Como liderar a mudança organizacional impulsionada pela IA numa empresa complexa

Galen Low: Vale a pena o esforço de tentar eliminar silos e alinhar as atitudes em relação à IA dentro de uma organização enorme? É sequer possível?

Deborah Ketai: Se ignorarem essa etapa, vão acumular muita dívida — dívida técnica, dívida de conhecimento — que tornará os projetos futuros mais caros e mais difíceis.

Galen Low: Referiste que não se tratava apenas de IA generativa; na verdade, isto é mais uma mudança fundamental.

Deborah Ketai: Tínhamos realmente três objetivos — talento, mobilidade e retenção — para incentivar a colaboração entre estas equipas de IA, de modo a não reinventarem a roda. E o terceiro era uma mudança cultural, incentivando os defensores empresariais a considerar soluções de IA para os seus desafios de negócio.

Galen Low: Algumas pessoas estão a ser chamadas a desempenhar uma função dupla. Todos os projetos precisam de gestão da mudança?

Deborah Ketai: Nem todos os projetos exigem gestão da mudança. Os conjuntos de competências são diferentes, mas sobrepõem-se. Os gestores de programas precisam de se aproximar do local onde a estratégia é formada, para refletirem de forma transparente junto da liderança onde é provável que existam desalinhamentos.

Galen Low: Bem-vindos ao podcast The Digital Project Manager — o programa que ajuda os líderes de entrega a trabalharem de forma mais inteligente, entregarem mais depressa e liderarem melhor na era da IA. Eu sou o Galen e, todas as semanas, analisamos estratégias do mundo real, novas ferramentas, modelos comprovados e, ocasionalmente, uma história de guerra da linha da frente dos projetos. Quer esteja a conduzir projetos de transformação em grande escala, a gerir fluxos de trabalho de IA ou simplesmente a tentar manter o caos sob controlo, está no sítio certo. Vamos começar.

Hoje vamos espreitar os bastidores de como uma gestora de programas e a sua equipa criaram uma comunidade de prática dentro de uma enorme empresa de cuidados de saúde, ajudando a eliminar silos e a alinhar as atitudes em relação à IA na organização.

A minha convidada de hoje é precisamente essa gestora de programas, Deborah Ketai. A Deborah é gestora certificada de mudança organizacional e gestora de programas, mais recentemente numa enorme organização de cuidados de saúde sediada nos Estados Unidos, onde criou comunidades dinâmicas em torno da IA, da diversidade, equidade e inclusão, e dos controlos de transmissão de dados. A Deborah também tem participado ativamente na construção da comunidade de gestão de projetos como membro da direção e responsável pelo portefólio de programas de um capítulo regional do PMI.

Neste episódio, vamos abordar o dia a dia da Deborah enquanto gestora de programas responsável por uma importante iniciativa de mudança organizacional relacionada com a IA; se a mudança organizacional relacionada com IA e aprendizagem automática deve ser tratada de forma diferente; o que equipas de qualquer dimensão podem retirar dos manuais de empresas que estão a atravessar transformações de IA em grande escala; e se o papel de um gestor de projetos ou de programas irá evoluir para incorporar a gestão da mudança, bem como o que isso poderá significar para o conjunto de competências dos gestores de projetos.

Deborah, muito obrigado por estares aqui hoje.

Deborah Ketai: Obrigada pela oportunidade, Galen.

Galen Low: Estou muito entusiasmado com esta conversa porque estiveste profundamente envolvida e integrada como responsável de programas e gestora da mudança numa enorme empresa de cuidados de saúde, precisamente quando a IA começava a entrar em cena.

Nas nossas conversas anteriores, mencionaste coisas como eliminar silos entre divisões e grupos de partes interessadas, organizar sessões de formação e hackathons, abordar receios relacionados com risco e conformidade e colocar os profissionais de IA — e talvez também os aspirantes a profissionais de IA — todos na mesma sintonia.

Por isso, pensei começar com uma pergunta difícil que acho que os meus ouvintes querem ver respondida. Vale a pena o esforço e a energia de tentar eliminar silos e alinhar as atitudes em relação à IA dentro de uma organização empresarial enorme? É sequer possível? E o que aconteceria se uma organização como aquela em que trabalhavas ignorasse completamente essa etapa?

Deborah Ketai: Essa é realmente uma boa pergunta, Galen, e fico contente por a fazeres. Penso que o alinhamento será fundamental e que a eliminação de silos será uma parte importante desse processo. Antes de mais, as empresas terão de estabelecer uma governação de dados e de IA. Terão de alinhar os seus recursos e expectativas em torno do desenvolvimento ou da aquisição de ferramentas de IA.

E, se quiserem ter uma cultura orientada primeiro para a IA — e terão de a ter se os concorrentes estiverem a fazê-lo —, precisarão de pensar no que isso significa para os seus colaboradores, tanto agora como no futuro. Por isso, no mínimo, terão de eliminar silos para evitar o risco de incidentes de cibersegurança.

Se ignorarem a etapa de eliminar silos, também vão acumular muito do que designamos por dívida: dívida técnica, dívida de conhecimento e assim por diante. Isso tornará os projetos futuros mais caros e mais difíceis. Penso que existem três áreas em que eliminei silos. Referiste realmente todas elas.

