Entender a inovação · Parte I · Os fundamentos
02 · O problema antes da ideia
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Em síntese
- Os processos de inovação podem partir da tecnologia à procura de um uso (technology push) ou de uma necessidade à procura de uma solução (market pull). Os processos reais são iterativos, mas o ponto de partida determina o risco dominante: quem parte da tecnologia arrisca-se a construir aquilo que ninguém quer.
- A literatura sobre jobs-to-be-done (o trabalho a realizar) desloca a unidade de análise do produto para a tarefa: as pessoas não compram produtos, contratam soluções para realizar um trabalho. Perceber o trabalho vem antes de conceber a solução.
- Um problema valida-se como se valida uma tecnologia. Os critérios são mensuráveis: frequência, custo para quem o sofre, disponibilidade a pagar para não o ter, fiabilidade da fonte que o reporta.
- O ponto mais econômico para parar uma iniciativa destinada a falhar é antes de o desenvolvimento começar: cada fase seguinte multiplica o custo do erro. A análise do problema é, por isso, a fase com a melhor relação entre custo e redução do risco de todo o processo.
Seção 1
Duas direções de marcha: push e pull
Os modelos históricos do processo inovador descrevem duas direções de marcha opostas. O modelo technology push, associado ao relatório de Vannevar Bush Science, the Endless Frontier (1945), descreve um fluxo linear que parte da pesquisa de base, passa pela pesquisa aplicada e pelo desenvolvimento, e termina no mercado: a ciência produz conhecimento, o conhecimento produz tecnologia, a tecnologia encontra aplicações. O modelo market pull, formulado em reação ao primeiro (Schmookler, 1966), inverte a seta: é a procura, a necessidade expressa pelo mercado, que orienta o desenvolvimento tecnológico; a invenção segue a oportunidade econômica.
A pesquisa posterior mostrou que ambos os modelos lineares descrevem mal os processos reais. O modelo em cadeia de Kline e Rosenberg (1986) documenta que a inovação avança por iterações com retroações contínuas: do mercado ao projeto, do projeto à pesquisa, da produção de novo ao projeto. O conhecimento científico não é uma nascente a montante mas uma reserva de que o processo se serve em qualquer ponto, quando encontra um obstáculo.
Se os modelos lineares são descritivamente falsos, permanecem porém diagnosticamente úteis, porque o ponto de partida de um projeto determina que risco domina. Um projeto que parte da tecnologia (um laboratório desenvolveu um material, um algoritmo, um processo, e procura onde o aplicar) tem tipicamente um risco tecnológico reduzido e um risco de mercado intacto: a pergunta "funciona?" já tem uma resposta parcial, a pergunta "serve a alguém, o suficiente para pagar por isso?" ainda não foi colocada. Um projeto que parte do problema tem a estrutura oposta. A mortalidade das startups pende nitidamente para o primeiro lado: as análises recorrentes sobre as causas de fracasso (entre elas as séries publicadas pela CB Insights sobre as autópsias declaradas pelos fundadores) colocam de forma estável em primeiro lugar a ausência de necessidade de mercado, muito acima dos fracassos técnicos. Construir aquilo que ninguém quer é o erro mais frequente e mais dispendioso do setor, e é um erro que se comete por inteiro antes de dele se dar conta, porque a tecnologia que funciona produz sinais de progresso (protótipos, demonstrações, patentes) mesmo quando avança em direção a um mercado que não existe.
Daqui a regra metodológica que dá o título ao capítulo: o problema vem antes da ideia. Não porque as ideias não contem, mas porque uma ideia é uma resposta, e a qualidade de uma resposta não é avaliável enquanto a pergunta não tiver sido formulada com precisão.
Seção 2
O trabalho a realizar: a unidade de análise correta
Formular a pergunta com precisão exige escolher a unidade de análise certa, e a literatura sobre jobs-to-be-done (Christensen, Hall, Dillon e Duncan, Competing Against Luck, 2016, sobre uma intuição que remonta a Levitt) propõe a mais útil: não o produto, não o cliente como perfil demográfico, mas o trabalho que o cliente está a tentar realizar. As pessoas não compram um berbequim porque querem um berbequim: contratam o berbequim para obter um furo, e contratam o furo para pendurar uma prateleira. O concorrente de um produto não é apenas o produto semelhante: é qualquer outra maneira de realizar o mesmo trabalho, incluindo a opção de não o realizar de todo.
