Como tenho comentado há algum tempo, ainda não somos capazes de vislumbrar toda a extensão do impacto da AI no nosso dia a dia no médio e longo prazo.

A cada instante surgem novos use cases, e isso só vai acelerar daqui em diante.Outro dia vi um artigo sobre o uso de AI na gestão e aqui mais um exemplo disso na prática, como abordado nessa matéria da MIT Sloan:

https://sloanreview.mit.edu/article/improve-key-performance-indicators-with-ai/

A dinâmica organizacional e a eficácia operacional contemporâneas são cada vez mais conduzidas pela análise de dados e pela inteligência artificial.

Neste contexto, a evolução e a melhoria contínua dos indicadores-chave de desempenho (KPIs) emergem como essenciais para garantir não só a competitividade, mas também a relevância estratégica em um mercado em constante transformação.

E aqui fica mais claro como a IA está sendo utilizada para reformular e criar novos KPIs, proporcionando um olhar crítico sobre as implicações dessa evolução para a gestão estratégica das organizações.

Creio que isso só reforça aquela frase famosa "você não será substituído por AI, mas sim por alguém que usa AI melhor do que você".

A análise do MIT Sloan

O estudo apresenta uma visão abrangente sobre o uso crescente da IA na evolução dos KPIs dentro de diversas organizações.

Segundo uma pesquisa global executiva sobre IA, uma grande proporção dos entrevistados reconhece a importância crítica de aprimorar os KPIs para o sucesso de seus negócios.

Este reconhecimento é acompanhado de exemplos práticos onde a IA desempenhou um papel chave.

Empresas como Lyft e Tokopedia têm utilizado a IA para transformar e criar novos KPIs que não só olham para dados históricos, mas também para indicadores que preveem e influenciam futuras ações e resultados.

No caso da Lyft, a otimização de taxas de conversão de usuários que solicitam corridas após abrir o aplicativo resultou em um aumento subsequente de receitas, demonstrando como KPIs informados pela IA podem levar a benefícios empresariais estratégicos.

A pesquisa também aponta para um contraste significativo entre empresas que adotam a IA para a criação e ajuste de KPIs e aquelas que ainda se apoiam predominantemente no julgamento humano.

Enquanto a abordagem tradicional frequentemente falha em melhorar os KPIs, o uso de IA para informar e criar novos indicadores tende a resultar em melhorias substanciais.

Esses KPIs aprimorados pela IA são frequentemente mais eficientes, alinhados e temporalmente sensíveis, refletindo uma integração mais profunda e estratégica dos objetivos organizacionais.

Exemplos práticos para diferentes segmentos

A evolução tecnológica e a integração da inteligência artificial (IA) nas práticas de negócios têm revolucionado a forma como as grandes empresas medem e interpretam seus indicadores-chave de desempenho (KPIs).

Estes indicadores, essenciais para a avaliação da eficiência operacional e estratégica, estão sendo transformados pela IA, proporcionando uma visão mais preditiva e dinâmica da performance empresarial.

Abaixo são explorados os principais tipos de KPIs que fazem uso da IA nas grandes empresas, destacando exemplos práticos nos setores financeiro, de serviços, varejo e indústria, para ilustrar como a tecnologia está moldando as métricas de sucesso nas organizações modernas.

KPIs no Setor FinanceiroNo setor financeiro, os KPIs tradicionalmente focam em métricas como retorno sobre investimento (ROI), custo por aquisição de cliente (CPA) e valor do tempo de vida do cliente (CLTV).

A integração da IA nesses KPIs permite uma análise mais aprofundada e preditiva, que antecipa tendências de mercado e comportamento de clientes.

Exemplo Prático: Banco DBS

O Banco DBS, em Singapura, utiliza IA para integrar seus KPIs através de uma "value map" que correlaciona diferentes pontos de contato da jornada do cliente, desde o marketing até o suporte pós-venda.

Isso permite ao banco melhorar a experiência do cliente e aumentar a rentabilidade por meio de uma gestão mais eficaz das interações com os clientes.

A IA ajuda a prever a probabilidade de eventos futuros, como inadimplência ou renovação de serviços, o que é crucial para a tomada de decisões estratégicas.

KPIs no Setor de Serviços

No setor de serviços, especialmente em empresas de tecnologia e consultoria, KPIs como satisfação do cliente, eficiência de processos e tempo de resposta são vitais.

A IA está sendo usada para otimizar esses indicadores através da análise de grandes volumes de dados de feedback dos clientes e da automação de processos internos.

Exemplo Prático: Salesforce

A Salesforce utiliza IA para otimizar seus KPIs de satisfação do cliente, empregando tecnologias como o Einstein AI para personalizar interações com clientes e prever suas necessidades futuras.

Isso não só melhora a satisfação e retenção do cliente, mas também aumenta a eficiência dos times de vendas e suporte ao cliente.

KPIs no Setor de Varejo

No varejo, KPIs como taxa de conversão, ticket médio e taxa de retorno são fundamentais.

