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Innovadores em IA

Quebrando o Código no Desempenho do Projeto

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A inteligência artificial (IA) não é a próxima grande coisa em um futuro distante.

Organizações com alto PMTQ*, e seus líderes de projeto, veem como as tecnologias de IA já estão mudando fundamentalmente o cenário dos negócios. Oitenta e cinco por cento dos CEOs globais preveem que a IA mudará significativamente a forma como fazem negócios nos próximos cinco anos, de acordo com a PwC.1

Uma nova pesquisa do Pulse of the Profession® confirma que a ruptura da IA está acontecendo: 81 por cento dos entrevistados afirma que sua organização está sendo afetada por tecnologias de IA. E 37 por cento dos entrevistados afirma que a adoção dessas tecnologias de IA é uma prioridade alta para a organização, desencadeando uma mudança nas abordagens de gerenciamento de projetos. Nos próximos três anos, os profissionais de projetos esperam que o volume de projetos que gerenciam usando IA salte de 23 para 37 por cento.

Até mesmo as empresas de setores tradicionais, como construção e engenharia, sabem que não podem ignorar a IA. Quando estava procurando melhorar suas taxas de produtividade, a empresa norte-americana de gerenciamento de projetos Bechtel recorreu à aprendizagem profunda. A empresa agora usa uma rede neural 3D que permite que as equipes de projeto testem diferentes sequências virtualmente até encontrarem aquela que maximiza sua produtividade.2

No entanto, embora algumas organizações estejam assumindo a liderança em IA, outras estão ficando para trás. Pouco mais de um terço dos entrevistados (36 por cento) afirma que a adoção de tecnologias de IA é uma prioridade baixa em sua organização, com quase 31 por cento relatando que menos de 5 por cento de seus projetos usaram a IA nos últimos três anos.

A TECNOLOGIA NO TOPO

A pesquisa Pulse mostra que seis tecnologias de IA estão tendo um grande impacto e podem crescer ainda mais em um futuro próximo.

SISTEMAS BASEADOS NO CONHECIMENTO entendem o contexto dos dados que estão sendo processados, ajudando a apoiar o aprendizado humano e a tomada de decisões.

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APRENDIZADO AUTOMÁTICO analisa dados para criar modelos por meio da detecção de padrões, o que melhora a tomada de decisões com o mínimo de intervenção humana.

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GERENCIAMENTO DE DECISÕES cria um processo ou conjunto de processos inteligente com base em regras e lógica para automatizar a tomada de decisões.

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SISTEMAS ESPECIALIZADOS emulam e imitam a inteligência, as habilidades ou o comportamento humanos em um campo, tópico ou habilidade em particular.

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APRENDIZAGEM PROFUNDA cria, treina e testa redes neurais que preveem resultados e/ou classificam dados não estruturados com base em probabilidades.

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AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS ROBÓTICOS imita e automatiza tarefas humanas para apoiar processos corporativos.

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81% dos profissionais de projetos relatam que suas organizações estão sendo afetadas pelas tecnologias de IA.

QUANDO A IA ENCONTRA O *PMTQ

Aproveitar ao máximo a IA não é apenas dominar o aprendizado automático ou os sistemas baseados no conhecimento. É preciso ter a capacidade de gerenciar essas tecnologias com base nas necessidades da organização ou do projeto em questão. É necessário adaptar-se ao turbilhão ininterrupto de mudanças. E, à medida que a natureza do trabalho cada vez mais muda do “trabalho para a vida toda” para “portfólio de projetos”, ou “economia do projeto”, é preciso um profundo entendimento do gerenciamento de projetos.

Para transformar a estratégia de IA em realidade, você precisa de um alto quociente de tecnologia de gerenciamento de projetos, ou PMTQ.

O alto PMTQ é definido por três princípios essenciais:

1. Curiosidade permanente:

Procurar por práticas emergentes de entrega de projetos, sem ficar atrás de todas as novas tendências digitais.

2. Liderança abrangente:

Obter o melhor de suas equipes, sejam elas humanas ou máquinas.

3. Um conjunto de talentos à prova de futuro:

Recrutar as pessoas certas, com a mentalidade de manter-se atualizado e continuar aprendendo, enquanto ajuda seus colegas de equipe a fazerem o mesmo.

Para saber mais, confira nosso relatório, Future of Work: Leading the Way With PMTQ (O futuro do trabalho: Assumindo a liderança com o PMTQ).

DESBLOQUEANDO O VALOR DA IA

As organizações podem adotar toda a IA que desejam, mas, para realmente atingirem o potencial da IA, precisam da colaboração entre seres humanos e máquinas.

