Faça sua startup crescer mais rapidamente com a tomada de decisões automatizada

Caso seja fundador de uma startup, você deve se deparar com inúmeros questionamentos e decisões diários como estes:

“Qual canal de marketing nos dará o melhor ROI neste trimestre?”
“Estamos priorizando os investidores certos para nossa próxima rodada de financiamento?” 
“Isto é urgente o suficiente para tirar meu desenvolvedor líder do sprint atual?”
“Devemos implementar este recurso na próxima versão ou focar a dívida técnica?”

É aqui que a tomada de decisão automatizada (ADM) entra em cena como uma vantagem significativa. Ao aproveitar a IA e o machine learning para lidar com decisões de rotina, mas críticas, os fundadores modernos têm mais tempo para se concentrar nas iniciativas mais globais que realmente impulsionam o crescimento. A automação baseada em regras básicas existe há anos, mas os avanços recentes na IA possibilitam a automatização de decisões mais diferenciadas e de alto impacto.

Até mesmo decisões mais simples exigem tempo e largura de banda mental: dois recursos escassos para líderes de startups. Automatizar essas opções de nível inferior pode gerar ganhos significativos em produtividade e eficiência, especialmente à medida que você escala. Os recursos de aprendizado e raciocínio da IA expandem significativamente os tipos de decisões que você pode automatizar, liberando sua equipe para se concentrar em problemas complexos e inovações que aceleram a dinâmica da sua startup.

Vamos explorar como a tomada de decisão automatizada pode ajudar sua startup a se movimentar mais rapidamente, reduzir gargalos e manter seu foco no crescimento estratégico, incluindo como você pode implementar a ADM hoje mesmo sem interromper seus fluxos de trabalho existentes.

O que é o processo automatizado de tomada de decisão?

Considere uma startup de SaaS que ofereça solicitações de demonstração ao vivo. Sua equipe de vendas precisa priorizar seus leads para ser mais lucrativa. Com a tomada de decisão automatizada, a empresa implementa a pontuação de leads usando critérios predefinidos, como informações demográficas, histórico de engajamento e intenção de compra. Isso economiza o tempo da equipe ao priorizá-los e aumenta a receita ao oferecer demonstrações para pessoas que estão genuinamente interessadas em seus produtos e mais inclinadas a comprar.

As decisões automatizadas dependem de um conjunto de restrições, incluindo regras de negócios, que orientam a interpretação dos dados pela ferramenta de tomada de decisão. Embora as ferramentas básicas de tomada de decisão possam ser baseadas na lógica se/então, por exemplo, escolhendo entre um conjunto limitado de decisões possíveis com base nas condições de dados que são atendidas, muitas soluções automatizadas de tomada de decisão (ADM) agora usam algoritmos, machine learning e IA para automatizar decisões complexas que normalmente exigem intervenção humana.

Quando implementada adequadamente, a ADM pode acelerar a produtividade e a eficiência ao tomar decisões instantaneamente que, em seguida, acionam ações ou decisões subsequentes. As startups podem usar essa tecnologia para acelerar as operações e a supervisão estratégica à medida que essas organizações avançam em direção ao crescimento e à lucratividade.

Como implementar a tomada de decisão automatizada em sua startup

Você pode implementar a ADM gradualmente, direcionando essas ferramentas para as áreas de maior necessidade em sua startup. À medida que os usuários se acostumam e o uso da tecnologia é otimizado, você pode expandir a função da tomada de decisão automatizada para incluir uma gama mais ampla de tarefas e processos, aumentando a produtividade e a eficiência obtidas com esse investimento.

Confira abaixo uma visão geral de como abordar a implementação:

1. Identificar tarefas adequadas para automação

Concentre-se em tarefas que dependem de regras bem definidas e pensamento crítico limitado. Priorize-as com base no impacto nos negócios e na facilidade de implementação. Isso garante que você aborde primeiro a automação mais direta e impactante. Exemplos de tarefas adequadas para automação podem ser:

• Análise contextual de dados: implemente verificações sofisticadas que vão além do simples preenchimento de campo, como cruzar as informações inseridas com padrões conhecidos, detectar anomalias e verificar o valor enviado.

• Supervisão da conformidade: use os requisitos regulatórios como uma estrutura para sinalizar automaticamente exceções ou encaminhar problemas para análise humana.

• Processos demorados: minimize os tempos de espera para fluxos de trabalho que param enquanto aguardam a intervenção manual, como análises de pedidos de empréstimo em um ambiente de fintech.

2. Selecionar a ferramenta de tomada de decisão automatizada mais adequada

A ADM utiliza regras de negócios, algoritmos e/ou modelos de IA, dependendo da natureza da workload e da complexidade dessas decisões. Mas a forma como essas decisões são gerenciadas e o papel da supervisão humana podem variar de uma ferramenta para outra.

A maioria dessas ferramentas de tomada de decisão se enquadra em uma das quatro categorias abaixo, e você precisará escolher a ferramenta que melhor atenda às suas necessidades e metas de automação:

• Human in the loop: esta ferramenta básica de tomada de decisão auxilia um tomador de decisão humano fornecendo orientação sobre decisões ou automatizando partes do processo decisório mais amplo.

• Human in the loop for exceptions: este tipo de ferramenta automatiza todas as decisões de rotina, exceto as exceções, em que as regras e restrições estabelecidas não podem ser aplicadas. Essas exceções são reservadas à parte, permitindo que um humano tome a decisão final.

