A busca por novas ideias e novos modelos de negócios geralmente é negligenciada na maioria das corporações, apesar da forte pressão que os executivos sofrem para desenvolver negócios. Executivos acadêmicos ponderam que são vários os motivos que podem levar ao fracasso.

 

Uma explanação bem documentada: executivos com habilidades na execução de estratégias bem definidas estão despreparados para desenvolver ideias não convencionais e criativas. Além disso, quando boas ideias realmente surgem, geralmente estão condenadas, porque a companhia está organizada para favorecer uma forma de negócios e não dispõe dos processos ou métricas para atender a novas formas. Esta explanação também é bem amparada.

Não há dúvida de que, se você está acostumado a lidar sistematicamente com inovação — em vez de esperar que as pessoas se tornem criativas durante um “congestionamento de ideias” ou num lugar especial indeterminado — você aumenta as possibilidades de sucesso (e diminui as chances de ficar parado olhando para uma folha de papel em branco). Naturalmente, existem formas tradicionais testadas de estruturar a busca de ideias. Uma delas baseia-se na competência, e pergunta: como podemos ampliar habilidades e recursos que já são nosso diferencial para entrar em novos negócios e mercados? Outra se concentra no cliente: o que um estudo detalhado do comportamento do cliente informa sobre suas necessidades tácitas não satisfeitas? A terceira trata de mudanças no ambiente de negócios: se seguirmos “megatendências” ou outras mudanças até sua conclusão lógica, que futuras oportunidades de negócios se abrirão?

Gostaríamos de propor uma quarta abordagem. Ela complementa as estruturas existentes, mas se refere às oportunidades geradas pela explosão da informação e de ferramentas digitais. De forma simples, nossa abordagem propõe a seguinte questão: como poderemos criar valor para os clientes usando dados e ferramentas de análise que já possuímos ou que possamos ter acesso? Nos últimos cinco anos, exploramos a questão com uma grande variedade de clientes da IBM.  Ao longo do trabalho notamos que avanços em TI facilitam a busca por novos valores em negócios em cinco padrões diferentes — que geralmente se superpõem. Esses padrões formam a base da nossa estrutura. Acreditamos que, se forem analisados metodicamente, os executivos da maioria das indústrias poderão conceber ideias sólidas para novos negócios (para aprender as tendências técnicas subjacentes, veja o quadro “Por que esses padrões estão surgindo agora?”).

Nenhum dos padrões depende de tecnologia de ponta. O primeiro, na verdade, é bastante familiar: usar dados que objetos físicos geram agora (ou poderiam gerar) para melhorar um produto ou serviço ou criar novos valores de negócios.  Exemplos desse padrão incluem medição inteligente do uso de energia que permite aos serviços públicos otimizar tarifas; e dispositivos instalados em automóveis que permitem às companhias de seguro avaliar o nível de segurança com que o motorista dirige. O segundo padrão também é familiar: digitalizar habilidades pessoais. Quinze anos atrás você só poderia ter lido este artigo numa revista impressa; agora você pode lê-lo em meia dúzia de plataformas digitais diferentes, enviá-lo a amigos, e dar sua opinião nas mídias sociais. O terceiro padrão é um pouco mais recente: combinar dados dentro e através de indústrias. (Aqui começamos a entrar no domínio dos “grandes dados”.) Um exemplo poderia ser uma iniciativa de cidade-inteligente como uma no Rio de Janeiro, onde serviços privados, empresas de transporte e entidades municipais consolidam informação para tratar eficazmente os desastres naturais. O quarto padrão é a comercialização de dados. Neste caso, uma empresa que dispõe de informação valiosa  vende esse produto para outra companhia, da mesma forma como quando um serviço de telefonia celular identifica um congestionamento de tráfego ao perceber que os clientes motorizados estão diminuindo de velocidade e partilha essa informação com uma prestadora de serviços de navegação por satélite. O quinto padrão, codificação de capacidade, permite que uma empresa adote qualquer processo que domina perfeitamente — administrar gastos de viagens, por exemplo — e o venda para outra companhia, usando computação em nuvem.

