Inovação - Transformação digital do proc

A transformação digital e o processo de inovação

Com a transformação digital, também a forma tradicional como as empresas implementavam os processos de inovação sofreu uma alteração substancial. No passado, a inovação era impulsionada pela direção de topo das organizações que, de forma planeada, tomava a decisão de assumir o risco em desenvolver e lançar produtos ou serviços inovadores no mercado, tentando obter uma vantagem competitiva face aos seus concorrentes. As inovações tinham ciclos longos de desenvolvimento e só eram lançadas no mercado depois de muito bem testadas e aperfeiçoadas.

 

Na era digital todo o processo de inovação é muito mais rápido e constante. É um processo de experimentação continua, em que as empresas lançam rapidamente as inovações no mercado, testando com os seus clientes o que funciona ou não, recolhendo as suas opiniões e sugestões, medindo os resultados e aplicando o conhecimento que adquirem na melhoria contínua das soluções que propõem.

 

Uma forma simples de ilustrar o processo, é o de pensarmos na forma como funcionam os motores de busca, como o Google ou o Bing. Quando fazemos uma pesquisa numa destas plataformas, estamos na realidade a participar numa experiência. Quando digitamos as palavras-chave de pesquisa, os motores de busca tentam adivinhar o que estamos à procura, muitas das vezes completando automaticamente a palavra que escrevemos, testando as várias hipóteses de temas sobre os quais queremos saber mais.

 

Após escolhermos o termo que queremos pesquisar, o motor de busca apresenta-nos todas as respostas possíveis que encontra na internet e que considera conterem a informação mais relevante para aquilo que procuramos. Com base nas opções que vamos selecionando, vai medindo a eficácia das opções que nos apresenta, alimentando assim o seu algoritmo e aperfeiçoando-o para pesquisas futuras.

 

É desta forma que os motores de busca fazem as suas experiências para melhorarem o seu produto, testando respostas diferentes para uma pesquisa, diferentes formas de exibir a informação, alterando a disposição dos resultados na página de pesquisa, e testando quais os anúncios que são mais relevantes para nós.

 

Esta é uma forma muito diferente de pensar em inovação. É uma lógica que no passado estava muito mais relacionada com os processos de inovação das start-ups. Pensando bem, são essas start-ups que cada vez mais dominam os negócios na era digital.

Inovação - Inovação através da experimen

Inovação através da experimentação

 

A inovação através da experimentação pode dar a ideia de que devemos experimentar qualquer coisa indiscriminadamente. Mas está muito distante desse conceito de experimentação. A experimentação deve ter uma abordagem metódica, tendo sempre como ponto de partida o objetivo de obtermos respostas para perguntas que foram formuladas previamente com precisão e objetividade.

 

Ao pensarmos na experimentação como uma abordagem metódica para a inovação, devemos ter em consideração dois métodos diferentes de experimentação. Os métodos de experimentação convergente e divergente.

Inovação através da experimentação - Experimentação Convergente

Método de experimentação convergente

 

Com ligação ao termo "pensamento convergente", criado por Joy Paul Guilford, o método de experimentação convergente é mais usado para encontrar a melhor resposta para um determinado problema, considerando várias hipóteses de solução definidas previamente. O foco desta abordagem é a rapidez de implementação, utilizando um pensamento lógico na identificação das hipóteses a testar, já conhecidas com base na informação disponível e na experiência acumulada.

 

Este método é mais adequado para situações em que temos de comprovar uma solução ou hipótese na tomada de decisão. Um aspeto fundamental da experimentação convergente é que resulta na definição da melhor resposta, não havendo espaço para a ambiguidade. Ou temos uma resposta certa, ou uma resposta errada.

 

Estas são experiências em que as empresas fazem uma pergunta precisa ou um conjunto limitado de perguntas e procuram dar-lhe uma resposta. Tendem a ser confirmatórias. Por exemplo, para confirmar qual o melhor preço para entrar num determinado mercado, ou qual o design de um produto que os clientes preferem, etc.

