Há muito tempo nos acostumamos a associar avanços de inovação com ciência e tecnologia provenientes de Pesquisa & Desenvolvimento, por exemplo: o transistor, a penicilina, o sequenciamento de DNA, protocolos TCP / IP e assim por diante. Essas grandes descobertas estão em uma extremidade do espectro de inovação. Na outra ponta estão as inovações voltadas para o mercado, cujo objetivo é criar experiências de usuário atraentes e intuitivas, novos modelos de negócios e estratégias baseadas no mercado.
As inovações baseadas em pesquisas geralmente surgiam quando cientistas, matemáticos ou engenheiros desenvolviam novas teorias, tecnologias, algoritmos ou programas em um laboratório de Pesquisa & Desenvolvimento. Com o tempo, as inovações chegavam ao mercado. Como a tecnologia e os mercados avançavam em um ritmo relativamente lento, havia pouca pressão para reduzir os tempos de transição do laboratório para o mercado. Esse foi o modelo de inovação predominante durante a maior parte do século XX.
Tudo começou a mudar na década de 1980, quando a taxa e o ritmo dos avanços da tecnologia foram acelerados significativamente. O tempo para levar uma inovação do laboratório ao mercado não eram mais competitivos, especialmente com produtos baseados em tecnologias digitais em rápida mudança. As empresas reduziram significativamente o tempo de lançamento de novos produtos e serviços, colocando enorme pressão sobre as empresas que ainda operavam sob as regras antigas.
Essas pressões competitivas tornaram-se ainda maiores pelo crescimento explosivo da Internet na década de 1990, Muitos avanços começaram a aparecer da noite para o dia na Internet, mas não estava claro para onde as coisas estavam indo e quais seriam as implicações para o mundo dos negócios. Com a Internet, não havia tecnologia ou produto em que se pudesse trabalhar nos laboratórios que o tornaria um sucesso no mercado. Então aconteceu algo surpreendente. A estratégia em si passou a vir do mercado, não dos laboratórios.
Abraçar a Internet acabou sendo muito mais do que uma mudança tecnológica. Isso teve um impacto muito grande na cultura geral das empresas, abrindo caminho para uma abordagem mais externa para a inovação com base na experimentação contínua de mercado.
Em seu livro de 2020 Experimentation Works: The Surprising Power of Business Experiments, do professor de Harvard Stefan Thomke, ele explica as principais mudanças ocorridas na inovação e na experimentação de produtos nos últimos 20 a 25 anos.
“A inovação é importante porque impulsiona o crescimento lucrativo e cria valor para os acionistas”, escreveu Thomke.
“Mas há um dilema: apesar de estarem inundados de informações que vêm de todas as direções, os gerentes de hoje operam em um mundo incerto, onde não há dados suficientes para informar as decisões estratégicas e táticas. Conseqüentemente, para o bem ou para o mal, nossas ações tendem a se basear na experiência, intuição e crenças. Mas isso muitas vezes não funciona. E, com muita frequência, descobrimos que ideias que são verdadeiramente inovadoras vão contra nossa experiência e suposições, ou contra a sabedoria convencional. Seja para melhorar as experiências do cliente, experimentar novos modelos de negócios ou desenvolver novos produtos e serviços, mesmo os gerentes mais experientes costumam estar errados, gostem ou não.”
A resposta para esse dilema é a experimentação contínua. Na economia digital do século 21, é possível para as empresas projetar e conduzir uma grande variedade de experimentos de forma rápida, econômica e em grande escala. Mas aprender como fazer isso de forma eficaz ainda é um trabalho em desenvolvimento. Como é o caso dos experimentos baseados em laboratório, não há garantia de que cada experimento voltado para o mercado será um sucesso, especialmente na primeira tentativa.
“Na verdade, a taxa de falha dos experimentos pode ser de 90 por cento ou mais – sejam eles conduzidos por um único cientista, um laboratório mundialmente famoso, um departamento de marketing ou estrategistas de negócios.”
