Sinais críticos. Cenários claros.

Como definir melhor a sequência e paralelismo de atividades combinando com a disponibilidade e perfil dos recursos, associando a maximização dos investimentos e fazer análises preditivas e prescritivas baseada em acertos e erros de projetos similares? A resposta está no uso de inteligência artificial (IA) aplicada ao gerenciamento de projetos. A inteligência artificial imprime eficiência e velocidade no gerenciamento de projetos, incluindo o uso de lógica fuzzy para priorizar projetos nos processos de gestão de portfólio. Usar apenas o cérebro humano no gerenciamento de grandes e complexos projetos é, praticamente, impossível. São milhares de condições que devem ser analisadas simultaneamente…

Em mercados com empresas de crescimento exponencial, a inteligência artificial é chave para a transformações dos negócios. O grande desafio é saber por onde e como começar os projetos. Existem algumas barreiras de entrada que devem ser consideradas: (1) Paradigma que inteligência artificial é complexa; (2) Definição do projeto; (3) Coleta, transformação e armazenamento de dados (ETL); (4) Alocação de recursos computacionais para o processamento; (5) Construção e treinamento dos modelos de inteligência artificial; e, (6) Efetivo benefício para os processos de negócios. É necessário estabelecer uma estratégia para começar e tornar o caso um sucesso. O primeiro desafio é…

Segundo as melhores práticas de governança corporativa, o Conselho de Administração tem a responsabilidade de desenvolver a estratégia corporativa, entregar para a diretoria executiva eleita e acompanhar a sua execução, a partir de indicadores de desempenho da diretoria executiva, relatórios de auditorias internas e externas e dos comitês de fiscalização. Dentro deste contexto, a estratégia de TI deve ser desenvolvida pelo Conselho de Administração e entregue para a diretoria executar. Esta visão mais holística de TI, cobrindo os processos fim-a-fim nas organizações, já está presente nos frameworks de governança de TI, como Cobit 5 e o ITIL 4.0. Acompanhando a…

Os novos desafios para monitorar e controlar os sistemas elétricos exigem novas e sofisticadas ferramentas de análise de dados. Basicamente, existem três tipos de análises: descritiva, mostra o que aconteceu; preditiva, indica o que irá acontecer; e, prescritiva, indica qual a melhor estratégia para se atingir um objetivo. Analisar o que aconteceu, é uma ação reativa e serve para ações de melhoria contínua. Prever o irá acontecer é útil para se tomar ações de mitigação se for um problema ou providenciar mais recursos para atender a novas demandas. Embora, útil saber o que aconteceu e o que irá acontecer, o…

Aquela ideia de se ter um sistema único para gerenciar todos os processos de uma empresa ficou no passado. É quase impossível um sistema monolítico agregar novas funcionalidades ao ritmo frenético do mercado atual. Como competir com startups, com suas metodologias ágeis que entregam novos serviços em ciclos muitos curtos usando algoritmos de aprendizado de máquina, com sistemas antigos que imprimem rigidez de processos nas empresas? Entramos na era dos microsserviços, plataforma modernas, abertas, inteligentes, flexíveis e que operam na nuvem (Cloud Computing). O pior é que estes mastodontes, pouco flexíveis que tiram a competitividade ainda drenam muito dinheiro das…

Toda a vez que você informa seu CPF em uma compra e/ou faz uma transação eletrônica com um cartão de débito ou crédito, deixa a opção de GPS ligado para pesquisar um endereço ou rota no Waze ou Google Maps, informa suas preferências pessoais em um aplicativo para saber com qual estrela de Hollywood você se parece, adere a um programa de uso contínuo de medicamento, compra um pacote de viagens, envia flores para um novo endereço, muda a categoria de restaurantes no almoço, liga e desliga equipamentos eletroeletrônicos em sua casa (para quem já foi contemplado com os novos…

Formar equipes para projetos de inteligência artificial (IA) é um grande desafio para as empresas. A formação de um Squad, equipe multifuncional autônoma para desenvolver sprints de um projeto de inteligência artificial, deve ser composta pelo menos por: o Dono do Produto (Product Owner); Gerente de Projeto; Arquiteto de Sistemas; Engenheiro de Dados; Cientista de Dados; Engenheiro de DevOps. O projeto deve ter um patrocinador com forte liderança e influência na organização para ultrapassar as barreiras políticas organizacionais. O grande desafio é recrutar profissionais com forte background acadêmico e experiência prática em projetos corporativos. Processos de recrutamento e treinamentos corporativos…