Os novos negócios descritos abrangem um grande espectro desde ampliação até mudança de jogo. Alguns simplesmente ampliam os negócios atuais (eles estão sustentando a inovação, na terminologia de Clay Christensen). Outros são mais disruptivos e exigem um novo modelo de negócios — e frequentemente uma unidade de negócios separada — para apoiá-los. Outros ainda evoluem ou poderiam evoluir para negócios baseados em plataformas — nas quais uma tecnologia central estável é cercada por produtos e serviços complementares, geralmente fornecidos por outras companhias. (Pense na iTunes e nas gravações de músicas e vídeos.)

Neste artigo nós o conduziremos pelos cinco padrões, ilustrando cada caso com exemplos de nossos clientes e de nossa própria experiência. Também forneceremos um conjunto de questões que poderão ajudá-lo a descobrir se um padrão é ou não relevante para seu negócio.

 

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Padrão 1

Ampliando produtos para gerar dados

Devido aos avanços em sensoriamento, comunicação sem fio e grandes dados, agora é possível juntar e compactar quantidades enormes de dados numa variedade de contextos — desde turbinas de vento, passando por utensílios de cozinha, até bisturis inteligentes. Esses dados podem ser usados para melhorar o projeto, operação, manutenção e conserto de bens do ativo ou para melhorar a execução de uma atividade. Essas capacidades, por sua vez, podem tornar-se a base de novos serviços ou de novos modelos de negócios. Um exemplo clássico é o sistema de gerenciamento da saúde de motores da Rolls-Royce. Em meados da década de 2000, novas tecnologias de sensoriamento e gerenciamento de dados permitiram que a Rolls-Royce identificasse problemas em motores de aviões num estágio inicial e pudesse otimizar cronogramas de manutenção e conserto e aprimorar o projeto do motor. A capacidade de controlar custos encorajou a empresa a adotar um modelo de negócios, no qual conservava a propriedade dos motores e fornecia manutenção e consertos, cobrando das empresas aéreas uma taxa que incluía todos os serviços. O cálculo da taxa baseava-se no número total de horas voadas e integrava o programa “poder por horas”. Novos dados de sensores também facilitaram outros serviços, como partes de gerenciamento de estoques e relatórios de eficiência de voo.

Pode-se imaginar a Rolls-Royce estendendo ainda mais sua capacidade  — para motores de navios de cruzeiro e turbinas — e até construindo u
ma
plataforma em torno dela. A companhia poderia desenvolver sistemas baseados em TI com capacidade para manipular grandes volumes de dados gerados pelos sensores e abri-los para aplicações de colaboradores externos em determinados contextos industriais.

Um produto que foi ampliado mais recentemente são os rolamentos inteligentes desenvolvidos pela SKF, que contêm sensores autopropelidos miniaturizados que informam continuamente suas condições de funcionamento. Com essa tecnologia, os rolamentos podem ser monitorados in situ, o que anteriormente era impossível ou impraticável. A SKF fornece esses dados como um serviço adicional que permite aos clientes avaliar a extensão de qualquer dano dentro de um rolamento e tomar as providências necessárias — por exemplo, adicionando lubrificantes ou reduzindo sobrecarga — antes que uma falha ocorra. As máquinas, portanto, tornaram-se mais confiáveis e menos vulneráveis ao tempo ocioso. Sensores também medem a carga a que os rolamentos estão sujeitos — informação que pode ser usada para melhorar sistemas e o projeto de rolamentos — e podem detectar problemas externos, como vibrações significativas dentro do equipamento.

Companhias que não atuam no setor industrial também poderiam se beneficiar com esses exemplos. De fato, “seguros progressivos” de carros agora oferecem um serviço chamado “fotografia instantânea”, no qual o valor do seguro depende em parte de como o cliente dirige. Esse sistema conecta um dispositivo no carro que registra itens como quilometragem, direção noturna e frenagem brusca.

 

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Padrão 2

Digitalização de ativos

Nas duas últimas décadas, a digitalização de música, livros e vídeos derrubou a indústria de entretenimento gerando novos modelos como iTunes, serviços de fluxo contínuo de vídeos, leitores eletrônicos e outros. À medida que tecnologias móveis continuam a alimentar essa tendência, negócios mais criativos estão tendo acesso a ela e gerando seus próprios serviços aperfeiçoados ou novos modelos de negócios. Veja o exemplo do Museu Internacional da Mulher, uma organização inovadora sem fins lucrativos que hospeda exposições de arte criada por mulheres do mundo todo pela internet. O site abrange uma comunidade on-line de 600 mil visitantes anuais, dez mil colaboradores artísticos, 40 mil assinaturas de boletins eletrônicos, 11 mil fãs pelo Facebook e sete mil seguidores pelo Tweeter em mais de 200 países. A empresa consegue organizar e hospedar exposições por uma fração do que é cobrado por num museu tradicional para emprestar, embalar, transportar e exibir as obras e permite que os visitantes se comuniquem diretamente com os artistas — sem precisar sair de casa.

