Já há alguns anos trabalhando com Inteligência Artificial, a primeira palavra que levo às organizações é inerente à inovação. Não temos como falar de I.A. sem passar por uma nova visão sobre o trabalho, processos, produtos, mercado ou modelo de negócio. E não temos como falar de inovação sem analisar os processos de uma empresa.
Toda empresa – startup ou não, pequena, micro, média, grande ou global – precisa de processos. O que diferencia a empresa insurgente de uma incumbente é em relação à flexibilidade desses processos: quão flexível, quão veloz pode ser essa flexibilização e como é a cadeia decisória para flexibilizar esses processos.
Logo, podemos concluir que as grandes corporações falham exatamente porque seus executivos tomaram decisões corretas. O mesmo tipo de decisão correta que as tornaram corporações há décadas. Esse é o dilema da inovação apresentado por Clayton Christensen. Ou seja, falham porque seus executivos seguiram da maneira correta o que estava escrito pela academia, pelo seu passado pessoal ou corporativo para ser feito.
Toda transformação inovativa somente acontece a partir de uma transformação sistêmica empresarial, mercadológica, de produto ou modelo de negócio. Quando usamos tecnologia com o objetivo de realizar uma transformação inovativa, podemos trabalhar em três esferas de inovação: Solução pontual; Solução de aplicação; e Solução Sistêmica.
Considerando a introdução da energia elétrica no lugar da energia à vapor:
Na Solução Pontual, apresentamos uma melhoria de procedimentos (decisões) existentes e é possível ser adotada de maneira independente, sem alteração do modelo de negócio em que está inserido. Ou seja, podemos melhorar a auditoria de qualidade em uma peça de metal fabricada por uma máquina impulsionada a vapor usando uma lâmpada elétrica para facilitar a visualização de defeitos na peça pelo auditor de qualidade. Ele já realizava esse mesmo trabalho, mas em outras condições, talvez em horários limitados e quem sabe com maior leniência sobre o índice de qualidade. Para um exemplo de I.A., a auditoria de qualidade pode ser feita por visão computacional, identificando uma peça fora do padrão e chamando a atenção para a validação humana.
Uma Solução de Aplicação viabiliza novo procedimento (decisão) que é possível ser aplicado de maneira independente, sem alteração do modelo de negócio em que está inserido. Neste caso já usamos por exemplo a energia elétrica para incorporar uma talha em uma ponte na indústria – utilizada para movimentar a produção. Conectada à fonte de energia distinta do vapor central da fábrica, o processo de movimentação pode ser otimizado enquanto o vapor pode ser dedicado somente à produção principal. Já neste caso, aplicando a I.A. poderíamos ter empilhadeiras autônomas fazendo a movimentação de cargas pesadas em uma área perigosa, retirando o homem de uma situação de risco por completo.
Enquanto a Solução Sistêmica aborda uma melhoria de sistemática dos procedimentos (decisões) existentes e viabiliza novos negócios por alteração de procedimentos (decisões) verticais. Neste caso, toda a fonte de energia da indústria passa a ser elétrica, logo, as máquinas de produção podem funcionar de forma independente; podemos terceirizar somente parte do processo produtivo, descentralizando a produção; como a fonte de energia é pontual, podemos manter uma máquina em operação enquanto outra entra em manutenção; podemos ligar e desligar a fonte de energia com muito mais agilidade e menos custo etc. Processos e modelos de negócios novos que não eram possíveis com uma fábrica construída para a energia a vapor que demanda uma caldeira central e uma linha única de abastecimento de todas as máquinas. Com I.A. no sistema educacional por completo, poderíamos ter tutores com I.A. exclusivos para cada aluno, indicando a melhor forma, conteúdo, metodologia e profundidade do conteúdo programático.
Honestamente não consigo pensar em nenhuma Solução Sistêmica com I.A. atualmente em escala no mercado.
Percebam que a grande diferença é a questão de que nos dois primeiros casos, a aplicação da tecnologia funciona de forma independente da fábrica e seu modelo de negócio. Já no terceiro, não há uma ruptura completa do modelo de negócio anterior, permitindo a criação de novas fabricas, logística e comercialização.
Resumidamente:
- – Solução de Pontual em Inteligência Artificial: melhora uma decisão atual.
– Solução de Aplicação em Inteligência Artificial: viabiliza uma nova decisão ou altera como uma decisão é feita.
– Solução Sistêmica em Inteligência Artificial: altera como outras decisões são implementadas.
Percebam, portanto, que é impossível realizar uma inovação nos negócios sem obrigatoriamente ter um impacto de mudança organizacional sistêmica e que essa desconstrução do processo decisório é inerente à aplicação de novas tecnologias. Que por sua vez, já acontece desde sempre no mercado. Por isso o paralelo com exemplos de máquina a vapor e inteligência artificial.
