A adoção de novas tecnologias digitais em resposta à pandemia atingiu níveis que não eram esperados há muitos anos – e essas mudanças provavelmente serão duradouras. Alguns meses atrás, uma pesquisa da McKinsey com executivos globais descobriu que a pandemia acelerou em aproximadamente três a quatro anos, os processos de transformação digital.
“Diante da pandemia, as empresas fizeram coisas que antes pareciam impossíveis – às vezes da noite para o dia”, observou a Forrester Research em um evento online que ocorreu no início deste ano.
“Sob a pressão implacável das novas realidades dos clientes, o futuro entrou em foco: o valor de sua empresa depende de quão obcecado pelo cliente, resiliente, criativo e adaptável você está ao saltar para a próxima curva de crescimento em seu setor. … 2021 será o ano em que todas as empresas – não apenas os 15% das empresas que já tinham experiência digital – dobram em experiências, operações, produtos e ecossistemas alimentados por tecnologia.”
Mas, o que a grande maioria das empresas menos experientes digitalmente deve fazer para abraçar as mudanças que foram forçadas a fazer em tempo recorde para lidar com a crise imediata? Como acelerar sua transformação digital, um artigo recente da Harvard Business Review de Benjamin Mueller e Jens Lauterbach, fornece algumas respostas a essa pergunta.
“A pandemia deu a muitas organizações um inesperado curso intensivo de digitalização”, escreveram os autores. “Embora muito progresso tenha sido feito – de hardware e infraestrutura a processos de trabalho atualizados e uma cultura corporativa rejuvenescida – muitas organizações estão enfrentando a questão de como integrar esforços de digitalização fragmentados e muitas vezes improvisados de maneira sustentável. … Isso é particularmente pertinente para organizações de pequeno e médio porte que precisam ser mais direcionadas em seus esforços e podem não ter os recursos para se engajar na abordagem de ‘fail fast’, muitas vezes anunciada pelos maiores filhos do movimento de digitalização.”
Para entender as dificuldades enfrentadas pelas empresas que estão passando por um curso intensivo de transformação digital, Mueller e Lauterbach conduziram um estudo de dois anos em uma instituição bancária, líder na Europa que estava substituindo seu sistema bancário personalizado de 30 anos por um banco estatal. Um sistema baseado em SAP de última geração. Eles acompanharam de perto os usuários e departamentos mais impactados pela transição para o novo sistema, analisaram os desafios que esses usuários enfrentaram ao aprender a trabalhar com a nova ferramenta digital e realizaram mais de 60 entrevistas com stakeholders em vários níveis da organização, – de funcionários, que vinha trabalhando há muito tempo com o sistema legado do banco, aos executivos, que gerenciavam a transição para o novo sistema.
Todos os usuários receberam treinamento e suporte idênticos. Mas, enquanto os usuários em alguns departamentos descobriram que a transição foi relativamente fácil e conseguiram aprender a trabalhar com o novo sistema em questão de semanas, outros lutaram por um período prolongado, precisando de mais de seis meses para se adaptar ao novo sistema.
O quê mostram essas diferenças?
“Estávamos particularmente interessados em entender o contraste entre os departamentos que conseguiram usar o novo sistema de forma eficaz e rápida e aqueles que lutaram por um período prolongado”, escreveram os autores. Não surpreendentemente, a peça que faltava no quebra-cabeça era a complexidade, em particular, um tipo de complexidade em uso que explicava por que aprender uma nova ferramenta digital era simples para alguns departamentos e difícil para outros, mesmo que todos estivessem usando o mesmo sistema.
Vou comentar brevemente os elementos-chave da complexidade em uso, do ponto de vista de um usuário de sistemas legados e também de novas plataformas implementadas como Siebel, SAP, Dinâmica e Oracle DB.
Um sistema de TI visa capturar um modelo digital ou representação do mundo quotidiano, operacional de uma empresa – seja um varejista, um banco, ou de qualquer outro ramo, que necessite gerenciar seu estoque ou processar um pedido/venda; onde os usuários interagem com as várias tarefas do sistema para realizar seu trabalho. Entender o que um usuário faz requer entender como uma tarefa é estruturada e como ela é representada no sistema.
