A Inovação Resumo

Tópico 19: Inovação sob Incertezas:

Projetos de inovação trabalham em situações de incerteza. Tipos:

1. Incerteza científica
2. Incerteza tecnológica
3. Incerteza de desenvolvimento de produto
4. Incerteza de recursos

1. O financiamento do projeto está garantido ao longo do tempo? Aquisição, desenvolvimento e mobilização de competências necessárias para o projeto, ao longo do tempo

1. Incerteza de mercado (pricing, volume etc.)
2. Incerteza organizacional

1. Resistências, descontinuidade, inconsistência de expectativa e métricas, mudanças internas, estratégicas e nos parceiros,

1. Incerteza regulatória

1. P.ex: quais as regras para sequestro de carbono em 20 anos?

• Mais importantes:

• Incertezas tecnológicas
• Incertezas de mercado
• Incertezas organizacionais
• Incertezas de recursos

As situações de incerteza são específicas conforme cada projeto

• Há diferentes incertezas em diferentes projetos de uma mesma empresa

• Ex.: Braskem - Nova densidade de polipropileno x polipropileno de álcool
• Ex.: Embraer - Phenon x Tucano
• Ex.: Petrobras  - Álcoolduto  x  extração pré-sal – 500km costa
• Ex.: Renault  - Carro elétrico x carro de motor a combustão interna

Decisões sobre incertezas:

• Polipropileno de etanol
• Plástico: rota reciclável x biodegradável
• Apple vs Microsoft, IBM e Intel

• IBM propôs que a Apple comercializasse o seu sistema operacional nos computadores IBM. A Apple negou a proposta e a IBM fechou um contrato com a emergente Microsoft

• Motor diesel movido a álcool sem aditivo
• Projeto do novo prédio da Produção
• Biofábricas x química tradicional

Gerenciamento de incertezas:

• Passivo  

• Reação aos acontecimentos

• Consumo de recursos conforme os eventos percebidos

• O que não é percebido não é gerenciado... Percepção é chave!
•  Pode ser percebido e não ser gerenciável/gerenciado

• Aprendizado conforme percepção e reação aos eventos

• Ativo

•  Busca da antecipação na gestão das incertezas

•  Consumo antecipado de recursos (em rel. à anterior), mas menor consumo geral
• Métodos: Selecionismo + Aprendizagem, Learning Plan

Enfoques gerais para lidar com incerteza:

1. Instrucionismo (sem incertezas)
2. Selecionismo
3. Aprendizagem

Instrucionismo : Aplica-se antes a projetos de rotina do que a projetos de inovação

• Situações com ambiente e dados conhecidos, e projeto que pode ser modelado em função de sinal-resposta
• Dada determinada situação, escolhe-se a solução precípua
• Ex.: projetos de adaptação de equipamentos para usos conhecidos, adaptação de software para mesmo uso de outro cliente etc.
• A = f(y)  

Selecionismo

• Ambiente desconhecido  muito difícil/custoso levantar dados; dados “pobres”
• Natureza do projeto pode levar a mudanças radicais do projeto a cada ciclo de aprendizagem
• Aposta em múltiplas rotas / direções / alternativas, na esperança de que uma dê certo, ou a melhor seja escolhida
• Exemplos:

• Editor de texto da Microsoft

• Works, Word, Bloco de Notas

• Dificuldade em saber qual padrão iria vingar
• Desenvolvimento de vários editores simultaneamente

• Rota tecnológica para polipropileno do álcool

• Existe etileno de etanol, não propileno (C3)
•  Cientistas discutem várias rotas diferentes
•  Não se sabe qual(is) rota(s) vai(ão) dar certo
•  Braskem investe em mais de uma rota

• Locus típico:

• Ambiente desconhecido

• Muito difícil/custoso levantar dados; dados “pobres”
• Natureza do projeto pode levar a mudanças radicais do projeto a cada ciclo de aprendizagem

• Aposta em múltiplas rotas / direções / alternativas, na esperança de que uma dê certo, ou a melhor seja escolhida a posteri

Aprendizagem

• Sinais / dados incompatíveis com as previsões geram necessidade de adequação da representação do problema e das soluções previamente pensadas
• Portanto, exige capacidade de, durante a execução, replanejar o projeto a partir de novas informações, eventos não previstos etc.
• Melhora-se o projeto, buscando atingir um ótimo, ainda que o projeto vá se modificar muitas vezes em seu curso.
• Aprendizagem pode ser sistemática ou de oportunidade

• FMEA, análise estatística  aprendizado controlado passo a passo
• Habilidade de reconhecer informações fora do previsto e agir

• Não é feito planejamento até o final do projeto
• Planeja-se até um certo marco, um ponto intermediário atingível após aprendizados (mitigação de algumas incertezas)

• Ex.: prova de conceito, prova de tecnologia, protótipo etc.  

• Conforme andamento do projeto, o marco pode ser antecipado ou postergado (marcos não fixos, não se sabe o que pode acontecer)
• Avalia-se o obtido, o que se aprendeu e se planeja novo ciclo de mitigação de incertezas (novas podem surgir)

Selecionismo + Aprendizagem

• Selecionismo e aprendizagem não são enfoques excludentes --> São complementares
• Em cada rota adotada num enfoque de selecionismo pode (deve) haver aprendizado
• O aprendizado melhora o desempenho de cada rota
• Ajuda a empresa a definir mais rápido quais rotas abandonar, quais persistir

Instrumentos de avaliação de projetos

• Em “innovation killers”, Christensen et al (2008) criticam o uso de instrumentos financeiros como VPL, ROI para triagem de projetos de inovação.
• Hamel vai no mesmo sentido, afirmando que se os projetos fossem tratados tradicionalmente, não haveria Vale do Silício.
• Hamel (1999) enfatiza a necessidade de dinamizar três “mercados” internos à empresa: ideias, capital, talentos
• A crítica de Christensen et al (2008) e de Hamel (1999) se relaciona ao posicionamento “passivo” frente às incertezas

Enfoques alternativos para lidar com incertezas em projetos:

1. Milestones

• Processo definido como sequência de atividades (etapas) e marcos de avaliação / revisão do que já foi desenvolvido
• Etapa delimitadas através de “marcos” (ou milestones)
• Marco é evento marcante para o desenvolvimento do projeto, definido por critérios claros e específicos, para análise dos resultados obtidos nas etapas, indicando o sucesso do projeto
• Marcos não são predefinidos, são definidos para cada projeto
• Modelo típico de gestão de projetos, não de desenv. produtos

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