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Anthropic Atrasa Modelo de IA por Razoes de Seguranca

 Anthropic Cibersecurity Claude Mythos

 

O artigo apresenta uma análise aprofundada sobre a decisão da empresa Anthropic de atrasar o lançamento de seu modelo avançado de IA, o Claude Mythos, por razões de segurança. Essa decisão ocorreu após o sistema demonstrar uma capacidade inédita de identificar vulnerabilidades em softwares que resistiram a décadas de revisão humana e testes automatizados. A partir desse fato, o jornalista Tom Friedman desenvolve uma reflexão que vai além da tecnologia, tratando o tema como um marco civilizacional comparável ao surgimento das armas nucleares. O argumento central é que a inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta e passou a representar algo semelhante a uma "nova espécie", com potencial de alterar profundamente o equilíbrio de poder entre humanos e máquinas.

Além disso, o texto destaca que a principal preocupação não é apenas a capacidade técnica da IA, mas sua democratização - ou seja,o fato de que ferramentas extremamente poderosas podem se tornar acessíveis a qualquer pessoa, ampliando riscos cibernéticos em escala global.Nesse contexto, surge a ideia de que o mundo entrou em uma fase de interdependência inevitável, onde ataques digitais podem afetar simultaneamente diversas nações e sistemas críticos. Diante disso, o autor defende a urgência em definir novos princípios éticos e regulatórios globais, comparáveis a "novos Dez Mandamentos", que orientem o uso da IA. Por fim, a atitude da Anthropic é vista como um raro exemplo de responsabilidade moral no setor tecnológico, ao priorizar segurança em vez de vantagem competitiva, ao mesmo tempo em que serve como alerta sobre a velocidade e os riscos do avanço da inteligência artificial.

 

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A TRANSFORMAÇÃO DO SETOR BANCÁRIO NA ERA DA PRECISÃO, DA IA AGÊNTICA E DA ONIPRESENÇA Edição Expandida

Figura para artigo linkedin Rel Bancos Africa

Os relatórios"A Transformação do Setor Bancário na Era da Precisão, da IA Agêntica e da Onipresença e a Edição Expandida com Perspectiva Africana"apresentam uma análise abrangente do novo paradigma que está redefinindo o setor financeiro global: a transição do banco como instituição visível para o banco como infraestrutura cognitiva invisível, integrada ao cotidiano do cliente por meio de Inteligência Artificial, dados e APIs.

Com base em obras como o Global Banking Annual Review 2025 da McKinsey, Bank 4.0 de Brett King e World's Best Bankde Robin Speculand, além de entrevistas com líderes do JPMorgan Chase, DBS Bank, Itaú Unibanco e Wells Fargo, os relatórios demonstram que a sobrevivência no setor exige uma transformação profunda - não apenas tecnológica, mas cultural, estratégica e arquitetural - sistematizada em sete pilares, sendo o sétimo uma contribuição inédita da edição Expandida com Perspectiva Africana: a inclusão financeira via IA como vantagem competitiva.

A grande inovação deste volume é a incorporação sistemática das iniciativas bancárias africanas - M-PESA/Safaricom no Quênia, GoTyme Bank na África do Sul, Attijariwafa no Marrocos, JUMO e HUB2 em escala continental -, revelando que o continente africano não é um seguidor de tendências globais, mas um laboratório real do Bank 4.0: assim como o Brasil com o Pix e o WhatsApp Banking, a África percorre um caminho "outside-in" único, onde a inovação parte da inclusão financeira em escala e do banking conversacional via mobile money para depois transformar operações internas - provando, com dados concretos, que mercados emergentes podem liderar aspectos centrais da revolução bancária que o mundo inteiro está buscando alcançar.

