Modelos de inovação aberta exigem planejamento.



22/07/2009

Steve Lohr

A multidão é sábia (quando está focada)

Poucos conceitos nos negócios foram tão populares e atraentes nos anos recentes quanto a nova disciplina da "inovação aberta". Ela é variadamente descrita como crowdsourcing, sabedoria das multidões, inteligência coletiva e trabalho colaborativo ¿ e esses termos se aplicam a uma gama de práticas.

A noção dominante é de que a internet abre as portas para um novo mundo de geração democrática de ideias e produção colaborativa. Os primeiros triunfos, como o sistema operacional Linux e a enciclopédia da web Wikipédia, são vistos como precursores.

No novo modelo, a inovação é muitas vezes retratada como um jogo de números. Quanto mais cabeças, melhor ¿ todas dando opiniões, comentando, oferecendo ideias. O conhecimento coletivo prevalece, como se fosse uma força de inevitabilidade igualitária.

Mas um olhar sobre casos recentes e novas pesquisas sugerem que os modelos de inovação aberta têm êxito apenas quando são cuidadosamente planejados para uma tarefa específica e quando os incentivos são moldados para atrair os colaboradores mais eficientes.

"Existe uma ideia equivocada de que é só borrifar a sabedoria da multidão em algo para que as coisas tenham o melhor resultado", disse Thomas W. Malone, diretor do Centro para Inteligência Coletiva do Instituto de Tecnologia de Massachusetts. "Isso não é verdade. Não é mágica."

O concurso Netflix Prize é um exemplo estelar do crowdsourcing. Em outubro de 2006, a Netflix, empresa de locadoras de filme, anunciou que iria pagar US$ 1 milhão ao concorrente que conseguisse melhorar as recomendações de filmes feitas pelo software interno da Netflix, o Cinematch, em pelo menos 10%. Em outras palavras, a empresa queria recomendações que fossem pelo menos 10% mais próximas das preferências de seus clientes, medidas por suas próprias classificações.

(O Cinematch analisa os filmes a que os consumidores habitualmente assistem e recomenda outros filmes de que o consumidor poderia gostar. Recomendações mais precisas aumentam o apelo da Netflix perante seu público.)

O concurso irá terminar nesta semana porque um concorrente finalmente ultrapassou a marca de 10% no dia 26 de junho e, segundo as regras da competição, os rivais têm 30 dias a partir dessa data para superar o líder.

O primeiro colocado é uma equipe de sete pessoas, e seus membros são estatísticos, especialistas em aprendizado de máquinas e engenheiros de computação dos Estados Unidos, Áustria, Canadá e Israel. O grupo é liderado por estatísticos da AT&T Research.

A equipe líder é realmente um grupo de elite, mas também um grupo que se tornou possível pela internet. Os três pesquisadores originais da AT&T (um deles se juntou ao Yahoo Research desde então, mas continua na equipe do concurso) deram bons passos no primeiro ano do concurso. Mas para ter mais progresso, eles começaram a procurar por pessoas com outras habilidades e perspectivas. Assim, eles acabaram encontrando duas duplas, que estavam entre os líderes nos ranqueamentos postados no website do concurso.

"O grupo líder estava exatamente lá", disse Chris Volinsky, diretor de pesquisa estatística da AT&T. "Estava bem óbvio quem eram as melhores equipes." Embora esteja na liderança, sua equipe pode não ganhar. Mas as equipes que estão logo atrás são colaborações similares de pesquisadores e engenheiros habilidosos.

O concurso da Netflix atraiu especialistas ao redor do mundo não apenas por causa do prêmio em dinheiro, mas também por oferecer um desafio intimidante. Os algoritmos dos concorrentes devem encontrar padrões em um conjunto de mais de 100 milhões de avaliações de filmes.

O que se aprende com essa análise de dados de grande escala e com o problema de modelo preditivo poderia muito bem ser aplicado em vários setores, como o comércio na web ou as telecomunicações. "Fez sentido para nós tanto da perspectiva da AT&T quanto da pesquisa científica", Volinsky explicou.

No concurso da Netflix, a ideia vencedora é simplesmente a que tem a maior pontuação. Mas muitas vezes, as empresas confiam em uma multidão contribuidora de ideias, embora as mesmas sejam escolhidas pela gerência. A IBM, por exemplo, conduz sessões de brainstorming online chamadas de Jams ¿ 13 nos últimos sete anos.

A IBM usou uma sessão para direcionar sua estratégia de investir em novos campos em crescimento, começando em 2006. Uma estimativa de 150 mil funcionários, clientes, parceiros de negócios e acadêmicos participaram. A gerência filtrou as ideias e se comprometeu a investir US$ 100 milhões em várias oportunidades para aplicar inovações tecnológicas em economia de energia, saúde e redes de eletricidade inteligentes.

"Começa como crowdsourcing e depois é selecionado um grupo de ações", disse Jeffrey T. Kreulen, pesquisador do Centro de Pesquisa Almaden da IBM em San Jose, Califórnia. Os modelos de inovação aberta são adotados para superar as restrições das hierarquias corporativas. Mas projetos de sucesso são tipicamente híbridos de ideias que fluem de uma multidão descentralizada e uma hierarquia que faz a seleção e toma decisões.

No caso do Linux, qualquer um pode enviar um código, mas Linus Torvalds e outros tenentes decidem quais códigos serão incluídos no sistema operacional, observou Malone do MIT. Mesmo o Wikipédia ¿ produzido por grupos colaborativos de contribuidores focados em áreas de interesse particulares ¿ depende de administradores para fazer julgamentos finais sobre deletar um artigo contestado, ele acrescenta.

"A maioria dos exemplos interessantes de inteligência coletiva possui muitos padrões de desenho diferentes", Malone disse.

Em um artigo recente, Harnessing Crowds: Mapping the Genome of Collective Intelligence, ("Controlando as multidões: mapeando o genoma da inteligência coletiva"), Malone e seus dois coautores, Robert Laubacher, cientista de pesquisa do MIT, e Chrysanthos Dellarocas, professor da Universidade de Maryland, usam uma analogia biológica, ao chamar de "genes" os padrões de desenho dos sistemas de inteligência coletiva.

Eles estudaram os genes, ou elementos constituintes, de mais de 250 exemplos de inteligência coletiva possibilitados pela web. A intenção, eles escrevem, é fornecer uma estrutura sistemática para pensar sobre a inteligência coletiva, de modo que "gerentes possam fazer mais do que apenas olhar para os exemplos e esperar obter inspiração."

Abrir as portas corporativas a ideias e inspiração da multidão coletiva tem um grande potencial, mas existem armadilhas, alerta Henry Chesbrough, diretor executivo do Centro para Inovação Aberta da Universidade da Califórnia, Berkeley.

Para ter sucesso, Chesbrough disse, a empresa deve ter uma cultura aberta a ideias externas e um sistema para examiná-las e executar ações com base nas mesmas.

"Nos negócios, não se trata de quantas ideias você tem", ele observou. "O que importa é quantas ideias você traduz em produtos e serviços."

Tradução: Amy Traduções

The New York Times




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