O Gartner alerta que dois terços das organizações não está adequadamente abordando os déficits de competências de Infraestrutura e Operações (I&O) que impedirão suas iniciativas de negócios digitais. As organizações que usam I&O com sucesso precisarão implementar papéis e tecnologias amplamente diferentes durante os próximos cinco anos.
O Garner prevê que, até 2019, contratações de especialistas técnicos de TI reduzirão em mais de 5%. Além disso, até 2021, 40% da equipe de TI desempenhará papéis múltiplos, cuja maioria estará relacionada a negócios, mais do que à tecnologia.
“O que tornou líderes de I&O bem sucedidos no passado não é o que os tornará prósperos no futuro”, afirma Hank Marquis, Diretor de Pesquisas do Gartner. “Ao invés de focar em ‘o que’ geram os trabalhos de I&O, tais como conhecimento, educação e treinamento técnico, os líderes de I&O precisam mudar seu foco para ‘como’, analisando as competências comportamentais necessárias”, diz.
De acordo com o analista do Gartner, as organizações de operações de TI são forçadas a redefinir seus papéis e proporções de valor dos fornecedores de tecnologia, para se tornarem consultores confiáveis e parceiros de negócios diferenciados. “O desafio é que a maioria dos profissionais de I&O ainda não possuem os conjuntos de competência amplos que as organizações precisarão deles”.
O Gartner prevê que, até 2020, 75% das organizações vão enfrentar rupturas visíveis de negócios devido aos déficits de competências de I&O, que representam um aumento comparado com os 20% registrados em 2016. Devido à falta de destreza digital para contratar, os líderes de I&O precisam começar a desenvolver essas habilidades com o talento que já possuem. A maioria das empresas não possui um inventário preciso das competências disponíveis de sua mão-de-obra de TI atual, então esse deve ser o primeiro passo.
“Universidades de negócios corporativos digitais eventualmente vão surgir para fechar esse déficit de competências. Carreiras baseadas em experiência com monitoria formal dentro de I&O vão se tornar padrão para desenvolvimento individual”, explica Marquis. “Enquanto isso, líderes de I&O devem trabalhar lado a lado com o RH para mudar de desenvolvimento com base em posição, desenvolver uma análise de déficit de capacidades táticas, e utilizar ferramentas e métodos para aperfeiçoar as competências de I&O internas”.
“A chave para oferecer valor digital em escala é ter as pessoas certas”, diz Marquis. “Assim como as competências necessárias, as pessoas devem possuir desejo e atitude para explorar as tecnologias existentes e emergentes”. Segundo o instituto, até 2020, 99 % das iniciativas de Inteligência Artificial (IA) em gerenciamento de serviços de TI vão falhar, devido à falta de uma base estabelecida de gestão de conhecimento (KM).
“A propaganda exagerada sobre Inteligência Artificial cresce, enquanto os consumidores se familiarizam com assistentes virtuais que utilizam plataformas de conversação”, diz Chris Matchett, Principal Analista de Pesquisas no Gartner. “Líderes de I&O responsáveis pelo service desk de TI procuram explorar isso para otimizar suporte de TI, mas nem a tecnologia, nem o ambiente de trabalho está realmente pronto para depender de agentes virtuais”.
Gestão de conhecimento é essencial para um chatbot ou agente de suporte virtual (VSA) fornecer respostas aos clientes corporativos, mas a resposta pode somente repetir soluções programadas quando baseadas em dados existentes de uma base de conhecimento estática. VSAs sem acesso a essa rica fonte de conhecimento não podem fornecer respostas inteligentes, forçando líderes de I&O a estabelecer ou aperfeiçoar iniciativas que permitam o controle de KM e de informações.
Antes de implementar tecnologias de chatbot ou de VSA, o Gartner recomenda estabelecer uma base de conhecimento, utilizando técnicas como serviços centrados em conhecimento que foca no conhecimento como bem principal.
Uma vez que chatbots e VSAs estejam em uso, é necessário cuidado para evitar becos sem saídas de conversação, escalonando automação para canais tradicionais quando respostas de conhecimento falharem em satisfazer a questão. A lógica deve também estar embutida no chatbot para coletar retorno do usuário e identificar a relevância das respostas de conhecimento.