No mundo dinâmico dos negócios, a integração de frameworks, métodos e tecnologias emergentes é essencial para se manter competitivo no mercado. O Scaled Agile Framework (SAFe) oferece uma abordagem estruturada para implementar a agilidade em escala, enquanto a Inteligência Artificial (IA) potencializa essa transformação, otimizando processos e melhorando a tomada de decisões. Exploraremos alguns pontos sobre como a combinação do SAFe e da IA podem transformar a gestão de projetos e impulsionar a inovação organizacional.
Inteligência Artificial (IA) e SAFe
A Inteligência Artificial (IA) engloba máquinas inteligentes que executam tarefas que requerem inteligência humana. Ela pode ser aplicada em todos os níveis do SAFe para construir soluções inteligentes, automatizar atividades e melhorar as percepções dos clientes. Essa tecnologia pode transformar as organizações SAFe e tem potencial para impactar os modelos operacionais e de negócios, aumentando a produtividade individual e das equipes.
Por que IA?
A Inteligência Artificial (IA) tem um potencial ilimitado, podendo melhorar soluções já existentes e torná-las mais valiosas e escaláveis, criando novas capacidades que beneficiam clientes e empresas.
O desempenho da inteligência artificial tem um papel crescente em nossas vidas, a cada dia vem ajudando nas várias atividades diárias, como solicitar empréstimos, viajar, fazer compras online e agendar consultas médicas. Além disso, as empresas a utilizam para entender os clientes e melhorar seus produtos, os bancos a usam na detecção de fraudes, os governos a aplicam na prestação de serviços e até mesmo os sistemas militares a incorporaram.
Softwares convencionais são eficazes para resolver problemas bem compreendidos, mas a inteligência artificial é capaz de lidar com cenários mais complexos, criando oportunidades de negócios inovadoras e gerando valor comercial acima da concorrência.
Tornando-se uma empresa de IA
A incorporação total da inteligência artificial nas empresas cria organizações centradas na IA. Isso envolve a integração da IA na estrutura organizacional, a transição para um modelo operacional baseado em dados e a promoção de uma cultura de aprendizado e colaboração. Essa abordagem impulsiona a inovação e a agilidade, permitindo rápida adaptação às mudanças no mercado e às necessidades dos clientes.
O SAFe é útil para as organizações alcançarem objetivos e usufruírem dos benefícios da IA envolvendo três dimensões essenciais.
Aumentando a força de trabalho com IA
A integração da IA generativa no SAFe traz transformações significativas, otimizando processos, aprimorando a tomada de decisões e adaptando equipes às mudanças do mercado, proporcionando eficiência e capacidade em distintas funções.
Scrum Masters/Team Coaches (SM/TC) podem usar a inteligência artificial para analisar dados de projeto e melhorar o planejamento e a entrega, levando a retrospectivas mais eficientes.
Product Owners podem utilizar a IA para sugerir melhorias nas histórias de usuários e nos critérios de aceitação, garantindo que a equipe priorize os itens mais importantes do backlog de maneira constante.
Release Train Engineers (RTE) podem utilizar a IA para resolver problemas no fluxo de trabalho e aumentar a eficiência na entrega de valor, alinhando a capacidade com a demanda por meio da análise de dados em tempo real.
Lean Portfolio Management usa dados e tendências de mercado para identificar temas estratégicos e oportunidades, permitindo decisões sobre a priorização dos épicos. Além disso, a análise orientada por IA pode ajudar a estabelecer orçamentos dinâmicos e eficientes, alinhados com os objetivos de negócios, garantindo uma alocação e orçamento lean de forma mais eficaz.
Engenheiros de software encontram benefícios no uso de ferramentas de desenvolvimento de IA generativa ‘copilot’, que auxiliam na codificação, testes e revisão de código, sugerindo melhores práticas de codificação, identificando erros e propondo correções, tornando o ciclo de desenvolvimento mais eficiente.
Construindo soluções habilitadas para IA
Para desenvolver soluções de IA eficazes, é necessário possuir profissionais, procedimentos e tecnologias adequadas focadas em alcançar resultados estratégicos para os negócios.
Aprimorando equipes ágeis com IA
O desenvolvimento de soluções com IA dependem das equipes ágeis e os Agile Release Trains (ARTs) em organizações SAFe, que devem integrar especialistas em IA, cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Esses profissionais trazem habilidades essenciais para construir recursos de produtos de IA, que podem ser centralizados e implementados conforme necessário.
A importância da qualificação das equipes de desenvolvimento para integrar eficientemente a IA em soluções existentes, promovendo um ambiente onde a IA e o desenvolvimento de software tradicional impulsionam a inovação. A meta é evoluir rapidamente as equipes piloto de IA centralizadas para competências de IA totalmente integradas em cada ART.
Incorporando processos específicos de IA no SAFe
O desenvolvimento de soluções de IA requer processos existentes e novos, tendo semelhança com o DevOps. Essa abordagem é crucial para alinhar e alcançar objetivos compartilhados na construção, implantação e manutenção de softwares, dados, modelos e tecnologias de IA. Os mais relevantes desses modelos de processos para IA incluem:
- DataOps é uma abordagem focada na eficiência e qualidade no gerenciamento de dados, assegurando sua acessibilidade e compatibilidade.
- MLOps ou Operações de Machine Learning é responsável pela implementação e manutenção dos modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção, assegurando seu funcionamento confiável.
- ModelOps é a solução para o gerenciamento eficaz e escalável de modelos de IA, garantindo sua precisão e eficiência..
- AIOps utiliza Inteligência Artificial para melhorar as operações de TI, unindo diferentes ferramentas em uma plataforma unificada para monitoramento e resolução de problemas de forma eficiente.
IA Responsável
A IA está criando novas oportunidades para as organizações, mas também traz riscos reais, como parcialidade, dados fictícios, vazamento de informações confidenciais e violação de direitos autorais.
Apesar do grande potencial e empolgação em relação à IA, muitas organizações apontam riscos exemplificados por incidentes como a principal razão para a demora na transição das capacidades de IA da fase piloto para a produção plena.
As organizações estão se esforçando para criar políticas e práticas que minimizem os riscos relacionados ao uso da IA, conhecido como a adoção da IA responsável. Estas soluções são descritas como as práticas de IA responsáveis.
Empresas que utilizam SAFe estão se movendo em direção à implementação da IA responsável, seguindo padrões específicos. O SAFe oferece funções e práticas que estabelecem uma base sólida para essa abordagem.
Resumo
O sucesso na Era Digital requer investimento e operacionalização eficientes da Inteligência Artificial (IA) para garantir produtividade e resiliência.
O SAFe oferece funções e práticas para o desenvolvimento de soluções baseadas em IA, incluindo a capacitação de equipes, processos essenciais e arquiteturas habilitadoras.
É essencial investir na capacitação da equipe com IA e na implementação de práticas responsáveis para empresas incorporarem a transformação em empresas de IA.
Conclusão
A adoção do SAFe em conjunto com a IA pode transformar as operações das empresas, ao oferecer uma estrutura sólida para a escalabilidade ágil e potencializar isso com automação e análise avançada de dados. A combinação resulta em processos mais eficientes, decisões embasadas em dados e maior capacidade de resposta ao mercado, promovendo melhorias operacionais e colocando as organizações na liderança da inovação.
Referência:
