5 Minutes Podcast com Ricardo Vargas

Neste episódio do “5 Minutes Podcast sobre Gerenciamento de Projetos e IA", Ricardo explora três áreas principais em que a IA pode levar o desenvolvimento ágil para o próximo nível.

Em primeiro lugar, ele discute como a IA pode ajudar as equipes a planejar e priorizar sprints para maior precisão na previsão de datas de entrega.

Em segundo lugar, Ricardo fala sobre como a IA pode ajudar as equipes a responder rapidamente às mudanças e otimizar a alocação de recursos.

Por fim, ele aborda como a IA pode ajudar as equipes a melhorar continuamente, identificando áreas de melhoria e sugerindo novas maneiras de otimizar o processo de desenvolvimento.

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Neste episódio, Ricardo aborda o conceito de liquidez mental e porque é crucial pensar com rapidez e criatividade no ambiente acelerado de hoje.

A liquidez mental, ou “Mental Liquidity" é uma mentalidade que combina flexibilidade, criatividade e resiliência, permitindo que os indivíduos se adaptem às novas circunstâncias e desafios.

Ricardo também discute os elementos críticos de liquidez mental, incluindo mudança cognitiva rápida, solução criativa de problemas e resiliência emocional.

Os indivíduos podem antecipar e responder a desafios inesperados cultivando a liquidez mental, adaptando-se a requisitos em constante mudança e gerando soluções inovadoras para problemas complexos.

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No episódio desta semana, Ricardo discute o rápido surgimento de novas aplicações de IA no mercado. De acordo com um dos feeds de IA mais proeminentes do Twitter, @heybarsee, mais de 360 novos aplicativos de IA foram desenvolvidos nos últimos sete dias.

Ricardo argumenta que a proliferação de tecnologias que empregam inteligência artificial é inevitável. No entanto, ele também faz a seguinte pergunta: a pressa em introduzir essas aplicações compromete a qualidade dos produtos resultantes? Quantas aplicações sobreviverão e fornecerão um benefício duradouro?

Nesse tipo de projeto, a metodologia ágil é frequentemente empregada, mas se não for implementada corretamente, nenhuma força sobrenatural poderá tornar o produto impecável. É necessário realizar os testes e validações apropriados. E se o produto for lançado com erros e não sobreviver, os criadores e investidores sofrerão perdas significativas.

Neste momento, a tendência é culpar a abordagem ágil, mas ignoram que a pressa gera desperdício.

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No podcast desta semana Ricardo fala sobre a Lei de Little. Criada pelo Professor John Little, do MIT, a fórmula criada para processos produtivos que envolvem Lean e Six Sigma tem aplicabilidade no gerenciamento de projetos, especialmente nos ágeis que usam quadros de Kanban e Scrum.

A fórmula que fala sobre número de clientes em uma fila de atendimento e a otimização do atendimento a estes clientes pode ser aplicada no “work in progress” dos nossos projetos.

Ricardo analisa como lidamos com as nossas listas de tarefas muitas vezes inchadas, com o conceito de multitarefas e com a relação entre trabalhos em andamento e a entrega de valores.

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#agile, #project management, #value of project management

Ricardo fala sobre as previsões que fazemos para nossos projetos e iniciativas no episódio desta semana. Ele explica que frequentemente temos uma ilusão de controle e que a percepção da realidade futura é significativamente mais complicada do que a própria realidade. O professor Philip Tetlock descobriu que apenas 45% das 30.000 previsões feitas por vários profissionais eram precisas. Isso significa que a probabilidade de errar é igual à probabilidade de acertar, como jogar uma moeda.

Ricardo dá dicas de como lidar com essas previsões. Primeiro, é essencial vê-las como perspectivas, não como verdades absolutas. Em segundo lugar, é necessário avaliar os impactos potenciais de cada cenário no projeto ou iniciativa caso a previsão ou risco se concretize. A diversificação é uma estratégia adicional essencial porque cria uma ferramenta de adaptação que nos permite ajustar a vários cenários.

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No episódio desta semana, Ricardo fala sobre o risco moral. Ele exemplifica com o recente colapso no sistema financeiro norte-americano, quando o Silicon Valley Bank fechou as portas. A partir daí surgiu um debate sobre até onde o governo deveria interferir; surgindo então o risco moral, pois se o governo ajudar, outros bancos também terão este direito, e os executivos dos bancos irão assumir operações mais arriscadas. Assim como os investidores serão menos exigentes com os bancos com os quais fazem negócios.