 

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A Transformação Bancária na Era da Precisão, da IA Agêntica e da Onipresença

Capa_relatório_Bank

 Antonio Bucci - GrupoTreinar

O setor bancário global atravessa um ponto de inflexão crítico: apesar de lucros recordes de US$ 1,2 trilhão em 2024, os mercados avaliam os bancos quase 70% abaixo de outros setores. O relatório da McKinsey & Company, os livros Bank 4.0 (Brett King) e World's Best Bank (Robin Speculand), além de entrevistas com líderes do JPMorgan Chase, DBS Bank e Itaú Unibanco, convergem em um diagnóstico comum: a era da escala ("heft" - o peso, robustez e capacidade operacional de um banco competir em larga escala) acabou. O novo paradigma é a Precisão - o uso cirúrgico de dados e Inteligência Artificial Agêntica para oferecer serviços financeiros hiperpersonalizados, ubíquos e invisíveis ao cliente.

A transformação estrutural é impulsionada pela Inteligência Artificial Generativa e Agêntica. Instituições comoJPMorgan Chase- que disponibilizou sua plataforma LLM Suite para mais de 200 mil funcionários e projeta 1.000 casos de uso de IA até 2026 -,Morgan Stanley- com 98% dos advisors usando assistentes de GenAI -,Goldman Sachs,Bank of America,HSBC,BNY Mellon,CitieWells Fargolideram a adoção global. No Brasil, destacam-seNubank- parceiro da OpenAI e posicionado como banco AI-native -,Itaú Unibanco- com mais de 1.000 modelos de IA ativos e a plataforma "Inteligência Itaú" como middleware de governança -,Bradesco- com resolução de 90% dos atendimentos via chatbot GenAI e redução de 40% no tempo de call center -, além doBanco do Brasil, daCaixa Econômica Federale doBTG Pactual. O referencial teórico é oDBS Bankde Singapura - eleito o Melhor Banco do Mundo -, que sob liderança de Piyush Gupta reinventou-se como "empresa de tecnologia que faz serviços bancários", adotando o lemaLive More, Bank Lesse tornando o banco invisível na vida do cliente.

Quatro pilares estruturam essa transformação.O primeiro é a IA Agêntica e Predição: a IA evoluiu de chatbot para agente autônomo capaz de planejar, decidir e executar tarefas financeiras complexas - com redução de custos operacionais de até 70%. O verdadeiro diferencial competitivo, conforme Derek Waldron (JPMorgan), não está no modelo de IA em si (commodity), mas na sua conectividade com os dados proprietários do banco, o chamado "fosso defensável".O segundo pilar é o Banco Invisível("Banking Everywhere, Never at a Bank"): serviços financeiros embutidos na vida do cliente via APIs, sem interface bancária explícita - aprovação de crédito no checkout, transferências por voz, seguros integrados à compra.O terceiro é o Digital to the Core: transformação profunda da infraestrutura (nuvem, microsserviços, APIs), não apenas "batom digital" sobre sistemas legados - o Itaú Unibanco, por exemplo, migra 100% para a nuvem até 2028 com mais de 1.000 modelos de IA ativos.O quarto é a Cultura de Startup: a maior barreira é cultural, não tecnológica. DBS Bank transformou 29.000 funcionários em uma startup, com rituais como hackathons e prêmios "Dare to Fail", adotando Big Techs como benchmark em vez de bancos tradicionais.

NoWells Fargo, a estratégia de IA é liderada porSaul Van Beurden,Head de Inteligência Artificiale Co-CEO da divisão Consumer Banking and Lending, que desde o final de 2025 conduz a migração de projetos-piloto para a IA Agêntica em escala - com resultados de até 35% de aumento de produtividade dos engenheiros. As vagas mais demandadas em 2026 são:Engenheiro de IA Agêntica Sênior(domínio de LangGraph, CrewAI, AutoGen e Google Cloud Vertex AI);Cientista de Dados Sênior(modelos supervisionados e não supervisionados, RAG, Deep Learning e bancos de dados vetoriais, com formação em mestrado ou doutorado em área quantitativa); eConsultor/Líder de Soluções em IA(foco em Contact Center as a Service e métricas de desempenho de modelos). Transversalmente, o banco prioriza a "fluência em IA" em todos os perfis, opera programas internos de requalificação denominados "colégios" de Consumer e Operations, e valoriza candidatos com domínio da plataformaGoogle Cloud (GCP)- disponibilizada em mais de 180 mil desktops -, experiência com sistemas autônomos multiagentes e consciência sobre riscos, ética e conformidade regulatória, filosofia resumida na citação favorita de Van Beurden:"Apenas os paranóicos sobrevivem"(Andy Grove).

