Crescimento da IA está abrindo novas oportunidades para criar valor com dados compartilhados, expertise e efeitos de rede Issarawat Tattong/Getty Images Na era da IA, a estratégia das empresas deve passar da lógica industrial de escala e escopo e partir para uma lógica de inteligência centrada em conhecimento e expertise. É o que defendem Vijay Govindarajan, professor na Tuck School of Business (Dartmouth) e consultor, Venkat Venkatraman, professor na Questrom School of Business (Boston University), e Bill Achtmeyer, presidente e sócio-gerente da consultoria Acropolis Advisors, em artigo publicado no Harvard Business Review. Segundo os autores, os gigantes digitais de hoje estão mudando a definição de portfólio diversificado. Empresas como Amazon, Apple e Alphabet, dona do Google, operam em muitos setores não relacionados, como comércio eletrônico, computação em nuvem, entretenimento, serviços financeiros, casas inteligentes, logística e saúde. A resistência dos trabalhadores da linha de frente à IA e as alternativas para contornar o cenário Problema não é o trabalho híbrido, mas a má liderança, dizem especialistas Quais são os impactos que empresas têm de lidar com a implantação de sistemas de IA agênticos? À medida que as teorias tradicionais de diversificação, baseadas em economias de escala, se tornam menos relevantes, o crescimento da IA abre novas oportunidades para criar valor com dados compartilhados, expertise e efeitos de rede. Mas, para isso, é preciso que os líderes empresariais remodelem suas estratégias de crescimento. Fazer a transição exige responder a três perguntas na ordem correta. De acordo com os especialistas, assim como construir uma casa, é preciso primeiro garantir os alicerces (lógica do portfólio), depois projetar a estrutura (modelo operacional) e só então instalar os sistemas avançados (algoritmos). Confira a seguir quais perguntas fazer sobre a estratégia da sua empresa. 1. Qual é a nossa lógica de portfólio? A pergunta não é o quão diversificada é a sua empresa, mas se seus negócios se beneficiariam de dados compartilhados, expertise e efeitos de rede para gerar valor de uma maneira que nenhuma unidade geraria sozinha. Essa é a nova lógica de portfólios orientados por dados e IA, em que o valor não vem só de ter vários negócios, e sim de como esses negócios se conectam e aprendem entre si. O que cria vantagem real hoje é a capacidade de conectar dados entre negócios para gerar uma compreensão mais rica do cliente, previsões mais precisas e engajamento mais personalizado. Trata-se de um motor de valor que portfólios tradicionais não conseguem igualar. 2. Qual é o nosso modelo operacional corporativo? Estruturas divisionais ou matriciais tradicionais, criadas para controle, estão dando lugar a formas mais fluidas e multifuncionais, projetadas para velocidade e aprendizado. Os autores recomendam que você analise de que maneira dode criar sistemas que possibilitem colaboração entre pares, experimentação rápida e difusão acelerada de conhecimento. O objetivo é escalar capacidades de IA em todo o portfólio sem sufocar o espírito empreendedor. 3. Quais são nossos algoritmos exclusivos? Por fim, examine como dados proprietários e expertise setorial podem se combinar por meio de algoritmos para criar valor duradouro. O objetivo, segundo os autores, não é apenas atingir superioridade técnica, mas também aprendizado cumulativo, extraindo informação de fontes de dados exclusivas, enriquecendo-a por meio de integração com parceiros e aproveitando esses insights para criar economias de expertise que crescem ao longo do tempo. Mais Lidas Crescimento da IA está abrindo novas oportunidades para criar valor com dados compartilhados, expertise e efeitos de rede Issarawat Tattong/Getty Images Na era da IA, a estratégia das empresas deve passar da lógica industrial de escala e escopo e partir para uma lógica de inteligência centrada em conhecimento e expertise. É o que defendem Vijay Govindarajan, professor na Tuck School of Business (Dartmouth) e consultor, Venkat Venkatraman, professor na Questrom School of Business (Boston University), e Bill Achtmeyer, presidente e sócio-gerente da consultoria Acropolis Advisors, em artigo publicado no Harvard Business Review. Segundo os autores, os gigantes digitais de hoje estão mudando a definição de portfólio diversificado. Empresas como Amazon, Apple e Alphabet, dona do Google, operam em muitos setores não relacionados, como comércio eletrônico, computação em nuvem, entretenimento, serviços financeiros, casas inteligentes, logística e saúde. A resistência dos trabalhadores da linha de frente à IA e as alternativas para contornar o cenário Problema não é o trabalho híbrido, mas a má liderança, dizem especialistas Quais são os impactos que empresas têm de lidar com a implantação de sistemas de IA agênticos? À medida que as teorias tradicionais de diversificação, baseadas em economias de escala, se tornam menos relevantes, o crescimento da IA abre novas oportunidades para criar valor com dados compartilhados, expertise e efeitos de rede. Mas, para isso, é preciso que os líderes empresariais remodelem suas estratégias de crescimento. Fazer a transição exige responder a três perguntas na ordem correta. De acordo com os especialistas, assim como construir uma casa, é preciso primeiro garantir os alicerces (lógica do portfólio), depois projetar a estrutura (modelo operacional) e só então instalar os sistemas avançados (algoritmos). Confira a seguir quais perguntas fazer sobre a estratégia da sua empresa. 1. Qual é a nossa lógica de portfólio? A pergunta não é o quão diversificada é a sua empresa, mas se seus negócios se beneficiariam de dados compartilhados, expertise e efeitos de rede para gerar valor de uma maneira que nenhuma unidade geraria sozinha. Essa é a nova lógica de portfólios orientados por dados e IA, em que o valor não vem só de ter vários negócios, e sim de como esses negócios se conectam e aprendem entre si. O que cria vantagem real hoje é a capacidade de conectar dados entre negócios para gerar uma compreensão mais rica do cliente, previsões mais precisas e engajamento mais personalizado. Trata-se de um motor de valor que portfólios tradicionais não conseguem igualar. 2. Qual é o nosso modelo operacional corporativo? Estruturas divisionais ou matriciais tradicionais, criadas para controle, estão dando lugar a formas mais fluidas e multifuncionais, projetadas para velocidade e aprendizado. Os autores recomendam que você analise de que maneira dode criar sistemas que possibilitem colaboração entre pares, experimentação rápida e difusão acelerada de conhecimento. O objetivo é escalar capacidades de IA em todo o portfólio sem sufocar o espírito empreendedor. 3. Quais são nossos algoritmos exclusivos? Por fim, examine como dados proprietários e expertise setorial podem se combinar por meio de algoritmos para criar valor duradouro. O objetivo, segundo os autores, não é apenas atingir superioridade técnica, mas também aprendizado cumulativo, extraindo informação de fontes de dados exclusivas, enriquecendo-a por meio de integração com parceiros e aproveitando esses insights para criar economias de expertise que crescem ao longo do tempo. Mais Lidas