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#354 - PepsiCo: pessoas, processos e dados antes do sistema de IA · Os Agilistas

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Bom dia, boa tarde, boa noite, bem vindos a mais um episódio
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das asilistas, o podcast que é o seu radar de inovação,
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tecnologia e negócios. Eu sou Pedro Rangel.
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Hoje a gente vai falar de uma grande aposta da Pepsico no uso
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de IA com a sua força de vendas no Brasil, que gerou um
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resultado aí super expressivo. Numa das maiores empresas de
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consumo do planeta. Antes de mais nada, Fernandinha,
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que bom ter você aqui hoje e. Aí, Pedro, olá pessoal, tudo
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bem? Pois é, estou aqui, né?
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Fazendo uma dobradinha aí, como a gente sempre faz, né?
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Do entre chaves junto com os agilistas, se Bora pra esse papo
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que me interessa bastante também, né?
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Isso. Aí vai ser legal, obrigado,
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Fernandinha. E hoje a gente vai explorar esse
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assunto com a Francine cristello, que é CIOE, líder de
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Business transformation da Pepsico Brasil.
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Francine, muito bem-vindo aos agilistas, se apresenta aí um
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pouco pra gente, conta sua trajetória.
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O que que te levou a essa missão aí de transformação de negócios
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na Pepsico? Boa gente, bom, bom dia, boa
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tarde, boa noite. É isso, né?
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É isso já não é isso do horário. Bom gente, prazer.
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Eu sou a Fran. Eu estou aqui à frente desse
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super desafio de de transformação de negócio EE
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tecnologia. Dia dentro da Pepsico há 2 anos.
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É difícil hoje em dia não transformar negócios, né?
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Tá tudo transformando tanto, tão, tão rápido, tanto tempo.
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Então aqui a gente tem uma área focada nisso, e essa área se
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juntou globalmente com tecnologia há mais ou menos um
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ano. Então a gente começou a
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liderança por essa questão de transformação de negócio e
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tecnologia acaba. Se juntando um pouco a essa
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agenda, até porque hoje em dia é bem difícil separar tecnologia
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de negócio. É um pouco disso.
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Prazer, obrigada pelo convite. Eu até gostaria que fosse mais
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difícil, Fran, hoje já vou te chamar de Fran também, tá?
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Ótimo, é isso. Eu falo, Francine, só minha mãe
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quando ela está muito brava. Gente, alguém fala, Francine
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chega a dar um repio. Fran, a gente queria já começar
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discutindo aí um case super legal que você trouxe pra gente
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de antemão, que é esse motor de a que orienta.
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Em tempo real, aí a força de vendas da da Pepsi cor.
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Primeiro, conta pra gente um pouco sobre o case do que que se
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trata essa ferramenta, qual que é a proposta de valor dela?
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Abrangência? Eu falo que, Ah, ela é uma
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excelente ferramenta, quanto mais variáveis você tem, né?
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E hoje na Pepsico, a gente está falando de mais de 500 SKUs,
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mais de 500 unidades de produtos diferentes.
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Tem uma força de vendas aí de mais de 2000 pessoas que atendem
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o pequeno varejo diretamente, quase 200000 pontos de venda.
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Então, quando você coloca 200000 pontos de venda com 2500
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vendedores, com 500 scaus, é muito difícil você combinar
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todas essas variáveis. E hoje a gente criou todo um
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motor para ajudar esse vendedor, todo um motor de ar.
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Quando esse vendedor chega no ponto de venda, ele faz check in
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naquele ponto de venda. E ele recebe as tarefas que ele
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precisa fazer naquele ponto de venda, naquele momento daquele
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dia, todas as variáveis ao entorno que ele mentalmente fica
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muito difícil de calcular. Esse motor todo de inteligência
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artificial calcula e já diz a tarefa para esse vendedor do que
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ele precisa fazer com aquele ponto de venda naquele dia, o
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que ajuda a gente muito. Acho que Oo case hoje, esses
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pontos de venda que tem essa adoção de todas essas
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ferramentas crescem aproximadamente mais que o
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dobro. Do que é os pontos de venda
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antes, né? Desse todo assim ferramenta.
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E Franco, como é que foi a adoção assim dessa ferramenta,
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né, que como você foi descrevendo, até vi algumas
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entrevistas suas, né? Nos eventos recentes você fala
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um pouco, né, desse desse tema da iasser, um amplificador que
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amplifica, né? O que as pessoas amplifica, né?
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O que que é Oo papel, né? Das pessoas e elas possam passar
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a. A lidar com coisas que antes
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elas não lidavam, né? Então, como que você vê assim a
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adoção dessa dessa ferramenta que vocês estão desenvolvendo?
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E como que isso mudou, né? O dia a dia do vendedor dentro
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da Pepsico, acho. Que resistência é inevitável,
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né? É, a gente enfrentou uma certa
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resistência no início, muito. Tinha muito, muito receio, muito
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medo. Então você vai me será que esse
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papel vai ser substituído, né? E aí, muito do que você falou, a
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gente sempre falava que. É é sobre AO potencial de
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transformação de um papel e não sobre substituição.
