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Artigo escrito em parceria com Richard Markoff, pesquisador em cadeia de suprimentos, consultor, coach e palestrante.
Uma pesquisa recente da IMD Business School, líderes da área de cadeia de suprimentos de toda a Europa escolheram, em uma lista com 20 assuntos, quais deles teriam o maior impacto no setor até 2020. Também foi solicitado a eles que informassem sobre a prontidão de suas companhias em explorar esses tópicos.
Os cinco maiores assuntos da lista para os quais havia maior difiuldade de implementação foram Big Data, Digitalização, Internet das Coisas e Inteligência Artificial, todos eles pilares da Indústria 4.0, juto com Automação, Impressão 3D e outras inovações digitais. São tecnologias de ponta, mas a pesquisa mostra que a realidade da cadeia de suprimentos é que, à exceção de notáveis exemplos, a maior parte das companhias não está pronta para adotá-las.
Esse é o verdadeiro desafio da Indústria 4.0: mesmo que os avanços tecnológicos continuem a todo vapor e as empresas mais adaptadas consigam obter os benefícios dessas tecnologias que se ajustam ao contexto dos seus negócios, executivos de boa parte das companhias estão desnorteados pela quantidade de tecnologias e capacidades já disponíveis. Eles não conseguem sequer enxergar um ponto por onde começar.
Mesmo depois de escolherem uma via para inovar, não é fácil estabelecer um case de negócios. Para as empresas que escolhem uma inovação da Indústria 4.0, justificar economicamente e iniciar a implementação são tarefas que contam com inúmeras barreiras que precisam ser superadas.
Esse é um problema que pode ser dividido em três partes para que as empresas interessadas nas inovações da Indústria 4.0 consigam implementar as tecnologias: como as companhias constroem caminhos para (1) selecionar (2) justificar e (3) alavancar as funcionalidades disponíveis para elas. Cada desafio precisa ser observado de perto.
<h2>1. Como encontrar a inovação 4.0 mais adequada?</h2>
Nem sempre é claro para os líderes de cadeias de suprimentos qual inovação da Indústria 4.0 deve ser adotada. Há diversas tecnologias promissoras com um vasto panorama de opções e fornecedores atraentes para os gerentes seniores, mas com alta complexidade e riscos para aqueles que estão mais próximos às operações, que veem uma estonteante variedade de fornecedores e opções. Em adição ao quebra-cabeças, há questões internas e externet que podem ditar quais inovações têm o maior potecial de beneficiar o negócio e que devem ser priorizadas.
As forças do mercado externo que pressionam a cadeia de suprimentos rumo à Indústria 4.0 poderiam ser ligadas à customização em massa, agilidade diante de uma demanda variada, usando Big Data para entender e prever o comportamento do consumidor, e redes de colaboração em nuvem para ligar fornecedores e clientes.
Há exemplos proeminentes que mostram o potencial da Indústria 4.0. Um é o uso da impressão 3D para produzir aparelhos auditivos em questão de horas, abrindo caminho para uma maior variedade de usos da tecnologia em dispositivos médicos como próteses de titânio para o joelho ou espinha dorsal. O potencial é tanto que a FDA (órgão norte-americano equivalente à Anvisa) lançou recentemente orientações que estabelecem um caminho para a regulamentação de dispositivos médicos impressos em 3D.
Empresas de produtos prontos para consumo estão usando análises preditivas alimentadas por Big Data para entender como os clientes podem reagir a novos lançamentos. Dessa forma, elas podem dimensionar melhor o planejamento de oferta.
São oportunidades que vão além da cadeia de suprimentos e devem se tornar parte de uma definiçao geral de estratégias de negócios lideradas pelos CEOs, onde a cadeia de suprimentos é um dos atores mais importantes, embora seja a Indústria 4.0 que torne isso possível.