 

A mensagem central é inequívoca: a distinção entre "banco" e "empresa de tecnologia" desapareceu. Instituições que não adotarem a IA como núcleo estratégico - e não apenas como ferramenta - correm risco de desintermediação por TechFins e neobanks. As recomendações prioritárias são:

(1) investir massivamente em IA Agêntica e plataformas de dados proprietários como fosso competitivo;

(2) reimaginar a experiência do cliente como invisível, eliminando fricções via APIs e ecossistemas digitais;

(3) Digitalizar o core do negócio, migrando para arquiteturas cloud-native e construindo internamente o que gera diferencial (modelos de crédito, personalização), comprando o que é commodity;

(4)transformar a cultura organizacional com lideranças tecnológicas, segurança psicológica e requalificação da força de trabalho - pois a IA não elimina empregos, mas exige que o profissional migre da execução para a curadoria, arquitetura e entendimento de negócio. O banco do futuro é ubíquo, preditivo e invisível: não um lugar onde se vai, mas algo que simplesmente acontece.

 

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Cibersegurança em foco de 20 de fevereiro a 13 de março de 2026

Cibersecurity_20_02_13_03_2026                                                      

                                                       SUMÁRIO

 

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IA GENERATIVA: O FUTURO DOS EMPREGOS NA AGENDA C-LEVEL

IA Generativa: O Futuro dos Empregos na Agenda dO C-Level

De Co-Pilot a Transformação da Força de Trabalho para a era do Agente de IA (AI Agentic)

 IA GENERATIVA: O FUTURO DOS EMPREGOS NA AGENDA DO C-LEVEL

Baseado no artigo do InvestNews( https://investnews.com.br/the-wall-street-journal/ceos-admitem-ia-empregos/), que repercute a pesquisa global da PwC/The Wall Street Journal acerca da IA e empregos, os CEOs já admitem: a IA vai acabar com os empregos mais burocráticos.Nesta lista estão CEOs da Ford, do JPMorgan, Amazon, Anthropic. Alguns cargos, por exemplo como gerente de produto e engenheiro de software, já estão sendo concentrados em uma única posição.

Tendo este fato como uma tendência, fomos buscar na literatura gerencial quais seriam as melhores práticas para que esta mudança ocorra de forma gradativa e principalmente organizada levando-se em conta a produtividade. Assim chegamos ao livro HBR Guide to Generative AI for Managers, pois nele é proposta uma abordagem para a implementação da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) nas empresas - vista tanto como uma ferramenta de colaboração (Co-Pilot e Co-Thinker) que otimiza tarefas - quanto como um fator que leva à substituição gradual de determinadas funções, um reconhecimento crescente entre os líderes empresariais.

O artigo a seguir apresenta uma análise estratégica, direcionada ao C-Level, sobre a evolução do impacto da Inteligência Artificial no mercado de trabalho. A discussão é dividida em duas fases principais: a atual, dominada pela IA Generativa (GenAI), e a futura, definida pela ascensão da IA Agente (Agentic AI).

1.O Impacto Imediato da IA Generativa: O Fim dos Empregos Burocráticos

A primeira parte do documento estabelece que a IA Generativa já está remodelando a força de trabalho, atuando principalmente no modo "Co-Pilot".