• Human on the loop: este tipo de ferramenta automatiza totalmente as decisões, mas tem um humano encarregado de revisá-las e adaptar os parâmetros de tomada de decisão, conforme necessário.

• Human out of the loop: este modelo automatiza totalmente as decisões e requer apenas intervenção humana para alterar as restrições da decisão.

3. Projetar e implementar fluxos de trabalho automatizados

A ferramenta automatizada de tomada de decisão que você selecionar deve oferecer modelos e ferramentas de design para ajudar a criar fluxos de trabalho de decisão. A consideração mais importante nessa fase é garantir que os fluxos de trabalho sejam abrangentes e englobem todas as microdecisões envolvidas em um fluxo de trabalho de decisão automatizado maior.

4. Fornecer treinamento e suporte

Qualquer usuário humano ou gerente desses sistemas de tomada de decisão precisa ser treinado adequadamente com relação a como usar a tecnologia e ao seu papel no suporte à operação. Da tomada de decisões in-the-loop à supervisão out-of-the-loop, serão necessários treinamento e suporte contínuo para garantir que essa tecnologia seja implementada adequadamente.

5. Monitorar o desempenho e iterar

Avalie o desempenho da tomada de decisão, incluindo precisão, celeridade e utilização de recursos, para determinar se mudanças e atualizações adicionais poderiam ajudar a tecnologia a agregar mais valor à empresa.

As possíveis iterações devem se concentrar em refinar o gerenciamento de microdecisões, alterar o papel do usuário humano ou do gerente no fluxo de trabalho ou expandir o uso dos sistemas de decisão para gerar mais valor em uma ampla gama de tarefas.

Exemplos de tomada de decisão automatizada em startups

Conforme aprendemos, a ADM pode eliminar as restrições que impedem o progresso de empresas em estágio inicial que desejam crescer rapidamente. Ao automatizar tarefas que normalmente consomem tempo e recursos, as startups podem escalar as operações com mais eficiência, sem sacrificar a produtividade ou a experiência do cliente. Confira abaixo três casos de uso essenciais que demonstram como a ADM pode acelerar o crescimento, manter a eficiência e ajudar sua equipe a fazer mais com menos.

Como o analytics baseado em IA pode transformar a tomada de decisões financeiras?

A tomada de decisão automatizada pode contabilizar uma ampla variedade de pontos de dados e variáveis desconhecidas, incluindo despesas operacionais, previsão de crescimento e economia de diferentes mudanças de processo, para ajudar os líderes de startups a direcionar a organização a fim de obter maiores margens de lucro, maiores retornos sobre o investimento e ter melhor saúde financeira geral.

Devemos adicionar a ADM à nossa pilha de tecnologia?

As equipes técnicas geralmente têm de lidar com prioridades concorrentes: adotar novas tecnologias versus estabilizar ou aprimorar o que já está em produção. A ADM pode ajudar a quantificar o risco, o ROI do projeto e avaliar a carga de recursos para cada opção. Como a ADM ajuda nesse caso:

• Pontuação ponderada pelo risco: uma plataforma ADM pode coletar informações de sistemas de rastreamento de problemas, métricas de velocidade de desenvolvimento e estimativas de custo para a nova tecnologia. Em seguida, ela atribui uma pontuação a cada possível resultado do sprint.

• Planejamento de cenários: preveja como a adoção de um novo serviço pode afetar outros sprints ou orçamentos, garantindo que você tome uma decisão informada que equilibre inovação e estabilidade.

Devemos priorizar esse feedback do usuário para nosso sprint ou seguir o plano atual?

Outro desafio para startups em crescimento é equilibrar o feedback dos usuários com os roteiros de longo prazo. A ADM pode ajudar analisando o volume de feedback, o sentimento do usuário e o uso de recursos e sugerindo quais tarefas incluir no próximo ciclo de desenvolvimento. Como a ADM ajuda nesse caso:

• Análise automatizada de sentimentos: as ferramentas podem coletar avaliações de usuários, tíquetes de suporte e menções nas redes sociais para avaliar a demanda de recursos ou os níveis de frustração.

• Backlog priorizado: ao analisar continuamente os novos comentários, a ADM garante que seu backlog destaque automaticamente as atualizações mais impactantes, sejam elas uma correção crítica de bug ou um recurso solicitado pelo usuário.

Acelere o crescimento da sua startup com a tomada de decisão automatizada

Lembre-se de que o objetivo não é substituir o julgamento humano, mas aprimorá-lo. Ao automatizar as decisões de rotina, você cria espaço para o pensamento inovador e o planejamento estratégico que impulsionam o crescimento das startups.

Pronto para começar? Comece registrando as decisões da sua equipe para a próxima semana, observando quanto tempo cada uma leva e o quão repetitiva ela pode ser. Essa simples auditoria revelará suas oportunidades mais significativas de automação impactante, ajudando você a criar uma operação mais eficiente e escalável.

Quer ver como a ADM pode trabalhar para a sua startup?  Confira nossos modelos práticos e estudos de caso para saber como outros fundadores automatizaram seus fluxos de trabalho. Conheça nossos guias de implementação, modelos pré-criados e outros recursos para acelerar e sustentar o crescimento de sua startup. Descubra mais aqui.