Os 5 principais desafios de TI que os líderes estão enfrentando (e as soluções para eles)

Um número substancial de 69% dos executivos e tomadores de decisão de alto escalão citam a incapacidade de usar dados de forma contínua, em tempo real e em escala, como um obstáculo que contribui para os desafios de negócios das empresas. O resultado é a falta de insights em tempo real que força os líderes a confiarem na intuição em vez de confiar em evidências. Isso dificulta a tomada de decisões e sufoca o crescimento e a eficiência. Operacionalizar dados não é um trabalho único. Você precisa de ferramentas que possam crescer à medida que seus dados crescem, ao mesmo tempo em que oferecem visibilidade dos seus sistemas.

“Temos silos de dados em toda a empresa e não conseguimos consolidá-los para termos uma visão única para tomar decisões”, explica um altos executivos de telecomunicações.  

A percepção é respaldada por dados: 60% das organizações estão insatisfeitas com os insights de dados que possuem atualmente, com apenas 35% dessas organizações utilizando insights de dados diariamente para decisões empresariais. A incapacidade de tomar decisões empresariais em tempo real, baseadas em dados, deve-se a desafios subjacentes de dados, com 98% dos líderes enfrentando alguma combinação de problemas de dados. Notavelmente, 67% das organizações estão enfrentando dificuldades com soluções de dados separadas para diferentes ambientes, e na maioria dos casos, isso se deve ao gerenciamento ineficiente de dados. Isso é parcialmente causado pela falta de ferramentas adequadas para gerenciar sistemas e softwares díspares, outro desafio que os líderes de TI enfrentam hoje em dia.

Solução:
ter insights de dados consome muitos recursos. Requer tempo, expertise e objetivos claros e deve ser integrado aos processos de desenvolvimento de TI. Depois de coletar dados relevantes, é necessário realizar análises de dados, normalmente usando GenAI, para ter insights acionáveis. Os insights acionáveis oferecem medidas e etapas específicas que podem ajudar a atingir um objetivo, informando o que fazer com base nos seus dados. Com a precisão da busca e a inteligência da IA, incluindo machine learning (ML) e processamento de linguagem natural (PLN), você pode transformar dados proprietários brutos em insights acionáveis para acelerar seus resultados de negócios.

Tradicionalmente, as organizações têm continuado a investir em ferramentas que atendem a um propósito específico com base nas necessidades do negócio. No entanto, esse processo convencional de investimento técnico leva ao isolamento não planejado e/ou à duplicação de dados, informações, trabalho e custos. O resultado da proliferação de ferramentas inibe ainda mais a colaboração multifuncional, desabilita a visibilidade de ponta a ponta do seu ambiente atual e, em geral, cria silos organizacionais.

Sistemas legados também podem contribuir para a proliferação de ferramentas. As organizações devem equilibrar o custo da eliminação gradual desses sistemas com o custo de mantê-los ativos. E como a eliminação gradual pode se mostrar muito mais cara, as empresas continuam dependentes dos sistemas legados. Como resultado, as equipes podem acabar presas a ferramentas que não são as mais eficientes e úteis para os casos de uso atuais. Isso pode significar que todas as ferramentas não se "conectam" e não se comunicam entre si, o que acaba dificultando o acesso a informações relevantes em tempo real e à transformação digital. 

No caso de observabilidade e segurança, práticas que compartilham dados, o trabalho redundante e as ferramentas díspares podem ser prejudiciais às operações, comprometendo a produtividade e a segurança, além de impactar negativamente a receita.

Conclusão: ferramentas e processos ineficientes criam gargalos, resultando em fluxos de trabalho mais lentos, desperdício de recursos e aumento dos custos operacionais. 

Solução:
em resposta a este desafio, 56% dos altos executivos priorizam o investimento em ferramentas de dados e tecnologia como uma solução principal. Mais especificamente, você tem tudo a ganhar ao consolidar suas ferramentas e investir em ferramentas que possam democratizar o acesso a dados de múltiplos ambientes através de silos organizacionais.

"Se os dados não puderem ser processados e analisados de forma rápida, isso pode levar a atrasos na tomada de decisões, afetando aspectos críticos como o atendimento ao cliente, o desenvolvimento de produtos e as estratégias de marketing", explica um alto executivo de uma empresa de tecnologia. As ineficiências prejudicam a produtividade e até retardam a inovação, enquanto os departamentos de TI enfrentam o peso da proliferação de ferramentas e silos de dados.

Sem as ferramentas e processos corretos e fáceis de usar, as equipes gastam muito tempo em trabalho manual excessivo e análise para ter o resultado de que precisam. Não só isso sufoca a eficiência e a produtividade, mas também impede a inovação.

