O post O Poder da Parceria: Como Ecossistemas e Plataformas Redefinem Valor e Competitividade apareceu primeiro em Cloud Coaching.
]]>Do produto isolado à rede de valor integrada — a nova lógica da inovação e da competitividade empresarial.
Durante décadas, as empresas se organizaram segundo a lógica da cadeia linear de valor: cada elo cumpria uma função específica — fornecedores produziam insumos, fabricantes criavam produtos, distribuidores os entregavam, e por fim o cliente final consumia.
É um modelo eficiente, mas limitado: cada organização foca em seu próprio desempenho, e a experiência do cliente terminava no momento da compra.
Hoje, essa lógica não basta. Os consumidores esperam soluções completas, integradas e contínuas — e, na maioria dos casos, nenhuma empresa consegue atender sozinha a essa expectativa.
É nesse contexto que surge então a transformação para modelos de negócio baseados em plataformas e ecossistemas.
Na economia digital, o valor não está apenas no produto, mas na experiência total que ele proporciona.
Os clientes não querem um software, querem produtividade. Não querem um carro, querem mobilidade. Não querem energia, querem segurança e sustentabilidade.
Essa mudança de foco — do produto para a solução completa — exige assim a colaboração entre diferentes atores.
Empresas que antes competiam passam então a cooperar para atender melhor o mesmo cliente.
“Na nova economia, competir isoladamente é caro; colaborar é estratégico.”
Um modelo de plataforma é aquele em que a empresa atua como orquestradora de interações, criando um ambiente que conecta múltiplos participantes — por exemplo, clientes, fornecedores, startups, desenvolvedores e até concorrentes — para cocriar valor.
A empresa deixa de ser apenas uma fabricante ou prestadora de serviço e então passa a ser um hub de conexões.
Exemplos inspiradores:
O diferencial não está mais no produto, mas na capacidade de gerar valor em rede.
Um ecossistema de negócios é uma rede dinâmica em que empresas, universidades, startups, governos e clientes colaboram para gerar valor coletivo.
Diferentemente de uma cadeia tradicional, onde há hierarquia e dependência, o ecossistema é interdependente, horizontal bem como adaptativo.
Empresas inseridas em ecossistemas:
As parcerias deixaram de ser transações pontuais para se tornarem alicerces de inovação e crescimento.
Elas permitem que empresas unam forças complementares — por exemplo, tecnologia, capilaridade, reputação, ou conhecimento — para criar soluções que sozinhas jamais conseguiriam desenvolver.
Uma boa parceria transforma possíveis concorrentes em colaboradores e amplia o impacto de ambos.
Um exemplo claro é o setor de mobilidade: montadoras, startups de software, empresas de energia e governos locais estão se unindo para construir ecossistemas integrados de transporte inteligente, que conectam veículos, infraestrutura e usuários em tempo real.
O resultado? Experiências mais seguras, sustentáveis e centradas no cidadão.
O ponto de convergência de todo ecossistema bem-sucedido é a experiência do cliente.
O cliente não é mais um “ponto final” do processo, mas o ponto de partida.
Isso muda a pergunta estratégica:
Empresas verdadeiramente centradas no cliente pensam em jornadas completas, e não em transações isoladas.
Buscam entender todos os momentos de interação e todas as dores associadas à solução desejada, mobilizando parceiros para resolver cada uma delas de forma integrada.
Empresas que adotam a lógica de plataformas e ecossistemas não vendem mais apenas produtos — vendem resultados e experiências integradas.
Ao criar redes colaborativas, tornam-se mais resilientes, inovadoras e relevantes.
Na era da Indústria 5.0, a tecnologia é o meio que conecta pessoas, dados e propósitos.
E o verdadeiro diferencial competitivo deixa de ser “quem tem a melhor máquina” e passa então a ser quem cria o ecossistema mais confiável, humano e sustentável.
“No futuro dos negócios, vencerá quem souber colaborar melhor, não apenas competir melhor.”
Quer saber mais sobre como plataformas e ecossistemas usam o poder das parcerias para ampliar valor, acelerar resultados e transformar a competitividade? Então entre em contato comigo. Terei o maior prazer em responder.
Até o próximo artigo!
Um abraço.
Marcelo Farhat
https://www.meetnetwork.net
https://www.linkedin.com/in/araujomf/
Confira também: Indústria 5.0: Avanço ou Retrocesso?
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]]>Durante anos, o discurso da Indústria 4.0 construiu uma visão quase utópica da automação total. Fábricas autônomas, algoritmos de decisão, robôs inteligentes e processos autoajustáveis prometiam eficiência ilimitada. O ser humano parecia caminhar para um papel secundário — observador da própria criação.
Mas agora surge um novo paradigma: a Indústria 5.0.
E, ao contrário do que muitos esperavam, ela propõe um movimento de volta às origens — recolocar o ser humano no centro da inovação.