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Nesse caso, a gente não não estava interessado em substituir
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Oo vendedor sem amplificar muito o trabalho dele, que foi, sim,
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transformado. Acho que a resistência é
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inevitável. O que a gente não pode fazer é
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ignorar essa resistência. Então a gente sempre presou
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muito. Pela transparência, por foram
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múltiplas conversas o tempo todo.
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Então começou com o piloto. Já é um projeto de mais de 3
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anos. Começou com o piloto numa região
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onde os vendedores eram consultados o tempo inteiro
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sobre o que a gente, quais eram as percepções deles, quais eram
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os receios que eles tinham para que a gente conseguisse mapear.
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Antes de escalar, inclusive, a qualquer conversa, qualquer
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adoção dessa ferramenta tem muito de desmistificar.
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Eu acho que hoje, quando a gente fala de AA dentro das grandes
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empresas, principalmente quando você vai falar para front line,
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para para equipes muito grandes, existe um pouco bicho Papão ali,
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né? Oo que que é isso?
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Existe uma coisa da IAC, ou ela, eu brinco que ou ou é pozinho de
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prim, plim, plim, ou é meio bicho Papão.
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Ninguém entende o que acontece por trás quando você tenta
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trazer clareza, eSIM. Amplificação para os usuários do
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que que é aquilo? Não deixa eu te explicar, no
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fundo, olha, é matemática, eu estou pegando e combinando todas
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essas variáveis e eu vou te dar isso aqui por trás.
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Isso ajuda muito na adoção. Fazendo a comparação com o
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futebol, acho que nunca antes na história a gente teve tanta
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tecnologia dentro de uma chuteira, né?
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Se você olha a chuteira de jogador, ela é tudo, menos um
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Calçado, é um acho sinal absurdo de tecnologia ali dentro.
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O jogador precisa necessariamente entender toda
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aquela tecnologia que está ali dentro precisa, não precisa
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entender a loja. Lógica do chip que tá dentro da
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chteira. Você precisa mais ou menos
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entender como aquilo ajuda ele. E ele precisa ir para o treino e
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treinar. Não adianta se o jogador não for
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por treino, calçar a chuteira e ficar lá treinando.
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Não tem tecnologia que você coloque na chuteira.
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Que vá fazer aquele cara virar o Neymar.
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Então aqui acho que é muito disso.
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Existir um pouco dessa explicação.
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Deixa eu te explicar o que tem aqui por trás, até porque, se é
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uma ferramenta que você vai usar, eu preciso que você
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entenda o que ela está te dando e essa transparência dos
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problemas. Se você tem medo, me diz.
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Se você está com dúvida, me fala.
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E pilotar muito com esse grupo de vendedores que foi escolhido
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ali no início para entender até as conversas e os os potenciais
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eixos de adoção que a gente teria.
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Para o futuro? Com certeza.
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E acho que por último, se era uma ferramenta, e é uma
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ferramenta que a gente realmente acreditava no potencial
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transformador dela, ela precisa ter um papel central nessa
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função. Então, hoje, por exemplo, 11
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pedaço representativo da remuneração desse vendedor está
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atrelado a cumprimento dessas tarefas.
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Então também tem toda uma colocação ali disso, dessa
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ferramenta ser central para o papel deles.
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Tá legal, Fran? Tem então uma pesquisa da da
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Mackenzie. A gente cita ela de vez em
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quando, em alguém. Alguns episódios, quando a gente
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fala de transformação, que fala que 70% dos projetos de
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transformação falham. E a principal causa não é
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tecnologia, é a resistência cultural.
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Falha na adoção e teve em algum lugar que eu li?
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Eu acho que foi na sua entrevista da CNBC que você
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comentou que o treinamento mais importante na peps cool não foi
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simplesmente sobre como usar a ferramenta.
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Mas o que fazer com o tempo? Que AIA libera, né?
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E aí isso muda radicalmente a forma de abordar a capacitação
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com a tecnologia, né? Como que vocês comunicam essa
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visão internamente? Como é que foi esse processo aí?
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É aqui. Eu escutei Na Na assistência w
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desse ano uma frase que eu repito muito, que é Oo start
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with why not with AIE pra mim tá tem tem muito sobre isso que às
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vezes a gente fica nesse re esquiling de todo mundo com EI,
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né? AI eu preciso que todo mundo
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entenda e AI eu preciso que todo mundo se re esquil e mas não
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quero que a companhia. Ter a codien Python, cara, todo
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mundo vai de codi e tem alguns papéis que são muito centrais de
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cada função, então no vendedor eu preciso que ele seja um
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desenvolvedor de negócios. A gente vem de 11, rotina e um
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histórico de 80% do tempo ocupado com.
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Tirador de pedido e shows operacionais daquele ponto de
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venda. Todo esse algoritmo, essas
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tarefas que eu contei para vocês, eles vêm dentro de um
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ecossistema também, que não é só para o vendedor.
