No início de 2021, os líderes empresariais começaram a se preparar para o que prometeu ser um ano desafiador. Esses insights recentes do MIT Sloan Management Review podem ajudar a gerenciar o ritmo acelerado da transformação digital e analítica, reconhecer a importância da comunicação em uma crise e incentivar a inovação sem perder de vista os objetivos gerais de negócios.

O artigo busca apresentar ideias que estão ligadas à estratégia e inovação das empresas, em especial em momentos de crise e recuperação de crise, como o vivido em 2021.

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1. 5 condições que impulsionam a inovação rápida em uma crise

As vacinas COVID-19 progrediram do teste para o desenvolvimento em apenas alguns meses. O Serviço Nacional de Saúde dos Estados Unidos construiu um hospital com 4.000 leitos em quatro dias. Como essa inovação aconteceu tão rapidamente? 

Palestrante sênior do MIT Sloan Elsbeth Johnson e reitora associada, Fiona Murray,  identificou as cinco condições de uma crise que impulsionam a inovação e destaca como os líderes podem tentar replicar essas condições em tempos normais.

  1. Urgência. Poucas coisas desencadeiam uma ação melhor do que a proximidade de um perigo grave e iminente. Na ausência de crise, as pessoas tendem a manter o status quo. Os líderes podem neutralizar essa tendência avaliando ameaças futuras e identificando as oportunidades que se apresentam
  2. Priorização. Normalmente, as organizações enfrentam uma infinidade de prioridades concorrentes. Limitar esta lista a um punhado de objetivos de alta prioridade é um exercício difícil, mas necessário para restringir o foco de uma empresa
  3. Colaboração. Uma resposta eficaz à crise reúne diversas perspectivas para lidar com um problema específico. Para manter esses grupos trabalhando fora de uma crise, os líderes devem definir restrições claras para garantir que todas as soluções sejam desenvolvidas com o mesmo objetivo comum em mente
  4. Experimentação. Em uma crise, o risco de não encontrar uma solução supera o risco de buscar uma solução mal sucedida. Em operações normais, os líderes devem distinguir entre desperdício e folga. Este último possibilita a utilização de recursos que se sobressaem para aprendizagem e desenvolvimento, o que beneficia uma empresa em tempos desafiadores
  5. Intensidade. A resposta à crise é prática, mas também é temporária. Os melhores esforços de inovação imitam isso, combinando uma meta clara com um prazo. Isso obriga as equipes a definir uma série de marcos de curto prazo que, quando alcançados, ajudam a todos a manter os olhos no prêmio de longo prazo

2. Os funcionários dão às empresas notas altas para comunicação, mas notas baixas para agilidade em COVID-19

Em teoria, o que se imagina é que o golpe duplo de uma mudança generalizada para o trabalho remoto e uma recessão econômica deve ter um impacto negativo na cultura corporativa. Na verdade, o oposto aconteceu, de acordo com o conferencista sênior do MIT Sloan, Donald Sull, que analisou 1,4 milhão de análises do Glassdoor escritas entre abril e agosto de 2020.

As classificações de cultura e valores para as principais empresas aumentaram durante a era COVID-19, com os funcionários dando a suas empresas notas altas por comunicação executiva honesta e transparente, juntamente com clareza sobre a estratégia corporativa e integridade geral da liderança. 

Essas foram as notas mais altas desde janeiro de 2015, o ponto inicial da avaliação de Sull. A comunicação normalmente não é classificada como um valor central para as empresas em circunstâncias normais, escreve Sull, mas é fundamental para a forma como uma empresa responde em uma crise.

Ainda é importante destacar que os funcionários falaram mais negativamente sobre a falta de agilidade de suas empresas em meio ao COVID-19 e à agitação política. As análises da Glassdoor expressaram preocupações sobre os níveis de burocracia, bem como sobre a estabilidade, gerenciamento de risco e manutenção de uma estratégia consistente. 

Isso sugere que muitas empresas lutaram para responder às mudanças provocadas pela COVID-19, fazendo com que essas mudanças impactassem o trabalho diário ou o bem-estar dos funcionários e suas famílias.  

3. Os novos elementos das capacidades de transformação digital

Mais de seis anos depois de escrever “Os Nove Elementos da Transformação Digital”, o principal cientista pesquisador do MIT Sloan, George Westerman, e o vice-presidente executivo da Capgemini Invent, Didier Bonnet, revisitam o tópico para avaliar o impacto das tecnologias digitais que surgiram desde 2014. 

