Sarah Edwards, Diretora de Produto e Estratégia, Kantata – Série de Entrevistas

Sarah Edwards, Diretora de Produto e Estratégia, Kantata, traz mais de 27 anos de experiência em serviços profissionais, consultoria, estratégia de produto e liderança empresarial. Ao longo de sua carreira, ela trabalhou em ambos os lados do Atlântico, construindo e escalando organizações de serviços enquanto desenvolvia uma profunda expertise em entrega de projetos, gestão de recursos e excelência operacional. Antes de se juntar à Kantata, Edwards ocupou cargos de liderança na Hitachi Consulting, onde gerenciou equipes globais, e anteriormente ajudou a crescer empresas de consultoria, incluindo Fulcrum Solutions e Edenbrook. Na Kantata, ela é responsável por orientar iniciativas de produto e estratégia em toda a carteira da empresa, ajudando organizações de serviços profissionais a melhorar a visibilidade, previsão, alocação de recursos e desempenho geral dos negócios por meio de soluções tecnológicas personalizadas.

Kantata é um provedor líder de software de automação de serviços profissionais (PSA), focado exclusivamente nas necessidades de empresas de consultoria, agências, provedores de serviços de TI e outras organizações baseadas em projetos. Formada pela fusão da Mavenlink e da Kimble, a empresa oferece uma plataforma impulsionada por IA que conecta planejamento de projetos, gestão de recursos, operações financeiras, previsão, colaboração e inteligência de negócios em um ambiente unificado. Sua tecnologia é projetada para ajudar as organizações a melhorar a lucratividade dos projetos, otimizar a utilização da força de trabalho, aumentar a precisão da previsão e obter visibilidade em tempo real em todo o ciclo de vida da entrega de serviços. Ao combinar dados operacionais com insights impulsionados por IA, a Kantata ajuda as empresas de serviços profissionais a tomar decisões mais informadas, melhorar os resultados da entrega e escalar eficientemente em ambientes de negócios cada vez mais complexos.

Você começou sua carreira como consultora da Oracle antes de liderar práticas da Oracle na Edenbrook e na Hitachi Consulting e, posteriormente, ajudar a moldar a estratégia de produto da Kantata ao longo de mais de uma década. Como essa jornada influenciou sua visão de onde a IA pode criar o maior valor para as empresas de serviços profissionais, e quais lições das ambientais de consultoria anteriores ainda se aplicam hoje?

Olhando para trás em minha carreira, a indústria de serviços profissionais não mudou substancialmente nos últimos 30 anos. O livro de regras era crescer o negócio aumentando o número de funcionários; quanto mais funcionários, mais projetos poderiam ser assumidos. Mas agora, esse livro de regras está sendo completamente reescrito graças à IA e à nova tecnologia. Estou ouvindo muito mais incerteza na indústria agora do que nunca. Qual é o nosso talento? O que eu preciso em termos de pessoas e agentes? Como eu cobro agentes de IA? Ninguém sabe as respostas certas para essas perguntas ainda.

O que sabemos é que, se as empresas seguirem o modelo operacional antigo de tentar crescer a receita com o aumento do número de funcionários, será apenas uma corrida para o fundo. Com base em minha experiência em ambientes de consultoria de ponta, sei que a consultoria ainda é tudo sobre relacionamentos humanos, mas na era da IA, as empresas de serviços profissionais estão sob mais pressão dos clientes para fazer mais com menos e produzir resultados estelares. Eles estão constantemente tendo que provar seu valor. É aqui que a IA pode ajudar, aproveitando dados e expertise integrada para construir inteligência repetível e consistente.

Você argumentou que muitas organizações estão medindo o sucesso da IA de forma incorreta, focando na produtividade e eficiência. Por que você acredita que “acúmulo de expertise” é uma métrica mais significativa para avaliar o ROI da IA?

Focar apenas em ganhos de produtividade e eficiência não mede adequadamente o sucesso a longo prazo da IA. A ativação da IA é sobre mais do que apenas automatizar o status quo; é sobre mudar fundamentalmente a forma como operamos. Para mim, a taxa de acúmulo de expertise de uma organização – sua capacidade de capturar, sintetizar, escalar e continuar construindo sobre o conhecimento institucional e tribal – é muito mais significativa, pois permite que as empresas atuem com expertise em escala. A expertise é a moeda principal do mundo da consultoria, mas se essas habilidades e conhecimentos especializados permanecem isolados ou na mente de uma pessoa, não é um sistema eficaz.

