Categorias
Agilidade nos negócios

Ensino e aprendizagem além das notas

A jornada de ensino e aprendizagem além das notas: Reimaginando a educação com agilidade, IA e gamificação

Toda jornada épica, seja a jornada de Frodo até a Montanha da Perdição em O Senhor dos AnéisO caminho de Luke Skywalker para se tornar um Jedi em Guerra nas Estrelasou as viagens do Empresa em Jornada nas EstrelasNo entanto, essas jornadas não começam com uma nota. Nenhum herói embarca em sua aventura tendo recebido uma nota A, B ou de reprovação. Em vez disso, eles começam com uma missão convincente, um desafio a ser superado. Sua jornada é repleta de marcos, obstáculos, momentos de dúvida e triunfo. Ela nunca é reduzida a uma pontuação percentual.

No entanto, na educação, muitas vezes tratamos o aprendizado como se os alunos fossem meros pontos em uma escala, em vez de exploradores que navegam no vasto cenário do conhecimento.

Como Daniel Pink (2025) discute em The Washington Postem seu artigo de opinião Por que não se livrar das notas?O impacto da inflação de notas destaca as conseqüências não intencionais dessa abordagem, provocando uma reflexão crítica: por que vemos as notas como barreiras em vez de pontos de controle dinâmicos?

Em vez disso, por que não gamificar a educação, transformando as avaliações em momentos marcantes, fazendo com que sejam marcadores de "ir ou não ir" que confirmem o domínio de habilidades essenciais antes que os alunos avancem, de forma semelhante aos pontos de verificação em um jogo ou simulação de negócios?

Na educação empresarial, em que o objetivo é preparar os alunos para a imprevisibilidade do mundo real, a ênfase deve mudar da mera pontuação nos exames para o domínio, a adaptabilidade e a competência prática. Este artigo explora as possibilidades de ir além dos sistemas tradicionais de notas, inspirados na complementaridade entre humanos e IA, nos princípios de agilidade nos negócios e nos modelos de gamificação, para criar uma experiência de aprendizado envolvente, iterativa e focada em habilidades. Essas ideias estão estreitamente alinhadas com o Manifesto para ensino e aprendizagemque enfatiza a adaptabilidade em vez de métodos de ensino prescritivos, a colaboração em vez da realização individual, a obtenção de resultados de aprendizagem em vez de testes de alunos, a investigação orientada pelo aluno em vez de palestras em sala de aula, a demonstração e a aplicação em vez do acúmulo de informações e a melhoria contínua em vez da manutenção das práticas atuais (Krehbiel et al., 2017).

1. Complementaridade entre humanos e IA: Uma abordagem mais inteligente para o aprendizado

IA como assistente de aprendizagem adaptável

As plataformas baseadas em IA podem adaptar o conteúdo educacional ao ritmo e ao estilo de aprendizagem exclusivos de cada aluno, reduzindo a necessidade de estruturas rígidas de avaliação. Em vez de forçar todos os alunos a seguirem o mesmo currículo na mesma velocidade, a IA pode:

  • Personalize os caminhos de aprendizado: Os sistemas de IA adaptáveis, como os usados pelo Coursera, Duolingo e Khan Academy, fornecem feedback em tempo real e exercícios personalizados para fortalecer as áreas fracas (Deci & Ryan, 1985).
  • Acompanhe o crescimento da competência ao longo do tempo: Em vez de depender de uma nota única, a IA pode acompanhar o progresso nas principais áreas de habilidades e fornecer insights orientados por dados sobre o desenvolvimento do aluno.
  • Reduzir o viés subjetivo na avaliação: Diferentemente da classificação tradicional, que varia de acordo com o instrutor, as ferramentas de avaliação orientadas por IA (por exemplo, pontuação de redações com IA e avaliações automatizadas de habilidades) oferecem maior consistência e justiça (Dweck, 2006).

