Obter valor comercial da IA: falar com as partes interessadas
O último artigo centrou-se na compreensão do problema comercial que a IA pretende resolver. É evidente que isto não acontece por si só, como uma atividade isolada: a decomposição do problema e o trabalho com uma série de partes interessadas estão intimamente ligados. Mas que partes interessadas? Com base no que abordámos sobre a compreensão do problema empresarial no artigo anterior, podemos agrupar estas partes interessadas em utilizadores empresariais (ou financeiros) e tecnológicos (engenheiros) (ver Figura 1 para uma ilustração).
Cada um destes grupos tem a sua própria perspetiva, inteiramente válida. Por exemplo, os engenheiros preocupam-se com a viabilidade e o carácter prático. Os utilizadores centram-se no impacto e no resultado, enquanto os empresários trazem a sua perspetiva de despesa e valor. Para cada um destes grupos, é vital começar a compreendê-los tanto em termos de necessidades empresariais como do que os motiva enquanto indivíduos. Além disso, temos de trabalhar com as três partes para negociar o enquadramento do projeto, uma vez que tem de haver equilíbrio entre cada uma das suas perspectivas, porque cada uma delas está correta. Através da construção de uma relação e do estabelecimento de confiança com as partes interessadas, conseguimos compreendê-las melhor e às suas necessidades, ajudá-las a trabalhar em conjunto, o que, por sua vez, melhora a nossa conceção da solução e, em última análise, o sucesso do projeto.
Os patrocinadores seniores e as partes interessadas que representam a empresa têm a visão (e normalmente o financiamento) e estão frequentemente interessados em participar no processo de criação e definição do projeto. Isto pode ser ótimo - estão empenhados, querem que o projeto seja um sucesso e apoiam-nos muito (tanto em termos de tempo como de dinheiro). No entanto, as partes interessadas de topo têm geralmente uma imagem incompleta das operações comerciais e das funções e responsabilidades individuais a nível quotidiano. Isto pode levar a lacunas na compreensão do que a solução deve fazer, qual a extensão total das tarefas que deve ser capaz de realizar e como a solução pode interagir com os utilizadores quando implementada.
Por conseguinte, é fundamental estabelecer relações e consultar as pessoas que acabarão por utilizar a solução final. Estes indivíduos terão provavelmente uma compreensão mais detalhada do problema que a solução está a ser concebida para resolver ou abordar, bem como uma compreensão muito clara de potenciais armadilhas, circunstâncias invulgares ou requisitos que a solução terá de ultrapassar com êxito.
É também igualmente fundamental colaborar com as pessoas envolvidas nos aspectos técnicos da empresa. Estas pessoas, que vêm de uma perspetiva de engenharia, irão muito provavelmente acrescentar toda uma gama adicional de potenciais obstáculos, circunstâncias invulgares e requisitos que terão de ser considerados na solução. Embora estas conversas acrescentem, sem dúvida, desafios e complexidades ao projeto, é vital que sejam descobertos o mais rapidamente possível, para que possam ser integrados na conceção da solução.
Ter todas as partes interessadas certas presentes na definição inicial do projeto, na definição do âmbito e no planeamento é apenas metade da batalha para colmatar a lacuna - um aspeto que deve ser lembrado é uma potencial lacuna de compreensão e visão. Por exemplo, como cientista de dados ou outro profissional de IA, esteve envolvido em projectos anteriores, compreendeu como funcionavam e qual era o aspeto da solução final. Além disso, também tem um conhecimento profundo das tecnologias subjacentes - algorítmicas, de dados e de infra-estruturas, bem como de áreas relacionadas, como a experiência do utilizador e o design. Tudo isto em conjunto significa que está numa boa posição para imaginar como será a solução e o que é possível. Para as partes interessadas, é improvável que seja esse o caso, e podem muito bem sofrer de um horizonte reduzido, o que significa que subestimam o que pode ser feito ou sobrestimam a possibilidade de algum tipo de solução mágica. Ambos os casos são errados e inúteis.
Como um breve aparte, vale a pena, neste momento, explorar mais pormenorizadamente o nosso papel: Como especialista em IA do projeto, temos de agir como guia e obter os melhores resultados para o projeto nestas situações. Quando há um horizonte reduzido ou uma subestimação do que pode ser feito, há uma pobreza de aspirações. Por conseguinte, enquanto guia, tem o desafio de tentar ajudar um interveniente a imaginar como poderá ser a solução e a afastá-lo de algo inferior que poderá não resolver totalmente o problema da empresa. Talvez a melhor estratégia neste caso seja atuar como um facilitador, ajudando-os a compreender o impacto das suas decisões na solução.
Também é importante estar ciente da situação oposta encontrada com uma parte interessada, ou seja, o otimismo irrealista sobre os "poderes mágicos" da IA ou da IA genérica para fornecer automaticamente uma solução sem que o problema seja sequer verbalizado (quanto mais sistematicamente documentado). É por isso que, no processo de compreensão do problema comercial descrito anteriormente, muitas etapas são dedicadas à obtenção de informações sobre o problema comercial. Ao recolher os requisitos e identificar potenciais problemas, torna-se mais fácil discutir em termos concretos o aspeto da solução nas primeiras conversas com os intervenientes.
No entanto, especificamente com essas partes interessadas, há vários desafios recorrentes: em primeiro lugar, há expectativas irrealistas sobre o aspeto da solução final e sobre o que é possível fazer. Em segundo lugar, pode haver uma falta de realismo quanto ao pormenor dos requisitos do utilizador/solução que precisam de ser documentados (uma vez que isso acontece por magia). Em terceiro lugar, e continuando com o tema da magia, pode também haver uma falta de compreensão do tempo que uma solução deste tipo demora a ser construída. No seu conjunto, isto pode significar problemas para os cientistas de dados ou gestores de projectos desprevenidos. No entanto, muitas vezes a grande vantagem de uma parte interessada é o seu entusiasmo sem limites. O importante é aproveitá-lo e, ao mesmo tempo, definir adequadamente as expectativas e canalizar as suas energias de forma construtiva (por exemplo, trabalhar com eles para detalhar como seria a solução ideal, como poderia funcionar, apresentações às principais partes interessadas, etc.).
Em resumo,
independentemente do tipo de parte interessada (e não há duas iguais), é vital que estejam envolvidas no projeto à medida que este se desenvolve, para que possam participar e dar feedback contínuo, garantindo que não se afasta muito do que é necessário para a empresa.
Como já vimos, ser capaz de relacionar claramente a nossa solução - quer seja a IA Gen, a IA "antiga" ou qualquer outra - com o problema da empresa é fundamental para o sucesso do nosso projeto. No próximo artigo, aprofundaremos a conceção da solução com mais pormenor para explorar a forma como a IA pode ser mapeada para a lógica empresarial da organização.