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Então a gente tem uma central que fala diretamente com o ponto
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de venda. Se ele precisar o ponto de
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venda, pode colocar o pedido dele online pelo aplicativo.
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Então, a partir do momento que o próprio ponto de venda já coloca
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o pedido dele pelo aplicativo EAO vendedor chega na loja, ele
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já tem as tarefas dele prontas ali.
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O que que ele precisa fazer naquele dia se o ponto de.
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De venda. Tá com um problema de troca do
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telefone ou eu preciso trocar o meu rack, né?
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Que é aquele expositor que fica ali, uns salgadinhos.
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Ele consegue por dentro do aplicativo, mandar uma mensagem
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diretamente pra para as nossas áreas, que faço eu aqui.
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Então, dentro dessa minha rotina, acho que é ressignificar
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esse papel. Né?
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A gente trabalhou muito com os vendedores em ressignificar esse
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papel. O centro da dessa função sempre
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foi desenvolver esse negócio. Me contaram que nenhum algoritmo
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vai me contar, entender o momento daquele ponto de venda,
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entender que está abrindo um cursinho de pré vestibular na
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esquina e que vai vender um Monte de doritos.
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Ou que a torcida organizada do Flamengo, que é a flamenguista
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de coração, abriu uma concentração ali e que agora
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todo mundo come leis antes do jogo.
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São coisas que só o vendedor vai lá.
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Ele vai entender e ele vai perceber e ele vai ver se aquele
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ponto de venda tem potencial para inovação ou se ele tem um
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potencial para os core Brands. Acho que reeducar o vendedor com
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esse papel e reexplicar. Isso foi super fundamental.
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Então a gente tem 11 academia que a gente chama, que chama
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academia digital, e a no início era muito.
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Todo mundo já tinha academia, de então chegava ela falava, vou
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aprender a criar e anão vai criar.
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E a é sobre esse cor de desenvolver negócios, é sobre
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essa habilidade de como agora eu vou centrar nos processos que
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agregam valor para aquela função.
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Acho que esse é 11 dos grandes pontos da e a que hoje todo
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mundo vive na mesma lógica. Acho que falaram uma comparação
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pra mim esses dias também, que eu achei muito boa, que é quando
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chegou o Excel, todo mundo achou que os contadores fossem perder
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o trabalho e que o contador nunca mais fosse existir.
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A gente está cheio de. Computador por aí, só que com
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outro papel, né? Com outras habilidades e outras
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análises. Então acho que a gente vive
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muito esse momento. Hoje, acho que no final das
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contas, você até mencionou, né, que existe realmente um conflito
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de interesses, né? E acho que essa é sempre a fonte
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inicial da resistência. Quando a gente fala de adoção de
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a. Né?
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Seja ela no negócio, como é o exemplo da Pepsico, seja ela no
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desenvolvimento de software que a gente tem aqui no DTI, por
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exemplo, justamente porque as pessoas, elas pensam que elas
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vão ser substituídas, né, como você mesmo disse, ou o trabalho
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delas vai perder o valor, vai perder a relevância, mas no
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final das contas, né? Assim, o importante mesmo é
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quando elas mais AIA, né? Trabalham no seu melhor dos
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potenciais, né? Elas trabalhando com o melhor
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que elas fazem, né, como você falou, até identificando certas
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coisas. Que às vezes vai ser só o
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vendedor no campo que vai identificar, né?
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E aí há também trabalhando da melhor forma que é, encontrando
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os padrões, enfim, né? Fazendo toda a análise de dados,
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com aqueles dados disponíveis e dando bons insights para o
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vendedor conseguir pegar aquilo ali na hora que ele precisa e
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fazer, né, a ação, a venda na hora certa, né?
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Então acho que é é assim como todas as adoções que a gente tem
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visto, né? De AA gente tem esses pontos
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assim de resistência, mas que quando a gente consegue combinar
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muito. Muito bem o Mano com AIA.
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Aí sim, eles brilham, né? E conseguem.
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Enfim, né? A gente consegue o melhor dos
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potenciais aí, né? Eu acho que é exatamente isso,
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porque tem casos que AIA vai sim transformar muito aquele
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trabalho, né? Eu tenho um caso aqui com a
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gente. Está vivendo o auge da reforma
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tributária e muitas mudanças sistêmicas.
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Precisam acontecer para se adaptar.
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AA toda a questão da reforma. E quando a gente faz uma mudança
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dentro de um sistema, eu preciso testar esse sistema de ponta a
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ponta, né? Todos os sistemas.
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Então, uma mudança hoje de reforma tributária, de preço, eu
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preciso tocar em 12 sistemas, 12 aplicações diferentes para
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conseguir fazer esse order, que tem todo um time que fica ali
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conferindo etapa, etapa. Então tinha uma pessoa no meu
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time que ficava lá no CDV, lá no centro de distribuição.
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Quando a nota fiscal chegava lá, ele pegava essa nota fiscal lá
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no CDVE analisasse. O sistema já modificado, trazia
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todas as informações corretas dentro daquela nota.
