A teoria - lógica da inovação
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O conteúdo da flexM4I está dividido por níveis de detalhamento e você pode navegar por trilhas. Entenda.
As atividades desta categoria são realizadas dentro de um projeto, mas colocamos em uma barra separada para destacá-las e mostrar que elas também podem ser realizadas na fase de prover e capturar valor, como discutido no tópico “representação de um projeto de inovação”.
Relação com projetos
Atividades de experimentar, avaliar, selecionar, aprender e pivotar ocorrem durante a execução de projetos, como ilustra a próxima figura. 
Descrição das atividades
- experimentar: é testar o avanço da inovação construindo protótipos ou MPV (veja a seção sobre a diferença entre eles), que consistem em artefatos conceituais e concretos (MVPs). Esses experimentos acontecem para validar achados e hipóteses de valor, mercado e crescimento, assim como uma prova de conceito (POC). Podem ocorrer também experimentações durante os processos de todas as categorias, sempre que alguma hipótese tiver que ser validada. Por exemplo, durante o planejamento estratégico e/ou planejamento da inovação, podem ser realizadas experimentações baseadas em dados (na verdade informações derivadas de dados) para validar hipóteses de mercado (data analytics);
- avaliar: mais abrangente que experimentar. Você pode avaliar por meio de experimentação, mas também pode avaliar usando outros métodos qualitativos ou quantitativos. Você consegue avaliar as soluções por meio de surveys, entrevistas, pontuação de critérios. A avaliação pode ser contra uma lista de requisitos de uma norma que se precisa atender. O uso de simulação também pode ser utilizado para avaliar uma solução. Esse modelo de simulação pode ser considerado um tipo de protótipo. A avaliação pode estar relacionada com um artefato criado durante o desenvolvimento de um projeto, ou mesmo com ideias, desafio e oportunidades durante o planejamento da inovação, incluindo a avaliação do portfólio, como apresentado no tópico “avaliação na gestão de portfólio” apresentado anteriormente;
- selecionar: quando você possui alternativas e precisa selecionar algumas (filtrar). Ocorre de forma complementar às duas atividades anteriores, pois você pode experimentar ou avaliar para poder selecionar (não necessariamente). Você pode utilizar, por exemplo, a análise multicritério. Nessa análise, especialistas avaliam soluções, que não precisam ser prototipadas, por meio de ponderação subjetiva dos critérios. Enquanto a avaliação está relacionada com um artefato, a seleção é entre artefatos distintos;
- aprender: Sempre estamos aprendendo ao realizar as atividades de inovação. Uma dificuldade é tornar o aprendizado individual em coletivo. Para isso existem métodos de gestão de conhecimento. Nas fases iniciais da inovação, quando convivemos com muitas incertezas (para alguns tipos de inovação), ocorrem muitas falhas, que devem ser encaradas como um aprendizado (e a organização deve ter tolerância a falhas);
pivotar: as atividades de um projeto de inovação são iterativas e formam um ciclo. Quando alguma hipótese não for atendida, nós aprendemos e mudamos alguma coisa na inovação para entrar em mais um ciclo de construir-experimentar-avaliar. Se o protótipo for aprovado nessa fase, sem mudanças, damos continuidade ao desenvolvimento e entramos em mais um ciclo. Existe a possibilidade de não aprovar e não ter como pivotar (acontece). Nesse caso, temos de cancelar o projeto de inovação. Mas se houver outros projetos no portfólio, podemos continuar o desenvolvimento com outro conceito. Essa última prática é a grande crítica que se faz contra o “funil de inovação” (veja a seção “funil de inovação ainda é válido?”): as pessoas desistem rapidamente e não procuram pivotar, pois pensam que outras soluções do “funil” podem resolver os problemas encontrado nessa solução.
Essa categoria de processos também cobre a fase de uso e operação da solução
Repare que a barra que representa os processos de “experimentar, avaliar, selecionar, aprender e pivotar” também cobre a fase de uso e operação da solução, representada na figura por “prover e capturar valor”. Isso mostra que vai além da fase de desenvolvimento. A própria operação é uma “experimentação”. Como a figura do framework está distante, ela é novamente mostrada a seguir para você observar essa afirmação.
Se monitorarmos parâmetros de uso das soluções, teremos uma fonte excelente de informações que podem direcionar outras inovações ou mesmo ao aumento da confiabilidade da solução. A partir dessas informações avaliamos o desempenho das ofertas e aprendemos sempre. É quando utilizamos soluções digitais para monitorar e adquirir dados, que depois serão analisados por soluções e inteligência artificial dentro do conceito de data analytics.
Data analytics
Realizar experimentos e analisar os dados (data analytics) traz uma visão mais embasada, desde que ponderada com insights qualitativos de pessoas experientes. Mas se deve tomar cuidado para não deixar o feeling ser preponderante. Na verdade, isso existe uma mudança de comportamento, principalmente da liderança que não conhece o potencial da análise de dados. A cultura da empresa é novamente crucial para o sucesso da tomada de decisão baseada em dados.
Associados aos dados de monitoramento do mercado (business intelligence), o data analytics pode contribuir para o sucesso da inovação.
Consideramos que o data analytics é um processo de apoio transversal aos processos end-to-end da inovação. É essencial para se retirar valor dos dados que são obtidos hoje por várias fontes, como por exemplo, redes sociais.
Exemplos de práticas desta categoria
Neste tópico apresentamos uma lista de poucos exemplos de abordagens, metodologias, métodos e ferramentas relacionados com esta categoria. Consulte a síntese da perspectiva de processo para acessar uma lista mais completa e informações adicionais sobre essas práticas.
Essas práticas podem servir de referência para a sua empresa: adotar alguns dos seus princípios; definir seus processos; implementar alguns métodos e ferramentas de inovação.
Não iremos listar práticas específicas relacionadas com as tecnologias de cada produto e serviço desenvolvido. Veja aqui uma lista de tecnologias conhecidas, emergentes e tendências tecnológicas.
Cada combinação setor + tecnologia possui suas práticas específicas de experimentação, avaliação, e seleção, que poderiam ser empregadas. Algumas práticas da lista a seguir são bem amplas e outras correspondem a processos de apoio transversais.
- Análise de investimentos
- Análise multicritério
- Confiabilidade
- Design da proposição de valor
- Design thinking
- Experimentação e prototipagem
- Gestão ágil de projetos
- Gestão de conhecimento
- Intraempreendedorismo, empreendedorismo corporativo
- Lean Startup
- Metodologias de execução de estratégias
- Metodologias de experimentação provenientes das tecnologias aplicadas
- Teoria da utilidade
- Teoria do valor percebido
- Tomada de decisão
- Valuation
Referências
As referências a seguir não são somente desta seção, mas de todo o capítulo da lógica da inovação .
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