Dr. Rich Sonnenblick, Cientista de Dados Chefe, Planview – Série de Entrevistas

Dr. Rich Sonnenblick, Cientista de Dados Chefe da Planview, tem anos de experiência trabalhando com algumas das maiores empresas farmacêuticas e de ciências da vida do mundo. Através desse estudo e aplicação aprofundados, ele formulou com sucesso processos de priorização e revisão de portfólio, sistemas de pontuação e métodos de valoração e previsão financeira para melhorar tanto a previsão de produtos quanto a análise de portfólio. Dr. Sonnenblick possui Ph.D. e MS pela Universidade Carnegie Mellon em Engenharia e Política Pública e BA em Física pela Universidade da Califórnia, Santa Cruz.

A Plataforma de Trabalho Conectado da Planview é projetada para melhorar o tempo de lançamento e a previsibilidade, aumentar a eficiência para maximizar a capacidade e apoiar a entrega de iniciativas estratégicas destinadas a alcançar resultados de negócios ótimos.

Você teve uma carreira extensa, passando da consultoria de gestão para liderar iniciativas de ciência de dados. O que o inspirou a fazer essa mudança, e como sua jornada moldou sua abordagem para aproveitar a IA nos negócios hoje?

A consultoria de gestão me forneceu uma visão geral das ineficiências e oportunidades não aproveitadas nos negócios, onde há uma lacuna distinta entre conselhos estratégicos e insights ação. A ciência de dados preenche essa lacuna, transformando dados brutos em ativos estratégicos que têm o poder de informar a tomada de decisões em tempo real. Minha jornada me ensinou a ver a IA como um recurso que pode refinar processos, acelerar a tomada de decisões e desbloquear a criatividade de maneiras que ampliam a expertise humana.

Na Planview, você liderou a integração de soluções de IA avançadas em várias funções de negócios. Pode compartilhar como seu papel como Cientista de Dados Chefe influenciou a estratégia de IA da empresa e os principais desafios que você enfrentou ao longo do caminho?

Na Planview, a IA está integrada à nossa plataforma como uma ferramenta para desbloquear insights e melhorar a tomada de decisões. Eu me concentrei em usar a IA para otimizar a gestão de recursos, planejamento de projetos e eficiência operacional. Nosso assistente de IA Copilot fornece treinamento no local para usuários de todos os níveis de habilidade, automatiza tarefas frequentes e demoradas, como a geração de relatórios, e aproveita as melhores práticas para sugerir cursos de ação produtivos, permitindo que as equipes tomem decisões informadas rapidamente.

Como a IA pode ajudar as empresas a identificar ineficiências dentro das equipes e melhorar a alocação de recursos?

A IA é excelente em identificar padrões nos dados que são complexos demais para serem reconhecidos rapidamente por humanos. Ela pode destacar recursos subutilizados, identificar gargalos e prever desequilíbrios de carga de trabalho. Por exemplo, analisando objetivos de portfólio, cronogramas de projetos e métricas de desempenho da equipe, a IA pode sugerir a reatribuição de tarefas ou a realocação de recursos em diferentes portfólios para criar o máximo de impacto sem adicionar recursos adicionais.

Quais são as ineficiências comuns na gestão de recursos que a IA é particularmente eficaz em abordar?

A IA é particularmente habilidosa em destacar iniciativas fora da estratégia e de baixo desempenho, e construímos essas habilidades críticas no Copilot da Planview. À medida que o Copilot evolui, ele se torna melhor em destacar e sugerir medidas de mitigação. Ele também pode sinalizar desperdício em processos, como tarefas redundantes ou transferências excessivas, e sugerir otimizações.

Por que o desperdício é um desafio significativo para as equipes de desenvolvimento de software, e de que maneiras a IA pode reduzir isso?