IA como tutor e mentor

  • As ferramentas de IA de conversação (como ChatGPT, Claude ou DeepSeek) podem atuar como tutores sob demanda, respondendo a perguntas, explicando conceitos e fornecendo feedback personalizado além do que um único professor pode gerenciar.
  • As simulações orientadas por IA e as ferramentas de RV permitem que os alunos pratiquem cenários de negócios do mundo real, refinando seu pensamento crítico e suas habilidades de resolução de problemas em um ambiente livre de riscos.

Essa mudança descentraliza a autoridade tradicional das notas e, em vez disso, concentra-se no domínio demonstrado das habilidades, alinhando-se bem com o apelo de Pink (2025) para um sistema de avaliação mais significativo e personalizado.

2. Educação sobre agilidade nos negócios: Aprendizado em iterações, não em notas

Aplicação dos princípios ágeis à educação

A agilidade nos negócios enfatiza a iteração, os ciclos de feedback, a adaptabilidade e o aprendizado contínuo - qualidades que naturalmente apóiam a educação sem notas. Em vez de notas tradicionais, os alunos poderiam ser avaliados com base na progressão baseada em competências, projetos do mundo real e ciclos de feedback iterativos (Goodhart, 1975). A Manifesto para ensino e aprendizagem reforça ainda mais essa necessidade, defendendo a investigação orientada pelo aluno em vez da aula passiva e a demonstração em vez do acúmulo rotineiro de informações (Krehbiel et al., 2017).

  • Scrum para o aprendizado: Os cursos podem ser estruturados como sprints do Scrum, em que os alunos trabalham em projetos do mundo real em ciclos curtos e iterativos. Os professores e tutores de IA fornecem feedback, garantindo o aprimoramento contínuo em vez de uma nota única.
  • Kanban para domínio em ritmo próprio: Em vez de cursos fixos de 15 semanas, os alunos progridem em um quadro de aprendizado no estilo Kanban, passando do conhecimento básico para a aplicação em nível de especialista em seu próprio ritmo.
  • OKRs (Objectives and Key Results, objetivos e principais resultados) em relação a notas de letras: Os alunos definem seus próprios objetivos de aprendizado e acompanham o progresso com resultados importantes, da mesma forma que as empresas modernas fazem para medir o sucesso.

Avaliações gamificadas como marcos

Em vez de eliminar testes, provas e exercícios, eles podem ser redefinidos como marcos semelhantes a jogos. Os alunos podem:

  • Tente os desafios várias vezes até atingir o domínio, como nas simulações de negócios ou nos exames de certificação.
  • Ganhe distintivos de habilidades em vez de notas com letras, criando marcadores de conquistas visíveis semelhantes ao microcredenciamento profissional (Kohn, 1999).
  • Avance pelos níveis de competência, de forma semelhante a um processo de integração estruturado em um ambiente corporativo.
  • Use desafios baseados em IA para validar competências comerciais do mundo real, permitindo que os alunos apliquem habilidades em problemas comerciais simulados.

Nesse modelo, a reprovação não é um fim, mas uma oportunidade de iteração - garantindo que os alunos absorvam o material profundamente, em vez de apenas tentar obter uma nota de aprovação.

3. O futuro da educação empresarial: Baseado em habilidades, assistido por IA e ágil

A educação como uma simulação da força de trabalho futura

Ao integrar a IA como assistente e as metodologias ágeis à educação, os alunos estariam mais bem preparados para as demandas reais da força de trabalho. O futuro do trabalho é cada vez mais baseado em projetos, interdisciplinar e adaptável - nosso sistema educacional deve refletir isso.

  • Avaliações de habilidades orientadas por IA para contratação: Empregadores como o Google e a Tesla estão abandonando a contratação baseada em GPA em favor de avaliações baseadas em habilidades. A IA pode facilitar a verificação de competências por meio de entrevistas com IA, desafios de codificação ou avaliações de estudos de caso, substituindo transcrições desatualizadas e GPAs.
  • IA e desenvolvimento de habilidades sociais: Além do aprendizado técnico, as ferramentas com tecnologia de IA, como o treinamento de empatia em RV e a encenação de IA conversacional, ajudam os alunos a desenvolver inteligência emocional, liderança e habilidades de negociação - essenciais para o sucesso nos negócios.

