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Simon London: Olá e bem-vindos ao McKinsey Podcast comigo, Simon London. O futuro, dizem, já está aqui. Ele não é distribuído uniformemente. Bem, isso praticamente resume a situação atual da manufatura. Algumas fábricas estão, de fato, seguindo rapidamente em direção ao futuro. Elas estão combinando automação, inteligência artificial, ;Internet das Coisas [IoT] e muito mais para mudarem na essência sua maneira de operar. Mesmo assim, a maioria dos fabricantes está tendo dificuldades para implantar essas tecnologias em grande escala. Para entender o porquê, eu me reuni em Nova Jersey com os sócios da McKinsey Katy George e Enno de Boer. Enno e Katy acabam de realizar uma iniciativa de pesquisa conjunta com o Fórum Econômico Mundial para identificar e entender esses fabricantes, que são como “faróis” das melhores práticas na quarta revolução industrial que está surgindo. Katy e Enno, obrigado por estarem aqui. Bem-vindos ao podcast.
Enno de Boer: Estou muito feliz por estar aqui.
Katy George: Excelente estar aqui. Obrigada por nos receber.
Simon London: Enno, você acaba de voltar de uma espécie de turnê mundial para observar algumas dessas fábricas. Quando penso no futuro da manufatura, imagino grandes operações do tipo “greenfield” [instalações novas em folha], um monte de robôs, não muitas pessoas. É isso que você encontra, em linhas gerais?
Enno de Boer: Na verdade, é o contrário. Vemos que, nesta revolução industrial, você pode aproveitar o seu equipamento atual. São principalmente situações de “brownfield” [instalações industriais e comerciais abandonadas, ociosas ou subutilizadas]. Veja um dos nossos faróis, a fábrica da Procter & Gamble Rakona. Esse é um local que existe desde 1875.
Simon London: Então, não tem absolutamente nada novo em folha. É o cúmulo do “brownfield”.
Enno de Boer: Bem, você pode fazer um “greenfield”, pode usar a tecnologia em um “greenfield”, mas ela é bastante aplicável a um “brownfield”. O sensoriamento ficou tão acessível, que você pode usar sensores em todas as fábricas com equipamentos existentes e depois colocar os dados para trabalhar.
Katy George: O que eu acho muito estimulante não é só o fato de que você pode pensar em usar os recursos existentes de uma maneira nova, mas que isso também vale para a força de trabalho. Como podemos utilizar uma força de trabalho existente e aperfeiçoá-la ou requalificá-la para ter sucesso nas novas tecnologias? Como o Enno disse, o que estamos vendo ao redor do mundo é que algumas das mais avançadas fábricas da Indústria 4.0 não estão apenas usando recursos “brownfield”, mas também estão usando a mesma força de trabalho. As pessoas estão aprendendo habilidades novas e trabalhando de uma maneira nova.
Simon London: Ok. Então, meus preconceitos foram totalmente derrubados. Não estamos falando de grandes operações robóticas “greenfield”. Quando você entra nessas plantas, quais são as tecnologias em ação?
Enno de Boer: Vou começar pelo exemplo mais conhecido: manutenção preditiva. Esse é um caso de uso. Lá você já vê quantas tecnologias se unem para inovar nossa maneira de fazer manutenção no futuro. E o futuro é agora.
Primeiro, você tem sensores nas máquinas. Eles criam sinais, e a IoT os conecta a um data lake. Algoritmos de machine learning ajudam a revirar todos os dados, digeri-los e extrair significado deles. Essa é a parte da inteligência.
Agora, estamos colocando a automação em funcionamento. Essa automação está agendando o trabalho de manutenção e está fazendo pedidos de todas as peças de reposição de que o engenheiro de manutenção precisa para realizar seu serviço. O engenheiro de manutenção chega ao local, tem um headset de RA [realidade aumentada] e recebe instruções de como efetuar o serviço de manutenção. Ele não precisa de muito treinamento para fazer o serviço. Se houver algo muito complicado, ele chamará um especialista, e o serviço será feito. A manutenção é diferente de como era feita antes.