Versões digitalizadas de objetos físicos estão transformando a forma como as pessoas trabalham também em outras indústrias. Sofisticadas técnicas de análise e visualização, por exemplo, melhoraram o projeto de várias indústrias manufatureiras, de aeroespacial e automotiva até confecção de roupas e móveis. Impressão 3-D atualmente fornece uma oportunidade de reverter o processo de digitalização e cria um objeto físico a partir de representações digitais. (É assim que a GE constrói partes de turbinas.) E espera-se que a digitalização de registros de saúde, também revolucione a indústria de assistência médica, tornando o tratamento mais eficiente e adequado e reduzindo os custos em centenas de bilhões de dólares. A digitalização também está melhorando os serviços de saúde de outras formas: cirurgiões estão usando modelos digitais do corpo humano para melhorar a precisão e reduzir a agressividade de cirurgias extremamente delicadas.

O gerenciamento da digitalização em si já poderia ser um novo negócio. Muitas indústrias precisam de uma forma segura para armazenar seu capital digital e a longo prazo. Esses bens podem representar projetos de aeronaves, funcionamento de usinas de energia nuclear, logística para exploração de petróleo, conteúdo de entretenimento ou dados do governo, mas preservação e requisitos para controle de acesso são basicamente os mesmos. Por isso, o responsável por um negócio capaz de gerenciar com êxito seus próprios dados poderia fornecer essa capacidade como um serviço para outros setores, mesmo fora da indústria.

À medida que mais bens forem digitalizados, esperamos ver uma mudança na vantagem competitiva. A digitalização normalmente reduz custos de distribuição e torna menos crítica a habilidade de deslocar estoques físicos com eficiência, ou locais adequados para armazenamento seguro. Mas você pode ter certeza que oferecer mais opções e serviços sob medida aos clientes será cada vez mais importante. Cada vez veremos mais empresários explorando formas de usar a natureza digital do próprio processo de compra para fortalecer a intimidade dos clientes e transformar ainda mais a indústria. Organizações que ajudam outras a controlar esse desafio também aumentam seus lucros.

 

 

 

Padrão 3

Combinar dados com e através de indústrias

A ciência de grandes dados, juntamente com novos padrões da TI criados para melhorar a integração de dados, permite coordenar informação entre indústrias ou setores de novas formas. Pense na cidade de Bolzano, no norte da Itália, onde os aposentados representam quase um quarto da população. Isso impõe severa carga ao serviço social e da saúde. Em parceria com a cidade, a IBM desenvolveu uma rede de sensores domésticos que monitoram não só a temperatura, nível de CO2 e uso da água, mas também o que constitui padrões “normais” de comportamento — por exemplo, horário habitual das refeições. Anormalidades são imediatamente comunicadas por telefone a um parente ou amigo que pode verificar se está tudo bem com o idoso e alertar o serviço municipal apropriado, se necessário.  Por trás dos bastidores, um sistema comum de TI conecta todas as agências relevantes — serviço social, de saúde e de manutenção residencial —, fornecendo um atendimento muito bem coordenado. Funcionários municipais acreditam que essa iniciativa reduziu os custos de assistência médica e de serviços de saúde em 30%, além de permitir que um número maior de aposentados permaneça em casa, reduzindo assim a necessidade de construir e fornecer acomodações especiais para eles.

Outras cidades também estão adotando iniciativas multissetoriais. O Corpo Administrativo da Grande Londres criou um sistema desse tipo, que deverá inspi

rar formas completamente novas de negócios. Para gerenciar o congestionamento em estradas provocado por um aumento considerável no número de vans que entregam encomendas do comércio eletrônico varejista para moradores da cidade, foi lançado o projeto Logística Urbana Ágil. O projeto integra dados de entregas de compras pela internet com dados das condições de tráfego e softwares de otimização. A meta é encorajar o setor privado a desenvolver novos modelos de negócios, como serviços de entrega compartilhada em áreas específicas.