  • Substituição de Tarefas: CEOs de grandes empresas já admitem que a IA levará à eliminação de empregos, especialmente aqueles de natureza burocrática, repetitiva ou que envolvem a análise de grandes volumes de dados. A IA como "Co-Pilot" automatiza tarefas como gerar relatórios, escrever e-mails, criar apresentações e analisar dados, aumentando a eficiência e reduzindo a necessidade de mão de obra para essas funções.
  • Reação Necessária (Reskilling e Upskilling): A consequência direta é a necessidade urgente de as empresas investirem em reskilling (requalificar funcionários para novas funções) e upskilling (aprimorar as habilidades dos funcionários para suas funções atuais, agora auxiliadas por IA). 
  • Colaboração Estratégica ("Co-Thinker"): Em contraponto à substituição, o documento também aponta o modo "Co-Thinker", onde a IA atua como uma parceira para a resolução de problemas complexos e pensamento estratégico, destacando que o futuro do trabalho é uma colaboração humano-IA.

2. A Transição para a IA Agente (Agentic AI): A Era da Automação de Processos

O documento avança a discussão para a próxima evolução da IA, que representa uma mudança fundamental na forma como o trabalho é executado.

  • De Assistente para Ator Autônomo: A IA Agente vai além de simplesmente auxiliar em tarefas; ela é projetada para agir, tomar decisões e executar processos inteiros de forma autônoma. Enquanto a GenAI muda tarefas, a IA Agente muda fluxos de trabalho completos.
  • Exemplo Prático: Um agente de IA não apenas redige um e-mail de marketing (tarefa), mas pode gerenciar todo o ciclo de relacionamento com um segmento de clientes (processo), decidindo quando se comunicar, o que ofertar e por qual canal, com mínima intervenção humana.

3. A Nova Agenda Estratégica do C-Level na Era Agente

A chegada da IA Agente eleva drasticamente as responsabilidades e o planejamento estratégico do C-Level. As ações necessárias tornam-se mais profundas e existenciais para o negócio:

  1. Redesenho Radical da Organização: Não se trata mais de eliminar cargos, mas de reimaginar a estrutura organizacional. É preciso criar modelos operacionais "agente-first", definindo como humanos e agentes colaborarão, quem supervisionará os agentes e como os processos serão redesenhados.
  2. Criação de Novos Papéis: A automação por agentes criará novas funções focadas na gestão, auditoria, treinamento e desenvolvimento desses agentes. Cargos como "Gestor de Frota de Agentes Digitais" e "Curador Ético de IA" surgirão.
  3. Valorização das Habilidades Humanas Únicas: Habilidades como raciocínio ético complexo, inteligência contextual (cultural, política), empatia e criatividade estratégica tornam-se o principal diferencial competitivo humano, pois não são replicáveis pelos agentes.
  4. Governança e Ética como Pilar Existencial: Se um agente autônomo toma uma decisão antiética ou errada (ex: discrimina clientes, realiza uma transação financeira de alto risco), a responsabilidade é direta da empresa e de seus líderes. Estabelecer estruturas de governança robustas, auditáveis e transparentes antes da implementação em larga escala é crucial para a sobrevivência do negócio.
  5. Investimento em Ecossistemas Híbridos: O investimento vai além da tecnologia e passa a incluir a infraestrutura humana necessária para gerenciar essa nova força de trabalho digital, incluindo treinamento avançado, novas estruturas de gestão e ferramentas de monitoramento.

Em resumo, o papel do C-Level evolui de um "adotador de ferramentas" de IA para um "arquiteto de um ecossistema híbrido", onde o sucesso não será medido apenas pela eficiência, mas pela capacidade de integrar agentes autônomos de forma estratégica, ética e segura, garantindo a sustentabilidade e a criação de valor no futuro.

 

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A Ponte para o Futuro: Por que a Governança de IA Começa com uma Sólida Governança de TI

A Ponte para o Futuro: Por que a Governança de IA Começa com uma Sólida Governança de TI ?Ponte para o Futuro

Tema Principal:  O documento argumenta que uma Governança de TI (GTI) sólida é o alicerce essencial e pré-requisito para uma Governança de IA (GIA) eficaz.

