Discovery é uma competência de uma empresa para criar e identificar oportunidades que podem ter um grande impacto no mercado por meio da entrega de:

• novos benefícios de desempenho;
• desempenho muito melhorado; ou 
• novas maneiras de fazer negócios (inovação do modelo de negócio).

Oportunidades inovadoras podem vir da estratégia technology-push ou market-pull. Elas podem ter origem dentro ou fora da empresa. […] Discovery é uma capabilidade organizacional que envolve três categorias de atividades:

• pesquisa fundamental;
• geração de oportunidades; e 
• articulação de oportunidades.

A seguir descrevemos cada uma dessas categorias:

Pesquisa fundamental

Engloba a pesquisa técnica e científica fundamental, que inclui trabalhos experimentais em áreas como química, física e testes de viabilidade. Essa categoria não se restringe apenas às ciências físicas e biológicas, mas também em áreas como artes, entretenimento e serviços financeiros.

Por exemplo, inovações em química combinatória na indústria farmacêutica e processos de ideação em design industrial baseiam-se em conhecimentos avançados em algoritmos matemáticos e psicologia. Da Vinci, por exemplo, revolucionou a pintura de retratos através de seu estudo aprofundado sobre pigmentos e a física da luz e sombra.

A pesquisa não se limita ao desenvolvimento interno; a era da inovação aberta expande essa categoria para incluir a avaliação de descobertas geradas externamente e a integração de tecnologias de diversas fontes.

Por exemplo, investimentos em startups tecnológicas ou fundos de venture capital são exemplos de como as empresas podem ampliar seu conhecimento de base sem necessariamente financiar totalmente essas explorações por conta própria.

Muitas vezes, as oportunidades surgem na intersecção de domínios tecnológicos ou básicos. Uma abordagem de inovação aberta não só oferece uma visão das novas tecnologias, mas também ajuda a expandir o conhecimento básico da empresa além do que ela domina atualmente. Essa característica é importante para capturar oportunidades de inovação que surgem nas fronteiras das disciplinas conhecidas.

Geração de oportunidades

Esta categoria de atividades envolve identificar potenciais oportunidades de negócio com base em descobertas tecnológicas ou outras fontes de ideias, distinta da descoberta técnica em si. Várias abordagens e práticas são utilizadas para explorar essas oportunidades. Alguns exemplos são:

• Equipes criativas internas: para gerar ideias de negócio para a empresa.
• Prospectores de Ideias: para buscar e explorar ideias inovadoras dentro e fora da organização, normalmente associadas a hubs de inovação da empresa ou externo com o objetivo de se conectar com ecossistemas em busca de novas oportunidades de negócios.

• Equipes dedicadas à análise de tendências futuras e ao desenvolvimento de conexões com atores 
• Identificação de tecnologia que possam impulsionar o crescimento do negócio no futuro.
• Abordagens de Plataforma vs. Projeto: Muitas empresas evoluíram de uma abordagem baseada em projetos isolados para uma abordagem de plataforma mais estratégica e abrangente. Plataformas tecnológicas ou de negócios oferecem uma base para uma variedade de modelos de negócios, produtos e aplicações, focando a geração de ideias em domínios de interesse estratégico para o crescimento de novos negócios

Essas práticas demonstram como as empresas proativas não esperam por insights espontâneos, mas investem tempo e recursos para gerar oportunidades de inovação, inseridas em um ecossistema e construindo capabilidades em novos domínios tecnológicos ou de mercado que podem ser a base para várias novas oportunidades.

Articulação de oportunidades

Essas atividades compreendem interações ativas com os mercados para transformar descobertas técnicas em conceitos de negócios viáveis. Esta articulação envolve;

• Definição do conceito de negócio: Esclarecer por que uma oportunidade é relevante para o mercado, avaliar seu potencial, aplicações e o desenvolvimento esperado do negócio.
• Proposição de valor e alternativas: Identificar aspectos valorizados pelo mercado, explorar modelos de negócios alternativos e considerar as consequências de não investir na oportunidade, já que ameaças tendem a ser mais destacadas do que oportunidades.
• Comunicação Estratégica: Articular oportunidades para diferentes públicos internos, especialmente para conselheiros, diretoria e unidades de negócios que implementarão as inovações. A tradução eficaz dessas oportunidades é crucial, mostrando como novas tecnologias podem alavancar negócios e atrair clientes.

Este processo não só busca validação interna, mas também prepara o terreno para a integração de novas ideias nos planos estratégicos da empresa, assegurando que inovações significativas sejam reconhecidas e exploradas adequadamente.

Segundo O’Connor, Corbett & Peters (2018), discovery é uma capabilidade organizacional para criação, reconhecimento, elaboração e articulação de oportunidade, que ocorre antes:

• da incubação que é uma evolução da oportunidade em uma proposição de negócio, e 
• da aceleração, que envolve a comercialização da inovação.

Esse posicionamento do discovery está ilustrado na próxima figura. 

Figura 1170: Modelo D-N-A de inovação estratégica
Fonte: adaptado de O’Connor et al. (2008)

O modelo proposto na figura anterior é voltado para inovações estratégicas (que podem ser radicais ou disruptivas) e não para inovações incrementais, nas quais a oportunidade, desafio ou conceito da inovação já foi identificado antes do desenvolvimento.

No modelo D-N-A,  discovery, incubação e aceleração não podem ser gerenciados separadamente.

O discovery no design thinking compreende as atividades, métodos e ferramentas da fase inicial de divergência como parte do entendimento do cliente, como ilustra a próxima figura do processo genérico do design thinking.

Figura 282: O processo de “diamante duplo” do design thinking
Fonte: adaptado de Design Council (2024) 

As atividades dessa fase intitulada de descobrir (discovery) são divergentes e exploram o problema, entendendo os clientes e usuários, seus problemas e contextos, obtendo insights e identificando oportunidades.  Nesta etapa, a empatia é gerada por meio da observação e envolvimento com os usuários, quando se pode imergir em suas vidas (Plattner, 2010). Devido a essas características, essa fase inicial também é denominada de “Empatia” ou “Imersão”. 

Em algumas empresas,o discovery também engloba as atividades convergentes de definição do “problema” para chegar em um ponto de vista, ou seja, toda exploração do entendimento no espaço problema. O resultado do discovery, nessas propostas é semelhante ao discovery do modelo de O’Connor et al. (2008). A definição de oportunidades resulta de um profundo entendimento do problema dos clientes / usuários.

Outros autores incluem no escopo do discovery a ideação e experimentação, que resulta na definição de um conceito da solução, ou seja, vai além do entendimento do problema, reconhecimento e articulação das oportunidades. Vamos denominar esta proposta de discovery “amplo”.

Por exemplo, segundo Torres (2021), …

discovery é o trabalho que você realiza para decidir o que você vai construir.

E essa descoberta ocorre por meio da evolução simultânea do espaço do problema e o do espaço da solução. Conforme os designers exploram soluções potenciais, aprendem mais sobre o problema, e à medida que aprendem mais sobre o problema, novas soluções se tornam possíveis. Essas duas atividades estão intrinsecamente interligadas. A próxima figura ilustra este processo.

Figura 1169: interação entre o espaço do problema e o espaço da solução que evoluem simultaneamente durante o processo de discovery
Adaptado de Torres (2021) 

Essa definição abrange as atividades de discovery e parcialmente as atividades de incubação do modelo D-N-A de O’Connor et al. (2008) e o próprio modelo do “diamante duplo” do design thinking. 