IA, controlos operacionais de sistemas e, enquanto responsável pelo envolvimento da comunidade, a liderança do segundo maior grupo de recursos de colaboradores da UnitedHealth Group. E também, em certa medida, através de um programa de mentoria, a eliminação de silos após fusões e aquisições. Por isso, penso que existem vários passos e competências diferentes envolvidos na eliminação de silos, nos quais os gestores de projetos e os gestores da mudança precisam de se concentrar.

Um deles consiste em criar empatia entre diferentes grupos, familiarizando-os uns com os outros. Formação cruzada, acompanhamento profissional, mentoria e orientação. A liderança precisa de criar e obter adesão relativamente à visão do que seria a eliminação dos silos e quais seriam os seus benefícios. Precisa de criar e concentrar-se em pontos de contacto, processos e canais de comunicação que aproximem os silos.

Também precisa de se concentrar na eliminação de obstáculos à aproximação das pessoas, como, por exemplo, as diferentes fontes de dados, que são um dos grandes problemas.

Galen Low: O que gosto realmente na tua resposta é que eu estava a pensar na eliminação de silos como uma forma de ajudar diferentes grupos de uma empresa a compreenderem-se mutuamente.

Gosto da perspetiva de que é um problema de todos. É um esforço de equipa. Não se trata apenas de kumbaya — de todos nos compreendermos e darmos bem. Também significa que, quando falamos de governação de dados, conformidade e segurança, todos são, de alguma forma, responsáveis pela sua própria parte, e todos precisam de estar a cantar pela mesma pauta e a alinhar-se e concordar sobre o impacto ou o resultado desse alinhamento.

Isso também precisa de ser acordado e compreendido ao nível da liderança, para que não seja apenas uma espécie de mudança cultural — uma expressão vaga que usamos constantemente, especialmente em torno da IA —, mas algo que esteja efetivamente relacionado com o risco. É também uma questão do retorno do investimento, suponho, de alcançar essa união e essa unidade.

Além disso, existe o custo de fazer isso mal: não ter essas conversas e depois incorrer num risco ou concretizar um risco que poderia ser muito dispendioso e prejudicial. Provavelmente poderia ser evitado se as pessoas estivessem na mesma sintonia. Gosto da forma concreta como apresentaste isso.

Deborah Ketai: Pode ser simultaneamente algo vago e concreto.

Galen Low: Gosto disso. Vago e concreto, incluindo a componente tecnológica.

Deborah Ketai: Ela é uma espécie de pessoa concreta, por isso há isso também.

Galen Low: Adoro. Gostaria de recuar um pouco. Como estavas a dizer, no teu cargo anterior numa grande organização de cuidados de saúde dos Estados Unidos, a tua responsabilidade era liderar programas e iniciativas de gestão da mudança relacionados com muitas coisas, mais recentemente com IA e aprendizagem automática.

E isso leva-me à curiosidade que tenho: como era o teu dia a dia nessa função e que resultados esperavam de ti?

Deborah Ketai: Como acontece frequentemente com a gestão da mudança, o meu maior esforço foi provavelmente o trabalho inicial de definir quais seriam os objetivos, quais seriam as métricas de sucesso, quem estaria envolvido e assim por diante. Tínhamos três objetivos principais — talento, mobilidade e retenção no espaço da IA. Tratava-se de uma enorme empresa da Fortune 5. A IA estava a acontecer em vários núcleos. E quero deixar claro que, quando falo de IA neste contexto, não me refiro apenas à IA generativa; também incluo análise preditiva, dispositivos vestíveis e sensores, e a Internet das Coisas.

O meu segundo objetivo para o programa era incentivar a colaboração entre esses núcleos de IA, para que não reinventassem a roda. E o terceiro era uma mudança cultural, incentivando os defensores empresariais a considerar soluções de IA para os seus desafios de negócio. No início, passei muito tempo a identificar e segmentar os grupos de partes interessadas.

Trabalhei com um especialista em relatórios e análise de IA para o fazer, determinar as suas necessidades e descobrir a melhor forma de chegar até eles. Depois, o restante programa envolveu principalmente a criação de oportunidades para aprenderem, partilharem conhecimento e construírem uma comunidade, direcionadas para os diferentes grupos e segmentos que tinha identificado.

Os meus projetos dentro do programa dividiam-se em três áreas: eventos, como uma conferência interna e hackathons; conteúdos, como podcasts, artigos e apresentações; e comunidade, incluindo redes sociais internas e partilha de conhecimento. Havia ainda uma quarta componente: a gestão do risco, aconselhando o comité de governação sobre governação, conformidade e segurança.

Galen Low: É um programa enorme. É engraçado, porque na minha comunidade falamos muitas vezes sobre receber uma diretiva e ter de a executar, mas tu começaste ainda mais atrás. E, além disso, o que é interessante é o período em causa. Referiste que não se tratava apenas de IA generativa; na verdade, era uma mudança fundamental.

Na altura, a IA generativa era relativamente nova no mundo empresarial em termos de aplicações quotidianas, mas isto era mais uma mudança de base, antecipando que haveria mudanças maiores e mais específicas no futuro. Tratava-se mais de aproximar as pessoas, e é muito interessante que tenhas feito isso novamente, porque uma comunidade pode parecer algo vago, mas o retorno do investimento e a gestão do risco de aproximar as pessoas, para que se compreendam, possam fazer formação cruzada e colaborar, criam as bases para fazer o que vier a seguir.