Simon London: A manutenção preditiva é um caso de uso único, mas está reunindo diferentes tecnologias em processos radicalmente diferentes para conseguir essas mudanças drásticas em termos de melhoria de desempenho.
Enno de Boer: Certo. Para dar outro exemplo, a gestão digital do desempenho também é um caso de uso de alto impacto. Todo mundo conhece os painéis de instrumentos dos locais de manufatura. Você entra em um local e, hoje, todos esses locais têm esses painéis. Você vê alguns KPIs [indicadores-chave de desempenho] acendendo, etc.
Isso não é gestão digital do desempenho. O que é gestão digital do desempenho é o fato de que esses painéis são alimentados por sensores com dados precisos em tempo real. Não estamos mais falando em uma reunião da administração sobre se esses dados são verdadeiros porque há uma fonte da verdade. Eles estão lá, estão corretos e são em tempo real. É logo após o turno, então podemos resolver problemas imediatamente. Agora queremos detalhar e entender algo.
Com poucos comandos, podemos detalhar os dados, extrair significado deles e resolver um problema que, antigamente, levaria duas semanas até alguém vir com uma resposta. Agora podemos fazer isso de imediato. E, com isso, temos um novo nível de desempenho da nossa gestão.
Katy George: Outro bom exemplo é o uso de procedimentos operacionais padrão digitais, ou SOPs digitais, o que eu acho muito interessante. Porque, basicamente, deixa-se de usar os terríveis cadernos antigos que muitas plantas costumavam ter e que relacionavam os diferentes procedimentos, e as pessoas eram treinadas para usá-los. Tenho plantas onde as pessoas são treinadas em centenas desses procedimentos e, claro, elas não se lembram de todos. Então, SOPs que aparecem em uma tela que elas podem ver em tempo real. É meio que como passar de um mapa para um sistema de GPS.
Quando você olha os SOPs em tempo real, se uma mudança acontece – na condição de um equipamento – você pode mudar em tempo real para acompanhar os novos procedimentos operacionais que são necessários com relação a essa nova condição ou à nova tarefa. É muito interessante porque aumenta a produtividade das pessoas e também leva a melhorias radicais na qualidade.
Em muitos casos, as plantas descobrem que o erro humano é uma das fontes mais importantes de variabilidade, de desvio, de perda de produtividade, de qualquer tipo de erro no local. Assim, isso elimina o erro humano porque diz às pessoas exatamente o que elas podem fazer. Também reduz drasticamente o tempo necessário as pessoas alcançarem o desempenho padrão em uma nova tarefa.
Simon London: Sim. Para usar de novo a analogia matemática, é muito menos provável você se perder se tiver um GPS.
Katy George: Certo.
Enno de Boer: Vou dar um exemplo. Imagine, nos aviões comerciais, você faz o cabeamento – uma tarefa altamente complexa. As instruções de trabalho são registradas em um manual de instruções de trabalho parecido com uma lista telefônica. Hoje em dia, vemos que os operadores têm realidade virtual e recebem instruções à medida que prosseguem. O resultado é que eles não cometem mais erros e são muito mais produtivos. Eles gostam porque não precisam fazer o trabalho incômodo de analisar as instruções e ficar indo e vindo.
Katy George: Muitos dos nossos clientes implantam tecnologias únicas para tipos específicos de casos de uso, geralmente porque desejam fazer um piloto e mostrar a vantagem desses casos de uso únicos. Esses locais que são como faróis reuniram diversos casos de uso. Não existe uma receita de qual deve ser a combinação. Mas eles reúnem muitos e estão fazendo muitos outros pilotos. Essa combinação cria um efeito de escala que transforma o desempenho do local, a cultura do local.
