Toda boa estratégia começa com um entendimento claro do que você está tentando realizar, como adicionar uma nova ferramenta para aumentar a produtividade ou reduzir o MTTR. Com a introdução e implementação da IA e da automação em sua organização de TI, o primeiro passo é pensar em uma escala menos ambiciosa e estratégica.

“Seja claro e direto quando definir a estratégia que deseja adotar. Ao adicionar uma solução de automação de TI, entenda que é uma ação colaborativa entre as equipes. Um novo software que agiliza os processos afetará a equipe que o comanda diretamente, mas também as equipes multifuncionais e outras. Use essa nova implementação para promover uma cultura de adoção da automação e permitir que as pessoas vejam que se trata de um aumento de capacidade, não de uma substituição e uma maneira de aperfeiçoar seus recursos como trabalhador". —Tim Cronin, Gerente de Marketing de Produto, IBM Automation

Comece com um conjunto documentado de processos ou funções que a organização normalmente executa. Em seguida, escolha um que abranja grandes partes do negócio. Isso normalmente significa que há muito trabalho manual envolvido, ou seja, é um processo propício para a automação. Por exemplo, para o processo de integração de um novo cliente podem ser necessárias interações com dez pessoas ou departamentos diferentes. Analise o esforço necessário em cada etapa e determine qual dessas dez interações representa a oportunidade de maior valor para sua organização, em termos de recursos ou tempo, se você as acelerar.

“Nunca dê um passo maior do que as pernas. Se tentar fazer tudo muito rápido, fracassará porque ignorou partes do processo. Em vez disso, escolha algo que possa ser gerenciado, que seja razoável e que tenha muito esforço manual associado. Expanda a partir desse ponto. Pois vários pequenos sucessos acabam levando a grandes vitórias". —Melissa Long Dolson

Após identificar um ponto de partida, você precisa definir como medir o sucesso. Quando se trata de automação, existem alguns indicadores-chave de desempenho (KPIs) padrão a serem considerados. Tempo médio de reparo e tempo médio de resposta (MTTR) e tempo de atividade da aplicação são medidas comuns. Utilizando o exemplo de integração, você pode definir uma meta de 99,99% de disponibilidade para um formulário de solicitação de cliente online.

Além dessas métricas padrão, há outras métricas importantes, mas muitas vezes mais difíceis de calcular. Por exemplo, qual o nível de satisfação dos clientes com o novo formulário online? Com a integração da IA e da automação na mistura, você pode considerar também a possibilidade de extrair métricas como o NPS (net promoter scores) ou avaliações online. Se você está tentando medir a produtividade ou o moral dos funcionários, considere a possibilidade de usar informações de pesquisas de engajamento de funcionários.

A gestão de mudanças é outra área crucial, mas pode ser difícil de medir. Por exemplo, quanto você economizou lançando um novo recurso antes do cronograma? Quantos clientes novos você atraiu com esses lançamentos? Novamente, fontes de dados como saúde da marca ou NPS ajudarão a formar uma imagem mais precisa sobre o nível de sucesso de seus investimentos em automação de TI.

"Converso com muitos clientes sobre o custo do gerenciamento da mudança. Quando cometemos um erro e precisamos reverter a situação, ou quando a empresa chega até nós e diz: "preciso que você ajuste isso porque esse conjunto específico de funções não ajuda no negócio da maneira necessária", o custo do gerenciamento da mudança é alto. A capacidade de reduzir esse custo ou evitar completamente o gerenciamento da mudança porque você está fazendo um trabalho melhor de alinhamento para o negócio, isso é o que está sendo medido na verdade". —Melissa Long Dolson

Não é exagero dizer que os dados estão no centro de qualquer ação de automação. A ascensão da IA generativa colocou um holofote sobre a importância da qualidade desses dados.^1º

Quando implementar a IA em suas operações de TI, lembre-se dessas questões organizacionais:


• O que definimos como dados de missão crítica?
• Que controle e proteções temos para o uso de dados?
• O quanto nossos dados são confiáveis?
• Como medimos a integridade dos nossos dados?
• Como administramos as preocupações relativas à propriedade intelectual (PI)?
• Como lidamos com as diretrizes de conformidade, especialmente em setores altamente regulamentados?
• Que educação e treinamento temos para orientar os funcionários sobre o uso apropriado dos dados?

Como acontece com muito do que está relacionado à TI, especialmente quando consideramos a possibilidade de adicionar a IA à mistura, custo é sempre uma fator de preocupação. De acordo com um relatório de 2023, entre os entrevistados, os executivos de TI esperam que seus orçamentos de IA generativa serão 3,4 vezes maiores do que previam há quatro meses. Mas esses mesmos executivos acreditam que o investimento valerá a pena. Quase três quartos (74%) dos gastos com IA generativa serão direcionados aos setores de RH, finanças, atendimento ao cliente, vendas e marketing e TI, onde os investimentos têm o objetivo de reduzir os custos.²

"As organizações estão sempre buscando formas de reduzir custos. Para iniciar um projeto de automação de TI, adotar novas ferramentas e adquirir novas licenças ou novos serviços de SaaS são os assuntos abordados, e há um custo associado a isso. Mas a oportunidade de reduzir custos com a automação da TI é real, com retornos reais sobre o investimento." —Keri Olson

Acima de tudo, no entanto, como líderes precisamos pensar mais sobre como a tecnologia está afetando a maneira como trabalhamos, a maneira como nossos funcionários trabalham e a maneira como a organização interage com os clientes. Implementar a automação da TI é, na verdade, entender os objetivos organizacionais e, em seguida, criar uma estratégia para melhor atendê-los. Trata-se também de escolher a tecnologia e as soluções certas e desenvolver um plano de implementação. Para isso será necessário ter também uma quantidade maior de habilidades diferentes dentro de suas equipes de TI, tais como engenheiros de IA, engenheiros de ML, cientistas de dados de IA, instrutores de IA e especialistas em ética de IA.

"Procure ferramentas de automação de TI fáceis de implementar, como as ferramentas de SaaS. As melhores soluções neste contexto são as mais fáceis de implementar e as mais fáceis de colocar em funcionamento. Encontre uma ferramenta que atenda você em qualquer etapa da sua jornada de crescimento”. —Keri Olson