O Problema:  Muitas organizações estão investindo em IA sem ter uma base robusta de GTI, tratando a IA como algo separado da estrutura tecnológica existente, o que é um erro fundamental.

A Relação Fundamental:  GIA eficaz não substitui GTI; ela necessitade GTI e Governança de Dados. GTI e Governança de Dados são o "alicerce", e GIA é o "edifício inteligente" construído sobre eles.

O Papel da GTI:  GTI é o "sistema operacional" da estratégia tecnológica. Não é sobre burocracia, mas sobre garantir que investimentos em TI gerem valor, riscos sejam gerenciados, e decisões sejam alinhadas à estratégia do negócio.

O Papel da GIA: GIA governa os "carros autônomos" (sistemas de IA) que trafegam nas "estradas" construídas pela GTI. Ela expande o escopo da governança para incluir dimensões críticas como ética, justiça, transparência, explicabilidade, responsabilidade humana e robustez de modelos.

Como GTI e GIA se Conectam (A "Ponte Estratégica"):

  • Dados: IA depende de dados de qualidade. Governança de Dados (pilar) da GTI garante a qualidade, privacidade e segurança dos dados para IA.
  • Processo Decisório: Estruturas de decisão da GTI (comitês) são usadas para IA, mas requerem novas perguntas sobre impacto ético, explicabilidade e risco reputacional da IA.
  • Gestão de Riscos: GIA se apoia nos processos maduros de gestão de riscos da GTI (segurança, disponibilidade) e os estende para incluir riscos éticos, sociais e regulatórios da IA.
  • Infraestrutura: A infraestrutura robusta e segura definida pela GTI é a base necessária para a operação confiável dos sistemas de IA.
  • Medição de Valor: GIA complementa a medição de ROI da GTI, incluindo o "Retorno sobre a Confiança" e o impacto na reputação e sustentabilidade.

O Custo de Ignorar a Base (IA sem Governança):Tentar implementar GIA sem uma GTI sólida leva a:

Roteiro para o Futuro (Recomendações): 

  • Avaliar a maturidade da fundação de Governança de TI existente.
  • Construir a "ponte", integrando princípios de GIA (como ética) em comitês e processos de TI existentes.

Conclusão Final:  A Governança de IA é uma necessidade presente que depende de uma Governança de TI madura, estratégica e orientada a valor para um futuro tecnológico genuinamente sábio.

 

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Livros e artigos relevantes sobre Inteligência Artificial e assuntos relacionados

A seguir uma tabela onde estão livros
e artigos relevantes sobre  Inteligência
Artificial (IA) e assuntos relacionados,
incluindo fontes acadêmicas e de
aplicação prática. Os conteúdos foram
classificados de acordo com as
seguintes siglas:

Área Sub-Área Descritivo
ADM Administração
ADM EST Estratégia
ADM GRC Gestão de Riscos e Governança
ADM HUM Recursos Humanos
ADM ORG Organização
ADM QLP Workflow, Processos e Qualidade
ADM SUS Sustentabilidade
IA Inteligência Artificial
IA AGT Generativa Agêntica - Agentic Generative AI
IA APL Aplicações finais, como MKT, Vendas, Finança, etc
IA CVI Computer Vision
IA ETI Ética, Governança, Gestão de Riscos, Liderança e Estratégia
IA EXS Sistemas Especialistas - Expert Systems
IA FDM Fundamentos, Evolução, Conceitos Básicos e Gerais
IA GEN Generativa - Generative AI
IA KRR Representação do Conhecimento e Raciocínio - Knowledge Representation and Reasoning - KR&R
IA LLM Grande Modelo de Linguagem
IA MLR Machine Learning - Aprendizagem Profunda (Deep Learning)
IA NLP Natural Language Processing
IA PLG Planejamento e Agendamento - Planning and Scheduling
IA RBT Robótica
IA SRT Busca e Otimização - Search and Optimization
PSI Psicologia
PSI CGN Psicologia Cognitiva - Cognitive Psychology
PSI HTH Cinco partes: Humanos/Economia, Dinheiro, Saúde, Liberdade, Extensões e Objeções
Clique aqui para acessar a tabela

TI sem direção é desperdício: Governança é o leme!