Simon London: Isso está na pesquisa, não? Parece haver um número ideal de casos de uso a serem seguidos, e trata-se de uma abordagem de portfólio.
Enno de Boer: Sim. Vemos que cerca de 20 a 30 casos de uso aplicados a um local geram uma transformação do valor. A Bayer, na Itália, conseguiu aumentar a produtividade em 40%. A unidade da Bosch em Wuxi, na China, já estava operando a uma OEE [eficácia total do equipamento] de 94% e conseguiu extrair outros 6% de produção em termos de capacidade sem fazer investimentos de capital. São saltos no desempenho.
Katy George: O que é importante nisso – se é que posso acrescentar algo – é que não se trata de plantas que começaram como retardatárias e simplesmente usaram a automação e o digital para recuperar o atraso. O que estamos vendo são algumas das melhores plantas de todos os setores descobrindo que podem ir além daquilo em que já eram excelentes – em termos de capacidades de manufatura enxuta, etc. – e desenvolver isso e, usando essas novas tecnologias, levar seu desempenho a um nível totalmente novo.
A melhoria de desempenho não acontece apenas ao longo de uma dimensão. Não é só que a produtividade melhora. É que a produtividade e a qualidade melhoram. A produtividade e a flexibilidade ou a agilidade melhoram. O que estamos vendo, tanto nos locais dos faróis quanto mais amplamente, em nossa pesquisa, é que se trata de um ambiente do tipo “o vencedor leva tudo”.
Muitos de nossos clientes nos perguntam: “Não é suficiente ser apenas um seguidor rápido? Há tanta incerteza em termos de tecnologia”. E a resposta é: “Provavelmente não”. Os pioneiros obtêm os prêmios financeiros. Os seguidores enfrentam dificuldades para conseguir ao mesmo benefício econômico.
Simon London: Sabemos por que é assim?
Katy George: É porque eles se reposicionaram competitivamente de forma muito significativa, em termos de estrutura de custos, experiência do cliente e flexibilidade para atender aos novos padrões de demanda e assim por diante.
Enno de Boer: Deixe-me dar-lhe um exemplo. Em termos de inovação, a UPS, juntamente com o Fast RADIUS, mudaram totalmente o jogo no gerenciamento de peças sobressalentes. Eles não estão colocando peças sobressalentes nas prateleiras há anos. Eles têm impressoras 3D em seus depósitos e fabricam as peças sob demanda. Isso está mudando o jogo inteiramente. Se você descobriu como fazer isso em escala, é muito difícil de seguir.
Simon London: Como equipe de gestão, como você impede que, com a chegada dessas tecnologias, as pessoas se sintam mais como uma engrenagem em uma máquina automática, na qual eles estão recebendo instruções e cumprindo as tarefas, mas estão sendo supervisionados constantemente, sendo mensurados em relação a benchmarks, tempo padrão e procedimentos padrão?
Katy George: Em certo sentido, este é um bom avanço em relação ao que vimos na manufatura ao longo dos últimos 50 anos. Se você pensar na linha de montagem, que foi o pior em termos de fazer uma tarefa específica, como parte de uma máquina grande, fazendo essa tarefa repetitivamente e não sendo solicitado a fazer nada mais do que isso.
Quando se chega ao sistema de produção Toyota e ao Lean, a criatividade e o potencial humanos são desencadeados. As pessoas ainda têm trabalho padrão e transacional, mas eles também estão sendo solicitados a melhorar continuamente esses padrões junto com seus companheiros de equipe. Eles têm controle sobre o sistema no sentido de que podem acionar o Andon se há um problema que precisa ser corrigido.
Agora estamos dando um passo a mais: estamos eliminando parte desse trabalho transacional padrão, deixando apenas a parte divertida do sistema de produção Toyota em termos da melhoria contínua, criatividade, etc.
