Capability Mapping: o novo matchmaking
Por que mapear competências muda a lógica da inovação aberta
Em 24 de março de 2012, faltando cerca de 30 dias para defender meu doutorado, enviei um e-mail às equipes do Centro de Open Innovation – Brasil.
O assunto era pouco acadêmico:
“Chesbrough às vezes me irrita!!!”
Eu estudava inovação aberta desde fevereiro de 2007, quando li pela primeira vez os livros de Henry Chesbrough. Já havia passado por dois anos de KyaTera-Fapesp, vivido o caso da Omnisys-Grupo Thales, conduzido projetos de consultoria pela Allagi, realizado quatro edições da Open Innovation Week e dedicado um ano inteiro à construção do Centro de Inovação Sueco-Brasileiro.
Também havia percorrido o mundo da effectuation, desenvolvido por Saras Sarasvathy para explicar como empreendedores agem quando o futuro não pode ser previsto, os objetivos ainda não estão inteiramente definidos e as oportunidades precisam ser construídas.
Depois de tudo isso, voltei às páginas 151 a 155 de Open Business Models, livro publicado por Chesbrough em 2006.
O livro não havia mudado. Eu havia mudado.
Ler não é o mesmo que entender
Eu havia lido aquele livro seis anos antes. Conhecia suas definições, seus exemplos e seus argumentos. Poderia explicar o conceito de inovação aberta e descrever o papel dos chamados intermediários de inovação.
Mas uma coisa é ler uma ideia. Outra é estar preparado para entendê-la.
Entre uma coisa e outra, precisei de projetos, erros, viagens, organizações, conversas, tentativas de construir coisas reais e algumas irritações intelectuais. Eu já estava tão convencido de que os livros de Chesbrough haviam se esgotado para mim que nem andava mais com eles na bolsa. Naquele momento, quem me acompanhava era a Sara.
Foi justamente quando voltei para conferir o que Chesbrough dizia sobre o tema que encontrei o incômodo.
Em 2012, eu procurava uma explicação para o tipo de organização que estávamos tentando construir no CISB. Chamávamos aquilo de open innovation arena: um ambiente capaz de reunir empresas, universidades, pesquisadores, empreendedores e instituições para que novas oportunidades pudessem emergir.
A palavra mais importante era arena.
Não queríamos apenas receber um problema bem definido de uma empresa, localizar alguém que já tivesse a solução e promover o encontro entre demanda e oferta. Queríamos criar um ambiente no qual as próprias necessidades pudessem ser descobertas, reinterpretadas e transformadas em oportunidades de colaboração.
Essa diferença parece pequena. Na realidade, ela separa dois modelos muito distintos de inovação aberta.
O limite do matchmaking
A maior parte dos intermediários de inovação foi concebida a partir de um problema relativamente conhecido na economia: a assimetria de informação.
Uma empresa possui um desafio, mas não sabe quem tem a solução. De um lado está o seeker. Em algum lugar, um pesquisador, fornecedor ou empreendedor possui uma tecnologia potencialmente adequada, mas não conhece a demanda daquela empresa. Do outro, o solver.
O intermediário organiza as informações, reduz os custos de busca e realiza o matching.
Esse modelo é útil. Pode funcionar muito bem quando tanto o problema quanto a solução são suficientemente conhecidos. O problema começa quando o transportamos para situações de elevada incerteza.
Nessas situações, a empresa pode perceber uma transformação tecnológica, uma ineficiência ou uma ameaça competitiva sem conseguir formular exatamente aquilo de que precisa. A startup pode dominar uma tecnologia ou possuir uma combinação singular de competências, mas ainda não saber qual aplicação produzirá maior valor.
Não há, necessariamente, um desafio pronto esperando por uma solução pronta. Há conhecimentos dispersos, recursos subutilizados, intenções gerais, problemas incompletos e atores dispostos a explorar possibilidades.
A oportunidade ainda precisa ser criada.
Quando Chesbrough me irritou
Eu estava preparando justamente uma crítica a Chesbrough.