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Esse próprio time, depois de tantas alterações que eles estão
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fazendo, essa pessoa, a gente deu todo um treinamento de AE,
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aí sim, de tecnologia para ela. E ela mesmo fez parte do grupo
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que automatizou todas essas conferências de ponta a ponta.
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Antes, o que eu precisava de 7 pessoas e 20 dias eu faço com 11
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chip digital e algumas horas. E essa pessoa que ficava falando
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do CDV hoje é uma das pessoas que tá rodando para gente.
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Grande parte dessa automação era uma pessoa de CDV, super
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especialista em fiscal e que hoje tá rodando em Python.
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É, então acho que vai ter, né? OOO fórum mundial econômico cita
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muito que até 2030, 60% acho, se eu não me engano, é a estimativa
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de brisquiling de requalificações que a gente vai
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precisar na força de trabalho. Gente, se a gente parar pra
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pensar, 2030 tá ali, né? A próxima copa?
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É. Isso aí, assim, eu concordo
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bastante com com essa conversa nossa, eu vejo que a tecnologia
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ela vai resolver sempre foi né? Mesmo antes da iar, resolvendo
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aspectos transacionais, né? Eliminando muito desperdício
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ali. E o ser humano, o aspecto
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relacional que é no fim da linha, nós somos seres
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relacionais e a complexidade inerente às nossas relações vai
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existir ainda, né? Assim, a gente não vai ter tudo
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resolvendo de máquina para máquina, né?
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No No fim da linha. Então Eu Acredito muito nessa
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nessa dualidade aí, mas eu entendo que em determinadas
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funções as pessoas possam se sentir mais ameaçadas do que em
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outras, e mais e menor grau, né? E tudo mais.
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Mudando 11 pouco o assunto aqui, Fernando, pra gente falar de de
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inovação, de algumas conquistas aí da pepscobe, o Brasil foi
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escolhido como o hub do peps colabs para a América Latina,
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então exportando inovação aí internacionalmente, né?
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A gente sabe que existem muitos erros.
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Estruturais que impedem de as empresas de escalar e a além de
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pilotos. Eu queria que você comentasse,
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né? Baseado nesse sucesso aí que
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está sendo o peps colabs, o que que a pepsco fez diferente para
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sair do do experimental? De fato, avançar com a inovação,
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né? O que você puder trazer de
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exemplo para gente aí eu sei que sem entregar o ouro, mas o que
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você puder comentar mais para gente aí em linhas gerais.
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Peps colabs é uma plataforma global que a pepsco tem o grande
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objetivo de peps colabs. É como a gente traz parceiros
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para mesa que consigam nos ajudar a resolver os problemas
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reais. E aqui acho que vale muito a
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máxima do a gente precisa se apaixonar pelo problema e não
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pela solução. E um.
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Um dos diferenciais para mim é a metodologia que peps colabs
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traz. Então, é a mesma metodologia
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globalmente e ela começa com a equipe interna de peps colabs
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mergulhando junto com a área de negócio para definir onde está o
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problema. Depois disso, a gente vai para o
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processo de escalting, onde a gente traz algumas startups.
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Faz ali um fit gap das startups junto com a área de negócio e
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traz a startup escolhida desde o início para reestruturar esse
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problema. Então a gente volta, uma vez a
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startup escolhida, a gente volta um pouco alguns passos e traz a
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startup para construir essa solução junto com o Business.
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Muitas vezes a gente já teve casos de mudar o problema depois
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que a startup chegou, porque traz um olhar e fala, olha, não
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é bem isso que a gente precisa mexer.
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E principalmente porque ali o negócio é startup.
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Quando eles estiverem junto para mesma mesa, se unem de uma forma
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muito extraordinária. Então, o trazer e desenhar essa
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solução piloto é super importante que seja em conjunto,
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não seja 2 lados. De um discurso eSIM, que seja
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uma conversa com trocas construtivas ali dentro da mesma
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mesa. E aqui para mim, a gente sempre
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tem, desde o primeiro momento dessa solução, um olhar para
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escala. Porque não adianta você só
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conseguir resolver o problema enquanto ele é pequeno.
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Naquela fábrica, ele é tão adaptável.
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E acho que uma das coisas super importantes que eu sempre falo,
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a gente fala bastante aqui internamente, é toda
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transformação. Ela passa por um quadradinho,
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que é pessoas, processos, dados e sistemas e necessariamente
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nessa ordem, acho que sistemas vem ali por último.
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Então a gente sempre analisa esses 4 ângulos pessoas pelo
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ângulo de. Eu tenho as as áreas da empresa
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para tocar esse negócio. Então, quando a gente fala de
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uma implementação de CDP de base para análise de dados de
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consumidor, você tem uma área de CRM, porque se você implementa
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um CDP, que é uma tecnologia super incrível de base de
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consumidores. Você tem uma área de CRM na
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companhia para acionar esse CDP para falar com seus
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consumidores, não importa é ou então pessoas no ângulo de
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capabilities. Muito do que a gente já falou
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aqui de Ruiz kiling. Às vezes a gente tem área de
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dados, Ah, eu vou fazer uma transformação, vou colocar um
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super data Lake, vou te dar capabilities incríveis.