Por exemplo, investir em ferramentas de gestão baseadas na nuvem que tornam possível alavancar lojas, armazéns e até mesmo estoques terceirizados para otimizar o envio de mercadorias no e-commerce é uma tarefa para as empresas de supply chain. Mesmo as decisões sobre a configuração da rede física dependem da estratégia de pedidos no e-commerce. No entanto, a decisão acerca da utilização de lojas para reforçar os pedidos pela internet, seja pelo estoque, seja pelo clique-e-retire, é claramente parte de uma estratégia ampla de negócios. Esta deve posicionar as prioridades no comércio eletrônico, cuidar do tráfego no estoque e equilibrar complexidade e treinamento da equipe. O setor de supply chain tem uma voz na discussão, e essa discussão precisa existir antes de qualquer implementação.
Indo além, implantar automação para aumentar a agilidade da linha de produção faz mais sentido se a estratégia de negócios consiste em ter um maior portoflio de produtos com menores volumes e mais atividade promocional. A estratégia industrial é uma função da estratégia de negócios, não o contrario. Por exemplo, a Adidas está inovando no mercado de calçados implantando a impressão 3D para dar suporte a uma estratégia de ofertas customizadas de palmilhas e modelos de edição limitada. Sua concorrente, a Nike, anunciou um programa de automação que está refazendo o mapa das suas unidades de produção e trazendo maior agilidade à cadeia de suprimentos.
Em termos de questões internas, automação, suítes de planejamento transparentes S&amp;OP, sensores de produção conectados, manutenções preditivas e realidade aumentada no chão de fábrica podem garantir benefícios imediatos à segurança, qualidade e eficiência. Essas soluções são interessantes mais por conta das ambições internas de performance do que influências do mercado externo, e elas são mais independentes da estratégia geral de negócios.
Elas podem parecer se sustentar apenas dentro dos domínios da cadeia de suprimentos e operações. Mas, na verdade, são multidisciplinares. Mesmo algo como sensação de demanda utilizando &#8212; que utiliza Big Data e análises preditivas para &#8220;sentir&#8221; mudanças em curto prazo nas demandas dos consumidores &#8212; é melhor executada com a colaboração da equipe comercial. Sem esse suporte, acessar, entender e alavancar os dados torna-se uma tarefa difícil para os líderes da cadeia de suprimentos.
Uma vez que o desafio de identificar e priorizar as possibilidades mais atraentes da Indústria 4.0 é encaminhado, o próximo passo é justificar o case de negócios.
<h2>2. Como calcular um case de negócios?</h2>
Adotar as inovações da Indústria 4.0, seja em resposta a uma demanda interna ou externa, requer uma justificativa econômica unicamente desafiadora, já que vai além do tradicional cenário de retorno sobre investimentos.
Isso acontece, em parte, porque muitas tecnologias da Indústria 4.0 ainda não foram implantadas em larga escala e muitas empresas relutam em serem as primeiras. Novas soluções tecnológicas geralmente são vistas com ceticismo, o que pode aumentar a exigência por casos de retorno sobre investimentos, uma vez que há poucos cases de negócios demonstráveis disponíveis para comparação. Quando a tecnologia proposta é realmente inovadora, os riscos de fracasso são altos e o case econômico é submetido a um maior escrutínio. Nem todas as empresas têm líderes prontos para implementar e patrocinar a inovação frente às incertezas ou resultados menos tangíveis.