 

Estas experiências podem ser úteis para otimizar as vendas de determinada categoria de produtos, otimizar um processo de atendimento ao cliente, ou o desenho e estrutura de um website ou email. O método experimental convergente é muita das vezes utilizado em fases mais avançadas do processo de inovação.

 

O método experimental convergente compreende várias etapas, sendo o seu padrão muito similar ao de uma experiência científica como, por exemplo, a de um ensaio clínico para suportar a aprovação de um medicamento. Para dar um exemplo mais simples, pensemos na sua aplicação para a escolha de um email a enviarmos aos clientes:

Definição da questão e das variáveis: neste caso queremos saber qual o modelo de email que terá a maior taxa de sucesso, fazendo com que os clientes carreguem no botão que os encaminhará, por exemplo, para fazer a compra de uma promoção no nosso website. Para fazer a experiência, criamos dois emails distintos, fazendo pequenas alterações entre eles. Estas diferenças podem ser o local no email onde aparece o botão com a ligação “Saber mais”, ou o próprio texto do botão em que num email diz “Saber mais” e no outro diz “Comprar”.

 

Com este exemplo, a variável dependente será a quantidade de pessoas que clicam no botão, sendo a variável independente as duas opções de email diferentes que enviamos para os clientes.

 

Definição da amostra: O passo seguinte deverá ser o da definição da amostra com quem testaremos as hipóteses. Esta amostra deverá representar o universo total dos nossos clientes a quem habitualmente enviamos emails promocionais. Noutros casos, dependendo da complexidade do que investigamos, esta amostra poderá ter de ser calculada por especialistas em estatística, de forma a garantir que a amostra é representativa do universo que queremos investigar.

Aleatorização: este é um passo fundamental para uma verdadeira experiência científica tradicional. Neste caso, os emails deverão ser enviados de forma aleatória para os diferentes grupos na amostra, devendo os diferentes grupos ser o mais parecidos possível entre si. Um grupo recebe o email com o botão “Saber mais” e o outro recebe o email com o botão “Comprar”. É muito importante ter também um grupo de controlo, para o qual envia o email com o desenho habitual que usou em campanhas anteriores.

 

Analisar os resultados: analisar os resultados para decidir qual a opção que obtém os melhores resultados, que neste exemplo será o email que gerou mais tráfego para a página de destino da campanha. Por vezes, poderá acontecer que os resultados não sejam muito diferentes entre si, principalmente neste exemplo em que a taxa de conversão de uma campanha poderá ter diferenças entre as hipóteses testadas de 1% ou 2%.

 

Outro aspeto importante a ter em consideração, é que as experiências convergentes devem ser iterativas, ou seja, depois de as executarmos e termos os seus resultados, podemos voltar a fazê-las de novo. A diferença é a de que cada vez que as repetimos, alteramos mais um detalhe, ou enviamos os emails numa altura diferente do dia, ou num dia da semana diferente, procurando sempre adquirir mais conhecimento sobre os nossos clientes.

 

Especialmente com experiências digitais, estes testes A/B são repetidos vezes sem conta. Basta pensarmos na abordagem de marketing da Google na sua divisão Media Lab, em que 20% a 30% do orçamento de qualquer campanha é aplicado para fazer experiências de testes A/B.

 

 

A experimentação convergente é muito útil nas fases finais dos processos de inovação, em já desenvolvemos um novo produto ou serviço, estando já muito próximos do seu lançamento e queremos começar a testar alguns detalhes, como o preço, a cor da embalagem, o mote da campanha publicitária, etc. Também são muito úteis para otimizar os processos de negócio existentes e repetitivos, em que podemos tornar o processo mais eficiente.

 

O método experimental convergente poderá ser usado sempre que tivermos de encontrar respostas para uma pergunta que esteja claramente definida e para a qual tenhamos hipóteses de resposta que queremos testar. Devemos escolher a opção A ou B? Qual é a opção que trará melhores resultados para o negócio?  

 

Por último, o método experimental convergente é muito bom para qualquer experiência de natureza quantitativa, em que podemos medir e comparar os resultados entre as várias hipóteses de solução que testamos.