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Você tem área de dados? Poxa, tenho, tenho uma área de
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dados. Ah, mas o que que essas pessoas
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da área de dados hoje estão fazendo?
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Você tem cientistas, tem engenheiros de dados, ou você
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tem extrator de bw do SAP que fazendo tabela dinâmica, porque
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se você ainda tiver extratorizados, não adianta.
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A gente precisa dar uma repaginada e rissql todo todo
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esse pessoal. Pra Ele conseguir tocar esses
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capabilities que você vai implementar de sistemas lá na
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frente, né? Depois que a gente olha pessoas,
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a gente olha processos e é incrível o poder que a gente tem
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dentro das grandes corporações. De ter um processo desenhado
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guardado no SharePoint de alguém e 5 áreas fazendo 7 processos
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diferentes ao mesmo tempo, né? Isso é super incrível.
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Então a gente realinha esse processo e a depois a gente fala
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de dados, porque os dados precisam bater, eles precisam
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estar limpos. Se o processo está super
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azeitado, eu acho que Oo dado ele vem de uma forma mais.
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Limpa e organizada. Mas também a gente muitas vezes
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subestima algumas questões de dados, né?
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A gente já passou alguns meses aqui internamente discutindo
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conceitos básicos. Então, quando você está falando
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de indústrias de CPGSA, gente fala muito de celout.
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Que é a venda ao consumidor. A gente já passou meses
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discutindo a fórmula do celout, porque para uma área, a fórmula
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era a mais uma, para outra área, a fórmula era a menos um, e a
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gente precisava fazer a companhia inteira concordar que
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a fórmula de ser out era a mesma e depois a gente vai para o
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sistema. Eu acho que muito dos erros que
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eu vejo hoje acontecendo com as startups e com esses programas
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de inovação abertas, que às vezes você pega uma startup que
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ela tem um sistema, mas você não olha para essas 3 outras coisas
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que vem antes, então. Como piloto, o sistema até pode
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funcionar, mas se ela não tiver encaixada nesse quadradinho,
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você não vai conseguir escalar, porque muitas vezes você vai ter
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eixos no processo ou eixos no dado ou eixo nas pessoas.
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E só essa combinação escala. Então AA startup não vai
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resolver sozinha. O sistema da startup não vai
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resolver sozinha o seu problema. Acho que essa.
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Combinação de todas as soluções é é Oo que traz bastante valor.
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Legal, Fran, eu acho que você você realmente definiu aí, né?
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11 problema bem típico assim, né?
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De empresas que tentam colocar, né?
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Modelos e sistemas e softwares de a no ar, né?
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Em produção e falham justamente no piloto.
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Por justamente esses esses 3 coisas, né?
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Essas 4 coisas, na verdade que você foi.
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Mencionando aí, né? É, são.
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É um problema bem típico que a gente vê, né?
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Quando a gente fala sobre escalariar, a própria Mackenzie,
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eles também tem uma pesquisa que eles falam e eles definem um
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termo lá que é o piloto do o purgatório do piloto, né?
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Que é o tanto de projeto que realmente morre no piloto
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justamente porque ou não tem os dados organizados, né?
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Ou, enfim, ou os processos não estão bem adequados pra aquela.
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Né, e a de fato escalar e no final das contas, no final das
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contas, esses projetos acabam morrendo e não retornam o
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investimento que foi feito para eles, né?
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E esse é um dos grandes enormes desafios quando a gente fala de
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a em produção é o retorno do investimento que foi feito, né,
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porque como a gente já viu, né, AEA não necessariamente é
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barata, normalmente, inclusive é cara, né?
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Nem sempre o retorno é dado, né? O retorno ao investimento
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acontece. Legal e até falando aí em
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grandes investimentos. A gente tem também 11 dado muito
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interessante que é o centro de PID, né?
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Da da pepscoefran, em Sorocaba, foi inaugurado aí com um
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investimento de 25000000, é o maior das Américas.
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Com ele, a pepscoe reduziu o tempo de lançamento de novos
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produtos. Aí de 18 para 6 meses eu tive 11
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professor, só trazendo 111. Conceito interessante aqui, ele
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comenta assim que inovar, na maioria das vezes não é criar
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algo do zero, é identificar onde a energia está sendo
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desperdiçada. E reorganizar o sistema para ela
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fluir melhor é um conceito que eu mais recente que eu ouvi
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assim, mais diferente de inovação.
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E quando você olha para essa redução de 18 para 6 meses,
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Fran, você consegue citar o que vocês pararam de fazer que
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liberou esse espaço? Pode ser no PID, pode ser no
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leves também. Onde você conseguiu um exemplo
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legal aí? Gostei dessa frase e ela é muito
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boa mesmo, porque acho que a gente tem muitas vezes na cabeça
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um conceito de que inovação é uma área.
