Como navegar pela ambigüidade de uma transformação digital

Como navegar pela ambigüidade de uma transformação digital
Como navegar pela ambigüidade de uma transformação digital

Uma transformação digital bem-sucedida pode ser difícil de prever ou planejar; muitas vezes 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, 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 torna gelo quando fria o suficiente, ou a grafite se transforma em diamante sob pressão suficiente, em um ponto crítico, mais dados e algoritmos podem transformar uma organização ou uma indústria em algo totalmente diferente. Isso levanta uma questão para os líderes: ho Você navega por uma transformação do que você sabe para o que ainda não definiu? O que você precisa é de uma abordagem emergente para a transformação digital, focada nos três princípios descritos neste artigo.


É fácil ter uma visão reducionista quando se pensa em transformação digital. Corrija o suficiente dos sistemas granulares que administram suas finanças, logística, marketing e RH, e você acabará se reinventando – ou assim o pensamento positivo vai. Na verdade, quando uma organização renasce com a inteligência da 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 você precisa se planeja remodelar os setores e redefinir a concorrência em seu mercado.

Um sucesso transformação digital pode ser difícil de prever ou planejar; muitas vezes 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, 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 torna gelo quando fria o suficiente, ou a grafite se transforma em diamante sob pressão suficiente, em um ponto crítico, mais dados e algoritmos podem transformar uma organização ou uma indústria em outra coisa inteiramente.

Isso levanta uma questão para os líderes: como você navega em uma transformação do que você sabe para o que ainda não definiu? O que você precisa é de uma abordagem emergente para a transformação digital, focada em três princípios:

Aja antes da transição de fase.

Em julho de 2021, algo extraordinário aconteceu na indústria automobilística. A Bugatti, fundada em 1909 e fabricante de alguns dos hipercarros mais caros do mundo, anunciado sua intenção de se fundir com a Rimac Automobili, uma startup automotiva croata iniciada em 2009 e administrada por Mate Rimac, seu fundador de 33 anos. A distância entre as duas organizações foi de mais de meros 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, havia gasto$2,4 bilhões desenvolver um veículo com motor de combustão que possa exceder 300 mph e atingir 0-60 mph em menos de 2,5 segundos. No entanto, em um futuro cada vez mais movido a eletricidade, o destino de Bugatti estava longe de ser certo. Criar a próxima geração de carros elétricos de alto desempenho não só exigiria investimentos substanciais, mas também um conjunto inteiramente novo de recursos para desenvolver um trem de força elétrico movido a IA. Apesar do status de recém-chegado da Rimac, os líderes da Volkswagen perceberam que uma transição de fase estava em mãos e que eles tinham que agir antecipadamente. Em vez de simplesmente terceirizar para a startup, eles propuseram um parceria.

Foi uma jogada inteligente. A IA, a automação e os algoritmos agora infundem todas as etapas do desenvolvimento moderno de hipercarros – do design aerodinâmico à 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 desenvolveu um conjunto único de recursos devido ao seu status de desafiante na indústria automotiva. Sem os recursos para adotar uma abordagem mais tradicional, eles foram forçados a inovar.

“Quando começamos nossa empresa, não tivemos escolha a não ser desenvolver nossa própria tecnologia”, explicou Mate Rimac. “Não podíamos pagar royalties a um fornecedor pela tecnologia existente ou para que eles desenvolvessem tecnologias para nós. Além disso, o desempenho e os recursos que queríamos não eram possíveis com a tecnologia existente. Então, nós mesmos construímos a maioria dos principais sistemas, fazendo as coisas de forma rápida e barata, com extensa modelagem 3D e testes digitais.”

As transições de fase, infelizmente, raramente são únicas. A interrupção da tecnologia 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 VW tenha sido rápida em fazer parceria com um player de tecnologia emergente, o transporte ainda está nos estágios iniciais de seus 21 st reinvenção do século. “Será a maior interrupção que já tivemos na indústria automotiva”, diz Rimac. “Quando as pessoas não dirigem e possuem mais carros, e a mobilidade se torna um serviço, possuir um carro não é tão necessário quanto antes. Os OEMs terão que se tornar provedores de mobilidade, oferecendo seus carros por assinatura, disponíveis com o pressionar de um botão para viagens autônomas. É uma grande oportunidade para novos jogadores.”

Amplifique o aprendizado e a adaptação.

Em uma estratégia digital emergente, o aprendizado é o que permite que você aproveite seus esforços de digitalização para evoluir mais rápido do que a concorrência. Para Kevin Johnson, Presidente e Diretor executivo Starbucks, um dos principais impulsionadores da transformação digital da empresa tem sido a capacidade de aprender em grande escala. Em sua opinião, aumentar a velocidade de inovação na Starbucks exigiu um abordagem de aprender e adaptar. Seu mantra atual é “ir da ideia à ação em 100 dias”.