Substituição de cronogramas rígidos por crescimento contínuo

Em vez de um diploma fixo de três ou quatro anos, os alunos devem ter a flexibilidade para:

  • Avance em seu próprio ritmo pelos módulos de aprendizado, ganhando distintivos de habilidades ao longo do caminho.
  • Aprenda em equipes interdisciplinares, resolvendo problemas de marketing, vendas, finanças e análise orientada por IA em projetos multifuncionais.
  • Aplique o aprendizado imediatamente em ambientes do mundo real, assim como as empresas ágeis implementam feedback e iteração contínuos em vez de esperar pelas avaliações de desempenho no final do ano.

Das notas ao crescimento, assistido por IA e ágil

O argumento de Daniel Pink (2025) para eliminar as notas é um apelo convincente para a reforma educacional, que se alinha naturalmente com os princípios de personalização orientada por IA e agilidade nos negócios.

Ao nos afastarmos dos sistemas rígidos de classificação, podemos:

  • Mudar de metas de desempenho (obter um A) para metas de aprendizado (alcançar o domínio do mundo real).
  • Substitua transcrições desatualizadas por avaliações baseadas em competências, enriquecidas por rastreamento de habilidades orientado por IA e feedback narrativo.
  • Transição de um modelo de graduação estático e com prazo determinado para um ecossistema de aprendizado ágil, baseado em projetos e assistido por IA.

Essa abordagem não apenas melhora a educação, mas também prepara os alunos para o mundo dos negócios do futuro, onde a adaptabilidade, o pensamento crítico e a fluência em IA definirão o sucesso.

Referências

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic Motivation and Self-Determination in Human Behaviour (Motivação intrínseca e autodeterminação no comportamento humano). Plenum Press.

Dweck, C. S. (2006). Mentalidade: A nova psicologia do sucesso. Random House.

Goodhart, C. A. E. (1975). "Problems of Monetary Management: The U.K. Experience". Papers in Monetary Economics, vol. I, Reserve Bank of Australia.

Kohn, A. (1999). As escolas que nossos filhos merecem: Moving Beyond Traditional Classrooms and "Tougher Standards" (Indo além das salas de aula tradicionais e dos "padrões mais rígidos"). Houghton Mifflin.

Krehbiel, T. C., et al. (2017). Manifesto Ágil para Ensino e Aprendizagem. Journal of Effective Teaching, 17(2), 90-111.

Pink, D. (2025). Por que não se livrar das notas? The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

Foto de Element5 Digital

Categorias
Agilidade nos negócios

Agilidade de IA de marketing de vendas

Colaboração de vendas e marketing na era da IA e da agilidade nos negócios

A realidade da tensão entre vendas e marketing

Uma das maiores concepções errôneas no mundo dos negócios é que o alinhamento de vendas e marketing significa que eles devem estar perfeitamente sincronizados, trabalhar sem problemas, sem tensão, e concordar completamente com tudo. Na realidade, isso não é prático. Essas duas equipes têm objetivos, incentivos e abordagens operacionais distintos. Entretanto, isso não significa que elas não possam colaborar de forma eficaz.

Em vez de forçar a harmonia, as empresas devem criar sistemas estruturados que permitam que ambas as equipes funcionem como forças complementares em vez de adversárias. A chave para isso não são os exercícios de formação de equipes ou a cooperação artificial - trata-se de aproveitar a IA, adotar princípios de agilidade nos negócios e promover uma cultura orientada por dados para obter resultados mensuráveis.

Por que as vendas e o marketing são naturalmente conflitantes

- As vendas estão concentradas na receita de curto prazo → elas precisam de resultados imediatos, querem leads de alta qualidade que fechem rapidamente e, muitas vezes, lidam com comportamentos imprevisíveis dos clientes.
- O marketing se concentra no crescimento da marca a longo prazo → Eles se concentram no posicionamento do mercado, na conscientização, na geração de demanda e em estratégias que podem levar meses para gerar retorno.
- As vendas veem o marketing como algo desconectado da realidade → Os representantes de vendas frequentemente reclamam que os esforços de marketing produzem leads de baixa qualidade ou se concentram demais em mensagens abstratas sobre a marca, em vez de focar nos pontos problemáticos reais do comprador.
- O marketing vê as vendas como táticas e míopes → Os profissionais de marketing geralmente se sentem frustrados porque as vendas não acompanham os leads com rapidez suficiente ou os descartam muito rapidamente sem nutri-los.

