Tecnologias disruptivas e seus impactos na geração de novos modelos de negócios__

Por Christine Salomão, jornalista – diretora de conteúdo da ebdi. Tecnologias disruptivas e seus impactos na geração de novos modelos de negócios.

As tecnologias disruptivas têm desempenhado um papel fundamental na transformação do cenário empresarial, gerando novos modelos de negócios e provocando impactos significativos nas empresas. Essas inovações têm a capacidade de romper com os paradigmas tradicionais, impulsionando mudanças rápidas e profundas em diversos setores.

Um dos elementos-chave das tecnologias disruptivas é a sua capacidade de redefinir a forma como as empresas se envolvem com os clientes. Plataformas digitais, inteligência artificial e a Internet das Coisas (IoT) estão entre as principais forças impulsionadoras dessa mudança.

Empresas que conseguem aproveitar essas novas tecnologias para oferecer experiências personalizadas e soluções inovadoras não só ganham vantagem competitiva, como caminham rumo a era empresarial inteligente. Além disso, a coleta e análise de dados têm se tornado cruciais para a tomada de decisões estratégicas.

Tecnologias como big data e analytics permitem que as empresas compreendam melhor o comportamento das pessoas, identifiquem tendências de mercado e antecipem demandas, possibilitando uma adaptação ágil às mudanças do ambiente empresarial.

A automação também desempenha um papel vital na geração de novos modelos de negócios. Processos robóticos automatizados (RPA) e automação de tarefas repetitivas liberam os colaboradores para atividades mais estratégicas, melhorando a eficiência operacional e reduzindo custos.

Vale ressaltar que a disrupção tecnológica também está ligada à agilidade e flexibilidade organizacional. Empresas que adotam metodologias ágeis e promovem uma cultura de inovação conseguem se adaptar mais rapidamente às mudanças no mercado, garantindo sua relevância nos mundo dos negócios.

Agora, a implementação de tecnologias disruptivas é um grande desafio para as empresas. Principalmente porque a maior parte delas estão presas aos modelos de negócios tradicionais. Sem falar que questões éticas, como a privacidade dos dados e a necessidade de atualização constante para acompanhar o ritmo acelerado da inovação são aspectos difíceis de serem abordados.

Por isso, além de uma cultura organizacional forte voltada para a inovação, as empresas precisam abraçar os avanços tecnológicos de maneira estratégica e com muita ética para que possam prosperar em um ambiente empresarial cada vez mais dinâmico e competitivo.

A Inteligência Artificial (IA) é considerada um dos pilares dos negócios do futuro, pois cada vez mais a tecnologia caminha visando simular a capacidade humana de pensar, tornando sistemas computacionais aptos a aprender, interpretar e até mesmo raciocinar, a ponto de tomar decisões de maneira semelhante aos seres humanos.

E as estatísticas reforçam essa afirmação, uma vez que o mercado de Machine Learning, uma subcategoria da IA, movimenta atualmente cerca de USD 25 bilhões e é projetado para atingir impressionantes USD 225 bilhões até 2030, de acordo com a Fortune Business. Portanto, é inegável que a IA desempenhará um papel cada vez mais crucial no sucesso e no crescimento das empresas.

De acordo com o relatório divulgado recentemente pela Accenture: Technology Vision 2023, a IA generativa e outras tecnologias em rápida evolução indicam um novo futuro para os negócios. Até porque o rápido crescimento do ChatGPT, segundo o Estudo,  despertou a atenção do mundo todo para o poder da IA generativa em aumentar a capacidade humana.

A Accenture sinaliza que “40% de todas as horas trabalhadas serão amparadas, ou aumentadas, por IA baseada em linguagem. Entre os líderes de negócios, 98% dos entrevistados concordam que os modelos de fundação de IA desempenharão um papel importante nas estratégias de suas organizações em uma média de três a cinco anos”.

“A próxima década será definida por três megatendências no mundo da tecnologia – a nuvem, o metaverso e a IA – que, juntas, irão acabar com a distância entre os mundos físico e digital”, explica Paul Daugherty, diretor executivo para Accenture Technology. “A IA generativa terá um impacto abrangente e isso exigirá investimentos significativos em dados, pessoas e personalização de modelos para atender as necessidades únicas de cada empresa. Por isso, os líderes que querem se beneficiar de todo o seu potencial precisam agir agora,” acrescenta o executivo.