Isso, por si só, é gestão do risco. Gosto muito dessa ideia, porque penso que a expressão comunidade de prática — e até a própria palavra comunidade — é usada de forma excessiva, e o valor de uma comunidade não é amplamente compreendido.

Não é tão científico como muitos líderes empresariais e executivos gostariam. Mas penso que acertaste em cheio: ao fazer estas coisas, estás a criar uma espécie de tecido, unidade e coesão entre grupos distintos que compreendem o mundo de forma diferente e estás a tentar colocá-los na mesma sintonia.

Gosto muito disso. Na verdade, estava a pensar em duas coisas. Primeiro, no que mencionaste sobre os líderes empresariais e em alinhá-los relativamente à forma de utilizar esta tecnologia na empresa. É engraçado falar disto agora, em 2025, quando toda a gente anda a perseguir todas as ferramentas de IA, mas sentiste que estavas a convencer as pessoas de que a IA era realmente algo em que valia a pena investir e conversar?

Deborah Ketai: Sim. Penso que havia dois níveis. Em primeiro lugar, muitas vezes os líderes empresariais simplesmente não tinham considerado a IA como uma possível solução para os problemas. Quer esses problemas fossem fraude nos cuidados de saúde ou imagiologia de diagnóstico, havia muitas áreas potenciais diferentes onde a IA podia ser utilizada e eles simplesmente não estavam a pensar nisso.

O segundo passo consistia em ajudá-los a estabelecer contacto com pessoas que tivessem conhecimentos suficientes para simplificar os conceitos de IA e explicá-los: isto já existe? Poderá existir num futuro próximo? Quais são os riscos, custos e outras implicações, e qual é o potencial retorno da utilização destas soluções?

Depois, era necessário comparar as opções, porque a IA nunca será a chave dourada universal para todos os problemas. Continuavam a ter de considerar também as suas outras soluções não baseadas em IA.

Galen Low: É realmente interessante como isso evidencia a importância do talento. E essa foi a primeira coisa que mencionaste: adotaste uma abordagem quase analítica e baseada na ciência dos dados para identificar o talento e os grupos de partes interessadas em toda a empresa, compreender os grupos com que estavas a trabalhar, as competências que tinham e as competências necessárias.

Para facilitar esta partilha de conhecimento e permitir que todos evoluíssem. É quase como elevar todos os barcos, especialmente no domínio do que é possível — era assim que lhe chamávamos, certo? Precisamos de saber o que esta tecnologia consegue fazer. Temos de compreender que não é uma solução milagrosa.

Temos de compreender como se integra no ecossistema de outras tecnologias ou métodos. E, além disso, no setor da saúde, os riscos são muito elevados. Há muita conformidade e regulamentação a considerar e, fundamentalmente, estamos a falar da vida e do bem-estar das pessoas.

É isso que está em jogo e é por isso que vale a pena reunir todos estes grupos, identificar quem sabe as coisas certas e quem pode formar e fazer formação cruzada com os outros, para criarmos uma equipa mais forte que se compreenda mutuamente, tenha empatia, tenha trabalhado em conjunto e possa procurar algumas destas soluções, que podem depender apenas de IA, combinar IA com outras tecnologias, combinar IA com diferentes tecnologias médicas ou ser simplesmente soluções de processos.

Que grande esforço. Por curiosidade, sendo um programa tão grande, como se começa sequer a medir essa mudança para saber se está a funcionar? E, como contexto, na minha organização temos dificuldades semelhantes. Queremos reunir toda a gente, fazer estes hackathons. Há poucos meses, fizemos uma interrupção de uma semana para explorar, em equipa, diferentes soluções de IA e abordagens à programação por descrição.

Mas, ao longo de todo o processo, perguntávamo-nos: isto vai valer a pena? Vamos interromper o trabalho e gastar todo este tempo e energia para obter um resultado. O resultado era bastante claro, mas também tivemos dificuldades com isto: como sabemos se funcionou? Como sabemos se está a funcionar? Que coisas mediam, ou vos pediam para medir, para determinar se a formação cruzada e as sessões educativas estavam a funcionar, ou se os hackathons estavam a funcionar?

Deborah Ketai: Reconheço que as métricas foram a parte mais difícil do programa para mim. Grande parte disso deveu-se ao facto de alguns dos dados que queríamos acompanhar simplesmente não serem registados nos nossos sistemas de recursos humanos e noutros sistemas. Por exemplo, não só não havia forma de acompanhar a mobilidade profissional no sistema de recursos humanos, como, por se tratar de uma empresa da Fortune 5 que tinha crescido sobretudo através de fusões e aquisições, ainda existiam vestígios de sistemas antigos de recursos humanos.

O mesmo tipo de função tinha frequentemente 15 títulos profissionais ou códigos de função diferentes em toda a organização, o que tornava tudo muito difícil. Por isso, muitas vezes tivemos de recorrer a métricas muito simples ou indiretas. Não eram o tipo de métricas que gostaríamos de utilizar a longo prazo.