O processo de incubação do modelo D-N-A é normalmente associado à proposição de um novo negócio. Porém, o processo de discovery não necessariamente resulta em um novo negócio, pois pode resultar em uma nova oferta que se diferencia do ponto de vista do mercado e da tecnologia. Assim, algumas atividades de incubação, como a validação constante baseada em experimentações, fazem parte do discovery.

Na próxima figura ilustramos a relação do discovery amplo com as duas propostas anteriores.

Figura 1171: ilustração da relação do discovery amplo com o modelo D-N-A e o modelo de duplo diamante do design thinking

Existe ainda a definição de product discovery como um processo iterativo que visa encontrar e validar oportunidades de negócios para criar produtos. O principal objetivo da descoberta de produtos é garantir que os produtos atendam às necessidades do mercado e sejam bem-sucedidos no lançamento. 

O product discovery envolve feedback e interação constantes à medida que você refina sua compreensão das necessidades e preferências do cliente e desenvolve um produto que atenda a essas necessidades.

O product discovery pode se encaixar nas propostas anteriores de discovery, quando o objeto de inovação for um produto.

Vamos então sintetizar as propostas anteriores de discovery:

• Discovery do modelo D-N-A: Etapa inicial no processo de inovação, que é seguida pelas fases de incubação e aceleração. Essa abordagem é particularmente relevante em ambientes corporativos onde diferentes fases de inovação são claramente delineadas para gerenciar o risco e alinhar inovações com as estratégias empresariais mais amplas.

• Discovery do “modelo diamante” do design thinking: Design thinking não é um processo de inovação, mas um processo que engloba as fases iniciais da inovação e a resolução de problemas complexos, que precisam ser baseados em um profundo entendimento dos clientes (stakeholders). O conjunto de atividades divergentes iniciais é chamado de discovery.
• Discovery amplo: Conjunto de atividades de entendimento das necessidades dos usuários, problemas, dores, oportunidades e desafios; de geração de insights, ideias, conceitos, prototipagem e testes que orientem o desenvolvimento posterior de soluções inovadoras.

• Product discovery (ou discovery de produto): É um caso particular dos anteriores, com foco na criação de novos produtos.Todas essas definições podem ocorrer em um ambiente corporativo e são praticamente idênticas.

As pessoas associam o termo “processo” a um conjunto formalizado de atividades. Neste sentido, realmente o discovery não pode ser considerado um processo.

Processo engessa a criatividade?

A formalização de um processo estabelece uma sequência de atividades estruturadas em fases com a definição de marcos nos finais das fases como pontos de decisão (gates) para a continuidade ou não de um projeto, assim como para a correção de rumos. Mas este é um nível muito detalhado para se representar um processo. 

Um exemplo típico deste nível de detalhamento de um processo é o processo stage-gate ©.

Por esses motivos, em uma primeira análise, consideramos que o processo de discovery não pode ser documentado como um processo de negócio, pois ele irá engessar a criatividade. Ou seja, a definição detalhada de quais as atividades devem ser realizadas e de quais são os critérios de aceitação dos resultados das fases vai contra a criatividade.

Mas  podemos descrever um processo com diferentes níveis de abstração / detalhamento, como discutimos a seguir.

Existem muitas possibilidades e níveis de abstração / detalhamento para se representar  um processo. Resumimos a seguir três possibilidades:

• Nível baixo de abstração (muito detalhado): Processos com baixo nível de abstração são altamente detalhados e prescritivos, indicando exatamente como as tarefas devem ser realizadas e quais métodos e ferramentas devem ser utilizados. Este nível é útil em ambientes onde a precisão e a uniformidade são críticas, como em algumas operações administrativas ou em áreas regulamentadas.

Por exemplo, processos administrativos, cuja instanciação (realização) não ocorre por meio de projetos, podem possuir um elevado nível de detalhamento. Esses processos podem até ser automatizados com sistemas de workflow. Exemplos de processos com este nível de detalhamento: processo de compra, emissão de documentos fiscais, encaminhamento de ideias, tratamento de reclamações e pagamento de funcionários.

• Nível médio de abstração: Neste nível, os processos oferecem um equilíbrio entre diretrizes gerais e procedimentos detalhados. Isso pode incluir fases ou etapas definidas com alguma flexibilidade sobre como as tarefas devem ser realizadas. É adequado para ambientes que necessitam de alguma estrutura para garantir consistência, mas ainda assim desejam manter certa flexibilidade.

Por exemplo, para a realização de projetos de inovação incremental, ou durante o detalhamento e testes no desenvolvimento de produtos. No setor farmacêutico, o período de pesquisa clínica da eficácia de um medicamento (fase 3) deve seguir os requisitos de normas e pode ser representado por um processo de nível médio de abstração.

• Nível elevado de abstração (pouco detalhado): Processos descritos em um alto nível de abstração fornecem diretrizes amplas que orientam as atividades sem prescrever métodos específicos. Isso é ideal para ambientes que valorizam a inovação e a criatividade, pois permite que os indivíduos ou equipes determinem a melhor forma de alcançar os objetivos.

Por exemplo, o processo de discovery, que ainda pode oferecer um conjunto de métodos e ferramentas a serem selecionados pelos desenvolvedores de acordo com, a origem e tipo de inovação, o repertório do time e o nível de maturidade da empresa.

Em outras palavras, podemos definir um processo de discovery que define somente diretrizes e atividades bem gerais, que não limitem a criatividade, flexibilidade e agilidade.

Vimos, que O’Connor et al. (2008) propuseram no modelo D-N-A três conjuntos de atividades, descritos anteriormente:

• pesquisa básica
• geração de oportunidades
• articulação de oportunidades

Um processo de discovery pode ser constituído de checklist de possíveis atividades ou entregas e/ou uma coleção de métodos e ferramentas, alinhadas com o repertório do time de discovery.

Um checklist de possíveis atividades ou entregas e/ou uma coleção de métodos e ferramentas de um processo de discovery devem estar alinhadas com o repertório do time de discovery e com a cultura da empresa.

 Veja que dissemos “possíveis”, ou seja sem a exigência de realização / utilização das atividades / métodos. A cada oportunidade, desafio ou ideia, o time decide em um sprint (no contexto da gestão ágil) o que vai utilizar. Porém, alguns padrões mínimos podem ser estabelecidos, dependendo de fatores contextuais da empresa e seu ecossistema.

Algumas empresas definem o discovery como processo, que obviamente deve ser baseado nas capabilidades (que inclui competência) de discovery.

Você pode utilizar outros termos e determinar outros processos na sua empresa, que possuam as características do discovery.

Sempre utilize o termo mais alinhado com a cultura da sua empresa.

Como já citamos na introdução, processo é somente uma das perspectivas da visão sistêmica de uma empresa e seu ecossistema. Outras perspectivas possuem elementos que conjuntamente com os processos representam o discovery, tais como, estratégia, indicadores, organização (cultura, capabilidade e estrutura), pessoas (competência / repertório, mentalidade), recursos (métodos e ferramentas) etc.

Os artefatos da parte superior e inferior da figura são idênticos, a menos dos grafados em vermelho, que normalmente são distintos. Seguem as descrições sucintas dos artefatos comuns representados na figura (que não esgotam os possíveis artefatos).

Oportunidades, desafios e ideias sintetizam as possíveis entradas para o processo de inovação, vindas de diversas fontes, que podem definir uma oportunidade de negócio;

Proposição de valor representa os benefícios que uma oferta (de produto e serviços) entrega para stakeholders (com foco nos clientes) de um determinado segmento de mercado. Ela pode conter uma descrição de alto nível dessas ofertas. 

