Guia de aprendizagem do Microsoft Teams
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Manuel Dias
National Technology Officer
O senso comum diz muitas vezes que não compensa reparar as avarias. À primeira vista, isto seria especialmente relevante se já fosse lÃder no setor.
Porquê mudar algo que já funciona bem e lhe dá uma vantagem competitiva num setor com inúmeras empresas que o tentam suplantar?
A resposta reside no facto de manter aquilo que está a fazer já não ser uma alternativa, independentemente do sucesso que representa para a sua empresa. Os tempos mudaram e, se pretende continuar na liderança, é necessário inovar.
Isto significa estar aberto a novas formas de fazer as coisas e, para tal, recorrer à tecnologia.
Nem sempre é fácil tomar a iniciativa e tornar-se um inovador. É necessária coragem e vontade para expandir permanentemente os limites.
Vejamos o exemplo da AkzoNobel. A empresa holandesa com uma paixão pela pintura tem criado orgulhosamente marcas de prestÃgio ao longo de muitos anos, como a Dulux e a Polyfilla. E como as tendências das tintas e das cores estão em permanente evolução, o processo de previsão das cores é uma parte essencial de uma empresa capaz de acompanhar rapidamente as exigências modernas assim que surgem.
Por isso, quando a AkzoNobel começou a refletir sobre como podia fazer evoluir o seu método testado e comprovado de previsão de cores, a sugestão de recorrer à aprendizagem automática (Machine Learning) com a tecnologia do Microsoft Azure não foi inicialmente acolhida de braços abertos por todas as pessoas nos seus laboratórios.
“No inÃcio, estávamos muito céticos quanto à tecnologia de aprendizagem automática e ao que ela podia fazer realmente por nós”, afirma Rob Reijers, gestor de desenvolvimento global de aplicações de cores da AkzoNobel. “Sempre pensámos que os nossos modelos fÃsicos”, que constituem a base da capacidade da nossa empresa de prever as cores com precisão, “eram o melhor que podÃamos ter”.
“Então porquê mudar?”
A indústria das tintas tem muita concorrência. Todos os dias surgem novas cores, com os fabricantes em vários setores, como o setor automóvel, a sonharem constantemente com novos acabamentos para darem aos modelos produzidos uma vantagem sobre a concorrência.
Por isso, nunca foi tão importante para a AkzoNobel manter-se inovadora. E a aprendizagem automática deu um grande contributo.
“Ficámos bastante surpreendidos pela incrÃvel precisão dos resultados que a tecnologia de machine learning proporcionava, bem como pela rapidez com que obtÃnhamos estes resultados”, afirma Reijers.
“Toda a experiência mudou por completo o meu ponto de vista em relação à utilização da machine learning. Tem-nos ajudado a sermos muito mais criativos.”
Leia toda a história da AkzoNobel e saiba como a empresa de tintas holandesa se tornou mais criativa do que nunca ao recorrer à tecnologia de machine learning.
Outra empresa que beneficiou da adoção de uma abordagem ousada à inovação digital é a AgroEnergy, uma subsidiária da Eneco.
A empresa holandesa especializou-se há várias décadas na otimização da gestão de estufas. Porém, nos últimos tempos tornou-se lÃder de mercado em tecnologia agrÃcola graças à utilização revolucionária da inteligência artificial (IA) e da tecnologia de machine learning.
À medida que mudava de empresa de energia com uma única vocação para um moderno fornecedor de serviços orientado por dados, constatou que os serviços tecnológicos que agora oferecia aos seus clientes de estufas poderiam conduzir à criação de uma empresa completamente nova.
“Tivemos um momento ‘Eureka’ quando constatámos que isto representava muito mais do que alguma vez pensámos que seria”, afirma Laurens van der Spek, Diretor Tecnológico na AgroEnergy.
E a chave para chegar a este momento “Eureka” foi ter a coragem e tomar a iniciativa de desafiar a forma estabelecida de fazer as coisas, bem como fazer uma mudança que introduzisse inovações numa empresa já de sucesso.