Sua AI está pronta. Sua base de dados provavelmente não está

Para a maioria das grandes empresas, a transformação de AI é uma história de silos — unidades de negócios executando experimentos concorrentes, dados isolados em sistemas desconectados e resultados fora de alcance.

A Cushman & Wakefield seguiu um caminho diferente. Sal Companieh, Chief Digital and Information Officer da empresa global de serviços imobiliários comerciais, passou os últimos quatro anos construindo um núcleo de AI empresarial projetado para um impacto confiável, durável e escalável para 53.000 colegas em todo o mundo.

Sal conversou com o CIO.com para discutir como esse núcleo é construído sobre um modelo operacional deliberado, uma estratégia de dados unificada e uma parceria com a Databricks que vai muito além de simples recursos.

CIO.com: Como foi a transição de esforços fragmentados de AI para um núcleo centralizado de AI empresarial e quais foram os maiores desafios?

Sal Companieh: Quando assumi este cargo, há quatro anos, instituí um modelo operacional de produtos que integrou tecnólogos em cada unidade de negócios. Os objetivos eram reconstruir a conectividade, a confiança e o pensamento voltado para os negócios, tanto no lado dos dados quanto no da experiência, além de nos dar a capacidade de cocriar. Garanti que os tecnólogos tivessem responsabilidade sobre a receita e o EBITDA; eles trouxeram a criatividade, a engenhosidade e a provocação.

Enquanto muitas organizações passavam pela “febre dos pilotos de AI”, mantivemos intencionalmente um foco de cima para baixo, o que nos ajudou a continuar conquistando confiança e, ao mesmo tempo, a enriquecer nossos dados. A maioria das empresas estava executando pilotos. Nós estávamos construindo a base que faria cada piloto valer a pena.

Quando a adoção de AI disparou, fomos intencionalmente de cima para baixo — o que chamamos de “Cushman Way”. Identificamos as maiores transformações de go-to-market ou de experiência do funcionário e as atacamos primeiro, o que nos ajudou a construir confiança e a fortalecer nossa base de dados. O maior desafio foi gerenciar as diferenças de maturidade em toda a organização. Enquanto todos se concentravam na tecnologia, nós nos apoiamos no comportamento humano e na geração de confiança.

CIO.com: Quais tendências macro estão moldando as estratégias digitais e de AI da Cushman & Wakefield hoje?

Sal: A tomada de decisões por parte dos investidores está amadurecendo e se tornando altamente centrada em dados. Em todas as organizações de serviços, estamos vendo uma transição de compras baseadas em relacionamento para compras baseadas em inteligência e insights. Nossa capacidade de nos diferenciar por meio de parceria e autenticidade continua sendo uma demanda constante dos clientes.

Para nós, a explosão de AI no mercado foi um acelerador de ritmo, e não uma mudança de estratégia. Mantivemos a mesma estratégia e modelo operacional desde o início; a diferença é que agora a tecnologia finalmente alcançou nossa ambição. Essa distinção é importante porque significa que não estávamos correndo atrás de uma tendência. Estávamos executando um plano com o qual já tínhamos nos comprometido.

Há cerca de três anos e meio, mudamos nossa abordagem de investimento de capital em tecnologia. Fora as áreas de segurança cibernética e infraestrutura, tudo precisava ser cocriado e coapresentado com um líder de negócios. Isso nos manteve totalmente alinhados com as prioridades de negócios. Existe um conjunto de resultados prioritários corporativos para a empresa; a tecnologia é apenas um componente para alcançá-los. Cada tecnólogo consegue traçar uma linha direta entre o que dizemos nas teleconferências de resultados e o trabalho que realiza todos os dias.

CIO.com: Quais estratégias você implementou para construir padrões compartilhados e uma plataforma comum, mantendo a flexibilidade para as unidades de negócios?

Sal Companieh: Três fatores impulsionam nossa abordagem:

• o modelo operacional, que evita a duplicação e o distanciamento da plataforma comum;
• o modelo de investimento financeiro, que alinha o capital para construir recursos para toda a empresa, independentemente de qual P&L seja beneficiado;
• padrões corporativos para formas de trabalho, onde as equipes de arquitetura garantem que a tecnologia seja abordada da maneira mais uniforme possível, com flexibilidade no nível da unidade de negócios.

Amadurecemos com sucesso nosso modelo operacional três vezes. A flexibilidade em si é uma habilidade que estamos construindo continuamente.

CIO.com: Como a Databricks se encaixa na sua estratégia?