Conceito representa um artefato conceitual criado na fase inicial da inovação / desenvolvimento, que possui uma descrição escrita e visual, que inclui as principais características e benefícios para o cliente combinados com um amplo entendimento da tecnologia necessária.

POC, MVP ou protótipo são artefatos utilizados para se testar uma hipótese de valor. Se ela for comprovada, dizemos que há o product-market fit.

Testes utilizamos como um termo genérico para representar todo o tipo de experimentação que realizamos para provar a funcionalidade, usabilidade, segurança, integridade,  hipóteses de valor e de mercado de uma oferta, melhoria operacional ou modelo de negócio.

Modelo de negócio descreve a lógica de como uma organização cria, entrega e captura valor. Ele contém a proposição de valor.

Detalhamento representa um conjunto de atividades que transformam conceitos de produtos e serviços em especificações, artefatos conceituais e concretos, que permitem que uma cadeia de valor e/ou ecossistema possa criar, entregar e capturar valor. Essas atividades variam de acordo com os fatores contextuais do negócio, 

Processos é um termo genérico que utilizamos nessa figura para representar todos os processos que são criados ou adaptados durante o detalhamento para criar, entregar e capturar valor.

Certificações representam tanto as homologações como a própria certificação de produtos e processos, que são exigidas em alguns tipos de mercado.

O business case é utilizado para justificar o desenvolvimento em uma empresa estabelecida, que não irá gerar um novo negócio de risco (venture). O business plan é voltado para novos negócios de risco (venture), tanto no caso corporativo como na criação de uma startup.

A implementação e escala, destacados em negrito na figura anterior, são discutidos no próximo tópico.

• métodos, procedimentos, regras de negócio (perspectiva de processo);
• instalações físicas, construções, infraestrutura, tecnologia de informação e comunicação – TIC, equipamentos (perspectiva de recursos e tecnologia);
• mentalidade, competência (perspectiva de pessoas, discutível se devemos denominar de artefato, mas é uma condição ou um resultado de um projeto de implementação de um novo negócio ou desenvolvimento de um produto / serviço);
• estrutura organizacional, cargos e salários, responsabilidades, cultura (perspectiva da organização);
• parcerias, fornecedores, conexão e engajamento com atores do ecossistema (perspectiva de ecossistema);
• sistema de indicadores, KPIs, sistemática de OKRs (perspectiva de indicadores);
• estudos de viabilidade, modelo de custos e de receitas, governança fiscal (perspectiva financeira);
• contratos, regras de governança, regulamentações exigidas, acordos (perspectiva jurídica).

A implementação desses elementos ocorre por meio de projetos, ações e iniciativas mais ágeis que adaptam o negócio atual e/ou adquirem / contratam novos elementos.

Por exemplo, uma ação de marketing pode ser essencial para se superar o “abismo da inovação”

Os processos a serem implementados podem ser  gerenciais, principais (ponta a ponta) e de apoio.

Mas lembre que processo é somente uma das perspectivas a ser considerada na implementação, que se relaciona com elementos de outras perspectivas (organização, indicadores, pessoas, recursos etc.).

A escala representa os resultados da fase de desenvolvimento de um novo produto ou serviço (parte superior da figura) ou da aceleração de um novo negócio de risco (parte inferior da figura). Também não pode ser considerado um artefato, como a implementação. A escala significa que a inovação já ultrapassou o “abismo da inovação” e foi adotada pela maioria inicial. Dessa forma, se comprova a hipótese de mercado.

A identificação, geralmente, envolve pesquisa de mercado, análise de tendências, análise da concorrência, analytics de informações obtidas de feedback de clientes das redes sociais, prospecção tecnológica e interações diretas com os clientes por meio de entrevistas, observações, e outras técnicas de pesquisa qualitativa. O objetivo é compreender profundamente os problemas que os clientes enfrentam e onde os produtos ou serviços existentes estão falhando em atender essas necessidades.

Pode ser que ideias iniciais sejam elaboradas nesta atividade a partir de propostas realizadas por colaboradores por meio de uma caixa de sugestões, dentro do contexto da gestão de ideias, graças a um ambiente de intraempreendedorismo.

Com base nas informações coletadas, a equipe de discovery entra na fase de ideação de novos produtos, serviços e até mesmo novos modelos de negócio. Esses conceitos e propostas são associadas à hipótese de valor. Essa hipótese é então testada por meio de experimentos rápidos, como testes A/B, prototipagem rápida, e MVPs (Produtos Mínimos Viáveis). O objetivo é obter o feedback de clientes reais (potenciais) para validar rapidamente as ideias e, assim, garantir que elas tenham um mercado potencial (market fit) antes de prosseguir para o desenvolvimento mais detalhado.

A hipótese de mercado inicial também deve ser proposta e avaliada para posteriormente testar se o produto ou serviço terá escalabilidade.

Os dados e feedback coletados durante os testes das hipóteses são analisados para gerar insights relevantes. Essa análise ajuda a refinar ainda mais as ideias, ajustar as estratégias e, se necessário, pivotar para diferentes ideias ou conceitos. A aprendizagem é um componente crítico nesta fase, pois permite que a equipe entenda não apenas o que os usuários querem, mas também por que eles querem, proporcionando uma base sólida para inovações futuras.

Nas fases iniciais, os aspectos e possíveis impactos ambientais devem ser avaliados.

Esta atividade envolve uma definição inicial de como o produto, serviço ou modelo de negócio será monetizado e precificado para garantir alinhamento com as expectativas do mercado e avaliar o impacto financeiro das diferentes abordagens de monetização. A hipótese de mercado é aperfeiçoada para avaliar o potencial de escalabilidade da solução.

Conforme o tipo de solução, somente em fases subsequentes da inovação (o desenvolvimento e/ou incubação e aceleração) conseguimos ter uma noção mais precisa da monetização e precificação, pois as incertezas diminuem e as premissas financeiras tornam-se mais concretas.

Após a validação das ideias e geração de insights, as oportunidades mais promissoras são priorizadas para continuidade do desenvolvimento. Esta fase envolve avaliação de impacto potencial, recursos necessários, e alinhamento estratégico com os objetivos da empresa. O planejamento guia as fases subsequentes de:

• desenvolvimento do produto, implementação do serviço ou da ação de mudança interna ou
• incubação e aceleração de um novo negócio.

A priorização e planejamento geralmente não faz parte do escopo do discovery. São atividades do planejamento da inovação.

Roadmapping: consolidar informações de mercado e de foresight (previsão futura) em roadmaps para definir tendências e identificar lacunas.

Ferramentas de pesquisa: plataformas como SurveyMonkey e Google Forms, úteis para coletar tanto dados quantitativos quanto qualitativos através de pesquisas estruturadas.

Entendimento dos stakeholders: desde mapa de stakeholders para priorizá-los, como persona, entrevista empática, observação, análise documental, estágio etnográfico, mapa de empatia, jornada do cliente, job-to-be-done, até o value proposition Canvas e outros, que são propostos em abordagens de design thinking.

Analytics: aplicações como Google Analytics para análise de dados digitais e software de business intelligence para visualização e interpretação de grandes conjuntos de dados em diversos contextos.

Aplicação do value proposition design: aplicar essa ferramenta a partir dos entendimentos, ideias e conceitos anteriores para avaliar a consistência dos resultados anteriores. Posteriormente, formalizar a proposição de valor. Este método já pode ter sido aplicado no entendimento dos stakeholders.

Sessões de criatividade e ideação: Uso de plataformas colaborativas, como MIRO e MURAL, e técnicas de criatividade e resolução de problemas, tais como Brainstorming, SCAMPER, mapas mentais, pensamento lateral, Seis Chapéus do Pensamento, análise de Synectics, Biomimética, Osbourne’s Checklist, técnica de inversão, análise morfológica, TRIZ. 