Acho que devemos encarar o fato de que o que isso significará, pelo menos em alguns ambientes de produção, é ter menos pessoas porque automatizaremos algumas tarefas que as pessoas costumavam fazer. Mas para aqueles que permanecerem, o trabalho será muito mais interessante, porque estarão fazendo o trabalho mais criativo e mais baseado em relacionamento. Terá mais a ver com conectar-se com os outros e fazer as coisas acontecerem no sistema como um todo. Isso agrega mais valor e é mais divertido.
Enno de Boer: Na fábrica da Schneider Electric, vimos que os operadores conseguiram criar aplicações digitais próprias que apoiam seu trabalho. Eles não estão esperando por grandes projetos de TI que levam, muitas vezes, um ano até que seu problema seja resolvido para depois ver que a solução não se encaixa com a forma como eles podem e querem fazer o trabalho. Vemos um alto engajamento dos operadores. Eles ficam animados, pois têm as ferramentas de que precisam para fazer o seu trabalho de uma forma muito boa.
Simon London: Provavelmente, esta é uma das razões pelas quais as empresas que realmente estão na vanguarda da manufatura na era da pré-indústria 4.0 poderiam ter certa vantagem, porque elas sabem como mobilizar e envolver a força de trabalho, e como extrair o melhor das pessoas – o que faz parte do jogo.
Katy George: Não há dúvida. Na verdade, em algumas das mesas redondas que lideramos com líderes de manufatura que têm trabalhado nessas transformações, ao perguntar: “Qual é o seu principal modo de falha?” E eles respondem: “Nosso principal modo de falha é quando tentamos transformar digitalmente um site que não domina Lean”. Isto ocorre porque não só a força de trabalho não está preparada para este tipo de mudança, mas também os processos não são caracterizados suficientemente bem. As coisas não estão suficientemente sob controle para extrair o máximo proveito da digitalização.
Enno de Boer: Concordo com a Katy. Mas diria também, para quem não passou pela jornada Lean, que não é o momento de esperar pensando que é possível dar um salto. Já falei sobre gestão de desempenho digital: você não faria mais a gestão de desempenho padrão. Você a colocaria imediatamente em vigor. Mas a Katy tem razão. Uma boa base Lean ajuda a passar pela transformação digital muito mais rápido do que se tivesse que implementar essa base ao mesmo tempo em que se transforma.
Simon London: Minha segunda pergunta de “advogado do diabo”: as pessoas que ouvem isso pode estar pensando, “Estamos sendo muito otimistas sobre o número de empregos que serão perdidos ou não adquiridos durante esta transição?” Eu sei que você disse que as pessoas estão em evidência nestes projetos lighthouse. Mas qual é o nosso aprendizado em termos do impacto global deste processo no crescimento do emprego?
Katy George: Acredito que esta é outra situação em que a ideia do “vencedor leva tudo” é relevante. O que estamos vendo em nossos sites lighthouse é que eles estão melhorando rapidamente sua capacidade e produtividade, usando isso para crescer com o mesmo número de pessoas e o mesmo número de ativos fixos, o que é saudável. O que eles estão vendo é que estão adquirindo mais share. Claro, estamos em uma economia de crescimento de demanda agora, então eles estão crescendo. Quando houver uma recessão econômica, em algum momento, eles estarão em uma posição muito melhor porque mudaram seu ponto de equilíbrio.
Mas para as empresas e fábricas retardatárias, há uma questão importante sobre o que vai acontecer com eles à medida que tentam “correr atrás”. Porque não há dúvida de que você pode fazer mais com menos pessoas. Esse será um dos impactos da revolução da Indústria 4.0.
Enno de Boer: Estamos preocupados com os retardatários. É por isso que estamos trabalhando com o Fórum Econômico Mundial. Uma missão deste trabalho é dizer: “Como nos certificamos de que a tecnologia seja difundida? Como nos certificamos de que temos um crescimento inclusivo?” Porque não queremos ver um grande deslocamento. Então, como Katy disse, os retardatários, que é o que mais nos diz respeito. Não tem a ver apenas com os retardatários como empresas, mas também os retardatários em uma rede de produção. Eles serão deixados para trás, e haverá deslocamento. Queremos nos preparar para isso.
