Conforme expressa Rolando Bonaccorsi, especialista em gestão de operações de TI e excelência em serviços, os gargalos operacionais nem sempre aparecem quando um sistema fica indisponível ou quando uma equipe deixa de cumprir um prazo. Muitas vezes, o problema começa de forma discreta, com pequenas esperas, retrabalho, dependências entre áreas ou atividades que consomem mais recursos do que deveriam.
Saiba mais a seguir!
Onde os gargalos costumam se esconder?
Um gargalo pode surgir em qualquer etapa de um fluxo, inclusive em atividades que parecem secundárias. Uma aprovação que demora mais do que o restante do processo, uma transferência manual de informações ou uma dependência de uma única pessoa podem criar filas que só aparecem quando o volume de trabalho aumenta. Dentre esse contexto, uma etapa aparentemente pequena pode se transformar em um ponto de restrição quando a demanda cresce ou quando outro componente da operação deixa de absorver o fluxo esperado.
Também existem situações em que cada equipe cumpre suas próprias metas, mas o processo completo continua lento. Rolando Bonaccorsi evidencia que isso acontece quando os indicadores são analisados de maneira isolada e não mostram o tempo total necessário para uma demanda atravessar diferentes áreas. Uma área pode, portanto, apresentar bons resultados individualmente enquanto contribui para um atraso que só fica evidente quando o processo é analisado de ponta a ponta.
A identificação começa, portanto, pela observação do fluxo completo. Em vez de perguntar apenas qual equipe está demorando mais, é necessário entender onde o trabalho espera, volta etapas, depende de terceiros ou acumula solicitações antes de seguir adiante. Mapear essas interrupções ajuda a localizar não apenas o ponto em que a fila aparece, mas também os fatores que fazem o acúmulo se repetir ao longo da operação.
Quais sinais aparecem antes do problema?
O aumento gradual do tempo de atendimento pode ser um dos primeiros sinais de pressão sobre uma operação. Outros indícios incluem crescimento de filas, repetição de chamados, aumento de atividades manuais, necessidade frequente de intervenções e diferenças cada vez maiores entre o tempo previsto e o tempo efetivamente gasto. Quando esses sinais começam a aparecer com frequência, eles podem indicar que a capacidade existente está se aproximando de um limite que ainda não se tornou evidente para o negócio.
Nenhum desses indicadores precisa representar uma crise isoladamente, informa Rolando Bonaccorsi. O valor está em observar sua evolução e relação com outros dados. Uma pequena elevação no tempo de processamento pode ganhar relevância quando ocorre simultaneamente ao aumento do volume de solicitações e à utilização próxima do limite de determinado recurso. A análise conjunta permite distinguir uma oscilação pontual de uma tendência que pode comprometer a operação caso continue avançando.
Essa abordagem também se relaciona à atuação de executivos de operações e delivery em tecnologia. A análise operacional, nesse contexto, precisa ir além da percepção de que determinado serviço está funcionando e investigar se a estrutura atual continuará respondendo adequadamente quando as condições mudarem. Essa avaliação antecipada ajuda a identificar restrições de capacidade antes que elas se convertam em atrasos, aumento de custos ou impactos percebidos pelos usuários.
Por que os dados precisam ser analisados em conjunto?
Um indicador isolado pode esconder mais do que revelar. Uma equipe pode apresentar alta produtividade, por exemplo, enquanto outra acumula tarefas que dependem daquela primeira etapa. O resultado final será uma operação aparentemente eficiente em alguns pontos, mas com um fluxo geral comprometido. Sendo assim, avaliar apenas o desempenho individual de cada área pode dificultar a identificação de restrições que surgem justamente na interação entre diferentes partes do processo.
Cruzar dados permite observar essas relações. Tempo de execução, volume de demandas, capacidade utilizada, incidentes, retrabalho e cumprimento de níveis de serviço podem revelar padrões que não aparecem quando cada métrica é analisada separadamente. De acordo com Rolando Bonaccorsi, a combinação dessas informações ajuda a entender se determinado atraso está relacionado ao volume, à capacidade disponível, à qualidade da execução ou à dependência de outra etapa do fluxo.