Desenvolvimento de conceitos: Técnicas para refinar ideias em conceitos mais detalhados, muitas vezes usando métodos como workshops de inovação ou sessões de co-criação que envolvem stakeholders diversos.

Análise de modelo de negócios: Utilização do Business Model Canvas para explorar interações entre componentes de um modelo de negócio para poder validar o modelo atual ou propor um novo no caso de um novo negócio. Este modelo pode ser aperfeiçoado nas atividades subsequentes.

Aqui podemos aplicar métodos e ferramentas de prototipagem, testes e validação, que são apresentadas mais adiante porque elas podem ser utilizadas em outras categorias de atividades.

Análise de modelo de negócios: Utilizar novamente o Business Model Canvas com foco no modelo de receita e estruturas de custo. Realizar experimentações com diferentes modelos de negócios e estratégias de monetização em estágios iniciais. Esses modelos podem fazer uso dos resultados da aplicação de outros métodos, como alguns dos listados a seguir.

Análise de preço de mercado: Avaliação dos preços de produtos ou serviços similares para entender o que os clientes estão dispostos a pagar. Isso inclui estudos de benchmarking para definir faixas de preço competitivas e identificar práticas de monetização inovadoras.

Feedback de clientes: Coleta de feedback direto por meio de entrevistas ou grupos focais para entender percepções de valor e expectativas de preço dos clientes. Este método pode ser utilizado de forma integrada com o próximo método.

Análise de valor para o cliente: Técnicas como análise de trade-off e pesquisa de valor máximo (MaxDiff) para determinar os atributos mais valorizados pelos clientes e sua influência na disposição a pagar.

Testes de preço: Implementação de testes A/B ou testes de mercado para avaliar a sensibilidade dos clientes a diferentes níveis de preço, utilizando ferramentas como Optimizely ou VWO.

Análise de elasticidade de preço: Estudo inicial sobre como variações no preço podem afetar a demanda, usando dados de mercado ou insights de especialistas.

Análise de cenários: Desenvolvimento de diferentes cenários futuros baseados em variáveis chave que podem afetar o desempenho do projeto. Esta técnica ajuda a explorar uma variedade de resultados possíveis e suas implicações financeiras.

Simulações de precificação: Utilização de softwares de simulação para modelar cenários de precificação e avaliar impactos em volume de vendas, receitas e lucratividade. Nas simulações você pode utilizar a Análise de Sensibilidade para avaliar como diferentes inputs afetam o valor da oferta, permitindo identificar quais variáveis têm maior impacto no valuation e onde as incertezas são mais críticas (integrando, por exemplo, as técnicas da Análise de valor para o cliente. 

Avaliação por comparáveis: Uso de métricas de empresas ou projetos similares para estabelecer um valor relativo. Esta ferramenta depende da disponibilidade de dados comparáveis no mercado e é frequentemente usada em indústrias com muitas startups e inovações.

Análise de fluxo de caixa descontado (DCF): Projeção de futuros fluxos de caixa e desconto dos mesmos para o presente para avaliar a viabilidade financeira de diferentes estratégias de preços e monetização. Esta análise pressupõe que você é capaz de definir com pouca incerteza as premissas do fluxo de caixa, tais como, preço, custo, volume de vendas no tempo e taxa de desconto.

Opções reais: Esta técnica trata investimentos como opções financeiras, proporcionando flexibilidade para fazer ajustes conforme as condições de mercado evoluem. É particularmente útil em projetos de inovação onde o futuro é incerto, permitindo que a empresa reaja a mudanças e aproveite oportunidades emergentes.

Modelo de valuation de startups: (para novos negócios de risco – venture) Modelos específicos para startups que consideram o grande potencial de crescimento e a incerteza alta, tais como, o método de Berkus, avaliação de fatores de risco, score card, negociação comparáveis,  avaliação baseada em milestones e outros.

Método de venture capital (capital de risco): (para novos negócios de risco – venture) Calcula o valor de um investimento baseado no retorno esperado por investidores de capital de risco, considerando o estágio atual de desenvolvimento e os riscos associados.

Value proposition design: aplicar novamente essa ferramenta a partir dos novos  entendimentos e evolução das proposta. Serve para  avaliar a consistência dos resultados anteriores. 

Avaliar impactos ambientais e sociais: com base em checklists e métodos simplificados de avaliação do ciclo de vida.

Análise de viabilidade e alinhamento estratégico: Métodos para avaliar ideias baseados em critérios como alinhamento estratégico, potencial de mercado e viabilidade técnica.

Matrizes de decisão e scoring: Uso de ferramentas de scoring e/ou análise de multicritérios para classificar e priorizar ideias com base em múltiplos critérios definidos, facilitando a seleção das mais promissoras para desenvolvimento futuro.

Prototipagem rápida: Ferramentas como Adobe XD e prototipagem física, impressão 3D, protótipos dependendo do produto, para criar rapidamente modelos funcionais ou visuais que podem ser testados e iterados.

Testes de usabilidade e feedback: Utilização de métodos de teste direto com usuários, como entrevistas de usabilidade ou testes A/B, para coletar feedback e aprimorar os conceitos.

Análise de mercado: Técnicas de análise competitiva e estudos de mercado para posicionar o produto adequadamente no mercado e validar a demanda.

Criação de MVPs, POCs ou protótipos: Desenvolver e testar Produtos Mínimos Viáveis, ajudando a verificar hipóteses de valor (para se testar o product-market fit e as hipóteses de mercado) rapidamente e com eficiência em termos de custos.

A transformação digital tem remodelado profundamente o processo de discovery, ampliando as capacidades das empresas em explorar novas ideias e inovações de maneira rápida e eficaz. As ferramentas digitais podem ser utilizadas em todas as fases e não somente durante o discovery.

Essas ferramentas podem ser utilizadas em outros processos de inovação, como desenvolvimento de produtos, serviços, tecnologias etc., que vão além do discovery e são realizados após o planejamento da inovação.

Há uma variedade de tecnologias e práticas relacionadas com as ferramentas digitais, tais como (exemplos):

Business Intelligence e Data Analytics
A integração da business intelligence e data analytics transformou o processo de discovery, fornecendo insights profundos sobre tendências de mercado, comportamento do consumidor e oportunidades de inovação. Essas ferramentas permitem uma análise preditiva que pode antecipar mudanças de mercado e influenciar diretamente as decisões estratégicas no início do processo de desenvolvimento.

Influência da inteligência artificial generativa
A inteligência artificial generativa está começando a ter um impacto significativo no processo de discovery, especialmente na capacidade de buscar novas oportunidades, gerar ideias inovadoras e soluções de design. Essa tecnologia permite simular e visualizar inúmeras variações de um produto ou serviço, acelerando a experimentação e o aprimoramento de conceitos antes de eles passarem para os processos (ou fases) de desenvolvimento detalhado e implementação.

Desenvolvimento rápido de software e prototipagem
A capacidade de gerar códigos rapidamente e desenvolver protótipos ou MVPs (Produtos Mínimos Viáveis) acelera significativamente o ciclo de feedback e validação de hipóteses. Esta rapidez é crucial em um ambiente onde a velocidade de inovação pode definir o sucesso ou fracasso de um produto.

Plataformas de nuvem
As tecnologias de nuvem permitem que as equipes de discovery acessem recursos computacionais escaláveis e colaborem efetivamente, independentemente de sua localização geográfica. Isso não só aumenta a agilidade das equipes, mas também reduz significativamente os custos associados à infraestrutura de TI.