Uma proposta que, à primeira vista, pode soar como um retrocesso. Será mesmo?
A Indústria 4.0 tinha como objetivo máximo a eficiência operacional. Suas bases eram a integração cibernética, os sistemas inteligentes e a conectividade total entre máquinas e dados. Era o império da automação.
Já a Indústria 5.0 propõe um salto de consciência.
Mais do que automatizar, ela busca harmonizar a relação entre humanos e máquinas, enfatizando assim valores como criatividade, propósito e sustentabilidade. Aqui, o foco deixa de ser apenas o como produzir e passa então a ser o porquê produzir.
De acordo com a Comissão Europeia:
“Na Indústria 5.0, a tecnologia deixa de ser o fim e volta a ser o meio — a serviço do ser humano, da sociedade e do planeta.”
No coração dessa nova revolução está o conceito de Trustworthy AI — ou Inteligência Artificial Confiável. O termo foi formalizado pela Comissão Europeia, por meio do High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (AI HLEG), que estabeleceu as diretrizes éticas para o desenvolvimento e o uso responsável da IA em 2019.
Essas diretrizes são a base para o AI Act, a legislação europeia que regula o uso da IA no bloco da União Europeia, aprovada em 2024.
De acordo com o relatório do AI HLEG, uma IA confiável deve atender a sete princípios fundamentais:
Esses pilares formam o núcleo da Indústria 5.0, em que a inteligência artificial não substitui o ser humano, mas amplifica suas capacidades, mantendo-o sempre no comando.
Para quem viveu a era da Indústria 4.0, com sua promessa de automação completa, falar em “supervisão humana” pode soar antiquado. Por que limitar o poder das máquinas se elas podem aprender, decidir e otimizar por conta própria?
Os últimos anos mostraram os riscos da inovação sem ética: algoritmos discriminatórios, manipulação de informações, vazamentos de dados e perda de controle sobre decisões críticas. Em diversas situações, a IA reproduziu — e até ampliou — os vieses humanos que deveria eliminar.
Nesse contexto, a Trustworthy AI não é um retrocesso, mas uma correção de rota.
É o amadurecimento de uma tecnologia que precisa ser não apenas eficiente, mas também segura, justa e responsável.
A Indústria 5.0 redefine o conceito de vantagem competitiva.
Na era da automação, o diferencial era a velocidade.
Na era da confiança, o diferencial passa a ser a responsabilidade.
Empresas que adotam práticas de IA confiável conquistam algo muito mais valioso do que produtividade:
A confiança se tornará a nova moeda da inovação.
E as empresas que entenderem isso antes das demais sem dúvida construirão relacionamentos mais sólidos com seus stakeholders — humanos ou digitais.
A grande virada da Indústria 5.0 é a substituição do antagonismo por colaboração. Não se trata de humanos contra máquinas, mas de humanos com máquinas.
Em vez de buscar a autonomia total da tecnologia, o novo paradigma estimula a cocriação. Máquinas inteligentes assumem tarefas repetitivas e analíticas, liberando assim o ser humano para o pensamento criativo, estratégico e empático.
Em fábricas, isso se traduz em robôs colaborativos (cobots).
Nos negócios, em decisões assistidas por IA explicável.
Na sociedade, em sistemas inteligentes que de fato respeitam direitos e valores humanos.
A Indústria 5.0 é, acima de tudo, uma evolução de consciência.
Depois de décadas buscando a eficiência a qualquer custo, estamos aprendendo que o progresso tecnológico sem propósito é, sem dúvida, insustentável.
Recolocar o ser humano no centro — e exigir confiança das máquinas — não é um passo atrás.
É o passo mais importante para que a inovação continue sendo um instrumento de progresso, e não de risco.
A inovação do futuro não será medida pela quantidade de algoritmos, mas pela qualidade da confiança que construímos com eles.
Quer saber mais sobre como a Indústria 5.0 transforma a colaboração entre humanos e máquinas em inovação ética, sustentável e inteligente? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em conversar a respeito!
Até o próximo artigo!
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Marcelo Farhat
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Confira também: O Impacto da Inteligência Artificial na Carreira de um Futuro Engenheiro de Computação
Referências COMISSÃO EUROPEIA. Ethics Guidelines for Trustworthy AI: High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (AI HLEG). Brussels: European Commission, 2019. Disponível em: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai. Acesso em: 16 out. 2025. UNIÃO EUROPEIA. Artificial Intelligence Act (AI Act): Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council. Official Journal of the European Union, 2024. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32024R1689. Acesso em: 16 out. 2025. ISO/IEC. ISO/IEC 42001:2023 — Artificial intelligence management system — Requirements. Geneva: International Organization for Standardization, 2023. COMISSÃO EUROPEIA. Industry 5.0: Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. Brussels: European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, 2021. Disponível em: https://research-and-innovation.ec.europa.eu/publications/industry-50_en. Acesso em: 16 out. 2025.
