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Insights

  • Revolução nas tomadas de decisão com Machine Learning

    Revolução nas tomadas de decisão com Machine Learning

    As tomadas de decisão podem seguir regras pré-definidas e resultados esperados ou tomadas a partir da intuição das pessoas. A primeira é planejada e testada, a segunda é utiliza nossa intuição a partir de um conjunto dados e experiência. Quanto maior o número de dados, maior será a qualidade das tomadas de decisão. Se questionarmos um motorista de táxi (ou Uber) qual o melhor trajeto para um determinado destino, provavelmente, ele usará o Waze para responder à pergunta, mesmo ele conhecendo várias alternativas. O fato é que ele não tem as informações em tempo real sobre os congestionamentos, acidentes, carros quebrados, blitz da polícia e outros dados, coletadas pelo Waze a partir de informações voluntárias dos motoristas. Ou seja, a qualidade da tomada de decisão depende dos dados que temos no momento.

    Um processo tradicional e estático de tomada de decisão segue regras pré-definidas para chegar a uma conclusão e, posteriormente, uma ação. As árvores de decisão sempre têm um ramo que direciona para um especialista, quando os dados não satisfazem suas regras. Com o feedback, os especialistas ajustam o processo para que em uma nova ocorrência o algoritmo possa tratar o dado. A figura 1 mostra um processo tradicional simplificado.

    Figura 1. Processo tradicional de tomada de decisão com regras pré-definidas

    Uma evolução do processo de tomada de decisão é utilizar uma Machine Learning para avaliar a situação em tempo real para ajustar as regras e tomar decisões mais precisas. Os algoritmos usados nas máquinas de aprendizado simplificam o processo de construção de árvores de decisão complexas, podendo utilizar características indiretas de um objeto ou evento para identificar ou prever uma situação. A figura 2 mostra um processo de tomada de decisão com uma Machine Learning.

    Figura 2. Processo de tomada de decisão utilizando Machine Learning

    Entretanto, a questão da falta e qualidade das informações ainda permanece. Se não alimentarmos as máquinas de aprendizagem com dados de qualidades não teremos resultados precisos. Para isto precisamos integrar na plataforma tecnológica outras tecnologias, como Big Data, IoT e acesso a dados externos as organizações.

    Antes de investir em soluções de Machine Learning avalie a maturidade da gestão do conhecimento da sua organização e o esforço e custo de integrar outras tecnologias.

  • Machine Learning uma forma tangível de aplicar o conhecimento organizacional

    Machine Learning uma forma tangível de aplicar o conhecimento organizacional

    O conceito de gestão do conhecimento é amplo e envolve várias disciplinas nas organizações. A características mais tangível nas organizações é a gestão das informações nos sistemas informatizados. É possível avaliar de forma indireta através das competências e treinamentos dos funcionários. Os pesquisadores desta área expandem as áreas de avaliação, incluindo a gestão estratégica, a teoria das organizações, a gestão da tecnologia e inovação, o marketing, a economia, a psicologia e a sociologia, por exemplo. As principais vantagens são o aumento da competitividade, melhoria da produtividade e redução de custos. Entretanto, a melhor métrica para avaliar o nível de maturidade da gestão de conhecimento é a qualidade das tomadas de decisão em todos os níveis organização, desde o funcionário operacional até a alta direção. Isto envolve decisões do dia-a-dia até decisões estratégicas. É neste contexto que as máquinas de aprendizagem – Machine Learning – tem sua aplicação mais relevante, na melhoria da qualidade das tomadas de decisão.

    A princípio a solução parece simples. Contrate uma solução de Machine Learning, existem várias disponíveis no mercado, através de grandes provedores de serviços como Google, AWS, Azure, IBM entre outras.

    Entretanto, os primeiros desafios são como e quem irá ensinar a máquina?

    Como a máquina deve aprender, é suposto que exista um processo estruturado de conhecimento que possa ser traduzido em regras e modelos matemáticos para “ensinar” a máquina a tomar decisões corretas. É neste ponto que está a primeira grande oportunidade para as organizações, usar projetos de Machine Learning para estruturar o conhecimento interno, agregando conhecimentos de boas práticas externas, para ter ganhos de produtividade, competitividade e redução de custos.

    Os projetos de Machine Learning abrem a oportunidade de rever todos os processos, colher feedbacks de todos os funcionários envolvidos, buscar novas informações para agregar as tomadas de decisões e avaliar os gaps de competências internas.

    Devemos tomar como lições aprendidas alguns fracassos de projetos dos últimos movimentos tecnológicos, como a implantação de ERPs, Internet e Comércio Eletrônico. A tecnologia é apenas uma ferramenta para ajudar no aperfeiçoamento dos processos e tomadas de decisão. Ela em si não resolve nada.

