Plataforma B2B baseada em IA em engenharia mecânica: é assim que você quebra a classe média cética com a solução de prova de CONFEPT (POC)

Prova de conceito: a chave para a aceitação de plataformas de IA

A abertura do mercado alemão e europeu de engenharia mecânica para uma plataforma B2B baseada em IA exige uma compreensão profunda do conservadorismo do setor, sua acentuada sensibilidade em relação à segurança de dados e propriedade intelectual, e o papel dominante de PMEs pragmáticas e avessas ao risco. A penetração bem-sucedida no mercado e a aquisição de clientes dependem crucialmente de uma estratégia que considere esses fatores e construa confiança.

No cerne dessa estratégia está a prova de conceito (PoC). A PoC serve não apenas como uma ferramenta de demonstração, mas também como um pilar central para construir confiança, validar o retorno sobre o investimento (ROI) e minimizar os riscos percebidos. O design da PoC deve ser precisamente adaptado às preocupações específicas do setor, particularmente no que diz respeito à segurança de dados, proteção de propriedade intelectual, integração de sistemas e demonstração de benefícios econômicos claros.

A estratégia de entrada no mercado deve ser multifacetada e incluir conteúdo digital direcionado, o uso estratégico de redes do setor, como a VDMA (Federação Alemã de Engenharia), e feiras importantes, como a Hannover Messe, além do desenvolvimento de relacionamentos de vendas diretas ou parcerias. As mensagens de marketing direcionadas devem abordar os desafios e as oportunidades específicos da engenharia mecânica no contexto da digitalização e da adoção da IA.

A entrada sustentável no mercado e a aquisição de clientes baseiam-se numa estratégia que demonstra um profundo conhecimento das realidades operacionais e dos valores culturais do público-alvo, oferecendo soluções tangíveis, seguras e incrementalmente integráveis. A capacidade de demonstrar de forma clara e compreensível os benefícios da plataforma de IA será fundamental para o sucesso. Este relatório descreve os passos necessários e as considerações estratégicas para atingir esses objetivos.

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• Por que a engenharia mecânica está hesitando: desafios e potencial de plataformas asiáticas B2B, como o ACCIO da Alibaba

Navegação pelo panorama da engenharia mecânica alemã e europeia em busca de soluções de IA

Dinâmica de mercado e principais características (Alemanha como polo, domínio das PMEs)

Uma compreensão profunda do mercado-alvo é essencial para o desenvolvimento de uma estratégia de aquisição bem-sucedida. A Alemanha ocupa uma posição de destaque na engenharia mecânica europeia, contribuindo com 27% da produção total da UE. Isso posiciona a Alemanha como um mercado-ponte fundamental. O sucesso de grandes empresas alemãs como Bosch, CLAAS, Siemens e Krones estabelece um alto padrão de inovação e qualidade, moldando as expectativas de todo o setor.

A estrutura da indústria, particularmente na Alemanha, é fortemente dominada por pequenas e médias empresas (PMEs), também conhecidas como Mittelstand. Notáveis ​​95% das aproximadamente 6.600 empresas alemãs de engenharia mecânica empregam menos de 500 pessoas. Essa predominância de PMEs exige estratégias de aquisição cuidadosamente ajustadas aos seus modelos operacionais específicos, restrições de recursos e agilidade na tomada de decisões. Uma análise mais aprofundada do porte das empresas revela que 62,6% das PMEs alemãs de engenharia mecânica geram receitas de até € 2 milhões, com outros 22,7% atingindo até € 10 milhões. Isso reforça a necessidade de soluções de IA que ofereçam um retorno sobre o investimento (ROI) claro e rápido, e cuja implementação e integração não sejam proibitivamente caras.

Uma característica fundamental dessas empresas de médio porte é sua profunda especialização, que frequentemente resulta em liderança global em segmentos de nicho. Isso gera, por um lado, uma forte cultura interna de inovação e, por outro, uma vigilância aguçada em relação à proteção de sua propriedade intelectual exclusiva – uma preocupação central para qualquer plataforma B2B que processe seus dados. A acentuada especialização em nichos de mercado e a orientação para exportação das PMEs alemãs representam, portanto, um duplo desafio para uma plataforma B2B baseada em IA. Essas empresas, muitas vezes "campeãs ocultas" no mercado global, devem seu sucesso a inovações exclusivas e ao profundo conhecimento de mercado em segmentos específicos. Sua propriedade intelectual é, portanto, inestimável. Como uma plataforma B2B de IA processa inerentemente dados corporativos, que podem incluir informações sensíveis de design, processo ou clientes dessas empresas, a proposta de valor da plataforma deve ir além de meros ganhos de eficiência. Ela deve abordar intrinsecamente a segurança da propriedade intelectual e demonstrar como a plataforma ajuda a proteger ou mesmo fortalecer sua vantagem inovadora nos mercados globais. O não cumprimento desse requisito encontrará forte resistência.

O mercado único da União Europeia é de suma importância; 45% de todas as exportações alemãs de máquinas destinam-se a parceiros da UE. França (16%), Itália (11%), Polônia (10%), Holanda (10%) e Áustria (9,5%) são os principais clientes. Essa complexa rede de comércio intraeuropeu revela caminhos lógicos para uma expansão gradual na Europa após uma entrada bem-sucedida no mercado alemão. Os significativos laços de exportação entre a Alemanha e outras nações-chave da UE sugerem que uma estratégia de "cliente-farol" na Alemanha, particularmente com PMEs que possuem fortes laços com esses países, pode facilitar organicamente a entrada subsequente no mercado europeu. Os relacionamentos comerciais em setores industriais são frequentemente baseados em redes e recomendações de confiança. Se uma PME alemã implementar e se beneficiar com sucesso da plataforma B2B de IA, seus parceiros e clientes internacionais nesses mercados-chave da UE provavelmente notarão. Isso cria um efeito de atração, ou pelo menos um público mais receptivo nesses mercados secundários, uma vez que a solução foi validada por uma contraparte alemã de confiança. A estratégia deve, portanto, identificar e priorizar PMEs alemãs com fortes laços de exportação com esses países específicos.

Perfil do mercado de engenharia mecânica alemão e europeu

Perfil do mercado de engenharia mecânica alemão e europeu – Imagem: Xpert.Digital

O mercado alemão e europeu de engenharia mecânica apresenta um perfil distinto: a Alemanha contribui significativamente para a produção total da UE, com uma participação de 27%, enquanto outros mercados-chave da UE, como Itália (14%), França (12%), Espanha (8%) e Polônia (6%), representam os 27% restantes. A Alemanha abriga aproximadamente 6.600 empresas de engenharia mecânica, das quais 95% são pequenas e médias empresas (PMEs) com menos de 500 funcionários – uma característica típica de muitos países da UE. A distribuição de receita das PMEs alemãs mostra que 62,6% atingem receita anual de até € 2 milhões, 22,7% até € 10 milhões, 10,6% até € 50 milhões e 4,1% acima de € 50 milhões. Os principais destinos europeus de exportação de máquinas alemãs são França (16%), Itália (11%), Polônia (10%), Holanda (10%) e Áustria (9,5%), com 45% de todas as exportações de máquinas alemãs permanecendo dentro da UE. As principais empresas do setor incluem nomes reconhecidos mundialmente, como Bosch, CLAAS, Dürr, Exyte, Festo, Krones, Voith, Zeiss, Siemens AG, GEA Group AG e Enercon GmbH, complementadas por líderes de mercado nacionais em seus respectivos países.

Esta tabela consolida estatísticas críticas e destaca o papel de liderança da Alemanha e a prevalência de PMEs, sublinhando a necessidade de uma estratégia centrada nas PMEs. Identificar os principais mercados de exportação da UE para produtos alemães ajuda a priorizar os esforços de expansão subsequentes e fornece informações diretas para decisões de dimensionamento de mercado, segmentação, público-alvo e alocação de recursos para o fornecedor da plataforma B2B de IA.

O dilema da adoção da IA: obstáculos e reservas no setor

A lenta curva de adoção da IA ​​na engenharia mecânica pode ser atribuída a razões multifacetadas que precisam ser analisadas em detalhes.

Principais preocupações: Segurança de dados, proteção da propriedade intelectual e soberania dos dados

Essas preocupações representam não apenas questões técnicas, mas também "ansiedades existenciais" para empresas de engenharia mecânica que dependem da inovação. As rigorosas regulamentações da UE (RGPD, Lei de Proteção de Dados, NIS2, Lei de Resiliência Cibernética) exacerbam essas preocupações, particularmente em relação a plataformas não europeias e ao potencial roubo de propriedade intelectual ou espionagem industrial. A VDMA compartilha dessas preocupações quanto às regulamentações de uso de dados.

Inércia da digitalização e sistemas legados

Uma abordagem generalizada, “lenta e cautelosa em relação à digitalização”, caracteriza muitas empresas alemãs de engenharia mecânica, que frequentemente enfrentam “estruturas obsoletas” e uma “forma inadequada de trabalho orientada por dados”. Essa postura conservadora é alimentada por custos percebidos, escassez de mão de obra qualificada e uma relutância geral em adotar uma rápida adaptação digital. Em 2023, apenas 10% das empresas manufatureiras utilizavam IA. A “atitude conservadora” predominante na engenharia mecânica alemã não é uma resistência arbitrária à mudança, mas sim uma característica cultural profundamente enraizada, resultante de um modelo de negócios que prioriza a precisão, a confiabilidade a longo prazo e a proteção de inovações conquistadas com muito esforço. As novas tecnologias são vistas sob a ótica dos riscos potenciais a esses princípios fundamentais, particularmente no que diz respeito à sua valiosa propriedade intelectual. Essa hesitação é, portanto, uma resposta racional de gestão de riscos, fundamentada não em considerações puramente emocionais, mas na possibilidade de que novas tecnologias possam perturbar modelos comprovados e bem-sucedidos, caso não sejam implementadas com o máximo cuidado.

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• Artigo de 2018: As plataformas digitais estão revolucionando a economia global

A lacuna de competências: escassez de pessoal qualificado e conhecimento digital

Este é um obstáculo significativo. Um estudo da Bitkom mostra que 76% das empresas manufatureiras alemãs consideram a disponibilidade de pessoal qualificado um desafio crucial para a adoção da IA, em comparação com 57% em toda a UE. Esse déficit cria um ciclo vicioso, pois dificulta a capacidade de avaliar, adaptar e usar efetivamente ferramentas digitais avançadas, aumentando, assim, o ceticismo. A lacuna de competências identificada vai além da mera escassez de cientistas de dados; ela inclui, criticamente, a falta de compreensão estratégica, em nível executivo, de como a IA pode ser implementada de forma eficaz para alcançar resultados de negócios específicos. Se os tomadores de decisão não compreenderem plenamente o potencial estratégico da IA ​​ou o roteiro para sua integração, é improvável que defendam sua adoção ou aloquem os recursos necessários. Consequentemente, o provedor de plataforma B2B de IA deve oferecer mais do que apenas uma ferramenta sofisticada; ele também deve demonstrar um caminho claro para a integração estratégica e o treinamento contínuo.

Incerteza quanto aos benefícios e ao nível de maturidade da IA

Um número significativo de empresas permanece "incerto quanto aos benefícios esperados" e nutre "preocupações em relação à maturidade e confiabilidade da IA". Esse ceticismo precisa ser combatido com evidências concretas de valor.

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• Artigo de 2018: Ficha informativa: Economia de plataformas

Restrições financeiras e prioridades de investimento

O aumento dos custos de energia e de pessoal, juntamente com as significativas necessidades de investimento em tecnologias ambientalmente amigáveis, muitas vezes desviam recursos de projetos de digitalização de longo prazo. Os custos iniciais de implementação de plataformas de IA (software, treinamento, adaptação de processos) representam uma barreira fundamental, especialmente quando a incerteza econômica reduz a disposição de investir em projetos com retorno sobre o investimento (ROI) menos imediato ou tangível.

Complexidade da integração de sistemas

A implementação eficaz exige uma "localização técnica profunda" que vai além da simples tradução de idiomas. Isso inclui a integração perfeita com sistemas empresariais existentes, muitas vezes profundamente integrados (ERP, PLM, SCM), e a conformidade com padrões de dados específicos do setor, como o OPC UA.

Atenção em relação às plataformas não pertencentes à UE e à busca pela soberania digital

Preocupações com o controle de dados, a dependência de provedores de nuvem não europeus e uma preferência evidente por soluções centradas na Europa (como as iniciativas Gaia-X e Catena-X) criam obstáculos adicionais para plataformas percebidas como externas ao ecossistema da UE. O impulso europeu pela “soberania digital” e iniciativas como a Gaia-X representam um sentimento geopolítico e de mercado significativo. Um provedor não europeu de uma plataforma B2B de IA enfrentará uma desvantagem inerente, a menos que possa demonstrar de forma convincente seu alinhamento com esses princípios europeus de controle e autonomia de dados ou oferecer uma proposta de valor inegavelmente superior e segura que supere essas preocupações. Ignorar essa tendência é um erro de cálculo estratégico.

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• Maior ROI com embaixador da marca e marketing influenciador da indústria semelhante ao consumidor - Análise de white paper B2B e B2C - Informações principais

Entendendo a mentalidade das PMEs: Tomada de decisões para novas tecnologias

A tomada de decisões em PMEs alemãs apresenta características distintas que devem ser levadas em consideração ao alinhar as estratégias de vendas e de prova de conceito.

Cultura de gestão pelos proprietários e tomada de decisões ágil

Em muitas empresas de médio porte, os proprietários assumem total responsabilidade e risco, o que pode levar a processos de tomada de decisão potencialmente mais rápidos e menos hierárquicos. Se a proposta de valor e as garantias de segurança de uma plataforma de IA forem relevantes para o proprietário, a aprovação da prova de conceito (PoC) e a implementação subsequente podem ser aceleradas. O envolvimento direto do proprietário na tomada de decisões em empresas de médio porte é uma faca de dois gumes: por um lado, pode acelerar a implementação se o proprietário estiver convencido; por outro lado, também significa que sua avaliação pessoal da confiabilidade do fornecedor e do perfil de risco da solução tem um peso significativo. A PoC e a apresentação de vendas devem, portanto, ser elaboradas para construir um relacionamento pessoal sólido e abordar diretamente as preocupações estratégicas do proprietário.

