Melhorar os resultados estratégicos com análises avançadas

As ferramentas de IA e machine-learning podem aprimorar o planejamento estratégico.

O podcast Inside the Strategy Room, aborda no novo episódio uma conversa entre Sean Brown, líder de Marketing e Comunicação da McKinsey, Sagie Dadidovich, o cofundador e CEO da SparkBeyond, uma empresa parceira da McKinsey, Nicholas Northcote, que por anos liderou a pesquisa da McKinsey sobre tomada de decisões estratégicas, e Sasha Vesuvala que lidera grande parte do trabalho da McKinsey na aplicação de análises avançadas a questões relacionadas à estratégia e crescimento.

A conversa entre os principais responsáveis pela empresa trata sobre automação, IA, tomada de decisão, ferramentas analíticas e a jornada da SparkBeyond. 

Segue aqui um trecho da conversa transcrita do podcast:

Sean Brown: Deixe-me começar fazendo uma pergunta direta, Nic. Os computadores assumirão o processo de desenvolvimento da estratégia?

Nicholas Northcote: O desenvolvimento da estratégia sempre exigirá que executivos criativos e atenciosos estabeleçam aspirações e façam escolhas ousadas, mas acreditamos que a análise avançada é uma oportunidade de trazer mais ciência para a arte. Na última década, os avanços na análise digital transformaram a maneira como as empresas operam.

De marketing e preços a atendimento ao cliente e manufatura, a análise avançada é fundamental para muitas funções corporativas. No entanto, o mesmo ainda não pode ser dito da estratégia.

Vemos quatro maneiras pelas quais as empresas podem usar análises em suas práticas de definição de estratégias. O primeiro é identificar tendências em estágio inicial. Algumas empresas estão usando mecanismos de IA para rastrear, quase em tempo real, a evolução das tendências que são importantes para seus negócios, com base em alertas de notícias, dados de investimento, registros de patentes e outras informações. Eles então usam os resultados para decidir quando acionar movimentos estratégicos relacionados a essas tendências. A segunda aplicação envolve a identificação de novas oportunidades de crescimento. Aqui, novamente, a IA pode complementar os métodos tradicionais de brainstorming para ajudar as empresas a revelar o que chamamos de oportunidades de crescimento não óbvias, como áreas granulares onde os concorrentes estão presentes, mas sua empresa não, potenciais alvos de aquisição ou mesmo novos aplicativos para produtos e serviços que já estão em seu portfólio.

A terceira aplicação é reduzir o preconceito na tomada de decisão. Usando dados históricos sobre movimentos estratégicos e desempenho de milhares de empresas, os líderes de negócios podem calibrar a probabilidade de uma estratégia ter sucesso antes de alocar recursos para ela. Por exemplo, se você está planejando uma fusão transformadora, saber que 70% das grandes aquisições na última década destruíram valor pode ser útil. Isso lhe daria uma base de fatos para desafiar e testar o plano, fazendo perguntas como: o que nos torna diferentes? Estamos superestimando retornos ou sinergias? O que seria necessário para obter uma execução correta? O último é usar análises para antecipar dinâmicas de mercado complexas. Ferramentas como modelagem baseada em agente podem ajudá-lo a entender como as ações de clientes, concorrentes, reguladores,

Sean Brown: Sagie, sua empresa desenvolveu uma ferramenta de IA que analisa informações online para obter insights sobre tendências, aplicações de produtos e ideias de negócios. O que o inspirou a construir SparkBeyond?

Sagie Davidovich: Menos de uma década atrás, seria quase impossível construir uma máquina que minasse a web, que contém centenas de bilhões de páginas que incluem todos os tipos de documentos, de patentes e testes clínicos a publicações de notícias e Wikipedia. Mas a web é imperfeita. É repleto de vieses, contradições, informações desatualizadas ou parciais, além de inconsistências de formatos. Queríamos construir uma máquina que pudesse ler a web, conectar os pontos e sintetizar percepções, fornecendo respostas a questões de pesquisa complexas e criando suporte de decisão coerente, holístico e baseado em dados. Essa foi a jornada que iniciamos há alguns anos, e a parceria com a McKinsey nos ajudou a descobrir um novo universo de aplicativos.

Sean Brown: Para quais tipos de problemas ou perguntas os clientes usam o SparkBeyond?

Sagie Davidovich: Qualquer coisa, desde a descoberta de novos aplicativos para produtos químicos ou produtos existentes até a descoberta das causas básicas dos resultados, identificando as relações de causa e efeito que existem na web. Em nosso trabalho com empresas farmacêuticas, há uma aplicação fascinante em torno da descoberta de caminhos de um determinado gene para uma doença específica. Embora os resultados dessas análises possam não aparecer em um único artigo científico, ligando os pontos, podemos descobrir o caminho e fazer descobertas inesperadas. Outra área de aplicações está relacionada às metas de desenvolvimento sustentável, como lidar com a crise climática, descobrir como impulsionar a agricultura sustentável ou combater a detenção de crianças por meio de nosso trabalho pro bono com ONGs e governos. Quando você tem a web em uma caixa, o universo de aplicativos é bastante ilimitado.

Leia o artigo completo (em inglês) em McKinsey & Company

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