Uma transformação digital pode começar por um problema específico, e Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia, avalia que esse recorte é mais útil do que iniciar pela compra de uma plataforma.
A tecnologia entra depois da definição do resultado esperado. Reduzir o tempo de atendimento, integrar dados de operação ou melhorar a previsão de demanda são objetivos diferentes, ainda que todos possam envolver cloud, automação ou inteligência artificial.
O ponto de partida mais consistente é uma capacidade de negócio que precisa evoluir. A partir dela, a empresa consegue escolher processos, dados, arquitetura e indicadores que formam uma mudança verificável, em vez de acumular projetos desconectados.
Qual problema merece ser priorizado?
A prioridade deve combinar impacto, urgência e capacidade de execução. Um processo muito relevante, mas sem dados confiáveis ou responsável definido, pode exigir preparação antes de receber uma solução digital. Outro, menos abrangente, pode gerar aprendizado rápido e criar base para a próxima etapa.
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira elucida que a pergunta central não é qual tecnologia está disponível, mas qual restrição impede o negócio de entregar melhor. Essa mudança de foco evita que uma demonstração de ferramenta seja confundida com uma estratégia de transformação.
O diagnóstico precisa incluir quem executa o processo, quem recebe seu resultado e onde ocorrem atrasos, retrabalho ou decisões sem informação. Entrevistas, observação da operação e análise de indicadores revelam problemas que não aparecem em um mapa superficial de sistemas.
Como avaliar dados e arquitetura?
Dados são uma capacidade estrutural, não apenas um insumo para relatórios. Antes de aplicar modelos de machine learning ou inteligência artificial, a empresa precisa saber de onde os dados vêm, com que frequência são atualizados, quem pode acessá-los e como sua qualidade será verificada.
A arquitetura deve permitir evolução sem criar dependências desnecessárias. Cloud, interfaces de integração, armazenamento e serviços de processamento podem ser combinados de várias formas. A escolha deve levar em conta a segurança, a latência, o custo, a governança e a capacidade de trocar componentes futuramente.
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira destaca que construir ou adquirir é uma decisão contextual. Desenvolver internamente pode fazer sentido quando a capacidade é estratégica e diferenciadora; contratar uma solução pode ser melhor quando o problema é comum e a velocidade de implantação pesa mais.
Como transformar um projeto em capacidade?
Um projeto digital entrega uma mudança delimitada. Uma capacidade empresarial exige processo, tecnologia, pessoas, governança e rotina de melhoria. Se apenas o sistema é implantado, o trabalho pode terminar com uma ferramenta nova e o comportamento antigo preservado.
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira observa que a equipe precisa definir quem será responsável pelo resultado depois da implantação. Também deve estabelecer treinamento, suporte, gestão de mudanças e indicadores de adoção. A solução só produz valor quando entra no fluxo real de trabalho e altera decisões ou experiências de maneira observável.
Um piloto bem escolhido não é uma versão menor sem critério. Ele deve testar uma hipótese importante, ter usuários representativos e incluir condições de expansão ou interrupção. O aprendizado do piloto orienta arquitetura, orçamento e prioridades do próximo ciclo.
A transformação está funcionando?
Indicadores técnicos, operacionais e de negócio precisam ser acompanhados juntos. Disponibilidade, latência e custo mostram o comportamento da plataforma; produtividade, conversão, tempo de atendimento ou redução de erros mostram se a mudança chegou ao resultado pretendido.
Também é necessário comparar a situação anterior com a posterior. Sem uma linha de base, a organização pode celebrar entregas, mas não saber se o processo melhorou. Métricas devem ser definidas antes do lançamento e revistas quando a operação gerar novos dados.
O início da transformação digital, portanto, não está em uma tecnologia isolada. Está na escolha de um problema relevante, na construção da capacidade necessária e na criação de um ciclo de aprendizado. Quando esses elementos se alinham, cloud e IA deixam de ser temas abstratos e passam a responder a necessidades concretas do negócio.