Oportunidades similares são encontradas também no setor privado.  Enquanto algumas empresas como Walmart e Dell integraram exitosamente dados entre duas cadeias de suprimentos, muitas redes de suprimento estão bastante descoordenadas. Avanços em TI poderiam ajudar a resolver esse problema. Na indústria de automóveis, por exemplo, fábricas que utilizam água para resfriar equipamentos precisam ter um controle preciso da temperatura da água. Acesso a dados confiáveis sobre temperatura do fluxo ascendente de água pode contribuir significativamente para a eficiência da fábrica. Fornecedores de água poderiam fornecer essa informação como um serviço, que resultaria numa fonte de renda adicional.

Na Alemanha, um novo negócio está integrando dados dentro da indústria de assistência de saúde para melhorar a eficiência. Tradicionalmente, para solicitar o pagamento de consultas às operadoras de planos de saúde, médicos e dentistas precisam preencher uma série de formulários (alguns em papel, outros eletrônicos). O novo serviço coleta a informação diretamente dos sistemas de TI das consultas, preservando a confidencialidade, padronizando e limpando os dados, que então são liberados para cada operadora para automatizar o processo de pagamento e fiscalizar se não há fraudes nos pedidos. Como resultado, a redução nos custos das seguradoras é maior que o valor cobrado pelo serviço.

 

Padrão 4

Comercialização de dados

A capacidade de combinar conjuntos diferentes de dados permite que as companhias desenvolvam uma série de novas propostas para negócios adjacentes. Pense na recente parceria entre a Vodafone e a TomTom,  provedor de aparelhos e serviços de navegação por satélite. Com sua rede móvel, a Vodafone consegue identificar os assinantes que estão dirigindo, onde se encontram e com que velocidade se deslocam. Esses dados também podem ser usados para localizar congestionamentos de trânsito — informação extremamente útil para a TomTom, que a compra da Vodafone. Dados de telefonia celular também podem ser usados para melhorar o gerenciamento do trânsito e do tráfego e, provavelmente, também de formas mais comerciais  — por exemplo, companhias que desejam colocar propaganda sensível ao contexto, talvez de restaurantes e lojas que estejam mais próximos do domicílio do usuário.

Uma colaboração ambiciosa de “plataforma aberta” entre a Agência Meteorológica do Reino Unido, a IBM, a Faculdade de Administração do Imperial College de Londres e o Instituto para Mudanças Climáticas Grantham objetiva criar uma comercialização completamente nova de dados detalhados sobre o clima global. Várias organizações — incluindo seguradoras e agências preocupadas com as consequências de desastres naturais — precisam desse tipo de informação. Embora uma boa parte dos dados esteja disponível, existem alguns padrões que tornam desafiador compartilhá-los ou combiná-los.  Além disso, padrões comumente aceitos para modelos de análise climática ainda não foram desenvolvidos. As lacunas nas duas áreas limitam a qualidade de avaliações e de tomada de decisão. A nova iniciativa pretende preencher essas lacunas com uma plataforma on-line aberta a uma ampla gama de contribuidores. Num certo sentido ela fornecerá um mercado para dados, conhecimento científico e técnicas de modelagem climática. As organizações envolvidas esperam que o empreendimento ajude a galvanizar soluções inovadoras para avaliação e gerenciamento de riscos relacionados a variações climáticas. (Observe que essa iniciativa exemplifica dois padrões: comercialização de dados e combinação de dados através de indústrias.)

Padrão 5

Codificar diferentes capacidades de serviço

Desde sua invenção, sistemas de TI ajudaram a automatizar processos de negócios. No momento, empresas dispõem de uma forma prática de retomar os processos que tinham aperfeiçoado, de padronizá-los e vendê-los a terceiros. Qualquer processo que domine perfeitamente — mas que não seja fundamental para a vantagem competitiva de uma companhia — pode vir a ser um negócio lucrativo. Computação em nuvem tornou essas oportunidades ainda mais fáceis de alcançar, porque ela facilita a distribuição de softwares, simplifica o controle de versões e permite fixar um preço “pré-pago” aos clientes.