Você contrata os melhores profissionais, então, por que mantê-los presos em tarefas ineficientes em vez de inovar? Se as equipes tivessem as ferramentas certas, poderiam economizar tempo em tarefas manuais de rotina e, em vez disso, se concentrar em atividades de maior valor agregado que impulsionam o crescimento dos negócios. A repetição e as ineficiências muitas vezes podem levar ao burnout e podem exacerbar talentos valiosos. Criar soluções e ferramentas que permitam que as equipes abordem tarefas trabalhosas e se integrem aos fluxos de trabalho existentes pode levar a uma melhor satisfação dos funcionários,^* retenção e eficiência dos negócios. Usar ferramentas que não dão suporte às equipes pode levar à perda de produtividade, reputação e receita.

Solução:
adotar uma abordagem de pessoas, processos e tecnologia (PPT) para investir em tecnologia e ferramentas pode te ajudar a criar fluxos de trabalho melhores que priorizam a automação de tarefas repetitivas, levando a mais eficiência, economia de custos e uma organização mais ágil e inovadora. Ao analisar e redesenhar fluxos de trabalho, as organizações podem identificar gargalos e ineficiências, criando processos simplificados que são documentados e padronizados para consistência. 

Selecionar as ferramentas certas que se integrem perfeitamente aos sistemas existentes e aproveitar tecnologias avançadas, como GenAI e machine learning, otimiza ainda mais as capacidades de automação. Essa abordagem não só melhora a precisão e reduz os custos, mas também aumenta a agilidade organizacional e a satisfação dos funcionários, proporcionando, em última análise, uma vantagem competitiva no mercado.

As interrupções são o pior pesadelo de uma empresa, especialmente considerando que o custo médio do tempo de inatividade pode chegar a US$ 9.000 por minuto.^* A resiliência operacional ajuda as empresas a enfrentar interrupções, minimizando o tempo de inatividade e prevenindo possíveis crises. Empresas resilientes se adaptam mais rapidamente às mudanças do mercado e superam os concorrentes durante e após uma crise.^* Em outras palavras, a resiliência operacional é boa para os negócios. 

O gerenciamento de dados e as práticas bem-sucedidas estão no centro da resiliência operacional, mas cria-los é um desafio para muitas empresas. Sem as ferramentas, práticas e especialistas adequados, os dados empresariais são uma âncora pesada, em vez de uma vela içada que ajuda a navegar adiante. Como resultado, as organizações ficam vulneráveis a interrupções, atrasos e tempo de inatividade frequentes, que afetam a resiliência, aumentam o risco empresarial, reduzem a produtividade e elevam os custos. 

Solução:
sem a capacidade de se antecipar proativamente a interrupções e falhas, as organizações ficam presas a uma postura reativa e são forçadas a correr atrás do prejuízo. A IA pode colocar você à frente usando modelos preditivos de resiliência. Ao analisar tendências nos seus dados, ela pode identificar possíveis problemas antes que ocorram. Apagar incêndios grandes e pequenos, afeta a produtividade do usuário final e a receita de serviços voltados para o cliente. 

Alcançar a resiliência operacional começa com uma base de dados sólida, em vez de uma coleção dispersa de ferramentas e sistemas fragmentados. Ao priorizar a infraestrutura de dados, você pode capacitar suas equipes com insights acionáveis e em tempo real para adotar uma abordagem proativa que impulsione o crescimento dos negócios e garanta que seus aplicativos geradores de receita estejam sempre operacionais.

A GenAI tem muitas vantagens potenciais, mas também fomentou o surgimento de uma nova geração de ameaças cibernéticas. O uso da GenAI em capacidades oficiais e não oficiais também intensificou e alimentou essas ameaças cibernéticas. Muitas vezes com falta de pessoal no domínio da segurança ou com pouca qualificação diante das tecnologias de IA em rápida evolução, as organizações enfrentam impactos negativos nos negócios: medidas reativas levam à exposição de alto risco, perdas financeiras, problemas legais, danos à reputação e perda da confiança do cliente. 

A mitigação eficaz dessas ameaças à segurança cibernética requer habilidades especializadas que são muito procuradas e muito difíceis de conseguir. As organizações também devem atualizar as práticas de monitoramento de segurança para atravessar os silos de dados e oferecer às equipes de segurança uma visão de 360° dos sistemas e operações. 

Líderes de várias organizações enfrentam desafios semelhantes de negócios e dados, enquanto buscam novas oportunidades com IA e GenAI. Para identificar áreas de melhoria e investimento, refletir sobre os desafios existentes e entender seus concorrentes são os melhores pontos de partida para desenvolver um plano estratégico e manter a competitividade. 

Veja como você se compara aos seus colegas no quesito investimentos em IA, desafios empresariais e oportunidades.

*89% dos seus funcionários poderiam se beneficiar com essa única mudança, Salesforce. 2022.
*O verdadeiro custo do downtime (e como evitá-lo), Forbes. 2024.
*Resiliência para crescimento sustentável e inclusivo, McKinsey. 2022.

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