A IA transforma esses KPIs ao permitir uma compreensão mais profunda dos padrões de compra dos clientes, otimizando a gestão de estoques e a personalização das ofertas.

Exemplo Prático: Amazon

A Amazon é pioneira na utilização de IA para melhorar a experiência de compra online. Através da análise preditiva, a empresa ajusta seus KPIs de taxa de conversão e ticket médio ao personalizar as recomendações de produtos com base nos hábitos de compra do cliente.

Além disso, a IA é utilizada para otimizar a logística e a gestão de estoques, reduzindo custos e melhorando a eficiência operacional.

KPIs na Indústria

Na indústria, KPIs relacionados à eficiência da produção, qualidade do produto e segurança do trabalho são essenciais.

A IA ajuda a monitorar e prever falhas de equipamentos, qualidade de produção e riscos de segurança em tempo real.

Exemplo Prático: General Electric

A General Electric utiliza IA para otimizar seus KPIs de manutenção preditiva em equipamentos industriais.

Isso permite à empresa antecipar falhas antes que ocorram, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de manutenção.

A análise de dados de sensores, combinada com algoritmos de aprendizado de máquina, cria um sistema de manutenção que não só preserva a integridade dos equipamentos, mas também garante a segurança e a eficiência operacional.

CIO Codex Framewok - IT Data, Indicators & Dashboards Management

A capability de IT Data, Indicators & Dashboards Management, integrada à macro capability IT Governance e enquadrada na camada IT Transformation do CIO Codex Capability Framework, representa um elemento fundamental na governança de TI.

Esta capability permite à organização monitorar, avaliar e aprimorar continuamente o desempenho das operações de TI. Por meio da análise de dados e da apresentação eficiente de indicadores, oferece suporte à tomada de decisões informadas e promove a excelência operacional na área de TI.

Os conceitos essenciais desta capability abrangem os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) de TI, que são medidas quantitativas refletindo o desempenho e a eficácia das operações de TI, a Coleta de Dados, que envolve a aquisição sistemática de informações relevantes para análise subsequente, a Análise de Dados, que é o processo de examinar, limpar e transformar dados brutos em informações significativas e úteis, os Dashboards, que são interfaces gráficas para apresentar informações de maneira visual e acessível, e a Melhoria Contínua, representando o compromisso de aprimorar constantemente as operações de TI com base nos dados e indicadores disponíveis.

Entre as características desta capability, destacam-se a Avaliação Estratégica, que identifica os KPIs de TI mais relevantes para o alcance dos objetivos estratégicos da organização, a Integração de Dados, que agrega dados de múltiplas fontes para prover uma visão holística do desempenho de TI, a Visualização Impactante, que apresenta informações de forma visualmente atraente e compreensível, o Acesso em Tempo Real, possibilitando o acesso instantâneo às métricas de desempenho, e o Alinhamento Estratégico, assegurando que os KPIs selecionados estejam alinhados com os objetivos e metas de negócios da organização.

O propósito da IT Data, Indicators & Dashboards Management é coletar, analisar e apresentar dados e indicadores chave de desempenho de TI de maneira eficaz e acessível.

Esta capability envolve a criação de dashboards que permitem o monitoramento contínuo do desempenho e o suporte à tomada de decisões baseadas em dados, desempenhando um papel fundamental na busca pela melhoria contínua e fornecendo uma visão clara da eficácia das operações de TI.

Os objetivos desta capability, dentro do CIO Codex Capability Framework, incluem a Coleta de Dados, a Análise de Desempenho, a Apresentação Visual, e a Tomada de Decisões informadas sobre as operações de TI.

O impacto desta capability na tecnologia é extenso, afetando a Infraestrutura, a Arquitetura, os Sistemas, o Modelo Operacional e a Cybersecurity. A coleta e análise de dados abrangem todos os aspectos da infraestrutura de TI, influenciam decisões arquitetônicas, revelam áreas para otimização de sistemas, impactam o modelo operacional da equipe de TI e são cruciais para identificar ameaças de segurança em tempo real.

Em suma, a IT Data, Indicators & Dashboards Management é uma capability essencial para qualquer organização que deseja manter a eficácia e eficiência de suas operações de TI.

Ela não só possibilita uma visão abrangente e atualizada do desempenho de TI, mas também fornece as informações necessárias para a tomada de decisões estratégicas, impulsionando a inovação, a melhoria contínua e a competitividade no mercado dinâmico de tecnologia da informação.

Conceitos e Características

A capability de IT Data, Indicators & Dashboards Management é um pilar crucial na governança de TI, capacitando a organização a monitorar, medir e melhorar continuamente o desempenho de suas operações de TI.

Através da análise de dados e da apresentação eficaz de indicadores, essa capability apoia a tomada de decisões informadas e promove a excelência operacional na Área de Tecnologia.