Como a IA e a agilidade nos negócios abordam esse problema

1. IA para pontuação de leads e análise preditiva → A pontuação de leads orientada por IA pode ajudar a definir quais leads valem a pena buscar, reduzindo o atrito entre vendas e marketing.
2. Estruturas ágeis para vendas e marketing → Os princípios de agilidade nos negócios incentivam a colaboração iterativa, os ciclos de feedback frequentes e a responsabilidade compartilhada.
3. IA para personalização e direcionamento de conteúdo → A IA pode fornecer insights em tempo real sobre o comportamento dos clientes, permitindo que o marketing crie mensagens e argumentos de vendas mais relevantes.
4. Capacitação de vendas orientada por IA → Ferramentas de treinamento automatizadas, chatbots e assistentes virtuais ajudam os representantes de vendas a se envolverem com os clientes potenciais em tempo real, sem depender exclusivamente do marketing.

As armadilhas de um relacionamento disfuncional entre vendas e marketing

1. Gerenciamento de leads e taxas de conversão ruins
- Solução de IA: A análise preditiva ajuda a garantir que apenas os leads de maior intenção sejam passados para as vendas.
- Solução ágil: As reuniões diárias entre vendas e marketing garantem a melhoria contínua da qualidade dos leads.
2. Mensagens confusas e confusão do cliente
- Solução de IA: As ferramentas de CRM com IA garantem mensagens consistentes ao rastrear cada interação com o cliente.
- Solução ágil: Revisões regulares de sprint entre marketing e vendas para alinhar as mensagens e a estratégia.
3. Desperdício de orçamento e recursos
- Solução de IA: A IA pode analisar o ROI da campanha em tempo real, permitindo que o marketing se adapte rapidamente.
- Solução ágil: As retrospectivas identificam esforços desperdiçados, melhorando os investimentos futuros em marketing.
4. Falta de responsabilidade e apontamento de dedo
- Solução de IA: Os painéis de desempenho orientados por IA destacam onde os leads caem no funil, tornando a responsabilidade transparente.
- Solução ágil: OKRs (Objectives & Key Results) compartilhados para vendas e marketing evitam silos.

Como é o verdadeiro alinhamento na era da IA e do Agile

1. Definições compartilhadas e critérios claros de sucesso
- Qualificação de leads orientada por IA → Os modelos de pontuação de IA garantem que somente os leads com alto potencial de conversão cheguem às vendas.
- Colaboração multifuncional ágil → As equipes de marketing e vendas participam de sessões conjuntas de planejamento de sprint.
2. Colaboração em mensagens de vendas e marketing
- IA para análise de sentimentos → A IA pode analisar o feedback do cliente para refinar os argumentos de vendas e as campanhas de marketing.
- Workshops de mensagens ágeis → Workshops conjuntos permitem que ambas as equipes refinem as mensagens com base no feedback iterativo.
3. Uma estrutura de teste de argumentos de vendas
- Testes aprimorados por IA → A análise com tecnologia de IA rastreia quais argumentos de vendas têm maior repercussão entre os clientes em potencial.
- Loops de feedback ágeis → Os representantes de vendas testam novas mensagens em tempo real e fornecem feedback imediato.
4. Tomada de decisão orientada por dados
- AI Predictive Insights → As ferramentas de IA preveem quais estratégias de marketing gerarão os melhores leads.
- Ciclos de iteração ágeis → Os ciclos de melhoria contínua garantem a tomada de decisões orientada por dados.
5. Responsabilidade em nível executivo
- Monitoramento de desempenho orientado por IA → Os painéis oferecem visibilidade em tempo real do desempenho das vendas e do marketing.
- KPIs ágeis compartilhados → Ambas as equipes compartilham a responsabilidade pelo crescimento da receita e pelo sucesso do cliente.