Do ponto de vista dos projetos, podemos vivenciar a mesma situação; ou seja, arriscamos mais quando pensamos que haverá menos consequências caso o risco se materialize. Se nada ocorrer quando um fornecedor estiver atrasado, ele não será incentivado a fornecer no prazo. A questão é que não sabemos exatamente o que aconteceu com a entrega e, se punirmos esse fornecedor, corremos o risco de outros fornecedores se recusarem a fazer negócios com nossa empresa. Este é o princípio da informação assimétrica; não sabemos tanto sobre o impacto e a probabilidade de um risco ocorrer quanto o fornecedor. E não há solução matemática para esse impasse; tudo depende da expertise humana para compreender o assunto e escolher a opção menos arriscada.

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Usando o Modelo Big Five de Traços de Personalidade para Selecionar e Desenvolver Equipes de Projeto

Neste episódio, Ricardo fala sobre o modelo Big Five de traços de personalidade e sua aplicação no gerenciamento de projetos.

O Big Five descreve cinco dimensões de personalidade: abertura, consciência, extroversão, amabilidade e neuroticismo. Cada uma dessas características pode influenciar o desempenho de um profissional de diferentes formas em diferentes tipos de projetos.

Ricardo também apresenta alguns exemplos de como uma característica específica pode beneficiar um projeto e não necessariamente ter o mesmo efeito em outro.

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No podcast desta semana, Ricardo fala sobre alguns erros comuns que podem ser cometidos na hora de tomar decisões nas mais variadas áreas como, por exemplo, em um projeto.

Dependendo das especificidades da situação, a decisão que tomamos pode ter resultados positivos e negativos simultaneamente, uma vez que podemos ter que sacrificar algo para alcançar nossos objetivos.

Para evitar erros precisamos entender a relação entre a decisão e seus resultados (nem sempre resultado bom significa boa decisão). Além disso precisamos entender o papel do impulso e da racionalidade e os inúmeros vieses que enfrentamos ao buscar informações para nossa decisão.

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Nesta semana, Ricardo discute a importância de uma comunicação cuidadosa no local de trabalho e ao longo dos projetos.

Cada um de nós traz crenças, habilidades, experiências e perspectivas únicas para a mesa. Ruído e desgaste são prejudiciais ao projeto e ao nosso trabalho quando a comunicação não é clara ou os meios utilizados para transmitir informações são inadequados. Os dados que pensávamos serem úteis acabam sendo prejudiciais.

De acordo com o Método MRT, explica Ricardo, temos linhas de comunicação pobres e ricas.

Quando a informação é apresentada de várias maneiras, aumenta a probabilidade de que os destinatários compreendam seu significado. É difícil entender a mensagem passada por um canal de comunicação pobre porque não há recursos suficientes para esclarecê-la.

Usar um canal de comunicação rico requer mais tempo para preparar e explicar; em alguns casos, para nos comunicarmos diretamente de forma eficaz, precisamos de uma interação pessoal, onde possamos perceber facilmente sinais verbais e não-verbais e responder de acordo. Quando optamos por enviar uma mensagem com apenas algumas palavras para obter uma solução rápida, utilizamos um meio de comunicação pobre que causará diferentes interpretações e estresse desnecessário.

Certifique-se sempre de que seu canal de comunicação seja ideal para transmitir a mensagem desejada.

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Nesta semana, Ricardo fala sobre as dificuldades inerentes à apresentação de um novo produto ao consumidor. Como exemplo, ele menciona o recente lançamento da ferramenta de inteligência artificial Google Bard, que é concorrente do ChatGPT.

Informações incorretas foram fornecidas em resposta à pergunta de uma criança ao telescópio James Webb.

Para o Google e outras grandes corporações, o fracasso custa muito caro em várias perspectivas, principalmente em termos de credibilidade e valor de mercado (o Google perdeu US$ 100 bilhões).

Ricardo observa que o Google provavelmente gastou tempo e esforço desenvolvendo esse novo mecanismo de IA porque a empresa tem trabalhadores muito qualificados. Mas ele se pergunta se os executivos foram pressionados a acelerar o lançamento do produto.

A questão é, do ponto de vista de projetos, que custo teremos ao lançar uma versão imatura? Quão confiável seremos como empresa? Às vezes, corremos para o mercado com um produto inacabado, o que pode ter sérias consequências para nós e os nossos negócios.

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