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]]>A transição da universidade para o mercado de trabalho sempre foi marcada por incertezas, mas a atual revolução da Inteligência Artificial (IA) potencializa tanto oportunidades quanto desafios inéditos.
Um estudante de Engenharia da Computação, prestes a concluir sua graduação, sem dúvida precisa refletir sobre como direcionar sua carreira em um contexto em que até 30% do código produzido em empresas já é gerado por ferramentas de IA.
O objetivo deste artigo é analisar os impactos positivos e negativos desse fenômeno e oferecer conclusões práticas para orientar as escolhas profissionais.
Para um jovem engenheiro de computação em formação, o impacto da IA na carreira não deve ser encarado como ameaça, mas como um ponto de inflexão.
As evidências sugerem que quem souber se reposicionar como mediador entre a automação e a criatividade humana terá acesso a carreiras mais valorizadas e sustentáveis.
Portanto, a conclusão prática é clara: o futuro engenheiro deve combinar domínio técnico de IA com habilidades humanas e estratégicas, preparando-se para funções que exigem supervisão crítica, inovação interdisciplinar e responsabilidade ética no uso da tecnologia.
Quer entender melhor os impactos da inteligência artificial na carreira de profissionais de TI e Computação e como ela pode abrir oportunidades para você se diferenciar no mercado? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
Até o próximo artigo!
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Marcelo Farhat
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Confira também: Impactos do Aumento de Tarifas na Inovação Tecnológica e de Produtos em Países Emergentes
Referências: PENG, Sida; KALLIAMVAKOU, Eirini; CIHON, Peter; DEMIRER, Mert. The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv, 2023. Disponível em: <https://arxiv.org/abs/2302.06590>. Acesso em: 24 ago. 2025. Research: quantifying GitHub Copilot’s impact in the enterprise (with Accenture). 2024. Disponível em: <https://github.blog>. Acesso em: 24 ago. 2025. New Lightcast Report: AI Skills Command 28% Salary Premium. 2025. Disponível em: <https://www.prnewswire.com>. Acesso em: 24 ago. 2025. PEARCE, H. et al. Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot’s Code Contributions. arXiv, 2021. Disponível em: <https://arxiv.org/abs/2108.09293>. Acesso em: 24 ago. 2025. TECHRADAR PRO. Mitigating the risks of package hallucination and ‘slopsquatting’. Disponível em: <https://www.techradar.com/pro>. Acesso em: 24 ago. 2025. IT PRO. AI is transforming software development – visão do CEO da JetBrains. 2025. Disponível em: <https://www.itpro.com>. Acesso em: 24 ago. 2025. COMPUTERS (MDPI). The Influence of AI Tools on Learning Outcomes in Programming Courses: A Meta-analysis (2020–2024). Disponível em: <https://www.mdpi.com/2073-431X/14/5/185>. Acesso em: 24 ago. 2025. IT PRO. How AI coding is transforming the IT industry in 2025. Disponível em: <https://www.itpro.com>. Acesso em: 24 ago. 2025.
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]]>A crescente adoção de políticas protecionistas por grandes economias, como os Estados Unidos, tem reconfigurado as relações comerciais globais. Entre essas medidas, destaca-se o aumento de tarifas de importação direcionadas a produtos oriundos de países específicos, afetando especialmente economias emergentes.
Embora o objetivo declarado dessas tarifas seja proteger mercados internos ou pressionar mudanças estratégicas, os efeitos colaterais sobre a inovação tecnológica e o desenvolvimento de novos produtos nos países atingidos são profundos e ambíguos.
Em setores onde a inovação depende do faturamento obtido com exportações — como eletrônicos, equipamentos industriais e produtos farmacêuticos —, os cortes orçamentários podem levar à paralisação de projetos, suspensão de laboratórios e perda de talentos.
Além da retração de recursos financeiros, há a perda de incentivo à melhoria contínua de produtos. Grandes mercados consumidores como os EUA impõem altos padrões regulatórios e técnicos, o que pressiona empresas exportadoras a se manterem atualizadas tecnologicamente.
Com o bloqueio de acesso, esse estímulo desaparece, podendo induzir à acomodação tecnológica, redução do investimento em certificações internacionais e desinteresse pela atualização de processos produtivos.
Quando a exportação é inviabilizada, empresas podem encerrar linhas de produção, terceirizar atividades antes internalizadas ou mesmo abandonar projetos de longo prazo. Isso implica na perda de talentos qualificados, como engenheiros, designers e pesquisadores, que compõem a base da capacidade inovadora de um país.
Em alguns casos, a restrição de mercado externo pode funcionar como gatilho para a reorientação estratégica de empresas e governos. Em resposta à perda de espaço internacional, empresas podem buscar novos mercados, exigindo inovação adaptativa — isto é, a modificação de produtos e tecnologias para atender padrões e preferências de outras regiões.
