3 armadilhas que podem destruir empresas bem-sucedidas na era da IA

As companhias que provavelmente não vão sobreviver à disrupção da inteligência artificial não são aquelas que não têm visão, talento ou capacidade técnica. São as que são incapazes de abandonar aquilo que as fez grandes. Essa é a tese de Silvio Meira no e-book The weight of what you built: why legacy will determine who survives the AI disruption, em que o cientista-chefe da TDS e professor da CESAR School analisa como o legado de empresas bem-sucedidas pode se transformar em uma armadilha estratégica dos tempos atuais.

Para Meira, a diferença em relação a outras ondas de disrupção tecnológica, como a internet, a computação móvel e a infraestrutura em nuvem, está na velocidade, na escala e na assimetria da inteligência artificial. Enquanto transformações anteriores se desenvolveram ao longo de décadas e deram às empresas tempo para observar, experimentar e migrar, a IA opera em uma janela de tempo muito mais acelerada. Ela não afeta apenas um setor ou uma função de negócio, mas muda a economia do trabalho do conhecimento em praticamente todas as indústrias ao mesmo tempo.

Usando o case da Nokia como exemplo, a partir de uma pesquisa conduzida por Timo Vuori e Quy M. Huy publicada na Administrative Science Quaterly, Meira apontou o que ele chama das três patologias de organizações bem-sucedidas:

1) Medo institucionalizado disfarçado de otimismo

A liderança da Nokia percebeu a ameaça do iPhone e tinha acesso à inteligência de mercado. O problema era que a alta gestão não recebia informações precisas sobre a realidade técnica de seus próprios produtos. Sinais negativos eram filtrados pela média liderança, executivos evitavam admitir limitações estruturais e engenheiros que apontavam os problemas das plataformas legadas eram colocados à margem das decisões.  Aos poucos, uma cultura de confiança performática substituiu a honestidade diagnóstica.

Com a inteligência artificial, essa patologia aparece quando empresas anunciam pilotos, criam estratégias de IA e nomeiam lideranças para o tema, enquanto os times técnicos sabem que a arquitetura de dados, as integrações com sistemas legados e bases antigas de clientes tornam a transformação real muito mais difícil do que a narrativa institucional sugere.

2) Fragmentação de poder em torno das plataformas

Em 2007, a Nokia mantinha ao menos seis plataformas de software, cada uma com sua equipe, seu roadmap, seus compromissos comerciais e sua lógica de negócio. Isso naturalmente acabou criando “tribos internas” na empresa, com a Series 40 controlando o negócio de maior volume. Para unificar essas frentes seria necessário encerrar projetos, mexer com poderes instalados na empresa, contrariar operadoras de telecom e afetar receitas relevantes do negócio.

Organizações que tentam se transformar pela IA enfrentam uma dinâmica semelhante. O time de ERP, a área de data warehouse, a plataforma de atendimento, o CRM e o núcleo de IA têm seus incentivos e métricas próprias. Para Meira, a transformação que a inteligência artificial exige não acontece adicionando uma camada inteligente sobre sistemas antigos, mas exige repensar os próprios sistemas. Isso tende a ser percebido como ameaça por quem construiu, controla ou se beneficia da arquitetura existente.

3) A armadilha da lucratividade

A terceira patologia é talvez a mais difícil de enfrentar, pois nasce do sucesso. A Nokia era uma empresa altamente lucrativa quando começou a perder a oportunidade de inovar diante da chegada do iPhone. Os dispositivos S40 geravam aproximadamente 60% dos lucros e continuavam crescendo em mercados emergentes. Todas as métricas financeiras internas e os sinais do mercado que a Nokia estava monitorando, confirmavam a estratégia.

Mas Steve Jobs estava criando um novo mercado. O iPhone não competia com os celulares básicos da Nokia. Quando eles começaram a detectar os sinais de ameaça, a dinâmica competitiva já havia mudado de maneira estruturalmente irreversível. Ou seja, o próprio sucesso do modelo de negócio existente gera a resistência organizacional e os pontos cegos no monitoramento do mercado que impedem a resposta à disrupção. Quanto mais lucrativa uma empresa é hoje, mais difícil será investir nas capacidades que determinarão se você existirá amanhã.

Meira afirma que as organizações com maior chance de atravessar essa transição serão aquelas capazes de construir honestidade diagnóstica em escala, permitindo que a realidade técnica chegue à liderança sem filtros.

Além disso, é preciso disposição para fazer apostas assimétricas, estruturando por exemplo unidades internas que operam com autonomia semelhante à de uma startup, isoladas das métricas de sucesso do negócio principal. Isso exigirá das empresas a capacidade de tomar decisões difíceis, que podem canibalizar os modelos de negócio existentes, caso uma frente nova se torne bem-sucedida.

As empresas precisam passar por uma consolidação de plataformas antes da transformação e talvez seja preciso descontinuar produtos que geram receita e investir em uma migração de curto prazo com custo significativo. Mas o primeiro passo de uma estratégia de transformação de IA quase nunca é uam iniciativa de IA, mas uma revisão dos sistemas legados que cria a capacidade organizacional de implantar IA em larga escala.

Download do e-book na íntegra (em inglês):
The weight of what you built: why legacy will determine who survives the AI disruption