A seguir, quatro tendências fundamentais identificada pelo relatório “para quem quer acessar essa nova realidade compartilhada”:

• IA generativa – os extremos e as possibilidades da inteligência: Ao promover a capacidade humana como uma espécie de copiloto, parceiro criativo ou consultor, quase todos os executivos concordam que a IA generativa será capaz de estimular a criatividade e inovação de forma significativa (98%) e dará início a uma nova era de inteligência empresarial (95%);

• Identidade digital – ID para todos e tudo: A capacidade de autenticação de usuários e ativos digitais – a base para quem deseja cruzar os mundos digital e físico – já é vista por 85% dos executivos como um imperativo estratégico de negócios, não uma mera questão técnica;

• Seus dados, meus dados, nossos dados – transparência será seu recurso mais precioso: A IA só poderá atingir todo o seu potencial depois que as empresas compreenderem os dados. Em outras palavras, é preciso acabar com o agrupamento de dados e modernizar as bases. Na verdade, 90% dos executivos acreditam que os dados estão se tornando um importante diferencial competitivo em organizações de todos os setores;

• Eterna fronteira – o big bang da computação e da ciência: Com ciclos de feedback entre ciência e tecnologia cada vez mais curtos, 75% dos entrevistados acreditam que será possível começar a desvendar os grandes desafios da humanidade.

Pesquisa da McKinsey em 2023 sobre o atual estado da inteligência artificial confirma o crescimento explosivo das ferramentas de IA generativa. Segundo o relatório, “menos de um ano após o lançamento de muitas dessas ferramentas, um terço dos entrevistados afirma que suas organizações já estão utilizando a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) regularmente em pelo menos uma função de negócio.” 

Os resultados da pesquisa também mostram que “empresas de alta performance em IA – aquelas em que, segundo os entrevistados, pelo menos 20% do EBIT em 2022 pode ser atribuído à utilização de inteligência artificial – estão entrando de cabeça tanto na GenAI como nas capacidades mais tradicionais da inteligência artificial. Essas organizações de ponta, que extraem valor significativo dessa tecnologia, já estão utilizando a GenAI em mais funções de negócio do que as demais, em especial no desenvolvimento de produtos e serviços, e na gestão de riscos e da cadeia de suprimentos.”

Agora, “se levarmos em conta todas as capacidades da inteligência artificial (incluindo as mais tradicionais de machine learning, automação robótica de processos e chatbots), essas empresas de vanguarda também são muito mais propensas a utilizá-la para desenvolver produtos e serviços, otimizar o ciclo de desenvolvimento de produtos, acrescentar recursos a produtos existentes e criar novos produtos baseados em IA. Essas organizações também utilizam a inteligência artificial com mais frequência do que as demais na modelagem de riscos e em funções de RH, como gestão de desempenho, desenho organizacional e otimização da força de trabalho”, ressalta o relatório.

A seguir, alguns benefícios com a implementação da GenIA:

Projetos de pesquisa científica: em campos como química e biologia, a IA generativa pode acelerar o processo de descoberta de novos compostos ou moléculas, explorando virtualmente uma ampla gama de possíveis combinações.

Simulação e treinamento: em áreas como aviação, saúde e manufatura, a IA generativa pode ser usada para simular cenários complexos e treinar profissionais em ambientes virtuais antes de lidarem com situações do mundo real.

Melhoria em processos de Aprendizado de Máquina: algoritmos generativos são usados para gerar dados sintéticos que podem ser usados no treinamento de modelos de aprendizado de máquina, especialmente quando dados reais são escassos.

Melhoria em sistemas de recomendação: empresas de comércio eletrônico e plataformas de streaming podem utilizar a IA generativa para refinar seus algoritmos de recomendação, proporcionando sugestões mais precisas e personalizadas aos usuários.

Geração de  conteúdo criativo: algoritmos de IA generativa podem criar arte, música, texto e até mesmo vídeos de forma autônoma. Isso é particularmente útil em indústrias criativas, como publicidade, design e entretenimento.

Design de produto e prototipagem: em setores como design industrial e arquitetura, a IA generativa pode gerar designs e protótipos com base em parâmetros específicos fornecidos, facilitando o processo criativo e a exploração de várias opções.

Personalização de experiências do usuário: empresas podem utilizar a IA generativa para personalizar experiências de usuário em plataformas digitais, adaptando automaticamente conteúdo, recomendações e interfaces com base no comportamento individual.