Os cinco elementos principais dos recursos digitais para as empresas de hoje ganham importância acrescida à medida que os impactos da COVID-19 continuam a acelerar a mudança para a atividade digital para proteger os trabalhadores e também os clientes. São eles:

  1. A experiência do cliente melhora por meio de esforços de design de experiência, como mapeamento de jornada e criação da persona do cliente, além de dados de inteligência, alimentando interações personalizadas e o envolvimento emocional em toda a cadeia de valor
  2. As operações são aprimoradas por meio da automação dos processos principais, do uso de dados para informar os processos de manufatura e manutenção e da integração da tomada de decisões operacionais e estratégicas para minimizar o impacto da interrupção
  3. A experiência do colaborador fica melhor ao aumentar a sua produtividade, dando aos funcionários as habilidades que precisam para acompanhar o ritmo da mudança e criando agilidade na busca de talentos, tanto para trabalhadores multiqualificados quanto para os independentes
  4. Os modelos de negócios evoluem por meio de aprimoramentos incrementais, ofertas de produtos “como serviço” baseados em informações e plataformas multifacetadas que reúnem compradores e vendedores em novos mercados
  5. As plataformas digitais servem como base para a transformação digital, dando suporte a sistemas centrais de back-office, aplicativos externos e análise de dados

4. Como os mecanismos de recomendação influenciam a tomada de decisões empresariais

Os mecanismos de recomendação estimularam o crescimento de empresas como Netflix e Spotify. As empresas que podem ajudar os clientes a fazer melhores escolhas, tornam esses clientes mais leais e mais lucrativos. 

De acordo com o acadêmico visitante do MIT Sloan, Michael Schrage, o valor dos mecanismos de recomendação é a capacidade de influenciar a escolha, em vez de forçá-la, e fazer com que os usuários confiem que os recomendadores têm seus melhores interesses em mente.

Essas ferramentas têm usos além da localização de filmes ou músicas de que se pode gostar. A combinação de análise de dados e visualizações dinâmicas pode oferecer leads de alto potencial para equipes de vendas, fornecer imagens de protótipo, definir metas para gerentes de projeto e até mesmo ajudar os executivos a mudar o tom e a direção de uma empresa inteira.

Assim como acontece com os estímulos que os aplicativos que possuem contato com o consumidor fornecem, o objetivo das recomendações corporativas não é ditar explicitamente a resposta certa ou a única solução. Em vez disso, escreve Schrage, o objetivo é descobrir uma gama mais ampla de opções, incluindo alguns usuários que não sabiam que tinham. 

5. 6 características de viabilidade mínima para produtos de IA

Tanto as empresas quanto as firmas de Venture Capital precisam entender os requisitos exclusivos dos produtos de inteligência artificial para fazer investimentos prudentes. 

Thomas Davenport, pesquisador visitante da Iniciativa MIT na Economia Digital, e o sócio-gerente da Glasswing Ventures, Rudina Seseri, identificam seis características principais de um produto mínimo viável no mercado de IA .

  1. Dados exclusivos. Como os algoritmos de machine learning se tornaram comoditizados, um produto de IA que usa um banco de dados amplamente disponível provavelmente não proporcionará uma vantagem competitiva.
  2. Modelos híbridos. Quando um tipo de dado já foi divulgado, pode ser mais prático aplicar o aprendizado profundo a esse conjunto de dados e combiná-lo com a modelagem de conhecimento existente e o raciocínio baseado em regras.
  3. Potencial de integração. Os aplicativos de IA devem se conectar a registros de dados existentes e combinar com sistemas transacionais, provavelmente por meio de uma interface de programação de aplicativo, comumente conhecida como API. Dessa forma, uma organização não é forçada a usar um sistema separado.
  4. Conhecimento de domínio. É essencial para um aplicativo de IA não apenas resolver um problema de negócios específico, mas apresentar essa solução dentro dos fluxos de trabalho comumente aceitos do setor.
  5. Valor imediato. Apesar de ser verdade que os aplicativos de IA melhoram com o tempo, os primeiros clientes de um produto esperarão valor assim que tiverem o produto.
  6. Desempenho inicial. Um produto não precisa vencer o mundo, ele só precisa superar o status quo. A melhor aposta é começar com um processo de negócios que represente o fruto ao alcance de seus clientes em potencial.

6. Como identificar e cultivar dados e talentos analíticos

Cargos como cientista de dados ou analista quantitativo significam coisas diferentes para pessoas diferentes, e é provável que leve anos para que surjam descrições de cargos padrão. Até então, as grandes empresas precisam entender os tipos de trabalhos de análise que têm e precisarão, segundo Davenport. 

É provável que os projetos exijam uma variedade de habilidades – como modelagem estatística, codificação ou desenvolvimento de soluções – que dificilmente serão encontradas em um único funcionário ou candidato a emprego. 

Davenport segue o exemplo do TD Bank, que centrou sua estratégia de análise em novas experiências de clientes baseadas em dados e processos internos aprimorados. A empresa canadense deu os seguintes passos nos últimos cinco anos:

  • Identificou sete “famílias” de trabalhos focados em dados: análise avançada, gerenciamento de aplicativos de negócios, gerenciamento de informações, insights, inteligência de negócios e relatórios, governança de dados e visualização.
  • Definiu funções diferentes dentro de cada família de cargos, prestando atenção ao propósito, responsabilidade e educação e experiência exigidas. 
  • Mapeou os funcionários existentes para a função e família de cargos apropriados.
  • Estabeleceu parcerias com as principais universidades e programas de pesquisa em todo o Canadá.
  • Por meio de eventos presenciais e virtuais, bem como de esforços voluntários, criou uma comunidade que permite o compartilhamento de conhecimento entre profissionais de dados e análise.

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