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Uma abordagem sistemática para experimentar com IA generativa

As ferramentas de IA generativa oferecem oportunidades sem precedentes, mas as organizações que as adotam frequentemente enfrentam uma queda inicial de produtividade antes de observar ganhos sustentados. Essa “curva J da produtividade” reflete as dores de crescimento associadas à integração de novos sistemas, à reorganização de fluxos de trabalho e ao investimento em capacidades complementares. Para preencher a lacuna entre a adoção e o impacto mensurável, algumas empresas inteligentes estão adotando uma abordagem disciplinada: a experimentação organizacional. Ao desenhar experimentos direcionados e utilizar métodos científicos para testar, refinar e escalar soluções promissoras, empresas como Siemens, Procter & Gamble e Google estão reduzindo riscos e acelerando o aprendizado. O caminho para a geração de valor impulsionada por IA generativa não é rápido nem linear, mas as organizações que investem em experimentação acabam navegando melhor pela incerteza e transformando potencial em ganhos reais de desempenho.

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Por que grandes empresas têm dificuldade em negociar bons acordos

As negociações corporativas em grandes organizações frequentemente falham não porque os negociadores careçam de habilidade, mas porque estão limitados por dois problemas estruturais: agência e alinhamento. Os negociadores da linha de frente normalmente são incentivados a fechar negócios (o problema de agência) e operam dentro de mandatos estreitos e termos previamente aprovados (o problema de alinhamento). O sucesso exige uma mudança fundamental na forma como esses negociadores são geridos: os responsáveis pelas negociações devem ser capacitados como solucionadores de problemas, sem autoridade para assumir compromissos finais, de modo que possam explorar soluções em vez de defender posições fixas. As organizações precisam decidir quais acordos e quais questões realmente valem a pena ser negociados, integrar o engajamento contínuo das partes interessadas em vez de depender de um consenso inicial e substituir os tradicionais comitês de aprovação de contratos por conselhos proativos de geração de valor em negociações. Quando bem implementada, essa abordagem resulta em ciclos de negociação mais curtos, maior poder de barganha em acordos complexos e resultados de maior valor.

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A organização orientada por projetos

Em uma era em que adaptabilidade e inovação são essenciais, as organizações vêm reconhecendo o papel central dos projetos na geração de resultados. Na prática, já chegamos a um momento em que os projetos, e não as operações, se tornaram os principais motores da criação de valor. Essa mudança vem ocorrendo há anos, mas foi catalisada pela pandemia de Covid, que obrigou as empresas a implantar novas infraestruturas digitais, reconfigurar cadeias de suprimentos e oferecer novos serviços em um ritmo sem precedentes. Essa nova realidade centrada em projetos exigirá que os líderes mudem de forma fundamental a maneira como pensam liderança e desenho organizacional. Será necessário romper silos, patrocinar ativamente iniciativas estratégicas, empoderar equipes para tomar decisões e garantir que recursos e apoio estejam alinhados às prioridades dos projetos. Para isso, os líderes precisarão acionar oito alavancas-chave que, em conjunto, permitirão a transição de um modelo estático, centrado em operações, para um modelo dinâmico, impulsionado por projetos.

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Alinhe sua estratégia de IA à realidade da sua organização

A inteligência artificial é frequentemente anunciada como um divisor de águas, mas muitas empresas descobrem que seus ousados projetos-piloto de IA entram em colapso quando seus modelos operacionais não conseguem sustentá-los. Neste artigo, os autores argumentam que o sucesso da IA depende menos dos algoritmos e mais do alinhamento entre as ambições de uma empresa e sua realidade organizacional. Com base em pesquisas e em exemplos de empresas de diversos setores, eles apresentam um framework construído sobre duas dimensões — controle da cadeia de valor (o grau de influência que uma empresa exerce sobre o percurso da ideia até o mercado) e amplitude tecnológica (o alcance e a interdependência das tecnologias que uma empresa precisa integrar para competir). Eles analisam as quatro estratégias resultantes que as empresas podem usar para transformar o potencial da IA em desempenho: diferenciação focada, integração vertical, ecossistema colaborativo e liderança de plataforma.

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Sua equipe executiva realmente atua como um time?

Uma nova pesquisa da Gartner revela que, em muitas empresas, a equipe executiva não está agindo como tal. As pesquisas mostram que apenas 31% dos executivos de alto escalão consideram a equipe executiva como seu principal time. Quando os líderes seniores são questionados sobre sua equipe, eles têm mais probabilidade de pensar em suas unidades funcionais — marketing, finanças, tecnologia — e nas pessoas abaixo deles no organograma. Esse tipo de alinhamento contribui para comportamentos e dinâmicas que geram disfunção e baixo desempenho. O autor do estudo recomenda que os diretores de recursos humanos (CHROs) assumam a liderança para resolver esse problema e identifica três maneiras de melhorar a colaboração entre os principais executivos. Uma entrevista com o CHRO da Barracuda Networks explora as medidas que a empresa está tomando para garantir que sua equipe de liderança colabore de forma eficaz.