Uma empresa de produtos prontos para consumo foi uma das primeiras a adotar AGVs &#8212; veículos automaticamente guiados que substituem as empilhadeiras guiadas por humanos. O projeto-piloto projetou um cenário de retorno para cinco anos &#8212; tempo suficiente para que o projeto fosse interrompido pela falta de um retorno atraente. No entanto, o diretor de operações empurrou a ideia adiante, focando no valor menos tangível porém crítico que oo investimento em AGVs poderia representar. A companhia enviaria uma mensagem clara de que se importa com a segurança, asseio e inovação. Hoje, AGVs são implantados em larga escala em todo o mundo e sua contribuição é inquestionável. Quantas empresas têm líderes com uma visão similar a essa, prontos para assumir riscos frente à indústria 4.0? De fato, a maior parte das histórias de sucesso da Indústria 4.0 que encontramos alcançaram a implementação apenas por meio da convicção gerencial de que a companhia precisava ser líder em inovação, ao invés de uma irrefutável justificativa econômica.
Quando as soluções da Indústria 4.0 se devem a forças externas, há uma camada a mais de complexidade. Gestores de cadeias de suprimentos estão mais acostumados a justificar investimentos que garantem eficiência ou são necessários para atender à demanda projetada. Quando os investimentos são parte de uma mudança nas estratégias de negócio, tanto o topo quanto a base são móveis, obscurecendo ainda mais a questão. Essa é uma oportunidade para os gestores de cadeias de suprimentos. Eles podem agora ter voz na modelagem da estratégia de negócios ao invés de apenas assumirem uma função nessa estratégia.
Um elemento essencial a ser considerado é a escalabilidade. Um case de negócios é mais atraente quando é possível criar um projeto piloto de uma nova tecnologia em um ambiente pequeno e controlado antes de escalar para o restante da empresa. Quando possível, essa ação pode limitar o tamanho do investimento, mas também pode desenvorajar inovações que requerem altos custos fixos independente da escala, como plataformas de colaboração.
<h2>3. Como superar as barreiras de implementação?</h2>
Qualquer implementação tecnológica inevitavelmente encontrará barreiras. Há questões envolvendo o engajamento dos funcionários, ceticismo e medo de inaptidão em se adaptar que não podem ser ignorados. Mas a Indústria 4.0 traz outras dimensões de desafios para implementação.
A potencial falta de um case de negócios pode minar a motivação dos principais atores envolvidos, especialmente se a natureza transversal da mudança atingir os incentivos econômicos. Por exemplo, gerentes de fábricas puramente motivados pelo custo e eficiência podem resistir às iniciativas da Indústrias 4.0 que promovem conectividade, transparência e agilidade.
Com tantas empresas interessadas em implementar suas estratégias de Indústria 4.0, encontrar talentos qualificados está se tornando um problema. Similarmente, os níveis de habilidade dos atuais funcionarios podem não ser adequados aumentando os esforços voltados ao treinamento e capacitação.
De uma perspectiva tecnológica, uma maior conectividade e projetos em nuvem significam que questões como cibersegurança e propriedade dos dados precisam ser encaminhadas. A continuidade dos planos de negócios podem não ser mais adequadas com a emergência de novos pontos de risco e ameaças gerais ao sistema.
<h2>O que virá em seguida?</h2>
Defensores da Indústria 4.0 fariam bem em focar não apenas na tecnologia, mas também nas implicações gerenciais. A tecnologia é empolgante e sem dúvidas mudará as operações nos anos vindouros. Mas para as empresas que estão interessadas em participar e se beneficiar da Indústria 4.0, é necessário priorizar projetos que são consistentes com uma estratégia de negócios externa, identificar quais são os verdadeiros benefícios e entender se estão prontas para fazer a mudança acontecer.

