Harvard Business Review - Brasil - Edição 9711 (2019-11)

(Antfer) #1

Mito #3


inovação aberta é para todas as


fases do processo de inovação


Inovação, aberta ou fechada, pressupõe um ciclo de várias
fases. O início do processo pode vir de uma tecnologia des-
coberta (technology push), por demandas do mercado (market
pull) e mesmo por um pipeline de inovação bem desenvolvi-
do organizacionalmente que favoreça o fl uxo de ideias e pro-
tótipos graças a inputs internos ou externos.
Uma vez posto em movimento, o assessment de ativos in-
ternos, a pesquisa, prototipagem e estudos de market fi t do
produto ou serviço passam a integrar o cronograma. Adotar
estratégia de inovação aberta não requer necessariamente o
envolvimento de atores externos à organização em todas as
fases do processo.
Um estudo de caso feito pela Comissão de Ciência e
Conhecimento da União Europeia descreve diversas estra-
tégias adotadas por empresas de diferentes segmentos.
Por exemplo, a colaboração com parceiros externos pode se
dar no desenvolvimento do produto ou serviço, mas não na
entrada no mercado. Este é um modelo típico de grandes
indústrias que desenvolvem patentes e produtos em parceria
com startups ou universidades, mas controlam o processo
de go-to-market.
Por outro lado, o desenvolvimento pode ser feito de ma-
neira fechada, mas entram no mercado também os parceiros.
Este é o caso de muitas empresas que pretendem criar um
modelo de plataforma de inovação ou transação mantendo o
controle da tecnologia core e liberando a possibilidade de de-
senvolvimento de novas funções no front end por meio da li-
beração de serviços e acesso à tecnologia.


Mito #4


inovação aberta não requer


especialistas dentro da empresa


Outro mito passível de gerar muita resistência interna é o
de que não há necessidade de especialistas na área foco da


inovação aberta. Confu
de-se inovação aberta c
outsourcing. Um exemp
prático: empresas que p
curam inovar por meio
inteligência artifi cial.
Em um caso hipotético de technology push, a empresa po-
de decidir adotar inteligência artifi cial em suas operações.
Para isso, lança um desafi o de pitch reverso e identifi ca uma
startup de potencial. Em seguida, passa a trabalhar com a no-
va parceira de inovação, por meio de contrato, investimento
ou programa de apoio.
Se a empresa não conta com especialistas próprios em in-
teligência artifi cial, corre o risco de sua capacidade absortiva
ser insufi ciente para internalizar a nova tecnologia. Por esta
mesma razão, perdem-se oportunidades de implantação em
outras áreas de negócio e pode haver sérias difi culdades para
avaliar o desempenho da startup. A rigor, talvez nem se con-
siga perceber o potencial da parceria.
A capacidade absortiva é um conceito que nasce na
década de 1990, defi nido por Wesley M. Cohen e Daniel A.
Levinthal como “a habilidade da empresa de reconhecer o
valor de novas informações externas e aplicá-la para fi ns
comerciais. Essa habilidade impacta diretamente a sua
capacidade de inovação”.
A capacidade absortiva depende do “estoque de conhe-
cimento” da empresa. Neste sentido, prover informação a
todos os setores sobre determinado conhecimento, a inteli-
gência artifi cial no caso de nosso exemplo, terá profundo
impacto na capacidade absortiva da organização, confor-
me demonstrou a pesquisa realizada por Michael Lenox e
Andrew King.
A presença de diferentes especialistas na empresa garante
a possibilidade de alimentar o estoque de conhecimento ne-
cessário para reconhecer e gerir inputs externos. A existência
desses colaboradores especializados pode impactar profun-
damente a provisão de informação aos diversos setores da
organização, aumentando a possibilidade de identifi car
novos serviços ou produtos.
Os especialistas têm ainda o papel fundamental de tra-
zer seus contatos, “suas redes”, para perto da organização,
intensifi cando os fl uxos de informações e, consequentemen-
te, potencializando a capacidade de inovação da empresa.

INOVAÇÃO

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