Da tecnologia ao cliente: McKinsey propõe repensar os investimentos digitais
A McKinsey constatou que as empresas obtêm menos de um terço do valor de seus investimentos digitais. A culpa é da tática: a maioria começa pelas capacidades tecnológicas e vai somando aplicações, em vez de partir das necessidades do cliente. É preciso fazer o inverso. A proposta, chamada de customer-back engineering, começa pelo problema real do cliente e só depois escolhe a tecnologia que o resolve. Segundo a McKinsey, empresas que adotam a abordagem relatam um aumento de 3–5 vezes no ROI dos investimentos digitais.
Processado por IA de MIT Technology Review; editado por Hamidun News
A McKinsey identificou um paradoxo da transformação digital: apesar de anos de investimento e bilhões de dólares, as empresas obtêm menos de um terço do valor esperado. O estudo aponta um erro fundamental na abordagem da maioria das organizações à digitalização e mostra como corrigi-lo.
O erro clássico das grandes empresas
O problema começa na escolha do ponto de partida. A abordagem tradicional é quase universal entre as grandes empresas: a organização adquire capacidades tecnológicas avançadas, como plataformas de nuvem, sistemas de IA e análise de big data, e depois procura onde aplicá-las. É como procurar um prego para o martelo que você acabou de comprar.
Soa lógico, mas o resultado é exatamente o oposto. Surgem soluções fragmentadas, sem conexão entre si. Cada departamento implanta seus próprios sistemas sem uma estratégia comum. A sinergia se perde. E, principalmente, o cliente fica fora do foco. Quando a tecnologia é o ponto de partida, as necessidades das pessoas reais viram uma preocupação secundária. A empresa gasta o orçamento no que considera avançado, e não no que seus clientes realmente precisam.
Customer-back engineering: o caminho inverso
A McKinsey propõe inverter o processo por completo. Em vez de "temos uma tecnologia, vamos achar uma aplicação", passa-se a "esta é a necessidade do cliente, que tecnologia a resolve?". Isso se chama customer-back engineering.
Comece por entender a fundo quais dores o cliente sente agora, quais objetivos ele persegue e como resolve hoje o problema por um caminho alternativo (muitas vezes ineficiente). Só depois siga no sentido inverso, rumo às tecnologias e sistemas que atendem melhor a essas necessidades.
Essa ordem é essencial. Você não começa pela tecnologia, mas pela pessoa e seu problema real. Só então escolhe a ferramenta que o resolve. Parece óbvio, mas a maioria das empresas faz exatamente o contrário.
Por que essa abordagem funciona melhor:
- A solução trata de um problema real, e não de uma necessidade imaginária que a empresa decidiu inventar para si
- Todos os departamentos, de produto a engenharia, falam a mesma língua: a do cliente, de seus objetivos e de suas dores
- O investimento em tecnologia se justifica por um resultado concreto e pelo ROI, e não o contrário: "compramos um sistema incrível, agora descubram onde usá-lo"
- Bem menos perdas com a implantação de sistemas sem uso ou subutilizados que pareciam promissores, mas se mostraram desnecessários
O resultado: a eficiência do investimento cresce várias vezes, porque cada sistema resolve um problema real, em vez de ser implantado "porque é moderno" ou "porque o concorrente usa".
Por que isso é crítico em 2026
Hoje, na era da inteligência artificial e da computação em nuvem, as empresas têm à disposição um conjunto inédito 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 de nuvem. Mas aí está o problema: uma ferramenta sem tarefa é apenas custo. Um custo bonito, moderno e funcional, mas um custo.
A McKinsey mostra que o parque tecnológico típico de uma organização é usado em 20-30% do seu potencial. Por que tanta subutilização? Não porque os sistemas sejam ruins ou mal implantados. Simplesmente ninguém perguntou ao cliente o que ele realmente precisa. A empresa comprou a melhor tecnologia e investiu milhões em sua implantação, mas não resolveu a melhor tarefa. O resultado: o sistema funciona, mas não gera valor.
O que isso significa
Para as empresas, isso significa passar de "temos uma tecnologia, como monetizá-la" para "este é o problema do cliente, que tecnologia o resolve". Exige uma mudança cultural: é preciso ouvir o cliente por mais tempo do que se passa apresentando tecnologia a ele. É preciso entender o mundo dele antes de propor uma solução.
Mas os dados da McKinsey indicam que o esforço compensa, e muitas vezes. As empresas que aplicam customer-back engineering relatam um aumento de 3–5 vezes no ROI dos investimentos digitais. Não é uma melhoria marginal. É a entrada em outra liga de eficiência. E isso vale não só para grandes corporações: a abordagem funciona também para startups e empresas médias que estão começando a transformação digital.
Perguntas frequentes sobre a notícia
O que se sabe sobre O erro clássico das grandes empresas?
O problema começa na escolha do ponto de partida. A abordagem tradicional é quase universal entre as grandes empresas: a organização adquire capacidades tecnológicas avançadas, como plataformas de nuvem, sistemas de IA e análise de big data, e depois procura onde aplicá-las. É como procurar um prego para o martelo que você acabou de comprar. Soa lógico, mas o resultado é exatamente o oposto. Surgem soluções fragmentadas, sem conexão entre si.
O que se sabe sobre Customer-back engineering: o caminho inverso?
A McKinsey propõe inverter o processo por completo. Em vez de "temos uma tecnologia, vamos achar uma aplicação", passa-se a "esta é a necessidade do cliente, que tecnologia a resolve?". Isso se chama customer-back engineering. Comece por entender a fundo quais dores o cliente sente agora, quais objetivos ele persegue e como resolve hoje o problema por um caminho alternativo (muitas vezes ineficiente). Só depois siga no sentido inverso, rumo às tecnologias e sistemas que atendem melhor a essas necessidades.
Por que isso é crítico em 2026?
Hoje, na era da inteligência artificial e da computação em nuvem, as empresas têm à disposição um conjunto inédito 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 de nuvem. Mas aí está o problema: uma ferramenta sem tarefa é apenas custo. Um custo bonito, moderno e funcional, mas um custo.
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