Priorizando a rentabilidade e a confiança a longo prazo

As empresas de médio porte caracterizam-se pela busca do sucesso a longo prazo e pela continuidade. Elas valorizam relacionamentos estáveis ​​e responsáveis ​​com funcionários, clientes e parceiros de negócios. Isso leva a uma preferência por fornecedores de tecnologia percebidos como parceiros confiáveis ​​de longo prazo, e não como vendedores de soluções efêmeras. O foco das empresas de médio porte no "sucesso a longo prazo" e na "continuidade" significa que elas não estão simplesmente adquirindo tecnologia, mas selecionando um parceiro estratégico. A fase de prova de conceito (PoC) serve como um "teste" inicial para esse relacionamento de longo prazo. Portanto, aspectos como a estabilidade do fornecedor, seu compromisso com o mercado alemão, a qualidade do suporte e um roteiro transparente para o desenvolvimento futuro da plataforma de IA são tão cruciais quanto os resultados imediatos da PoC.

Forte foco no cliente e agilidade de mercado

Fortes laços regionais e estreita interação com os clientes permitem que empresas de médio porte reajam rapidamente às mudanças do mercado. Soluções de IA que comprovadamente melhoram esse foco no cliente, aumentam a capacidade de resposta ao mercado ou abrem novos caminhos para a fidelização de clientes são altamente valorizadas.

Aversão inerente ao risco e revisão analítica

A cultura corporativa alemã, particularmente em empresas de médio porte, é caracterizada pela aversão ao risco. Os compradores são tipicamente analíticos, meticulosamente preparados e exigem justificativas baseadas em fatos e dados para os investimentos, incluindo projeções detalhadas de ROI e documentação robusta de conformidade (CE, ISO, GDPR). A confiança é de suma importância e é conquistada gradualmente por meio de desempenho e confiabilidade comprovados.

Pragmatismo e ceticismo em relação à propaganda exagerada

Existe um ceticismo notável em relação à "propaganda exagerada" em comparação com os "benefícios reais" das novas tecnologias. Os tomadores de decisão em empresas de médio porte precisam ver resultados tangíveis e práticos, além de vantagens operacionais claras, em vez de se deixarem influenciar por jargões da moda.

Principais partes interessadas internas e suas preocupações

• Alta administração/liderança (proprietário/CEO): Foco principal no impacto estratégico, retorno sobre o investimento (ROI), análise de custo-benefício, mitigação de riscos e viabilidade do negócio a longo prazo.
• Responsáveis ​​pelo Departamento de TI/Transformação Digital: As principais preocupações são a viabilidade técnica, a integração perfeita com a infraestrutura existente (ERP, PLM, SCM), a segurança dos dados, a conformidade com os padrões de dados do setor e a resolução das lacunas de competências internas.
• Gestão de Compras/Cadeia de Suprimentos: Ênfase no Custo Total de Propriedade (TCO), conformidade com as normas europeias de qualidade e segurança (marcação CE, ISO 9001), resiliência da cadeia de suprimentos e confiabilidade da plataforma para processos críticos.
• Departamento Jurídico/de Conformidade: Revisão de protocolos de segurança de dados, medidas de proteção de propriedade intelectual, conformidade com os regulamentos da UE (RGPD, Lei de Proteção de Dados, NIS2) e salvaguardas contratuais.
• Departamento de Vendas/Marketing: Interessado em como a plataforma pode melhorar o acesso ao mercado, otimizar a gestão do relacionamento com o cliente e apoiar a comunicação adaptada culturalmente em mercados internacionais.

Fatores desencadeadores da introdução de inovações

As inovações em PMEs frequentemente surgem organicamente da superação de desafios operacionais do dia a dia, em vez de extensos programas formais de P&D. Soluções de IA que oferecem melhorias claras e imediatas para as deficiências operacionais existentes ou que possibilitam ganhos significativos de eficiência têm, portanto, maior probabilidade de serem adotadas. A constatação de que as inovações em PMEs muitas vezes decorrem de desafios operacionais do dia a dia sugere fortemente que uma prova de conceito (PoC) deve ser focada em resolver deficiências operacionais tangíveis e existentes, com melhorias claras e demonstráveis ​​em eficiência, redução de custos ou qualidade, em vez de apresentar capacidades de IA altamente abstratas ou futuristas sem aplicação prática imediata. A PoC deve estar relacionada aos fluxos de trabalho existentes e oferecer soluções para problemas que a empresa está ativamente tentando resolver, tornando o retorno sobre o investimento (ROI) imediato e compreensível.

Plataformas de negociação B2B - Planejamento estratégico e suporte com Xpert.Digital - Imagem: Xpert.Digital

As plataformas comerciais entre empresas (B2B) tornaram-se uma parte crítica da dinâmica do comércio global e, portanto, uma força motriz para as exportações e o desenvolvimento económico global. Estas plataformas oferecem benefícios significativos a empresas de todas as dimensões, especialmente às PME – pequenas e médias empresas – que são frequentemente consideradas a espinha dorsal da economia alemã. Num mundo onde as tecnologias digitais estão a tornar-se cada vez mais proeminentes, a capacidade de adaptação e integração é crucial para o sucesso na concorrência global.

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• Plataformas de negociação business-to-business (B2B)

A importância estratégica da prova de conceito (PoC) para plataformas de IA

Como elaborar uma prova de conceito convincente: abordando as principais preocupações (segurança de dados, propriedade intelectual, integração, retorno sobre o investimento)

O projeto de uma prova de conceito (PoC) deve visar abordar de forma direta e convincente as principais preocupações de potenciais clientes no setor de engenharia mecânica. O objetivo fundamental de uma PoC é validar a viabilidade e os benefícios demonstráveis ​​da plataforma de IA B2B para casos de uso específicos e predefinidos em engenharia mecânica, dentro de um ambiente controlado e de baixo risco. A PoC deve ir além de uma demonstração puramente técnica e se tornar um exercício prático de validação que utilize dados reais (ou dados anonimizados representativos) e reflita cenários operacionais do dia a dia.

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• Exportação Futura – Plataformas digitais para engenharia mecânica – Como têm sido as vendas globais até agora e como podem ser promovidas?

Reforço da segurança de dados e da proteção da propriedade intelectual na prova de conceito

A implementação e a apresentação de estruturas robustas de governança de dados ao longo da Prova de Conceito (PoC) são cruciais. Isso inclui demonstrar criptografia de ponta a ponta para dados em trânsito e em repouso, controles de acesso rigorosos baseados em funções e trilhas de auditoria abrangentes para todas as interações de dados. A conformidade com os requisitos do GDPR, da Lei de Proteção de Dados e da Diretiva NIS2 deve ser detalhada e demonstrada explicitamente no contexto operacional da PoC, incluindo mecanismos claros de consentimento, caso dados pessoais estejam envolvidos. Quando aplicável, as técnicas de anonimização de dados ou medidas diferenciadas de proteção de dados utilizadas para proteger informações sensíveis, permitindo simultaneamente o processamento significativo de IA durante a PoC, devem ser explicadas e demonstradas. Informações transparentes sobre protocolos de proteção de propriedade intelectual são essenciais. Dados fictícios ou dados de clientes completamente anonimizados devem ser utilizados na PoC. Políticas de localização de dados que priorizem data centers na UE para processamento e armazenamento devem ser claramente formuladas para se alinharem às preferências de soberania de dados. A Prova de Conceito (PoC) serve como o principal "mecanismo de construção de confiança" para PMEs alemãs. Sua execução, transparência e a capacidade de resposta do provedor durante essa fase são tão críticas quanto os resultados técnicos. Cada interação é um teste para uma parceria de longo prazo. Uma prova de conceito (PoC) tecnicamente impecável pode falhar se o cliente perceber falta de comprometimento, comunicação deficiente ou compreensão insuficiente do seu contexto operacional específico por parte do fornecedor. O processo de PoC (comunicação clara, adesão ao tratamento de dados acordado, respostas rápidas a perguntas e discussão proativa de riscos) é, portanto, um indicador crítico da adequação do fornecedor como um parceiro confiável e, muitas vezes, supera pequenas imperfeições técnicas quando a confiança é estabelecida.

