Como navegar na ambiguidade de uma transformação digital

É fácil adotar uma visão reducionista ao pensar na transformação digital. Conserte um número suficiente de sistemas granulares que administram suas finanças, logística, marketing e RH e o senhor acabará se reinventando - ou é o que se pensa. Na verdade, quando uma organização renasce com inteligência de máquina em seu núcleo, ela não é apenas mais rápida ou melhor do que seus pares; ela se torna diferente. E diferente é o que o senhor precisa se planeja remodelar setores e redefinir a concorrência em seu mercado. Uma transformação digital bem-sucedida pode ser difícil de prever ou planejar; geralmente é o resultado de novas interações com os clientes, novas combinações de talentos e equipes, alianças inesperadas com novos parceiros e modelos de negócios totalmente novos. Esses componentes estão em constante evolução, são moldados e influenciados por sistemas algorítmicos, agregados de tal forma que seu comportamento coletivo é mais do que a soma de suas partes. Mais é diferente. Assim como a água se transforma em gelo quando fria o suficiente, ou o grafite se transforma em diamante sob pressão suficiente, em um ponto crítico, mais dados e algoritmos podem transformar uma organização ou um setor em algo totalmente diferente. Isso levanta uma questão para os líderes: como navegar em uma transformação do que o senhor sabe para o que ainda não foi definido? O que o senhor precisa é de uma abordagem emergente para a transformação digital, com foco em três princípios: Agir antes da transição de fase. Em julho de 2021, algo extraordinário aconteceu no setor automobilístico. A Bugatti, fundada em 1909 e fabricante de alguns dos hipercarros mais caros do mundo, anunciou sua intenção de se fundir com a Rimac Automobili, uma start-up automotiva croata iniciada em 2009 e dirigida por Mate Rimac, seu fundador de 33 anos. A distância entre as duas organizações era maior do que apenas cem anos; era a lacuna tecnológica e filosófica entre duas formas muito diferentes de mobilidade. A Volkswagen, empresa-mãe da Bugatti desde que assumiu o controle em 1998, gastou mais de US$ 2,4 bilhões para desenvolver um veículo com motor a combustão que pudesse ultrapassar 300 mph e atingir 0-60 mph em menos de 2,5 segundos. Entretanto, em um futuro cada vez mais movido a eletricidade, o destino da Bugatti estava longe de ser certo. Criar a próxima geração de carros elétricos de alto desempenho não só exigiria um investimento substancial, mas também um conjunto totalmente novo de recursos para desenvolver um trem de força elétrico alimentado por IA. Apesar do status de recém-chegada da Rimac, os líderes da Volkswagen perceberam que uma transição de fase estava próxima e que eles precisavam agir rapidamente. Em vez de simplesmente terceirizar a start-up, eles propuseram uma parceria. Foi uma decisão sábia. A IA, a automação e os algoritmos agora estão presentes em todos os estágios do desenvolvimento de hipercarros modernos, desde o design aerodinâmico até a otimização da bateria. No entanto, o valor da fusão da Bugatti para a VW foi mais do que apenas a experiência em IA; a Rimac havia desenvolvido um conjunto exclusivo de recursos devido ao seu status de desafiante no setor automotivo. Sem os recursos para adotar uma abordagem mais tradicional, eles foram forçados a inovar. "Quando começamos nossa empresa, não tínhamos outra opção a não ser desenvolver nossa própria tecnologia", me explicou Mate Rimac. "Não podíamos nos dar ao luxo de pagar royalties a um fornecedor pela tecnologia existente ou para que ele desenvolvesse tecnologias para nós. Além disso, o desempenho e os recursos que queríamos não eram possíveis com a tecnologia existente. Assim, nós mesmos construímos a maioria dos sistemas principais, fazendo as coisas de forma rápida e econômica, com extensa modelagem 3D e testes digitais." As transições de fase, infelizmente, raramente são únicas. A disrupção tecnológica é uma abertura, preparando o terreno para uma cascata de mudanças nos modelos de negócios, nos comportamentos dos clientes e na