    Vamos tomar como exemplo as novas aplicações de Chatbot, chats de empresas que utilizam robôs para interagir com as pessoas. Se a empresa não tem processos estruturados de relacionamento com os clientes, torna-se um desafio ensinar uma máquina.

    Por outro lado, a própria Machine Learning pode ajudar a resolver o problema. Se ensinarmos todas as experiências de relacionamento entre os consultores da empresa e os clientes e o resultado final, tanto de retenção ou de satisfação, a máquina pode encontrar o melhor processo de atendimento, considerando o perfil do cliente. Este perfil pode ser construído, instantaneamente, consultado nas redes sociais e outras interações com a empresa.

    O fato é que as tecnologias atuais de Machine Learning e outras de Inteligência Artificial abrem enormes oportunidades para melhorar a produtividade, competitividade e redução de custos das empresas.

  • Liderança em tempos de Inteligência Artificial e Indústria 4.0

    Liderança em tempos de Inteligência Artificial e Indústria 4.0

    O impacto das novas tecnologias nas empresas, na economia e na sociedade será dramático. A diferença das outras revoluções tecnológicas é a velocidade que está vem transformando negócios e comportamento dos consumidores, gerando mudanças de conceitos de gestão. A quarta revolução indústria, também conhecida como a Indústria 4.0, eliminará 5 milhões de empregos nos próximos anos. As fábricas serão flexíveis produzindo em massa produtos personalizados, alterando o conceito de produção em massa adotado por Henry Ford. Sistemas de inteligência artificial (IA) irão substituir tradicionais programas de computadores e mudará o processo de decisão. Neste cenário, os modelos de liderança atuais falham e novas habilidades devem ser desenvolvidas pelos líderes do futuro.

    Os líderes devem adotar uma liderança dinâmica, equilibrando a liderança responsiva e liderança responsável, para competir em mundo de transformação digital.

    Abordagem de liderança dinâmica para tomadas de decisão

    A abordagem da liderança dinâmica, reúne as características essenciais e imutáveis que não podem ser negligenciadas pelo líder (integridade, inspiração, inclusão, autenticidade e transparência) e as sete dimensões da arte da liderança (tomada de decisão, comportamento, metas e objetivos, políticas e ações, abordagem motivacional, desempenho e estilo de execução).

    Em abordagens complexas os lideres precisam potenciar ou atenuar um ou outro atributo conforme a situação. Esse equilíbrio deve ser baseado nos traços imutáveis dos líderes.

    Resumindo, em cenários de transformação digital e desenvolvimento de novos modelos de negócios disruptivos, onde não existe histórico, o que deve balizar as tomadas de decisão são os traços imutáveis de um líder.

  • A inteligência emocional e a transformação digital nas empresas

    A inteligência emocional e a transformação digital nas empresas

    Definimos inteligência emocional como a capacidade de uma pessoa perceber, integrar, compreender e gerenciar seus próprios sentimentos e de outras pessoas. A crescente automação de processos e o uso de novas tecnologias, como Big Data e computação cognitiva, permitindo que as máquinas aprendam (Learning-Machine) faz com que a inteligência emocional seja mais valorizada que o QI (Coeficiente de Inteligência) dos empregados.

    Uma pesquisa da Wakefield Research, entre dezembro de 2015 e janeiro de 2016, ouviu mais de 500 executivos de nove países em três continentes, mostrou que a expectativa dos entrevistados é que até 2020 mais de 20% dos postos de trabalho deverão ser readaptados, obrigando a reciclagem de praticamente metade da mão de obra (51%). Isso significa que as empresas terão que contratar empregados mais qualificados para tomar decisões mais complexas, com capacidade de colaboração (51%), pensamento crítico (51%), reunir e analisar dados (59%) e habilidades para solucionar problemas (61%). Além disso, 54% dos entrevistados admitem que aceitariam trabalhar para um chefe-robô.

    Em um ambiente corporativo onde as máquinas farão a maior parte das operações repetitivas e indicarão as melhores soluções de negócios, os empregados terão que encontrar outras formas de conseguir satisfação no trabalho, como ajudar outros colegas e clientes a vencer desafios, como controlar suas emoções quando uma solução sugerida por uma máquina seja aceita pela maioria e contrária a sua, e a ansiedade de saber que precisa se reciclar constantemente para não perder seu nível de empregabilidade.

    Nesse novo ambiente é fundamental que as pessoas aprendam e tenham consciência de como seu cérebro está programado para responder a certos sentimentos, tais como: satisfação, frustação e ansiedade. A inteligência emocional mostra que a medida que se conhece os instintos emocionais de resposta aos desafios é possível controla-los e analisar mais racionalmente suas atitudes.