O exemplo empírico mais citado desta literatura é o estudo sobre os batidos de uma cadeia norte-americana de fast food, conduzido pelo grupo de Christensen. A empresa tinha tentado melhorar o produto interrogando os clientes sobre os atributos (mais espesso? mais doce? mais fruta?) sem efeito nas vendas. A observação direta revelou que quase metade dos batidos era vendida de manhã cedo a pendulares sozinhos no automóvel: o trabalho para o qual o batido era contratado não era alimentar-se mas ocupar uma viagem longa e monótona com algo limpo, manejável com uma só mão e capaz de durar vinte minutos. Os concorrentes reais eram bananas, barras e donuts, todos piores nessas dimensões. A melhoria eficaz (mais espesso, com pedaços de fruta que prolongam a duração, distribuição mais rápida) decorria do trabalho, não dos atributos.
Para a análise de um problema, a perspetiva do trabalho a realizar produz três perguntas operacionais. Em que processo vive o problema, isto é, qual é o trabalho completo dentro do qual o ponto de dor se situa? Como é realizado o trabalho hoje, com que soluções, e onde exatamente estas falham ou custam? E que dimensões da solução contam realmente para quem realiza o trabalho, que muitas vezes não são as tecnicamente mais interessantes? A decomposição do processo atual nas suas etapas, com a identificação do ponto exato da dor, é o método pelo qual um problema declarado ("perdemos demasiado tempo com X") se torna um problema analisado (em que etapa, quantas vezes, com que custo unitário, para quem).
Seção 3
Validar um problema: os critérios
Um problema, tal como uma hipótese tecnológica, pode ser validado ou desmentido. Os critérios são quatro, e cada um é mensurável ou pelo menos estimável com evidência recolhida no terreno.
Frequência. Quantas vezes o problema se apresenta, para quantos sujeitos. Um problema grave mas raro e um problema ligeiro mas quotidiano têm economias completamente diferentes; o produto da frequência pela gravidade é uma primeira aproximação da dimensão da dor, e portanto do mercado potencial.
Custo. Quanto custa o problema a quem o sofre, em dinheiro, tempo, risco ou qualidade. O custo deve ser medido sobre o processo real, não declarado em abstrato: a decomposição em etapas da seção anterior serve exatamente para localizar e quantificar o custo.
Disponibilidade a pagar. A pergunta decisiva, e a mais difícil, porque a resposta declarada é sistematicamente pouco fiável: quase todos declaram interesse por uma solução hipotética, muitos menos a compram quando ela existe. As evidências fortes são comportamentais: alguém já paga hoje soluções parciais ou artesanais? dedica tempo e recursos próprios a contornar o problema? assina uma carta de intenções, uma pré-encomenda, um piloto pago? A hierarquia da evidência vai do declarado (fraco) ao contratual (forte), e o capítulo 07 retomará o tema no enquadramento geral da validação de hipóteses.
Fiabilidade da fonte. Quem traz o problema, e a partir de que posição? Um problema reportado por quem o sofre diariamente há anos, dentro do processo produtivo em que vive, tem um estatuto diferente de um problema hipotetizado a partir da leitura de relatórios setoriais. A melhor fonte é o portador direto com experiência longa e interesse concreto na solução; a pior é a intuição de quem nunca viu o processo. Entre as duas há uma gradação que deve ser declarada e ponderada.
Um quinto critério, transversal, diz respeito à solução eventualmente já existente: se o problema é real e ninguém o resolveu ainda, a pergunta "porquê?" merece uma resposta explícita. As respostas aceitáveis são de três tipos: a tecnologia habilitante é recente, o problema é recente, ou as soluções existentes são demonstravelmente ineficazes ou ineficientes num ponto identificável. Se nenhuma das três se sustenta, a hipótese mais provável é que o problema não supere os três primeiros critérios, e que o silêncio do mercado seja informação, não oportunidade.
Seção 4
A economia de parar cedo
A última razão pela qual o problema vem antes da ideia é econômica, e vale a pena torná-la explícita porque governa toda a arquitetura dos processos por fases que o capítulo 07 tratará em detalhe.
O custo de parar uma iniciativa cresce em ordens de grandeza ao longo do percurso. Parar durante a análise do problema custa dias ou semanas de trabalho de pesquisa. Parar depois do desenvolvimento de um protótipo custa meses de trabalho técnico e o capital que os financiou. Parar depois do lançamento custa tudo isto mais a industrialização, o marketing, e o custo de oportunidade das alternativas não seguidas entretanto. A literatura sobre desenvolvimento de produto formaliza o princípio com a regra empírica da amplificação dos custos entre fases; o número exato varia por setor, a direção não.
