Todas as empresas têm muito a aprender com a Amazon e a indústria automotiva

Sabemos que a Amazon vem capturando todo o market share
e também todo o lucro do setor de varejo americano. A Toys´R´Us,
tradicional varejista americana, foi a última vítima da gigante Amazon e
entrou com pedido de falência no mês de setembro. Entre as muitas
razões para seu sucesso, seguramente uma das principais é que, desde sua
fundação, Jeff Bezos buscou que todos os seus processos de negócio
pudessem gradativamente ser automatizados, ou seja, executados por
robots inteligentes.

Hoje,
grande parte das empresas tem tentado manter a competitividade se
equipando com tecnologias de ponta. Como consequência, vemos as ações das empresas de tecnologia nos EUA subir,
em decorrência do chamado efeito “Amazon”: a busca por tecnologias que
possam ser uma bala de prata contra o arqui-inimigo. Ótimo para
indústria de tecnologia e péssimo para os varejistas.

Normalmente, os projetos desenvolvidos pelas empresas são do tipo CRM / customer centricity / transformação digital / Big Data / Inteligência Artificial / Analytics. Aqui no Brasil, a Amazon ainda não assusta e nem podemos ter certeza se algum dia vai assustar.
Entretanto, uma coisa é certa: o sucesso ou fracasso das empresas será
cada vez mais determinado pela capacidade que possuem de fazer a
inteligência analítica permear seus processos de forma automatizada e
produtiva.

Como 84% dos projetos de transformação digital fracassam,
talvez seja prudente buscar respostas sobre como se tornar mais
competitivo e ter mais chances de sucesso olhando para o setor
automotivo, que há décadas utiliza inteligência e automação para
continuamente manter sua competitividade, preservando vendas e margens.

Vale
lembrar que a jornada da Amazon na construção de seus sistemas
automatizados e inteligentes para execução de processos de negócio
começou cedo. O grande marco é meados de 2002, quando Jeff Bezos enviou
uma carta para as equipes descrevendo os princípios da arquitetura sistêmica que ele desejava para sua companhia.

No começo, a arquitetura proposta por Bezos significou apenas ganhos
incrementais de eficiência operacional, já que os robots apenas seguiam
especificações elementares feitas por uma pessoa. Com o passar do tempo e
a revolução da Inteligência Artificial,
os robots passaram a ser capazes de tomar decisões sobre qual a melhor
próxima ação para o negócio, cada vez com mais autonomia, assertividade e
velocidade. Tudo de forma incomparavelmente superior ao que um tomador
de decisão humano consegue alcançar.

Hoje a Amazon colhe os frutos desse
investimento. No entanto, o que ela fez não foi exatamente novo: a
indústria automotiva vem seguindo esse mesmo plano e incorporando
automação e inteligência em seus processos de negócio desde a década de 60.

Enquanto
a concorrência se amplia, ainda vamos ver muitas empresas continuar
tentando simplesmente emular a Amazon. Como consequência mais provável,
temos o fracasso.

E a indústria automotiva?
Já olhando para a indústria automotiva podemos fazer
algumas considerações que podem dar mais sustentabilidade ao uso de
analytics e automação como uma estratégia corporativa de diferenciação,
entre elas:

Adequação da expertise interna combinada com outsourcing:
a indústria automotiva faz outsourcing de até 75% da sua produção. É
sem dúvida mais barato e eficiente delegar a produção de parabrisa para
um fornecedor especializado, que vai ter a profundidade técnica
necessária para produzir um produto de alta qualidade. No entanto, a
indústria automotiva entende a importância de ter pessoas que sabem como
os processos e componentes que contrata de seus fornecedores funcionam
e, ainda mais importante, como devem atuar em conjunto. Isso permite que
solicitem corretamente, evitem desperdícios e desafiem seus
fornecedores a sempre fazerem o melhor em processos, qualidade,
tecnologia e preço.

