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Algumas semanas atrás, durante uma de nossas sessões regulares de encontro, um gerente de fábrica expressou sua empolgação com a implementação da primeira fase da transformação digital de sua empresa – e que agora estavam passando para a segunda fase.
Minha resposta imediata, depois de oferecer meus parabéns, foi descobrir qual problema de negócios ele havia abordado. Isso o surpreendeu momentaneamente antes de ele responder “Não sei”.
Longe de ser um caso isolado, vejo isso com mais frequência do que você imagina. As empresas do setor farmacêutico sabem que uma transformação orientada por dados é o caminho a seguir. Elas investem nas soluções de hardware e software mais recentes, mas o que nem sempre consideram são os problemas individuais que uma transformação deve resolver.
Há muito hype em torno da tecnologia, com a Indústria 4.0 impulsionando muito do que vemos hoje. Mas eu até ouvi falar da Indústria 5.0 e até 6.0… onde isso vai parar?
Investir em tecnologia é apenas uma pequena parte do quadro geral. As empresas precisam adotar uma abordagem holística e examinar todos os aspectos de suas operações e, em seguida, examinar as soluções disponíveis e determinar quais se encaixam melhor em seus objetivos gerais.
Não adianta ter uma Ferrari se você não sabe dirigir. Claro, ela fica bonita na frente da sua casa, mas você não está percebendo o valor do que ela pode oferecer. E é isso que você está perdendo.
O que estamos vendo, especialmente no campo do software, é que mais de nossos clientes farmacêuticos estão procurando soluções que lhes permitam personalizar produtos, reduzir custos, se tornarem mais enxutos e, ao mesmo tempo, lançar produtos no mercado mais rapidamente.
Mas a indústria farmacêutica também tem outras realidades, especialmente quando se trata de regulamentações e conformidade. Essas realidades significam que muito trabalho está sendo dedicado às suas capacidades e integração de dados, não apenas em termos de coleta de dados, mas também trabalhando com os dados certos e usando-os como base para tomar decisões.
A pergunta mais evocativa a ser feita neste caso é: eles confiam em seus dados e nos relatórios resultantes?
Os clientes estão nos dizendo que querem ajuda para obter mais informações sobre todos os dados que possuem em torno de sua cadeia de fornecimento e, em seguida, transformar esses dados em uma forma útil. Quando discutimos esse desafio, na maioria das vezes, a primeira resposta é “me dê o caso de uso”.
Não implemente tecnologia apenas por implementá-la. Tenha um plano – tenha alguns planos – e prepare-se para que alguns deles sejam rejeitados.
Mas como você pode dar um caso de uso para algo que não conhece? Eles dizem "queremos lançar produtos mais rapidamente" ou "queremos aprovações da FDA mais rápidas em instalações e produtos", ambos envolvendo a agregação de enormes quantidades de dados. Nossa resposta: não se concentre no primeiro caso de uso – olhe para todos os outros objetivos que você pode alcançar usando esses dados.
Quanto mais você processa dados, mais descobre, como tendências e correlações. Você pode até começar a fazer previsões usando análise, o que pode ajudar a identificar áreas para melhorar a velocidade e a eficiência.
Mas eles levarão em consideração todas as consequências? Esse aumento nos volumes de dados está levando à criação de novos cargos de trabalho. Eu vi "engenheiros de crescimento" e "cientistas de dados", cujos papéis são implantar algoritmos para encontrar correlações e insights.
Mas eles só podem ser eficazes se olharem para o panorama geral e obtiverem a adesão de todas as disciplinas – caso contrário, ainda serão tomadores de decisão isolados trabalhando em um plano que foi projetado para remover os silos que acabaram de ser recriados.
Certamente, existem muitos algoritmos por aí que podem resolver cenários isolados, mas algoritmos não podem adicionar inteligência contextual ou conceitual. Esse tipo de análise e tomada de decisão deve ser feito por um humano. O que nos leva diretamente à próxima questão: sua equipe tem as habilidades certas?
As organizações devem gerenciar as pessoas e treiná-las para que possam aprender e colaborar com toda essa nova inteligência cibernética. Elas precisam ser capazes de perguntar "o que preciso saber para tomar decisões sábias?" em vez de "o que os dados me dirão?"
Então, meu conselho. Não implemente tecnologia apenas por implementar. Tenha um plano – ou alguns planos – e prepare-se para que alguns deles sejam rejeitados.
Certifique-se de que a primeira fase não seja apenas para marcar uma caixa, mas sim implementada para resolver um problema ou criar a base para resolver muitos outros. Não se deixe levar por palavras da moda – entenda os benefícios e pergunte o que eles podem fazer por você.
Saiba como implementar a tecnologia, levando em consideração que ela muda a cada três a cinco anos, e depois equilibre isso com o fato de que nós, humanos, podemos demorar mais para nos adaptar.
Pense em expansibilidade, atualizações, facilidade de uso e migração. E, uma vez que você tenha todas essas bases cobertas, sua transformação digital deve realmente fornecer a plataforma de lançamento que você está buscando.
Publicado 11 de junho de 2018
