Utilizando a Inteligência Artificial para identificar e resolver gargalos

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Um dos maiores desafios da gestão de fluxo é a identificação de gargalos e o que deve ser feito para removê-los. Geralmente, as pessoas analisam o quadro de tarefas e usam a lógica: se uma etapa do fluxo tem mais itens, então ela deve ser o gargalo.

Essa informação pode ser enganosa, um “blip” (situação atípica provocada por alguma ação pontual), como discutido em um artigo anterior. Apenas observando o quadro, pode ser difícil identificar o gargalo com precisão. Gráficos como o Cumulative Flow Diagram (CFD) são muito mais eficazes para essa análise. No entanto, o CFD pode ser complexo para quem está começando na gestão de fluxo.

O gráfico de áreas exibe um Cumulative Flow Diagram (CFD) representando o fluxo acumulado de lotes de sementes ao longo de datas quinzenais, começando em 7 de março de 2024. O eixo horizontal mostra as datas e o eixo vertical indica a quantidade de lotes de sementes. As cores segmentam as diferentes fases do processo de Tratamento de Sementes Industrial (TSI): Recebimento, Beneficiamento, Análise de Qualidade, Aplicação do Tratamento, Embalagem, Armazenagem, Expedição e Entregue. A progressão ascendente das áreas ilustra o avanço dos lotes ao longo do tempo, com camadas de diferentes larguras, indicando o volume de itens em cada fase.
Exemplo de CFD

É nesse ponto que a Inteligência Artificial (IA) pode ser uma grande aliada. Vamos explorar como ela pode nos ajudar a identificar esses gargalos.

Contexto da conversa com a IA

O primeiro passo para usar IA de forma eficaz é fornecer contexto adequado. Aqui estão algumas diretrizes para criar um contexto relevante:

Descrição da organização:

  • O que ela faz
  • Público-alvo

Descrição da unidade de negócio, time ou squad:

  • Propósito dentro da empresa
  • Quantidade de membros
  • Clientes diretos (internos ou externos)
  • Funções e nível de experiência dos membros. Ex: 2 desenvolvedores Java back-end plenos, 1 engenheiro civil sênior especialista em construção de prédios, 2 auditores financeiros juniores etc.

Essa lista não é exaustiva. Você pode incluir outras informações relevantes, como agências reguladoras, regimes de trabalho e prazos de projeto.

Parece muita coisa, mas lembre-se de que esse processo ocorre apenas uma vez. Atualmente, a maioria das IAs mantém as informações e as reutiliza em futuras interações.

Mantenha o contexto atualizado

Pessoas entram e saem, prazos mudam e novas normas surgem. Certifique-se de manter o contexto sempre atualizado para evitar decisões incorretas pela IA. É recomendável verificar se a IA compreendeu o novo contexto:

Exemplo:

  • Prompt: Liste o time XPTO.
  • Se a IA ainda listar membros antigos, ajuste: remova João do time e inclua Maria, desenvolvedora Java backend sênior.
  • Confirme com: Liste o time XPTO.

Caso a IA ainda liste membros incorretamente, ajuste o processo de forma mais pausada, atualizando um membro por vez.

Fornecendo dados para a IA

Já existem ferramentas de gestão de fluxo com IA integrada, como o Pipefy. No entanto, você ainda pode fazer isso manualmente. Extraia os dados de fluxo da sua ferramenta de gestão, preferencialmente em formato CSV, e forneça-os à IA com o devido contexto:

Prompt: Esses são os dados sobre o fluxo de trabalho do time XPTO entre abril de 2024 e janeiro de 2025.

O que é um gargalo?

Antes de perguntar à IA onde está o gargalo, verifique se ela compreende o conceito:

Prompt: Defina o que é um gargalo em um fluxo de trabalho.

A IA deve responder com conceitos como:

  • É a etapa em que os itens permanecem por mais tempo no fluxo.
  • É a etapa que determina o ritmo de saída do fluxo.
  • Melhorar essa etapa resulta em ganhos significativos na eficiência do fluxo.

O gargalo sempre existirá, e ao resolver um, outra etapa pode se tornar o novo ponto crítico.