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Cilada, né? Ou só um pedaço?
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E é realmente muito transversal? EE se você pensar aqui, né,
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engenheiro, na física da coisa, você tem muita energia
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despertada ao longo desse processo inteiro, então é super
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importante você revisitar OOO processo como um todo para
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entender onde vai o centro de de inovação de payde Sorocaba.
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Ele é bem incrível. Acho que muito se fala.
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Vou trazer um outro conceito aqui dos disto, twins, que está
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super na moda também quando a gente anunciou recentemente.
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Uma parceria da pepsco com a nvidia e com a Siemens para o
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uso de stoce twins de algumas manufaturas e divulgou alguns
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números de 90% dos problemas como disto twins podem ser
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antecipados, então se detectam os problemas de uma fábrica
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antes mesmo deles acontecerem. Isso vai chegar, já chegou um
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pouco INPI d então pensa que nessa mesma lógica de disto twin
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para um processo de inovação, como você consegue antecipar?
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Todas essas dificuldades, todas essas dispersões de energia que
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viriam ali dentro desse processo, antes mesmo de tentar
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escalar ou de começar, né, de novo.
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Aqui são muitas variáveis, um processo de inovação.
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Imagina criar um produto? A gente fala da crocância titos.
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A crocância titos é algo espetacular.
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A gente, inclusive, tem bastante IA nas fábricas para garantir a
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crocância ideal de titos, dependendo de vários fatores de
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umidade, clima, matéria prima e afins.
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Quando a gente fala de consumidor, produto, sabores,
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aromas. Custos brasis, né?
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A gente tem tantos perfis culturais dentro do Brasil,
23:01
tantos ingredientes que a gente pode usar.
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Aí a de novo encaixa muito bem dentro de um processo desse.
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E mais do que a redução de tempo não operacional, da redução de
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tempo, para mim em PD, é quando a gente entende a
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disponibilidade de testar mais hipóteses.
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Então, antes, num processo de inovação, você ficava muito
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restrito ao tempo. São 18 meses.
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Ah, mas eu quero testar de cabeça para baixo, meio na
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diagonal, de cabeça para cima. Não dá tempo.
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Você já está consumindo esses 18 meses?
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Não dá tempo de você testar todas as hipóteses que você
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gostaria para o consumidor? Quando a gente olha para esse 18
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para 6, o que vem muito é, vamos testar mais hipóteses.
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Então a gente ganha espaço para colocar mais hipóteses na mesa
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de formas controladas, em testes mais rápidos que a gente
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consegue fazer. Então acho que o convite aqui é
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o. Olhar para um ângulo de mais
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ciclos. Eu consigo fazer mais ciclos
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dentro desse mesmo período de tempo e testar mais hipóteses,
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testar mais consumidores, testar mais ingredientes.
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EE, isso com certeza traz uma inovação, uma capacidade de
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inovação, de pensar um pouco mais fora da caixa, de trazer
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vários produtos novos. E a essa adaptação a esses
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brasis, a esses consumidores que a gente tem, né?
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Agora a gente está com 3 inovações incríveis de leis para
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copa, que vieram muito desse processo novo.
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O processo que você descreveu aí, Fran, é bem assim, né?
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É completamente ágil, né? Assim tudo havia aqui com que a
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gente até conversa bastante aqui no podcast, né, sobre agilidade.
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E você foi descrevendo também esse processo que é importante,
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da gente saber de aceitar a falha, né, e falhar o mais
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rápido possível para que a gente não fale só em produção, né?
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E o custo do do erro? O custo do bug.
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Fique muito mais caro, né? É.
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Então é é legal ver isso e ao mesmo tempo, eu imagino que deve
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ser um pouco, um pouco até difícil de defender esse direito
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de falhar, né? Numa numa indústria tão grande,
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né? Numa numa empresa também tão
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grande, né? Você acha que teve, teve alguma?
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Como que é isso assim dentro da. Do lebs.
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O nome da área traz transformação no coração, né?
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É o que eu falo muito para o time, é, a gente precisa
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desmistificar de novo esse peso do errar.
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E quanto mais você fala com os times de tecnologia, isso tem
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sido um pouco mais complexo, porque tecnologia vem dessa
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estabilidade dos sistemas, né? A gente fala ali do destaque de
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99 ponto 9875 por cento de estabilidade do sistema.
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Você vai no nível de assertividade, de estabilidade.
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Que é difícil você virar essa cultura para uma chave de tudo
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bem esse sistema aqui, tudo bem, se a gente errar, né?
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A gente precisa errar, precisa trazer essas coisas.
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Mas se a gente não tiver errando, a gente não está
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tentando. Se a gente não tentar, a gente
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não vai transformar nada. Então, para uma área que traz
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transformação no nome, o erro precisa fazer parte disso,
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lógico. Se eu conseguir usar AIA para
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prever esses erros, 90% de todos os erros antes deles
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acontecerem, se eu consigo colocar todo esse potencial ao
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meu favor e amplificar tudo isso numa escala ainda digital, que
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incrível. Mas hoje a gente.