Novos canais de comunicação
A evolução dos canais digitais facilita a interação direta e contínua com os clientes, fornecendo feedback em tempo real que é vital para o refinamento de produtos e serviços.

Outros avanços tecnológicos
Além das tecnologias citadas anteriormente, outras tecnologias também influenciaram a evolução do processo de discovery, tais como, simulações computacionais, plataformas de prototipagem digital, como impressão 3D, gêmeo digital (digital twin), realidade virtual e aumentada etc.

Essas tecnologias transformaram as possibilidades dentro do processo de discovery, permitindo que as equipes de desenvolvimento testassem e iterassem suas ideias de maneira mais rápida e econômica, muitas vezes envolvendo os clientes na validação dos protótipos..

Outras tecnologias de transformação digital da manufatura também ofereceram um potencial para serem consideradas no processo de discovery.

Ambidestria organizacional

A ambidestria organizacional refere-se à capacidade de uma empresa de explorar novas oportunidades de negócio em novos mercados  (exploration) enquanto explora eficientemente as ofertas atuais nos mercados atuais ou adjacentes (exploitation).

O foco do processo de discovery está ligado ao conceito de exploration.

No exploration, as organizações buscam ativamente novas ideias, tecnologias, desafios e oportunidades de mercado que possam transformar ou criar modelos de negócio.

Esta abordagem requer uma cultura de abertura à experimentação e à aceitação do risco associado ao teste de novas ideias, que é fundamental para o sucesso em ambientes de negócios dinâmicos e altamente competitivos. O processo de discovery, ao promover essa mentalidade exploratória, permite que as empresas identifiquem e capitalizem em inovações estratégicas antes que se tornem evidentes para o mercado em geral.

Três horizontes de inovação

Os três horizontes de inovação e crescimento são:

• H1: proteger e ampliar os negócios atuais
• H3: criar opções para negócios futuros (visão)
• H2: nutrir novos negócios emergentes (empreendedorismo)

Implementar uma estrutura que suporte a ambidestria (item anterior) é importante para empresas que buscam balancear diversos tipos de inovação, tanto para as ofertas para o mercado como para a melhoria interna da excelência operacional. Isso geralmente envolve a criação de unidades ou equipes:

• que se concentram em inovações de longo prazo (tipicamente do horizonte H3 e eventualmente H2)
• enquanto outras partes da organização focam em objetivos inovações incrementais de curto prazo (horizonte H1) e de crescimento e expansão do mercado para as ofertas atuais (H2), assim como
• na otimização de operações existentes (tanto H1 como H2).

A organização responsável pelo exploration deve praticar o processo de discovery.

Nos próximos tópicos, exploramos alternativas organizacionais para o processo de discovery.

Hubs de inovação ou centros de excelência servem como pontos de concentração de conhecimento, habilidades e recursos dedicados à inovação. Eles operam como incubadoras dentro da organização, onde ideias podem ser exploradas e desenvolvidas sem as restrições operacionais do negócio principal.

Por exemplo, quando se necessita construir protótipos ou se conectar com startups para se desenvolver provas de conceitos e testar algumas hipóteses, a empresa não pode “aguardar” a confecção tradicional de um contrato ou a burocracia de um processo de compra de serviços ou materiais regido pelas regras de governança corporativa. Essas atividades necessitam de agilidade, que não se consegue na estrutura voltada para o exploitation.

Um hub corporativo da empresa agrega pessoas e organizações que interagem e colaboram para transformar desafios, oportunidades e ideias em soluções e negócios inovadores que entregam valor para stakeholders. Esses hubs frequentemente colaboram e/ou estão inseridos em ecossistemas de inovação e empreendedorismo.

Esses hubs frequentemente colaboram e/ou estão inseridos em ecossistemas de inovação e empreendedorismo.

Um outro papel de um hub de inovação pode ser a orquestração das iniciativas e projetos de inovação.

Um ecossistema é formado por uma rede de atores heterogêneos, independentes, interconectados, interdependentes, que são unidos por suas complementaridades e que cooperam, colaboram e coopetem entre si com o objetivo de criar  valor para os stakeholders, por meio de uma inovação, associada a um novo negócio de risco (startup) ou ao negócio atual.

Lembramos que um ecossistema não é a cadeia de suprimentos, cuja ligação entre os parceiros é regida por relações contratuais.

Em um ecossistema a ligação entre atores ocorre por meio de um interesse comum na criação, entrega e captura de valor.

Hoje em dia é essencial que uma empresa, que deseja praticar o discovery, esteja associada a um ecossistema de empreendedorismo ou crie o seu próprio ecossistema de inovação (ou de negócios). Participar de um ecossistema amplia a capacidade de uma organização de se manter na vanguarda da tecnologia e das tendências de mercado. Isso inclui formar parcerias estratégicas com instituições acadêmicas, startups, mentores, investidores e outros atores para fomentar um fluxo contínuo de novas ideias e abordagens.

A unidade focal de ligação e integração da empresa com o ecossistema pode ser o hub de inovação citado anteriormente ou uma outra combinação de elementos organizacionais. 

A liderança desempenha um papel importante ao estabelecer e sustentar o processo de discovery. Líderes que são visionários, que suportam e participam ativamente da inovação, e que estão comprometidos com a criação de um ambiente que suporte a exploração de novas ideias, são indispensáveis. Eles devem ser capazes de equilibrar a orientação estratégica com a autonomia operacional, permitindo que suas equipes experimentem e inovem.

Conforme proposto por Gina O’Connors et al. (2008), a função inovação enfoca a importância de definir claramente a inovação como uma função central dentro da organização. Isso envolve estabelecer processos claros, alocar recursos específicos e definir responsabilidades para garantir que a inovação não seja episódica, mas um elemento contínuo e estruturado das operações de negócio.

É discutível se essa função, que pode se tornar um elemento organizacional, vai ser a única responsável pela inovação, como o próprio hub de inovação citado anteriormente.

Deve haver uma combinação de estratégias e estruturas correspondentes. Como afirmamos anteriormente, o hub pode ser responsável pelo processo de discovery e pela orquestração. Ou seja, o hub pode incorporar a função inovação.

No entanto, não devemos esquecer que a gestão da inovação é bem mais ampla do que o processo de discovery.

Para se aprofundar nessa discussão, repetimos a seguir dois tópicos:

• Dilemas da gestão da inovação com relação a pessoas e organização da seção “Características da gestão da inovação” do capítulo “Gestão da inovação”.
• Ambidestria na prática da seção “Ambidestria organizacional”

Não confundir este tópico com o famoso livro do Clayton Christensen intitulado “o dilema do inovador” (cuja versão em português tem o título de “o dilema na inovação”), que é quando as novas tecnologias causam o fracasso de grandes empresas estabelecidas.

Os dilemas que tratamos neste tópico são tácitos e operacionais, relacionados com a gestão da inovação nas perspectivas de pessoas e organização.

