A IA é uma ferramenta promissora para a inovação, mas seu sucesso depende de uma aplicação cuidadosa e estratégica

A inovação é crucial para o sucesso contínuo das empresas, especialmente em um ambiente de mercado que muda rapidamente. Com o aumento da complexidade dos produtos e a necessidade de inovação constante, muitas empresas estão explorando o uso da inteligência artificial (IA) para acelerar seus processos inovadores.

No entanto, como Lynn Wu e Sam Ransbotham discutem em seu artigo na Harvard Business Review, o sucesso da IA na inovação depende de como essas ferramentas são utilizadas.

O desafio da obsolescência

Os produtos, inevitavelmente, tornam-se obsoletos. Isso pode acontecer rapidamente em mercados competitivos onde novos desenvolvimentos surgem constantemente. Por exemplo, medicamentos inovadores têm janelas curtas de exclusividade antes que concorrentes lancem produtos similares.

Empresas como a Novo Nordisk, que desenvolveu os populares medicamentos Ozempic e Wegovy, enfrentam a ameaça constante de novos concorrentes, como a Eli Lilly com seu medicamento Mounjaro, que oferece uma eficácia superior.

Mudanças no contexto de negócios também podem exigir mais dos produtos existentes. A Cooper Standard, fornecedora de materiais para vedação de portas e janelas de carros, teve que ajustar seus produtos para atender aos requisitos dos veículos elétricos, que são mais silenciosos e, portanto, mais suscetíveis ao ruído do vento.

O papel da IA na inovação

A IA pode ser uma ferramenta poderosa para abordar esses desafios, mas sua eficácia depende do contexto e da aplicação. Empresas que usaram a IA com sucesso, como a Moderna, creditaram a IA por acelerar o desenvolvimento de vacinas.

A Cooper Standard utilizou modelos de IA para melhorar a formulação de novos polímeros, reduzindo significativamente o tempo de feedback no design de P&D. A Pirelli usou algoritmos de IA para auxiliar na seleção de novos materiais para pneus, melhorando a tomada de decisão.

Estratégias para aplicar IA à inovação

Recombinação, não reinvenção radical: Empresas que se concentram em melhorar processos existentes e combinam tecnologias variadas tendem a se beneficiar mais da IA. A IA pode expandir o espaço de busca do conhecimento existente e facilitar inovações incrementais, mas não é tão eficaz para inovações radicais.

Gerenciamento de dados: Empresas que lidam com grandes volumes de dados dispersos podem usar a IA para sintetizar informações de diferentes campos, ajudando a combinar tecnologias para resolver problemas específicos.

Investimento em talento de IA: Em vez de treinar cientistas em IA contratar talentos especializados em IA para apoiar esforços científicos pode ser mais eficaz. Esses profissionais podem ajudar a avaliar combinações de tecnologias sugeridas pela IA.

Proteção de inovações radicais: Para empresas que dependem de inovações radicais, a IA pode ser útil para projetos de acompanhamento que aproveitem a inovação inicial. No entanto, é crucial proteger essas inovações contra a rápida imitação por concorrentes.

A IA é uma ferramenta promissora para a inovação, mas seu sucesso depende de uma aplicação cuidadosa e estratégica. Empresas que utilizam a IA para recombinação tecnológica e melhoria de processos tendem a ver os maiores benefícios. É essencial que os gestores entendam os tipos de inovação que a IA pode ajudar e aqueles que ela não pode, garantindo assim uma implementação eficaz dessas tecnologias.

Fonte: Administradores