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Tem uma cultura, inclusive de quem achar erro, sabe.
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Quem achar mais erros, ganha. Vamos fazer uma gincana de
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procurar tudo que pode dar errado num primeiro momento pra
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errar. Mas realmente eu vejo uma
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resistência maior disso quando você fala com times de de
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tecnologia, porque vem de um time que só era lembrado quando
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dava erro e você nunca podia errar, né?
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É ali, se a gente voltar, vem pra trás em tecnologia.
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Era sobre isso, os time de tecnologia.
26:41
E não queriam que o telefone tocasse.
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Se o telefone tocar é porque deu problema, porque o sistema caiu
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e alguém brigando comigo. Então, como que você traz essa
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cultura de aprendizado para esse time de erro?
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Da naturalidade do erro é algo super válido e com certeza, peps
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colabs ajuda muito nesse resql dessa cultura interna, porque as
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startups trazem isso no coração, né?
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Do tentar errar e tentar mais uma vez, mais uma vez, mais uma
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vez. Então, Eu Acredito muito No No
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poder da combinação desse ecossistema.
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No mundo de hoje, é muito difícil você fazer coisas
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sozinho, né? É.
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Então quando você traz esse ecossistema, Combinado com
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capabilits diferentes, com culturas diferentes, com certeza
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a soma das partes. Dá mais?
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E querendo ou não, né, hoje, com AIA agora aplicada nos times de
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tecnologia, a gente também tem essa possibilidade de
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experimentar muito mais. Justamente porque AIA também
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acelera completamente, né? A construção dos produtos
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digitais, né? Então, essas hipóteses que vocês
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ficam exercitando no labs também podem ser levadas, né?
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Para os times de tecnologia, porque AIA nos nos possibilita.
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Experimentar muito mais, errar também muito mais rápido, né?
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Porque, afinal, construir produtos digitais também ficou
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muito mais rápido e muito mais barato, né?
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É isso aí. E Fran, quando você olha para
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frente, então não só na Pepsico, né?
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Dentro e fora. Mas é para o Brasil como um
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todo, como ecossistema de inovação, que que se enxerga
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como maior oportunidade que a gente ainda está deixando na
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mesa. Aí eu?
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Acho que é o é o poder mesmo dessa combinação e de começar
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conversas. O mundo, né?
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E as empresas? A gente vêem muito de um.
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Um modelo de discurso. Vamos pensar nas mídias lá de
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trás, né? Você tinha que ter uma mídia,
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uma propaganda perfeita, você tinha que estudar nos detalhes,
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aquela aquele filme que você IA gravar para passar ali na Globo.
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E eram meses e meses de planejamento, de discurso de
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gravação, para depois você ir para o para o ar.
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Hoje você conversa muito com seu consumidor dentro.
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Do das mídias sociais? É, é.
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É algo muito mais dinâmico, né? Você não precisa ter esse
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discurso pronto, porque a gente tá saindo das das eras, dos
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discursos, das palestras para das conversas.
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A gente tá aqui nesse podcast trocando ideia e conversando.
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E acho que como a gente une os diferentes stakeholders dentro
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dessa cadeia de inovação do Brasil, é cada vez mais unir as
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grandes indústrias com as startups, com os governos, com
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as universidades. Mais públicos a gente tiver
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sentados dentro dessa mesa. Com certeza maior o nosso
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potencial e velocidade de inovação.
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Eu Acredito muito nessa união para aceleração da inovação do
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Brasil. Legal, bons insights, Fran, mas
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eu acho que a gente está caminhando já para para encerrar
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o episódio aqui. Fran, você que está No No centro
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aí de de uma transformação que mistura tecnologia,
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comportamento humano, estratégia, cultura.
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Tem algum livro, artigo, experiência, uma indicação de
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algo que foi o mais revelador? Para você, nessa jornada, que
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você recomendaria para quem tá participando de uma
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transformação dessa magnitude também?
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Aqui, acho que eu vou frustrar também a expectativa da
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pergunta. Acho que nessa linha das
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conversas hoje, para mim tá muito difícil, gente, não dá, tá
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tudo mudando muito rápido. Não dá tempo de você pegar um
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conhecimento, colocar num livro, fazer uma apostila, né?
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Entrega a idade, mas é uma apostila e botar num curso,
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vender ou divulgar o curso para alguém entrar nesse curso.
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A mesma coisa um pouco com o livro.
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Tá bem difícil você conseguir colocar na velocidade como tá
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tudo um livro, publicar, editar e colocar isso.
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Eu gosto muito das conversas, eu gosto muito de escutar os
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podcasts. Eu acho incrível estar nos
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eventos. Participar de grupos, né?
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A gente tem tantos grupos legais hoje se formando.
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Vamos para para as mesas dos almoços, dos jantares, conhecer
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as pessoas de novo, se conectar e conversar e perguntar,
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opinião, o que que você acha sobre isso?