Conceitos

• Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) de TI: São medidas quantitativas que refletem o desempenho e a eficácia das operações de TI, incluindo disponibilidade de sistemas, tempo de resposta e satisfação do usuário.
• Coleta de Dados: Envolve a aquisição sistemática de informações relevantes, que podem ser estruturadas ou não, para análise subsequente.
• Análise de Dados: Refere-se ao processo de examinar, limpar e transformar dados brutos em informações significativas e úteis.
• Dashboards: São interfaces gráficas que apresentam informações de maneira visual e acessível, permitindo que os usuários acompanhem o desempenho e tomem decisões informadas.
• Melhoria Contínua: É o compromisso de aprimorar constantemente as operações de TI com base nos dados e indicadores disponíveis.

Características

• Avaliação Estratégica: Identifica os KPIs de TI mais relevantes para o alcance dos objetivos estratégicos da organização.
• Integração de Dados: Agrega dados de várias fontes, incluindo sistemas internos e externos, para prover uma visão holística do desempenho de TI.
• Visualização Impactante: Apresenta informações de forma visualmente atraente e compreensível por meio de gráficos, gráficos de pizza, tabelas e outros elementos visuais.
• Acesso em Tempo Real: Permite o acesso instantâneo às métricas de desempenho, permitindo uma resposta ágil a eventos e tendências.
• Alinhamento Estratégico: Garante que os KPIs selecionados estejam alinhados com os objetivos e metas de negócios da organização.

Propósito e Objetivos

A IT Data, Indicators & Dashboards Management é uma capability de importância crítica dentro do contexto da governança de TI.

Seu propósito é coletar, analisar e apresentar dados e indicadores chave de desempenho de TI de forma eficaz e acessível. Esta capability envolve a criação de dashboards que permitem o monitoramento contínuo do desempenho e o suporte à tomada de decisões baseadas em dados.

Ela desempenha um papel fundamental na busca pela melhoria contínua, fornecendo uma visão clara da eficácia das operações de TI.

Objetivos

Dentro do contexto do CIO Codex Capability Framework, os principais objetivos da IT Data, Indicators & Dashboards Management incluem:

• Coleta de Dados: Capturar dados relevantes de diversas fontes internas e externas, garantindo a disponibilidade de informações atualizadas.
• Análise de Desempenho: Realizar análises aprofundadas dos indicadores chave de desempenho, identificando tendências e áreas de melhoria.
• Apresentação Visual: Criar dashboards e relatórios visualmente acessíveis que proporcionem uma visão clara do estado atual de TI.
• Tomada de Decisões: prover informações críticas para apoiar a tomada de decisões informadas em relação às operações de TI.

Impacto na Tecnologia

A IT Data, Indicators & Dashboards Management afeta diretamente várias dimensões da tecnologia:

• Infraestrutura: A coleta de dados abrange todos os aspectos da infraestrutura de TI, desde servidores e redes até dispositivos e sistemas.
• Arquitetura: Os indicadores de desempenho podem influenciar as decisões arquiteturais, orientando as melhorias necessárias.
• Sistemas: A análise de dados pode revelar áreas em que os sistemas precisam ser otimizados ou atualizados para melhorar o desempenho.
• Modelo Operacional: Os dashboards podem ser usados para monitorar o modelo operacional da equipe de TI, identificando ineficiências e áreas de melhoria.
• Cybersecurity: A coleta e análise de dados de segurança são cruciais para identificar ameaças em tempo real e tomar medidas proativas.

Concluindo

A integração da IA na gestão de KPIs não é apenas uma tendência, mas uma necessidade emergente para as organizações que buscam manter-se à frente em um ambiente de negócios altamente competitivo e em rápida mudança.

As organizações devem reconhecer que a melhoria e a criação de novos KPIs por meio da IA não são apenas sobre a eficiência operacional, mas também sobre a capacidade de prever e moldar o futuro.

Pessoalmente, percebo que a adoção da IA para a gestão de KPIs representa uma mudança de paradigma que desafia tanto as práticas estabelecidas como a cultura organizacional.

É uma jornada que exige uma reavaliação contínua das métricas que definem o sucesso.

As lideranças devem, portanto, investir não só em tecnologias, mas também em estratégias de dados e treinamento que capacitem suas equipes a maximizar o potencial da IA.

O desenvolvimento de KPIs mais inteligentes e preditivos através da IA é uma das maiores oportunidades para as empresas modernizarem suas operações e estratégias.

No entanto, é crucial que essa transição seja gerenciada com um compromisso firme com a qualidade dos dados e a clareza dos objetivos estratégicos, para garantir que as métricas não apenas direcionem, mas também ampliem o valor organizacional de forma sustentável e ética.

A integração da IA nos KPIs transforma radicalmente a maneira como as empresas monitoram e otimizam sua performance.

Essa evolução não só melhora a precisão dos indicadores, mas também proporciona uma capacidade preditiva que permite às organizações antecipar problemas e capitalizar oportunidades de forma proativa.

No entanto, para que essa transformação seja efetiva, é essencial que as empresas invistam em sistemas de dados robustos e em capacitação profissional, garantindo que a tecnologia seja utilizada de maneira ética e eficiente.

As lideranças devem, portanto, considerar a IA como um componente crucial na estratégia de medição de performance, visando a sustentabilidade e a competitividade no longo prazo.