Garantir e demonstrar uma integração perfeita

A prova de conceito (PoC) deve incluir uma avaliação inicial do ambiente de TI existente do cliente (ERP, PLM, SCM, sistemas CAD) para identificar potenciais pontos de integração e desafios. As capacidades de integração da plataforma devem ser demonstradas em tempo real, idealmente por meio de APIs conectadas a um ambiente de teste ou versão sandbox dos sistemas do cliente ou a sistemas fictícios representativos. Deve-se enfatizar o suporte a padrões de dados relevantes do setor (por exemplo, OPC UA). A demonstração deve ilustrar como a plataforma evita a criação de novos silos de dados e, em vez disso, promove uma visão unificada dos dados ou interoperabilidade.

Validação da justificativa financeira e do ROI por meio da prova de conceito (PoC)

A prova de conceito (PoC) deve ser projetada para fornecer benefícios quantificáveis ​​que possam ser extrapolados para demonstrar o potencial retorno sobre o investimento (ROI). O foco deve estar em métricas como redução de custos (por exemplo, em compras, consumo de materiais), ganhos de eficiência (por exemplo, ciclos de projeto mais curtos, resolução de problemas mais rápida) ou melhoria de desempenho (por exemplo, manutenção preditiva levando a maior tempo de atividade). O estudo da VDMA, que demonstra o potencial da IA ​​GenAI para aumentar as margens de lucro em até 10,7% , deve ser referenciado; a PoC deve ter como objetivo fornecer uma ilustração tangível, ainda que em menor escala, desse potencial dentro do escopo definido. A crescente tendência de investimentos em IA, impulsionada por metas de produtividade e lucratividade, conforme identificado pela PwC, deve ser reconhecida, e a PoC deve ser posicionada como uma forma de baixo risco para validar esse potencial. A prova de conceito (PoC) deve seguir uma filosofia de "começar pequeno", concentrando-se em uma área limitada e impactante das operações do cliente para demonstrar rapidamente o valor agregado sem sobrecarregar o usuário. A prova de conceito (PoC) deve ser estruturada como um produto mínimo viável (MVP) e concentrar-se em funcionalidades essenciais que proporcionem um retorno sobre o investimento (ROI) rápido e demonstrável. Para evitar a "armadilha do piloto" (em que as empresas testam extensivamente, mas não conseguem implementar em larga escala), o design da PoC deve delinear implicitamente um caminho claro e gerenciável para a escalabilidade. A PoC não deve apenas comprovar que a solução de IA funciona isoladamente, mas também sugerir como ela pode ser integrada de forma gradual e econômica às operações mais amplas após a conclusão da PoC. Isso aborda as preocupações com a escalabilidade e torna a próxima etapa menos intimidante.

Abordar a lacuna de competências e garantir a facilidade de utilização

A interface do usuário e o fluxo de trabalho da prova de conceito (PoC) devem ser intuitivos e fáceis de usar, exigindo o mínimo de treinamento especializado para a equipe do cliente. Uma sessão de treinamento curta e eficaz, juntamente com documentação clara e concisa, devem ser fornecidas como partes integrantes do pacote da PoC. Fundamentalmente, a PoC deve demonstrar como a plataforma de IA complementa e capacita a equipe de engenharia e operações existente, em vez de substituí-la. Isso é essencial para a adoção pelos usuários e para minimizar o receio de perda de empregos.

Definição do escopo da prova de conceito e preparação de dados

Um problema ou caso de uso específico e bem definido, no qual a IA possa oferecer melhorias mensuráveis, deve ser criado em colaboração com o cliente. É necessário identificar as fontes de dados relevantes (sistemas internos, conjuntos de dados públicos, se aplicável) e garantir a representatividade dos dados. Os dados devem ser limpos, pré-processados ​​e transformados em um formato utilizável para o modelo de prova de conceito (PoC). Quaisquer lacunas de dados devem ser sanadas. Para que uma PoC seja realmente convincente e leve à conversão, ela deve ser cocriada com o cliente e focar intensamente em seus problemas operacionais mais urgentes e claramente definidos. Apresentações genéricas de funcionalidades não funcionarão. A solução deve parecer personalizada e diretamente relevante para os desafios imediatos do cliente. Essa cocriação fomenta o senso de responsabilidade e faz com que o sucesso da PoC seja o sucesso do cliente, aumentando drasticamente a probabilidade de conversão.

Principais preocupações dos clientes e estratégias de prova de conceito para redução/demonstração de riscos

Principais preocupações do cliente e estratégias de prova de conceito para mitigação/demonstração de riscos – Imagem: Xpert.Digital

As principais preocupações dos clientes são abordadas por meio de estratégias específicas de prova de conceito (PoC) que mitigam riscos e demonstram soluções. Na área de segurança de dados e proteção da propriedade intelectual, o foco está no uso de dados de clientes anonimizados ou simulados em um ambiente de teste seguro, baseado na UE. Os protocolos de criptografia e controle de acesso são demonstrados de forma transparente e são definidos acordos contratuais claros relativos à propriedade dos dados e à propriedade intelectual (PI). Os principais indicadores de desempenho (KPIs) incluem a execução impecável das tarefas de PoC sem violações de dados e a aprovação dos registros de processamento de dados pelo cliente.

Para minimizar a complexidade da integração, são demonstradas a conectividade da API com os sistemas do cliente e o suporte a padrões relevantes do setor, como o OPC UA, evitando silos de dados. A transferência e sincronização de dados bem-sucedidas, bem como uma avaliação positiva pela equipe de TI do cliente, são critérios de validação essenciais.

Para justificar o retorno sobre o investimento (ROI), as estratégias de prova de conceito (PoC) focam em casos de uso com benefícios claros e quantificáveis, como redução de custos ou ganhos de eficiência. Cálculos de ROI específicos para cada PoC são realizados e adaptados ao potencial do estudo. As principais métricas incluem reduções demonstráveis ​​nos tempos de ciclo ou nos custos, bem como uma projeção positiva do ROI sobre as operações gerais.

As lacunas de habilidades e os requisitos de usabilidade são abordados por meio de interfaces de usuário intuitivas, requisitos mínimos de treinamento e documentação clara. O objetivo é complementar, e não substituir, as habilidades humanas. O sucesso é medido pela alta aceitação do usuário, feedback positivo e conclusão bem-sucedida das tarefas após breves instruções.