Medicina personalizada: na área da saúde, a IA generativa pode ser usada para criar modelos personalizados com base em dados genéticos e de pacientes, ajudando no desenvolvimento de tratamentos mais eficazes e personalizados.

Tradução automática e geração de texto: algoritmos generativos têm sido aplicados para melhorar a qualidade da tradução automática e gerar texto de forma mais natural, beneficiando a comunicação global.

Desenvolvimento de jogos: na indústria de jogos, a IA generativa pode ser aplicada para criar ambientes, personagens e histórias dinamicamente, proporcionando experiências mais ricas e adaptáveis aos jogadores.

Saúde:

  • Diagnóstico médico: algoritmos de IA são utilizados para analisar imagens médicas, como radiografias e ressonâncias magnéticas, auxiliando na detecção precoce de doenças.
  • Personalização de tratamento: A IA é empregada para desenvolver tratamentos personalizados com base em dados genéticos e históricos médicos dos pacientes.

Finanças:

  • Análise de riscos: algoritmos de IA são aplicados na avaliação de riscos financeiros, ajudando instituições a tomar decisões mais informadas sobre empréstimos e investimentos.
  • Detecção de fraudes: sistemas de IA analisam padrões de transações para identificar atividades suspeitas e prevenir fraudes.

Varejo:

  • Recomendações personalizadas: plataformas de comércio eletrônico utilizam IA para analisar o comportamento do usuário e fornecer recomendações personalizadas de produtos.
  • Estoque e logística: algoritmos preditivos ajudam a otimizar o gerenciamento de estoque e a cadeia de suprimentos, reduzindo custos e melhorando a eficiência.

Educação:

  • Adaptação de conteúdo: sistemas de aprendizado adaptativo usam IA para personalizar o conteúdo educacional de acordo com as necessidades individuais dos alunos.
  • Avaliação automática: algoritmos de IA são aplicados na correção automática de provas e avaliações, economizando tempo para educadores.

Automotivo:

  • Veículos autônomos: a IA é fundamental para a condução autônoma, utilizando sensores e algoritmos para interpretar o ambiente e tomar decisões em tempo real.
  • Manutenção preditiva: algoritmos preditivos monitoram o estado dos veículos antecipando necessidades de manutenção antes que ocorram falhas.

Manufatura:

  • Otimização de processos: a IA é usada para otimizar linhas de produção, melhorar a eficiência energética e reduzir desperdícios.
  • Controle de qualidade: sistemas de visão computacional baseados em IA ajudam na inspeção automatizada de produtos, garantindo padrões de qualidade.

Telecomunicações:

  • Gerenciamento de rede: algoritmos de IA são aplicados para otimizar o desempenho da rede, detectar falhas e antecipar a manutenção.
  • Atendimento ao cliente: Chatbots e assistentes virtuais utilizam IA para fornecer suporte ao cliente de forma eficiente e personalizada.

Recursos Humanos:

  • Recrutamento: algoritmos de IA ajudam na triagem de currículos, identificação de candidatos qualificados e até mesmo na condução de entrevistas virtuais.
  • Gestão de desempenho: sistemas de IA podem analisar dados para avaliar o desempenho dos funcionários e fornecer insights para o desenvolvimento profissional.

A inovação sustentável emerge como um pilar fundamental para o sucesso das empresas, orientando-as em direção a um futuro onde a responsabilidade ambiental e social desempenha um papel central. Afinal, em um mundo cada vez mais consciente dos desafios ambientais e sociais, as organizações estão percebendo que a inovação sustentável não é apenas uma escolha ética, mas uma estratégia inteligente para a longevidade e resiliência nos negócios.

E dentro deste contexto, a inovação sustentável implica na criação e implementação de práticas, produtos e processos que atendem às necessidades do presente sem comprometer as gerações futuras. Ou seja, este conceito vai além de simplesmente reduzir o impacto ambiental, pois envolve repensar e redesenhar completamente os modelos de negócios para garantir a harmonia com os ecossistemas naturais e a promoção do bem-estar social.

Uma das áreas em que a inovação sustentável pode transformar significativamente as empresas é na criação de produtos e serviços ecologicamente conscientes. Desde a concepção até o descarte, as empresas estão explorando maneiras de minimizar o desperdício, adotar materiais renováveis e desenvolver soluções que contribuam para a preservação do meio ambiente.