 

Eis alguns exemplos de como o método experimental convergente é usado no Airbnb, quais os obstáculos e aprendizagens adquiridas com os vários testes que fazem. Num outro artigo, podemos ver alguns exemplos de experiências feitas pela revista “The Economist” relativa às diferentes hipóteses de subscrição da revista, pela Universidade de Chicago e o MIT onde testaram diferentes preços de um mesmo artigo.

Inovação através da experimentação - Experimentação Divergente

Método de experimentação divergente

 

Uma experiência divergente tem um âmbito de exploração mais ampla, aberta para a descoberta de novas oportunidades e com uma metodologia de pesquisa muito mais flexível e informal.

 

Uma experiência divergente coloca um conjunto desconhecido de perguntas, podendo o seu resultado fornecer uma resposta para essas perguntas ou, por outro lado, também pode levantar uma série de novas questões. A experimentação divergente tem uma natureza exploratória e não confirmatória.

 

Este método de experimentação é muito útil para a geração de novas ideias, sendo comum nas fases mais precoces de um processo de inovação. Uma experiência divergente, em vez de procurar testar uma solução ou produto final, procura obter algo que a qualidade suficiente para fornecer mais informações e levar a experiência para a próxima fase de desenvolvimento. Trata-se mais de pensarmos no desenvolvimento de um protótipo e num processo de design iterativo.

 

O método experimental divergente também tem várias etapas no seu processo.

 

Definição do problema: nesta fase de preparação, começamos por definir o problema para o qual procuramos uma solução. Enquanto numa experimentação convergente, as perguntas que procuramos responder tendem a começar pela palavra “Qual” (ex. qual a opção que os clientes preferem?), numa experimentação divergente as perguntas tendem a começar pela palavra “Como” (ex. como podemos aumentar as nossas vendas).

 

Definição de um limite: numa experimentação divergente, por ser uma experimentação de natureza exploratória, é importante estabelecer alguns limites. Podem ser limites de tempo para terminar a experiência, limites dos custos a assumir com a experiência, limites na abrangência dos campos de pesquisa de novas oportunidades.

 

Escolha da equipa: escolher os elementos da equipa que deverão participar na experiência, tendo em consideração que é importante que os elementos dominem diferentes áreas de conhecimento sobre o negócio ou mercado (ex. vendas, marketing, área técnica, etc.). Este é um elemento muito útil para equipas de inovação, pois a diversidade de perspetivas ajuda a manter o equilíbrio nas soluções encontradas. É também importante limitar o número de elementos da equipa que participará na experiência, pois um elevado número de pessoas poderá ser difícil de gerir no processo de experimentação e tornar a tarefa impossível de concluir. Pode recorrer à regra das duas pizzas usada por Jeff Bezos, fundador da Amazon. A sua famosa regra diz que nenhuma equipa deve ser tão grande que seja impossível alimentá-la numa reunião apenas com duas pizzas.

 

Análise do problema: esta é a fase em que começamos a analisar o problema ou as questões para as quais procuramos uma solução. A observação e investigação de quais são os obstáculos, quais as necessidades a que daremos resposta, deve ser a alma de todo o processo de experimentação divergente.

 

Geração de ideias: depois de uma análise profunda do problema, temos que começar a gerar ideias para as soluções. Nesta fase, a única regra que deve existir é a de que não devemos ficar pela primeira ideia ou solução que geramos. Nesta fase de ideação, devemos gerar múltiplas ideias, criando mais oportunidades para descobrir quais delas poderão resultar melhor na resolução do nosso problema.

 

Produto Mínimo Viável (ou MVP de “Minimal Viable Product”): O MVP é um elemento crítico do método de experimentação divergente. Após gerar as ideias para uma ou mais soluções, deverá explorar cada uma delas, construindo o Produto Mínimo Viável. A ideia é criar uma primeira versão muito simples da solução, de forma que as pessoas possam começar a usá-lo.  Assim poderá começar a recolher opiniões sobre a experiência de utilização da solução, alimentando as futuras fases de inovação.

 

Esta é uma abordagem muito usada pelas start-ups e empresas de desenvolvimento de soluções digitais. No caso de uma empresa maior e já estabelecida no mercado, mas que quer inovar, poderá não estar predisposta a colocar esse produto no mercado nesta fase inicial. Por isso, poderá ser mais útil pensar num Protótipo Mínimo Viável em vez de um Produto Mínimo Viável.