Essa busca por diversificação geográfica pode gerar soluções mais criativas e eficientes, com potencial de crescimento em nichos antes inexplorados.
No plano doméstico, o bloqueio às exportações pode incentivar o reposicionamento de empresas no mercado interno. Para que possam manter suas operações, elas passam a desenvolver produtos mais acessíveis e voltados às demandas locais, promovendo inovações de custo, design e usabilidade.
Além disso, parte da capacidade produtiva ociosa pode ser redirecionada para atividades de pesquisa e desenvolvimento, desde que exista um mínimo de fôlego financeiro e ambiente institucional favorável.
Governos, por sua vez, tendem a reagir com políticas de estímulo à inovação, especialmente quando enxergam nas barreiras comerciais um risco à soberania econômica. Subsídios, linhas de crédito para P&D, apoio a startups e fortalecimento de universidades e centros de pesquisa tornam-se instrumentos recorrentes para reconstruir a capacidade tecnológica nacional.
Em resumo:
Assim, os impactos das tarifas não são lineares. Em países emergentes com instituições sólidas, ecossistemas de inovação estruturados e políticas industriais ativas, o choque inicial pode ser de fato revertido em uma oportunidade de transformação. Já em contextos frágeis, a tendência é o aprofundamento da dependência tecnológica bem como a perda de competitividade global.
Portanto, o aumento de tarifas imposto por grandes economias representa mais do que uma barreira comercial: é um teste à resiliência dos países emergentes em sua trajetória de desenvolvimento tecnológico. A resposta a esse desafio pode determinar não apenas sua posição nos mercados globais, mas sua capacidade de se tornar protagonista na economia do conhecimento.
Quer entender melhor como políticas de aumento de tarifas podem afetar, ao mesmo tempo, a capacidade de inovação e a estratégia de mercado de países emergentes? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
Até o próximo artigo!
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Marcelo Farhat
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Confira também: Onde Estou no Ecossistema de Inovação? Entenda Seu Papel e Potencial de Conexão
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]]>O ecossistema de inovação é composto por uma rede interligada de atores que, em conjunto, promovem o desenvolvimento de soluções inovadoras bem como o avanço tecnológico em diferentes setores da sociedade.
Compreender esse ecossistema é fundamental para que indivíduos, empresas, universidades e instituições possam identificar seu posicionamento, potencializar sua atuação e se conectar estrategicamente com os demais participantes.
Este artigo tem como objetivo apresentar os diversos atores do ecossistema de inovação e ajudar assim o leitor a refletir sobre sua posição nesse ambiente dinâmico e colaborativo.
Um ecossistema de inovação é um ambiente colaborativo que integra diversos agentes — por exemplo empresas, startups, universidades, governos, investidores e sociedade civil — com o objetivo de fomentar a criação, o desenvolvimento e a difusão de inovações. Esse ecossistema opera por meio de interações e sinergias que promovem o compartilhamento de conhecimento, recursos e experiências, tornando possível desse modo a transformação de ideias em produtos, serviços ou processos com valor agregado.
A compreensão dos principais atores é essencial para identificar o papel de cada um e como eles se interconectam. A seguir, destacam-se os principais participantes:
Para entender sua posição no ecossistema de inovação, é necessário refletir sobre os seguintes aspectos:
Ao responder essas perguntas, você ou sua organização poderá mapear com mais clareza a posição no ecossistema e identificar assim as conexões estratégicas a serem fortalecidas.
Relacionar-se com outros atores é fundamental para o sucesso em inovação.
Algumas estratégias incluem:
Essas ações fortalecem a posição no ecossistema e aumentam assim as chances de sucesso dos projetos inovadores.
Exemplos reais demonstram o potencial da colaboração no ecossistema:
Esses casos ilustram como os diferentes papéis se complementam e como a colaboração estratégica acelera os resultados.
O ecossistema de inovação é dinâmico, colaborativo e interdependente. Saber onde você está dentro dele é o primeiro passo para se tornar um agente mais estratégico, propositivo e conectado. Ao compreender os papéis dos demais atores e explorar as possibilidades de colaboração, é possível expandir o impacto das suas ações inovadoras e alcançar assim resultados sustentáveis.
Independentemente do seu perfil — pesquisador, empreendedor, gestor público ou investidor — sempre há espaço para evoluir, aprender com os outros e, além disso, contribuir para um ambiente mais inovador e competitivo. Esteja atento às oportunidades, fortaleça suas redes e posicione-se de forma ativa no ecossistema de inovação.
Quer entender melhor qual é o seu papel atual no ecossistema de inovação e que conexões estratégicas pode desenvolver para ampliar seu impacto? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
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Marcelo Farhat
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Confira também: Onde Está a Inovação no Seu Organograma? Estratégias para Posicionar a Inovação com Impacto
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]]>A forma como a inovação é posicionada no organograma de uma empresa diz muito sobre o papel estratégico que ela ocupa no negócio. A localização desse departamento ou função revela a prioridade atribuída à inovação, sua autonomia para atuar e sua capacidade de influenciar as decisões de alto nível.