A pesquisa da Accenture considera que as organizações mais visionárias aplicam cinco princípios fundamentais, chamado MELDS (sigla em inglês), aos seus investimentos em IA:

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Esse “efeito multiplicador humano + máquina” é mais do que uma hipótese. As organizações que adotam todos os cinco atributos MELDS tiveram um aumento de 6,5 vezes em seus principais indicadores de desempenho, de acordo com a Accenture.

A nova pesquisa Pulse também mostra que a adoção dos princípios MELDS leva a um melhor desempenho do projeto.

Um quarto dos entrevistados do Pulse relata que sua organização segue todos os cinco princípios. Estes são os Inovadores em IA. Mas 23 por cento dizem que sua organização ainda não adotou sequer uma das características: Estes são os Atrasados em IA.

A diferença entre os dois grupos é real.

Os Inovadores em IA têm maior probabilidade de estabelecer uma infraestrutura organizacional que leva ao sucesso do projeto, por priorizar:

  Inovador em IA Atrasado em IA
Uma cultura receptiva à mudança organizacional 73% 17%
Investimentos em tecnologia 72% 18%
Uma cultura que valoriza o gerenciamento de projetos 71% 24%
O desenvolvimento de uma capacidade abrangente de entrega de programa que permite rápida adaptação às condições de mercado em constante mudança 71% 15%

Essas organizações também são mais propensas do que os Atrasados em IA a ter:

  Inovador em IA Atrasado em IA
Projetos com patrocinadores ativamente envolvidos 70% 55%
Alta maturidade na gestão do aproveitamento dos benefícios 69% 28%
Alta agilidade organizacional 61% 15%

IA em Ação: Automação de processos robóticos

Quando a Rio Tinto estava procurando acelerar o ritmo de sua produção, a empresa global de mineração lançou um projeto para criar uma tecnologia de trem totalmente autônoma.

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Desde a conclusão do primeiro trajeto, os trens de minério de ferro já viajaram mais de 1 milhão de quilômetros (621.371 milhas) autonomamente pela região de Pilbara, na Austrália Ocidental. 3

O RETORNO?

A prova está no projeto.

Os Inovadores em IA superam consistentemente os Atrasados em IA em várias métricas principais de projeto:

MELHOR ENTREGA NO PRAZO
Os Inovadores em IA relatam que entregam 61 por cento de seus projetos no prazo, contra 47 por cento dos Atrasados em IA.

MAIOR APROVEITAMENTO DOS BENEFÍCIOS
Os Inovadores em IA relatam que 69 por cento de seus projetos usufruíram de 95 por cento ou mais de seus benefícios de negócio, em comparação com 53 por cento dos projetos dos Atrasados em IA.

MAIOR ROI (RETORNO DO INVESTIMENTO)
Os Inovadores em IA relatam que 64 por cento de seus projetos atingiram ou excederam suas estimativas originais de ROI, contra 52 por cento dos projetos dos Atrasados em IA.

Capturar o valor da IA não se trata apenas de implantar várias novas tecnologias. São necessárias as pessoas certas com as habilidades certas e a atitude certa. É preciso ter um PMTQ. Os melhores por aí sabem disso.

Chegou a hora de se tornar um Inovador em IA.

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Saiba mais sobre o PMTQ no nosso relatório anterior, The Future of Work: Leading the Way With PMTQ (O futuro do trabalho: Assumindo a liderança com o PMTQ), e fique atento ao próximo relatório dessa série.

IA em Ação: Aprendizado Automático

Os bugs de software podem ser caros para as empresas, deixando seus sistemas vulneráveis a hackers, desencadeando falhas e atrasando lançamentos de produtos.

Por isso, a empresa francesa de videogames Ubisoft chamou os exterminadores de alta tecnologia, alimentando a ferramenta de IA deles com 10 anos de códigos de sua biblioteca de software, para ensiná-la quais erros foram encontrados e corrigidos anteriormente. Em vez de apontar bugs específicos, a ferramenta informa aos programadores a probabilidade estatística de um bug aparecer em uma determinada parte do código. A empresa estima que o uso de técnicas de aprendizado automático pode detectar 70 por cento dos bugs antes de atingir as fases de teste.4

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1 22nd Annual Global CEO Survey, PwC (2019)

2 “Sequencing Made Simpler”, PM Network (2018)

3 “More Than Machines”, PM Network (2018)

4 “Artificial Exterminators”, PM Network (2019)

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