Ninguém É Perfeito Mas Tem Coisas Que os Gerentes Nunca Devem Fazer

Todos nós tivemos chefes que fizeram coisas das quais ou não gostamos, ou não apreciamos ou mesmo não respeitamos. E todo gerente já fez alguma coisa da qual se arrependeu mais tarde. O mundo corporativo é um lugar onde decisões e julgamentos ocorrem em tempo real e que, ao olharmos de forma retrospectiva, eles às vezes acabam se configurando como más escolhas.

Tudo bem, afinal de contas, ninguém é perfeito. Todos nós cometemos erros. E isso é uma coisa positiva, pois é assim que aprendemos nossas lições - inclusive como fazer melhor o nosso trabalho.
Isso vale para todo funcionário, gerente, executivo, empresário, CEO, enfim, todo mundo.

Mas algumas vezes um erro pode se transformar numa verdadeira casca de banana. E aí, o que era para ser uma exceção pode acabar virando uma regra generalizada. O que quero dizer é que há fronteiras que os gerentes não devem cruzar, comportamentos que não devem ser exibidos e, sem querer ser excessivamente dramático, atalhos que levam para o lado negro.

Em “10 Coisas Para Aplicar Hoje E Ser Um Líder Melhor“, voltei no tempo para captar as melhores características dos melhores executivos com os quais trabalhei ao longo dos últimos 25 anos. Decidi agora olhar o outro lado da moeda, por dois motivos:
- Por simplemente ter aprendido tanto nas experiências negativas quanto nas positivas.
- Para fazer um contraponto à materia publicada há um par de semanas no caderno Carreira Executiva, da Folha de São Paulo, onde se revelavam as competências que levam à contratação dos executivos.

É importante ressaltar que o objetivo aqui não é trazer à tona um festival de lamúrias para fazer com que funcionários descontentes fiquem ainda mais irritados e chateados com seus respectivos chefes. Ao invés disso, considere isto como um padrão de comportamento a ser evitado, com o qual funcionários e chefes concordam e, ainda, um possível alerta para aqueles que necessitam rever, com urgência, seu modelo mental.

10 Coisas que os Gerentes Nunca Devem Fazer

1. Ficar dando ordens a torto e a direito como se fosse um ditador. Ao contrário da crença popular, gerentes não são ditadores. Todo gerente tem pelo menos um chefe. Mesmo os CEOs respondem ao conselho de diretores e aos acionistas. Qualquer gerente que pensa que pode ficar dando ordens a torto e a direito, ou mesmo abusar de sua autoridade porque é O CHEFE, é um péssimo líder. Funcionários não são soldados e, muito menos, crianças. Você pode lhes dizer quais as tarefas deles e até mesmo despedi-los, se quiser, mas se ficar dando ordens à toa, os bons vão se rebelar e sair.
2. Esquecer-se dos clientes. Nunca deixo de me assombrar como é que tantos gerentes se esquecem que organizações e companhias existem por uma única razão: conquistar, manter e apoiar clientes. Negócios tem a ver com negócios e quando você faz com que ele tenha a ver com você, com seus problemas, com seus medos, com seu império, com seus melindres, você deixa de ser um gerente eficaz.
3. Comportar-se como um ignorante arrogante que acha que é melhor que os demais. Só para ficar claro: não estou dizendo que gerentes ou chefes não possam ser ignorantes. Muitas pessoas são ignorantes, incluindo um monte de funcionários, e quase todo mundo é um ignorante sob certas circunstâncias. Estou especificamente falando sobre o arrogante do tipo “Sou melhor que essa gentalha”. Isso faz você parecer um moleque mal-educado e neutraliza completamente sua autoridade e credibilidade.
4. Deixar que seus egos assinem cheques que a realidade não pode cobrir. Muitas vezes líderes alcançam suas posições porque acreditam que são especiais – um equívoco fascinante que, entretanto, sempre provoca uma imensa autossatisfação. O problema é que, ao dourar a pilula, você pode acabar escorregando numa casca de banana. Portanto, ou você amadurece ou mais cedo ou mais tarde a realidade acaba vindo de supetão e cobrando o seu preço. Já vi isso repetidamente e as consequências não são nada agradáveis.
5. Publicamente estripar os funcionários. De todas as coisas que já vivenciei ao longo dos anos, esta não só é a mais desumana, mas também a mais desmoralizante para os funcionários. Eu conheci um par de CXOs que faziam isso regularmente e ambos eram amplamente odiados, sem exceção. E mais, no final ambos acabaram se auto-detonando.
6. Cercar seus sentimentos. Talvez isto soe um tanto sentimentalóide, mas longe disso. Pesquisadores gostam de classificar executivos e líderes como psicopatas, mas o mecanismo pelo qual isto ocorre é denominado compartimentalização das emoções. Se você um dia ficou imaginando como é que determinadas pessoas, que parecem não ter resquício algum de humor ou de humildade, podem se comportar da maneira que se comportam, a resposta é : desconectando-se de suas emoções. Dessa forma qualquer um fica bem menos humano.
7. Rodear-se de burocratas e puxa-sacos. Quando você encoraja o status quo e desencoraja os dissidentes, você condena a organização a estagnação e a um eventual declínio.
8. Ameaçar. Ameaças não funcionam. Provavelmente o que vai conseguir é gerar um comportamento oposto àquele que estava tentando obter. Elas diminuem sua autoridade e fazem você parecer fraco e mesmo pequeno. Comunique o que você quer e o porquê, e aja sobre os resultados. Isso funciona. Ameaças, não. E pelo amor de Deus, nunca ameace um funcionário com o seu emprego ou um fornecedor com o seu contrato. Isso está fora de cogitação.
9. Agir feito criança. Todo mundo segue pelas mesma etapas de desenvolvimento humano ao longo da trajetória em direção à vida adulta e à maturidade. Infelizmente, alguns de nós acaba preso num estágio ou outro, retardando nosso crescimento e nos tornando disfuncionais. Apenas parecemos adultos normais, mas na realidade nos comportamos muito mais como crianças, seja representando, seja tendo acessos de ira e geralmente fazendo a vida impossível de todos ao nosso redor.
10. Infringir a lei. O Brasil é uma nação com leis cada vez mais severas e, sejam de ordem civil ou criminal, elas são muito claras por uma bom motivo. Por alguma razão, os executivos vão algumas vezes arriscar tudo – poder, bem-estar, carreira, familia, tudo – por motivos que a maioria de nós nunca vamos conseguir entender. Estamos falando de fraude em contabilidade, apólices, bancos, transações eletrônicas e postal; e ainda em informações privilegiadas, suborno, obstruções da justiça, conspiração, discriminação, assédio… é uma longa lista.

