Durante muito tempo, possuir mais informações representou uma vantagem competitiva. Organizações que tinham acesso às melhores pesquisas, às bases de dados mais completas ou às análises mais sofisticadas conseguiam compreender seus mercados antes da concorrência e, naturalmente, tomar decisões mais consistentes. Mas a Inteligência Artificial (IA) alterou profundamente esse cenário.
Hoje, empresas de todos os portes utilizam plataformas analíticas avançadas, algoritmos capazes de processar milhões de registros, estudos de mercado, benchmarks internacionais e indicadores praticamente em tempo real. O acesso ao conhecimento tornou-se muito mais democrático e isso representa um avanço extraordinário para a gestão.
Entretanto, existe um efeito colateral sobre o qual ainda falamos muito pouco. Quanto mais as organizações utilizam as mesmas fontes de informação, os mesmos benchmarks e ferramentas analíticas semelhantes, maior tende a ser a probabilidade de que todas passem a enxergar as mesmas oportunidades.
Nesse novo cenário, é preciso questionar: se todos conseguem chegar às mesmas respostas, onde nascerá a próxima vantagem competitiva?
O que é o paradoxo da convergência estratégica?
Imagine cinco empresas concorrentes, mas que possuem as seguintes características em comum:
- todas utilizam Inteligência Artificial;
- todas acompanham praticamente os mesmos indicadores;
- todas consultam os mesmos estudos de mercado;
- todas adotam as mesmas melhores práticas;
- todas contratam consultorias reconhecidas.
Levando em conta esse cenário, surge uma pergunta simples: quanto tempo levará para que essas cinco empresas iniciem projetos muito parecidos? Esse fenômeno, cada vez mais presente nas organizações, pode ser chamado de Paradoxo da Convergência Estratégica.
Durante décadas aprendemos que benchmarks, indicadores e melhores práticas reduzem riscos, aceleram a aprendizagem e evitam que organizações repitam erros já conhecidos. Isso continua absolutamente verdadeiro.
O problema começa quando essas referências deixam de ser instrumentos de apoio à decisão e passam a orientar escolhas praticamente idênticas entre organizações completamente diferentes.
Nesse momento, empresas que atuam em mercados distintos, possuem culturas diferentes e enfrentam desafios particulares começam a investir nas mesmas tecnologias, estabelecer prioridades semelhantes e perseguir objetivos quase iguais.
Paradoxalmente, aquilo que deveria aumentar a vantagem competitiva pode reduzir a capacidade de diferenciação. Ou seja, a competição continua existindo, mas deixa de ocorrer pela originalidade das estratégias e passa a concentrar-se em atributos como preço, velocidade de execução ou escala operacional.
Como resultado, o mercado se torna marcado por uma competição cada vez mais eficiente, mas nem sempre mais inteligente.
Veja também: O que é governança de IA?
A Inteligência Artificial não cria diferenciação sozinha
Existe uma expectativa crescente de que a Inteligência Artificial seja capaz de descobrir oportunidades inéditas. Na prática, no entanto, ela faz algo diferente, atuando na identificação de padrões, estabelecendo relações entre informações, reconhecendo tendências e produzindo recomendações a partir dos dados que recebe.
Portanto, essa tecnologia trabalha com enorme competência sobre aquilo que já está disponível para ela. Entretanto, a IA dificilmente encontrará aquilo que ninguém decidiu observar. Essa diferença parece pequena, mas não é.
Por isso, se milhares de organizações utilizam bases semelhantes, indicadores equivalentes e fazem perguntas muito parecidas, é natural que elas recebam respostas igualmente parecidas. Ou seja, a tecnologia acelera a análise e amplia a nossa capacidade de processamento, mas ainda assim continua dependendo de uma decisão essencialmente humana: quais perguntas realmente merecem ser feitas?
Levando em conta as características dessa ferramenta e as formas que ela pode ser usada, alcançar a maturidade em IA não é responder a perguntas cada vez mais rapidamente. Empresas devem considerar que ela, na verdade, oferece mais valor ao nos obrigar a fazer perguntas melhores.
As grandes oportunidades nem sempre estão nos dashboards
Os dashboards transformaram a forma como acompanhamos o desempenho das organizações. Com eles, é possível monitorar produtividade, custos, qualidade, prazo, desempenho financeiro, indicadores operacionais de outras informações praticamente em tempo real.
Por isso, os dashboards são instrumentos indispensáveis para qualquer organização moderna, mas também contam uma limitação que raramente discutimos: os dashboards mostram aquilo que decidimos medir. Em outras palavras, mostram aquilo que já sabemos ser importante.
Isso significa que, na maior parte das vezes, eles representam uma fotografia organizada do passado ou, no máximo, uma projeção estatística construída a partir desse passado. Mas as grandes mudanças raramente começam grandes; elas normalmente aparecem como pequenas exceções. Alguns exemplos disso são:
- uma alteração discreta no comportamento dos clientes;
- uma tecnologia ainda considerada irrelevante;
- uma nova exigência regulatória;
- um uso inesperado de um produto;
- ou simplesmente um indicador que varia dois ou três pontos percentuais e acaba sendo descartado durante uma reunião.
Esses são os chamados sinais fracos, e justamente por parecerem pouco importantes, costumam receber pouca atenção. O problema é que muitas das maiores oportunidades já estavam presentes quando ainda pareciam insignificantes.
Quando finalmente esses sinais aparecem nos dashboards, nos relatórios consolidados e nos benchmarks de mercado, normalmente deixaram de representar uma vantagem competitiva. Para evitar que isso aconteça na sua companhia, procure não apenas se perguntar “o que nossos indicadores estão mostrando?”, e passe a questionar também “o que ainda não estamos enxergando porque ninguém decidiu medir?”.