Em relação à dependência de fornecedores e à confiança, as estratégias de prova de conceito (PoC) focam na comunicação transparente, no suporte ágil e na apresentação de uma visão de parceria a longo prazo, incluindo um roteiro claro para a plataforma. Confiança e uma avaliação positiva da colaboração por parte do cliente são os fatores decisivos para uma parceria sustentável.

Esta tabela fornece uma estrutura organizada para o desenvolvimento de uma prova de conceito (PoC) altamente eficaz. Ela vincula sistematicamente as principais preocupações identificadas do cliente a elementos concretos e acionáveis ​​que devem ser integrados ao design e à execução da PoC. Além disso, exige a definição de métricas relevantes para cada preocupação, garantindo que o sucesso da PoC possa ser mensurado em relação aos principais receios do cliente. Isso transforma a PoC em uma ferramenta direcionada e persuasiva, aumentando diretamente seu potencial de conversão.

Definição e mensuração do sucesso da prova de conceito: Métricas-chave para a engenharia mecânica

Estabelecer parâmetros claros para avaliar uma prova de conceito é crucial e deve incluir uma combinação de resultados quantitativos e feedback qualitativo.

Definição colaborativa de sucesso

É crucial que os critérios de sucesso sejam definidos e acordados em conjunto antes do início da prova de conceito (PoC). Esses critérios devem ser SMART (Específicos, Mensuráveis, Atingíveis, Relevantes e Temporais).

Indicadores-chave de desempenho quantitativos (KPIs)

• Melhorias na eficiência operacional: Reduções mensuráveis ​​nos tempos de ciclo (por exemplo, iteração de projeto, processamento de simulação, tempos de aquisição) indicam um potencial de ganhos de eficiência de 20% nas cadeias de suprimentos.
• Redução de custos: Economias tangíveis demonstradas na prova de conceito (por exemplo, redução do consumo de materiais por meio de design generativo com suporte de IA, minimização de retrabalho por meio de melhor controle de qualidade, economias previstas por meio de notificações de manutenção preditiva).
• Melhorias na qualidade e no desempenho: Aumento das taxas de precisão (por exemplo, na detecção automática de falhas, na previsão de demanda e na previsão de manutenção). Redução das taxas de erro.
• Cálculo do ROI específico para a Prova de Conceito (PoC): Estime o (benefício financeiro líquido demonstrado na PoC / custo da PoC) x 100. O benefício financeiro pode ser derivado das economias ou lucros anuais projetados com base nos resultados específicos da PoC.
• Otimização de recursos: Melhoria comprovada no uso de materiais, equipamentos ou tempo de pessoal para as tarefas abrangidas pela prova de conceito.

Para as empresas alemãs de engenharia mecânica, as métricas de sucesso de uma prova de conceito (PoC) devem demonstrar de forma convincente a relação entre o potencial avançado da IA ​​e o valor operacional pragmático. Embora a sofisticação técnica seja apreciada, as métricas que demonstram um retorno sobre o investimento (ROI) tangível (redução de custos, ganhos de eficiência) e integração perfeita ("compatibilidade") geralmente têm mais peso na decisão final do que os avanços teóricos da IA. A aceitação do usuário e a facilidade de uso percebida ("simplicidade") são fatores críticos e inegociáveis. Uma PoC que oferece desempenho excepcional em IA, mas é difícil de operar ou integrar, ou cujo ROI não é claro, dificilmente levará à conversão.

Indicadores qualitativos de sucesso

• Aceitação e engajamento do usuário: Uso ativo e consistente da plataforma pela equipe designada do cliente durante a prova de conceito. Feedback positivo em relação à usabilidade e à adequação dos fluxos de trabalho.
• Satisfação e aprovação das partes interessadas: Avaliação positiva por parte dos principais decisores e gestores operacionais relativamente à relevância, ao impacto potencial e à facilidade de utilização da plataforma. Confirmação do valor da prova de conceito.
• Capacidade de integração: Integração técnica bem-sucedida e perfeita com os sistemas (de teste) especificados pelo cliente, demonstrando compatibilidade e mínima interrupção.
• Alinhamento estratégico: Demonstração clara de como as capacidades da plataforma de IA comprovadas na prova de conceito contribuem para os objetivos estratégicos gerais do cliente (por exemplo, inovação, competitividade, sustentabilidade).

Utilização da estrutura de casos de uso 'VDMA/Strategy&'

Apresentar e exibir os resultados da prova de conceito usando a categorização do estudo pode aumentar seu impacto:

• “Transformador”: Resultados de prova de conceito que demonstram um impacto positivo direto e significativo na demonstração de resultados do cliente (por exemplo, redução substancial de custos em um processo essencial de fabricação ou design).
• Requisitos essenciais: Resultados de prova de conceito (PoC) que demonstrem melhorias sustentáveis ​​na rentabilidade ou na eficiência operacional.
• A prova de conceito deve evitar conscientemente focar em "casos de uso exagerados" que tenham apenas um impacto tangível limitado nos processos principais ou no resultado final.

Utilizar as categorias de casos de uso do GenAI da 'VDMA/Strategy&' ("Inovador", "Essencial", "Promissor") como estrutura para relatar e discutir os resultados da Prova de Conceito (PoC) pode amplificar significativamente seu impacto. Alinhar os benefícios demonstrados na PoC com os atributos "Inovador" ou "Essencial", conforme definidos por uma associação respeitada do setor, fornece validação externa e aborda diretamente as prioridades estratégicas dos tomadores de decisão. Executivos de engenharia mecânica provavelmente estão familiarizados com a perspectiva da VDMA ou, pelo menos, receptivos a ela. Formular os resultados da PoC usando essa terminologia estabelecida (por exemplo, "Nossa PoC demonstrou uma capacidade 'Inovadora' ao reduzir os custos operacionais específicos de X em Y%, impactando diretamente seus resultados financeiros") torna a proposta de valor imediatamente reconhecível, mais crível e mais relevante estrategicamente dentro do contexto do setor.

Coleta sistemática de feedback

Implementação de um processo estruturado para coletar feedback durante e após a prova de conceito (PoC) de todas as partes envolvidas – usuários finais (engenheiros, designers, equipe de compras) e gerência. As perguntas abrangem usabilidade, eficácia percebida, benefícios práticos, dificuldades encontradas e funcionalidades ausentes ou desejadas.

Adequado para:

• Entre 67% e 90% | B2B prefere a pesquisa na web com as ferramentas de IA em vez de mecanismos de pesquisa clássicos

Da prova de conceito bem-sucedida ao contrato: estratégias de conversão

Converter uma prova de conceito (PoC) bem-sucedida em um acordo comercial exige uma abordagem estratégica para aproveitar o impulso gerado e atender de forma abrangente às necessidades do cliente.

Apresentação estratégica dos resultados da prova de conceito

Uma apresentação clara, concisa e convincente dos resultados da prova de conceito (PoC) é essencial. Essa apresentação deve estar meticulosamente alinhada com as métricas de sucesso predefinidas. É importante destacar tanto o ROI quantitativo (redução de custos, ganhos de eficiência) quanto os benefícios qualitativos (satisfação do usuário, alinhamento estratégico). O relatório deve ser baseado em dados e visualmente atraente. Os resultados não devem apenas ser apresentados, mas também interpretados em diálogo com o cliente para estabelecer um entendimento compartilhado das implicações.