Daqui decorre uma consequência contraintuitiva: a fase de análise do problema, que é a menos dispendiosa de todo o processo, é aquela com o maior rendimento por euro gasto, porque é o ponto em que a informação capaz de matar um projeto errado custa menos. Um processo de inovação bem concebido não trata, por isso, a análise do problema como uma formalidade a despachar para chegar à parte interessante: trata-a como o filtro principal, e considera cada projeto interrompido nesta fase um êxito do método, não um fracasso. A disciplina de matar cedo e a baixo custo as iniciativas que não merecem prosseguir é o que torna sustentável uma carteira de projetos de desfecho incerto, como se verá nos capítulos 08 e 10.
No método Volcano
O capítulo fundamenta a escolha mais característica do caminho Volcano: o percurso não começa pela ideia mas pelo problema, e as duas primeiras fases (F1, captura do problema; F2, análise do problema) são percorridas pela Volcano antes de a startup existir. A fase F1 implementa o critério da fiabilidade da fonte: o problema entra na rede trazido por quem o sofre, através de canais identificados (clientes, consultoria, aliados, o canal direto "cuéntanos tu problema"). A fase F2 implementa os restantes critérios da seção 3: o processo atual decomposto nas suas etapas, o ponto exato da dor, frequência, custo e disponibilidade a pagar, o exame peça a peça da eventual solução existente para verificar que é de fato ineficaz ou ineficiente. A pergunta que encerra F2 ("é frequente, é dispendioso, e alguém pagaria para não o ter?") é a primeira das sete decisões, e o método declara-a explicitamente o ponto mais econômico para deixar morrer uma ideia, em coerência com a seção 4. A primeira das seis alavancas de redução do risco (problemas já validados, não ideias) é a síntese de todo o capítulo, e a matriz problema-solução é o seu instrumento operacional.
Leituras
Para aprofundar
- S.J. Kline e N. Rosenberg, "An Overview of Innovation" (1986): o modelo em cadeia que encerrou a época dos modelos lineares; leitura densa mas breve.
- C.M. Christensen, T. Hall, K. Dillon e D.S. Duncan, Competing Against Luck (2016): o tratamento completo dos jobs-to-be-done, com o caso dos batidos e o método de indagação.
- A. Osterwalder, Y. Pigneur, G. Bernarda e A. Smith, Value Proposition Design (2014): a tradução operacional da análise do trabalho do cliente em instrumentos de conceção.
- R. Fitzpatrick, The Mom Test (2013): breve manual prático sobre como interrogar os portadores de um problema sem obter respostas de cortesia; antídoto útil à falta de fiabilidade do declarado.
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes
Não basta perguntar aos clientes o que querem?
Não, por duas razões documentadas. As respostas declaradas sobre soluções hipotéticas são sistematicamente otimistas: quase todos se dizem interessados, muitos menos compram. E os clientes formulam as necessidades nos termos das soluções que conhecem, pedindo versões melhores do existente. A indagação eficaz observa o comportamento (o que já pagam, como contornam o problema, o que assinam) e reconstrói o trabalho a realizar, não as preferências declaradas.
Um problema que ninguém resolveu ainda é sempre uma oportunidade?
Não: o silêncio do mercado é informação. A ausência de soluções é compatível com uma oportunidade apenas se se sustentar uma de três explicações: a tecnologia habilitante é recente, o problema é recente, ou as soluções existentes falham num ponto identificável e demonstrável. Se nenhuma se sustenta, a hipótese mais provável é que o problema não supere os critérios de frequência, custo ou disponibilidade a pagar.
Partir da tecnologia é, então, sempre um erro?
Não: muitas inovações importantes nasceram technology push, e um venture builder recebe legitimamente tecnologias à procura de aplicação. O erro não é o ponto de partida mas a falta de gestão do risco que esse ponto de partida implica: quem parte da tecnologia tem o risco de mercado intacto, e deve percorrer de qualquer modo a análise do problema (para que trabalho, de quem, com que custo atual) antes de investir no desenvolvimento. O ponto de partida determina a ordem das validações, não a sua necessidade.
Parar um projeto em fase de análise não é admitir um fracasso?
É o contrário: é o método a funcionar. Cada fase seguinte multiplica o custo do erro, portanto uma iniciativa destinada a não se sustentar que é interrompida quando consumiu apenas semanas de indagação é capital poupado e realocado em alternativas melhores. Numa carteira de projetos de desfecho incerto, a disciplina de matar cedo é o que financia os projetos que merecem prosseguir.
John F. Kennedy, 1962