O desperdício no desenvolvimento de software muitas vezes decorre de ineficiências, como priorização ruim, depuração excessiva ou esforços de equipe mal alinhados. A IA pode reduzir o desperdício atuando como um assistente de codificação, automatizando tarefas repetitivas e oferecendo insights previsíveis sobre cronogramas de projetos e riscos potenciais. Por exemplo, ela pode analisar projetos passados para identificar padrões que levam a atrasos, ajudando as equipes a evitar esses obstáculos.

Há modelos ou ferramentas de IA específicos que são particularmente adequados para otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software?

Para otimizar o ciclo de vida do desenvolvimento de software, estamos procurando por eficiência e alinhamento aprimorados. O Copilot da Planview no Viz identifica gargalos e impedimentos para a velocidade de fluxo e fornece insights ação personalizados para os dados de uma organização. As equipes podem usar inglês simples para interpretar métricas de fluxo, identificar desacelerações sistemáticas de entrega e receber recomendações detalhadas. Essa otimização é a chave para aumentar a produtividade, simplificando assim a entrega.

Como as relações subjacentes entre os dados criam valor adicional ao implantar a IA como um assistente de trabalho?

Ao mapear relações entre pontos de dados — seja em cronogramas de projetos, utilização de recursos ou comunicação da equipe — a IA pode revelar insights que vão além do óbvio. Por exemplo, vincular tendências de sentimento em atualizações de status a resultados de projetos pode ajudar os gerentes a antecipar obstáculos antes que a equipe os apresente à gestão, fornecendo tempo suficiente para fazer ajustes proativos.

Quais passos as organizações menores devem tomar para adotar a IA de forma acessível sem comprometer o impacto?

As organizações menores devem começar com ferramentas de IA geradoras acessíveis que atuem como portais para soluções mais sofisticadas. Ferramentas que resumem documentos, assistem com conteúdo de marketing ou assistem com geração de código são maneiras econômicas para essas organizações começarem a adotar a IA sem investimento extensivo. Iniciar com uma oferta de IA horizontal que seja aplicável a uma ampla gama de casos de uso será um melhor valor do que investir em aplicações especializadas que adaptam a IA geradora a trabalhos específicos. Isso permite que a organização identifique casos de uso de alto impacto específicos para sua organização, em vez de superinvestir em várias ofertas.

Qual é o papel da análise preditiva na melhoria dos resultados dos projetos?

A análise preditiva ajuda as equipes a prever possíveis obstáculos e resultados com base em dados históricos e tendências atuais. Agentes de IA podem prever a probabilidade de atrasos de projetos ou falta de recursos, permitindo que os gerentes de produtos ajustem os planos proativamente. Essa previsão minimiza o risco e maximiza a eficiência, permitindo que as organizações atinjam seus objetivos estratégicos mais rapidamente.

Olhando para o futuro, como você vê a IA transformando as operações de negócios nas próximas décadas, e quais tendências de IA emergentes você está mais animado sobre seu potencial de impacto nas indústrias?

A IA continuará a transformar as operações de negócios nas próximas décadas. Ela criará novos papéis, aprimorará as capacidades preditivas e simplificará a inovação.

Desenvolvedores nativos de LLM, especialistas em integração de colaboração de IA, se tornarão a norma e substituirão desenvolvedores que não adotam a IA em suas tarefas diárias. A IA geradora continuará a desfocar as linhas com a IA preditiva, enriquecendo algoritmos com cenários sintéticos para tomada de decisões estratégicas com base em fatores internos e externos. Na biotecnologia, a IA geradora criará perfis de paciente intricados para descobrir novos tratamentos, enquanto na segurança cibernética, a IA simulará ameaças novas para modelos preditivos contrariar. Tendências emergentes, como inferência adaptativa e modelos de IA menores e mais eficientes, abordarão os desafios computacionais nos próximos anos. Eles garantirão soluções mais rápidas e mais direcionadas.

Desde o planejamento estratégico até a segurança proativa, a integração da IA permitirá que as empresas sejam ágeis, descubram estratégias resilientes e excelência operacional em um mundo cada vez mais dinâmico.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Planview.