Passando da disfunção para a colaboração

As melhores empresas garantem o alinhamento, tornando impossível que uma equipe tenha sucesso sem a outra. A IA e a agilidade nos negócios criam um sistema de autorreforço em que as vendas e o marketing se alinham naturalmente.

Etapas para avançar em direção a um alinhamento de vendas e marketing ágil e com tecnologia de IA

Etapa 1: Envolva as vendas no posicionamento antecipadamente
- A IA analisa negócios anteriores para fornecer insights sobre quais segmentos de clientes são mais lucrativos.
- A colaboração ágil garante a entrada em tempo real de ambas as equipes para refinar o posicionamento.

Etapa 2: Co-criar o discurso de vendas usando insights de IA
- As ferramentas de otimização de conteúdo com tecnologia de IA ajudam a refinar as mensagens mais eficazes.
- A iteração ágil garante que o marketing e as vendas testem e refinem continuamente o discurso de vendas.

Etapa 3: Estabelecer um ciclo de feedback contínuo
- A IA fornece insights de desempenho automatizados de CRM, mídia social e feedback do cliente.
- Os ciclos de feedback ágeis garantem que as vendas e o marketing sejam iterados rapidamente para maximizar a eficácia.

Etapa 4: Responsabilize ambas as equipes por meio de IA e métricas ágeis
- A IA fornece modelos de atribuição que mostram exatamente quais esforços geram receita.
- Os KPIs ágeis compartilhados garantem a responsabilidade e o sucesso mútuos.

Conclusão: O futuro da colaboração entre vendas e marketing

O alinhamento entre vendas e marketing não significa torná-los melhores amigos, mas sim criar um sistema em que ambas as equipes trabalhem de forma interdependente. Aproveitando a IA, integrando a agilidade dos negócios e promovendo uma cultura de colaboração contínua, as empresas podem quebrar silos, eliminar ineficiências e maximizar o potencial de receita.

Foto de Vardan Papikyan

Categorias
Trabalhos a serem feitos JTBD

Jobs-To-Be-Done (JTBD) + Agilidade de IA

Introdução

Atualmente, as empresas coletam mais dados de clientes do que nunca, mas a maioria das inovações fracassa. De acordo com a McKinsey (2023), 94% de executivos relatam insatisfação com o desempenho de inovação de suas empresas, e a Harvard Business Review (2019) observa que 85% dos novos produtos de consumo falham em dois anos.

O principal motivo? As empresas se concentram muito em quem são seus clientes e não em por que eles compram. O marketing tradicional enfatiza dados demográficos, psicográficos e percepções do cliente baseadas em pesquisasmas eles não conseguem captar as motivações mais profundas por trás do comportamento do consumidor.

O Estrutura de trabalhos a serem feitos (JTBD), iniciado por Clayton Christensen, oferece um causal compreensão do comportamento do cliente, ajudando as empresas a criar melhores produtos, serviços e estratégias de marketing concentrando-se nos motivos reais pelos quais as pessoas tomam decisões de compra.

Neste artigo, exploraremos:
As origens do JTBD e como ela surgiu do estudo de inovações fracassadas.
Como os clientes "contratam" e "demitem" produtos com base em suas necessidades.
Princípios-chave do JTBD e seu impacto na estratégia de negócios.
Estudos de caso do mundo real apresentando inovações bem-sucedidas impulsionadas pelo JTBD.
Como as empresas podem implementar o JTBD para obter vantagem competitiva.


As origens do Jobs-to-Be-Done (JTBD)

Por que a inovação tradicional fracassa

Durante décadas, as empresas dependeram de personas de clientes, grupos de foco e pesquisas para orientar o desenvolvimento de produtos e o marketing. No entanto, apesar desses esforços, muitas empresas não conseguem prever as necessidades reais dos consumidores.

💡 Principais exemplos de inovação fracassada:

  • Segway (2001) - Comercializado como um meio de transporte futurista, mas não conseguiu identificar um "trabalho" prático que precisasse ser resolvido.
  • Nova Coca-Cola (1985) - Presumiu-se que o sabor era o principal motivador da compra de refrigerantes, ignorando fatores emocionais e de fidelidade à marca.
  • Google Glass (2014) - Focado em avanços tecnológicos em vez de resolver um problema real do cliente.