 

Fase de teste: seja um produto ou um protótipo de produto, a ideia é a de conseguir aprender o máximo com o menor custo possível. Com um simples protótipo ou produto mínimo viável, já consegue dar uma ideia do que a solução pode parecer. Como este processo é iterativo, com base na opinião que recebe dos utilizadores, melhora cada vez mais as novas versões, acrescentando, retirando ou aperfeiçoando elementos, lançando novas versões com maior velocidade e mais regularmente.

 

Em geral, o processo avança de menor para maior fidelidade, evoluindo cada vez mais para aquilo que podemos o produto final à medida que passa por iterações de experimentação. Em muitas destas versões que vai lançando, pode estar apenas a testar uma pequena peça ou um aspeto da solução final.

 

O mais importante é testar com os utilizadores, obtendo a sua opinião sobre cada nova versão de forma a poder melhorar cada vez mais o produto ou serviço. Com as opiniões que vai obtendo poderá decidir melhor qual o próximo passo, que poderá ser voltar de novo ao início e alterar completamente a solução e testar uma nova ideia, ou continuar a aperfeiçoar ainda mais a solução atual.

 

Lançamento no mercado: quando este processo iterativo estiver terminado, tendo já uma solução com uma boa probabilidade de sucesso e validada através da experimentação, será então o momento de fazer o lançamento em grande escala no mercado, fazendo a promoção com base em todo o conhecimento acumulado sobre os verdadeiros benefícios e vantagens que os utilizadores identificaram e valorizaram com o MVP, podendo inclusivamente recorrer aos seus testemunhos para incluir na campanha de marketing.

 

O último passo será o da partilha da aprendizagem e conhecimento adquirido durante o processo, garantindo que toda a equipa possa usufruir do conhecimento gerado com as experiências, aplicando-o em processos de inovação futuros.

Aplicação do método de experimentação divergente em negócios já estabelecidos

Podemos pensar que o Método Experimental Divergente é mais apropriado para o mundo das start-up, em que aplicam um modelo simples de tomada de decisão com base em dois caminhos: ou continuar a ajustar o produto, ou continuar a insistir na solução que propõem, investindo em promoção e na conquista de espaço no mercado. No final, se nenhuma destas opções trouxer resultados, talvez não tenham ainda muito capital investido, ou uma estrutura com muitos trabalhadores em que fiquem em risco muitos postos de trabalho se a empresa falir.

 

Numa empresa maior e já estabelecida o modelo deverá ser ligeiramente diferente, de forma a não colocar em risco tudo aquilo que foi conquistado com muito custo e ao longo de anos. Neste contexto, poderão ser tomadas quatro diferentes decisões após cada iteração, cada teste de um MVP, em que aprendemos algo com a informação recolhida.

 

A primeira será a decisão de prosseguir, considerando que o teste que fizemos validou a ideia e temos uma boa probabilidade de sucesso, pois só temos de fazer pequenos ajustes para aperfeiçoar a solução. A segunda decisão poderá ser a de voltar a melhorar o MVP ou fazer um completamente novo, pois o teste levantou muitas questões e precisamos fazer ajustes substanciais ou até mesmo alterar completamente a solução proposta.

 

A terceira decisão possível é a que todos desejamos, em que conseguimos validar completamente a solução através de vários testes e está pronta para ser lançada no mercado. A última decisão possível é a abandonar completamente a solução que estávamos a desenvolver. Nos vários testes que fizemos, não conseguimos obter opiniões positivas que nos permitam avançar com confiança, tendo já sido gasto muito tempo e dinheiro, estando a chegar ao limite que tínhamos definido inicialmente. Resta-nos avaliar tudo o que aprendemos, partilhar esse conhecimento com o resto da organização, mas sem pôr em risco a sustentabilidade do negócio.

