O desafio passado pela liderança para projetos de inovação é muito claro e as expectativas sempre estão lá no alto: “contamos com a sua capacidade, energia e experiência para tornar nossa empresa excelente em inovação. Queremos que a inovação seja uma competência-chave do nosso negócio. Toma aqui o seu orçamento, conte com o nosso apoio e reporte-nos os resultados.”
Em muitas situações é assim que começa a jornada de muitos gestores de inovação: muita expectativa sobre o resultado do seu trabalho e pouco conhecimento da liderança do que significa essa jornada – e que para muitas empresas é de uma completa transformação.
O jeito de se tomar uma decisão de negócios tem mudado.
Trenorol Trenbolone – Legal Steroids Bodybuilding tren weight gain buy anabolic mass gainer, buy anabolic steroids online south africa – me venda cada dia e não é apenas pela notória maior disponibilidade de dados e capacidade computacional para processá-los.
Essa de fato é uma nova realidade e a ciência de dados tem conseguido elevar o patamar da qualidade e especificidade na tomada de decisões a partir do uso, por exemplo, da inteligência artificial.
Mas tem algo além dos dados que está mudando no jeito de se tomar decisão. O mundo do empreendedorismo e inovação, que deu origem às metodologias ágeis, tem ensinado ao mundo dos negócios que ao invés de termos business plans robustos, com aquelas estimativas das mais “confiáveis” de demanda e receita, é melhor quebrar o plano em etapas e ir tomando a decisão aos poucos, à medida em que mais informação esteja disponível e as incertezas vão diminuindo.
É verdade que seríamos injustos em desconsiderar que a essência desse modo de tomada de decisão está pautada no que preconiza a teoria de opções reais, já estudada há décadas por muitos, e que de forma muito inteligente foi apropriada pelo mundo empreendedor, onde a restrição de recursos exige decisões de alocação mais inteligentes dos mesmos.
Em outras palavras, ao invés de tomar uma grande decisão, com um alto nível de incerteza e vinculada a um grande volume de recursos, tomam-se pequenas decisões ao longo do caminho, avançando-se nas etapas e na alocação de recursos, à medida em que as incertezas vão diminuindo.
Uma outra forma de ver o impacto dessa nova lógica é observar a simulação abaixo, que considera uma situação em que a Cia. tinha $1.200 de Budget para alocar, em 5 projetos que no total demandariam o investimento de $2.000
No modelo anterior de tomada de decisão – que ainda impera em muitas organizações – a Cia. teria, sem maiores informações sobre as incertezas no caminho e qual projeto daria certo, que fazer uma escolha que necessariamente eliminaria de partida um dos projetos de maior potencial de impacto. E ao final do processo, menos de 30% dos recursos alocados nos projetos teria sido destinado a projeto exitosos.
Já no modelo atual, mais adequado aos projetos de inovação, o cenário seria bem diferente. A primeira etapa de todos os projetos seria implementada e, à medida em que mais informações estivessem disponíveis, mais fácil seria a decisão de se apostar na próxima etapa ou descontinuar o projeto.
Assim, além de se ter que apostar em apenas 1 projeto de alto potencial, seria possível avançar em ambos e ver qual teria maior potencial de sucesso ao longo da jornada. Nesse cenário, quase 90% dos recursos alocados em projetos teriam sido destinados à projetos exitosos.
Por fim, encerramos esse artigo com uma importante ressalva. Há diversas razões para que não se aposte em todos os projetos criados num processo de inovação. Capacidade de lidar com todos eles ao mesmo tempo, grau de urgência, potencial de impacto, entre outros critérios.
Ainda, é importante reforçar que os cenários acima são hipotéticos pois, seria inimaginável considerar, por exemplo, que um gestor no primeiro cenário ao ver que um projeto não estivesse caminhando para o sucesso, não propusesse que mesmo fosse descontinuado. Ressalvas à parte, mesmo que com uma melhor otimização dos recursos no primeiro cenário, tempo e energia seriam gastos de forma desnecessária revisitar orçamentos, timeplans, etc. O objetivo dos cenários hipotéticos acima apresentados é o de pintar em cores fortes as diferenças no modelo de tomada de decisão.