Tarefas e sistemas consistem em estruturas superficiais e ao mesmo tempo profundas. Quanto maior o número de tarefas no sistema e quanto mais dados e algoritmos forem necessários para implementar cada tarefa, maior será a dependência do sistema, o que leva ao aumento da complexidade de uso.
A estrutura profunda das tarefas reflete a semântica do sistema, ou seja, o domínio de aplicação do mundo real que o sistema pretende representar. A dependência semântica aumenta à medida que mais usuários são necessários para entender como a lógica de negócios é representada no sistema para realizar seu trabalho. As dependências de sistema e semântica se complementam e se reforçam. O impacto da dependência semântica será maior quanto maior for a dependência do sistema.
O artigo da HBR ilustra o impacto prático desses conceitos nos usuários com exemplos concretos de seu estudo bancário.
“Por exemplo, um grupo de funcionários usou o novo sistema de gerenciamento de empréstimos baseado em SAP para entrar em novos contratos. Para eles, foi fácil aprender a trabalhar com o novo sistema. … a tarefa dos digitadores exige apenas que os dados do contrato de empréstimo sejam representados no sistema. Compreender a lógica mais profunda de um contrato de empréstimo não é necessário para inserir dados com sucesso, nem entender como os contratos de empréstimo são representados ou processados no sistema. Portanto, aprender o sistema para essa tarefa específica é relativamente simples.”
“Em contraste, os funcionários que precisavam editar empréstimos em ações tiveram muito mais dificuldade em aprender a trabalhar com isso. … Além dos dados do contrato de empréstimo, um número significativo de suas tarefas depende de conceitos de negócios adicionais (por exemplo, status do empréstimo ou regras de cálculo) que são representados no sistema. Esses funcionários também precisam entender o que os dados significam e como estão sendo processados para fazer edições corretas no empréstimo. Então, neste caso, aprender o sistema é muito mais complexo e trabalhoso.”
O que as empresas devem fazer para acelerar suas iniciativas de transformação digital e tornar seus resultados mais previsíveis?
Com base nas conclusões do estudo do banco e no feedback de seus executivos, foram recomendas três ações específicas:
1. Desenvolver um mapa de calor de complexidade que identifique os diferentes graus de complexidade em uso em toda a organização. Para fazer isso, primeiro é preciso determinar as tarefas relevantes e os principais recursos do novo sistema; em seguida, é necessário decidir quais tarefas serão digitalizadas, suas propriedades e dependência de sistemas e quanta lógica de negócios está envolvida; finalmente, o mapa de calor pode ser desenhado, incluindo os níveis relativos de complexidade em uso nas várias tarefas que devem ser digitalizadas. Esse mapa de calor revelaria que as tarefas de baixa complexidade mostrariam baixa dependência do sistema e nenhuma dependência semântica; e que as tarefas de ligadas a ’empréstimos’, são de alta complexidade apresentariam alta dependência sistêmica e semântica.
2. Projetar um plano de transformação passo a passo. É particularmente importante primeiro direcionar a atenção e os recursos para “projetos de ganho rápido”, ou seja, projetos com complexidade de uso relativamente baixa. Essas são áreas em que os investimentos em digitalização provavelmente serão recompensados rapidamente, e esses ganhos rápidos têm um efeito psicológico importante. Projetos iniciais bem-sucedidos “servem como faróis orientadores e motivadores, permitindo uma abordagem enxuta ao gerenciamento de transformação que pode ser adaptada e aprimorada”, ajudando a recuperar os investimentos iniciais e criar impulso para esforços mais complexos posteriormente.
3. Desenvolver soluções de transformação sob medida. Transformações digitais de tamanho único não funcionam. Os mapas de calor, representam tipos de complexidade distintas e ajudam a projetar e direcionar os esforços de treinamento com base nas necessidades reais. As medidas de transformação precisam ser calibradas e adaptadas para complexidades e necessidades das diferentes áreas da organização, permitindo direcionar recursos para onde são mais necessários para colher os benefícios das novas tecnologias e guiar com sucesso, a empresa, para a era digital.