Inovação - Principios fundamentais do pr

Princípios fundamentais do processo de inovação na era digital 

 

Independentemente do método de experimentação utilizado, quer seja convergente, quer seja divergente, existem alguns princípios fundamentais e são comuns nas empresas de inovação da era digital e que devem ser sempre considerados para garantir que o processo de inovação é conduzido com uma elevada probabilidade de sucesso.

Princípios fundamentais do processo de inovação na era digital - Aprender Cedo

Aprender cedo e rapidamente

 

Num ciclo tradicional de inovação, o processo de aprendizagem tende a ser muito longo. Começa com uma observação no mercado, identificando uma oportunidade de inovação e gerando uma nova ideia de solução. Depois junta-se a equipa para analisar e discutir a oportunidade de inovação, tentando conseguir uma decisão unânime de avançar ou, numa organização mais tradicional, esperar que o líder decida avançar.

 

Tomada a decisão, começamos a projetar a solução e todo o processo que envolve o seu desenvolvimento, produção e distribuição. Só passado este ciclo, iniciamos a sua comercialização e damos a conhecer a solução aos nossos clientes ou utilizadores. Só nesta fase, depois de um produto acabado, começamos a receber opiniões sobre a solução proposta.

 

E o que pode acontecer, nos casos em que não funciona e não é uma inovação bem-sucedida, o custo de aprendizagem é muito alto, pois já foram investidos muitos recursos no desenvolvimento da nossa solução.

 

Num ciclo de inovação ágil, o processo de experimentação é muito mais rápido, conseguindo chegar aos frutos da aprendizagem muito mais cedo. Por isso, um princípio fundamental é o de desenhar o processo de experimentação de forma a aprendermos o máximo o mais cedo possível.

 

Para que tal aconteça, após a fase de observação e geração da ideia, devemos avançar rapidamente para o desenho de um protótipo mais barato e simples, de forma a podermos testá-lo com os clientes e obter a opinião dos clientes.

 

Desta forma conseguimos aprender mais cedo e investindo muito menos antes de começarmos a ter alguma informação, permitindo avaliar o mais cedo possível se estamos no caminho certo, se realmente há algum potencial na solução que propomos e quais os ajustes que temos de fazer para desenvolver a ideia e aumentar a probabilidade de sucesso.

Princípios fundamentais do processo de inovação na era digi - Paixão pelo problema, não pela solução

Paixão pelo problema, não pela solução

 

Outro princípio que deve estar sempre presente em qualquer processo de inovação é o de não perdermos o foco do problema que tentamos solucionar. É muito comum começarmos a ficar muito entusiasmados com a solução que desenvolvemos.

 

Começamos a pensar em como a nossa solução é ótima, como ajudará o nosso negócio e como os nossos clientes a vão adorar. E é muito natural, pois a nossa primeira ideia parece realmente promissora e já temos um grande envolvimento emocional. Decidimos levar essa ideia para a frente.

 

O que pode acontecer a seguir? Começamos a receber as primeiras opiniões dos clientes, descobrindo que talvez não seja exatamente aquelas que esperávamos, talvez não seja bem a solução que os clientes querem, ou talvez não seja realmente uma oportunidade de negócio tão grande como pensámos inicialmente.

 

É também muito provável que ignoremos essas primeiras opiniões e pensemos que talvez os clientes ainda não tenham compreendido o verdadeiro benefício da solução que criámos, mas fazendo mais publicidade, apostarmos em conteúdo que comunique de forma eficaz como a solução funciona e quais as suas vantagens, os clientes finalmente compreenderão que temos um grande sucesso em mãos.

 

Com esta forte ligação emocional à nossa inovação, continuamos a avançar num caminho que cada vez se afasta mais das opiniões que recebemos dos nossos clientes e utilizadores iniciais, mas pior ainda, avançamos por um caminho que cada vez nos afasta da resolução da necessidade ou problema que inicialmente nos propusemos resolver.

 

Portanto, a ideia de nos apaixonarmos pelo problema e não pela solução, deve estar presente em qualquer momento do nosso processo de inovação. Precisamos a cada momento perguntar se estamos realmente focados em resolver o problema que queremos resolver para os nossos clientes, ou estamos apenas apaixonados pela ideia genial e criativa que tivemos.