Nos últimos tempos, devido à importância da inovação, as empresas estão criando áreas de inovação (departamento, diretoria, setor… e qualquer que seja a denominação que a sua empresa utiliza). Após a criação de uma área responsável pela inovação, começam os dilemas e questionamentos, tais como:

• Qual é mesmo a função da área de inovação? Ahh orquestrar a inovação. Como?
• Já sei !! Cuidaremos da inovação aberta. Toda relação com startups será por meio da nossa área. Inovação aberta é só se relacionar com startups?
• Também fomentamos a criação ou inserção de nossa empresa no ecossistema de inovação.
• Mas como identificar quais startups podem contribuir para as iniciativas de inovação?
• Uma vez selecionada uma startup, como proceder?
• Trabalhar com aceleradoras, incubadoras, hubs, criar uma incubadora ou hub corporativo, investir em startups (corporate venture capital), criar novas startups (spin offs) por meio de venture building (leia sobre os tipos de fomento na seção “conhecimentos adicionais sobre inovação”)?
• Quem vai cuidar da gestão de ideias? E do intraempreendedorismo?
• E as outras áreas da empresa? Elas devem inovar também? Como articular conosco?
• Como articular com a área de P&D?
• Minha área fica com inovação disruptiva e as outras áreas com inovações menos radicais?
• Como promover a busca por novos modelos de negócio?
• Como implementar a ambidestria organizacional?
• Precisamos promover a cultura de inovação. Mas e a área de gestão de pessoas? (em algumas empresas ainda conhecida como RH)
• Como engajar as pessoas na jornada da inovação?
• TI ficou com a digitalização? Mas eles não conhecem o negócio….
• As nossas ofertas ficam no mercado por anos. Não somos nós que cuidamos da gestão do ciclo de vida. Afinal, existe uma área de sustentabilidade. Como podemos trabalhar de forma coordenada? Ou não tem nada a ver com inovação?
• E as outras iniciativas que de certa forma possuem relação com a inovação?

As questões apresentadas não tiveram o intuito de esgotar os dilemas possíveis. São somente exemplos de dilemas. As respostas a esses questionamentos passam pela estruturação da gestão da inovação da empresa, que envolve a articulação com

• outras iniciativas de gestão 
• os processos de inovação
• o ecossistema de inovação, 

além de orquestração com as perspectivas de estratégia e de indicadores.

Antes de procurar responder a algumas dessas questões (que não têm uma única resposta), você precisa obter uma  visão sistêmica da perspectiva de pessoas e organização da sua empresa e conhecer alternativas de arquitetura organizacional, cargos e papéis relacionados com a inovação, competências e atitudes individuais e cultura organizacional voltada à inovação.

Ambidestria organizacional é uma abordagem de estruturação organizacional da empresa (óbvio, não?). A denominação de liderança ambidestra é uma “extrapolação” do conceito organizacional para um papel. Essa adoção traz um problema conceitual e “mistura abordagens”.

Parece ser impossível existir um líder ambidestro na média gerência.

A alta cúpula de uma empresa (CEO e diretoria) necessitaria promover a ambidestria organizacional e colocar líderes apropriados para exploitation e separadamente para exploration, assim como criar condições para a orquestração das iniciativas (estrutura organizacional, processos, indicadores, cultura etc.).

Esses dois termos “exploitation e exploration” surgiram e são ainda utilizados na teoria da organização ambidestra para representar características organizacionais (Tushman & O’Reilly, 1996).

Não é fácil praticar a ambidestria organizacional. Atualmente, a abordagem de “conexão com startups” nos processos de inovação dentro do contexto mais amplo da “inovação aberta” traz um maior potencial para se conseguir acomodar essas “duas organizações” dentro de uma mesma empresa. O papel do ecossistema de inovação e empreendedorismo torna-se cada vez mais importante para viabilizar a organização ambidestra (O'Reilly III  & Tushman, 2013).

Como discutimos no tópico “Qual área deve coordenar a gestão da inovação?” do capítulo “pessoas e organização”, a gestão da inovação não deve ser de responsabilidade de uma área e sim de toda a empresa. A não ser que seja uma solução intermediária para promover a maturidade. Assim,  a ambidestria organizacional pode ser aplicada se os diversos processos de inovação forem alocados para responsáveis distintos e se possivelmente forem alocados em áreas distintas.

Exemplos

• uma área cuida do relacionamento com startups;
• outra pensa em novos negócios (exploration) e trabalha a área que cuida do relacionamento com startups;
• as unidades de negócio praticam tanto a inovação incremental e intermediária (no contexto do exploitation) e trabalham também com a área responsável pelo relacionamento com startups para conseguir parceiros para a construção de POCs e MVPs; 
• outra área cuida da gestão da tecnologia e foca no desenvolvimento de novas tecnologias (área de P&D se for o caso);
• outra monitora o mercado (business intelligence) e patentes;
• outra fica responsável por iniciativas de M&A coordenada pela diretoria;
• outra cuida da propriedade intelectual;
• outra da transformação digital;
• outra gerencia a “caixa eletrônica de ideias” e promove o intraempreendedorismo;
• e assim por diante. 

Vários arranjos organizacionais são possíveis. Todos no “movimento pela inovação”. A orquestração das iniciativas dessas áreas pode ser realizada por um staff do CEO. Além disso, essas estruturas organizacionais, processos, recursos etc. devem ser constantemente revistos e atualizados. Sempre perseguindo uma atualização das capabilidades dinâmicas.

As pessoas definem o propósito e as estratégias, determinam o segmento de mercado e a proposição de valor, desenham e implementam os processos e a organização, especificam e implementam os recursos.

O talento e as competências das pessoas envolvidas no processo de discovery são críticos. Os principais aspectos das pessoas para apoiar o processo de discovery são:

• habilidades relacionadas à criatividade, pensamento crítico, resolução de problemas complexos e capacidade de colaboração;
• mentalidade (mindset), que inclui os modelos mentais e
• competência, que, como definimos no glossário, é a combinação de conhecimentos, habilidades, atitudes e comportamentos, que permitem a um indivíduo executar com sucesso uma tarefa ou atividade” (Guzman, 2021). 

A cultura de inovação é a condição sobre a qual todas as atividades de inovação são construídas. Uma cultura que valoriza a curiosidade, a experimentação e o aprendizado contínuo encoraja os funcionários a assumir riscos e explorar novas ideias sem medo de falhar. Isso cria um ambiente onde o discovery não apenas ocorre, mas é continuamente incentivado e recompensado.

A eficácia do processo e discovery depende de investimentos adequados em tecnologia de informação e comunicação (TIC), tais como:

• ferramentas necessárias para coletar dados, colaborar, comunicar e gerenciar informações eficientemente
• plataformas de colaboração,
• ferramentas de captura e gestão de projetos 
• sistemas de análise de dados

Indicadores de desempenho específicos para inovação são essenciais para medir o sucesso das atividades de discovery. Estes podem incluir medidas de quantidade e qualidade de ideias geradas, velocidade de experimentação, taxa de conversão de ideias em protótipos e, finalmente, em produtos lançados, além da eficácia da implementação de novas ideias.

Não devemos colocar como uma meta individual de responsáveis pelo discovery o “aumento de produtividade” para dimensionar um bônus anual. Este indicador vai contra o discovery. Exemplos de indicadores alinhados com o discovery são:

• Número de ideias geradas: Medir a quantidade de novas ideias ou conceitos gerados pode incentivar a criatividade e a geração de soluções inovadoras.

• Número de hipóteses testadas: Avaliar quantas hipóteses foram formuladas e testadas pode promover uma cultura de experimentação e validação de ideias.

• Diversidade de áreas exploradas: Monitorar a variedade de campos ou temas explorados para garantir que a equipe esteja buscando inovações em uma ampla gama de áreas.

• Taxa de aprendizado e insights obtidos: Avaliar o que foi aprendido durante o processo de discovery, não apenas em termos de sucesso, mas também dos fracassos e dos insights obtidos.

• Interações com stakeholders externos: Quantificar as interações com especialistas externos, parceiros potenciais e clientes para incentivar a incorporação de novas perspectivas e conhecimentos externos.

