Sua inovação precisa de uma inovação

Nem as empresas mais disruptivas estão imunes à disrupção. Vejamos o Google, que passou anos organizando o mundo a partir de busca e performance, até ver a OpenAI redefinir a interface de acesso ao conhecimento com modelos generativos; a Nvidia deixou de ser “fornecedora de hardware” para se tornar a espinha dorsal de uma nova economia baseada em inteligência, atravessando setores inteiros sem pedir licença. Não estamos mais falando de sermos inovadores, mas de sabermos quando e como mudar o próprio jogo.

Não, não é apenas uma percepção; a inovação está em crise de identidade. Segundo pesquisas, os “Innovation Hubs” criados entre 2020 e 2023 foram reestruturados ou fechados no último ano por falta de ROI claro (já falei sobre isso num outro artigo inclusive). Outros dados recentes da McKinsey & Company mostram que inovação segue no topo da agenda executiva, mas a taxa de sucesso em escala continua baixa.

O gargalo sempre foi a execução, mas ao invés de culpá-la, podemos agora admitir que o modelo ficou insuficiente. Na era da IA generativa, o ciclo de vida de uma vantagem competitiva caiu de anos para meses e o modelo de “esperar o comitê aprovar o MVP” tornou-se o caminho para a obsolescência.

A evolução dos últimos anos ajuda a entender como chegamos aqui. Saímos de um paradigma industrial, baseado em previsibilidade, eficiência e controle, para um modelo digital que trouxe velocidade, experimentação e foco no usuário. O ágil, os MVPs, os squads e os pipelines de inovação resolveram um problema real: reduzir o tempo entre ideia e mercado. Funcionou, e ainda funciona, até certo ponto. O problema é que o contexto mudou de natureza.

Hoje, três forças reconfiguram o ambiente de forma estrutural: a IA ampliando a capacidade cognitiva das organizações e multiplicando as possibilidades de decisão; a complexidade, com uma interdependência crescente entre produtos, canais, dados e parceiros; e uma pressão por resultado que não comporta mais ciclos longos de tentativa e erro caro. Nesse cenário, velocidade continua importante, mas deixa de ser suficiente.

O modelo digital carregou uma premissa de que é possível separar problema e solução, organizar o trabalho em etapas e aprender ao longo do caminho. Na prática atual, essa separação começa a ser profundamente contestada. O problema muda enquanto a solução é construída, e a solução, quando testada, redefine o próprio problema. Esperar clareza para avançar passou a ser, muitas vezes, o maior risco.

É aqui que os modelos tradicionais de inovação começam a expor seus limites, inclusive os mais consagrados. O modelo “Double Diamond” – criado em 2005 pelo Conselho de Design do Reino Unido, por exemplo, foi fundamental ao estruturar a alternância entre divergência e convergência, exploração e definição (as 4 etapas Descobrir, Definir, Desenvolver, Entregar). Ele organizou o pensamento e trouxe disciplina para um campo que antes era difuso. Mas a lógica sequência – primeiro entender o problema, depois desenhar a solução – em um ambiente de alta incerteza e interdependência, essa linearidade perde potência.

O que começa a emergir é uma recombinação desses princípios.

A separação entre problema e solução dá lugar a uma evolução simultânea, onde hipóteses são construídas e testadas em paralelo, ajustando continuamente o entendimento do que, de fato, precisa ser resolvido. A validação deixa de ser uma etapa posterior e passa a acontecer desde o início, quando usamos dados, simulação e IA para evitar construir coisas que não deveriam nem existir. A lógica de funil, que concentra apostas e filtra ao longo do caminho, um pipeline linear, começa a ser substituída por portfólios dinâmicos, com múltiplas iniciativas rodando ao mesmo tempo, distribuindo risco e acelerando aprendizado.

Trata-se de uma mudança estrutural que desloca o foco da eficiência de execução para a eficiência de aprendizado.

Esse movimento dialoga diretamente com o que Amy Webb trouxe no SXSW 2026 ao propor o fim dos modelos tradicionais de report e a adoção de uma lógica de convergências. Quando múltiplas tecnologias, comportamentos e dinâmicas de mercado se sobrepõem, a leitura isolada de tendências perde sentido. O mesmo acontece com a inovação: não é mais sobre seguir etapas bem definidas, mas sobre orquestrar sinais diversos em tempo real e tomar decisões a partir dessa convergência.

Nesse contexto, os modelos clássicos de laboratório de inovação começam a parecer deslocados. Isolados do core, com métricas próprias e ciclos desconectados do negócio, eles foram importantes como espaço de experimentação em um momento de transição. Hoje, correm o risco de se tornarem simbólicos – produzem movimento, mas não necessariamente transformação. A inovação deixa de caber em um espaço delimitado e passa a ser uma capacidade distribuída pela organização.

Isso exige uma revisão mais profunda do que processos ou estruturas. Exige repensar como decisões são tomadas, como risco é distribuído e, principalmente, como o aprendizado circula. Negócios que começam a operar numa lógica de aprender mais rápido que o ambiente muda constroem uma vantagem menos visível no curto prazo, mas muito mais resiliente.

Inovadores no divã. Estamos em modo beta, aliás “Always beta”, desenvolvendo novas abordagens que não cabem em frameworks rígidos, mas que compõe uma abordagem humana-tecnológica de recalibragem em tempo real.

No fim, gerir inovação hoje é menos sobre organizar o caos e mais sobre desenhar um sistema que funcione dentro dele, onde a pergunta deixa de ser “qual é o plano certo?” e passa a ser “quão rápido conseguimos aprender o suficiente para tomar a próxima boa decisão”.