Para evitar o lado negro, conte comigo.
Pablo
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Você realmente sabe o que é Big Data?

O termo Big Data está cada vez mais popular, embora ainda esteja mal compreendido. Observo em muitas palestras que não existe consenso quanto a que realmente é Big Data e quais as tecnologias fundamentais que o sustentam. E mais ainda, existem muitas dúvidas de como tangibilizar o conceito, ou seja, como sair do conceitual e criar soluções de negócio que agreguem valor para as companhias.

Eliminar estas dúvidas é essencial e o primeiro passo para as empresas se aventurarem em projetos Big Data.

Para colocarmos o termo em contexto, Big Data vem chamando atenção pela acelerada escala em que volumes cada vez maiores de dados são criados pela sociedade. Já falamos comumente em petabytes de dados gerados cada dia, e zetabytes começa a ser uma escala real e não mais imaginária e futurista. O que era futuro há uma década, terabytes, hoje nós já temos nas nossas próprias casas.

As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas óticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Neste aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que estas tecnologias? Por que Big Data é a simples constatação prática que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente.

Começando pelo início. O que é Big Data? Outro dia escrevi um post com uma fórmula simples para conceitualizá-lo. Big Data = volume + variedade + velocidade. Hoje adiciono mais dois “V”s: veracidade e valor. Vamos detalhar estes tópicos um pouco mais.

Volume está claro. Geramos petabytes de dados a cada dia. E estima-se que este volume dobre a cada 18 meses. Variedade também, pois estes dados vêm de sistemas estruturados (hoje minoria) e não estruturados (a imensa maioria), gerados por e-mails, mídias sociais (Facebook, Twitter, YouTube e outros), documentos eletrônicos, apresentações estilo Powerpoint, mensagens instântaneas, sensores, etiquetas RFID, câmeras de vídeo, etc.

Velocidade porque muitas vezes precisamos agir praticamente em tempo real sobre este imenso volume de dados, como em um controle automático de tráfego nas ruas. Veracidade porque precisamos ter certeza que os dados fazem sentido e são autênticos. E valor porque é absolutamente necessário qua a organização que implementa projetos de Big Data obtenha retorno destes investimentos. Um exemplo poderia ser a área de seguros, onde a análise de fraudes poderia ser imensamente melhorada, minimizando-se os riscos, utilizando-se, por exemplo, de análise de dados que estão fora das bases estruturadas das seguradoras, como os dados que estão circulando diariamente nas mídias sociais.

