Em entrevista exclusiva, Bob Schwartz, da Capgemini, fala sobre os desafios e as oportunidades da inovação
Quando o assunto é inovação, é preciso exercitar a arte do possível, ou seja, aquilo que, de fato, traz resultado e faz diferença para o negócio. É o que defende Bob Schwartz, diretor global do Applied Innovation Exchange (AIE), plataforma de inovação da Capgemini criada em 2016 e que reúne um ecossistema de parceiros, startups e clientes com foco em inovação aplicada.
De São Francisco, nos Estados Unidos, Schwartz lidera os trabalhos dos 22 hubs de inovação da empresa no mundo, um deles instalado este ano no Brasil. Com uma longa trajetória no desenvolvimento de estratégias de negócios e de TI, ele afirma que é apaixonado por tecnologia e tem o perfil de quem atua com operações e entrega.
Schwartz esteve no Brasil em outubro e participou como keynote speaker do Frontiers Inovação: Reescrevendo o futuro dos negócios, evento coproduzido por MIT Sloan Management Review Brasil e Capgemini Brasil. Na ocasião, o executivo concedeu uma entrevista exclusiva para a MIT Sloan Review Brasil. A seguir, confira os principais momentos dessa conversa sobre os desafios da inovação e da inteligência artificial generativa nos negócios.
Bob Schwartz: No AIE nos unimos em torno de desafios enfrentados por nossos clientes, que pode ser de negócios ou pode estar relacionado ao interesse em determinada tecnologia, por exemplo. O AIE é como um tecido conjuntivo que reúne pessoas que sabem como trabalhar em problemas de inovação e como encontrar os profissionais certos para obter novos insights. É o que chamo de a arte do possível. Juntos, tentamos conduzir inovações que tenham impacto tangível nos negócios. Somos realmente focados em como podemos aplicar a inovação e gerar valor para os negócios.
Não garantimos nada e acho que ninguém consegue isso (risos). O que garantimos é que se você adotar uma abordagem ágil e inovadora, estará bem conectado. Se adotar o design thinking é muito provável que tenha sucesso porque envolveu os stakeholders certos, olhou para a arte do possível. E nesse processo você não está planejando um projeto de 18 meses, mas reunindo clientes, funcionários ou fornecedores para desenvolver uma solução inovadora em semanas. Você aprende, ajusta, faz sprints e continua mudando. Não garante resultados, mas precisa validar suas suposições – se acha que há um retorno sobre o investimento ou que haverá um mercado para um novo serviço, quando se experimenta de uma maneira pequena, pode ajustar rapidamente. Se não alcançar os resultados, consegue ver isso logo e daí pode pivotar ou parar. Não acho que seja uma questão de garantia de resultados, mas de pensar no business case, na escala, para verificar se está indo na direção certa.
Quando nos referimos a isso queremos dizer que é a maneira de a empresa se comportar como um nativo digital, ou seja, uma companhia data-driven, orientada por dados. Se interpretarmos nativo digital como uma nova empresa que nasceu na nuvem, certamente isso é uma vantagem. Mas eu articulo da seguinte forma: como você desenvolve esse comportamento? Como se torna orientada por dados? Como tenta ter uma arquitetura moderna, ser modular e ágil em seus processos de desenvolvimento? A organização não precisa nascer digital para isso, não precisa ser uma startup. Pode ser uma empresa de 100 anos e ainda obter os atributos de um nativo digital. Eu realmente acho importante ser orientado por dados e pensar nisso para estar no patamar de igualdade com os outros aspectos do negócio.