TI sem direção é desperdício

 

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Digitalizar não é o mesmo que transformação digital

 

Visão GrupoTreinar

Resumo.   

A Covid-19 acelerou o ritmo das iniciativas digitais de muitas empresas - e ainda assim muitos executivos expressam preocupação de que estão realmente ficando para trás nas escolhas importantes que levam à diferenciação. Para vencer no mundo pós-Covid, os líderes devem repensar não apenas como sua empresa funciona, mas também o que você faz para criar valor na era digital. Os autores, que estudaram mais de uma dezena de empresas que realmente se transformaram, recomendam três ações para líderes que buscam garantir o futuro de suas empresas:

1) Reimaginar seu lugar no mundo, ao invés de focar em digitalizar o que você já faz; 

2) Criar valor por meio dos ecossistemas, em vez de tentar fazer tudo sozinho; e

3) Reimaginar sua organização para permitir um novo modelo de criação de valor.

Se sua organização está mais ocupada do que nunca com a "digitalização", você não está sozinho. Os esforços digitais têm proliferado há anos, à medida que as empresas se esforçam para acompanhar a inovação tecnológica. A Covid-19 acelerou enormemente o ritmo, à medida que muitas de nossas atividades mais básicas, desde compras no mercado até "ir para o trabalho", passaram a ficar online.

No entanto, essa onda acelerada de iniciativas digitais não deve ser confundida com a transformação real dos negócios necessária para o sucesso na era digital. O primeiro trata principalmente de possibilitar os negócios normais e "permanecer no jogo", enquanto o último trata da construção de uma vantagem competitiva real e de longo prazo para o sucesso.

Apesar de tanta energia e investimento em digitalização, estamos ouvindo muitos executivos expressarem preocupação com o fato de estarem realmente atrasados ​​em fazer escolhas importantes que levam à diferenciação. Eles estão certos em se preocupar, porque vencer no mundo pós-Covid exigirá repensar não apenas como você trabalha, mas também o que você faz para criar valor na era digital. Não importa quantas iniciativas digitais você implemente, você não pode esperar vencer sendo o mesmo que seus concorrentes - e eles estão fazendo coisas semelhantes, embora em velocidades diferentes.

Em vez disso, as empresas precisam dar um passo atrás e fundamentalmente (re)conceber como criam valor. Eles precisam reimaginar seu lugar no mundo, repensar como criam valor por meio dos ecossistemas e transformar suas organizações para permitir novos modelos de criação de valor. O resultado final é que as empresas precisam moldar seu próprio futuro, reconhecendo que o mundo mudou fundamentalmente e que devem encontrar nele seu propósito. Se você não consegue responder às perguntas "Por que estamos aqui?" ou "Que valor exclusivo agregamos para nossos clientes?" então você provavelmente estará, na melhor das hipóteses, apenas permanecendo no jogo.

Pesquisamos mais de uma dúzia de empresas que têm trabalhado arduamente para se transformar dessa forma, muito antes da chegada da pandemia. Essas empresas mantiveram o ímpeto em meio à pior recessão e crise de saúde pública de nossa vida, e suas experiências coletivas contrastam fortemente com aquelas focadas apenas em digitalizar o que já fazem.

A primeira mostra é a Philips, que antes da Covid olhava para o futuro e decidiu se transformar de um conglomerado multi-setorial centrado na fabricação em uma empresa focada em serviços e soluções de tecnologia de saúde. Ela abandonou seu negócio básico (iluminação) e evoluiu da fabricação e distribuição de produtos em escala, para reunir hardware, software, dados, experiência clínica e conhecimentos habilitados para IA para apoiar a entrega de cuidados de saúde de melhor qualidade e menor custo.