A IBM desenvolveu originalmente soluções de relatórios de gastos globais para automatizar todos os passos dos processos de reserva e relatórios de viagens corporativas. A empresa descobriu que, além de reduzir custos administrativos relacionados a esses itens em 60% a 75%, os sistemas ajudaram a garantir que os funcionários concordassem com as políticas de viagem e despesa (T&E), reduzindo o gasto total das despesas em até 4%. Alguns anos depois, percebendo que muitos de seus clientes poderiam se interessar em obter uma redução comparável em seus custos, a IBM transformou o sistema em serviço, que desde então é vendido para organizações do mundo todo, efetivamente criando um novo negócio. Uma análise do fluxo de dados permitiu que a IBM se concentrasse mais nos processos de auditoria interna dos clientes. A IBM agora oferece também um sistema de dívida ativa desenvolvido internamente como um serviço para terceiros.

O grupo Citi é outro exemplo. O banco desenvolveu modelos para dados de transações para analisar o fluxo de dinheiro em diferentes partes do sistema financeiro, revelando ineficiências que dificultavam a agilidade dos clientes em fazer uso efetivo de diferentes mecanismos de pagamento. Num período de cinco anos, esses modelos foram aperfeiçoados em serviços de fluxo de clientes. O aplicativo CitiDirect BE Mobile para dispositivos móveis permite que instituições financeiras e seus clientes acompanhem operações de pagamentos a qualquer hora e em qualquer lugar. No primeiro ano em que foi oferecido, o sistema cresceu muito para atender transações que atingiram US$ 11 bilhões; atualmente o movimento é cerca de dez vezes maior. Em outubro de 2013, o banco lançou o tablet CitiDirect BE, projetado para ajudar executivos nível C a gerenciar o fluxo financeiro de suas companhias globais com mais eficiência.

Não são somente processos de TI que apresentam oportunidade de geração de novos valores. Sabemos do caso de um dos maiores varejistas por catálogo do Reino Unido que desenvolveu um sistema ágil e particularmente eficiente para projetar e produzir catálogos on-line. Isso permitiu oferecer uma variedade muito maior de produtos e ao mesmo tempo manter menos da metade do estoque da concorrência.  Se a companhia tornou essa capacidade disponí

vel para outros varejistas como um serviço, ela poderá lançar uma nova linha de negócios. Teoricamente esse negócio poderia ser desenvolvido para uma plataforma disruptiva que terceiros pudessem usar como um canal de mercado.

Combinando padrões

Os cinco padrões são uma forma útil de estruturar uma conversa sobre ideias em novos negócios — e, como mostramos, há bons exemplos de todos eles —, mas iniciativas reais geralmente englobam dois ou três desses padrões. (Na verdade, enquanto escrevemos este artigo, soubemos que alguns de nossos exemplos podiam ser usados para ilustrar mais de um padrão.) Além disso, o que começa como uma extensão relativamente simples de um negócio existente geralmente se transforma num negócio completamente novo.

Considere os medidores inteligentes de energia produzidos em grande escala em quase todos os países desenvolvidos, que registram o consumo de energia ao longo do dia e enviam essa informação para as empresas fornecedoras de energia. No início esses dispositivos aumentaram os negócios dos provedores de energia em vários sentidos: permitiu adotar uma política de tarifação diária que reflete padrões de demanda, otimizar operações e uso de infraestrutura e fornecer aos clientes a informação necessária para administrar seu próprio uso. Mas logo ficou claro que os medidores criavam oportunidades para uma série de novos negócios. Eles podiam, por exemplo, reunir dados sobre padrões de uso de energia de aparelhos que podiam ser vendidos de volta aos fabricantes ou usados para fornecer melhores serviços aos consumidores residenciais, como a injeção contínua de energia produzida localmente (por painéis solares, por exemplo). Acreditamos que medição inteligente também poderia sustentar um negócio baseado em plataforma. Quando a empresa alemã de fornecimento de energia E.ON criou uma nova unidade de negócios tendo como meta a capacidade de um medidor inteligente, a IBM desenvolveu um sistema de TI (software e infraestrutura) para apoiar várias atividades — captura de dados, agregação de dados, modelos dinâmicos de tarifação — que o sistema de medição da E.ON precisava executar.  Verificou-se que o projeto modular desse sistema permitiu que ele também fosse customizado para outros fornecedores de serviços públicos. (Resultado final: o novo empreendimento está sendo desenvolvido numa parceria entre a IBM e a E.ON.) E medidores inteligentes podem até tornar-se a plataforma tecnológica para distribuir uma ampla gama de aplicações aos proprietários de imóveis, de sistemas de segurança a sistemas de entretenimento.