Clayton Christensen e inovação disruptiva

O Estrutura do JTBD tem origem no trabalho de Clayton Christensenprofessor da Harvard Business School e autor de O dilema do inovador (1997). A visão de Christensen teoria da inovação disruptiva explica como os líderes de mercado geralmente fracassam ao se concentrarem em melhorias incrementais em vez de resolver problemas reais dos clientes.

Christensen e sua equipe de pesquisa descobriram que os clientes não compram produtos por seus recursos - eles os "contratam" para realizar tarefas específicas. Essa constatação levou à Trabalhos a serem feitos abordagem, uma metodologia que se concentra em por que os clientes trocam de produtos, e não por quem eles são.


Como os clientes "contratam" e "demitem" produtos

O princípio fundamental do JTBD

🔹 Os clientes não compram produtos; eles os contratam para progredir em uma determinada circunstância.
🔹 Se o produto fizer bem o trabalho, eles o "contratam" novamente. Caso contrário, eles o "demitem" e procuram uma alternativa.

💡 Exemplo: Estudo de caso do milkshake do McDonald's
A equipe de Clayton Christensen realizou um famoso Estudo JTBD com McDonald's para entender por que as pessoas compravam milkshakes.

📌 Abordagem tradicional:
O McDonald's inicialmente se concentrou em dados demográficos dos clientes e preferências de sabor. Eles conduziram grupos de discussão para ajustar o sabor e a consistência de seus milkshakes, mas as vendas permaneceram estáveis.

📌 Abordagem JTBD:
Os pesquisadores descobriram que a maior parte das vendas de milkshakes acontecia no início da manhã. Os clientes não estavam comprando apenas como uma bebida - eles estavam contratar milkshakes como um café da manhã conveniente, sem bagunça e de longa duração para longos trajetos.

📌 Resultado:
McDonald's Milkshakes reprojetados para serem mais espessos e mais recheados, fazendo com que durem mais no trajeto matinal.As vendas aumentaram significativamente sem alterar os sabores ou a marca.

Principais conclusões: Os clientes não compram produtos com base apenas em seus recursos. Eles escolhem produtos que os ajudam a atingir um objetivo específico em suas vidas diárias.


As três dimensões do trabalho com clientes

Para entender completamente por que os clientes contratam produtosAs empresas devem considerar três tipos de trabalhos a serem feitos:

1️⃣ Empregos funcionais - O motivo prático por trás de uma compra.
Exemplo: Um cliente compra uma jaqueta impermeável para ficar seco na chuva.

2️⃣ Empregos emocionais - O sentimento associado ao produto.
Exemplo: Alguém compra uma capa de chuva premium para se sentir confiante e com estilo.

3️⃣ Empregos sociais - Como a compra afeta a percepção social.
Exemplo: Um cliente escolhe uma capa de chuva ecológica para parecer ambientalmente consciente.

💡 Exemplo: Estratégia JTBD da Tesla
A Tesla não vende apenas carros elétricos; ela vende uma visão de inovação tecnológica e sustentabilidade.
✔️ Cargo funcional: Um carro de alto desempenho e com baixo consumo de combustível.
✔️ Trabalho emocional: A sensação de ser pioneiro em sustentabilidade.
✔️ Trabalho social: Status e prestígio por dirigir um veículo avançado.


Aplicação do JTBD à estratégia de negócios

Marketing tradicional vs. JTBD

Marketing tradicionalAbordagem de trabalho a ser feito
Foco em dados demográficos dos clientesFoco em intenção e necessidades do cliente
Usos grupos de foco e pesquisasUsos entrevistas aprofundadas e pesquisa observacional
Compara os recursos do produtoIdentifica pontos problemáticos do cliente
Concorre com rivais diretos no mercadoConsidera todas as soluções concorrentes para o mesmo trabalho

💡 Exemplo: Netflix vs. Blockbuster

Blockbuster (abordagem tradicional)Netflix (abordagem JTBD)
Focado em Aluguel de DVDs e taxas de atrasoFocado em remoção de inconvenientes de aluguel
Clientes presumidos variedade desejadaClientes compreendidos acesso instantâneo desejado
Competiu com locadoras de vídeoCompetiu com TV a cabo, DVDs e até mesmo videogames
Ignorou o trabalho de conveniênciaEntretenimento feito sob demanda e sem atrito

Resultado: A Blockbuster entrou com pedido de falência em 2010, enquanto a Netflix se tornou uma Empresa $250B concentrando-se na trabalho a ser feito pelo cliente.