Falamos que as tecnologias atuais de tratamento de dados não são mais adequadas. Por que? Vejamos o modelo relacional, proposto pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd, em 1969. Quando foi proposto, a demanda era acessar dados estruturados, gerados pelos sistemas internos das corporações. Não foi desenhado para dados não estruturados (futurologia na época) e nem para volumes na casa dos petabytes de dados (inimaginável na época). Precisava-se sim de um modelo que categorizasse e normalizasse dados com facilidade. E o modelo relacional foi muito bem sucedido nisso, tanto que é o modelo de dados mais usado atualmente.

Para tratar dados na escala de volume, variedade e velocidade do Big Data precisamos de outros modelos. Surgem os softwares de banco de dados NoSQL, desenhados para tratar imensos volumes de dados estruturados e não estruturados. Existem diversos modelos como sistemas colunares como o Big Table, usado internamente pelo Google (é a base de dados sob o Google App Engine),o modelo Key/value como DynamoDB da Amazon, o modelo “document database” baseado no conceito proposto pelo Lotus Notes da IBM e aplicado em softwares como MongoDB, e o modelo baseado em grafos como o Neo4j. Em resumo, não faltam opções... Interessante lembrar que antes do modelo relacional já existia um software de banco dados que lidava com grandes volumes que é o IMS da IBM, modelo hierárquico, criado para suportar o projeto Apollo de conquista da Lua e que ainda hoje é base da maioria das transações financeiras que circulam pelo mundo.

Por outro lado, esta diversidade de alternativas demanda que os líderes dos projetos de Big Data escolham a mais adequada ou mesmo demandem mais de uma opção, de acordo com as necessidades específicas.

Depois da infraestrutura é necessário atenção aos componentes de analytics, pois estes é que transformam os dados em algo de valor para o negócio. Big Data Analytics não signfica eliminar os tradicionais sistemas de BI que existem hoje, mas pelo contrário, devem coexistir. Recomendo enfáticamente a leitura do livro “Competing on Analytics: the new science of winning”, de Thomas H. Davenport, publicado pela Harvard Business Schoool Press. Um bom exemplo de uso de Hadoop para analytics é o BigInsights da IBM.

Aliás, ao lado destas alternativas surgem outras opções, como o uso de appliances, como o Netezza da IBM, que embarcam em um hardware adaptado todos os softwares necessários para criar projetos de Big Data. Os appliances queimam etapas nos projetos de Big Data.

Quanto ao aspecto velocidade o conceito de stream processing permite tratamento em tempo real de dados. Concretamente, o InfoSphere Streams da IBM é um exemplo muito interessante. A ideia de stream computing é fantástica. Um novo paradigma. No modelo de data mining tradicional uma empresa filtra dados dos seus vários sistemas e após criar um Data Warehouse, dispara “queries”. Na prática faz-se garimpagem em cima de dados estáticos, que não refletem o momento, mas sim o contexto de horas, dias ou mesmo semanas atrás. Com stream computing esta garimpagem é efetuada em tempo real. Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estática, coloca-se uma corrente contínua de dados (streaming data) atravessando um conjunto de queries. Podemos pensar em inúmeras aplicações, sejam estas em finanças, saúde e mesmo manufatura. Vamos ver este último exemplo: um projeto em desenvolvimento com uma empresa de fabricação de semicondutores pode monitorar em tempo real o processo de deteção e classificação de falhas. Com stream computing as falhas nos chips sendo fabricados são detetados em minutos e não horas ou mesmo semanas. Os wafers defeituosos podem ser reprocessados e, mais importante ainda, pode-se fazer ajustes em tempo real nos próprios processos de fabricação.

Adicionalmente, podemos pensar que a computação em nuvem é também um impulsionador para Big Data, pois pode-se usar nuvens públicas para suportar imensos volumes de dados e as caraterísticas de elasticidade das nuvens permitem que acionemos servidores virtuais sob demanda, aprenas no momento de tratar estes dados.

Enfim, Big Data já está batendo nas nossas portas. Seu potencial ainda não está sendo plenamente reconhecido, mas já vemos sinais claros desta importância quando lemos relatórios como o “Big Data, Big Impact: new possibilities for International Development”, publicado pelo World Economic Forum. Este relatório mostra como a sociedade mundial pode usufruir do imenso volume de dados gerado por ela para ajudar a resolver problemas diversos como questões sócio-econômicas e mesmo prevenção de epidemias.

Quanto às empresas, Big Data abre um novo e ainda inexplorado território. Carecemos de conhecimentos, experiências e mesmo de expertise profissional. Começa-se a se falar em novas funções como “data scientists” (escrevi sobre isso em post anterior), mas é inevitável que os CIOs tenham que colocar Big Data na tela dos seus radares. As oportunidades que os cinco “V”s trazem não podem e nem devem ser desperdiçados.

