Olá pessoal, tudo bem? Aqui é o Vinicius da Ensaio e é um prazer estar com vocês aqui novamente!

Nessa edição da passeio que estamos falando sobre mudanças e adaptação, acho que é inevitável atrelarmos esse tema hoje em dia aos métodos ágeis que estão tão em alta. Para começarmos o nosso audio case, gostaria de trazer uma definição bem simples e rápida do que de fato é ser ágil: “Ser ágil é conseguir entregar valor mais rapidamente”.

Veja só, não estamos falando em entregar projetos ou produtos de forma mais rápida, em menos tempo, isso com certeza pode ser uma consequência, mas o principal ponto aqui é de fato se adaptar frente às mudanças de mercado no nosso mundo VUCA, no mundo BANI e conseguir reduzir o tempo da entrega de valor.

 

Acho que isso já dá o tom do nosso papo de hoje, entender o que fazer para conseguir mudar de direção ou se adaptar para atingirmos os nossos objetivos.

 

Mas mais importante do que falar que é ágil e se adaptar, é ter um motivo para promover essa mudança. Vemos muitas empresas que para se adequar às novidades de mercado buscam a inovação e, consequentemente a adaptação, e saem fazendo qualquer coisa diferente mas sem ter um propósito para isso.

 

Eu acredito que um dos pontos centrais de toda adaptação deve ou deveria ser os dados. Veja bem, o processo do Design Thinking é completamente pautado no pensamento analítico (que são os dados) e um pensamento intuitivo (que podemos chamar aqui de feeling ou intuição) em medidas iguais, ou seja 50% de cada.

O que isso nos leva a pensar? Que o processo de adaptação e mudanças pode muito bem começar com um pensamento intuitivo, mas definitivamente ele deve ser suportado com um pensamento analítico. Uma intuição, um feeling deveria nos levar pelo menos a ter uma curiosidade para olharmos os dados, que deveria trazer um maior entendimento do tema em questão, que aí sim, poderia validar ou invalidar o pensamento inicial e que consequentemente nos faça a chegar numa tomada de decisão consciente, pautada (neste caso) em intuição e respaldada por dados.

 

Daí a grande importância que as empresas, que despontam no mercado, dão para dados, métricas, KPIs, Big Data e etc. Na média o valor hora de um cientista de dados é 4 vezes mais caro que os outros cargos relacionados a TI, cientista de dados que inclusive é taxado erroneamente como uma das profissões do futuro, essa é uma profissão do hoje, do agora!

 

Um dos pontos mais importantes que vem atrelado ao cientista e aos dados é, de fato, a organização dos dados em si - Segundo a Gartner, apenas cerca de 20% dos dados que temos disponíveis hoje são informações estruturadas, ou seja, que podem ser visualizadas em planilhas com linhas e colunas através de números, datas e texto.

Os outros cerca de 80% (a grande maioria) não podem ser visualizados no formato de linhas e colunas, eles estão dispersos em imagens, áudios, vídeos, documentos word, emails e etc.

 

Então por isso é muito é muito importante que se temos um objetivo de sermos uma empresa inovadora, que consegue se adaptar perante às mudanças e complexidade de mercado, devemos ter uma área que organize, faça as análises descritiva, inferencial, preditiva que são necessárias a fim de entender o que aconteceu, como aconteceu, o que os dados dizem que vai acontecer agora para então fecharmos com a análise mais prescritiva de como devemos agir, ou melhor se adaptar.

 

Porque aqui vale aquele ditado, se não sabemos onde queremos chegar, qualquer caminho serve, ou seja, se não temos informações que respaldam ou invalidam a nossa estratégia como empresa, por exemplo, então tanto faz manter ela ou buscar mudanças.

 

Ahh, nunca é demais lembrar que, se estamos partindo do pressuposto que tomaremos decisões importantes que farão com que nossa empresa mude de direção, devemos tomar muito cuidado com a origem desses dados, devemos manter a chamada integridade referencial, ou seja, garantir que esses dados representam a verdade, que não tenham nenhum tipo de erro ocasionado intencionalmente ou não por pessoas ou processos, mas esse é um papo que é mais técnico e que podemos aprofundar em outro momento.

 

Gostaria de fechar o nosso papo de hoje com uma provocação, você olhando hoje para a sua empresa, ela está mais para um grande navio ou para um jet-ski em termos de conseguir fazer uma mudança de rota, uma adaptação se for preciso? Calma Vinicius, que papo é esse?

 

O que quero dizer aqui é que por mais bem assessorada com dados, informações e intuições que a empresa for, se ela for como um grande navio sem agilidade (como por exemplo o Titanic para desviar do Iceberg) essas mudanças necessárias para entregar o valor que o mercado busca muitas vezes serão demoradas demais e existe a chance de outras empresas, muitas vezes startups, que são mais parecidas com jet-skis fazerem essas mudanças de forma muito rápida, ágil e cada vez mais ganhar espaço, enquanto as outras perdem. Isso me lembra outro papo que podemos ter num outro dia de porque só agora, depois de 20 anos da criação do manifesto ágil que esse tema está tão em alta. A resposta é cada vez mais e mais existe um aumento de burocracia nas empresas (que claro, em determinados contextos é necessária), mas em muitos outros que não são, fazem com que as empresas sejam muito mais lentas para uma mudança de direção como um navio e não como um jet-ski.

 

Portanto, para sermos uma empresa que consegue se adaptar neste contexto VUCA e BANI, precisamos:

1 - Ter um mindset que nos aproxima mais de sermos um jet-ski e não um titanic, o que em muitos casos pressupõe uma necessidade de uma mudança cultura bastante profunda na empresa;

2 - Predizer possibilidades de futuro e respaldar nossas decisões pautado em dados, sem esquecer do pensamento intuitivo;

3 - Garantir a integridade referencial dos dados

4 - Garantir também uma boa governança de dados para que a gente não se depare com um cemitério de dados a longo prazo. E lembrando que governança não é necessariamente ter um sistema, mas sim saber falar com esses dados.

E a sua empresa, toma ações, se adapta com base em dados? Já perderam alguma oportunidade por não olhar com mais carinho para dados?