Desenvolvimento colaborativo de um plano de implementação faseada

Para evitar a "armadilha do projeto piloto", em que as empresas testam, mas evitam a implementação em larga escala, um plano de implementação escalável e faseado deve ser proposto proativamente após a prova de conceito (PoC). Esse plano deve priorizar as áreas com maior impacto ou menor resistência inicial para permitir uma implementação incremental e a demonstração contínua de valor. Deve incluir flexibilidade para ajustes com base nas experiências iniciais de implementação e definir marcos e responsabilidades claros. Os custos de cada fase devem ser apresentados de forma transparente para garantir a previsibilidade financeira para o cliente.

Abordar proativamente as preocupações restantes

É importante convidar e abordar abertamente quaisquer perguntas, dúvidas ou novas preocupações que possam ter surgido da experiência de prova de conceito. A transparência nesta fase é crucial para consolidar ainda mais a confiança. Isso pode envolver oferecer demonstrações adicionais, explicar novamente aspectos específicos de segurança ou facilitar visitas de referência a clientes existentes.

Fortalecer o valor a longo prazo da parceria

A comunicação deve evoluir de uma prova de conceito transacional para uma parceria estratégica de longo prazo. É fundamental enfatizar o valor do suporte contínuo, de programas de treinamento específicos, de um roteiro para o desenvolvimento da plataforma e de um compromisso claro com o sucesso sustentável e a inovação do cliente. Isso pode ser reforçado por meio de acordos de nível de serviço (SLAs), propostas para projetos de co-inovação ou a participação do cliente em grupos de feedback de usuários.

Desenvolvimento de uma oferta comercial personalizada

Com base nos resultados da prova de conceito e no plano de implementação desenvolvido, deve ser criada uma oferta comercial que atenda às necessidades específicas e à contribuição de valor para o cliente. Os modelos de precificação devem ser transparentes e flexíveis, possivelmente com opções que permitam o aumento gradual do uso. O contrato deve incluir termos claros referentes ao escopo dos serviços, suporte, gerenciamento de dados e direitos de propriedade intelectual.

Inclusão de fatores de sucesso para soluções de IA em engenharia mecânica

A proposta deve abordar explicitamente os critérios decisivos para a seleção de soluções de IA:

• Compatibilidade: Garantia de integração contínua e perfeita aos sistemas existentes.
• Escalabilidade e flexibilidade: Demonstre como a plataforma acompanha o crescimento do volume e das necessidades de dados e como pode ser adaptada às mudanças nas condições de produção.
• Facilidade de uso (simplicidade): Ênfase contínua na usabilidade intuitiva e no fornecimento de recursos de treinamento.
• Proteção e segurança de dados: As medidas de segurança demonstradas na prova de conceito são comprovadas por garantias contratuais e certificados de conformidade.
• Disponibilidade de suporte: Descrição detalhada das estruturas de suporte e tempos de resposta.
• Custos: Apresentação transparente dos custos totais ao longo do ciclo de vida, incluindo implementação, manutenção e possíveis atualizações, com ênfase na rentabilidade a longo prazo.

Aproveitar o apoio de defensores e campeões internos

Os usuários e gestores do lado do cliente, identificados e convencidos durante a prova de conceito, podem atuar como defensores internos da adoção mais ampla da plataforma. Suas experiências e depoimentos positivos costumam ser mais convincentes do que argumentos de vendas externos.

Acompanhamento e negociação oportunos

Após a apresentação dos resultados da prova de conceito e da proposta, o acompanhamento oportuno é crucial para manter o ritmo. As negociações devem ser conduzidas com o objetivo de alcançar um acordo mutuamente benéfico que estabeleça as bases para uma parceria bem-sucedida e de longo prazo.

Ao seguir consistentemente essas estratégias, a alta taxa de sucesso de uma prova de conceito pode ser efetivamente convertida em um acordo contratual, criando assim uma base sólida de clientes no exigente mercado de engenharia mecânica alemão e europeu.

Do local ao global: as PME conquistam o mercado global com estratégias inteligentes - Imagem: Xpert.Digital

Numa altura em que a presença digital de uma empresa determina o seu sucesso, o desafio é como tornar essa presença autêntica, individual e abrangente. O Xpert.Digital oferece uma solução inovadora que se posiciona como uma intersecção entre um centro industrial, um blog e um embaixador da marca. Combina as vantagens dos canais de comunicação e vendas em uma única plataforma e permite a publicação em 18 idiomas diferentes. A cooperação com portais parceiros e a possibilidade de publicação de artigos no Google News e numa lista de distribuição de imprensa com cerca de 8.000 jornalistas e leitores maximizam o alcance e a visibilidade do conteúdo. Isso representa um fator essencial em vendas e marketing externo (SMarketing).

Mais sobre isso aqui:

• Autêntico. Individualmente. Global: A estratégia Xpert.Digital para a sua empresa

Canais de aquisição estratégicos e iniciativas de marketing

A aquisição de clientes no setor de engenharia mecânica alemão e europeu para uma plataforma de IA B2B exige uma combinação de canais digitais e tradicionais, adaptados às necessidades específicas de informação e aos processos de tomada de decisão desse público-alvo.

Estratégias de marketing digital: conteúdo, SEO e comunicação direcionada

Uma presença digital robusta é essencial para gerar visibilidade e alcançar potenciais clientes nas fases iniciais do seu processo de tomada de decisão.

Marketing de conteúdo como elemento central

Conteúdo técnico de alta qualidade é crucial para construir autoridade na área de IA para engenharia mecânica e para educar potenciais clientes sobre conceitos complexos.

Tipos de conteúdo eficazes:

• White Papers: White papers técnicos detalhados são ideais para apresentar resultados de pesquisa, analisar problemas complexos e explicar a metodologia da plataforma de IA. Eles posicionam o fornecedor como um líder de pensamento.
• Estudos de Caso: Estudos de caso que documentam projetos bem-sucedidos e os benefícios concretos da plataforma de IA em outras empresas (idealmente comparáveis) são extremamente convincentes. Eles fornecem as evidências práticas valorizadas pelos engenheiros e demonstram resultados mensuráveis, como economia de tempo e custos ou melhorias de desempenho. De acordo com a Marketing Sherpa, 63% dos profissionais de marketing B2B consideram os estudos de caso a tática de marketing mais eficaz.
• Webinários: Os webinários interativos oferecem a oportunidade de demonstrar a plataforma ao vivo, aprofundar detalhes técnicos e responder diretamente às perguntas dos participantes. Também podem ser usados ​​para apresentar artigos técnicos ou estudos de caso.
• Artigos e tutoriais técnicos em blogs: Publicações regulares sobre tópicos relevantes, tendências e aplicações de IA em engenharia mecânica consolidam a expertise e melhoram o desempenho em SEO.
• Artigos de liderança de pensamento: Artigos sobre tendências do setor e o futuro da manufatura com IA posicionam a empresa como inovadora.

Proposta de valor no conteúdo

O conteúdo deve articular claramente como a expertise em IA resolve problemas específicos e gera valor mensurável. Benefícios quantificáveis, como economia de tempo, redução de custos, segurança aprimorada, aumento de desempenho ou conformidade regulatória, devem ser enfatizados. O objetivo é apresentar de forma convincente o fator "Por que você?".