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Me conta o que você está fazendo, te conta o que eu estou
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fazendo. Isso para mim hoje é o melhor
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MBA que você pode fazer. É a melhor pós graduação que que
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você pode fazer, está nas mesas das conversas, está em mandar
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uma mensagem pra alguém no LinkedIn que você admira, o que
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você acha que está fazendo, um trabalho incrível dentro de
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transformação, dentro de tecnologia e fala, me conta,
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acho que a gente tem perdido um pouco isso, né?
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Essa questão via esses dias. Incrível a história de pintar a
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Bandeira na rua, né? Os vizinhos não se falam mais,
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como é que as pessoas, as pessoas não pintam mais as ruas
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porque os vizinhos não se conhecem, porque a gente não não
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se fala. Acho que como você reaproxima e
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volta a ter essas conversas, isso é muito legal.
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Se eu tivesse muito que citar um livro, o um que eu li e gostei é
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o coentaligence. Ele traz muito.
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Acho que foi a fe que trouxe esse tema de como você adota e é
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como seu copiloto que é. Vai ser a melhor combinação
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quando a gente entende que é 11 Thinking partner, como que eu
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uso ele para transformar e amplificar meu próprio trabalho?
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E testa, aí vai. Então ele fala muito sobre esse
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ângulo. É um que eu gostei muito
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recentemente. Legal, obrigado pela indicação,
31:45
Fran, além de ficou aí a indicação, conversa e mais e
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escutem podcasts, inclusive os agilistas, né?
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Você falou aí frando co intelligence, né?
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Do Ethan molik, né? Que é um livro bem reconhecido.
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Curiosamente, ele lançou recentemente um novo livro
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chamado agora coesistance, se eu não me engano e.
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E fala um pouco sobre IA, mas eu concordo 100% com você, que é
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bem difícil. A gente fala muito isso no entre
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chaves. O conhecimento está sendo
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construído agora, né? Então é muito difícil mesmo.
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E eu acho que volta na sua fala inicial, Pedro, sobre as
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relações, né, que é isso que nos que nessa era da IA, né?
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As relações que foi que você trouxe, as conexões que a gente
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faz e o conhecimento que a gente troca, talvez é o que vai, né?
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Continuar sendo mais importante e o que vai nos guiar para os
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próximos passos, né? É isso, Fran?
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Alguma reflexão final? Tem 11 reflexão que eu acho
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muito legal de fazer, que é a trouxe um tema que eu lembrei
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disso quando a gente fala de rentabilidade, aplicação e
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sucesso. Se você não vai naquele
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quadradinho, você acaba usando a tecnologia para construir
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Ferrari, que ninguém tem carteira de motorista e no fundo
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você está em estrada de Terra. Acho que esse é um grande risco
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da tecnologia. Hoje os custos de a são muito
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altos se você olha só por um ângulo técnico.
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Você vai acabar construindo o estado da arte, você vai
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construir Ferrari, você vai usar muito investimento que ninguém
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tem, ninguém na empresa está habilitado, você não tem os
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capabilities, você não tem os skillings pra pra direcionar
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aquela tecnologia daquele estado da arte.
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E às vezes você quer vender salgadinha, no meu caso.
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Então esse para mim é o maior risco, você acabar com uma
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Ferrari na mão sem ninguém ter uma carteira de motorista.
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E você quer andar numa estrada de Terra.
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Então nem é o melhor carro que você poderia ter para aquela
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situação. Isso hoje é um grande risco.
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E ainda desloca a complexidade para o lugar errado, né?
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Aquela linha que a gente falou em desperdício lá e tudo mais.
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Mais legal? Boa reflexão.
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É uma troca incrível, eu acho que é.
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Tenho certeza que é uma conexão muito válida.
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Obrigada pelo convite. Obrigado você por aceitar,
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obrigado por compartilhar. Fernandinha, o que que ficou
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mais com você aí desse episódio? É acho que assim, o que ficou
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mais para mim é muito sobre a importância, né, da gente
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entender que. Colocar IAE, ser refletivo e ter
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um retorno tem muito a ver com a organização, o quanto ela trata
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os novos produtos de a com agilidade e com experimentação,
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que é assim que a gente consegue realmente ter os melhores
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retornos, né? E como eu acho que esse
34:15
finalzinho aí foi bem importante para mim, relacionado ao ao
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relacionamento, né? A conexão que a gente faz.
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E, enfim, o quanto isso também é o que vai nos nos levar para a
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próxima era aí. Legal, adorei a conversa.
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Fran, muito obrigado. Volte sempre, traga mais casos
34:31
para a gente aí, da Pepsico e das suas vivências.
34:34
Fernandinho, obrigado pela companhia também.
34:36
Quem está ouvindo a gente? Se você curtiu esse episódio,
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compartilha com aquele gestor que você acha que vai curtir o
34:41
nosso episódio, o nosso conteúdo, deixe o seu like,
34:44
segue a gente nas redes sociais, nos vemos nos no próximo
34:47
episódio. Fran, obrigado mais uma vez,
34:49
Fernanda. Obrigada, obrigada pessoal, até
34:51
mais.