A imagem apresenta um fluxo de trabalho em formato de quadro Kanban, com as seguintes etapas:Recebimento: Possui um post-it, indicando um item em progresso. Beneficiamento: Contém três post-its, representando três itens em andamento. Análise de Qualidade: Possui um grande acúmulo de post-its (cerca de 15), indicando um gargalo nesta etapa. Aplicação do Tratamento: Apresenta apenas um post-it, mostrando um fluxo quase vazio após o gargalo anterior. Embalagem: Contém dois post-its, indicando dois itens em progresso. Armazenagem: Possui três post-its, indicando três itens armazenados. Expedição: Apresenta dois post-its, mostrando dois itens prontos para serem enviados. Entregue: Contém seis post-its, indicando seis itens concluídos e entregues. Resumo: A etapa de Análise de Qualidade apresenta um acúmulo significativo de itens, indicando um gargalo no fluxo de trabalho. As etapas seguintes têm menos itens, o que sugere um fluxo de produção lento após esse ponto.
Gargalo inicial no fluxo na etapa de Análise de Qualidade

 

A imagem apresenta um quadro Kanban representando o fluxo de trabalho de um processo, dividido em oito colunas, cada uma representando uma fase: Recebimento, Beneficiamento, Análise de Qualidade, Aplicação do Tratamento, Embalagem, Armazenagem, Expedição e Entregue.Recebimento: Possui 1 post-it, indicando um item em progresso. Beneficiamento: Apresenta 3 post-its, sinalizando três itens em andamento. Análise de Qualidade: Contém 3 post-its, com menor acúmulo em comparação com a imagem anterior. Aplicação do Tratamento: Esta etapa agora possui cerca de 12 post-its, indicando um gargalo significativo com acúmulo de itens em progresso. Embalagem: Contém 2 post-its, com fluxo reduzido após o gargalo. Armazenagem: Apresenta 3 post-its, refletindo progresso controlado. Expedição: Possui 2 post-its, indicando dois itens prontos para envio. Entregue: Exibe 6 post-its, representando seis itens concluídos e entregues. Resumo: O gargalo anteriormente visto na Análise de Qualidade foi deslocado para a fase de Aplicação do Tratamento, sugerindo um bloqueio nessa etapa, enquanto as etapas seguintes apresentam menos itens em progresso.
Após alguma ação de melhoria, o gargalo se deslocou para Aplicação do Tratamento.

Se a IA não responder adequadamente, você pode ensiná-la, copiando a lista acima e pedindo para que ela compreenda o conceito.

Identificando o gargalo

Após alinhar o conceito, é hora de investigar os dados:

Prompt: Com base nos dados fornecidos e na definição de gargalo, me diga: Qual é a etapa gargalo? Qual o tempo médio de um item nessa etapa? E quanto essa etapa representa do tempo total?

Isso ajudará a identificar o gargalo, o tempo absoluto em que os itens ficam retidos e sua proporção em relação ao ciclo total. Caso deseje mais detalhes, solicite o Customer Lead Time para entender o tempo total de um item no fluxo.

Sugestões para melhoria do gargalo

Com o gargalo identificado, você pode pedir sugestões de melhoria:

Prompt: Com base nas informações do time XPTO e na etapa de gargalo identificada, quais sugestões você daria para reduzir o impacto em pelo menos 10%?

IAs como ChatGPT, Claude e Perplexity tendem a dar respostas mais diretas, enquanto o Gemini explora ideias mais amplas e criativas.

Você é o piloto / a pilota

Por mais úteis que sejam as ideias da IA, elas não devem ser seguidas cegamente. Use-as como sugestões para inspirar soluções. Discuta com seu time, faça ajustes e explore a colaboração.

A IA é sua co-pilota, mas a decisão final é sempre sua.

Espero ter ajudado! Até a próxima.

jiska pwochenn fwa

Avelino segurando um microfone e uma camiseta preta escrita Agile. Ele é pardo, barba e cabelos grisalhos.

Sobre o autor(a)

Trainer na K21

Avelino Ferreira é formado e mestre em Ciência da Computação. Teve uma longa trajetória na TI, começando como programador e chegando a gestor de diversos times de criação de produtos digitais. Conheceu e começou a adotar as melhores prática de de Métodos Ágeis em 2008. Desde então, se dedica a auxiliar outras empresas na construção da cultura ágil. Atualmente, é Consultor e Trainer na K21

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