Como a IA está transformando o processo de inovação nas empresas?

O uso da IA na inovação, como acontece em outros âmbitos, deve ser delimitado de forma que se possa garantir que sua aplicação seja ética, transparente e supervisionada por humanos. Nesse sentido, a automação de certos processos deve ser equilibrada com o julgamento humano, para evitar erros ou viés nos modelos gerativos.

Mas como as equipes de inovação podem aproveitar ao máximo essas capacidades e tirar proveito da IA de forma bem-sucedida? Na MAPFRE, elaboramos um "Mapa de possibilidades do uso da IA em processos de inovação", no qual reunimos diversas possibilidades com base em artigos, documentos acadêmicos, apresentações em eventos e nossa própria pesquisa.

O processo de inovação é composto por várias fases nas quais a IA pode desempenhar um papel importante como assistente. Desde a identificação de oportunidades até a implementação de soluções, seu uso permite aumentar a agilidade e enriquecer o conteúdo. A seguir, exploramos como a IA pode ser integrada em cada etapa do processo.

A primeira fase do processo de inovação implica identificar e compreender o problema ou necessidade a resolver. Neste ponto, a IA pode ser uma aliada na coleta e análise de grandes volumes de dados do mercado, permitindo um diagnóstico mais preciso.

O uso de IA no análise de mercado e da concorrência possibilita extrair tendências-chave, identificar principais atores do setor e prever cenários futuros. Com ferramentas de IA, as equipes podem ser mais eficientes e automatizar parcialmente, sempre com supervisão, atividades como análise de competidores, das forças de Porter ou do quadro PEST. A IA também pode ajudar no Social Listening, que analisa conversas online para identificar tendências emergentes. Todas estas atividades facilitam a compreensão do desafio.

Outro aspecto crucial é a exploração do usuário. Podemos contar com a IA para a preparação das entrevistas (planejamento, roteiros, materiais de apoio) e, em alguns casos, podemos complementar as entrevistas humano-humano com entrevistadores sintéticos ou usuários sintéticos.

Por fim, a IA pode ser usada para sintetizar os resultados de toda a exploração, gerando rascunhos de modelos como o Mapa de Empatia, Persona/Arquetipo ou Customer Journey Map, e ajudando na extração de aprendizados. Adicionalmente, como complemento ao julgamento humano, a IA pode ser útil no análise crítica de oportunidades (como no DAFO) ou na simulação de cenários futuros.

Uma vez definido o desafio, a fase de ideia busca gerar soluções inovadoras. A IA é um recurso criativo que podemos integrar à nossa equipe para reforçar suas capacidades. Neste sentido, pode potencializar a criatividade da equipe, facilitando a geração de ideias com técnicas como o método SCAMPER, o brainwriting rotatório, estímulos aleatórios ou o role play. Também podemos usar a IA generativa de forma mais livre, pedindo que ela sugira ideias para um determinado desafio e ajustando a “temperatura” ou nível de criatividade do modelo de linguagem de grande escala (LLM).

Após gerar as ideias, podemos usar a IA para classificá-las, documentá-las, refiná-las, iterá-las e analisá-las. Podemos realizar uma classificação automática das ideias em categorias, preencher uma ficha básica para cada uma ou até refinar ideias muito abstratas.

Uma vez selecionadas as melhores ideias, é necessário desenvolvê-las como conceitos mais definidos. As ferramentas de IA podem nos ajudar, a partir dos dados da fase prévia, na geração de rascunhos iniciais da proposta de valor ou da lista de características do produto ou serviço.

Podemos também contar com a IA para construir um Business Model Canvas e uma aproximação inicial de cálculos básicos como tamanho de mercado, receitas, custos e margem de lucro para o conceito.

Além disso, ao comunicar nosso conceito para a venda interna, a potência da IA generativa em criar textos e imagens ou em reescrever de acordo com o tom e estilo desejados pode ser uma grande aliada para reforçar a equipe humana e aumentar o impacto do discurso de vendas e seus materiais.

Nesta fase, a IA permite agilizar o protótipo de artefatos para entrevistas e experimentos. Praticamente todas as ferramentas tradicionais de protótipo (exemplo: Figma, Canva) incorporaram a IA generativa e, além disso, surgiram novas ferramentas inteiramente baseadas nas novas capacidades (exemplos: uizard.io, builder.ai). Desta maneira, podemos encurtar o ciclo iterativo conceito – protótipo – prova – medida – ajustes.

A IA também pode ser aplicada nas entrevistas de validação nos mesmos aspectos mencionados antes para as entrevistas de exploração, como, por exemplo, a preparação de roteiros, a elaboração dos materiais de suporte (protótipos e outros artefatos) ou a síntese a partir de transcrições.

Ao realizar experimentos de negócios para validar produtos ou serviços, testando o comportamento real de usuários reais no mercado, está sendo proposto o uso de agentes autônomos. Trata-se de modelos de IA conectados ao "mundo real", capazes de realizar ações como compras, pagamentos, envio de e-mails, chamadas telefônicas e, em geral, o consumo de qualquer serviço de terceiros disponível via API. Com isso, esses agentes podem testar novos produtos ou serviços no mercado sem intervenção humana, permitindo verificar quais deles são bem-sucedidos. No entanto, essa falta de supervisão pode acarretar riscos operacionais, éticos, reputacionais ou de conformidade regulatória, o que torna esse enfoque não recomendado atualmente.

Na fase de Mínimo Produto Viável (MVP), e mais especificamente, na construção do MVP, podemos utilizar os assistentes de IA generativa para o desenvolvimento de software. Através de ferramentas como GitHub Copilot, podemos programar aplicativos ou sites de maneira mais eficiente.

Existem também ferramentas de IA generativa para negócios digitais que permitem criar textos, imagens ou vídeos para os materiais dos produtos e serviços, fazer traduções entre idiomas ou criar versões hiperpersonalizadas desses materiais.

A IA pode ajudar em muitas das atividades realizadas dentro de um processo de inovação, permitindo reduzir tempos e enriquecer o conteúdo.

Não obstante, devemos vê-la apenas como um complemento ou reforço da equipe humana de inovação. Nunca substituirá as pessoas e sempre será necessária supervisão humana. Além disso, a inovação é um dos campos que mais se aplica ao princípio de trabalhar "com e para as pessoas", já que, no fim das contas, trata-se de entender e atender às necessidades dos clientes e das outras partes envolvidas na cadeia de valor, como distribuidores, fornecedores ou operadores de serviço.

O uso de ferramentas de IA pode envolver riscos. Devemos sempre garantir um uso responsável, respeitando questões como o tratamento de dados pessoais, propriedade intelectual, privacidade, segurança, viés e discriminação, responsabilidade e conformidade regulatória.

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