Empresas que realmente enxergam a inovação como motor de crescimento e vantagem competitiva tendem a posicioná-la de forma central, com ligação direta à alta liderança. Já em organizações mais tradicionais ou com foco operacional, a inovação pode estar inserida em áreas técnicas ou periféricas, com atuação mais limitada e foco incremental.
A seguir, detalhamos os cinco modelos mais comuns de posicionamento da inovação nos organogramas, a saber:
Neste modelo, a inovação é liderada por um executivo de alto escalão, como o Chief Innovation Officer (CINO), que responde diretamente ao CEO (Chief Executive Officer). Isso demonstra um compromisso da liderança com a transformação do negócio. A atuação tende a ser voltada para inovação disruptiva, desenvolvimento de novos mercados, programas de inovação aberta bem como parcerias estratégicas.
Comum em indústrias e empresas de base tecnológica, esse modelo foca na inovação de produtos e processos. Ela atua de forma mais técnica, priorizando melhorias incrementais, desenvolvimento de novas funcionalidades e otimização de soluções existentes. Geralmente, está sob responsabilidade de diretores de engenharia ou operações.
Aqui, trate-se a inovação como alavanca para o crescimento organizacional. A área busca identificar oportunidades de negócios, antecipar tendências bem como desenvolver novos modelos operacionais. A atuação é transversal e estratégica, conectando inovação aos objetivos de longo prazo da empresa.
Nesse caso, a inovação está associada à digitalização de processos e uso de tecnologias emergentes, como inteligência artificial, IoT e automação. Costuma responder ao CIO (Chief Information Officer) ou ao CDO (Chief Digital Officer). O foco é acelerar a modernização tecnológica e promover assim eficiência e agilidade nos fluxos internos.
Empresas que adotam esse modelo geralmente possuem uma cultura de inovação mais participativa. Pequenas equipes ou comitês atuam como hubs distribuídos entre áreas, com coordenação central. Ela é promovida de forma colaborativa e ágil, favorecendo o intraempreendedorismo e a adaptação rápida às mudanças do mercado.
Independentemente do modelo, o essencial é garantir que a inovação tenha um espaço claro e reconhecido na estrutura organizacional, com recursos, governança e metas alinhadas, de fato, ao planejamento estratégico da empresa.
E na sua empresa? Onde está a inovação no organograma?
Essa posição está permitindo que ela cumpra seu papel de impulsionar o futuro do negócio? Vale a pena refletir se o posicionamento atual está adequado ou então se é hora de uma reorganização para dar à inovação o protagonismo que ela merece.
Quer saber mais sobre como o posicionamento da inovação no organograma de uma empresa pode influenciar seu impacto estratégico e sua capacidade de transformar o negócio? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
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Confira também: Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte VI)
Palavras-chave: inovação no organograma, inovação, organograma, estratégia, governança, transformação digital, planejamento estratégico, chief innovation officer, cultura de inovação, inovação disruptiva
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]]>Nesta série de artigos, estamos explorando como usar os conceitos de inteligência artificial (IA) no seu negócio ou empreendimento. Já abordamos:
Vamos, então, à sexta parte desta série:
Como vimos nos artigos anteriores desta série, conhecer a tecnologia de IA e seus benefícios, identificar as áreas de impacto no seu negócio, determinar metas claras para os processos modificados com o uso de IA e montar uma equipe especializada são os passos essenciais para o sucesso da sua jornada, mas como colocar tudo isso em prática?
Os grandes benefícios da adoção da IA nos processos, como, por exemplo, aumento da satisfação do cliente, ganhos de produtividade e redução de custos podem nos deixar tentados a iniciar um grandioso projeto de implantação dessa tecnologia em larga escala no nosso negócio. Mas essa estratégia, é geralmente arriscada, pois toda alteração que fazemos nos nossos processos podem trazer alguns efeitos não previstos, que por estarmos trabalhando em grande escala podem inviabilizar a continuidade do projeto.
Portanto, a estratégia de começar pequeno e fazer a implantação por meio de um projeto piloto com escopo e objetivos bem definidos tem maiores chances de sucesso. Você conseguirá concentrar os esforços da equipe em um problema inicial, terá maior agilidade para resolver os contratempos e dificuldades que encontrar e uma maior rapidez na obtenção de algum resultado, que servirá de incentivo para os novos passos e para expansão da digitalização no seu negócio.
O processo de digitalização e implantação de IA guia a empresa rumo a um estado futuro mais produtivo, porém exige um movimento, uma mudança.
“A implementação da mudança não é regida por uma regra básica que pode ser aplicada a todos os casos. Entretanto, etapas essenciais compõem um processo que, se efetivado corretamente, aumentará as chances de as mudanças serem incorporadas com sucesso à organização” (SILVA, 2003).