Meu parágrafo de tese começava dizendo que a definição tradicional de intermediários de inovação pressupunha a existência de ideias previamente estabelecidas que poderiam ser associadas a problemas predefinidos. Minha intenção era continuar argumentando que a effectuation oferecia uma explicação diferente: em vez de simplesmente descobrir e conectar oportunidades existentes, empreendedores e organizações poderiam criar oportunidades por meio da interação.
Foi quando reencontrei, no livro de Chesbrough, o caso da innovationXchange.
Ela era apresentada como um tipo diferente de intermediário. Em vez de trabalhar apenas com problemas bem especificados, ajudava as empresas participantes a compartilhar necessidades ainda mal definidas e procurava relacioná-las a tecnologias, capacidades e iniciativas existentes em outras organizações.
Pô. Esse cara me deixa louco.
Eu tive que percorrer o mundo da effectuation, passar por KyaTera, viver Omnisys, fazer Open Innovation Week, construir o CISB e ficar um ano pensando em neutralidade e confiança na rede para chegar a algo que ele já havia colocado num livro de 2006. Mesmo tendo lido o livro em 2007, levei seis anos para entender.
Chesbrough também registrava os “três Bs” do modelo: beer, bonding and being there. Cerveja, construção de vínculos e presença.
Aquilo me levou imediatamente a uma conversa de 2006 com o professor Hugo Fragnito. Na nossa versão brasileira, a inovação poderia ser explicada pelos “três Cs”:
cadeirinhas, cafezinho e conversinha.
Era uma brincadeira, mas continha uma hipótese organizacional importante.
Antes do contrato, existe a conversa.
Antes da transação, existe a confiança.
Antes do projeto, existe a construção conjunta do problema.
Antes do mercado, existe uma rede de relações.
A innovationXchange havia percebido que necessidades incompletas, conhecimentos sensíveis e possibilidades de colaboração não circulam livremente em um mercado impessoal. Elas dependem de presença continuada, relações de confiança e intermediários capazes de compreender aquilo que os participantes ainda não conseguem formular claramente.
O intermediário, portanto, não é apenas um corretor de informações. Ele ajuda os participantes a produzir sentido e construir oportunidades.
A arena vem antes do mercado
Essa distinção apareceu na minha tese como a diferença entre redes predominantemente transacionais e redes de cocriação.
Uma rede transacional organiza intercâmbios entre partes que conhecem, em alguma medida, aquilo que pretendem comprar, vender ou contratar. Sua lógica é definir, procurar, selecionar e contratar.
Uma rede de cocriação opera em outro território. Ela reúne atores que não possuem isoladamente todos os conhecimentos, recursos e competências necessários para definir antecipadamente o resultado. Sua lógica é interagir, aprender, combinar, experimentar e construir.
Nas redes transacionais, a oportunidade precede a relação. Nas redes de cocriação, a oportunidade pode emergir da relação.
Essa distinção foi uma das bases das microfundações da inovação aberta que procuramos relacionar à effectuation. O artigo Microfoundations for Open Innovation: Is Effectuation a Valid Approach for Open Innovation Managers?, publicado em 2013 com Tales Andreassi e Roberto Bernardes, propunha justamente a effectuation como base conceitual para compreender as decisões e os comportamentos dos gestores de inovação aberta.
A pergunta fundamental era: como agir quando não podemos definir antecipadamente o problema, a solução e o resultado?
A resposta não estava em elaborar um processo de busca ainda mais detalhado. Estava na capacidade de mobilizar meios disponíveis, formar relações, obter compromissos progressivos e construir oportunidades em conjunto.
A arena vem antes do mercado.
O processo mais causal do mundo da inovação
Apesar disso, o mercado seguiu majoritariamente por outro caminho.
Ao procurar transformar a inovação aberta em um processo administrável, as empresas criaram uma sequência quase perfeitamente causal: desafio, chamada, scouting, seleção, matchmaking, prova de conceito e contratação.
Talvez tenha sido o processo mais causal já inventado para operar justamente em um dos ambientes mais incertos da atividade empresarial.
É compreensível que tenha acontecido assim. As organizações possuem processos de compras, compliance, gestão de projetos e aprovação de investimentos. Elas sabem organizar relações transacionais. Para transformar a inovação aberta em algo reconhecível, reproduziram a arquitetura que já dominavam.