Enquanto isso vemos que, em geral, os projetos de CRM / customer centricity / transformação digital / big data / inteligência artificial / analytics
são contratados por equipes com pouca ou nenhuma experiência nos temas.
Ainda pior é que não existe um entendimento de como a melhoria
contratada será incorporada como parte do processo da empresa e como
contribuirá para a geração de resultados. A má especificação de
requisitos combinada com a assimetria de informação entre empresa e
fornecedor, via de regra, resulta em projetos caros que entregam menos
que o esperado.

Objetivos compartilhados com parceiros tecnológicos: a
indústria automotiva também se mostra extremamente eficiente na gestão
de relacionamentos de longo prazo e rentáveis com seus fornecedores.
Talvez a principal razão para isso seja o alinhamento de incentivos
entre fornecedores e empresa. Normalmente as montadoras fazem um
“hedging” de suas apostas tendo diferentes fornecedores para os mesmos
componentes ou processos. Um robot de uma célula de medição deve
executar o mesmo processo, dentro dos mesmos requisitos de tempo e
precisão, e pode ser de diferentes marcas.

Como vimos acima, ao mesmo
tempo que as montadoras fazem outsourcing de grande parte de
sua produção e trabalham de forma muito integrada com seus fornecedores,
elas também são desacopladas deles, significando que podem
continuamente esperar ganhos de performance em seus processos porque é
sempre do interesse do fornecedor melhorar sua entrega para permanecer
competitivo. Essa situação é muito diferente do cenário com projetos de analytics,
etc. onde, normalmente, os fornecedores possuem baixo envolvimento ou
têm pouco ou nenhum incentivo para melhorar sua entrega após a
assinatura do contrato e a entrada em regime de produção.

Sistema Toyota de Produção: talvez
a estratégia mais valiosa que pode ser absorvida da indústria
automotiva seja o entendimento do sistema Toyota de produção. O STP tem
como objetivo central o aumento da produtividade e da eficiência e é
pautado na melhoria contínua das operações e negócios. Isso significa,
entre outras coisas:

1. Privilegiar soluções simples, específicas para o objetivo que se quer tratar;

2. Entregar continuamente valor para o negócio com ciclos rápidos de melhorias;

3. Administrar cientificamente o resultado das melhorias.

A realidade nos projetos que vemos é bem diferente do que está acima:

1. Uso
de tecnologia generalista com “plataformas” que requerem investimentos
massivos, muitas vezes maiores que a própria solução, em integração e
customização para fazerem uma atividade especializada que poderia ser
resolvida em 1/10 do tempo e 1/5 do custo com uma ferramenta específica;

2. Ao
invés de existir um grande número de entregas programadas ao longo de
todo tempo de execução do projeto a partir do mês um, existe um projeto
monolítico com um tempo até a primeira entrega de valor para o negócio,
que muitas vezes passa de seis meses.

3. Desconhecimento
ou dificuldade de ter indicadores claros de performance do processo que
se quer melhorar: tempo, qualidade, resultado, etc. Como consequência
fica difícil estabelecer metas e objetivos para as melhorias que o
projeto deve trazer para a organização.

Por fim, um caminho mais promissor
Seguramente, Analytics
e automação serão determinantes para a competitividade e sobrevivência
das empresas. No entanto, na maior parte das vezes, os investimentos
estão sendo feitos com a expectativa que uma tecnologia possa servir
como uma bala de prata que naturalmente vai resultar em maior
competitividade.

A desconsideração de fatores organizacionais, que
passam por pessoas, processos e o baixo envolvimento solicitado aos
fornecedores, impede que grande parte dos benefícios potenciais sejam
capturados. No entanto, não é necessário que assim seja e aproveito para
fechar esse tema com o pensamento de Taiichi Ohno, o engenheiro
considerado responsável pela criação do Sistema Toyota de Produção: “Por
que não tornar o trabalho mais fácil e mais interessante para que as
pessoas não tenham que suar?

O estilo Toyota não é criar resultados
trabalhando duro. É um sistema que diz que não há limite para a
criatividade das pessoas. As pessoas não vão para a Toyota para
‘trabalhar’, elas vão lá para “pensar”.

 

(*) Manuel é empreendedor e fundador da Propz