Nos artigos anteriores, desenhamos a arquitetura de uma estratégia de IA robusta. Falamos sobre fundações de dados, estruturas de governança e o potencial disruptivo da tecnologia. Foi um exercício de estratégia, de planejamento. Agora, saímos da prancheta e entramos no canteiro de obras.
Nas próximas semanas, nossa linha editorial mergulha na fase mais crítica e complexa de qualquer projeto: a execução. Falaremos sobre a liderança na prática, navegando as fricções humanas e os atritos organizacionais que surgem quando a estratégia encontra a realidade. E o primeiro, e mais fundamental, elemento da execução são as pessoas.
A narrativa de mercado criou uma obsessão perigosa em torno do talento em IA. A crença generalizada é que o sucesso depende de vencer uma guerra por PhDs em machine learning e engenheiros de software. É uma miragem. O fracasso de iniciativas de IA raramente se deve à falta de sofisticação técnica. Ele se deve, na esmagadora maioria das vezes, à aplicação de um poder de fogo técnico extraordinário para resolver o problema de negócio errado.
É o equivalente a contratar o melhor mestre de obras do mercado para construir um prédio com a planta errada. A execução será impecável, o orçamento será cumprido, mas o resultado final será um edifício inútil.
Na prática, observo um abismo em muitas organizações. De um lado, líderes de negócio que falam a língua do P&L (ou DRE), do VGV, do risco e do market share. Eles sentem a dor, mas não conseguem articulá-la como um problema analítico preciso. Do outro lado, equipes técnicas brilhantes que falam a língua dos algoritmos, das arquiteturas de dados e das métricas de acurácia. Eles constroem soluções, mas frequentemente em resposta a uma premissa de negócio mal formulada.
Entre esses dois mundos existe o que chamo de vácuo de tradução. É nesse vácuo que o valor dos investimentos em IA evapora. Pior: a promessa não é entregue, e a própria IA cai no descrédito, envenenando a cultura de inovação.
Inevitavelmente, surge a voz do ceticismo: ‘Eu avisei‘.
E raramente se ouve aquele que não busca culpados, mas as causas do insucesso para corrigi-las.
Para preencher esse vácuo, as empresas não precisam de mais um PhD. Elas precisam de um perfil diferente, um profissional que eu chamo de Tradutor de Negócios.
Este indivíduo não é necessariamente o melhor programador nem o estrategista mais sênior. Sua principal habilidade é ser bilíngue. Ele compreende a complexidade da tecnologia o suficiente para saber o que é possível, mas sua lealdade primária é com o problema de negócio. Sua missão não é construir o modelo mais elegante, mas garantir que o modelo certo seja construído para gerar o máximo de valor.
Este profissional é o guardião da pergunta mais importante do processo: “Estamos resolvendo o problema que realmente importa?“.
O valor deste perfil não está em seu diploma, mas em três competências práticas:
- Investigação de Problemas. O Tradutor atua como um detetive. Ele não aceita a descrição inicial do problema. Ele conduz uma “sondagem”, questionando stakeholders, mergulhando nos processos e nos dados para descobrir a causa raiz do desafio de negócio. Sua primeira entrega não é uma solução, é a formulação correta e validada do problema.
- Viabilidade Estratégica. Após definir o problema, ele avalia se a solução vale o esforço. Uma solução para um problema pode ser tecnicamente fascinante, mas gerar um impacto marginal no negócio. O Tradutor tem a disciplina de descartar projetos que não movem os ponteiros estratégicos, protegendo os recursos da empresa de serem gastos em “projetos de estimação” tecnológicos.
- Storytelling com Dados. Quando um modelo entrega um resultado, a tarefa do Tradutor é converter a complexidade estatística em uma narrativa de negócio clara e acionável. Como argumenta Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist do Google, a tomada de decisão é o objetivo final. O Tradutor não apresenta um relatório técnico; ele constrói um argumento que leva o C-level a uma decisão informada, focando nas implicações e recomendações, não na metodologia.
A obsessão por contratar apenas talentos técnicos de ponta é uma aposta incompleta. Sem um sistema de navegação que aponte esse talento para os alvos de maior valor, a maior parte do seu poder de fogo será desperdiçada.
Por isso, a primeira contratação ou o primeiro desenvolvimento de talento em sua jornada de IA não deveria ser, necessariamente, um cientista de dados. Deveria ser um Tradutor de Negócios.
É este profissional que transformará seu investimento em tecnologia de um centro de custo em um motor de geração de valor.
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O conteúdo deste artigo reflete a posição do autor e não, necessariamente, a do Grupo JML.