Princípios fundamentais do processo de inovação na era digital - Opiniões úteis e com qualidade

Opiniões úteis e com qualidade

 

O processo de inovação ágil deverá basear-se numa recolha continua de opiniões dos clientes, mas mais importante do que recolher muita informação, é recolher informação com qualidade e que seja útil para o processo de melhoria contínua.

 

A recolha de opiniões não é difícil, mas algumas pessoas cometem o erro de começar a recolher informação sem um objetivo claro e concreto. Primeiro devemos definir quais as perguntas que queremos ver respondidas, definindo depois qual a melhor forma de recolher essa informação. Este artigo pode ajudar a construir o processo de recolha de opiniões dos clientes.

Princípios fundamentais do processo de inovação na era digital - Medir o importante em cada momento

Medir o que é importante em cada momento

 

Em qualquer processo de experimentação é importante medir os resultados que vamos obtendo conforme o processo de inovação vai evoluindo, a cada melhoria incremental que vamos lançando.

 

Será necessário adaptar os indicadores que queremos medir a cada nova fase do processo de inovação, pois a informação que precisamos obter vai também evoluindo em paralelo com os novos elementos do nosso produto ou serviço que vamos lançando.

 

Como exemplo, pensemos no lançamento de um novo website para o nosso negócio. No início podemos querer saber se os utilizadores gostam do aspeto da página, da forma como os produtos e serviços estão organizados, ou se é fácil de navegar intuitivamente.

 

Conforme vamos lançando novos elementos à estrutura, novos produtos ou novas funcionalidades, podemos querer ver se estes novos elementos são tão procurados como os que já existiam, ou quantos clientes juntam um destes novos produtos a outros que já compram regularmente ou se, por outro lado, passam a comprar só as novidades.

 

Este é um de muitos exemplos, mas o mais importante é adaptarmos os indicadores que medimos conforme a evolução do processo de inovação, considerando sempre aqueles que são mais importantes medir a cada momento.

Princípios fundamentais do processo de inovação na er - Desenhar experiências para testar suposições

Desenhar experiências para testar suposições

 

Para qualquer processo de experimentação é fundamental desenhar as experiências de forma a testar as suposições, ou seja, para dar respostas para o que queremos aprender ou confirmar. Para tal, temos de considerar os dados que temos à partida, aquilo que já sabemos, para melhor determinar a informação que precisamos recolher, assim como a quantidade de informação necessária para validar a nossa análise.

 

O objetivo é o de confirmar se as soluções ou novos elementos que testamos funcionam, ou quais os obstáculos não considerados à ‘priori’ que poderão impedir que a nossa proposta funcione. Devemos por isso determinar quais os elementos mais críticos a testar e a necessitar de validação.

 

Ao desenharmos a experiência, além de identificar quais os dados que nos permitirão aferir as nossas suposições iniciais de forma distinta e precisa, devemos também desenhar uma experiência que possa ser reproduzida diversas vezes, para conseguirmos fazer comparação dos resultados das várias iterações com o menor investimento de tempo e recursos possíveis.

Princípios fundamentais do processo de inovação na era digital - Falhar com inteligência

Falhar com inteligência

 

O princípio mais importante em qualquer processo de experimentação é o de falhar com inteligência. Podem pensar que falhar não tem nada de inteligente, mas num processo de inovação rápido e ágil próprio da era digital, falhar com inteligência é uma garantia de que aprendemos realmente algo novo com cada experiência que fazemos.

 

Quando fazemos uma nova experiência, mesmo que o seu resultado não seja aquele que esperávamos inicialmente, permitiu-nos aprender um pouco mais sobre os nossos clientes e o mercado. Esse conhecimento permite-nos melhorar a nossa proposta de solução, permite-nos partilhar esse conhecimento com outras áreas da organização, ajudando a que possam evoluir e inovar sem ter de cometer o mesmo erro.

 

Conforme tentamos inovar através de experimentação, vamos garantidamente cometer erros e testar conceitos que não vão funcionar. Mas o mais importante é que esses erros aconteçam de forma rápida, barata e o mais cedo possível.