Quando a Covid-19 apareceu, a Philips não apenas projetou e  produziu em massa um novo ventilador , mas também o complementou com biossensores que alimentavam as informações do paciente em uma plataforma de monitoramento remoto para permitir o cuidado seguro de pacientes Covid-19 altamente contagiosos. A Philips também  implantou um portal online para ajudar médicos em hospitais holandeses a compartilhar dados de pacientes relacionados. Apesar dos negócios da Philips serem desafiados pela queda da demanda após a Covid, seu novo modelo de fazer negócios deu suporte a uma rápida implantação de soluções que contribuíram para que a empresa encerrasse o ano com um crescimento de receita estável.

A construção é conhecida como uma indústria tradicionalmente pesada e "não tecnológica", mas a Komatsu tem evoluído da venda de equipamentos de construção para se tornar líder em soluções de construção inteligentes habilitadas digitalmente. Isso está ajudando seus clientes a melhorar drasticamente a produtividade e a realização de valor em um setor que experimentou um aumento de produtividade praticamente nulo nos últimos 20 anos.

A Komatsu inicialmente lançou máquinas de construção que utilizam GPS, mapeamento digital, sensores e conexões IoT para permitir que seus clientes usem os equipamentos Komatsu com mais eficiência. Desde então, a empresa foi mais longe e abriu sua plataforma e dados Landlog que permitem aos clientes, concorrentes e outras empresas no ecossistema de construção coordenar melhor suas atividades e melhorar a produtividade total em um projeto de construção. Essas inovações do modelo de negócios pré-Covid desde então permitiram à Komatsu  aumentar novas fontes de receita por meio de serviços gerenciados e plataformas automatizadas, e até mesmo acelerou o lançamento de novas ofertas após a queda da Covid, apesar da queda na atividade de construção.

Outro exemplo é a Microsoft , que nos últimos cinco anos tem se transformado de maior fornecedora de software do mundo para oferecer soluções habilitadas por tecnologia (hardware, software, serviços e computação em nuvem) para ajudar os clientes B2B e B2C a melhorar suas operações e sua experiência de vida diária. A empresa reinventou totalmente sua organização legada, mudando de um foco em empurrar produtos para o mercado de massa, para equipes orientadas para a solução do cliente encarregadas de reunir as muitas habilidades multifuncionais necessárias para adaptar os serviços às necessidades específicas do cliente.

Tendo esclarecido seu propósito e radicalmente reorganizado em torno de equipes voltadas para soluções, a Microsoft estava em posição de "agir como primeiros socorros digitais para os primeiros respondentes do mundo", quando a pandemia atingiu, como Nadella  observou em um e-mail aos funcionários . Alcançou níveis históricos de crescimento da receita da nuvem com soluções como o apoio a universidades para mover todo o seu "negócio" online. Esse nível de velocidade e capacidade de resposta às necessidades exclusivas dos clientes estava atrasado na Microsoft há 10 anos, apesar de seu legado de liderança digital.

O que aprendemos com esses três exemplos e com as outras empresas que estudamos é que os líderes que desejam garantir o futuro de suas organizações devem:

Reimagine seu lugar no mundo, em vez de se concentrar em digitalizar o que você já faz. As empresas que se transformam para o sucesso na era digital definem sua razão de ser em termos do valor ousado que criam para seus clientes (e os clientes de seus clientes) e por quê. Eles aproveitam as vantagens da nova tecnologia não para copiar o que todo mundo está fazendo, mas para avançar em suas próprias missões, investindo nos recursos de diferenciação que lhes permitem cumprir seu propósito. Preencher seu novo lugar no mundo com vida muitas vezes exige que abandonem antigos modelos de negócios, ativos e crenças sobre a criação de valor.