É claramente uma tecnologia de impacto. Vejo a IA generativa genuinamente como a próxima onda de aplicação de inteligência artificial nos negócios. Espero que consigamos aproveitar os benefícios que ela proporciona e estou otimista de que isso vai gerar eficiência, produtividade e economia de custos que podem ser canalizados para fazer mais pelas empresas, porque a maioria das organizações com quem trabalhamos têm recursos limitados. Elas querem fazer muitas coisas, mas têm de escolher onde colocar seu dinheiro. Estou esperançoso de que a IA generativa libere essa produtividade e esses limites de realização. Talvez essa tecnologia também permita oferecer uma melhor experiência ao cliente ou trabalhar mais com metas de sustentabilidade ou metas de redução de carbono, que são aspectos ainda mal atendidos.
Estamos vendo muitos casos, mas são muito específicos. De maneira geral, há empresas que já possuem grandes níveis de dados disponíveis e aplicam a tecnologia para acessar suas próprias informações. Podem ser regulatórias, histórico de práticas passadas, ensaios de medicamentos, contratos etc. Para conseguir acessar imediatamente esses dados, e até entender as implicações de uma nova regulamentação, por exemplo, estão usando a inteligência artificial generativa.
Em nossas pesquisas vemos que um dos aspectos mais negligenciados é a escala. Boas ideias de inovação, bons casos de uso ou até mesmo um MVP perdem o momento, o ímpeto, e não obtêm o impacto para a empresa. Eu diria que uma das coisas mais negligenciadas é pensar no compromisso com a escala. Apenas para ilustrar o que quero dizer: uma empresa quer criar um caso de uso de IA generativa, eu digo: “Você tem orçamento reservado? Está pronto para agir de acordo com o que é necessário? A solução será adotada pelos funcionários?”. Muitas vezes, não são perguntas fáceis de responder. Se quer seguir em frente, precisa estar preparado, comprometido, ter budget para isso e ter um grupo de pessoas que ajudarão a orientar essa equipe e ampliar a ideia na organização.
Na verdade, é algo multifacetado. Às vezes é organizacional e precisaria do envolvimento de várias partes de um negócio que não estão acostumadas a trabalhar juntas. Às vezes é uma questão de cultura, mas há muitos outros fatores. É por isso que gosto da abordagem de MVP, porque quando se obtém resultados reais, quando coloca um projeto em determinada fábrica, em um departamento ou em uma loja e percebe os resultados – aumento de vendas, melhor produtividade, melhor experiência –, isso faz com que as pessoas concordem com a necessidade de escalar.
Este é um tipo de problema complexo que difere de uma empresa para outra, até por questões geográficas. E há dois pontos a serem considerados: estilo e abundância. Quando falo em estilo me refiro a como as empresas funcionam. As startups atuam de maneira diferente das grandes empresas, elas são motivadas de forma diferente, têm desafios distintos, têm velocidade de trabalho com metodologias ágeis. Uma startup também é diferente de um hyperscaler. Na inovação aberta, se trabalha com vários modelos de negócios diferentes e isso é difícil, portanto, um dos maiores desafios é estar aberto e aprender diferentes estilos de fazer negócios. O segundo ponto é a abundância e o que quero dizer com isso é que existem centenas de milhares de startups, instituições acadêmicas e outras empresas que poderiam fazer parte do seu ecossistema. Mas como escolher o caminho certo? Como saber com quem trabalhar? Esse é outro grande desafio.
O que vou dizer pode soar como um paradoxo e peço desculpas por isso: aproveite o mercado único que vocês têm aqui. Existem coisas que são exclusivas do Brasil e podem ser inovadoras. Quem é líder no Brasil não precisa saber o que está acontecendo em São Francisco para inovar para os clientes daqui. Não estou dizendo que isso não ajudaria, mas não precisa ser o mesmo tipo de inovação. Sirva o mercado que você tem. O Brasil tem um mercado gigante e a oportunidade de inovar mais. O País tem uma economia, uma população e oportunidades enormes. Então destacaria dois pontos para um líder brasileiro quando falamos em inovação: não se limite pensando que você não faz parte de um cenário global de inovação avançada, e aproveite o mercado que você tem, porque ele é único, grande e precisa de inovação.”