O matchmaking tornou-se atraente porque permitia apresentar a inovação aberta como um funil controlável, com etapas, indicadores e decisões claramente identificáveis.
Mas, ao ganhar eficiência processual, muitas vezes o modelo perdeu sua capacidade de criar o novo.
Depois de anos realizando desafios, chamadas e provas de conceito, as empresas mais maduras passaram a perguntar não apenas quantas startups foram encontradas ou quantas conexões foram realizadas, mas quantas iniciativas chegaram efetivamente à escala, produziram impacto e se integraram à estratégia.
Encontrar uma solução não garante que a organização saiba absorvê-la, patrociná-la, integrá-la à estratégia ou levá-la à escala.
O que um caso concreto mostra
Essa discussão ganhou nova força no fechamento do quinto Congresso de Casos de Open Innovation. Tivemos a oportunidade de conhecer mais de 300 casos apresentados. Em vez de observar somente programas, intenções ou chamadas lançadas, pudemos examinar aquilo que as organizações efetivamente fizeram, como estruturaram suas relações e quais resultados conseguiram produzir.
Um desses casos, da Acelen com a Altave, aplicou inteligência artificial, visão computacional e termografia à detecção de vazamentos de vapor em uma refinaria.
À primeira vista, parece um match exemplar: uma dor industrial encontra uma tecnologia capaz de resolvê-la.
Mas o valor do caso não cabe nessa correspondência. Detectar o vazamento exige combinar conhecimento da operação de refino, leitura térmica, tratamento de imagens e modelos de inteligência artificial. Transformar a detecção em resultado exige ainda integrá-la às rotinas de manutenção, segurança, eficiência energética e controle de emissões.
A tecnologia é uma parte da resposta. A capacidade conjunta de executá-la é o que produz inovação.
É isso que a lista de matches costuma esconder. Duas organizações podem parecer compatíveis no papel e, ainda assim, não possuir as competências relacionais, operacionais e empreendedoras necessárias para construir algo juntas.
A distância entre tecnologia e impacto não é preenchida apenas com informação. Ela é preenchida com competências.
Da Petrobras ao capability mapping
Essa reflexão também orientou o trabalho que apresentamos no projeto da Petrobras.
Em vez de partir diretamente do desafio para o scouting e o matchmaking, propusemos uma etapa anterior de capability mapping, ou mapeamento de competências.
A mudança é conceitualmente importante.
No matchmaking puro, a pergunta é: quem possui a solução para este desafio?
No mapeamento de competências, as perguntas mudam de natureza. Quais capacidades são necessárias para atuar sobre esse problema? Quais competências já existem no ecossistema? Como estão distribuídas entre empresas, startups, universidades e centros de pesquisa? Quais combinações ainda precisam ser construídas? O que esses atores seriam capazes de realizar juntos?
O objetivo não é apenas criar uma lista melhor de fornecedores potenciais. É compreender o espaço de possibilidades.
Uma organização pode procurar uma solução específica e descobrir que a oportunidade relevante exige combinar competências de inteligência artificial, engenharia, operação industrial, regulação, financiamento e desenho de novos negócios.
Nenhum ator precisa dominar tudo. Mas o ecossistema precisa ser capaz de combinar essas competências e transformá-las em capacidade de execução.
O capability mapping desloca o foco da solução disponível para a capacidade mobilizável. E isso recupera precisamente a discussão que eu estava fazendo em 2012.
Competência não é somente conhecimento técnico
Durante muito tempo, organizações trataram competência tecnológica como sinônimo de capacidade de inovar. Mas dominar uma tecnologia não significa saber transformá-la em uma inovação com impacto.
Conhecer inteligência artificial, biotecnologia, novos materiais ou sistemas energéticos é diferente de conseguir relacionar esse conhecimento a um problema relevante, construir uma proposta de valor, mobilizar parceiros, desenvolver um modelo de negócio e criar uma organização capaz de executar.
A inovação depende de uma competência de venturing: a capacidade de transformar conhecimentos, recursos e relacionamentos em uma iniciativa capaz de produzir valor sob condições de incerteza.
