A capability de Model Implementation desempenha um papel crucial na tradução da teoria em ação, permitindo que as organizações aproveitem ao máximo as tecnologias de AI, ML, RPA e Bots.
Para avaliar eficazmente essa capability e medir seu impacto, é fundamental acompanhar os Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) apropriados.
Dentro do contexto do CIO Codex Capability Framework, uma lista dos principais KPIs usuais para Model Implementation:
· Taxa de Implementação Bem-sucedida (Successful Implementation Rate): Mede a proporção de projetos de implementação de modelos que foram concluídos com sucesso em relação ao total de projetos iniciados.
· Tempo Médio de Implementação (Average Implementation Time): Calcula o tempo médio necessário para concluir a implementação de um modelo, desde o planejamento até a ativação.
· Precisão do Modelo (Model Accuracy): Avalia a precisão do modelo implementado em relação aos resultados esperados, utilizando métricas de avaliação de modelo adequadas.
· Economia de Custos (Cost Savings): Quantifica os custos operacionais economizados como resultado da implementação de modelos de automação, como RPA.
· Melhoria da Eficiência Operacional (Operational Efficiency Improvement): Mede o aumento da eficiência nos processos de negócios após a implementação de modelos de AI, ML, RPA ou Bots.
· Taxa de Adoção pelos Usuários (User Adoption Rate): Avalia a aceitação e adoção dos modelos implementados pelas equipes de operações e outros usuários relevantes.
· Redução de Erros (Error Reduction): Quantifica a diminuição de erros e retrabalho nos processos de negócios devido à implementação de modelos de automação.
· Tempo de Resposta (Response Time): Avalia a rapidez com que os modelos implementados respondem a consultas e solicitações dos usuários ou sistemas.
· Taxa de Integração com Sistemas Existentes (Integration Rate with Existing Systems): Mede a eficácia da integração dos modelos implementados com os sistemas de TI existentes.
· Satisfação dos Usuários (User Satisfaction): Avalia a satisfação dos usuários finais com relação aos modelos implementados e aos resultados obtidos.
· Taxa de Uso dos Modelos (Model Usage Rate): Mede a frequência e extensão do uso dos modelos de AI, ML, RPA ou Bots nas operações diárias.
· Taxa de Retorno sobre o Investimento (Return on Investment Rate): Calcula o retorno financeiro obtido com a implementação dos modelos em comparação com os custos associados.
· Manutenção de Modelos (Model Maintenance): Avalia a eficácia da manutenção contínua dos modelos implementados para garantir seu desempenho e precisão ao longo do tempo.
· Taxa de Alinhamento com Objetivos de Negócios (Alignment with Business Objectives Rate): Mede o grau de alinhamento dos modelos implementados com os objetivos estratégicos da organização.
· Taxa de Atualização de Modelos (Model Update Rate): Avalia a frequência com que os modelos implementados são atualizados para refletir mudanças nas necessidades de negócios e nas condições do ambiente.
Esses KPIs desempenham um papel crucial na medição do desempenho da capability de Model Implementation, permitindo que a organização avalie o sucesso das implementações de modelos de AI, ML, RPA e Bots, otimize processos, economize recursos e alcance os resultados desejados.
A monitorização contínua desses indicadores é essencial para garantir o máximo valor e impacto dessas tecnologias avançadas na organização.