Inovação - Modelos de inovação na era di

Alguns modelos de inovação mais usados na era digital

 

Nas últimas décadas, a jornada de transformação digital ajudou a criar algumas metodologias para o processo de inovação que se tornaram o padrão para muitas equipas de desenvolvimento, em particular nas start-ups e empresas da era digital.

Alguns modelos de inovação mais usados na era digital - Desenvolvimento Ágil

Desenvolvimento Ágil (Agile Development)

 

Os criadores da filosofia ágil de desenvolvimento procuraram criar um método para lidar com as muitas incertezas que afetavam o desenvolvimento de software. Elementos como as condições de mercado, a intensidade concorrencial, assim como o nível de complexidade dos problemas que as equipas de desenvolvimento precisavam resolver, tornava dificil gerir o processo de desenvolvimento de software com eficácia.

 

A abordagem ágil utiliza ciclos de trabalho curtos, geralmente chamados de “sprints”, seguidos de pausas para avaliar os resultados obtidos, o que conseguiram aprender, para assim determinar se deverão continuar a seguir o mesmo caminho ou se, por outro lado, deverão voltar ao início e testar uma nova perspetiva.

 

O método de desenvolvimento ágil teve o seu início formal em 2001, durante uma reunião de um grupo de 17 engenheiros de software, com a formulação do “Agile Manifesto”, que contém 4 valores e 12 princípios que orientam todos aqueles que queiram adotar uma mentalidade de desenvolvimento ágil.

 

Este modelo de desenvolvimento ágil permitiu que os engenheiros enviassem códigos de software aos seus clientes de forma contínua, em vez de lançamentos intercalados, favorecendo assim ciclos mais rápidos de recolha de opinião dos clientes, aumentando a criação de valor para os clientes.

 

Um dos grandes desafios deste modelo estava relacionado com a sua implementação em larga escala, pois receber feedback continuo de dezenas de clientes pode tornar-se incomportável. Uma evolução do modelo inicial, o ‘Scaled Agile Framework’ (SAFe) surgiu precisamente com o objetivo de resolver o problema de escala.

Alguns modelos de inovação mais usados na era digital - Lean Startup

Lean Start-up

 

O modelo Lean Start-up foi criado por Eric Ries, um empreendedor de Silicon Valley e conselheiro de várias start-ups de tecnologia. O modelo foi desenvolvido com inspiração no Sistema de Produção da Toyota, criado por Taiichi Ohno, em que o principal objetivo era o de eliminar o desperdício para reduzir os custos de produção, reduzir os prazos de entrega e criar valor para o cliente. Este modelo viria a ser batizado com o nome de “Lean Manufacturing”.

 

O modelo Lean Start-up é similar à metodologia ágil de desenvolvimento, em particular nos ciclos curtos de experimentação e avaliação. No Lean Start-up, a métrica fundamental para decidir se o projeto avança, ou se deve mudar o seu curso, baseia-se no comportamento e opiniões dos clientes.

 

Neste modelo, os clientes podem demonstrar que desejam que o produto tenha determinadas características ou funcionalidades, mas o que decide se o processo de inovação e desenvolvimento continua é de se os clientes estão dispostos a pagar o custo necessário para desenvolver esses novos atributos.

 

Na prática, o modelo Lean Start-up considera um ciclo curto e rápido de Construir, Medir e Aprender, em que o Produto Mínimo Viável tem um papel fundamental para recolher a opinião regular do cliente, num curto espaço de tempo e com o mínimo custo e esforço possível. Esta abordagem permite um desenvolvimento contínuo e incremental do produto ou modelo de negócio, reduzindo o risco associado ao processo de inovação.

Alguns modelos de inovação mais usados na era digital - Design Thinking

Pensamento de Design (Design Thinking)

 

A criação do modelo Design Thinking é muitas vezes atribuída à consultora de inovação IDEO, que esteve ligada a projetos de inovação como, por exemplo, o primeiro rato da Apple. Esta metodologia ganhou uma projeção ainda maior após o lançamento do livro “Change by Design: How Design Thinking Transforms Organizations and Inspires Innovation”, escrito por Tim Brown, CEO da IDEO.