dinâmica do setor. Embora a TI tenha sido rápida em fazer parceria com uma empresa de tecnologia emergente, o transporte ainda está nos estágios iniciais de sua reinvenção no séculoXXI. "A TI será a maior disrupção que já tivemos no setor automotivo", diz Rimac. "Quando as pessoas não dirigirem nem possuírem mais carros, e a mobilidade se tornar um serviço, ter um carro não será mais tão necessário quanto antes. Os OEMs terão que se tornar provedores de mobilidade, oferecendo seus carros por assinatura, disponíveis com o apertar de um botão para viagens autônomas. É uma grande oportunidade para novos participantes." Ampliar o aprendizado e a adaptação. Em uma estratégia digital emergente, o aprendizado é o que permite que o senhor aproveite seus esforços de digitalização para evoluir mais rapidamente do que a concorrência. Para Kevin Johnson, Presidente e Diretor Executivo da Starbucks, um dos principais impulsionadores da transformação digital da empresa tem sido sua capacidade de aprender em escala. Em sua opinião, aumentar a velocidade da inovação na Starbucks exigiu uma abordagem de aprendizado e adaptação. Seu mantra atual é "passar da ideia à ação em 100 dias". A abordagem da Starbucks em relação à amplificação impulsionada por IA apoiou a transformação da empresa de varejista de café em uma plataforma de tecnologia orientada por dados. Atendendo a mais de 100 milhões de clientes semanalmente em 31.000 lojas, com 24,8 milhões de usuários de aplicativos móveis registrados e ativos somente nos EUA, a Starbucks construiu uma máquina de aprendizado para agregar grandes quantidades de dados valiosos sobre o comportamento e as preferências dos clientes. No centro dessa plataforma está a estratégia de flywheel digital da Starbucks, que vincula um poderoso programa de recompensas, métodos de pagamento simplificados, personalização na forma de ofertas especiais e processos de pedidos rápidos e convenientes. A Starbucks foi rápida em adotar os pedidos e pagamentos móveis, bem antes de seus pares tecnologicamente mais sofisticados. A TI começou a aceitar pagamentos móveis em nível nacional em 2011. Quando a Apple começou a implementar os pagamentos móveis em 2014, a Starbucks já estava processando 7 milhões de transações semanais de pagamento móvel nos EUA, enquanto aumentava seu banco de dados de usuários de aplicativos móveis. No quarto trimestre de 2021, 51% de suas vendas operadas pela empresa nos EUA foram impulsionadas por clientes que eram membros do Starbucks Rewards. Mas a empresa foi além, usando seu crescimento em dados móveis para ampliar sua capacidade de prender os usuários com recompensas, pagamentos digitais e pedidos móveis. O mecanismo de IA da Starbucks processa tudo, desde dados sobre os horários do dia em que as pessoas costumam fazer seus pedidos até as bebidas de que normalmente gostam, que podem ser combinados com outros dados, como geolocalização, clima e sazonalidade, para oferecer recomendações personalizadas, ofertas ou até mesmo missões e desafios para ganhar pontos de recompensa extras. O nível de engajamento digital gerado por essa plataforma tornou-se particularmente importante durante a crise da Covid-19, quando muitas lojas físicas tiveram que fechar. Hoje, o drive-thru e o Mobile Order & Pay (MOP) respondem juntos por 70% das transações - um aumento de 15% em relação aos níveis pré-pandêmicos. O flywheel digital é apenas parte dos esforços da Starbuck para alavancar o aprendizado. Eles também estão adotando a IA e a automação como parte de seu modelo operacional mais amplo. De acordo com Johnson, "nossa plataforma de inteligência artificial Deep Brew, que automatizou o gerenciamento diário de estoque e as melhorias na equipe e no treinamento das lojas, foi projetada para reduzir a complexidade em nossas lojas". Investir em capacidades, não em competências. Como o senhor se planeja para um futuro imprevisível? Contraintuitivamente, a melhor resposta à incerteza não é uma retirada para o familiar, mas uma aposta em sua capacidade de explorar o desconhecido. Quando as notícias sobre a pandemia surgiram, a