Utilizando IA para criação de conteúdo

Ferramentas como o ChatGPT podem ser usadas para brainstorming, criação de rascunhos para posts de blog ou redes sociais e para resumir documentos. Ferramentas como o DeepL são valiosas para traduções precisas em um mercado global.

Otimização para mecanismos de busca (SEO) para grupos-alvo técnicos

• Otimização para desktop: Apesar do domínio global dos dispositivos móveis, os computadores desktop continuam a desempenhar um papel central no setor B2B, particularmente em setores industriais complexos como a engenharia mecânica, para pesquisas detalhadas e decisões de compra. Os usuários de desktop tendem a passar mais tempo em sites e a visitar mais páginas.
• Otimização para dispositivos móveis: Apesar disso, a otimização para dispositivos móveis é fundamental para a visibilidade em SEO devido à indexação "mobile-first" do Google.
• Estratégia de palavras-chave: É essencial uma pesquisa de palavras-chave direcionada, que leve em consideração os termos técnicos e os problemas do público-alvo.
• SEO técnico: Tempos de carregamento rápidos, design responsivo e navegação clara são cruciais, especialmente para a coleta inicial de informações.

Publicidade digital direcionada e plataformas

• LinkedIn e XING: Essas redes profissionais são ideais para identificar empresas-alvo e tomadores de decisão, além de disseminar conteúdo especializado e consolidar liderança de pensamento. Os anúncios do LinkedIn com formulários de geração de leads podem aumentar as taxas de conversão, simplificando o preenchimento de formulários.
• Plataformas e fóruns online específicos do setor: Plataformas como o Engineering.com ou fóruns específicos do setor oferecem comunicação direcionada com grupos-alvo relevantes.
• Marketing por e-mail: Boletins informativos técnicos, convites para webinars, destaques de projetos e acompanhamentos personalizados podem contribuir efetivamente para a nutrição de leads. A criação de perfis progressivos pode ajudar a coletar informações cada vez mais detalhadas sobre as necessidades de clientes em potencial.
• Marketing baseado em contas (ABM): Para soluções B2B de alta qualidade, o ABM é uma abordagem promissora para concentrar os esforços de marketing e vendas em clientes-alvo selecionados. A IA pode ajudar na identificação e priorização dessas contas-alvo.

A estratégia de marketing deve levar em consideração que os engenheiros alemães, ao buscarem informações sobre plataformas B2B de IA, esperam tanto conhecimento técnico aprofundado quanto um ROI claro. O conteúdo deve, portanto, encontrar um equilíbrio entre explicações técnicas detalhadas e benefícios econômicos demonstráveis. Sua resistência à adoção digital acelerada e sua preferência por métodos comprovados exigem uma comunicação que construa confiança e minimize os riscos da implementação de IA.

Adequado para:

• Quais empresas entenderam melhor o paradoxo da inovação e como as usaram?

Canais tradicionais: feiras comerciais, associações do setor e vendas diretas

Apesar da crescente digitalização, os canais tradicionais na engenharia mecânica, especialmente na Alemanha, mantêm sua grande relevância.

Feiras comerciais como plataformas centrais de contato

• Hannover Messe: Como a principal feira industrial do mundo, a Hannover Messe é um evento imperdível. Ela oferece uma plataforma única para apresentar inovações, cultivar redes de contatos e gerar leads. Temas como IA, automação e digitalização são o foco principal. A AWS e a Siemens estão aproveitando ao máximo a feira para apresentar suas soluções de IA industrial.
• Além da exposição: Para além do seu próprio estande, os fornecedores de plataformas B2B de IA devem aproveitar a Hannover Messe por meio de oportunidades de palestras (como masterclasses), networking direcionado e marketing conjunto com parceiros. As masterclasses oferecem uma plataforma exclusiva para apresentar conhecimento especializado a um público seleto de especialistas e estabelecer contatos valiosos.
• Outras feiras comerciais: Feiras específicas para engenharia mecânica ou setores de aplicação individuais (por exemplo, VISION para processamento de imagens) também oferecem boas oportunidades para aquisição de clientes. O VDMA Mechanical Engineering Summit é outro evento importante do setor.
• AUMA (Associação da Indústria Alemã de Feiras Comerciais): É uma importante fonte de informações sobre feiras comerciais e oferece suporte no planejamento de feiras.

Utilização de associações industriais (VDMA, Bitkom etc.)

• VDMA (Federação Alemã de Engenharia): A VDMA é a maior associação industrial da Europa e um ponto de contato central para o setor de engenharia mecânica alemão. Ela oferece inúmeros serviços, eventos e grupos de trabalho (por exemplo, o Grupo de Especialistas em Aprendizado de Máquina/IA) que são excelentes para networking e para se consolidar como especialista. A filiação e a participação ativa podem facilitar significativamente o acesso a potenciais clientes. A VDMA publica estudos e diretrizes (por exemplo, sobre o uso do GenAI ou a aplicação prática da IA) que podem servir como pontos de referência para as comunicações de cada um.
• Bitkom (Associação Alemã de Tecnologia da Informação, Telecomunicações e Novas Mídias): A Bitkom também é um ator fundamental na área de digitalização e IA na Alemanha. Os estudos da Bitkom fornecem dados valiosos sobre a adoção da IA ​​e os desafios enfrentados pela indústria.
• Orgalim (Indústrias Tecnológicas da Europa): Representa as indústrias tecnológicas europeias, incluindo a engenharia mecânica, a nível da UE.
• Outras associações: Dependendo da especialização da plataforma de IA, outras associações como a Federação Internacional de Robótica (IFR) também podem ser relevantes.

Vendas diretas e parcerias de vendas

• Vendas diretas: Para produtos de alta tecnologia que exigem explicações, as vendas diretas costumam ser um canal importante para esclarecer questões complexas e construir confiança.
• Parcerias de distribuição: Alianças estratégicas com empresas que possuem redes de distribuição estabelecidas no setor de engenharia mecânica alemão ou europeu podem acelerar a entrada no mercado e minimizar riscos. Isso é particularmente relevante para fornecedores estrangeiros.
• Equipe de vendas local: Contratar uma equipe de vendas local, que fale alemão, compreenda a cultura empresarial alemã e possua conhecimento técnico, costuma ser fundamental para o sucesso no mercado alemão.
• Utilização das Câmaras de Comércio (IHKs, AHKs) e da GTAI: As Câmaras de Indústria e Comércio (IHKs), as Câmaras de Comércio Alemãs no Exterior (AHKs) e a Germany Trade and Invest (GTAI) oferecem um apoio valioso na busca de parceiros e no desenvolvimento de mercados.

A combinação de uma estratégia digital bem planejada e o uso eficaz de canais tradicionais já estabelecidos trará os melhores resultados na aquisição de clientes de engenharia mecânica para uma plataforma B2B de IA.

Construindo liderança de pensamento e alavancando redes do setor

Para se consolidar como um parceiro confiável e competente em soluções de IA no exigente setor de engenharia mecânica, o desenvolvimento estratégico de liderança intelectual e a participação ativa em redes relevantes do setor são essenciais.