    Isso mostra que para a transformação digital de uma empresa é fundamental trabalhar a inteligência emocional dos empregados antes de implantar qualquer projeto tecnológico.

    Para implantar um programa de inteligência emocional nas empresas é importante elabora um framework com cinco elementos:

    1. Autoconhecimento. É necessário entender seus pontos fortes, pontos fracos e como você trabalha esses pontos;
    2. Autocontrole. Sua habilidade de pensar antes de tomar uma ação de forma intempestiva;
    3. Motivação. Como você se motiva para alcançar o sucesso;
    4. Empatia. Como você entende e se coloca na posição de outras pessoas;
    5. Relacionamento. Qual sua habilidade para se comunicar com outras pessoas.

    Note que essas habilidades se transformam com o avanço da tecnologia, mudança nos modelos de negócios e comportamento das novas gerações, exigindo constantes autoanalises de perfil.

    Um grande desafio para os executivos é liderar a transformação digital nas empresas e gerenciar as emoções dos empregados, tomando decisões difíceis e superando barreiras, como a sabotagem de empregados que não querem mudanças. Esses desafios só serão superados com inteligência emocional.

  • Checklist para melhorar o empoderamento dos empregados na sua organização

    Checklist para melhorar o empoderamento dos empregados na sua organização

    Empoderamento, ou empowerment, é muito mais que delegação, é uma forma genuína de criar uma força criativa na sua organização. O desafio para o empoderamento é aproveitar as habilidades não usadas pelos empregados e oferecer a oportunidade para que eles assumam responsabilidades para uma positiva contribuição.

    Conseguimos o empoderamento estimulando o empregado a encontrar melhores formas para fazer o seu trabalho, permitindo assumir responsabilidades no relacionamento com os clientes, deixando que eles tomem decisões que acreditam que possam melhorar a experiência dos clientes, reduzindo a burocracia e incentivando-os a colaborar nos projetos estratégicos da organização.

    As vantagens são inúmeras, tais como:

    • Engajamento e motivação para que os empregados assumam a responsabilidade pelos problemas e busquem suas próprias soluções para resolve-los;
    • Gerar novas ideias para melhoria dos serviços;
    • Despertar habilidades nos empregados que estão reprimidas pela rotina do trabalho;
    • Reduzir a quantidade de gerentes de linha que supervisionam os empregados; M
    • Melhoria da qualidade dos serviços aos clientes; e,
    • Melhoria do clima organizacional.

    Para implantar um programa de melhoria do empoderamento temos que tomar cuidado com as seguintes situações:

    • Gerenciar o sentimento dos gerentes que sentirão a redução do seu papel na organização;
    • Maior ansiedade dos empregados na busca do empoderamento;
    • Mais tempo gasto na busca de inovação prejudicando as tarefas de rotina, sob o risco de perder o controle e qualidade;
    • Sentimento que assumindo mais responsabilidade não trará compensação financeira;
    • Quebra da estrutura organizacional, gerando conflitos e falta de controle.

    Checklist para um programa de empoderamento:

    • Avalie suas próprias convicções e atitudes para verificar se você pode conduzir um programa de empoderamento na sua organização;
    • Reconheça as barreiras para o empoderamento: maioria dos empregados com comportamentos passivos; impactos na moral e atitudes dos gerentes; e, rígidas rotinas que possam desestimular os empregados a assumir responsabilidades;
    • Reconheça a necessidade de transformar a cultura da sua organização, sendo flexível para definir novas funções, novos procedimentos e alterações nos cargos e salários;
    • Defina limites claros dos níveis de responsabilidade e autonomia que os empregados podem assumir;
    • Antes de implantar o programa, compartilhe as ideias com os empregados e avalie suas reações;
    • Deixe um canal de comunicação aberto para que os empregados apresentem suas sugestões e compartilhem suas ansiedades;
    • Avalie o que seus empregados estão realmente fazendo versus as descrições de funções de cada cargo;
    • Faça uma auditoria nas competências dos empregados para verificar se existem habilidade que não estão sendo utilizadas na organização;
    • Assegure-se que seu staff tem recursos suficientes para assumir responsabilidade no relacionamento com os clientes e aptos a melhorar os processos de negócios;
    • Negocie novos objetivos e formas de avaliação de desempenho baseadas na contribuição do empregado;
    • Lance o programa e encoraje os empregados a se engajarem no programa;
    • Monitore os resultados.

    Lembre-se que um programa de empoderamento não é uma ação isolada, ele terá reflexos no clima organizacional, na cultura da organização e nas relações entre a alta direção, gerentes e empregados. Se bem conduzido e aceito pelos empregados o resultado será a melhoria exponencial da produtividade, clima organizacional, satisfação dos clientes, retenção de talentos, crescimento e lucratividade.