Cerca de 90% das iniciativas de transformação digital não atingem os objetivos definidos, segundo dados da consultoria McKinsey. O índice recorrente de fracasso levou Eduardo Peixoto, CEO do Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (Cesar), a investigar as causas do problema ao longo de quatro anos. O resultado é uma tese de doutorado que identifica uma falha estrutural nos modelos de maturidade digital usados por empresas e consultorias: a adoção de abordagens genéricas que desconsideram diferenças estratégicas fundamentais entre organizações.
De acordo com a pesquisa, a maior parte dos modelos disponíveis parte do pressuposto de que todas as empresas devem percorrer o mesmo caminho rumo a um estágio ideal de maturidade digital. Essa lógica, segundo Peixoto, ignora o fato de que estratégias competitivas distintas exigem capacidades digitais diferentes.
“A transformação digital costuma ser tratada como um processo linear, com um único ponto de chegada. O problema é que empresas competem de formas diferentes”, afirma. “Uma organização focada em eficiência operacional e redução de custos precisa de um conjunto de capacidades completamente distinto daquele exigido por uma empresa orientada à experiência do cliente.”
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Um incômodo que surgiu na prática
A inquietação que deu origem à pesquisa apareceu em 2019, durante a criação do Gened, curso de gestão de negócios na era digital desenvolvido pelo Cesar e que já formou mais de 250 executivos. Para complementar a formação, a instituição criou um índice de maturidade digital aplicado a empresas da indústria automotiva e de outros setores, em parceria com a HSM e a ABX Automotive Business.
Ao analisar os resultados, Peixoto percebeu inconsistências. Empresas de portes distintos, com estratégias diferentes e níveis variados de ambição digital, recebiam avaliações semelhantes e recomendações praticamente iguais.
“Ficou claro que estávamos usando a mesma régua para medir organizações que competiam de formas muito diferentes”, relata. “Mesmo dentro de um mesmo setor, as estratégias não eram levadas em conta.”
A constatação levou o executivo a ingressar no doutorado em 2021, aos 56 anos, em meio à pandemia. O período de menor deslocamento facilitou o início da pesquisa, embora o processo tenha sido interrompido temporariamente quando Peixoto assumiu a presidência do Cesar após o fim do isolamento social. O doutorado ficou trancado por seis meses, até ser retomado na fase de qualificação.
A análise de 76 modelos de maturidade
A tese analisou 76 modelos de maturidade digital utilizados no mercado e na academia. Embora cerca de 30 incluíssem a dimensão “estratégia”, a pesquisa identificou que, na prática, essa variável tinha papel limitado.
Na maioria dos casos, a estratégia era tratada apenas como a existência ou não de uma iniciativa digital formal. As demais dimensões, como cultura organizacional, processos, governança e tecnologia, permaneciam inalteradas independentemente da escolha estratégica da empresa.
“Os modelos verificam se existe uma estratégia digital, mas não adaptam o restante do modelo a essa estratégia”, explica Peixoto. “Um modelo de maturidade deveria apontar uma direção. Se essa direção não está alinhada à forma como a empresa compete, ele perde relevância e pode induzir decisões equivocadas.”
Segundo o pesquisador, esse padrão segue presente no Brasil, onde novos modelos continuam surgindo sem explicitação clara de fundamentos teóricos ou empíricos que justifiquem suas dimensões e métricas.
COPES: um mapa para a estratégia digital
Para enfrentar o problema, a tese propõe uma solução em duas etapas. A primeira é o framework COPES, criado para classificar a estratégia competitiva das empresas na economia digital.
O modelo se baseia em dois eixos. O primeiro analisa a natureza do produto, que pode ser físico e isolado ou conectado e digital. O segundo avalia o modelo de receita, distinguindo a venda de propriedade da oferta de acesso a serviços.
Do cruzamento desses eixos surgem quatro estratégias genéricas. A estratégia IO corresponde a produtos físicos vendidos como bens. A IS envolve produtos físicos oferecidos como serviço. A CO abrange produtos conectados vendidos como bens. Já a CS se refere a produtos conectados oferecidos como serviço.
“A proposta não é encaixar todas as empresas em categorias rígidas, mas criar um nível de abstração que permita comparar organizações com estratégias semelhantes”, afirma Peixoto.
MaturiX e a personalização com inteligência artificial
Com a estratégia definida a partir do COPES, entra a segunda parte da proposta, a abordagem MaturiX. O método utiliza modelos de linguagem de grande escala para gerar automaticamente questionários de maturidade digital personalizados.
As perguntas continuam avaliando dimensões como cultura, tecnologia, processos e relacionamento com clientes. A diferença é que o conteúdo e o peso dessas dimensões variam de acordo com a estratégia competitiva da empresa.
“Tradicionalmente, a construção de modelos de maturidade exige longos ciclos de interação com especialistas”, explica. “A inteligência artificial permite reduzir esses ciclos e, ao mesmo tempo, validar se as perguntas fazem sentido para aquela estratégia específica.”
A pesquisa avaliou a percepção dos participantes sobre as questões geradas, considerando critérios como relevância, clareza, acurácia e alinhamento estratégico.
Uma mudança de paradigma
A principal contribuição da tese é conceitual. Em vez de tratar maturidade digital como um destino único, a pesquisa propõe entendê-la como um processo orientado pela estratégia competitiva.
“Não faz sentido buscar uma cultura altamente experimental se a empresa compete por eficiência de custo e escala”, afirma Peixoto. “Maturidade não é ser bom em tudo, mas ser bom no que sustenta a sua estratégia.”
Ao mesmo tempo, o uso de estratégias genéricas permite manter algum grau de comparabilidade, viabilizando análises entre empresas que competem de forma semelhante.
Medir não é, necessariamente, transformar
A reflexão também impactou a atuação de Peixoto como executivo. Segundo ele, modelos de maturidade são amplamente utilizados em gestão, planejamento e definição de metas, mas nem tudo o que é medido deve orientar esforços de transformação.
“Existem métricas que precisam ser acompanhadas por exigência do mercado ou por transparência institucional”, afirma. “Isso não significa que elas devam direcionar investimentos ou prioridades internas.”
Em alguns casos, a medição serve apenas para prestação de contas, sem relação direta com a estratégia ou com iniciativas de melhoria.
Para Peixoto, a transformação digital é um desafio típico de empresas que já existem e carregam estruturas, processos e ativos legados. Organizações que nascem digitais não enfrentam as mesmas restrições.
Ele cita o contraste entre bancos tradicionais e fintechs, além de exemplos históricos como o das locadoras de vídeo.
“O legado impõe custos, conflitos internos e decisões difíceis”, afirma. “Transformar não é apenas adotar tecnologia, mas lidar com o que já foi construído.”
Próximos passos
Para o futuro, Peixoto pretende transformar a pesquisa acadêmica em formatos mais acessíveis, como um livro e uma nova edição do Gened, com foco específico na gestão da transformação digital e no uso crítico de modelos de maturidade.
Os planos coincidem com um novo ciclo do Cesar, que completa 30 anos no próximo ano. Após crescer cerca de 20% em 2025, a instituição amplia investimentos em áreas como cibersegurança, computação de alta performance e inteligência artificial.
Segundo Peixoto, a IA já impacta diretamente as três frentes centrais do Cesar, educação, desenvolvimento de software e design, e exige a revisão de metodologias como o aprendizado baseado em problemas.
“A pergunta agora não é apenas como ensinar ou desenvolver soluções, mas que tipo de método faz sentido em um ambiente profundamente influenciado pela inteligência artificial”, conclui.
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