Simon London: E, em uma rede de produção, isso significa geralmente dentro de uma única corporação. Certas fábricas são deixadas para trás. A pergunta é: o que acontecerá com eles se/quando/como houver uma recessão? Reconhecemos e concordamos que há um impacto no número total de empregos ao longo do tempo e em relação à produção. Mas acredito que o ponto interessante é, se você olha essas fábricas avançadas hoje, não são fábricas “com luzes apagadas”, ou seja, não são plantas greenfield sem pessoas.
Katy George: Elas não são fábricas “com luzes apagadas”. São lugares onde o papel dos seres humanos cresceu ou se tornou maior: mais interessante e mais satisfatório.
Muitas de nossas pesquisas analisaram o papel da manufatura em uma economia em geral, e na economia global. Na década de 1950, a manufatura era uma fonte muito, muito importante de empregos, trabalho e crescimento. Isso mudou há algum tempo. Mas é fundamental pois tem uma participação desproporcional no crescimento da produtividade em uma economia.
O crescimento da produtividade é importante porque é isso que impulsiona o nosso padrão de vida. É por isso que é importante ter um núcleo de manufatura. Não para criar o mesmo tipo de trabalho da década de 1950, mas para impulsionar a produtividade. A produtividade está estagnada globalmente nos últimos dez anos. É um grande problema. E essa é uma das maneiras pelas quais podemos ver um estímulo no crescimento da produtividade de uma forma que seja importante para cada economia.
Simon London: Falamos muito sobre os líderes, os retardatários, e “o vencedor leva tudo”. Quando você olha para a distribuição geográfica das empresas lighthouse, alguns países estão mais presentes do que outros? Qual é o padrão?
Enno de Boer: No momento, você pode usar nossa pesquisa como representativa nesse sentido. Mas o que temos visto é que tivemos uma participação desproporcional da China e Ásia, o que foi um pouco surpreendente no início. Há também uma grande participação da Europa, mas não tão grande dos EUA. Isso me deixa muito preocupado.
Katy George: Infelizmente, isso não é surpreendente. Porque temos monitorado estatísticas sobre a adoção de robótica e outras capacidades digitais, e os EUA estão atrás da Alemanha e da Ásia. Os aspectos nos quais os EUA deveriam ter uma vantagem competitiva são aqueles em que o país não está realmente encontrando uma maneira de investir, a fim de criar essa vantagem.
Simon London: Nós mencionamos a impressão 3D como manufatura complementar nesta entrevista. Até que ponto ela é difundida? Onde está sendo adotada? Daqui a alguns anos, para que vai servir?
Enno de Boer: Acho a impressão 3D sensacional. Cresci com impressão 3D em prototipagem e era inerentemente caro. Se observar isso agora, já está penetrando nos mercados de massa. Por exemplo, vemos que pequenas peças de smartphones agora são impressas em 3D.
Como eles fazem isso em termos econômicos? Eles imprimem 100.000 dessas peças em lotes –então é economicamente viável porque as partes são projetadas e integradas exatamente de uma forma que não era possível antes.
Katy George: Mas a impressão 3D não é a única tecnologia que vai permitir novos níveis de customização, por exemplo, ou novos modelos de negócios. Estamos conversando com um fabricante de roupas que está montando a produção local para roupas personalizadas.
Esta customização vai usar uma parte da tecnologia que já existe na costura, mas levando a estampa, e o corte, e alguns outros elementos para um nível totalmente novo, criando automação flexível e controle digital. Há muitas tecnologias diferentes que serão usadas em diferentes combinações para alcançar alguns destes benefícios.