A longo prazo, teríamos trabalhado com os recursos humanos para recolher mais dados, mas utilizámos coisas simples, como o envolvimento com os conteúdos. Implementámos vários tipos de análise web nas redes sociais, no sítio web e nos microsites. Também registámos, naturalmente, dados como a participação nas conferências. Estávamos muito interessados em garantir, como nota lateral, que a comunidade de profissionais de IA que estávamos a desenvolver fosse diversificada.

Isso acabou por exigir todo o tipo de dados, inclusive quando convidávamos oradores para uma conferência de três dias e quatro faixas, garantindo que os vários apresentadores representavam diferentes géneros, localizações geográficas em todo o mundo e todo o tipo de métricas de diversidade, incluindo diferentes idades. Mais uma vez, muitos desses dados eram inconsistentes.

Grande parte estava simplesmente em falta e alguns dados eram enganadores. Se o programa tivesse continuado durante mais tempo — infelizmente, foi interrompido por várias razões que nada tiveram que ver com o próprio programa —, penso que teríamos conseguido encontrar formas de determinar e acompanhar dados mais adequados.

Galen Low: Gosto dessa abordagem: analisar aquilo com que contamos e perceber como podemos utilizá-lo para avaliar a adesão. Atualmente, trabalho numa organização onde ainda conseguimos conhecer bem os nossos colaboradores — não fisicamente, mas no sentido de sabermos que determinada pessoa é boa em determinadas coisas.

Não temos um sistema de informação de recursos humanos profundo. Esta matriz de competências não está formalizada de forma detalhada. Sabemos simplesmente que determinada pessoa seria boa numa tarefa, conhece o assunto e talvez possa dinamizar uma sessão de aprendizagem durante o almoço.

Quando falas de uma empresa em grande escala, penso no meu tempo a trabalhar para uma consultora com 500 000 colaboradores. É quase mais semelhante a um modelo empresarial de massas quando falas de redes sociais, eventos e conferências. Se estivesses a organizar uma conferência externa ou a criar uma plataforma de redes sociais e procurasses envolvimento, analisarias coisas como vendas de bilhetes e participação.

Tens de analisar esses dados de forma agregada e esperar que as pessoas preencham o inquérito à entrada ou à saída, indicando quem são, o que fazem e que atividades gostam de realizar. Esses são os dados com que tens de trabalhar. Gosto da ideia de que, se o programa tivesse continuado, seria possível melhorar o sistema de recursos humanos com dados mais estruturados e limpos sobre as pessoas e aquilo em que são boas, para tomar decisões sobre comunidades e eventos, mas também sobre afetação de pessoal.

Penso que é a abordagem certa. A essa escala, quase precisas de IA para criar a próxima geração de identificação de partes interessadas. Gosto do facto de ser uma abordagem baseada em sinais: não tentar explorar demasiado dados que não tens, desejar que os tivesses e ficar imobilizado por isso, mas ser criativo e trabalhar com aquilo de que dispões.

O que disseste sobre os títulos e códigos das funções é um verdadeiro caos. Já trabalhei em organizações onde fusões e aquisições eram um ritual semanal. É tudo muito confuso, há demasiadas coisas e perguntamo-nos como sabemos sequer quem temos agora. Consigo compreender o esforço de tentar perceber quem faz o quê, quem deve estar à mesa e quem poderia falar no evento, tentando não esquecer ninguém.

Deborah Ketai: Exatamente. Por outro lado, sempre que trabalhamos com uma mudança associada à tecnologia, temos a vantagem de dispor de estatísticas de utilizadores e análises de vários tipos, que podemos pelo menos utilizar para descobrir quem está a usar determinada plataforma de IA ou outra ferramenta.

Galen Low: Essa plataforma é uma ferramenta?

Deborah Ketai: Essa plataforma disponibiliza pequenos espaços para criares os teus próprios modelos de IA generativa.

Galen Low: Está bem. A minha cabeça foi diretamente para a série Alien, do Ridley Scott. Pensei em extraterrestres que saltam e agarram a cara das pessoas. Pensei: provavelmente não é isso que a Deborah quer dizer.

Deborah Ketai: Provavelmente foi isso que os fundadores imaginaram, certo?

Galen Low: Exatamente. Podíamos ter uma coisa que saltasse do ecrã e sugasse os dados diretamente do cérebro? Isto faz-me pensar que és muito apaixonada pela gestão da mudança e que não se trata apenas de gestão da mudança em IA. Trabalhaste em iniciativas de diversidade, equidade e inclusão e noutras iniciativas de dados.

Na tua experiência, a gestão da mudança precisa de ser tratada de forma diferente quando envolve IA, ou utiliza mais ou menos o mesmo manual que outros tipos de mudança organizacional?

Deborah Ketai: Existem algumas diferenças. Antes de mais, tudo o que esteja relacionado com IA e aprendizagem automática vai avançar cada vez mais depressa à medida que o tempo passa.

A curva de aprendizagem é simplesmente exponencial. Penso que as pessoas que vão gerir iniciativas, projetos ou programas de mudança no domínio da IA precisam de compreender os fundamentos dos processos de dados, da infraestrutura e do alinhamento com os objetivos estratégicos. No caso da gestão da mudança, é sempre necessário obter apoio da liderança.

É necessário obter apoio da gestão intermédia, porque esta vai explicar o que há nisso para as pessoas. E são necessários mecanismos para que os colaboradores da linha da frente transmitam ideias e atitudes de volta à liderança. Existe também a questão da resistência à IA enquanto conceito, seja através do reflexo imediato de perguntar: o meu emprego está seguro? E a resposta é: talvez, talvez não.

