
Os erros mais comuns na adoção de GenAI
Porque é que as organizações que começam por perguntar “como automatizamos isto?” acabam frequentemente frustradas e o que devem perguntar em vez disso.
Como as equipes de ciência de dados e tecnologia trabalham lado a lado em uma solução personalizada

Vamos começar de um ponto em comum: você tem um desafio de negócios pelo qual se depara com um dos dois males:
Eu chego em casa? Então, continue lendo e ouça o argumento da entrega digital personalizável em grande escala e como nós, da LTPlabs, estamos conseguindo isso, ancorados nas costas de nossas equipes de dados e tecnologia. Não vamos vender outra história perfeita de yin-yang, mas sim um exemplo real de como uma fusão de diferentes perfis conseguiu atingir o oxímoro que é “personalização em escala”.
Quando decidimos criar a AIR, nossa marca de entrega digital, fizemos isso com um objetivo claro em mente: excelência na entrega, garantindo que nossas equipes internas possam se implementar de forma rápida e perfeita, sem interromper seu ritmo natural de desenvolvimento, que os clientes possam colher os benefícios o mais rápido possível e que nenhum comprometimento seja feito com o lançamento e o suporte de novos recursos.
Um lugar para buscar inspiração é no automobilismo, onde há um ditado recorrente: “Para terminar primeiro, primeiro você precisa terminar”. Para criar uma ótima experiência digital, há uma infinidade de coisas que simplesmente não podem falhar ou faltar..
Assim como qualquer motorista confia que ligar a ignição fará sua máquina funcionar e que nenhuma roda se soltará nas curvas, os clientes de um produto digital esperam uma experiência de usuário excelente e intuitiva, disponibilidade, velocidade, escalabilidade e segurança. Isso exigiu robustez é o foco da nossa equipe técnica.
Com isso resolvido, podemos começar a trabalhar para encontrar uma vantagem — seja desempenho bruto, eficiência de combustível ou atualizações aerodinâmicas. Nossa equipe de ciência de dados, assim como os engenheiros de uma equipe de F1, é composto pelas pessoas que trazem inovação para a mesa, enfeite o produto com os recursos mais recentes.
Neste momento, você pode ficar perplexo com as promessas de “entrega em grande escala”, tentando entender como essa estratégia se relaciona com a promessa de fornecer soluções de análise personalizadas. Esses são pontos de interrogação que desaparecerão quando você conhecer o escopo de ação de nossa equipe de Ciência de Dados.
Profundamente enraizada no desejo da LTPlabs de buscar a excelência analítica, a equipe trabalha fundamentalmente para clientes internos e tem espaço para repensar, propor novas abordagens e disseminar conhecimento em toda a organização. Seus principais objetivos abrangem:
1. Sistematizar as melhores abordagens para problemas específicos de negócios
Com uma visão panorâmica de todos os projetos anteriores e em andamento, a equipe de Ciência de Dados tem o distanciamento necessário para identificar pontos em comum em abordagens analíticas que abordam problemas comerciais semelhantes. A sistematização é, portanto, esse processo de criação de um ambiente abrangente que implementa um conjunto de melhores práticas que encontramos por meio de uma vasta experiência em enfrentar esses desafios.
Esses ambientes genéricos também são altamente personalizáveis, para perseguir as nuances do negócio encontrado em clientes e setores.
A validação dessa versatilidade é garantida por um painel de profissionais experientes na área.
2. Incorporando elementos inovadores de métodos de última geração
Embutida na cultura da LTPlabs está uma profunda paixão por abordagens analíticas capazes de transformar positivamente os negócios. Nossa equipe de ciência de dados leva essa característica a sério, preenchendo incansavelmente a lacuna entre inovação e aplicativos de negócios, garantindo que cada solução fornecida dependa de uma abordagem de última geração em constante evolução.
Agora que você sabe como nossos cientistas de dados trabalham, vamos falar sobre o papel da nossa equipe técnica. Criar algoritmos que melhorem os processos de negócios é apenas uma parte do quadro geral. Também precisamos integrar esses algoritmos em sistemas que possam ser usados e funcionar em escala com a confiabilidade esperada/necessária deles.
A equipe técnica trabalha na construção de caminhos que permitam à LTPlabs oferecer soluções a seus clientes usando o AIR. Isso é conseguido por meio de:
Isso é o que, no mundo atual, se espera dos produtos digitais. Falhar em qualquer dimensão significa falhar na transformação digital de nossos clientes. Alcançar esses resultados com a abordagem da LTPlabs é o foco de nossa equipe técnica.
Outra responsabilidade importante dentro dessa equipe é criando novos sistemas que também abstraiam as complexidades típicas do desenvolvimento de software.
Assim, reduzimos em grande parte nosso tempo de lançamento no mercado e disponibilizamos análises avançadas na palma da sua mão.
A experiência nos mostra que arquiteturas sofisticadas simplesmente carecem de um princípio sem algoritmos e canais de qualidade que possam explorar sua escala; mecanismos matemáticos excelentes e complexos falham em agregar valor se não forem apresentados de forma intuitiva por meio de uma interface de usuário bem pensada; o suporte fica caótico e as melhorias desaparecem sem grandes práticas de integração e DevOps. Com tudo isso, a adoção dos usuários diminui e os clientes saem pela porta.
Os esforços conjuntos de ambas as equipes já estão colhendo benefícios:
O AIR pretende ser o principal acelerador da democratização analítica e digital completa.
Uma versão estável do Módulo de previsão de vendas, um Módulo de gerenciamento de inventário, e um plataforma para implantar soluções rapidamente para os clientes já provaram que a entrega digital é o caminho a seguir.
A quantidade cada vez maior de novos problemas de negócios que se escondem no horizonte cria uma atitude inquietante de aspirar por mais. Nosso aval é continue ampliando a linha de produtos da AIR e faça com que surja como a alternativa de fato aos incômodos mega-sistemas amplos, mas monolíticos, e às ferramentas ultraespecíficas e impossíveis de manter que estão sobrecarregando as empresas atualmente.