Além disso, a eficiência operacional torna-se um foco crucial. A inovação sustentável incentiva a otimização de processos, a redução do consumo de recursos e a incorporação de práticas que visam a neutralidade de carbono.  Já no âmbito social, a inovação sustentável engloba práticas como a promoção da diversidade e inclusão, a criação de condições de trabalho éticas e a contribuição para o desenvolvimento das comunidades locais.

Por isso, empresas que adotam uma abordagem holística da sustentabilidade não apenas cumprem suas responsabilidades sociais, mas constroem uma reputação positiva que ressoa com consumidores cada vez mais conscientes e que apoiam organizações que compartilham seus valores de sustentabilidade.

Sem falar que os investidores também estão considerando critérios ESG (ambiental, social e governança) como indicadores importantes de desempenho e responsabilidade corporativa. Por isso, a inovação sustentável se tornou um  alicerce para o sucesso das empresas rumo ao futuro.

Ao integrar práticas sustentáveis no cerne de suas operações, as empresas não apenas respondem às expectativas da sociedade, mas também constroem um caminho sólido para prosperidade duradoura e impacto positivo no mundo.

A inovação aberta, conceito que ganhou destaque nas últimas décadas, representa uma abordagem empresarial que reconhece o valor da colaboração externa para impulsionar o desenvolvimento e o sucesso dos negócios. Em contraste com as práticas tradicionais de inovação fechada, onde as organizações confiavam principalmente em recursos internos, a inovação aberta destaca a importância de se abrir para ideias, conhecimentos e parcerias externas.

Colaborar com outros players do mercado, startups, instituições acadêmicas e até mesmo clientes pode proporcionar uma série de benefícios. Uma das vantagens mais evidentes é a expansão do pool de talentos disponíveis para contribuir com ideias inovadoras. Ao buscar conhecimento fora dos limites da empresa, as organizações têm acesso a uma diversidade de perspectivas, experiências e habilidades que podem catalisar a criação de soluções únicas e eficazes.

Agora, a inovação aberta não se restringe apenas à obtenção de ideias externas, mas também à colaboração em projetos de pesquisa e desenvolvimento. Parcerias estratégicas com outras organizações podem resultar em sinergias poderosas, impulsionando o progresso tecnológico e a entrega de soluções mais robustas ao mercado.

Outro aspecto crucial da inovação aberta é a capacidade de se adaptar rapidamente às mudanças no ambiente de negócios. Ao estar conectada a uma rede diversificada de parceiros, uma empresa pode responder de forma mais ágil aos avanços tecnológicos,  novas tendências e demandas do mercado, mantendo-se relevante e competitiva.

Além disso, a inovação aberta promove uma cultura organizacional mais flexível e receptiva à mudança. Ao incentivar a colaboração externa, as empresas estimulam a criatividade, a aprendizagem contínua e a disposição para experimentar novas abordagens, características fundamentais para se manterem à frente em um ambiente de negócios dinâmico.

Diante das rápidas transformações impulsionadas pelas inovações tecnológicas, o papel do ser humano na transição para a era empresarial inteligente torna-se crucial e complexo. A crescente integração de tecnologias como inteligência artificial, automação e análise de dados redefine não apenas os processos empresariais, mas também a dinâmica do trabalho e as habilidades exigidas dos profissionais.

Por isso, é essencial que as pessoas adotem uma postura proativa em relação às mudanças tecnológicas. A formação de uma mentalidade voltada para a inovação e a disposição para adquirir novas habilidades são aspectos fundamentais para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades proporcionadas pela revolução tecnológica.

Por outro lado, a capacidade de adaptação e aprendizado contínuo dos colaboradores torna-se um diferencial competitivo para as empresas. A automação de tarefas rotineiras, por exemplo, libera tempo e recursos, permitindo que os profissionais concentrem seus esforços em atividades mais estratégicas e criativas. E dentro desse contexto, as habilidades socioemocionais, como empatia, colaboração e pensamento crítico são cada vez mais valorizadas.

A responsabilidade ética no uso das tecnologias também é um componente central do papel do ser humano rumo à nova era empresarial inteligente. A tomada de decisões baseada em valores e princípios éticos é essencial para garantir que a inovação tecnológica contribua para o bem comum, evitando impactos negativos na sociedade e no meio ambiente.

A colaboração entre humanos e máquinas é outra dimensão crucial a ser explorada. A combinação das habilidades humanas, como criatividade e intuição, com a eficiência e precisão das tecnologias cria um ambiente propício para a excelência empresarial.