Portanto, fomentar a utilização da IA e eliminar ou evitar que as barreiras ao processo de mudança se manifestem é uma atitude altamente recomendada. Deve-se lembrar também que uma nova iniciativa não é implantada por si só em uma empresa, portanto é necessário um grande esforço organizado e planejado para sua realização, que seja capaz de comunicar, iniciar ações, controlar e monitorar os resultados atingidos.
Segundo Kotter (1997), quatro características são fundamentais para que uma ação de mudança atinja seus objetivos: poder de posição, especialização, credibilidade e liderança; e somente desta forma ela mobilizará a grande massa de colaboradores e poderá usufruir do poder desta equipe rumo ao sucesso.
Outra estratégia importante é a determinação de conquistas de curto prazo e atos de apoio ao projeto de implantação. Não é possível viver apenas de promessas. É necessário colher os frutos para a subsistência e preparar as colheitas futuras. Assim também deve ser o processo de mudança, repleto de conquistas de curto prazo que ajudem a justificar os recursos investidos e garantam o afluxo dos meios para as necessidades futuras.
Também é necessário que os resultados obtidos sejam consolidados e inseridos na cultura e nas práticas da empresa, para que não sejam perdidas ou esquecidas.
Mudanças em uma organização podem ser anuladas, mesmo depois de anos de esforços se os novos métodos não forem estabelecidos firmemente nas normas e valores de grupo. O processo de mudança estará efetivamente solidificado depois que as ações das pessoas tiverem sido alteradas com sucesso” (SILVA, 2003).
Vamos começar a digitalização do seu negócio?
Não fique fora de dessa evolução!
Quer saber por que o projeto piloto é o caminho mais seguro e eficiente para implantar a Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
Até o próximo artigo!
Um abraço.
Marcelo Farhat
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Fontes: 1. KOTTER, John P. Liderando Mudanças. Tradução: Follow-up Traduções e Assessoria de Informática. 10ª ed. Rio de Janeiro: Campus, 1997. 188p. 2. SILVA, G. M., Implementação de Mudança: Uma aplicação de um sistema de medição de desempenho – SMD, dissertação de mestrado, UFMG, Belo Horizonte, 2003. 3. ARAUJO, M. F., Desenvolvimento organizacional com auxílio do desdobramento da função qualidade (QFD), dissertação de mestrado, ITA, São José dos Campos, 2007.
Confira também:
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte I)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte II)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte III)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte IV)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte V)
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]]>Nesta série de artigos, estamos explorando como usar os conceitos de inteligência artificial (IA) no seu negócio ou empreendimento. Já abordamos:
Vamos, então, à quinta parte desta série.
Como vimos nos artigos anteriores desta série, o uso de IA em um negócio tem um grande potencial de redução de custos e aumento da satisfação dos clientes. Entretanto, é uma tecnologia nova e complexa, que requer uma equipe com conhecimentos e experiência adequados para a tarefa de especificação, definição e implantação dos novos processos apoiados pela IA.
Portanto, é vital para o sucesso dessa empreitada a formação de uma equipe especializada, multidisciplinar e dedicada a essa tarefa, cujas principais competências são:
Profissionais com habilidades sólidas em desenvolvimento de software são essenciais para criar soluções de IA que atendam às necessidades específicas da empresa. Eles devem ser capazes de projetar, codificar, testar e manter sistemas que integrem algoritmos de IA de forma eficiente. Além disso, é crucial que compreendam o impacto dos modelos e técnicas aplicados, garantindo que a solução seja robusta e escalável.
A capacidade de coletar, limpar, transformar, analisar e interpretar dados é fundamental para o sucesso de projetos de IA. Cientistas de dados desempenham um papel crucial ao trabalhar com simulações, modelagem preditiva e aplicação de IA para aumentar a eficiência dos processos empresariais. Além disso, eles também são responsáveis por otimizar o fluxo de organização e interpretação de dados, oferecendo insights estratégicos que orientam a tomada de decisões.
Profissionais capazes de identificar oportunidades de negócio e alinhar as soluções de IA com os objetivos estratégicos da empresa são altamente valorizados. Eles devem possuir uma visão crítica para avaliar negócios e oportunidades, combinando assim essas habilidades com a capacidade de integrar tecnologias de IA de forma eficaz.
Competências em programação são fundamentais para o desenvolvimento e implementação de soluções de IA. Profissionais devem ser proficientes em codificar, testar, depurar e manter sistemas, utilizando linguagens e ferramentas relevantes no campo da IA. Porém, vou deixar uma questão inquietante aqui. A IA não pode ser seu programador?
Especialistas em IA devem ser capazes de projetar e implementar projetos de inteligência artificial que solucionem problemas específicos e otimizem processos dentro da empresa. Isso inclui a capacidade de identificar as melhores práticas e ferramentas para cada situação, garantindo assim que as soluções de IA sejam eficazes e alinhadas com as necessidades organizacionais.