Três perguntas cruciais sobre a Indústria 4.0

Precisamos considerar as implicações gerenciais das inovações tecnológicas

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Durante anos ouvimos que a tecnologia era neutra. Que algoritmos eram apenas linhas de código e que a Inteligência Artificial serviria apenas para tornar nossas vidas mais eficientes.



Mas a realidade mostrou algo diferente.



Hoje, os algoritmos decidem o que vemos, o que compramos, o que lemos e, muitas vezes, até o que acreditamos. A discussão sobre Inteligência Artificial deixou de ser um tema exclusivamente tecnológico para se tornar uma questão de democracia, cidadania e poder.



A cada pesquisa realizada, localização compartilhada ou curtida registrada, produzimos dados. Esses dados alimentam sistemas capazes de interpretar comportamentos, prever tendências e influenciar decisões. É o que autores como Shoshana Zuboff chamam de Capitalismo de Vigilância.



O problema é que nem sempre sabemos como esses sistemas funcionam. Os algoritmos operam de forma cada vez mais opaca, tomando decisões que impactam milhões de pessoas sem que exista transparência suficiente sobre seus critérios.



Ao mesmo tempo, cresce a preocupação com o chamado racismo algorítmico. Sistemas de reconhecimento facial, mecanismos de busca e ferramentas de inteligência artificial podem reproduzir preconceitos históricos quando são treinados com dados enviesados. O resultado é simples: desigualdades sociais podem ser ampliadas por tecnologias que muitos acreditam ser imparciais.



Outro ponto fundamental é a soberania digital. Dados se tornaram um ativo estratégico. Quem controla os dados controla parte da economia, da comunicação e da capacidade de influenciar sociedades inteiras.



Por isso, o debate sobre Inteligência Artificial não pode ficar restrito às grandes empresas de tecnologia ou aos especialistas da área. A sociedade precisa participar dessa discussão.



O filósofo Langdon Winner alertava para o risco do "sonambulismo tecnológico": aceitar novas tecnologias sem refletir sobre suas consequências.



Talvez este seja o maior desafio do nosso tempo.



A Inteligência Artificial não é apenas uma ferramenta. Ela é uma estrutura de poder.



E a pergunta mais importante não é o que a IA será capaz de fazer nos próximos anos.



A pergunta é quem terá o poder de decidir como ela será utilizada.



Porque, no mundo digital, quem controla os algoritmos controla uma parte cada vez maior da sociedade.

IA, Dados e Democracia: o debate não é sobre tecnologia, é sobre poder

Durante muitos anos, eu acreditei que não se deve abandonar um projeto sem esgotar todas as possibilidades. Essa crença me ajudou a superar dificuldades, enfrentar crises e construir coisas das quais me orgulho. Foi ela que me ensinou a fazer o que devia ser feito, me fez persistir quando seria mais fácil desistir.Mas, recentemente, comecei a me fazer uma pergunta incômoda: e se, em algum momento, persistir deixa de ser uma virtude e passa a ser apenas insistência?Muitas pessoas permanecem em empregos, negócios, formações, casamentos, sociedades e carreiras porque acreditam que ainda não tentaram o suficiente. Sempre existe mais uma conversa para ter, mais um processo para melhorar, mais algumas horas de esforço, mais uma estratégia para testar.O problema é que, às vezes, enquanto tentamos esgotar todas as possibilidades de um projeto, esgotamos a nós mesmos.A transição de carreira costuma ser retratada como um momento inspirador, cheio de coragem e oportunidades. Na prática, ela costuma vir acompanhada de medo, culpa, insegurança e uma sensação constante de estar abandonando algo que você ajudou a construir, e que um dia fez muito sentido na sua vida.Talvez a pergunta não seja: "Será que eu tentei o suficiente?"Talvez a pergunta correta seja: "Quanto de mim estou deixando pelo caminho para continuar tentando?"Não tenho todas as respostas. Estou escrevendo este texto justamente no meio desse processo, tentando compreender o que fica e o que precisa ser deixado para trás. E, como tantas outras pessoas que já passaram por mudanças importantes, também me pergunto quanto de inspiração e energia ainda tenho para recomeçar.Mas uma coisa já aprendi: Persistência é uma qualidade valiosa. Só não deveria custar a nossa saúde, nossa paz ou a nossa capacidade de imaginar um futuro diferente.Existem ciclos que exigem resistência, outros exigem coragem para terminar. A dificuldade está em reconhecer a diferença.Às vezes, seguir em frente não é desistir.É reconhecer que um ciclo cumpriu seu papel e que chegou a hora de construir o próximo.

Quando persistir deixa de ser virtude?

Você chega ao fim do dia com a sensação de que trabalhou muito, mas quando olha para o que produziu, a conta não fecha. O cansaço é real. A entrega, nem sempre. Esse é um dos paradoxos mais comuns e silenciosos do ambiente corporativo atual.