 

Segundo a própria IDEO, a consultora começou a empregar o termo “design thinking” para descrever os elementos da sua prática do design centrado no ser humano e que envolve elementos como a empatia, o otimismo, a iteração, a confiança criativa, experimentação e a aceitação da ambiguidade e do fracasso.

 

Para a IDEO, este pensamento do design centrado no ser humano tem raízes bem antigas, remontando a conceitos como o “wicked problem” formulado por Horst Rittel e Melvin Webber em 1973, mas que foi evoluindo ao longo dos anos sustentada na prática e pensamento de vários profissionais e investigadores motivados por um único pensamento — resolver os problemas da humanidade. Ninguém melhor do que o próprio Tim Brown para descrever esta abordagem.

Em resumo

 

A transformação digital traz uma série de novos desafios para as organizações que queiram prosperar sustentadas em inovação. Esses desafios estão acima de tudo relacionados com os modelos de liderança e cultura da organização.

 

O papel que o líder, ou a liderança de topo da organização, tem no processo de inovação é completamente diferente do modelo tradicional. No passado, o modelo de inovação partia do princípio que a inovação tinha que emanar do topo da organização. Quem estava no topo da organização, as pessoas mais bem pagas, ou as mais seniores, eram as que tinham de tomar a decisão do caminho a seguir em termos de inovação.

 

Na era digital, o papel do líder é o de colocar questões que facilitem e estimulem a inovação na organização, criando as condições propícias para que a organização evolua e inove através de um processo de experimentação rápido e constante, na procura de novas oportunidades para o negócio.

 

Esta mudança cultural, de evolução para uma abordagem de experimentação mais rápida como base fundamental do processo de inovação, deve estimular a procura de novos dados, testar e fazer perguntas que permitam um processo contínuo de aprendizagem para todas as funções e departamentos da empresa.

 

Uma das empresas que tem esta cultura bem enraizada é a Amazon, mantendo a mesma lógica desde a fundação da empresa, a lógica do primeiro dia. Esta cultura é tão importante para o seu sucesso, que o próprio edifício da sua sede se chama “Day 1”.

 

Esta importante mudança cultural, com uma orientação de toda a organização para uma aprendizagem constante, através de um processo de inovação sustentado em experimentação continua, lança também um novo desafio para as organizações, o de saberem lidar com o fracasso.

 

As organizações que queiram empreender uma jornada de transformação digital impulsionada pela inovação têm obrigatoriamente de vencer a aversão ao risco. Têm de aprender a planear o fracasso. Não significa que devam ter como objetivo o fracasso, mas terem a consciência e estarem preparadas para lidar com o fracasso das suas experiências de inovação.

 

Com cada inovação que queiramos lançar através de um processo de experimentação, temos de planear o quanto estamos dispostos a falhar, como podemos aprender com a experimentação o mais cedo e rápido possível, definindo à partida quando devemos tomar a decisão de abandonar uma ideia. Se não o fizermos, podemos ter grandes problemas e colocar o futuro da organização em causa.

 

Esta cultura tem de considerar também a celebração do fracasso, o fracasso inteligente. Este é talvez o maior desafio para muitas organizações em termos de mudança cultural, pois faz parte da natureza humana evitar o fracasso. Ninguém gosta de ser visto ou associado a um projeto que não funcionou. Todos gostamos do sucesso e de ser reconhecidos pelos nossos pares como pessoas de sucesso.

 

Esta mudança cultural poderá fazer toda a diferença no processo de inovação. Por isso, é importante que a liderança, e toda a organização, descubram como celebrar o fracasso inteligente. Celebrar as razões pelas quais assumem iniciativas arriscadas, a forma como a organização aprende com as suas experiências, não só através do sucesso, mas também pela forma como falha com inteligência, aprendendo cedo e rapidamente, não desperdiçando recursos sem que tenham aprendido algo com a experiência.

 

 

É este o modelo de liderança necessária. Que instile esta cultura na organização, que é muito importante não só planear e esperar o fracasso, mas ao mesmo tempo, celebrar o fracasso inteligente e o papel importante que tem no processo de inovação da organização.