No entanto, como tem sido o caso com o método científico testado e comprovado, todo experimento gera informações valiosas, independentemente das hipóteses e previsões testadas serem verdadeiras ou não. Se não obtivemos o resultado que esperávamos, podemos analisar por que o experimento não funcionou como esperado, quais suposições fizemos que não eram válidas e, o mais importante, o que aprendemos para o próximo conjunto do experimento. A maior parte do progresso, especialmente na inovação voltada para o mercado, é alcançada por meio do impacto cumulativo de muitos experimentos relativamente menores.
O que constitui um bom experimento?
Para ajudar a resolver essa questão, o livro recomenda que as empresas façam a si mesmas essas perguntas:
- O experimento tem uma hipótese testável? Formular a pergunta ou hipótese apropriada é um dos aspectos mais importantes do método científico.
- Existe um compromisso de respeitar os resultados? Ou seja, que tipo de resultado experimental faria com que a organização mudasse de ideia, se houver?
- Como podemos garantir que os resultados são confiáveis? A organização tem o talento e as habilidades adequados para conduzir um experimento eficaz e confiável cujos resultados possam ser confiáveis?
- Nós entendemos a causa e o efeito? Como somos frequentemente lembrados, a correlação não implica causalidade. Esta é uma área em que as habilidades e a experiência são muito importantes.
- A organização realmente adotará a experimentação? As decisões importantes estão sendo conduzidas pelo trabalho de experimentação?
Princípios de experimentação
Thomke oferece um conjunto de princípios essenciais para experimentos bem-sucedidos, aprendidos com sua experiência de trabalho, ao longo dos anos.
- Teste tudo o que pode ser testado. Lembre-se de que a taxa de falha dos experimentos pode ser de 90% ou mais, por isso é importante conduzir uma ampla variedade de experimentos que testem diferentes ideias e hipóteses.
- Freqüentemente, pequenas inovações podem ser muito valiosas. Embora geralmente glorifiquemos ideias altamente perturbadoras, uma série de mudanças aparentemente menores e incrementais pode acabar tendo um grande impacto.
- Confie no sistema de experimentação. Muitas vezes, por mais convincentes que sejam os resultados, não há garantia de que todos os aceitarão, a menos que confiem verdadeiramente na integridade do sistema.
- Os resultados devem ser facilmente compreendidos. Simplicidade e rigor são fundamentais para que todos possam entender facilmente do que se trata e como foi conduzido o experimento.
O papel da cultura
“Se o teste é tão valioso, por que as empresas não o fazem mais?”
Perguntou Thomke em “Building a Culture of Experimentation”, um artigo da Harvard Business Review publicado logo após o livro.
“Depois de examinar essa questão por vários anos, posso dizer que a razão central é a cultura. À medida que as empresas tentam aumentar sua capacidade de experimentação online, muitas vezes descobrem que os obstáculos não são ferramentas e tecnologia, mas comportamentos, crenças e valores compartilhados. Para cada experimento bem-sucedido, quase 10 não são – e aos olhos de muitas organizações que enfatizam a eficiência, previsibilidade e ‘vitória’, essas falhas são um desperdício.”
O artigo discute várias características de uma cultura de experimentação de sucesso, incluindo cultivar a curiosidade, insistir que os dados superam a opinião, democratizar a experimentação em toda a organização, ser eticamente sensível e abraçar um modelo de liderança que seguirá os resultados dos testes onde quer que eles o levem. No livro, Thomke acrescenta que a gestão desempenha um papel crítico.
“Uma conclusão a partir de exemplos e pesquisas é a ideia talvez nada surpreendente de que a gestão conta; isto é, quando os gerentes encorajam ativamente a experimentação, a cultura convida a experimentação. E quando o ‘fracasso’ é entendido como uma contribuição para a aprendizagem (ou seja, não punido), a experimentação também é encorajada.”
Finalmente, Thomke faz algumas previsões sobre o futuro da experimentação empresarial. O final é um alerta:
“O futuro será emocionante e profundamente desafiador. Combinar recursos de teste em grande escala com avanços em inteligência artificial, big data (que teremos aprendido como usar criteriosamente) e algoritmos evolutivos, pode simplesmente elevar as coisas para outro nível. O resultado pode ser um processo de loop fechado onde a geração, teste e análise de hipóteses de negócios torna-se totalmente automatizada.”