A primeira reação costuma ser de culpa: "Preciso ser mais disciplinado", "estou perdendo foco", "tenho que me organizar melhor". Mas o problema, muitas vezes, não é falta de vontade. É um fenômeno que a ciência do comportamento humano descreve como ego depletion, ou esgotamento do ego.



O cérebro humano lida mal com o volume e a velocidade de decisões que o ambiente moderno impõe. Em 1998, o psicólogo social Roy Baumeister foi um dos primeiros a demonstrar, cientificamente, que a capacidade de autorregulação (que envolve tomar decisões, manter o foco e resistir a impulsos) funciona como um recurso limitado, quanto mais usada ao longo do dia, mais ela se desgasta.



Esse mecanismo ficou conhecido como ego depletion, ou esgotamento do ego, e deu origem ao que hoje chamamos de ‘fadiga de decisão’. A ideia central permanece observável na prática: a qualidade das decisões declina à medida que o dia avança e o esforço cognitivo se acumula. As decisões do final da tarde tendem a ser piores do que as da manhã, não porque você seja menos inteligente nesse horário, mas porque seu sistema de controle consciente já consumiu grande parte da energia disponível.



Estar ocupado e ser cognitivamente eficiente são coisas diferentes. E aqui mora a armadilha. O ambiente corporativo confunde movimento com progresso. Reuniões que poderiam ser e-mails, notificações constantes, mudanças de contexto a cada dez minutos, tudo isso impõe um custo cognitivo alto, muitas vezes invisível. Quando está exausto você não percebe o ato de pensar porque o corpo não dói. Mas a mente entra em modo de sobrevivência, evita o que é complexo, recorre ao automático e escolhe o mais fácil.



É nesse cenário que a dimensão reativa assume o controle. Na metodologia que desenvolvi ao longo de mais de uma década de trabalho com alta performance, trabalho com três dimensões cognitivas integradas: a reativa, a emocional e a racional. Em condições ideais, as três operam em conjunto. A reativa capta o estímulo, a emocional dá significado, e a racional organiza a melhor resposta. O problema é que a dimensão racional é a mais cara em termos de energia e atenção. Quando o tanque está no limite, ela sai de cena. O que sobra é reação pura: impulsividade, decisões no piloto automático, respostas que você mesmo não reconhece como suas no dia seguinte.



A grande virada começa quando paramos de medir produtividade pelo volume de tarefas e passamos a medir pela qualidade das decisões. Um profissional de alta performance não é aquele que aguenta mais horas na cadeira. É aquele que entende quando seu sistema racional está mais afiado e protege esse tempo com inteligência.



Na prática, isso exige mudanças simples, mas contraintuitivas como, por exemplo, reservar decisões relevantes para o início do dia; criar blocos de trabalho profundo sem interrupções, em vez de estar permanentemente disponível; e aprender a distinguir o que exige raciocínio real do que pode ser resolvido no automático.



A cultura da alta performance criou um mito perigoso, o de que resistir ao cansaço é virtude, de que trabalhar mais é sempre melhor, e também que o profissional que não para é o mais comprometido. A ciência do comportamento humano sugere o contrário. Ignorar limites cognitivos não é dedicação, é desperdício. Um cérebro exausto entrega apenas volume.



O verdadeiro desafio não é trabalhar mais horas. É garantir que, nas horas em que você trabalha, o sistema racional esteja presente e não apenas o reativo respondendo no automático. Porque, no fim, os resultados não são definidos pelo volume do que você faz, mas pela qualidade do que você decide quando realmente importa.



*Bruno Rosa é engenheiro eletricista e Managing Director da Domperf High Performance, empresa de treinamento de alto desempenho profissional e consultoria empresarial. Há mais de uma década dedica-se ao estudo da neurociência e comportamento, desenvolvendo metodologias práticas aplicadas ao ambiente corporativo. https://domperf.com.br/

Três perguntas cruciais sobre a Indústria 4.0

Ralf W. Seifert

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Ralf W. Seifert

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