Esse ponto conversa diretamente com a minha trajetória. Como engenheiro, fui formado para resolver problemas. Como empreendedor, descobri que os problemas raramente chegam prontos. Como pesquisador de empreendedorismo e formador de empreendedores, passei a procurar os fundamentos dessa passagem: como transformar conhecimento em realização.
Por isso, o capability mapping não pode se limitar a mapear tecnologias, laboratórios, patentes ou especialidades científicas. Ele precisa mapear também a capacidade empreendedora dos atores.
A pergunta não é apenas o que eles sabem. É também o que conseguem construir com aquilo que sabem.
O mesmo limite aparece no corporate venture capital. Uma tese de investimento pode identificar startups aderentes à estratégia e ainda assim não produzir colaboração estratégica. Sem mobilização de ativos corporativos, envolvimento das unidades de negócio, governança e adaptação recíproca, o investimento permanece no portfólio.
Capital sem capacidade de cocriação produz portfólio. Não necessariamente produz inovação.
Por que retomar essa discussão agora
Estou retomando essa discussão porque a inovação aberta amadureceu.
Na primeira etapa, o desafio era convencer as organizações de que o conhecimento relevante não estava apenas dentro de suas fronteiras. Na segunda, foi necessário criar programas, plataformas, chamadas, rankings, áreas corporativas e processos capazes de conectar empresas ao ecossistema.
Agora entramos em uma terceira etapa. A questão deixou de ser simplesmente acessar o ecossistema. A questão é desenvolver capacidade para construir e executar com ele.
Essa pergunta apareceu nas conversas recentes com os membros mais maduros da 100 Open Startups. Também apareceu nos casos apresentados no Congresso e no desenho do trabalho com a Petrobras.
Não basta ampliar o número de matches. Precisamos aumentar a capacidade de transformar relações em resultados.
Olhando retrospectivamente, reconheço na discussão de 2012 algumas das bases do que mais tarde chamamos de Open Startups. Uma Open Startup não é apenas uma startup que participa de programas de inovação aberta. A abertura não é uma atividade periférica nem um canal eventual de vendas. Ela é constitutiva do empreendimento.
A startup nasce e se desenvolve por meio de interações com outras organizações. Seus recursos, aplicações, mercados e até sua identidade podem ser construídos em colaboração com empresas, universidades, investidores, governos e outros empreendedores.
Isso também muda a posição da corporação. Ela deixa de ser apenas a proprietária de um desafio que seleciona solucionadores externos e passa a participar de um processo de descoberta, experimentação e criação conjunta de oportunidades.
Nesse modelo, não existem apenas seekers e solvers. Existem atores com competências complementares, recursos parciais, problemas incompletos e diferentes disposições para assumir compromissos.
A função do ecossistema não é somente fazer o melhor matchmaking. É aumentar a quantidade e a qualidade das interações capazes de produzir aprendizagem, experimentos, contratos, investimentos, novos empreendimentos e novos mercados.
Uma conversa com meu próprio passado
Reler aquele e-mail de 2012 é conversar com uma versão anterior de mim mesmo.
Aquele pesquisador estava irritado porque havia levado seis anos para compreender algo que estava escrito diante dele desde 2006. O empreendedor que veio depois precisou de mais de uma década para descobrir as consequências práticas daquela compreensão.
Hoje percebo que Chesbrough não havia encerrado a pergunta. Ele havia aberto uma porta.
A effectuation ajudava a explicar como oportunidades poderiam ser construídas quando os objetivos ainda não estavam definidos. As arenas de inovação mostravam a importância da neutralidade, da presença e da confiança. A experiência com milhares de relações entre startups e corporações revelou que o desempenho não depende apenas de encontrar atores compatíveis, mas de desenvolver capacidade de execução conjunta.
Em 2012, terminei aquele e-mail dizendo:
“Let’s keep going after the microfoundations of open innovation.”
Continuamos.
A próxima fronteira da inovação aberta não é realizar mais matches, mas construir mais valor com as competências que uma arena reúne. É por isso que Chesbrough ainda me irrita: ele continua nos obrigando a avançar.
Por Bruno Rondani – Founder & CEO 100 Open Startups
