxima de que tudo é feito por e para as pessoas, acredito que o uso de AI vai permitir aos gestores poderem focar no lado mais humano do processo, ao mesmo tempo que os resultados práticos e quantitativos serão menos discutíveis.
Aqui uma matéria muito interessante da Harvard Business Review explorando exatamente esse tema:
https://hbr.org/2023/02/how-ai-will-transform-project-management
Como tem sido a sua gestão do tempo?
Mais um drama que é compartilhado, creio que em escalas diferentes, entre muitas organizações.
Uma boa matéria da CIO Online sobre o tema:
https://www.cio.com/article/419707/examining-the-cio-time-management-dilemma.html
Dividir o tempo, atenção e dedicação entre "Run" e "Change".
A matéria fala principalmente do CIO, mas na minha opinião essa é uma batalha diária que se dá em todos os níveis em quase toda área de IT.
O primeiro passo para encarar isso é se organizar, não apenas no aspecto "micro" da agenda e tarefas, mas no aspecto "macro" de estabelecer um modelo operacional da organização que reconheça e enderece essa dualidade.
Enquanto endereçar a dualidade, incluo definir o que é mais importante e prioritário para a empresa em cada momento (manter ou transformar?).
Entendendo também que em um mundo com recursos finitos é um diferencial buscar soluções criativas para contornar as restrições, mas ainda assim, aquela máxima de que "toda escolha é uma renúncia" segue sendo uma verdade da vida difícil de escapar.
Como muitos artigos já mostraram, a Microsoft não vai estar sozinha nesse mercado que se abre para AI.
Outras big techs já possuem ou estão correndo para criar suas alternativas.
Há algumas semanas ouvimos muito sobre a Bard do Google.
Certamente Oracle, IBM, Amazon e outras big techs vão muito em breve apresentar as suas alternativas (que eventualmente até já existiam, mas não tiveram divulgação).
Devemos ver a boa a velha competição de mercado e a evolução acelerada nos próximos anos. Lembrando que estamos só começando e nem imaginamos como estaremos daqui 5, 10, 20 anos!
Nessa matéria da ComputerWorld esse tema é bem explorado:
Mas o que me chamou muito a atenção dessa vez é que diferentemente de outras ocasiões, parece que a MS pivotou muito mais rápido do que em outros eventos de "transformação" do mercado.
Tenho certeza de que outros antigos fãs do finado Windows Phone certamente entenderão e concordarão com isso!
Para quem gosta do tema de Modelo Operacional, aqui uma matéria muito boa da Inc.com:
É igualmente interessante ver que essa é uma questão chave para empresas dos mais variados perfis e tamanhos, inclusive para big techs como o Google.
Creio que essa seja a beleza do tema de Modelo Operacional: não existe um modelo único certo, mas sim o mais adequado para um dado contexto!
A forma como sua empresa está organizacionalmente estruturada, como executa seus processos, como atribui o accountability e a responsabilidade sobre as atividades, como toma decisões, como prioriza, como mensura e governa sua evolução e resultados.
Tudo isso constituí seu "Modelo Operacional".
E esse caso do Google é muito legal para mostrar na prática como momentos e contextos diferentes demandam modelos operacionais igualmente diferentes.
Se em uma mesma empresa, momentos distintos já apontam para necessidades distintas, o mesmo provavelmente vale quando se fala de empresas distintas.
Não existe modelo único "one size fits all" que se pode comprar pronto de prateleira.
Criar e implementar um modelo operacional é algo feito à medida, com um certo grau de análise "artesanal", mas só que fortemente baseado em técnica, metodologia e ciência!
Vale a leitura desse artigo da Inc.com:
Quem nunca entrou em uma discussão em que as coisas ditas por cada parte foram escalando e ficando cada vez mais quentes e ácidas?
Acho que existe um limite entre discutir (no sentido de debater) abertamente os issues versus discutir (no sentido de brigar) pelos issues.
E geralmente o limite é ultrapassado quando deixamos de focar nas soluções e causas e passamos e focar nas pessoas e na busca pelos culpados.
Somos todos humanos e (quase todos por aqui) temos sangue latino correndo pelas veias, então é bem fácil nos tornarmos emocionais nos argumentos e dizer algo que dispara o gatilho e incendeia as discussões.
Acho que faz parte da jornada buscar amadurecer como seres humanos e sermos capazes de identificar quando as coisas estão saindo do controle e agir para preservar e construir as pontes, não para explodi-las!
Mas como é bem dito no artigo, falar é fácil, o difícil é se disciplinar para agir assim no calor do momento.
Não dá para negar que não é trivial fazer toda essa análise teórica e racional naqueles segundos fatais bem no meio das discussões.
Para que as organizações sejam Data-driven, as pessoas que nela trabalham precisam de fato utilizar dados no seu dia a dia.
Existe um enorme desafio cultural nesse sentido, pois não é trivial mudar/evoluir o modus operandi de áreas e pessoas, ainda mais de uma forma tão diferente e relativamente nova.
Mas em paralelo (ou talvez um pouco antes disso) existe todo um desafio fundacional para se criar e oferecer o ferramental para que a mágica aconteça.