Intersecção de JTBD, IA e agilidade nos negócios

Atualmente, as empresas estão passando por mudanças rápidas devido a transformação digital, inteligência artificial (IA) e evolução das expectativas dos consumidores. No entanto, apesar desses avanços, muitas empresas ainda têm dificuldades com a inovação e o envolvimento do cliente.

O Estrutura de trabalhos a serem feitos (JTBD)originalmente criado por Clayton Christensenfornece um causal compreensão do motivo pelo qual os clientes tomam decisões de compra. Isso ajuda as empresas a projetar soluções orientadas por IA e modelos de negócios ágeis que alinhar-se às necessidades reais dos clientes em vez de confiar em técnicas ultrapassadas de segmentação de mercado.

Com o surgimento do Tomada de decisão orientada por IA e agilidade nos negóciosas empresas devem integrar Pensamento JTBD em suas estratégias para se manterem competitivas. Neste artigo, exploraremos:

Como a IA aprimora a análise de JTBD para obter melhores percepções do cliente
Como os princípios do JTBD se alinham à agilidade nos negócios e modelos de negócios adaptáveis
Estudos de caso do mundo real em que as estratégias de JTBD orientadas por IA levaram ao sucesso
Como as empresas podem aproveitar os insights de JTBD com tecnologia de IA para obter vantagem competitiva


Por que a maioria das inovações baseadas em IA fracassa?

Apesar do potencial da IA, muitas iniciativas de negócios orientadas por IA fracassam porque eles não têm um entendimento profundo das necessidades dos clientes.

🔹 A McKinsey (2023) informa que 94% dos executivos estão insatisfeitos com o desempenho de inovação de suas empresas.
🔹 A Harvard Business Review (2019) afirma que 85% dos produtos orientados por IA falham devido ao desalinhamento com as necessidades reais dos clientes.
🔹 Os modelos de IA geralmente são treinados em dados baseados em correlação, em vez de insights causais sobre o comportamento do cliente.

Onde a IA fica aquém do esperado sem o pensamento JTBD

1️⃣ A análise preditiva de IA enfatiza demais a correlação:

  • A IA pode identificar padrões (por exemplo, "Pessoas que compram carros de luxo também compram café premium").
  • No entanto, a correlação não explica por que os clientes compram (por exemplo, "Os clientes compram carros de luxo por status social, mas compram café premium por experiência sensorial e conveniência").

2️⃣ Os chatbots de IA e os assistentes virtuais não têm consciência contextual:

  • Muitos Os chatbots com IA não conseguem fornecer um suporte significativo ao cliente porque eles don’t recognize the true “job” the customer needs done.
  • Instead of repeating scripted responses, AI systems must be trained to recognize customer struggles and emotional needs.

3️⃣ AI-Powered Marketing Misses Emotional and Social Jobs:

  • AI-driven ad targeting focuses on demographic similarities, mas fails to capture customers’ deeper motivations.
  • Exemplo: Recommending a fitness app based on age and gender ignores the emotional and social reasons behind fitness motivation (e.g., health concerns, self-esteem, community belonging).

📌 Solution: AI must be paired with JTBD analysis to move from correlation-based prediction to causation-driven insights.


AI-Driven JTBD: The Future of Customer-Centric Business Strategy

How AI Enhances JTBD Insights

AI-Powered Behavioural Analytics → Helps businesses analyse customer struggles and uncover hidden Jobs-to-Be-Done.
Processamento de linguagem natural (NLP) → Extracts deep emotional and social motivations behind customer purchases.
Machine Learning for Customer Segmentation → Moves beyond demographics to segment customers based on jobs and pain points.
Conversational AI & Sentiment Analysis → Helps companies understand why customers “fire” products and what causes dissatisfaction.