O emprego de alguém está seguro nos dias de hoje? Existe falta de compreensão. Muitas vezes falta transparência, tanto em relação à utilização da IA dentro de uma empresa como relativamente à falta de transparência das próprias ferramentas e à forma como tomam decisões ou, caso lhes seja permitido tomar decisões, como produzem os seus resultados.

Existem muitos receios e riscos envolvidos e, por isso, penso que há um espaço específico na gestão da mudança para as pessoas que trabalham em iniciativas de mudança relacionadas com a IA. Mas os princípios básicos da gestão da mudança são os mesmos.

Galen Low: Isso faz sentido para mim relativamente ao que mencionaste sobre apoio e transparência.

O que realmente me chamou a atenção foi a velocidade da mudança. Não se trata apenas de uma mudança nas organizações onde trabalhei no passado. Existe uma equipa de gestão da mudança que gere essa mudança e depois se afasta, regressando quando é necessária para a próxima grande mudança.

Mas aqui estamos a falar de mudança contínua, num terreno que não quero chamar instável, mas onde existem questões como a segurança do emprego, o receio da tecnologia e a tomada de decisões opaca. Tudo isso amplifica a forma como as pessoas experienciam a mudança.

E a situação é agravada pelo facto de nunca terminar. Estou a levar a metáfora demasiado longe, mas imagino algo como Os Jogos da Fome: se houver uma ronda e conseguires ultrapassá-la, talvez estejas seguro para sempre. Mas não é assim. É uma mudança contínua.

Deborah Ketai: Exatamente. Mesmo dentro dos esforços individuais de IA, existe mudança contínua. Os teus dados vão sofrendo alterações ao longo do tempo. Por isso, há todo o tipo de coisas diferentes que o gestor de projetos, o gestor da mudança ou ambos precisam de considerar e que dependem da ciência envolvida.

Mas, como disse, essa é uma área relativamente pequena em comparação com os fundamentos da gestão de projetos e da gestão da mudança. Esses são os mesmos.

Galen Low: Os modelos são os mesmos. O conteúdo que colocamos dentro deles será sempre diferente. Não podíamos facilitar demasiado as coisas, pois não? Haverá sempre nuances e complexidades relacionadas com o tipo de mudança.

Deborah Ketai: Uma das complexidades que penso que as pessoas estão agora a começar a perceber é que, cada vez mais, sobretudo com a IA generativa, a própria IA é uma parte interessada. Tem os seus próprios objetivos e atitudes e age de forma diferente — e por vezes contrária — àquela que desejamos, com base nessas realidades internas.

Galen Low: Isso é interessante. Gosto muito dessa ideia. Na comunidade, temos falado sobre acrescentar as ferramentas de IA ao plano de comunicação do projeto, porque se tornam uma fonte de verdade ou de informação. Precisamos de comunicar-lhes atualizações, por exemplo, carregando atas de reuniões e outros conteúdos para as ferramentas que utilizamos, para que estejam atualizadas.

Gosto da noção de que têm as suas próprias atitudes e perspetivas. Há dois anos, isto pareceria ficção científica, mas já não parece. Falamos de fluxos de trabalho autónomos e de inteligência artificial geral. Ainda não chegámos lá, mas já precisamos de considerar essa possibilidade, porque é assim que estas ferramentas são construídas.

Deborah Ketai: Penso que, na minha mente, isto se aproxima muito da crença em Deus. Não acho que tenhas de acreditar em Deus.

Também não acho que tenhas de acreditar na inteligência artificial geral para reconhecer que existem formas pelas quais o mundo, ou a inteligência artificial, age como se tivesse uma personalidade ou como se existisse um desígnio divino. Precisamos de ter essas coisas em consideração e perceber como as podemos limitar, orientar e controlar; caso contrário, corremos o risco de sermos ultrapassados por acontecimentos e situações sobre os quais não temos qualquer controlo.

Galen Low: Sinto que precisamos de criar algumas t-shirts com a frase: A IA age de formas misteriosas. Não é mentira. Ao longo de toda esta conversa, tenho pensado no teu percurso e no teu papel como gestora de programas e da mudança.

Estás profundamente envolvida na comunidade de gestão de projetos e, na minha comunidade, há pessoas a quem está a ser pedido que desempenhem uma função dupla. Espera-se que sejam gestores de projetos e gestores da mudança. Por outras palavras, os papéis de gestão de projetos e gestão da mudança estão a tornar-se híbridos e, pelo que observamos, isso parece estar a tornar-se mais comum.

Queria conhecer a tua perspetiva, porque viveste essa experiência. Em primeiro lugar, todos os projetos precisam de gestão da mudança? E todos os gestores de projetos precisam de compreender a gestão da mudança?

Deborah Ketai: Não, nem todos os projetos exigem gestão da mudança. A perspetiva tradicional é que um projeto complexo que tenha um risco de não concretizar os seus benefícios se as pessoas não o adotarem depois de implementado precisa de gestão da mudança. E não estou a falar apenas de projetos tecnológicos.

Não penso que seja razoável esperar que os gestores de projetos sejam gestores da mudança, embora isso esteja a tornar-se a norma em muitas organizações.