Crie valor por meio dos ecossistemas, em vez de tentar fazer tudo sozinho. As empresas de sucesso na era digital reconhecem que a maneira de permanecer relevante vem trabalhando em conjunto com um ecossistema de participantes para entregar as propostas de valor ambiciosas que os clientes desejam e para inovar rapidamente e ampliar os recursos incríveis que são necessários. Operar dessa forma requer que os líderes pensem na criação de valor com mais ousadia, questionem o que sua organização deve realmente possuir e estejam preparados para se abrir para os concorrentes e abrir mão de fontes tradicionais de receita a fim de atender a algumas das necessidades mais fundamentais dos clientes.

Reimagine sua organização para permitir um novo modelo de criação de valor, em vez de pedir às pessoas que trabalhem de novas maneiras dentro dos limites do antigo modelo organizacional. Os vencedores na era digital quebram as velhas estruturas de poder para que novas ideias e recursos possam ser dimensionados de forma mais colaborativa. Eles colocaram em prática equipes orientadas a resultados com a tarefa de colaborar em toda a organização e trabalhar com seus parceiros do ecossistema para fornecer os recursos diferenciadores (e muitas vezes multifuncionais) de que precisam para vencer.

Os líderes invariavelmente terão que lidar com questões importantes sobre quanta mudança eles devem realizar, quão rápido seus negócios existentes podem ser interrompidos, quão longe a estratégia pode se estender das capacidades atuais e como melhor gerenciar a transformação.

Mas essas perguntas não devem ser usadas como desculpas para manter os modelos de negócios atuais. Sem uma transformação de negócios mais fundamental, a digitalização por si só é um caminho para lugar nenhum. Lembre-se da famosa citação de Peter Drucker:

"A administração está fazendo as coisas certas; liderança é fazer as coisas certas". 

Agora é a hora de as equipes executivas se apresentarem, se separarem e se tornarem líderes na era digital.

 

Autores: Tela Paul e Mahadeva Matt Mani

Fonte: https://hbr.org/2021/03/digitizing-isnt-the-same-as-digital-transformation?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+harvardbusiness+%28HBR.org%29

 

 

Administração de Alta Performance

Administração de Alta Performance

 

As responsabilidades de um gerente possuem várias faces e a natureza variável do trabalho transformou esse papel preponderante. Isso significa que os gerentes da atualidade são responsáveis por juntar informações, tomar decisões, agir como exemplos, cultivar motivação e avaliar seus funcionários e neste sentidoHigh Output Managementé um livro essencial para ajuda-los.Escrito pelo saudoso Andy Grove, o ex-CEO da Intel, é voltado para gerentes, diretores e CEOs.

Se você tem uma equipe, uma empresa ou se relaciona com muitas pessoas no seu dia a dia e tem que equilibrar os interesses do seu  time, este livro é obrigatório para você. O foco doHigh  Output Managenté deixar bem claro que a principal  característica de um bom gestor é o foco em resultados,  nosoutputse, assim, ensinar como você pode gerar  mais resultados por meio de um entendimento de como  uma corporação deve funcionar.

Em uma empresa, seu resultado pessoal é equivalente ao resultado de todas as equipes e departamentos sob a sua supervisão ou influência. Seu time somente atingirá alta performance de verdade se cada membro tiver um entendimento do seuoutputnecessário e clareza de qual é o seu papel na empresa.

 

Então, como gerente você deve ser claro sobre seu papel. De uma forma geral o livro destaca os seguintes aspectos:

 

  • Gerenciar uma empresa é como servir um almoço - requer um entendimento de processo de produção;
  • Gerentes precisam saber como selecionar indicadores de performance e tirar informações importantes deles;
  • O sucesso de um gerente depende do sucesso de seu time;
  • É responsabilidade do gerente promover a motivação de seu time;
  • Funcionários não são somente motivados por recompensas financeiras, mas eles precisam também de feedback e de suporte de seus gerentes;
  • Os gerentes devem encorajar competições no trabalho e adotar o papel de treinador para melhorar a performance de seus times.

 

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