Por isso, o desenvolvimento de equipes multidisciplinares, compostas por profissionais de diversas áreas e especialidades, torna-se uma estratégia eficaz para maximizar o potencial das inovações tecnológicas.

A busca incessante por inovação exige uma abordagem que vai além da implementação de tecnologias de ponta, pois requer uma mudança na forma como as equipes pensam e abordam os desafios. Por isso, desenvolver o mindset criativo é extremamente importante para que as empresas tenham sucesso em seus programas de inovação.

Aqui estão algumas estratégias para cultivar o mindset criativo:

  • Fomentar a diversidade de pensamento: a inovação floresce em ambientes que acolhem a diversidade. Incentive a formação de equipes compostas por membros com diferentes formações, habilidades e perspectivas. A variedade de experiências enriquece o processo criativo e amplia o leque de soluções propostas.
  • Encorajar a experimentação e tolerância ao erro: o mindset criativo prospera quando há espaço para a experimentação. Por isso, a importância de se valorizar o aprendizado por meio de tentativa e erro. Ou seja, o fracasso não deve ser encarado como um obstáculo, mas uma etapa essencial para o crescimento e a inovação.
  • Oferecer espaços e momentos para a criatividade: disponibilize ambientes físicos e virtuais que inspirem a criatividade. Salas de brainstorming, plataformas online para compartilhamento de ideias e eventos voltados para a inovação podem criar um ambiente propício para o surgimento de insights criativos.
  • Incentivar a curiosidade e a aprendizagem contínua: o mindset criativo está intrinsecamente ligado à curiosidade. Promova uma cultura que encoraje os colaboradores a questionar o status quo, a buscar novos conhecimentos e a estar atualizado sobre as últimas tendências. A aprendizagem contínua é um combustível essencial para a criatividade.
  • Implementar programas de capacitação em criatividade: ofereça treinamentos específicos para o desenvolvimento de habilidades criativas. Workshops, palestras e cursos que abordem técnicas de pensamento lateral, resolução criativa de problemas e design thinking podem nutrir e fortalecer o mindset criativo nas equipes.
  • Reconhecer e celebrar a inovação: valorize e reconheça as contribuições inovadoras. A celebração do sucesso reforça a importância da inovação na cultura organizacional, além de motivar os colaboradores em suas abordagens criativas.
  • Estabelecer desafios estimulantes: proponha desafios que inspirem a criatividade e estimulem a busca por soluções inovadoras. Esses desafios podem ser internos, relacionados a processos organizacionais, ou externos, voltados para as demandas do mercado.

Com o deep learning (ou aprendizado profundo em português), que é um método de inteligência artificial que ensina computadores a processar dados de uma forma inspirada pelo cérebro humano, as organizações analíticas ganharão cada vez mais espaço. Isso porque a capacidade do aprendizado profundo de processar e analisar grandes volumes de dados contribui para uma tomada de decisões mais informada e precisa.

O que ajuda a prever tendências de mercado, antecipar demandas dos clientes e até mesmo identificar potenciais riscos operacionais. Ou seja, além de ser um  diferencial competitivo, permite que os gestores baseiem suas decisões em insights mais sólidos, impulsionando a estratégia empresarial e a inovação contínua em um mundo em constante transformação.

Ao capacitar os sistemas de inteligência artificial a processar dados de maneira sofisticada, esse método não apenas proporciona uma compreensão mais  profunda dos padrões, mas oferece uma capacidade notável de previsão e adaptação. E com a crescente quantidade de dados disponíveis atualmente, a utilização de técnicas avançadas de processamento e análise se tornaram essenciais, e é aqui que o aprendizado profundo se destaca.

Principalmente pela capacidade do aprendizado profundo de identificar riscos operacionais potenciais. Afinal, ao analisar vastos conjuntos de dados, os algoritmos podem detectar padrões indicativos de possíveis problemas antes que se tornem crises. Isso não apenas protege a integridade operacional, mas também oferece oportunidades para otimizar processos e melhorar a eficiência.

E por todas essas razões, o aprendizado profundo não é apenas uma tecnologia inovadora, mas uma peça central na evolução das práticas de análise de dados. Por isso, à medida que o mundo dos negócios continua a se transformar rapidamente, a capacidade de compreender e utilizar essas ferramentas avançadas se torna um imperativo para as organizações que buscam a longevidade.

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