Uma infraestrutura de dados sólida é vital para a implementação bem-sucedida de IA. As empresas devem identificar lacunas de dados e implementar uma infraestrutura de segurança bem-organizada para evitar riscos de vazamento de informações. Além disso, é necessário dedicar tempo e recursos para criar e otimizar essa infraestrutura, garantindo que os dados sejam gerenciados de forma eficaz.
Líderes e membros da equipe devem compreender os principais conceitos de IA, como algoritmos, processamento de dados, treinamento de modelos e ética de IA. Essa compreensão facilita a comunicação eficaz entre as equipes técnicas e a liderança, permitindo assim decisões estratégicas mais informadas sobre investimentos e aplicações de IA.
Com a crescente digitalização, a segurança da informação e a privacidade de dados tornaram-se competências essenciais. Profissionais especializados devem, de fato, garantir a proteção contra violações de dados e assegurar que a empresa esteja em conformidade com regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Isso envolve a implementação de medidas de segurança robustas e a promoção de uma cultura de conscientização sobre a importância da proteção de dados.
A capacidade de analisar criticamente situações e resolver problemas complexos é vital em projetos de IA. Profissionais devem ser capazes de avaliar dados e resultados, identificar padrões bem como propor soluções inovadoras que agreguem valor à empresa. Essa habilidade é especialmente importante diante de desafios inesperados que possam surgir durante a implementação de soluções de IA.
Dada a rápida evolução das tecnologias de IA, é essencial que os profissionais estejam comprometidos com o aprendizado contínuo. Participar de treinamentos, workshops e cursos de atualização garante que a equipe esteja sempre atualizada sobre as últimas tendências e melhores práticas em IA, mantendo assim a empresa competitiva no mercado.
Não perca tempo, elabore já seu plano de implantação de IA no seu negócio, mas não esqueça de estabelecer os indicadores de desempenho e suas metas, para guiar seu caminho e permitir a correção rápida da rota quando necessário.
Não fique fora dessa evolução!
Quer saber mais sobre as principais competências que uma equipe especializada em IA deve possuir para garantir uma implementação bem-sucedida no negócio? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
Até o próximo artigo!
Um abraço.
Marcelo Farhat
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Fontes: 1. https://blog-prd.portalpos.com.br/habilidades-inteligencia-artificial/ 2. https://mackey.com.br/blog/competencias-dos-profissionais.php 3. https://pulse.microsoft.com/pt-pt/transform-pt-pt/na/fa3-siga-os-lideres-quais-as-competencias-necessarias-para-implementar-a-ia-com-sucesso/ 4. https://news.microsoft.com/pt-br/5-pontos-chaves-para-implementar-uma-estrategia-de-ia-em-sua-empresa/ 5. https://www.datacamp.com/pt/blog/ai-for-leaders 6. https://www.michaelpage.com.br/advice/carreira-profissional/desenvolvimento-de-carreira/habilidades-equipe-de-ti
Confira também:
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte I)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte II)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte III)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte IV)
O post Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte V) apareceu primeiro em Cloud Coaching.
]]>O post Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte IV) apareceu primeiro em Cloud Coaching.
]]>Nesta série de artigos, estamos explorando como usar os conceitos de inteligência artificial (IA) no seu negócio ou empreendimento. Já abordamos:
Vamos então à quarta parte:
Um dos grandes motivos que levam a desistência da implantação de processos suportados por inteligência artificial nos negócios, é sem dúvida a falta de definição de metas claras para os processos melhorados e de medição dos resultados obtidos.
Essa falta de gestão não permite que os resultados dos processos sejam avaliados e ajustes sejam realizados quando necessários, fazendo assim com que os programas de implantação de IA morram de inanição.
No artigo anterior, falamos de diversas áreas e processos de negócio que estão sendo impactados pela IA: atendimento ao cliente, marketing, vendas, recursos humanos, finanças, operações, logística, manutenção, por exemplo.
Identifique 1 ou 2 áreas prioritárias do seu negócio, nas quais a automação poderá trazer, de fato, resultados expressivos para você e seus clientes. Faça uma análise da situação atual dessas áreas e seus processos, registrando então os valores dos indicadores de desempenho mais importantes.
Em seguida, crie o plano de implantação da IA em conjunto com sua equipe de transformação digital. Estabeleça então metas de melhoria para os indicadores de desempenho que você registrou.
Ao longo da implantação da IA, monitore os indicadores e então aja sempre que necessário.
Não perca tempo, elabore já seu plano de implantação de IA no seu negócio, mas não esqueça de estabelecer os indicadores de desempenho e suas metas, para guiar seu caminho e permitir a correção rápida da rota quando necessário.
Não fique fora de dessa evolução!
Quer saber mais sobre como podemos definir metas claras, de fato, para a implantação da IA em seu negócio? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
Até o próximo artigo!
Um abraço.
