Escolhendo o caminho certo: como as empresas industriais devem abordar as tecnologias baseadas em IA

É claro que a inteligência artificial está a perturbar todas as indústrias tal como as conhecemos. Isso inclui não apenas os setores que atraíram mais atenção — como SaaS, fintech, healthtech e viagens — mas também indústrias tradicionalmente pesadas que estão prontos para serem interrompidos. 

Como investidor industrial orientado para a IA, testemunhei quantas empresas neste campo estão cada vez mais a adoptar a automatização e a tomada de decisões baseada em dados, e como a sua abordagem pode variar com base nas necessidades da empresa e nos recursos que têm disponíveis. 

Neste artigo, discutirei várias opções que as empresas têm para integrar tecnologias baseadas em IA em seus processos de negócios e destacarei os prós e os contras que observei em cada uma delas. 

1. Estabeleça um departamento interno de P&D

Um caminho que várias empresas tomam é estabelecer o seu próprio departamento de I&D para desenvolver tecnologias de IA. Por exemplo, a Siemens, através da sua Laboratório AI, é pioneira em várias aplicações potenciais de IA industrial. 

Embora a Siemens tenha conseguido alcançar alguns avanços — como a redução dos tempos de produção sem a necessidade de novo hardware — a realidade é que, para a maioria das empresas, os benefícios que podem obter de um departamento interno são limitados. 

Ao contrário das startups, o mundo corporativo tem tempos de processamento lentos, baixa tolerância a erros e grandes expectativas que podem matar projetos antes de aproveitarem todo o seu potencial. As startups, por outro lado, são adeptas da pivotagem e sabem que são necessárias várias iterações antes de encontrar um verdadeiro avanço, especialmente com tecnologias como a IA, que exigem que estejamos num modo de “aprendizado” constante. 

É por isso que, na minha perspectiva, as empresas que optam por alavancar esta abordagem precisam dar autonomia a esse departamento para que possa operar como uma startup. Caso contrário, o ritmo lento com que as empresas tradicionalmente operam irá provavelmente prejudicar as suas perspectivas. 

2. Crie um fundo de risco corporativo (CVF) ou acelerador com foco em IA

Gigantes como a Toyota - inicialmente através do Instituto de Pesquisa Toyota, e então através Empreendimentos Toyota — e Qualcomm, por meio Qualcomm Ventures, investiram centenas de milhões de dólares cada, investindo em startups promissoras em IA, robótica e outras tecnologias de ponta. 

Por outro lado, outras empresas — como a Fujitsu, através do Acelerador de Engenharia Fujitsu, ou Volkswagen, que parceria com o conhecido acelerador Plug and Play do Vale do Silício - criaram programas de aceleração proprietários para apoiar empreendimentos emergentes que se concentram nas necessidades e desafios de seu setor. Há benefícios nisso, uma vez que podem ajudar as empresas a pilotar projetos com startups e alavancar seus recursos para ajudar essas startups a terem sucesso. 

No entanto, esta abordagem também tem limitações. A criação de um fundo de risco ou aceleradora não altera a cultura profundamente enraizada de uma empresa. Além disso, o funcionamento destes fundos é normalmente limitado por factores adicionais, tais como protocolos e regras estabelecidas pela empresa-mãe. Os processos empresariais tradicionais também podem entrar em conflito com o que é necessário para desenvolver tecnologias inovadoras de IA. 

3. Contrate um Diretor Digital (CDO)

Essa etapa envolve a contratação de uma pessoa física ou a formação de um departamento que terá a tarefa de digitalizar a empresa. Essas responsabilidades abrangerão o desenvolvimento de estratégias de adoção de IA e o contato com startups. O Chief Digital Officer (CDO) também se concentrará no aumento da eficiência, competitividade e crescimento através da digitalização. 

As potenciais desvantagens desta abordagem interna estão relacionadas com o facto de as startups poderem achar difícil comunicar com os funcionários das empresas, porque estão habituadas a diferentes modelos de negócio e têm protocolos de comunicação completamente divergentes. Além disso, o CDO pode contar com a sua rede existente de contactos para potenciais parcerias, limitando o âmbito de colaborações eficazes. 