Real-World Example: AI-Powered JTBD in Action

📌 Netflix’s AI-Powered Personalization (JTBD Success)

  • Traditional recommendation systems categorized viewers by demographics.
  • Netflix shifted to a JTBD-based model, recognizing that:
    • Some customers “hire” Netflix to relax after work.
    • Others “hire” Netflix to bond with family ou learn something new.
  • AI-driven personalization now tailors recommendations based on viewing behaviours and inferred customer jobs.

📌 Spotify’s AI and JTBD Strategy

  • Spotify’s AI doesn’t just recommend music—it recommends based on customer “jobs.”
  • Recognizing that music is often hired to manage emotions, Spotify introduced mood-based playlists and AI-curated daily mixes.

AI-Powered JTBD in B2B Contexts

📌 Salesforce’s AI-Driven Customer Relationship Management (CRM)

  • AI-powered Salesforce Einstein analyses customer interactions to determine:
    • Why certain customers are at risk of churn.
    • What “job” the customer is trying to accomplish.
  • Instead of relying on static customer profiles, Salesforce uses real-time AI insights to adjust strategies dynamically.

💡 Key Insight: AI alone cannot replace human intuition and strategy—but when combined with Pensamento JTBD, it becomes a powerful tool for predicting and fulfilling customer needs.


JTBD + AI Business Agility: Perfect Match in Digital Age

Why Business Agility Needs JTBD Thinking

Agile businesses thrive by adapting to customer needs and iterating quickly. JTBD helps agile teams by:
✔️ Clarifying customer priorities → Teams focus on what truly matters to customers.
✔️ Avoiding feature creep → Prevents businesses from adding unnecessary AI features that don’t solve real jobs.
✔️ Supporting rapid prototyping → Businesses test whether a product actually fulfils a job before scaling.

Case Study: How Agile Businesses Use JTBD

📌 Amazon’s AI-Powered JTBD Approach

  • Amazon doesn’t just sell products—it optimizes for different customer jobs.
    • Prime members “hire” Amazon for ultra-fast, convenient delivery.
    • Kindle users “hire” Amazon for access to instant digital reading.
  • Amazon’s AI identifies changing customer jobs and adapts product offerings dynamically.

📌 Tesla’s AI and JTBD Strategy

  • Tesla’s autonomous driving AI isn’t just about self-driving—it’s about solving the job of reducing driver fatigue and increasing convenience.
  • Instead of competing with traditional car brands, Tesla focuses on software-based agility, continuously updating features based on evolving customer jobs.

How Businesses Can Implement AI-Powered JTBD for Competitive Advantage

Step 1: Identify Customer Jobs with AI-Powered Behavioural Data

📌 Use AI-driven customer journey mapping to analyse how people interact with products and services.

Step 2: Align AI and Business Agility with JTBD Insights

📌 Design agile business models that adapt to customer job changes dynamically.

Step 3: Integrate AI-Driven Personalization Based on Customer Jobs

📌 Use AI-powered recommendation engines to match products/services to real customer jobs.

Step 4: Leverage Conversational AI & Sentiment Analysis for Customer Feedback

📌 Monitor AI chatbots and support interactions to detect customer struggles and pivot business strategy accordingly.


Future of JTBD, AI, and Business Agility

AI is a powerful tool, but it must be guided by Jobs-to-Be-Done insights.
Business agility is essential for adapting to evolving customer needs.
JTBD thinking transforms AI-driven business models from feature-driven to truly customer-centric.


Citations & References

  • CB Insights. (2023). The Top Reasons Startups Fail.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. Harper Business.
  • McKinsey & Company. (2023). The State of Innovation in Global Business.
  • Harvard Business Review. (2019). Why Most New Products Fail: Lessons from 40,000 Launches.
  • Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
  • Tesla AI Strategy Report, Forbes (2023).
  • The Innovator’s Dilemma. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD PDF Explanation

Foto de Evangeline Shaw

pt_BRPortuguese