Os conjuntos de competências são diferentes, mas sobrepõem-se. No entanto, aquilo em que costumo concentrar-me é a razão pela qual se devem ter funções separadas: os prazos. Tradicionalmente, os gestores de projetos não têm oportunidade de acompanhar a mudança até ao fim e garantir verdadeiramente que ela se mantém.

Galen Low: Interessante.

Deborah Ketai: Isso é fundamental.

Por isso, a menos que o escritório de gestão de projetos, as operações ou quem quer que governe o processo de gestão de projetos esteja disposto a reconhecer e financiar a capacidade dos gestores de projetos para garantir a sustentabilidade da mudança, não penso que faça sentido atribuir-lhes também a gestão da mudança. Mas sim, precisam de se compreender mutuamente.

Penso que se tornará cada vez mais normal e útil ter planos integrados de gestão de projetos e de gestão da mudança. Para os gestores de projetos que são obrigados a fazer gestão da mudança ou que têm interesse em fazê-lo, seria útil aprender alguns conceitos básicos.

Precisam de compreender que uma mudança bem-sucedida tem de vir do topo, da base e do meio da hierarquia empresarial. Precisam de compreender que, dependendo da organização, talvez tenham de assumir o papel de responsáveis pela comunicação. Poderão ter de trabalhar com a função de aprendizagem e desenvolvimento da empresa ou até desempenhar essa função pessoalmente.

Se a empresa não tiver essa função, talvez tenham de estabelecer ou reformular processos. São coisas que não constituem necessariamente o foco principal da maioria dos gestores de projetos. Estão presentes na gestão de projetos, mas não são um foco tão forte como para os gestores da mudança.

Outra questão é que tanto os gestores de projetos individuais como as organizações de gestão de projetos precisam de estar dispostos a dedicar muito tempo e esforço inicial a vários tipos de avaliação: avaliações das partes interessadas, avaliações do impacto e avaliações da preparação. Sem isso, a mudança não será bem-sucedida.

A adoção não será bem-sucedida, ou será inicialmente bem-sucedida e depois regredirá.

Galen Low: Gosto dessa dimensão temporal. E, mesmo quando falavas inicialmente da tua missão e do teu dia a dia, tudo parecia muito abrangente, fundamental e quase como se fosse uma iniciativa por si só.

É uma iniciativa que, discutivelmente, é um projeto, mas que também provavelmente estabeleceu as bases para criar outros projetos. Por exemplo, coordenar o hackathon seria um projeto que alguém deveria liderar e entregar, podendo depois sair do projeto.

Tu fizeste todo este trabalho inicial para preparar a mudança e, depois, existe um período mais longo do que o de um projeto para medir a mudança. Quando falamos com as pessoas do Project Management Institute, uma das grandes prioridades atuais é promover resultados e fazer mais do que gerir o triângulo de ferro, assumindo maior responsabilidade pelo valor que entregamos.

Uma das questões é que nem sempre estamos presentes para ver essa mudança concretizar-se. Estamos a preparar-nos para o sucesso se simplesmente avançarmos para o projeto seguinte e deixarmos de ter qualquer relação com a forma como esse impacto é medido ao longo do tempo?

Deborah Ketai: Penso que há duas ideias aí. Uma delas é que, no foco inicial do Agile, um dos princípios fundamentais era a existência de equipas dedicadas. Foi uma das primeiras coisas a desaparecer quando o modelo foi implementado na maioria das grandes organizações. A verdade é que alguém precisa de se dedicar ao acompanhamento de tudo isto.

Pode ser uma pessoa integrada na equipa ou uma equipa que permaneça acima da atividade e comunique com as equipas que vão surgindo e desaparecendo, mas alguém tem de o fazer.

Galen Low: Gosto da forma como apresentaste isto anteriormente: como um investimento.

Uma equipa de liderança tem de estar disposta a investir numa pessoa ou equipa dedicada que supervisione o processo. Estou a pensar no meu tempo em consultoria, quando tínhamos uma divisão completamente separada dedicada à gestão da mudança. Agora começo a compreender porquê: a sua perspetiva era diferente.

Começava mais cedo e terminava mais tarde no que dizia respeito à gestão da mudança e à medição do impacto. Depois havia a parte intermédia, quando o projeto era concluído e entregue. Seria provavelmente um investimento inviável para uma empresa manter a equipa do projeto durante 18 meses apenas para medir os resultados, sem fazer mais nada.

Mas gosto da ideia de o investimento poder ser feito numa pessoa ou num grupo dedicado que supervisione a mudança. Talvez a orientação recomendada não seja os gestores de projetos acumularem também a função de gestores da mudança, mas poderem alternar entre os dois papéis: serem gestores da mudança numa iniciativa e gestores de projetos noutra.

Não os dois ao mesmo tempo, porque é difícil ser responsável pela medição do impacto quando se passa imediatamente para outro projeto depois de um projeto entrar em produção. Isto leva-me a recuar um pouco e a pensar no papel de um gestor de projetos ou de programas.

Na tua perspetiva, como achas que o papel de um gestor de programas irá evoluir nos próximos três a cinco anos? E em que competências devem os gestores de projetos concentrar-se hoje para estarem preparados?