Source: IBM.com

 

O que os CIOs querem de seus sucessores

Você é um aspirante a CIO? Leia o que esses líderes de tecnologia dizem que será necessário da sua parte para alcançar essa posição

 

Então você aspira o cargo de CIO, ou pelo menos transitar bem até alguma cadeira de comando. É um trabalho complexo, que exige uma série de habilidades técnicas e de negócios, além de e experiência. Apenas entender as “nuances do negócio” não é o suficiente – já é tempo passado a exigência de ir além do “alinhamento” retórico e a criação de oportunidades de negócios com foco no cliente, tendo a tecnologia como base.

Recentemente, participei de um painel na Interop Mumbai, onde quatro CIOs indianos discutiram os atributos que eles estão procurando em um sucessor. Na preparação para aquela sessão, eu também falei com quatro CIOs dos EUA sobre o mesmo assunto. Aqui está o que eles dizem que estão procurando.

Líderes multidimensionais. “Eles podem ser tecnólogos brilhantes, mas sem o compromisso de negócios e habilidades de liderança, eles não vão fazê-lo no nível mais alto”, disse Dave Bent, CIO da United Stationers, que aconselha aspirantes a CIOs a ganhar experiência em uma variedade de negócios e funções de TI.

Jerry Johnson, CIO da Pacific Northwest National Laboratories, um laboratório de pesquisa sob a jurisdição do Departamento de Energia, coloca ênfase na ampliação da experiência em TI para: desenvolvimento de software, infraestrutura, operações, arquitetura e gerenciamento de projeto. “Por isso, eu incentivo – mas não forço – um movimento lateral dentro da organização”, pontua.

Foco em produtos campeões para o cliente. Por “cliente”, não estamos falando sobre os usuários de TI da empresa. Estamos falando sobre as pessoas que compram produtos de sua empresa. Você conhece e conversa com eles de forma regular? Você os conhece mesmo?

Habilidades com clientes são, particularmente, importantes para os CIOs de empresas de tecnologia, onde o líder de TI, muitas vezes, funciona como um porta-voz do produto. Mas ser orientado ao cliente é fundamental para todos os CIOs, afirma Kent Kushar, CIO da E. & J. Winery Gallo.

Os melhores CIOs consideram-se, em primeiro lugar, varejistas, banqueiros e fabricantes, e somente depois tecnólogos (Mas não subestime o valor de ser um ‘cara de TI’ de primeira).

Jogadores. Os melhores CIOs precisam conhecer, tanto em nível profissional quanto pessoal, os executivos líderes de outros departamentos que são responsáveis pela entrega dos resultados de sua empresa. “Eles os perguntam como as coisas realmente funcionam, como as decisões são tomadas”, acredita o CIO segredo da InformationWeek EUA, que trabalha para uma empresa de mais de US$ 1 bilhão. “Eles descobrem quais são os resultados que esses executivos são responsáveis e, mais importante, como o desempenho deles é medido.”

Bent quer candidatos a CIO que já tenham sido expostos ao conselho administrativo da companhia. “O CIO tem que ter as mesmas características de liderança que qualquer outra posição do C-Level (escutar, comunicar, assim como a líder)”, explica. Rajesh Uppal, CIO da montadora indiana Maruti Suzuki, diz que os líderes de TI de amanhã devem “sentir empatia e entender os seus usuários para que consigam oferecer algum valor a eles.”

Os melhores guerreiros de batalhas. Candidatos a CIO devem mostrar vitórias demonstráveis em projetos, tanto de TI quanto de outras áreas. “O melhor indicador de sucesso é o sucesso”, ressalta Kushar.

Nosso CIO secreto relata a vez em que pediu a um de seus subordinados diretos que buscasse a melhoria da satisfação do cliente com o sistema de telefonia da empresa. “Ela estabeleceu parâmetros de processamento de chamadas. Entrevistou VPs e gerentes para entender como eles mediram a satisfação do cliente. Ela aprendeu sobre call centers. Ela falou com os clientes. Ela colocou um projeto de tecnologia para rodar, e quando as mudanças no processo foram concluídas, ela demonstrou, utilizando as mesmas métricas, que os níveis de satisfação aumentaram significativamente.”

Realmente pró-ativos. Arun Gupta, CIO da companhia farmacêutica indiana Cipla, está para adicionar 35 especialistas de TI aos já 17 que estão no grupo de tecnologia da empresa, sendo, entre eles, um Chief Security Officer e um líder SAP. “Eles vão colocar a faca entre os dentes, independentemente de eu concordar ou discordar?”, questiona Gupta.

V. Subramaniam, CIO da Otis Elevator, diz esperar por pessoas com “fogo nos olhos”. Ele também enfatiza “a disciplina da execução”. “Eles têm que fazer as coisas acontecerem, sem desculpas.”

 Fonte: InformationWeek Brasil