Outra consideração é que o CDO precisa estar alinhado com a visão abrangente da empresa. Por exemplo, se o CDO pretender impulsionar uma transformação rápida e a empresa não estiver preparada para progredir a esse ritmo, os projetos poderão estagnar e apenas conduzir a mais frustrações.  

Em geral, este modelo funciona melhor quando a empresa interage com um fundo de capital de risco, uma vez que um capitalista de risco pode compreender rapidamente quais das empresas do seu portfólio são mais adequadas para resolver uma determinada necessidade ou problema. 

4. Organize hackathons com tema de IA

Hackathons recorrentes – por exemplo, anualmente – são um método poderoso para gerar novas ideias e soluções. Hoje em dia, esta estratégia não é implementada apenas por empresas, mas também por startups e fundos. Eu pessoalmente usei essa abordagem, e uma das empresas do meu portfólio organiza regularmente hackathons, uma vez que eles fornecem uma plataforma extraordinária para as pessoas serem criativas e pensarem fora da caixa. 

Historicamente, alguns produtos criados em hackathons tornaram-se grandes sucessos. Por exemplo, num evento organizado pela Schneider Electric, os participantes desenvolveram um Solução alimentada por IA para otimizar os sistemas de gestão de energia. A Schneider Electric pegou neste protótipo e desenvolveu-o ainda mais, beneficiando de uma utilização de energia mais eficiente e, eventualmente, transferindo estas reduções de custos para os seus clientes. 

Na mesma linha, um hackathon organizado pela GE estimulou o desenvolvimento de um aplicativo de IA que melhora a eficiência das turbinas eólicas analisando dados operacionais e ajustando automaticamente as configurações de controle. A GE expandiu esta tecnologia e agora otimiza as operações dos parques eólicos da divisão de energia renovável da GE. Isso é uma das muitas soluções desenvolvido em hackathons que a GE acabou implementando. 

O hackathon “Connected Experience” da Bosch, que se concentra em inovações de IA e IoT, é outro ótimo exemplo de um evento centrado em IA por uma empresa industrial, e espera-se que as criações que emanam dele acelerem a disrupção nas divisões industriais e automotivas da empresa. 

O segredo para um hackathon bem-sucedido não reside apenas na capacidade de organizá-lo e na disposição de investir tempo e dinheiro, mas, mais importante, em entender por que você está fazendo isso e como utilizar os resultados – as ideias geradas pelos participantes. Por um lado, é crucial permitir aos participantes a liberdade de pensar criativamente, pois a essência de um hackathon está na procura de novas ideias. Por outro lado, é necessária a sistematização dos resultados. Dominar esse equilíbrio pode fazer do hackathon uma excelente fonte de novas tecnologias para a empresa, ou de talentos, pois um hackathon não é apenas uma plataforma para descobrir novas tecnologias, mas também para identificar indivíduos capazes de desenvolver essas tecnologias dentro da empresa.

Considerações finais

Embora estas quatro abordagens possam ser estratégias potencialmente bem-sucedidas para as empresas integrarem tecnologias de IA nos seus processos e melhorarem os resultados, devo observar que um ponto comum aqui é a importância da comunicação e da compreensão entre duas formas de trabalho radicalmente diferentes. 

As startups e inovadores de IA podem muitas vezes achar difícil comunicar-se com os funcionários corporativos, portanto, esta é uma habilidade que precisa ser ensinada, uma vez que a comunicação eficaz pode abrir o caminho para o sucesso. 

Portanto, uma recomendação final para uma corporação é ter um funcionário na empresa que possa trabalhar com startups e ensiná-las como preencher essa lacuna de comunicação. O Google é um exemplo positivo disso. Conheci alguém no Google que, além de estar envolvido em vendas corporativas, era um mediador que ensinava startups a encontrar pontos em comum com grandes conglomerados. Isto é fundamental, uma vez que remodelar as indústrias atuais com o poder da IA ​​exigirá que trabalhemos em conjunto, apesar das nossas diferenças, e aqueles que não sabem como colaborar serão provavelmente deixados para trás.