Sal: Nossa capacidade de construir blocos de Lego com diferentes recursos e encaixá-los em cada unidade de negócios foi nossa estratégia fundamental. Dessa forma, a Databricks se encaixa em três áreas. Primeiro, acredito que a palavra “parceiro” deve significar algo e, em termos de nossa parceria com a Databricks, isso significa liderança, cultura e a capacidade de cocriar genuinamente conosco, além da compreensão deles sobre nosso nível de maturidade e o ritmo em que queremos nos transformar.

Segundo, ficamos impressionados com o roadmap de produtos deles. Não estávamos comprando apenas uma suíte de produtos para as necessidades de hoje; queríamos alinhar a estratégia de investimento deles aos recursos de que precisávamos para avançar. Terceiro, a funcionalidade real dos recursos. Nossa camada de inteligência é fundamental para nosso crescimento e diferenciação.

A Databricks nos permite acionar diferentes alavancas dependendo da unidade de negócios que estamos apoiando. Estamos usando o Genie para colocar dados confiáveis diretamente nas mãos da área de negócios, simplificando os fluxos de trabalho de qualidade e governança de dados. Os funcionários podem usar consultas em linguagem natural para identificar registros ausentes ou inconsistentes, validar a qualidade dos dados em todos os sistemas, revisar políticas de governança e monitorar métricas de conformidade sem a necessidade de conhecimento técnico profundo. Isso permite que os usuários de negócios explorem rapidamente conjuntos de dados complexos, aumentem a confiança nos dados corporativos e tomem decisões mais rápidas e informadas.

CIO.com: Como a arquitetura da Databricks moldou especificamente a maneira como você unifica e governa dados em escala corporativa?

Sal: Nossa hipótese fundamental é vincular o conhecimento da nossa organização em escala global. Sabemos que isso é materialmente benéfico para nós e para as necessidades dos nossos clientes, por isso precisamos das melhores plataformas para proteger e viabilizar esse conhecimento. É aí que entra a plataforma Databricks.

Somos uma empresa de 108 anos cuja história sugere que os dados se movem por meio de uma cadeia de suprimentos humana em toda a organização. Databricks nos permitiu digitalizar a movimentação de insights, peça por peça. Nossa camada de inteligência é fundamental para nosso crescimento e diferenciação. Ter a capacidade de desenvolver recursos e encaixá-los de maneira diferente para cada unidade de negócios — mantendo a plataforma comum intacta — é nossa estratégia fundamental.

O entusiasmo pela AI não diminuiu, mas foi complementado pelo reconhecimento crescente de que dados saudáveis, governados e escaláveis são o que realmente acelera os resultados. A Databricks é central para a forma como aplicamos isso uniformemente em toda a organização, e podemos flexibilizar onde for necessário no nível da unidade de negócios.

CIO.com: Você pode compartilhar exemplos de resultados mensuráveis dessa transformação?

Sal: O tempo da ideia ao resultado passou de meses para dias. Temos uma reunião, idealizamos e, na semana seguinte, já estamos entregando valor para o negócio. Por exemplo, o tempo para integrar, conectar e ativar novos clientes e aquisições foi significativamente reduzido. Mas o resultado mais importante é a mudança no comportamento humano. Não estamos mais lutando contra o fluxo contínuo de mudanças. Uma pergunta que historicamente exigiria cinco ligações telefônicas, três e-mails e dois chats no Teams para ser respondida agora está ao alcance dos nossos líderes. É uma evolução constante. Estamos garantindo que haja menos “rejeição” à mudança porque, nesse ritmo, a mudança precisa se tornar uma atividade inerente e diária.

CIO.com: Que conselho você daria a outros líderes de IT que buscam construir e escalar um núcleo de AI empresarial?

Sal: Não subestime a mudança humana; as pessoas estão lidando com diferentes níveis de conhecimento e medos. Educar genuinamente as pessoas tanto sobre a oportunidade quanto sobre o trabalho fundamental necessário para aproveitá-la é inegociável. Nossa linguagem precisa continuar evoluendo e amadurecendo, pois desempenhamos papéis incrivelmente impactantes na definição de como o trabalho é feito e de como os setores são moldados para a próxima geração.

Este é um momento em que toda a cadeia de suprimentos está se transformando simultaneamente: seus fornecedores, seus clientes e sua própria base de funcionários. Manter uma perspectiva de fora para dentro, equilibrando-a com a de dentro para fora, será fundamental. Os líderes que reconhecerem isso e se prepararem para isso definirão o que vem a seguir.

Para descobrir como mais de 25 especialistas do setor estão traçando um caminho rumo à implementação bem-sucedida de AI, acesse o relatório “Making AI Deliver” da Economist Enterprise, produzido com o apoio da Databricks.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original