A IA pode acelerar a inovação aberta que, por sua vez, pode democratizar o acesso à IA e, juntas, elas permitem aprendizagem coletiva, cocriação, uso inteligente de dados e parcerias mais estratégicas.
É tanta correlação que eu me peguei pensando por qual começar e decidi que não importa a ordem: o importante é você conhecer todas!
Seja na indústria, no varejo ou no setor de serviços, um empresário que quer se manter competitivo precisa acompanhar e compreender como essas duas frentes se entrelaçam, então, continue a leitura. Aproveite e explore tendências.
A IA deixando de ser apenas diferencial técnico e pertencendo à verdadeira inovação aberta
Só em 2024, o número de projetos de inteligência artificial com base em modelos open-source mais do que dobrou, segundo o “state of AI” da Hugging Face e da ZDNet, e diversas empresas abriram seus ecossistemas para inovar mais rápido, de forma colaborativa.
A IA passou, então, a virar infraestrutura básica, deixando de ser apenas aquele diferencial técnico do qual muita gente veio falando todos esses anos, e impactando na relevância, na velocidade de atualizações e no acréscimo de valor aos negócios adeptos da open innovation.
Sua implementação é o que está separando, hoje, empresários que conseguem orquestrar ecossistemas, dados proprietários e parcerias externas com clareza estratégica dos que ainda operam com visão fechada, tomando decisões isoladas e defendendo a ideia de que inovação é feita só dentro de casa.
De agora em diante, podemos esperar que as empresas mais abertas, conectadas e orientadas por dados liderem seus setores, enquanto as demais correm o risco de se tornar irrelevantes mais rápido do que imaginam
Acho que os próximos tópicos explicam bem.
Atualmente, por que a IA e a open innovation se conectam?
Destaco os quatro principais pontos de convergência da atualidade:
1. Aceleração
A inteligência artificial permite às empresas processar grandes volumes de dados, identificar padrões, mapear relacionamentos frutíferos e oportunidades de colaboração com muito mais agilidade.
Ela também pode ajudar a prototipar ou testar ideias em tempo real, reduzindo o risco de uma empresa “esperar demais” para inovar.
2. Democratização
Por outro lado, a inovação aberta vem ajudando a democratizar a IA, principalmente em negócios com menor infraestrutura interna de pesquisa e desenvolvimento.
Sim, a recíproca é verdadeira! Na mesma medida que estão usando a inteligência artificial em prol da inovação aberta, estão usando a inovação aberta para o desenvolvimento ou a implementação da IAs.
Alguns negócios colaboram com startups desenvolvedoras de plataformas inteligentes, outros com universidades e outros participam de consórcios, por exemplo. Isso significa que a IA ou, pelo menos parte dela (algoritmos, dados etc.) pode vir de fora – e tudo bem.
3. Aprendizagem colaborativa
Ainda no “ganha-ganha”, como a open innovation muitas vezes exige intercâmbio de dados, APIs e modelos abertos ou híbridos, a IA se alimenta disso.
Por exemplo: empresas que compartilham seus conhecimentos práticos ou teóricos em ambientes colaborativos de inovação e tecnologia podem aumentar a qualidade das inteligências artificiais e o valor gerado por elas.
Isso leva a um efeito de rede: quanto mais colaboração e mais dados/modelos distribuídos por aí, mais eficazes são as IAs.
4. Cocriações
Por último, já vemos a Gen AI (inteligência artificial generativa) sendo usada em criações compartilhadas interna e externamente, o que transforma a dinâmica da inovação aberta.
Pode reparar: em vez de conhecer empresários que decidem fazer uma reunião de brainstorm, hoje, você provavelmente conhece cada vez mais interessados em abrir uma plataforma de IA para experimentar soluções juntos (ou algo do tipo!).
E no futuro, quais tendências monitorar?
Agora, deixo registrados aspectos que, na minha visão, devem exigir uma boa combinação de IA e open innovation de 2026 em diante. Perceba como tudo está conectado!
Modelos abertos e acessíveis
As empresas estão adotando ferramentas de IA que são abertas; que qualquer pessoa ou empresa possa usar, ajustar e melhorar.
Sei que comentei sobre isso no tópico de cocriação, mas atenção à tendência! Tal “caminho” permite a redução de custos e a personalização das tecnologias para as necessidades do negócio, sem que haja dependência de grandes players.