Historicamente, a indústria de serviços profissionais funcionou com base em heroísmo – funcionários destacados que têm habilidades ou conhecimentos inatos que os clientes podem aproveitar. Nos dias de hoje, as empresas não sobreviverão operando dessa forma. A expertise deve ser compartilhada amplamente, com precisão e rapidez, o que a IA já está fazendo em certa medida. Pegue, por exemplo, ferramentas de IA que tomam notas automaticamente durante reuniões e as disseminam após. O desafio para as empresas de serviços profissionais é que essa saída não está diretamente conectada à prestação de serviços aos clientes. É por isso que há uma necessidade de uma ferramenta de IA que dê o próximo passo e atue sobre essa inteligência dentro do contexto da organização específica. Se a IA puder aprender com e acumular a expertise que a empresa está entregando em projetos, é quando ela realmente se torna uma tecnologia transformadora.

Quais são os maiores equívocos que os executivos têm quando tentam calcular o retorno sobre o investimento em iniciativas de IA?

Os executivos falam principalmente sobre o ROI da IA em termos de economia de custos e eficiência, mas é um equívoco pensar que esse é o único lugar onde a IA pode impulsionar valor. Eles também devem determinar como a IA está impulsionando o crescimento da receita, desenvolvendo novos canais de receita, ajudando a reter mais clientes ou permitindo que a empresa assuma mais projetos.

Como as organizações podem começar a capturar e escalar o conhecimento institucional que atualmente existe apenas em conversas de funcionários, experiências de projetos e conhecimento tribal?

Muitas empresas de serviços profissionais ainda dependem de planilhas, dados isolados e conhecimento tribal para executar seus negócios. Colocar um agente de IA genérico com treinamento único em cima de um projeto ou fluxo de dados não terá muito impacto. Uma plataforma integrada com IA e insights preditivos incorporados que possa atuar em projetos e fluxos de trabalho terá. Mas nem todas as plataformas são criadas igualmente. Para ter impacto, elas devem ser construídas sobre um gráfico de conhecimento unificador que capture o conhecimento institucional em escala, coloque-o em contexto e dê aos agentes de IA a autonomia para agir com base nas insights, com humanos no loop.

Muitas empresas estão implantando assistentes e agentes de IA em toda a empresa. O que separa as organizações que estão criando vantagens competitivas duradouras daquelas que estão apenas automatizando fluxos de trabalho existentes?

No início do boom da IA, muitas organizações se apressaram em implementar ferramentas de IA para não ficar para trás, mas esse tipo de implantação sem intenção levou a muitas empresas sentindo-se com “inchaço de agentes” (ou seja, quando os agentes se tornam lentos, caros para executar ou imprecisos devido a má gestão e sobrecarga de ferramentas ou informações). O que é mais, todos os agentes estão trabalhando em silos e não há estratégia de longo prazo sobre como operacionalizar todos os agentes juntos.

As organizações que estão criando as bases para uma vantagem competitiva real e de longo prazo não estão implantando agentes que olham apenas para uma coisa específica; eles estão implantando agentes que têm visibilidade em toda a empresa. Alocação de pessoal, recursos, entrega, etc. são todas peças móveis na máquina de serviços profissionais que devem funcionar juntas para manter as coisas funcionando suavemente. E eles estão dando a esses agentes o contexto, o conhecimento e a compreensão necessários para ter um impacto real.

Como você vê a IA mudando o modelo operacional das empresas de serviços profissionais nos próximos cinco anos, particularmente em torno de consultoria, implementação e trabalho de consultoria?

A IA está mudando o modelo de talentos. As habilidades estão evoluindo mais rápido do que nunca, e há uma grande interrogação ao lado de onde o próximo nível de talentos está vindo. Alguns também estão preocupados de que a IA vai drenar os trabalhadores humanos de sua criatividade e pensamento cognitivo; portanto, eu anticipo que haverá uma mudança na forma como as empresas engajam seus funcionários para garantir que eles estejam flexionando esses músculos e não dependendo demais da saída da IA. No final do dia, a IA é uma força habilitadora que libera os funcionários de tarefas táticas e mundanas para que eles possam se concentrar no trabalho estratégico que faz a diferença.