Moderna Therapeutics estava trabalhando em vários medicamentos baseados em mRNA, inclusive aqueles voltados para doenças cardíacas, vírus Zika e câncer. No entanto, os fundadores da Moderna acreditavam que, se a tecnologia de mRNA funcionava para uma aplicação, poderia funcionar para inúmeras outras, bastando alterar as informações e a codificação para uma nova aplicação. Foi graças a essa abordagem centrada na capacidade que, pouco tempo depois de os cientistas chineses colocarem on-line a sequência genética do novo coronavírus, a Moderna conseguiu desenvolver e lançar uma vacina totalmente nova contra a Covid-19 em questão de meses - uma conquista extraordinária. As empresas geralmente investem em competências (coisas que fazem bem), em vez de capacidades (coisas que podem fazer bem). De certa forma, é um trade-off semelhante ao clássico dilema explorar-explorar. Quanto tempo e recursos o senhor gasta investigando suas opções antes de escolher uma? Embora a atualização de seus sistemas legados possa ser inicialmente atraente, esse tipo de abordagem reducionista corre o risco de interromper a fase de exploração muito cedo. Em vez disso, e se o senhor pudesse projetar sua futura organização como uma plataforma digital aberta, com o potencial de abrir novas oportunidades? Quando conversei com Dave Johnson, diretor de dados e IA da Moderna, ele explicou que foi a natureza digital e semelhante a um software da tecnologia de mRNA que inspirou a empresa a se moldar na forma de um novo tipo de empresa de biotecnologia digital com IA, algoritmos e automação em seu núcleo. "Construímos esse conjunto de fabricação pré-clínica em grande escala que permitiu que nossos cientistas fizessem pedidos de mRNA por meio de ferramentas digitais on-line, usassem algoritmos de IA para ajudar a otimizá-los e, em seguida, os alimentassem em uma instalação de fabricação em pequena escala altamente automatizada, paralela e de alto rendimento para produzi-los o mais rápido possível", diz Johnson. Sem dúvida, o que torna a Moderna tão eficaz é sua capacidade de alinhar sua infraestrutura digital com sua estratégia de negócios de buscar várias terapias baseadas em mRNA em paralelo. De acordo com Johnson, eles pensam de forma holística sobre sua plataforma: investindo em sistemas totalmente digitais e ferramentas de design algorítmico, capturando dados de uma forma muito estruturada e rica e, finalmente, integrando esses sistemas e modelos de IA em um ambiente de produção eficiente e confiável. "Nossa plataforma digital nos permitiu construir um mecanismo de pesquisa que nos permitiu ir do conceito de medicamento ao material de nível clínico em apenas 42 dias", diz Johnson, falando sobre a experiência da empresa no desenvolvimento rápido de sua vacina contra a Covid-19. "A maioria das empresas tem que passar por um processo muito diferente, no qual o senhor tem que não apenas inventar a ideia, mas também inventar como fabricá-la ao mesmo tempo. Como havíamos construído essa plataforma, pudemos aproveitá-la." O problema de qualquer plano de transformação digital é justamente esse: é um plano, e não um caminho. As organizações e os mercados são sistemas adaptativos complexos; eles têm propriedades emergentes que não estão presentes em suas partes menores e não podem ser replicados simplesmente por meio da digitalização de processos ou da integração de novos softwares. No entanto, se o senhor conseguir superar a necessidade de certeza reducionista, há uma simetria elegante em adotar uma abordagem de baixo para cima para a transformação digital. Afinal de contas, os próprios sistemas de aprendizado de máquina são redes auto-organizadas das quais surgem insights, previsões e recomendações. Quer o senhor seja uma start-up tentando gerar disrupção em um setor ou um operador tradicional se reimaginando, uma estratégia digital emergente permite que o senhor mantenha sua opcionalidade e, ao mesmo tempo, reconheça que, quando as coisas mudam, é provável que o façam da noite para o dia.

Como navegar na ambiguidade de uma transformação digital

Resumo.

Partner Center