É preciso que os dados estejam disponíveis com a qualidade, normalização, atualização, segurança, nível de autorização de acesso, privacidade, confidencialidade (e outras características e propriedades que eu não me atrevo a lembrar de forma integral agora).
E nesse ponto eu creio que entra o papel chave de IT.
E certamente não é um passeio no parque!
Abaixo uma matéria da CIO Online muito interessante que explora essa questão da democratização de dados nas organizações, e o papel de TI nesse sentido:
https://www.cio.com/article/419433/the-essential-check-list-for-effective-data-democratization.html
Para quem gosta de buscar alguma lógica por trás do que aumenta ou diminui as chances de sucesso para uma cultura de inovação, além de gostar de "quadrantes" para categorizar conceitos e ideias, vale ler esse artigo.
Nele o MIT Sloan explora algumas questões culturais muito importantes para o sucesso das organizações em suas jornadas de inovação:
https://sloanreview.mit.edu/article/why-innovation-depends-on-intellectual-honesty/
Pessoalmente eu creio que me enquadro mais para o lado do "Intellectual Honesty" do que do "Psychological Safety".
Mas é bem interessante e útil aprender e reconhecer os malefícios de cada extremo, afinal, como quase tudo na vida, é necessário encontrar o equilíbrio nas coisas.
Como em tudo na vida, deve-se buscar um equilíbrio.
Essa parte aqui é um exemplo disso:
"… one of Amazon's core management principles: that leaders are obliged to "have a backbone" and "disagree, even when it is uncomfortable or exhausting," and to then unite behind whatever decision the team has made, without negative repercussions."
E veio a notícia de que a Livraria Cultura fechou as portas.
Fico triste com a notícia, afinal, como muitas outras pessoas, não faltam memórias afetivas relacionadas à Cultura geradas ao longo de tantos anos!
Por outro lado, sendo racional, não dá para dizer que foi uma "surpresa". Basta lembrar do destino da Saraiva e da FNAC (e suas igualmente incríveis megastores).
Para mim a preocupação principal que fica é se os hábitos de consumo de conteúdo atuais e futuros são/serão positivos ou não para o avanço da sociedade e do desenvolvimento intelectual da humanidade.
Eu acho que as livrarias estão fechando principalmente pela redução no consumo de livros impressos. Não tem milagre, se os consumidores não compram seus produtos, é improvável que você mantenha as portas abertas.
Mas tenho dúvidas sobre para onde vai o tempo médio consumido pelas pessoas lendo livros físicos. Será que foi para livros em formato digital? (acho que não).
Li outro dia que que as pessoas hoje são bombardeadas por tantas coisas que é um grande desafio conseguir manter a atenção delas em uma mesma atividade por "longos períodos de tempo" (enquanto longo entenda acima de 1h).
Daí o sucesso de vídeos curtos do Tik Tok e recursos de consumo rápido das redes sociais.
O que esperar do mercado de cloud e tendência de uso e adoção por parte das empresas?
Aqui um bom artigo da Accenture explorando as perspectivas de mercado Cloud:
https://www.accenture.com/us-en/insights/cloud/cloud-outcomes-perspective
Mais um reforço ao consenso que se forma no mercado:
- Migrar workloads para a cloud é uma condição (obviamente) necessária para se capturar valor, mas não suficiente.
- A maior parcela do valor vem quando se muda o paradigma geral de operação, passando a fazer uso de todo ecossistema de serviços e parceiros nativos da cloud (achei legal o nome dado pela Accenture: Cloud Continuum).
- AI, Data & Analytics são onde está uma grande parte do valor a ser capturado. E pelo que vejo hoje, não existe paralelo no mundo on premises (o que é realmente diferencial só existe nativo na cloud).
- O valor capturado aumenta a cada ano e é maior de acordo com quão mais abrangente é o uso dos recursos nativos da cloud, incluindo os temas de AI e Data acima.
- A disciplina financeira (FinOps) é essencial para balancear o valor capturado versus o custo. Que o digam os últimos reportes das big techs apontando justamente o aumento da eficiência financeira dos clientes!
O que podemos esperar de novo e tendências para o mundo de Infra e Operations?
Aqui um bom webinar do Gartner explorando esse tema, que é essencial para a estabilidade da Tecnologia:
https://webinar.gartner.com/446954/agenda/session/1053092
Principais eixos para explicar os desafios, tendências e ações de Infra & Operações:
- Pessoas
- Skills
- Volume de trabalho
De forma geral parece que os dramas do dia a dia são universais. Muito parecidos entre as organizações.
Salta igualmente aos olhos que 80% das empresas planejam aumentar o volume de FTEs em Infra & Operações.
Sinal de que efetivamente se verifica um aumento do volume de trabalho.
Uma das alavancas do uso de conceitos como Cloud, DevOps, AIOps, SRE, Observability e tendências de automatização era aumentar a eficiência e assim reduzir o tamanho do volume de atividades humanas.
Deve então existir alguma outra força ou necessidade capaz de explicar que apesar do avanço e disseminação de todos esses conceitos, ainda assim o volume de FTEs requerido está aumentando!