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O surpreendente sucesso dos líderes práticos

A teoria da liderança sugere que os CEOs devem se concentrar em questões de alto nível, como estratégia e alocação de recursos. Estes autores desafiam essa sabedoria convencional ao destacar CEOs que mergulham profundamente na execução do dia a dia em vez de pairar no nível estratégico. Ao explorar as melhores práticas da Amazon, Danaher, RELX e Toyota, eles argumentam que as empresas de melhor desempenho prosperam graças a líderes que moldam ativamente a forma como o trabalho é realizado. Esses CEOs — Jeff Bezos, Larry Culp, Erik Engstrom e Eiji Toyoda — rejeitaram o modelo de gestão à distância em favor de modelar comportamentos e ensinar as equipes da linha de frente. Sua abordagem não é microgerenciamento; é um estilo disciplinado de construção de sistemas que promove autonomia, clareza e melhoria contínua. Os autores condensam cinco princípios que definem essa liderança:

  1. obsessão por métricas de valor ao cliente;
  2. design de processos de trabalho;
  3. tomada de decisão por meio de experimentação;
  4. ensino de conjuntos de ferramentas;
  5. incorporação de uma cultura de melhoria incansável.

Este artigo ilustra como o papel do CEO pode ser redefinido de uma forma que torne a profundidade, a presença e a fluência operacional fontes duradouras de vantagem competitiva.

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O que toda empresa pode aprender com o private equity

Empresas apoiadas por fundos de private equity consistentemente entregam ganhos mais rápidos e substanciais do que suas concorrentes de capital aberto ou familiares, muitas vezes transformando seu desempenho em apenas alguns anos. Seu manual de estratégias consiste em seis práticas: realizar análises de due diligence de potencial total de forma recorrente, formar equipes de gestão precisamente alinhadas aos objetivos de criação de valor, redefinir (“clean-sheeting”) o trabalho para simplificar operações e aumentar a produtividade, eliminar receitas não lucrativas que impactam negativamente o fluxo de caixa, executar planos de transformação com responsabilidade detalhada e tratar o tempo de liderança como um ativo escasso e de alto valor. Aplicadas em conjunto, essas metodologias promovem foco estratégico mais aguçado, tomada de decisão mais rápida e maior alinhamento entre recursos e resultados. Líderes de qualquer setor podem adotá-las para acelerar o crescimento, melhorar a eficiência e fortalecer o desempenho de longo prazo.

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Parem de executar tantos projetos-piloto de IA

As empresas ansiosas para adotar a IA generativa costumam lançar inúmeros projetos-piloto em diferentes departamentos, buscando ganhos rápidos e eficiências marginais. Mas uma abordagem dispersa não gera impacto transformador. A empresa global de bens de consumo Reckitt adotou um caminho diferente. Ela escolheu se aprofundar em um único domínio — marketing — onde a IA generativa poderia ser aplicada em tarefas interconectadas, como geração de insights, criação de conteúdo e desenvolvimento de produtos.

A lição? Para liberar todo o potencial da IA generativa, as organizações devem resistir à tentação de experimentar amplamente e, em vez disso, adotar uma abordagem profunda e focada — concentrando esforços onde a escala e a sinergia podem impulsionar mudanças significativas. Devem começar escolhendo um único domínio estratégico em que a IA generativa possa ser aplicada em tarefas interconectadas. Em seguida, devem aproveitar suas forças existentes — como ativos de dados ou capacidades técnicas — para ampliar a adoção de IA de forma significativa. Ao repensar processos centrais dentro desse domínio e alinhar as equipes em torno da transformação, e não da experimentação, as empresas podem obter insights mais profundos, acelerar a inovação e alcançar impacto mensurável.

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Como monetizar seus dados

Muitas organizações possuem dados proprietários valiosos, mas carecem de um plano claro para comercializá-los. À medida que o interesse em vender dados cresce — impulsionado pelos avanços em IA, pela pressão para encontrar novas fontes de receita e pelo sucesso de empresas como Amazon, Mastercard e Instacart — os líderes precisam de uma abordagem estruturada. As estratégias mais eficazes começam próximas de casa: com os negócios principais, parceiros existentes e foco em dados que apoiam a missão principal da empresa. Para ter sucesso, as empresas devem primeiro esclarecer quem são seus clientes de dados e quais problemas os dados vão resolver. Também precisam escolher entre monetização direta, como assinaturas ou licenciamento, e abordagens indiretas que incorporam os dados em ofertas existentes. E, independentemente do método, privacidade de dados, conformidade regulatória e risco reputacional devem ser tratados desde o primeiro dia. Finalmente, a forma como os dados são apresentados importa. As empresas podem vender dados brutos, agrupar insights ou oferecer produtos comercialmente prontos. Quanto mais completa for a oferta, maior o potencial de diferenciação estratégica e retorno sustentável.

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Manual da Gen Ai – IA Generativa para organizações

Os líderes não podem se dar ao luxo de adotar uma postura de esperar para ver em relação à adoção da inteligência artificial generativa (IA generativa). Eles precisam de um plano para aplicá-la de forma diferente dos outros participantes da cadeia de valor, dizem os autores. Neste artigo, é apresentado um modelo para pensar estrategicamente sobre a IA generativa e são oferecidas orientações práticas sobre como aplicá-la às tarefas que compõem os cargos dentro de uma organização.

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