Deborah Ketai: Para os gestores de programas, e para efeitos desta pergunta vou definir o que entendo por gestor de programas, trata-se de alguém que gere um conjunto de projetos relacionados. Enquanto conjunto, o programa pode ou não ter uma data de início e de fim definida. Pode ser algo contínuo.

Penso que os gestores de programas precisam de se aproximar do local onde a estratégia é formada e de conseguir influenciá-la. Precisam de levar a liderança sénior a clarificar prioridades e objetivos e de refletir de forma transparente junto da liderança onde é provável que existam desalinhamentos e onde os investimentos provavelmente não produzirão o retorno adequado.

Também precisam de explicar quando esse retorno será importante a longo prazo, mas não proporcionará um retorno dez vezes superior no próximo ano fiscal. Continua a ser importante. Penso também que os gestores de programas terão de se concentrar mais no risco empresarial, incluindo tanto os riscos negativos clássicos como as oportunidades.

Galen Low: Gosto de teres incluído isso, porque nem muitas pessoas o fazem: os riscos positivos e oportunísticos. E, sinceramente, penso que faz sentido, especialmente com essa definição. Estou contente por a teres definido logo no início, porque penso numa função em que és responsável por um programa que não começa e termina.

Não é apenas um conjunto de projetos que sabes que terminará numa determinada data; és efetivamente responsável pelo programa e tens a perspetiva necessária para olhar para além de uma data específica e pensar na estratégia empresarial. A minha pergunta seria: sentiste que as equipas de liderança queriam os gestores de programas à mesa estratégica? Ou os gestores de programas que tentam ser mais estratégicos têm de lutar para serem convidados? E, se for esse o caso, como é essa jornada?

Deborah Ketai: Vou utilizar a resposta clássica de um gestor de projetos: depende. Depende do líder e depende da cultura organizacional.

Também penso que, muitas vezes, temos de ser proativos. Não podemos presumir que, se não formos convidados desde o início, é porque não nos querem lá. Por vezes, simplesmente ninguém pensou nisso. Ao longo dos próximos 3, 5 ou 10 anos, a construção de relações tornar-se-á uma função cada vez mais importante dos gestores de projetos e de programas, tanto devido ao impacto da IA nos empregos em geral como porque terão de se aproximar cada vez mais da fonte de poder e de visão.

Penso que outra coisa que acontecerá nos próximos três a cinco anos é que os gestores de projetos e de programas mais bem-sucedidos serão aqueles que esbaterem as fronteiras entre o negócio e as tecnologias de informação. Os que vêm de uma área de tecnologias de informação terão realmente de aprender o que faz a sua empresa funcionar e o que faz o seu setor funcionar. Os que vêm de uma área empresarial terão de aprender algo sobre o que permite que os diferentes aspetos da sua empresa partilhem dados e informação.

Se for no setor da saúde, terão de compreender o processamento de pedidos, a cobrança de valores e os fundamentos de todas essas atividades. Essa fronteira vai esbater-se com o tempo.

Galen Low: Gosto da forma pragmática como apresentaste isso. Há muitas publicações no LinkedIn e noutros meios que quase dizem que é preciso mudar imediatamente e tornar-se um líder estratégico à mesa.

Mas aprecio a tua perspetiva: isso levará tempo. É preciso seres a pessoa que identifica riscos e demonstra que compreendes o negócio, ou que compreendes a tecnologia na tua função atual, e depois cresceres e evoluíres para a função seguinte.

Penso que é uma visão muito realista de como esta mudança está realmente a acontecer. Toda a gente diz que a IA vai elevar o nível de todos, mas depois ficamos por aí. Nenhum de nós sabe realmente o que isso significa. Mas significa isto: começar já a desenvolver estas competências e relações.

Não é que não te queiram à mesa; é simplesmente que as pessoas ainda não sabem que deves estar à mesa. Isso levará tempo. Depois, idealmente, terás a perspetiva e a disponibilidade necessárias para analisar a situação através das lentes da estratégia empresarial e tecnológica, e não apenas da perspetiva do âmbito e do orçamento do projeto.

Deborah Ketai: Pensa nisso em termos da tua própria vida enquanto gestor de projetos. Já sabes que há outras pessoas que não são convidadas suficientemente cedo, como a equipa de testes ou as pessoas responsáveis pela conformidade e segurança. Todos temos o problema de não sermos envolvidos suficientemente cedo na conversa.

Se precisares de uma forma de entrar nesse mundo, por vezes é útil simplesmente pedir para seres convidado para as reuniões e prometer que serás apenas um observador. Não vais intervir nem participar, mas pelo menos estarás presente. Também podes ter reuniões com os teus gestores e começar a fazer chegar algumas das tuas ideias ou preocupações aos níveis superiores.

Galen Low: Gosto disso. Quase nos leva de volta ao que falavas no início: reunir as perspetivas e o talento certos, trocar conhecimento, fazer formação cruzada e construir uma comunidade. Se todos conseguirmos ver as coisas a partir das perspetivas uns dos outros — ou começar a vê-las de uma forma ligeiramente semelhante —, isso eleva todos os barcos.

É isso que cria coesão. É isso que nos permite trabalhar em conjunto de forma coesa, enfrentar as mudanças e os desafios à nossa frente com rapidez e em grande escala.

Deborah Ketai: Concordo.

Galen Low: Um belo remate. Deborah, muito obrigado por esta conversa. Só por diversão, tens alguma pergunta que gostarias de me fazer?