Simon London: A outra tecnologia que nós mencionamos, sem entrar no detalhe, são os sensores da Internet das Coisas, de maneira geral. Qual a importância da IoT nessa transformação?
Enno de Boer: Ela é muito importante. IoT, se eu fizer uma analogia com o corpo humano, ela é o sistema nervoso. Isso é IoT. Então você tem os sensores. Os sensores se conectam ao sistema nervoso. Então você tem o “grande cérebro”. O grande cérebro é a nuvem.
A IoT vai para a nuvem. Lá, alguma inteligência acontece. Então você tem o pequeno cérebro. Isso é IoT no limite. Inteligência artificial no limite. Então, há duas ou três coisas repetitivas que precisam acontecer de forma distribuída.
E, então você tem os braços e as pernas. Essa é a automação no final. É assim que tudo funciona em conjunto. Acho que é isso que me deixa mais animado neste campo, é todas essas grandes tecnologias se juntando. Só vamos chegar aos os resultados certos, se elas forem reunidas de forma certa, pois são todas parte de um quebra-cabeça.
Katy George: IoT é incrível no tipo de impacto transformacional que pode ter em um local de manufatura, por exemplo. Mas também – quando você coloca a IoT no produto final e consegue obter dados de uso do cliente, a partir do produto – ela também cria loops de feedback incríveis sobre a forma como você pensa o design do produto, como você pensa o marketing, como você pensa a produção e como você pensa o que é mais importante para os consumidores. Como você faz um produto mais impreciso, considerando a forma como ele é realmente usado? A IoT vai significar uma mudança de atuação em muitas, muitas indústrias.
Simon London: Quando você está trabalhando com clientes nesses tipos de problemas, tentando ajudá-los a navegar nesta jornada para a manufatura digital plena, quais são alguns dos obstáculos que você vê? Quais são alguns dos obstáculos que surgem repetidamente?
Katy George: A falha principal que percebemos, que aparece de maneiras diferentes, é algo que estamos chamando de purgatório dos pilotos - as empresas lançam pilotos com base em novas tecnologias e, por algum motivo, nunca passam disso para de fato escalar e obter os benefícios do escalonamento.
Os benefícios do escalanomento passam por escalar um caso de uso além de uma pequena linha até, pelo menos, a escala de um centro ou de uma rede. Mas também escalar no sentido de combinar vários casos de uso juntos para criar a conectividade, a cultura, a inovação e o ritmo que uma “planta farol” exibe.
Há muitas razões pelas quais as empresas nunca passam do purgatório de pilotos. Uma delas é o processo de tomada de decisão lento, onde há um processo lento para a aquisição de novas tecnologias ou para a realização de uma parceria. Estas empresas de alguma forma são capazes de colocar um piloto para rodar, , mas são lentas para escalar.
Outra é ter uma abordagem retroativa para retorno sobre o investimento [ROI] –não ser capaz de alocar capital, nem mesmo pequenas quantidades de capital, para escalar algo que provou funcionar. Porque eles estão sempre à procura de algum obstáculo de ROI que não vai haver até que ela escalem várias coisas juntos. Essas são algumas das razões pelas quais as empresas estão ficando presas neste purgatório de pilotos. Isso é algo que estamos vendo acontecer em muitas, muitas empresas.
Simon London: Como você sai disso?
Enno de Boer: Você precisa descobrir o que quer fazer com a manufatura digital. Eu sou chamado com frequência em situações onde as pessoas dizem: “Diga-nos o que é isso.” Eu pergunto em retorno, “Qual problema você quer resolver?” Primeiro, é o problema de negócios que você precisa resolver – e o impacto. Como Katy disse anteriormente, há várias dimensões de negócios e dimensões de impacto que você pode analisar. Você pode ser mais ágil. Você pode ser mais rápido para comercializar. Você pode ser mais produtivo. Você pode personalizar em massa. Mas por favor, defina qual é o problema que você precisa resolver.