Dando a partida

Quando trabalhamos com clientes para descobrir novas oportunidades de negócios, começamos descrevendo os cinco padrões, utilizando um ou mais exemplos detalhados e depois vamos direto às questões planejadas para inventariar a matéria-prima que poderá produzir novo valor de negócios. As questões parecem simples, mas para respondê-las, na maioria dos casos, é preciso refletir muito.

 

De que dados dispomos?

Que dados podem ser acessados que não estamos capturando?

Que dados poderíamos criar a partir de nossos produtos ou operações?

Que dados úteis para nós os outros podem oferecer?

Que dados outros dispõem que poderiam ser usados numa iniciativa conjunta?

 

De posse dessas respostas, a equipe retorna ao ciclo de cada padrão para explorar se ele, ou talvez uma modificação ou combinação de padrões, poderia ser aplicável ao contexto de negócios de uma companhia. As questões incluem:

 

1. Ampliar produtos

Que dados relacionam-se com nossos produtos e seu uso?

Que dados estamos guardando e quais poderemos começar a guardar?

Que insights poderíamos desenvolver a partir dos dados?

Como esses insights poderão fornecer novos valores para nós, nossos clientes, fornecedo-
res, concorrentes ou empresários de outra indústria?

 

 2. Digitalizar ativos

Quais de nossos ativos são exclusivamente ou fundamentalmente digitais?

Como podemos usar sua natureza digital para melhorar ou aumentar seu valor?

Dispomos de bens físicos que podem ser transformados em bens digitais?

 

3. Combinar dados

Como nossos dados podem ser combinados com dados de outros para criar novo valor?

Poderíamos agir como um catalisador na criação de valor, integrando dados pertencentes a outros empresários?

Quem se beneficiaria com essa integração e que modelo de negócios a tornaria atraente para nós e nossos colaboradores?

 

4. Comercializar dados

Como nossos dados poderiam ser estruturados e analisados para produzir informação de valor mais alto?

Esses dados têm valor para nós internamente, para nossos atuais clientes, para potenciais novos clientes, ou para outra indústria?

 

5. Codificar capacidades

Dispomos de alguma capacidade diferenciada que poderíamos valorizar?

Como padronizar essa capacidade para que ela possa ser plenamente útil?

Podemos distribuir essa capacidade como um serviço digital?

Quem em nossa indústria ou em outras a consideraria atraente?

Como a concentração, gerenciamento e análise de nossos dados ajudariam a desenvolver capacidades que pudéssemos codificar?

 

Uma vez aberto o caminho pelo segundo conjunto de questões, o processo é muito semelhante ao que você esperava que ele fize

sse: as ideias são confrontadas e priorizadas. Geralmente uma ou duas são selecionadas para investigação posterior. Alguns subgrupos dependem de mais detalhes para dar-lhes consistência. Solicitamos aos clientes que desenvolvam um cenário no qual uma ideia gere valor significativo ao novo negócio e identifiquem as principais hipóteses que deveriam ser verdadeiras para que isso se concretizasse? Depois de algumas semanas a equipe concordou em apresentar seu trabalho a um executivo sênior patrocinador.

Daqui a alguns anos, TI terá se expandido muito além de seu papel tradicional de automatizar e reduzir custos de processos operacionais e gerenciais. Naturalmente TI continuará a desempenhar sua função. Mas está se tornando uma força poderosa na busca de novas oportunidades de negócios. Quanto mais rápido a tecnologia avançar, mais oportunidades surgirão. É hora de as companhias adotarem uma abordagem estruturada e sistemática para examinar esses avanços, analisando cuidadosamente como a TI pode permitir não só melhores produtos e serviços, mas também modelos e plataformas de negócios inovadores. Ao pensar nas implicações dos cinco padrões em seus negócios, companhias podem descobrir formas mais profundas de se envolver com a economia digital — e cobrar por suas promessas. 

 

Rashik Parmar é presidente da Academia de Tecnologia da IBM, Ian Mackenzie é conferencista sênior da Harvard Business School, David Cohn é cientista pesquisador do Centro de Pesquisas Thomas J. Watson da IBM e David Gann é vice-presidente de desenvolvimento e inovação do Imperial College de Londres.

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