Para a realização das três categorias de atividades do discovery, apresentadas anteriormente,  O’Connor et al. (2008) propõem, um sistema de gestão próprio que envolve as seguintes perspectivas:

• Atribuições e responsabilidades: varia conforme o alinhamento com os negócios atuais, o horizonte de tempo e os domínios. Envolve desde a exploração de conhecimentos existentes até a busca por novas oportunidades em áreas não exploradas. A clareza das atribuições e responsabilidades é crucial para evitar conflitos com outras equipes e para direcionar esforços de forma estratégica. É fundamental revisar regularmente essas atribuições e responsabilidades para garantir que continue relevante às mudanças nas necessidades da empresa.  
• Estrutura e processos: deve  envolver um grupo específico responsável por fomentar ideias, identificar tendências e oportunidades, e engajar-se em conhecimento fundamental, que também articula oportunidades como potenciais negócios e mantém conexões estreitas com os atores do ecossistema. Processos bem definidos ajudam no reconhecimento de oportunidades, incluindo trabalho técnico e científico, interações com ecossistemas e prospecção sobre futuros. Os processos envolvem também a transformação de ideias em conceitos de negócios viáveis, explorando novos mercados e definindo modelos de negócios potenciais, tudo ainda como possibilidades a serem testadas na incubação.

• Recursos e habilidades: Recursos devem ser articulados entre a corporação e as unidades, com foco na busca de oportunidades de longo prazo e áreas não exploradas. As habilidades incluem expertise científica para desenvolver e avaliar novas tecnologias, visão de mercado para articular e valorizar oportunidades e insight estratégico para alinhar inovações aos objetivos futuros da empresa. É fundamental que as equipes de discovery sejam compostas por membros com diversas competências, capazes de abordar problemas de várias perspectivas sem viés, promovendo uma abordagem inovadora e resiliente frente a falhas e rejeições.
• Métricas e sistemas de recompensa: A avaliação do desempenho em discovery vai além do número de patentes, abrangendo a identificação de novas plataformas, progresso técnico, robustez dos conceitos de negócio e geração de produtos potenciais. Importante também é a capacidade de aprendizado da equipe, como melhorias na definição de oportunidades, desenvolvimento de competências técnicas e engajamento em novas redes. As recompensas e incentivos devem se estender a todos os que contribuíram na descoberta, valorizando tanto a inovação quanto a capacidade de renovação contínua do portfólio e a colaboração efetiva com outros setores da empresa.
• Liderança e governança: A liderança requer colaboração entre diretores (chief of X) para alinhamento entre as diversas estratégias.  A cultura deve focar na exploração e imaginação, enquanto mantém uma disciplina rigorosa para validar ideias inovadoras. Diferentes empresas adotam abordagens variadas ao risco: algumas buscam grandes plataformas para desenvolvimento contínuo, enquanto outras preferem apostas menores para explorar oportunidades emergentes. A tomada de decisão sobre quais oportunidades avançam para a incubação considera a viabilidade técnica, o potencial de mercado e o alinhamento com a visão de futuro da empresa, garantindo que as inovações radicais estejam estrategicamente integradas e alinhadas com os objetivos de longo prazo.

A tabela a seguir mostra o paralelo entre as perspectivas (dimensões) do modelo D-N-A (O’Connor et al., 2008) e as perspectivas da visão sistêmica da empresa e seu ecossistema, proposta pela flexM4i.

Tabela 1200: Comparação das perspectivas do modelo D-N-A de O’Connor et al. (2008) e da flexM4i

Historicamente, as áreas de engenharia e de pesquisa e desenvolvimento (P&D) nas empresas têm buscado métodos para melhor entender e atender às expectativas do mercado antes de proceder com o desenvolvimento de soluções completas. No entanto, o aumento do ritmo de mudança tecnológica e de mercado, que exigia métodos que pudessem lidar com incertezas e mudanças rápidas, fizeram com que surgissem abordagens mais interativas e orientadas para o teste de hipóteses com os clientes.

Steve Blank, em seu livro “The four steps to the epiphany: successful strategies for products that win”  (Blank, 2007), expandiu essas práticas ao introduzir o conceito de “Customer Discovery” como parte integral do Desenvolvimento do Cliente.

Nesta publicação, Blank criticou os processos tradicionais de desenvolvimento por não darem a atenção devida e acompanhar a evolução da aquisição de clientes.

Na fase de “Customer discovery”, Blank enfatizou a importância de uma interação mais direta e iterativa com os clientes no início do processo de desenvolvimento, o que desafiava algumas práticas mais rígidas e sequenciais ainda prevalentes na época. Ele defendeu que entender e validar as hipóteses de valor e de mercado diretamente com clientes reais poderia reduzir significativamente o risco e aumentar a eficiência do desenvolvimento de novos produtos.

O Front-End of Innovation (FEI) é frequentemente discutido em paralelo com o discovery, pois ambos tratam das fases iniciais de inovação. Enquanto o FEI se concentra mais amplamente na identificação de oportunidades tecnológicas e de mercado antes que os projetos de inovação sejam formalmente definidos e financiados, o discovery pode ser visto como uma componente deste processo, focando mais especificamente na identificação, validação e desenvolvimento inicial de oportunidades e deias

O Fuzzy Front-End é similar ao FEI e abrange as atividades muito iniciais de inovação, onde há muita incerteza e falta de definição. O processo de discovery compartilha muitas características com o Fuzzy Front-End, especialmente na exploração de oportunidades emergentes sem a restrição, inicialmente, de objetivos de negócios específicos .

O modelo Stage-Gate ® organiza o processo de inovação em uma série de etapas (stages) e pontos de decisão (gates). Embora o Stage-Gate ® possa incorporar elementos de discovery, especialmente nas fases iniciais, ele é mais estruturado e sequencial, o que contrasta com a natureza iterativa e fluida do discovery.

Com a adoção das ideias de Blank e a popularização de abordagens como o Lean Startup, uma mudança fundamental começou a se solidificar na forma como as empresas abordam o desenvolvimento de produtos.

A ênfase passou a ser colocada não apenas em identificar e atender às necessidades dos clientes, mas em fazê-lo de uma maneira que permitisse adaptações rápidas e eficazes em resposta às dinâmicas de mercado. Isso encorajou uma cultura de desenvolvimento mais flexível e adaptável, utilizada para inovar em um ambiente de negócios que está sempre mudando.

O Lean Startup, com seu foco em “aprender rápido, falhar rápido” por meio de ciclos de construir-medir-aprender, tem semelhanças com o discovery, particularmente na sua ênfase em prototipagem rápida e validação de hipóteses. No entanto, o Lean Startup é mais prescritivo sobre o uso de MVPs (Produtos Mínimos Viáveis) e iteração rápida com base no feedback do cliente, enquanto o discovery pode envolver uma exploração mais ampla sem a pressão imediata de lançamento ao mercado.

No Lean Startup, iniciamos com uma ideia. No discovery procuramos encontrar oportunidades e, posteriormente, no discovery amplo, podemos gerar ideias.

No modelo D-N-A apresentado, o Lean Startup seria utilizado na fase de incubação.

Impacto do Lean Thinking

Inspirado pelos princípios da manufatura enxuta, o Lean Thinking foi aplicado ao desenvolvimento de produtos e ao processo de discovery para maximizar o valor do cliente enquanto minimiza o desperdício. Esta abordagem enfatiza:

• a importância de entender o valor do cliente;
• a eliminação de suposições que não agregam valor ao produto final;
• a entrega rápida e teste de produtos mínimos viáveis (MVPs);
• o aprendizado em ciclos curtos para continuar o desenvolvimento ou pivotar.