Katy George: Eu acho que um outro modo de falha é quando as empresas se empolgam com “shiny new objects” [novos objetos brilhantes], em termos de novas tecnologias, e assumem uma abordagem de tecnologia para o futuro, em oposição ao que eu descreveria como uma abordagem de trazer de volta o valor do negócio. Abraça uma nova tecnologia, fresca por si só, e tentar executar o máximo possível, não cria nenhum valor real.
Você tem que trabalhar duro para entender qual vai ser sua vantagem competitiva, como você quer mudá-la ou melhorá-la usando o digital, e depois voltar e para ver quais são as novas capacidades que você deseja construir com digital e capacidades baseadas em analytics.
Simon London: Então, não venha com headsets de realidade aumentada, brincando e tentando descobrir, “O que vamos fazer com tudo isso? “essas coisas”
Katy George: Exato.
Enno de Boer: Precisamos parar com essas abordagens bottom-up, onde dizemos a nossas pessoas: “OK, vá inovar. Faça um pouco aqui e ali.” Nós enxergamos isso. E o purgatório dos pilotos significa que há pilotos em todo o network que não estão coordenados. Você precisa juntar tudo isso. Acho que este é um momento em que os líderes precisam se apoiar. Precisamos que a alta gestão se debruce sobre o tema e decida qual direção quer tomar. Caso contrário, eles não terão condições de escalar.
Então, se você tem a estratégia, você precisa colocar alguns capacitadores de escala para funcionar.. Você precisa implementar as camadas certas de tecnologia Você não precisa fazer isso desde o início. Não tenha medo de ter que investir muito. Os primeiros casos de uso funcionarão de qualquer forma, e eles serão autofinanciáveis para que facilite o seu caminho nesta transformação. Mas, em algum momento, você terá que recuar e inovar e modernizar suas camadas de tecnologia.
Você precisa colocar um novo modelo de pessoas no lugar. Você precisa de cientistas de dados, sim. Mas isso não é suficiente. Você precisa de tradutores. Você precisa de engenheiros de dados. Você precisa de todos os tipos de recursos, e, mais importante, você precisa para melhorar as competências sua gestão e seus povos para que eles possam trabalhar com esses novos recursos.
Você precisa implementar um novo modelo de dados e um novo modelo de análise. Todos estes são capacitadores scale-up, necessários para você ir muito mais rápido, não incrementais, ou caso de uso por caso de uso. Mas obtenha o valor a um baixo custo incremental.
Simon London: Eu me lembro de um livro de negócios que foi publicado muitos, muitos anos atrás- veja se você se lembra – o chamado “Crossing the Chasm” [HarperCollins, 1991]. Era sobre empresas de tecnologia e como elas ganham escala. Parece que há algo parecido aqui. Há muitas empresas com um monte de pilotos bons e interessantes , mas de alguma forma você tem que atravessar o abismo. É nesse ponto que você provavelmente precisa da atenção de uma alta gerência séria, e de uma estratégia e investimento. Em um certo momento, basta alguém tomar a decisão: “nós vamos atravessar o abismo.”
Enno de Boer: E isso não quer dizer ficar falando mais. Não se trata mais de brincar. Tudo foi testado. Temos muitas provas de conceito aí fora. Temos casos de uso viáveis. . Você não precisa mais brincar com essas tecnologias. Identifique o problema que você quer resolver. E então descubra quais são os casos de uso que podem ajudá-lo para depois, escalá-los.
Simon London: Super. Bem, Katy e Enno, muito obrigado por terem estado aqui hoje.
Katy George: Foi um prazer.
Enno de Boer: Foi um prazer.
Simon London: E obrigado, como sempre, a vocês, nossos ouvintes, por estarem conosco. Para saber mais sobre nossa pesquisa e trabalho em manufatura, tecnologia, operações e outros temas, visite o site McKinsey.com.