Deborah Ketai: Tenho. Não sei se vais querer responder, mas qual é uma coisa que gostarias muito de fazer com IA, mas tens receio de fazer ou não sabes como fazer?

Galen Low: Meu Deus. A lista é longa, mas estou muito satisfeito com a forma como muitas das minhas ferramentas de IA generativa funcionam como parceiras de reflexão. Ainda não as libertei para serem autónomas. Não me refiro apenas a fluxos de trabalho autónomos, mas a imaginar o que faria se tivesse ao meu lado um coordenador de projetos ou um assistente humano que pudesse pegar numa tarefa e desenvolvê-la com instruções limitadas.

Sei que é isso que muitas pessoas estão a tentar construir, mas, pelo que vejo atualmente, muitos fluxos de trabalho autónomos têm mais que ver com automação inteligente do que com tomar medidas. É quase uma combinação. Gostaria de poder dar uma instrução ao meu assistente para realizar algumas tarefas em ferramentas diferentes.

Penso em funcionalidades como o modo de agente no ChatGPT e talvez precise de experimentar mais. Trata-se de uma espécie de administração entre ferramentas, feita mediante pedido, em vez de ficar em segundo plano como um agente de IA a desempenhar o seu trabalho.

Gostaria de ter um assistente polivalente, parcialmente autónomo e parcialmente orientado por instruções, que pudesse reduzir algum do meu tempo. Não sei se é uma resposta muito vaga, mas sinto-me entre as pessoas que estão a criar aplicações através de programação por descrição, as que estão a criar agentes que trabalham em segundo plano e tomam decisões por si próprios, e a criação de instruções.

Para mim, não é exatamente o mesmo que ter um assistente humano que saísse e tratasse de algumas tarefas. Isso seria ótimo. Eu dar-lhe-ia instruções, ele tomaria algumas decisões, voltaria com resultados. Talvez seja assim que as pessoas estão a criar agentes atualmente, mas ainda não vi isso.

Deborah Ketai: O que me impede de o fazer, sinceramente, é a falta de confiança relativamente ao destino dos meus dados.

Galen Low: É novamente a caixa negra. Talvez este seja o tema de outro episódio, mas penso que é uma das coisas que faz toda a gente hesitar. Estava a ler um artigo, mas não me lembro onde o vi. Se me lembrar, colocá-lo-ei nas notas do programa.

Tratava-se da ideia de uma espécie de quebra na adoção. Não me lembro da expressão, mas as pessoas começam a utilizar a IA e, a determinada altura, apenas uma certa percentagem a utiliza para determinados tipos de tarefas ou com determinada frequência.

Penso que uma das questões não é apenas a tecnologia ou a sua compreensão, mas também a confiança e a transparência em torno da governação de dados, da conformidade, do destino dos dados, do que podemos fazer e da possibilidade de ligar todas estas coisas em segurança. Até pensar nisso cria hesitação.

Deborah Ketai: Estive recentemente numa conferência regional de liderança do PMI. Uma das sessões era sobre IA e gestão de projetos e surgiu a questão de saber se era ético permitir que os envios de correio eletrónico dos capítulos fossem facilitados por IA.

Galen Low: Interessante.

Deborah Ketai: A conclusão foi que não era ético se isso implicasse divulgar os dados dos membros.

Galen Low: Exatamente. Para o vazio. A menos que se utilizasse uma ferramenta completamente interna, a resposta era não.

Deborah Ketai: Sim.

Galen Low: Não é interessante como tudo acaba por voltar às salvaguardas que nós próprios, enquanto seres humanos, ainda não compreendemos totalmente? Normalmente são decisões discricionárias, seguidas de políticas e governação, mas ainda não confiamos em nós próprios nem na nossa tecnologia para criar e implementar essas salvaguardas de forma a gerar confiança.

Gostaria de revisitar este tema. Interesso-me por ideias e exemplos de utilização da IA na gestão de projetos e noutras áreas, bem como por aquilo que nos faz hesitar e pelos obstáculos que enfrentamos. Muitas vezes, o problema não é a tecnologia, mas a ética.

Deborah Ketai: Sim.

Galen Low: E a confiança.

É muito interessante.

Deborah, muito obrigado pelo tempo que passaste comigo hoje. Gostei muito desta conversa. Para quem está a ouvir, onde podem saber mais sobre ti?

Deborah Ketai: Podem contactar-me no LinkedIn. Sou a única Deborah Ketai no LinkedIn. Se tiverem oportunidade de acrescentar uma nota, mencionem o podcast DPM.

Galen Low: Excelente. Vou incluir uma ligação para o teu LinkedIn.

Fico contente por seres a única Deborah Ketai. Existem duas pessoas chamadas Galen Low no LinkedIn, por isso estou com inveja. Mas vou incluir a ligação nas notas do programa para que as pessoas possam contactar a Deborah.

Deborah, mais uma vez, muito obrigado.

Deborah Ketai: Muito obrigada, Galen.

Galen Low: E é tudo no episódio de hoje do podcast The Digital Project Manager. Se gostaste desta conversa, subscreve o podcast na plataforma onde o estás a ouvir. E, se quiseres ainda mais informações práticas, estudos de caso e manuais, visita thedigitalprojectmanager.com. Até à próxima, obrigado por ouvires.