A abordagem da Starbucks para a amplificação alimentada por IA apoiou a transformação da empresa de um varejista de café para uma plataforma de tecnologia baseada em dados. Servindo mais do que 100 milhões de clientes semanalmente em 31.000 lojas, com 24,8 milhões 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 do cliente. No centro desta plataforma está o Starbucks estratégia de volante digital 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 pedidos e pagamentos móveis, bem à frente dos colegas tecnologicamente mais sofisticados. Começou a aceitar pagamentos móveis nacionalmente em 2011. Quando a Apple começou a lançar pagamentos móveis em 2014, a Starbucks já estava processando 7 milhões transações semanais de pagamento móvel nos EUA, enquanto aumenta 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 bloquear usuários com recompensas, pagamentos digitais e pedidos móveis. O Motor Starbucks AI processa tudo, desde dados sobre quais horas do dia as pessoas costumam pedir até quais bebidas elas normalmente gostam, que podem ser combinadas 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, drive-thru e Mobile Order & Pay (MOP) juntos conta para 70% das transações — um aumento de 15% em relação aos níveis pré-pandêmicos.

O volante 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 melhorias de treinamento e pessoal da loja, foi projetada para reduzir a complexidade em nossas lojas.”

Invista em capacidades, não em competências.

Como você planeja um futuro imprevisível? Contra-intuitivamente, a melhor resposta à incerteza não é um retiro para o familiar, mas uma aposta na sua capacidade de explorar o desconhecido. Quando as notícias da pandemia surgiram pela primeira vez, a Moderna Therapeutics estava trabalhando em vários medicamentos baseados em mRNA, incluindo aqueles focados em doenças cardíacas, vírus Zika e câncer. No entanto, os fundadores da Moderna acreditavam que, se a tecnologia de mRNA funcionasse para uma aplicação, ela poderia funcionar para inúmeras outras, simplesmente alterando as informações e a codificação para um novo aplicativo. Foi graças a essa abordagem centrada na capacidade que não muito tempo depois que os cientistas chineses colocaram a sequência genética do novo coronavírus. conectados, a Moderna conseguiu desenvolver e lançar uma vacina contra a Covid-19 inteiramente nova 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 explora-explorar. Quanto tempo e recursos você 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 cortar sua fase de exploração muito cedo. Em vez disso, e se você pudesse projetar sua futura organização como uma plataforma digital aberta com o potencial de desbloquear novas oportunidades?

Quando eu falaram com Dave Johnson, Chief Data e AI Officer da Moderna, ele explicou que foi a natureza digital semelhante a software da tecnologia de mRNA que inspirou a empresa a se formar na forma de um novo tipo de biotecnologia digital empresa com IA, algoritmos e automação em seu núcleo.

“Construímos esse conjunto de manufatura pré-clínica em grande escala que permitia aos nossos cientistas solicitar mRNA por meio de ferramentas digitais on-line, usar algoritmos de IA para ajudar a otimizá-los e, em seguida, alimentá-los em uma instalação de fabricação de pequena escala altamente automatizada e altamente paralela de alto rendimento para produzir o mais rápido possível”, diz Johnson.

Provavelmente, 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 holisticamente sobre sua plataforma: investir em sistemas totalmente digitais e ferramentas de design algorítmico, capturar dados de uma forma muito estruturada e rica e, finalmente, integrar 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 passar do conceito de medicamento ao material de grau clínico em apenas 42 dias”, diz Johnson, falando da 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, onde você precisa não apenas inventar a ideia, mas inventar como fabricá-la ao mesmo tempo. Como tínhamos construído essa plataforma, conseguimos aproveitá-la.”

O problema com qualquer plano de transformação digital é exatamente isso; é um plano, e não um caminho. Organizações e mercados são sistemas adaptativos complexos; eles têm propriedades emergentes que não estão presentes em suas partes menores e não podem ser replicados simplesmente digitalizando processos ou integrando novos softwares. No entanto, se você conseguir superar a necessidade de certeza reducionista, há uma simetria elegante para adotar uma abordagem de baixo para cima para a transformação digital. Afinal, os próprios sistemas de aprendizado de máquina são redes auto-organizadas, das quais emergem insights, previsões e recomendações. Quer você seja uma startup tentando gerar disrupção um setor ou um operador tradicional se reimaginando, uma estratégia digital emergente permite que você mantenha sua opção e, ao mesmo tempo, reconheça que, quando as coisas mudam, elas provavelmente o farão da noite para o dia.



  • Mike Walsh is the author of The Algorithmic Leader: How to Be Smart When Machines Are Smarter Than You. Walsh is the CEO of Tomorrow, a global consultancy on designing companies for the 21st century.
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