Métodos de Design Thinking focados no entendimento profundo dos stakeholders e na ideação criativa têm enriquecido o processo de discovery, facilitando a exploração de necessidades complexas dos usuários e fomentando uma abordagem mais centrada no ser humano para a inovação.

Embora ambos valorizem a empatia pelo usuário, priorizem a compreensão profunda do usuário, a ideação criativa e a prototipagem iterativa, o Design Thinking é frequentemente aplicado de maneira mais abrangente em resolução de problemas intrincados de design e experiência do usuário, enquanto o discovery é mais focado na determinação de oportunidades e criação de ideias iniciais de produtos, serviços ou modelos de negócio.

A adoção das práticas ágeis, originárias do desenvolvimento de software, influenciou a gestão de projetos de desenvolvimento e também o processo de discovery. Com seu foco em iteração rápida, feedback contínuo, colaboração equipe-cliente e adaptabilidade ao longo do projeto, as práticas ágeis introduziram uma nova dinâmica no processo de discovery. Essas práticas ajudaram as empresas:

• a reduzir os ciclos de desenvolvimento e 
• a aumentar a flexibilidade para adaptar rapidamente os produtos às mudanças das necessidades dos clientes durante o ciclo de desenvolvimento do produto.

No setor de tecnologia, especialmente em software, o discovery é frequentemente orientado para a agilidade e a inovação rápida. Empresas de tecnologia utilizam ciclos de feedback contínuo, prototipagem rápida e teste de hipóteses para desenvolver produtos que atendam às rápidas mudanças de demanda do mercado e à evolução tecnológica.

Na saúde e biotecnologia, o discovery deve se alinhar com regulamentações rigorosas e considerações éticas. Aqui, o processo muitas vezes envolve pesquisa extensiva e colaboração com instituições acadêmicas e reguladoras para desenvolver soluções que não apenas sejam inovadoras, mas também seguras e eficazes para os pacientes.

No setor de manufatura, o discovery pode se concentrar em melhorar processos, aumentar a eficiência energética ou reduzir custos de produção. A implementação de tecnologias como IoT (Internet das Coisas) e automação inteligente são exemplos típicos de como o discovery é aplicado para inovar na produção industrial.

Em serviços financeiros, o discovery muitas vezes se concentra na segurança de dados, na melhoria da experiência do cliente e na inovação de produtos financeiros. Fintechs, utilizando técnicas de big data e aprendizado de máquina, exemplificam a aplicação do discovery para desenvolver novas soluções que atendam às expectativas de um cliente moderno e digital.

No setor de varejo, o discovery é utilizado para entender melhor o comportamento do consumidor e inovar em marketing e experiências de compra. Técnicas como análise preditiva e personalização são empregadas para criar ofertas mais personalizadas e melhorar a satisfação do cliente.

Indústrias focadas em energia e sustentabilidade utilizam o discovery para desenvolver tecnologias renováveis e soluções para desafios ambientais. O processo nesses setores muitas vezes envolve pesquisa de longo prazo e colaborações interdisciplinares para encontrar soluções viáveis para questões de sustentabilidade.

Uma das maiores barreiras ao processo de discovery é a resistência à mudança dentro das organizações. Mudar a mentalidade de uma operação focada no curto prazo para uma que valoriza a exploração e o risco pode ser desafiador. O medo do fracasso e a aversão ao risco em níveis gerenciais podem impedir a adoção de iniciativas inovadoras.

O discovery exige investimentos significativos em tempo, pessoal e capital. Muitas vezes, organizações lutam para justificar a alocação de recursos para atividades de discovery que podem não ter um retorno imediato ou garantido, especialmente em ambientes que valorizam resultados rápidos e tangíveis.

Medir o sucesso no processo de discovery pode ser complexo devido à sua natureza exploratória e muitas vezes intangível. Estabelecer indicadores claros de desempenho e avaliar o impacto real de iniciativas de discovery são desafios que muitas organizações enfrentam, tornando difícil justificar o investimento continuado em tais atividades.

Garantir que dados suficientes e relevantes sejam coletados e corretamente analisados é outro desafio. O volume maciço de informações disponíveis pode ser esmagador, e a falta de ferramentas adequadas ou competências para analisar esses dados pode resultar em insights mal interpretados ou negligenciados.

Transformar os insights obtidos durante o discovery em produtos, serviços ou processos que gerem valor real para o negócio é um desafio significativo. A integração eficaz desses insights requer não apenas uma compreensão profunda do mercado e das capacidades da organização, mas também uma coordenação efetiva entre diferentes departamentos e níveis da empresa.

Em setores altamente regulamentados ou em projetos que envolvem dados sensíveis, existem preocupações legítimas sobre a confidencialidade e a segurança durante o processo de discovery. Gerenciar esses riscos sem sufocar a inovação é um equilíbrio delicado que as organizações precisam manter.

A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) estão começando a desempenhar papéis cada vez mais críticos no processo de discovery. Estas tecnologias podem automatizar a coleta e análise de grandes volumes de dados, proporcionar novas insights e até mesmo prever tendências antes que se tornem aparentes. A integração de IA no discovery não apenas acelera o processo, mas também pode levar a descobertas mais profundas e inovações mais precisas.

As ferramentas de IA, hoje, no contexto do discovery, podem:

• sintetizar resultados de pesquisas
• realizar previsões estratégicas
• realizar análise competitiva
• criar proto-personas e jornadas sintéticas
• analisar dados
• obter insights de conteúdos de redes sociais 

O futuro do discovery provavelmente verá um aumento na colaboração interdisciplinar, reunindo diversas áreas de expertise para inovar em conjuntos complexos de problemas. Além disso, a inovação aberta, que envolve colaborar com parceiros externos, como startups, universidades e até concorrentes, continuará a ganhar força, expandindo o alcance e a eficácia do processo de discovery.

À medida que as preocupações com a sustentabilidade e o impacto ambiental continuam a crescer, as empresas devem incorporar esses aspectos no seu processo de discovery. Isso significa desenvolver novas soluções que não apenas atendam às necessidades dos consumidores, mas também promovam práticas ambientalmente sustentáveis e socialmente responsáveis.

O aumento da demanda por personalização e customização de produtos e serviços impulsionarão novas abordagens no processo de discovery. A capacidade de usar dados para entender e antecipar as necessidades individuais dos consumidores e criar soluções sob medida será um diferencial competitivo significativo.

Com a disseminação de tecnologias de trabalho remoto e ferramentas colaborativas, o processo de discovery se tornará mais descentralizado. Isso permitirá que talentos de todo o mundo contribuam para os esforços de inovação, democratizando o processo de discovery e potencialmente acelerando a geração e implementação de ideias inovadoras.

Organizações precisarão se tornar mais adaptáveis e resilientes para manter o ritmo com a velocidade da inovação. Isso envolverá não apenas adotar novas tecnologias, mas também fomentar uma cultura que valorize a flexibilidade, a aprendizagem contínua e a capacidade de responder rapidamente às mudanças do mercado.

Esta seção foi criada em conjunto pelo autor e o chatGPT 4.0 da OpenAI. Foram feitas buscas de publicações citadas nas referências, que foram alimentadas ao chatGPT. Depois foi criado um sumário em conjunto que foi atualizado 31 vezes. Foram necessárias 182 interações resultantes de questionamentos do autor humano deste ensaio.

Após a definição de uma estrutura e do texto final, o sumário continuou a ser adaptado pelo autor e grande parte do texto foi reeditada, sendo complementada por referências adicionais.

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