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Da tecnologia aos clientes: como a McKinsey propõe repensar os investimentos digitais

A McKinsey constatou que as empresas aproveitam menos de um terço do valor dos investimentos digitais. O problema está na tática: a maioria começa pelas capacid

Processado por IA de MIT Technology Review; editado por Hamidun News
Da tecnologia aos clientes: como a McKinsey propõe repensar os investimentos digitais
Fonte: MIT Technology Review. Colagem: Hamidun News.
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McKinsey identificou um paradoxo na transformação digital: apesar de anos de investimento e bilhões de dólares, as empresas recebem menos de um terço do valor esperado. A pesquisa revela um erro fundamental na forma como a maioria das organizações aborda a digitalização – e como corrigi-lo.

O Erro Clássico das Grandes Empresas

O problema começa com a escolha do ponto de partida. A abordagem tradicional é quase universal entre as grandes empresas: uma organização domina capacidades tecnológicas avançadas — plataformas em nuvem, sistemas de IA, análise de big data — e depois procura onde essas ferramentas podem ser aplicadas. É como procurar um prego para um martelo que você comprou. Parece lógico, mas o resultado é o oposto.

O resultado são soluções fragmentadas que não estão conectadas entre si. Diferentes departamentos implementam seus próprios sistemas sem uma estratégia comum. A sinergia se perde. E mais importante — o cliente permanece fora do foco. Quando a tecnologia é seu ponto de partida, as necessidades de pessoas reais se tornam uma tarefa secundária. A empresa gasta seu orçamento no que considera progressivo, não no que seus clientes realmente precisam.

Customer-back engineering — O Caminho Inverso

McKinsey propõe inverter completamente o processo. Em vez de "temos tecnologia, vamos encontrar uma aplicação", mude para "aqui está uma necessidade do cliente, qual tecnologia a resolve?" Isso é chamado de customer-back engineering. Comece com uma compreensão profunda: que pontos de dor seu cliente experimenta agora, que objetivos ele persegue, como ele atualmente resolve o problema de formas alternativas (frequentemente ineficientes). Somente então mova-se para trás — para as tecnologias e sistemas que melhor resolvem essas necessidades.

Esta ordem é crucial. Você não começa com a tecnologia, mas com uma pessoa. Com seu problema real. Somente então você escolhe a ferramenta que resolve esse problema. Parece óbvio, mas a maioria das empresas trabalha exatamente do jeito oposto.

Por que essa abordagem funciona melhor:

  • A solução realmente aborda um problema real, não uma necessidade imaginária que a empresa inventou para si
  • Todos os departamentos da empresa — de produto a engenharia — falam a mesma língua: a linguagem do cliente, seus objetivos e suas dores
  • O investimento em tecnologia é justificado por resultados concretos e ROI, e não o contrário — "compramos um sistema legal, agora procure onde aplicá-lo"
  • Muito menos desperdício na implementação de sistemas não utilizados ou subutilizados que pareciam promissores mas se mostraram desnecessários

Resultado: a eficiência dos investimentos aumenta várias vezes porque cada sistema resolve um problema real, em vez de ser simplesmente implementado "porque é moderno" ou "porque um concorrente usa".

Por que isso é crítico em 2026

Hoje, na era da inteligência artificial e computação em nuvem, as empresas têm uma gama sem precedentes de ferramentas e capacidades. O parque tecnológico de uma organização pode incluir dezenas de sistemas — de assistentes de IA a análises automatizadas, de big data a plataformas em nuvem. Mas aqui está o problema: uma ferramenta sem tarefa é simplesmente um custo. Um custo bonito, moderno e funcional, mas ainda assim um custo.

McKinsey mostra que o parque tecnológico típico de uma organização é usado apenas em 20-30% de seu potencial. Por que tanta subutilização? Não porque os sistemas são ruins ou mal implementados. Simplesmente porque ninguém perguntou ao cliente o que ele realmente precisa. A empresa comprou a melhor tecnologia, investiu milhões em sua implantação, mas não resolveu o melhor problema. Resultado: o sistema funciona, mas não traz valor.

O que isso significa

Para as empresas, isso significa uma mudança de "temos tecnologia, como a monetizamos" para "aqui está um problema do cliente, qual tecnologia o resolve?" Isso requer uma mudança cultural: você precisa ouvir os clientes mais do que apresentar-lhes tecnologia. Você precisa entender seu mundo antes de propor uma solução.

Mas os dados de McKinsey sugerem que o efeito se paga — e muitas vezes. Empresas que aplicam customer-back engineering relatam um aumento de 3 a 5 vezes no ROI de investimentos digitais. Isso não é apenas uma melhoria marginal. É uma mudança para uma liga completamente diferente de eficiência. E não se aplica apenas a grandes corporações — a abordagem funciona para startups e empresas de médio porte que apenas começam a transformação digital.

ZK
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