Regulamentações essenciais
Logo, inclusive nas empresas investindo em inovação, o uso de IA já deverá acontecer, desde o primeiro momento, com uma espécie de “governança embutida”, ou seja, com regulamentações já valendo – ligadas à segurança, ética e transparência.
Fique de olho.
Parcerias menos genéricas
Outra tendência a ser considerada: em vez de criar um projeto de inovação genérico, empresários como você, em busca de open innovation, optarão por se juntar a parceiros de IAs que falem a mesma língua; pertencentes ao mesmo ecossistema ou a um ecossistema correlato.
Talvez apareça gente colaborando até com a concorrência, se fizer sentido, e tanto uma coisa quanto a outra devem acelerar resultados, afinal, os desafios são parecidos, né?
Dados próprios como diferencial competitivo
Ainda, a IA pode transformar dados internos das organizações (históricos de atendimento, pedidos, processos operacionais etc.) em inteligência real para melhorar decisões, prever comportamentos e personalizar experiências.
Parece que quem explorar isso sairá na frente.
Como aliar inovação aberta e IA na sua empresa?
Comece com um plano de ação simples.
1. Mapeie aonde você quer inovar: escolha um gargalo ou uma oportunidade estratégica. Você precisa de um foco claro para aumentar as chances de acertar ao combinar IA e open innovation
2. Identifique quem já trabalha com o mesmo problema: entre startups, universidades, hubs de inovação e fornecedores de tecnologias, busque casos parecidos e “catalogue” possíveis aliados
3. Estruture a colaboração: crie um modelo claro para o processo acontecer, registrando quem toma decisões internas, quem se relaciona com o parceiro, quais dados/recursos a sua empresa pode ou não compartilhar e limites éticos e legais
4. Teste em pequena escala: faça um piloto com início meio e fim, estabelecendo metas simples de validação (registro algumas opções mais adiante)
5. Replique o que funciona e adapte conforme o cenário mudar: lembre-se de que tanto a IA quanto a inovação aberta estão em evolução constante no Brasil e no mundo
Não é necessário um laboratório interno gigante de IA para você fazer as coisas acontecerem, mas é necessário cuidado em relação à cultura interna da empresa.
Busque incentivar a experimentação com humildade, empoderar pessoas e equipes e criar disponibilidade para todos vocês agirem no momento presente e aprenderem rápido, dando sequência apenas ao que funciona
Anote armadilhas comuns a serem evitadas
- Ignorar a governança dos dados
- Escolher o parceiro errado ou com desalinhamento estratégico
- Não definir casos de uso claros ou métricas de sucesso
- Pensar que a IA vai resolver tudo
- Subestimar o custo de preparação (e acabar trabalhando com dados ruins ou sistemas legados ou tendo que lidar com resistência interna)
Agora, explore benefícios que você pode esperar se agir corretamente
- Aceleração de tempo para lançamento de novos produtos/serviços.
- Maior eficiência operacional via automação
- Menos trabalho manual
- Menos riscos ao fazer testes
- Potencial vantagem competitiva sustentável ao aderir cedo ao ecossistema
- Acesso a talentos externos, novas ideias e tecnologias que seriam caras internamente
Como saber se deu certo? 7 métricas para acompanhar o sucesso da combinação IA + open innovation
Sugiro acompanhar todas as métricas listadas aqui, ao menos em seus estágios iniciais:
- Número de parcerias externas iniciadas
- Das parcerias externas iniciadas, quantas foram bem-sucedidas
- Tempo médio desde a ideação até o piloto (tempo para prototipagem)
- Percentual de automações de tarefas e/ou processos via IA
- Aumento da receita ou economia proveniente da combinação
- Satisfação do mapa de stakeholders com a solução inovadora
- Números ligados à governança de IA (número de falhas ou problemas causados, vieses detectados, conformidade regulatória)
Esses indicadores compõem uma visão integrada da eficiência do processo até o seu impacto no negócio e ajudam nas tomadas de decisão, ou seja, são a assertividade que lhe permitirá saber quando insistir, quando ajustar e, principalmente, quando ter confiança para escalar.
Inovar com inteligência não é apostar no novo por impulso, mas saber quando avançar com convicção, porque os dados, os testes e as parcerias já mostraram o caminho
