A eficiência sempre foi o santo graal corporativo. Segundo uma pesquisa global da McKinsey & Company, apenas 20% das organizações afirmam ser excelentes em tomada de decisão, enquanto 61% admitem que a maior parte do tempo gasto decidindo é usada de forma ineficaz. Para uma empresa média da Fortune 500, isso pode significar mais de 530 mil dias de trabalho desperdiçados por ano, o equivalente a US$ 250 milhões em custo de produtividade perdido.

Esses números expõem uma verdade incômoda: Empresas não estão falhando por falta de dados, mas por não saberem transformar dados em decisões rápidas, inteligentes e acionáveis. No século passado, conquistamos escala com linhas de montagem. No século atual, escalamos com algoritmos. Só que modelos brilhantes em slides não mudam o resultado do trimestre. O que muda é a capacidade de colocar decisões em produção com segurança, visibilidade e aprendizado contínuo.

Esse é o ponto crucial que separa curiosidade técnica de vantagem competitiva: DecisionOps.

O que é DecisionOps?

DecisionOps é o conjunto de práticas, ferramentas e infraestrutura que leva modelos de decisão para a operação diária de forma rápida, confiável e auditável. Pense como um “sistema operacional das decisões”, onde a empresa cria, testa, versiona, publica, monitora e melhora continuamente modelos que decidem preços, rotas, estoques, risco e priorização.

Em termos práticos, o ciclo de DecisionOps orquestra todo o fluxo, do laboratório à produção, com pessoas no controle e métricas de negócio como norte. O objetivo é simples e ambicioso ao mesmo tempo: Transformar cada decisão automatizada em um ativo com histórico, governança e impacto mensurável.

Para dar ritmo à leitura, três elementos sintetizam o conceito:

• Velocidade com segurança: Após cada mudança de regra ou modelo, a publicação é controlada e reversível.
• Qualidade de decisão: O sucesso não é só acurácia técnica, é KPI de negócio, custo, margem, SLA e NPS.
• Observabilidade ponta a ponta: Logs, métricas e explicabilidade conectam tecnologia e operação.

O poder da automação com propósito

Imagine uma empresa de entregas que planeja rotas com algoritmos. No papel, tudo é ótimo. Na prática, sem integração com sistemas de despacho, sem testes de cenário, sem rollback programado e sem monitoramento, o risco operacional explode. DecisionOps evita esse abismo. Ele não elimina o fator humano, apenas o empodera com dados, controles e transparência para que cada mudança gere aprendizado, não caos.

Os benefícios aparecem rápido quando a cultura se consolida:

• Escala real: O que servia para um piloto começa a sustentar picos de demanda.
• Aceleração sustentável: Testar, comparar e publicar versões vira rotina sem paralisar a operação.
• Confiança organizacional: Stakeholders entendem por que a decisão foi tomada e com base em qual versão.

Quais profissionais compõem a área de DecisionOps?

DecisionOps não é um time de um único perfil. É uma disciplina multifuncional, onde tecnologia, negócio e operação sentam na mesma mesa para evoluir decisões de forma contínua.

• Product Manager de Decisão: Traduz objetivos de negócio em problemas de decisão, prioriza o backlog, define KPIs e valida impacto.
• Cientista de Decisão ou Pesquisador em Otimização: Modela o problema, escolhe métodos, calibra parâmetros e mede qualidade de decisão.
• Engenheiro de Plataforma de Decisão: Constrói e mantém a infraestrutura de execução, CI/CD, versionamento, ambientes e APIs.
• Engenheiro de Dados e Analista de Dados: Garante dados confiáveis, linhagem, features estáveis e painéis de observabilidade.
• SRE ou Engenheiro de Confiabilidade: Assegura disponibilidade, escalabilidade e mecanismos de rollback e fallback.
• Especialista de Negócio e Operações: Valida regras, restrições e impactos práticos, participa de testes de aceitação e governança.
• Security e Compliance: Incorpora requisitos regulatórios e de privacidade desde o design.

Por que essa composição importa: Times estreitos e focados aceleram a passagem do protótipo para a produção, reduzem risco de “modelos órfãos” e criam accountability clara sobre a qualidade das decisões.

A cultura das decisões em produção

Modelagem não é evento, é processo. Quando decisões viram “serviço” com versionamento, histórico e critérios de promoção, a empresa passa a aprender em ciclos curtos. O aprendizado reduz desperdício, evita regressões silenciosas e profissionaliza a discussão entre tecnologia e negócio. A consequência é direta: Previsibilidade de resultado.

Para não ficar filosófico demais, um checklist mínimo ajuda na prática:

• Definir métricas de qualidade de decisão por fluxo e por contexto.
• Padronizar testes de aceitação e testes de cenário antes de promover versões.
• Isolar rollout com canary, shadow e switchback para reduzir risco.
• Medir impacto real com painéis de negócio e alertas operacionais.

DecisionOps e o papel do BRMS

Dentro desse ecossistema, o BRMS, sistema de gestão de regras de negócio, cumpre papel de alto valor. Ele centraliza políticas e exceções, facilita auditoria e acelera ajustes frequentes, algo essencial quando a regra muda mais rápido que o código. Em ambientes maduros, o BRMS conversa com modelos de otimização e fluxos de publicação, garantindo que cada decisão respeite estratégia, políticas e restrições regulatórias.

Integração na prática:

• O BRMS mantém as regras explícitas e versionadas.
• O pipeline de DecisionOps orquestra testes, publicação e observabilidade.
• A operação consome decisões por APIs com rastreabilidade e explicabilidade.

Na Abaccus, a hipótese central é clara: Eficiência competitiva nasce quando decisões passam a operar como um produto vivo, com governança, aprendizado e impacto. É por isso que a nossa visão de BRMS evolui para se integrar naturalmente ao ciclo de DecisionOps, permitindo que equipes publiquem mudanças com segurança, monitorem em tempo real e sustentem crescimento com qualidade de decisão.