Marcelo Farhat
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Referências: 1. Zendesk - https://www.zendesk.com.br/blog/como-as-empresas-estao-usando-ia 2. TOTVS - https://www.totvs.com/blog/inovacoes/aplicacoes-da-inteligencia-artificial/ 3. Genyo - https://genyo.com.br/intelgencia-artificial/ 4. IBM - https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/artificial-intelligence-business-use-cases 5. EngDB Blog - https://blog.engdb.com.br/ia-nas-empresas-aplicacoes/ 6. ITForum - https://itforum.com.br/noticias/12-casos-de-uso-de-ia/ 7. EngDB Blog - https://blog.engdb.com.br/ia-nas-empresas-aplicacoes/
Confira também:
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte I)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte II)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte III)
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]]>Nesta série de artigos, estamos explorando como usar os conceitos de inteligência artificial (IA) no seu negócio ou empreendimento. Já abordamos:
Vamos então à terceira parte:
Identifique as áreas onde a IA pode impactar seu negócio
A incorporação da Inteligência Artificial (IA) nas operações empresariais tem revolucionado diversos setores, proporcionando automação, eficiência, bem como insights valiosos. A seguir, destacam-se as principais áreas que mais se beneficiam com o uso da IA:
A implementação de chatbots e assistentes virtuais, impulsionados por IA, permite que as empresas ofereçam suporte contínuo aos clientes, respondendo a perguntas frequentes e resolvendo problemas comuns de forma autônoma. Essa automação não apenas melhora a experiência do cliente, mas também libera os funcionários para se concentrarem em tarefas mais complexas.
A IA possibilita a análise de grandes volumes de dados de clientes, identificando padrões de consumo e preferências. Com essas informações, as empresas podem personalizar campanhas de marketing, segmentar públicos de forma mais precisa e prever tendências de mercado, aumentando assim a eficácia das estratégias de vendas.
No setor de Recursos Humanos, a IA auxilia na triagem de currículos, identificando candidatos que correspondem aos critérios desejados, e automatiza processos de recrutamento. Além disso, ferramentas de IA podem monitorar o desempenho dos funcionários e identificar necessidades de treinamento, contribuindo para uma gestão de talentos mais eficaz.
A automação de processos financeiros, como conciliações bancárias e auditorias, é facilitada pela IA resultando em maior precisão e eficiência. Sistemas baseados em IA também são capazes de detectar fraudes ao identificar padrões anômalos em transações, fortalecendo dessa forma a segurança financeira da empresa.
A IA otimiza a cadeia de suprimentos ao prever demandas, gerenciar estoques bem como planejar rotas de entrega de forma mais eficiente. Isso resulta em redução de custos operacionais e melhoria nos prazos de entrega, aumentando assim a satisfação do cliente.
Na indústria, a IA é utilizada para monitorar equipamentos em tempo real, permitindo a manutenção preditiva. Ao prever falhas antes que ocorram, as empresas podem minimizar o tempo de inatividade e prolongar a vida útil dos equipamentos, otimizando a produção.
Ferramentas de IA são, sem dúvida, essenciais na identificação de ameaças cibernéticas, analisando padrões de comportamento e detectando atividades suspeitas. Isso permite uma resposta rápida a possíveis ataques, protegendo assim os dados e a integridade dos sistemas da empresa.
A adoção da Inteligência Artificial nessas áreas não só aprimora a eficiência operacional, mas também proporciona uma vantagem competitiva significativa, permitindo que as empresas se adaptem rapidamente às mudanças do mercado e atendam melhor às necessidades dos clientes.
Com base nesses exemplos, faça uma análise do seu negócio e identifique quais áreas podem se beneficiar com o uso de IA, em seguida planeja sua adoção, porém de forma priorizada. No início, faça uma mudança por vez, assim você se familiariza com os novos conceitos, constrói um aprendizado e utiliza seus recursos de forma otimizada.
Não fique fora dessa evolução!
Quer saber mais sobre como a inteligência artificial pode ajudar o seu negócio e o processo de inovação e transformação digital? Então, me chame no WhatsApp (12) 99605-1999. Terei o maior prazer em ajudar!
Até o próximo artigo!
Um abraço.
Marcelo Farhat
https://www.meetnetwork.net
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Referências: 1. Zendesk - https://www.zendesk.com.br/blog/como-as-empresas-estao-usando-ia 2. TOTVS - https://www.totvs.com/blog/inovacoes/aplicacoes-da-inteligencia-artificial/ 3. Genyo - https://genyo.com.br/intelgencia-artificial/ 4. IBM - https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/artificial-intelligence-business-use-cases 5. EngDB Blog - https://blog.engdb.com.br/ia-nas-empresas-aplicacoes/ 6. ITForum - https://itforum.com.br/noticias/12-casos-de-uso-de-ia/ 7. EngDB Blog - https://blog.engdb.com.br/ia-nas-empresas-aplicacoes/
Confira também:
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte I)
Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte II)
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