À medida que a IA se torna mais capaz, você espera que as empresas mudem de cobrança baseada em horas e utilização para modelos de preços baseados em resultados? Quais são os desafios que impedem essa transição?

Quando as empresas de serviços profissionais recebem uma Proposta de Solicitação, tornou-se padrão para os prospects perguntar sobre como a empresa está reduzindo custos usando a IA e como essas economias de custos fornecem valor ao cliente. O que muitas vezes falta é um mecanismo para medir essa redução de custos e uma narrativa para transmitir aos prospects como a IA está elevando a expertise existente da empresa e o valor que eles entregam.

Ultimamente, eu acredito que o modelo de cobrança está se movendo em direção a preços baseados em resultados. Hoje, a maioria das organizações carece de disciplina de entrega, dados e preparo financeiro para apoiar preços baseados em resultados em escala. Adicione a IA à mistura, e o modelo se torna ainda mais complexo – quando o trabalho é feito por agentes, como você rastreia o esforço, prova o valor ou reconhece a receita? Você não pode precificar resultados se não puder prever a entrega. A transição real não será um salto direto para preços baseados em resultados; será uma progressão de esforço para taxa fixa para valor para preços baseados em resultados, à medida que as organizações constroem a base que elas precisam para monetizar os resultados.

A Kantata tem sido vocal sobre transformar o conhecimento organizacional em um ativo estratégico por meio de seu Motor de Expertise. O que motivou esse foco, e quais lacunas você viu nos sistemas tradicionais de gerenciamento de conhecimento?

A IA empresarial hoje é amplamente focada em ferramentas de IA genéricas projetadas para resumir reuniões, responder a prompts ou automatizar tarefas isoladas. E quando se trata de serviços profissionais, não funciona. O desafio real que as empresas de serviços profissionais enfrentam não é a automação de tarefas. É a complexidade operacional.

As empresas de serviços profissionais funcionam em uma teia constantemente mutável de decisões de alocação de pessoal, compensações de entrega, risco de projeto, alvos de utilização, modelos de previsão e dependências financeiras. Ferramentas de IA genéricas não entendem esse contexto, o que significa que elas não podem raciocinar sobre o negócio de forma significativa.

A Kantata está adotando uma abordagem diferente para a IA. Em vez de adicionar um agente genérico ou chatbot ao software existente, estamos construindo IA personalizada para as realidades operacionais dos serviços profissionais. Nosso Motor de Expertise conecta estimativa, alocação de pessoal, entrega, previsão e gestão financeira em um modelo operacional único, dando aos agentes de IA todo o contexto de negócios para agir de forma inteligente em fluxos de trabalho.

Isso não é a IA de copiloto de ontem. É IA operacional.

Qual papel os agentes de IA desempenharão nas organizações de serviços profissionais, e onde você acredita que a expertise humana permanecerá insubstituível?

À medida que os agentes de IA continuam a tirar parte da carga de trabalho dos trabalhadores humanos, isso os abrirá para fazer as partes mais divertidas e criativas de seus trabalhos. A automação não é apenas sobre eficiência e economia de tempo e custos; é sobre alívio e empoderamento para os funcionários. Isso elevará seu lado criativo e construirá uma nova geração de pensadores, que se tornarão os construtores de ferramentas de IA, em vez de apenas usuários. Essa mudança será essencial à medida que a IA se torna onipresente, porque todas as empresas poderão produzir saídas rapidamente e a baixo custo, mas apenas aquelas que continuam a investir em sua expertise humana produzirão trabalhos fortes e significativos.

Olhando para o futuro, o que os líderes de negócios devem fazer hoje para garantir que suas organizações não apenas adotem a IA, mas construam uma vantagem de expertise sustentável que se acumule ao longo do tempo?

Em vez de adicionar um agente genérico ou chatbot ao software existente, as empresas de serviços profissionais devem procurar superagentes de IA que tenham a capacidade de entender o contexto em tudo o que vai para executar uma empresa de serviços profissionais – desde alocação de pessoal até previsão, gestão financeira e entrega de projetos – e criar agentes personalizados que possam agir de forma autônoma.

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