Consolidando-se como referência na área de IA para engenharia mecânica

Liderança intelectual significa ser percebido como uma autoridade reconhecida e fonte de ideias inovadoras e conhecimento profundo em uma área específica. Para um fornecedor de uma plataforma B2B de IA no contexto da engenharia mecânica, isso significa moldar ativamente a discussão sobre o futuro da manufatura, o papel da IA ​​e as oportunidades e desafios associados.

Estratégias para construir liderança intelectual

• Publicação de conteúdo de alta qualidade: Como já discutido no capítulo de marketing, white papers aprofundados, estudos de caso perspicazes, artigos de blog visionários e análises concisas das tendências do setor (por exemplo, GenAI) são elementos-chave. Esse conteúdo não deve apenas promover sua própria plataforma, mas também oferecer insights e soluções genuínas para os desafios enfrentados pelo setor.
• Oportunidades para palestras em eventos do setor: A participação ativa como palestrante ou debatedor em feiras comerciais importantes (como a Hannover Messe e a GITEX Europe) e conferências (como o VDMA Mechanical Engineering Summit) posiciona os executivos da empresa como especialistas. Os tópicos podem incluir aplicações práticas de IA, ética em IA, integração humano-IA ou o futuro da Inteligência Artificial Geral (IAG) na manufatura.
• Realização de webinars e workshops próprios: Eventos online regulares sobre aplicações específicas de IA ou desafios na engenharia mecânica permitem a troca direta de informações com o público-alvo e demonstram conhecimento especializado.
• Cooperação com instituições de pesquisa e universidades: Projetos de pesquisa conjuntos ou publicações com instituições renomadas (por exemplo, Institutos Fraunhofer, DFKI) fortalecem a credibilidade científica.
• Contribuições para mídias especializadas e publicações do setor: Escrever artigos ou conceder entrevistas para revistas especializadas respeitadas ou portais online aumenta a visibilidade e a reputação.
• Desenvolver uma visão clara: Uma narrativa convincente sobre como a IA pode transformar a engenharia mecânica e o papel que sua empresa desempenha nessa transformação é fundamental. Essa visão deve enfatizar as oportunidades, mas também apresentar soluções realistas para desafios como a escassez de mão de obra qualificada ou a necessidade de produção sustentável. A Körber Digital, por exemplo, destaca que a implementação de IA e ciência de dados é o futuro da produção industrial e oferece vantagens significativas, como redução do tempo de inatividade e maior qualidade do produto.

Construir uma posição de liderança intelectual é um processo de longo prazo que exige esforço constante e disposição para compartilhar conhecimento valioso sem priorizar sempre uma abordagem de vendas direta. Trata-se de criar confiança e credibilidade, que, indiretamente, apoiam as atividades de vendas.

Utilização eficaz de associações e redes do setor

Associações industriais e redes profissionais são de importância crucial no setor de engenharia mecânica alemão e europeu, altamente interligado, para acesso ao mercado, geração de leads e construção de confiança.

Envolvimento em associações importantes

• Eventos e grupos de trabalho: A participação em eventos da VDMA, como o congresso “Soluções Digitais” em Viena ou o “Dia Prático de IA em Engenharia Mecânica e de Plantas”, oferece oportunidades diretas de networking. A colaboração no “Grupo de Especialistas em Aprendizado de Máquina/IA” permite que você ajude a definir diretrizes e se posicione como um parceiro competente.
• Utilização de publicações e estudos: O conhecimento e a referência a publicações da VDMA (por exemplo, o white paper “IA na Indústria”, estudos sobre GenAI) na própria comunicação demonstram compreensão do setor.
• Análises de startups e consultorias: A VDMA oferece serviços como o radar de startups e análises de serviços de consultoria e fornecedores de software onde a presença é vantajosa.
• Bitkom: Como associação da economia digital, a Bitkom publica regularmente estudos sobre a adoção da IA ​​e a Indústria 4.0, fornecendo informações importantes sobre o mercado, e seus eventos também oferecem oportunidades de networking. A Bitkom e o Centro Alemão de Pesquisa em Inteligência Artificial (DFKI), por exemplo, uniram forças para desenvolver posicionamentos sobre questões éticas relacionadas ao uso da IA.
• Polos industriais e centros de inovação: A participação ativa em polos regionais, como o CyberForum em Karlsruhe ou o Bayern Innovativ, pode acelerar o acesso a tomadores de decisão e projetos colaborativos. Esses centros frequentemente conectam empresas de TI com usuários industriais.

Melhores práticas para engajamento em rede

• Ofereça valor agregado, não apenas venda: em grupos de trabalho e eventos, o foco deve ser o compartilhamento de conhecimento e a contribuição para a solução de problemas do setor, em vez da publicidade direta de produtos.
• Construindo relacionamentos de longo prazo: O networking na engenharia mecânica geralmente visa a relacionamentos de confiança a longo prazo.

Presença em plataformas relevantes:

• O LinkedIn é a principal plataforma para networking B2B e geração de leads na Europa. Uma página de empresa otimizada, o compartilhamento de conteúdo de alta qualidade e a participação ativa em grupos relevantes são cruciais. O LinkedIn Sales Navigator pode ajudar a criar e priorizar listas de contatos-alvo. Grupos do LinkedIn focados em engenharia mecânica, Indústria 4.0 e IA na Europa são recursos importantes. Embora grupos alemães específicos não sejam mencionados explicitamente nos exemplos, a presença de talentos em IA na Alemanha no LinkedIn é significativa.
• XING: Principalmente nos países de língua alemã (Alemanha, Áustria, Suíça), o XING continua relevante para especialistas e gestores dos setores de engenharia e B2B. Nesses casos, também, perfis de empresas e participação em grupos relevantes (como os grupos de membros da VDMA, se disponíveis e ativos) são benéficos. O site da VDMA menciona um podcast que aborda diversos tópicos sobre software e digitalização, com a participação de especialistas de empresas membros da VDMA, sugerindo canais de comunicação interna e grupos potenciais.
• Comunidades e fóruns online específicos: Mesmo que os trechos não mencionem fóruns específicos para engenheiros mecânicos alemães que lidam explicitamente com IA e digitalização, vale a pena procurar e participar de tais comunidades de nicho.
• Utilizando recursos da associação: Associações como a VDMA frequentemente oferecem diretórios de membros, boletins informativos e eventos de networking que podem ser usados ​​para identificar potenciais clientes e parceiros.

A combinação de um forte posicionamento de liderança de pensamento e o uso inteligente de redes do setor cria uma base sólida para confiança, visibilidade e, em última análise, para a aquisição bem-sucedida de clientes no setor de engenharia mecânica alemão e europeu.

Adequado para:

• Influenciador da indústria: hub da indústria como um portal de dicas e tópicos de blog para indústria, engenharia mecânica, logística, intralogística e energia fotovoltaica

Recomendações e próximos passos

A aquisição bem-sucedida de clientes de engenharia mecânica na Alemanha e na Europa para uma plataforma B2B baseada em IA, utilizando uma solução de prova de conceito (PoC), exige uma estratégia bem orquestrada e em várias etapas. As recomendações e os próximos passos a seguir baseiam-se na análise prévia das condições de mercado, nos desafios da adoção de IA e nas necessidades específicas do público-alvo.

1. Aprimoramento da proposta de valor e da estrutura da prova de conceito

Orientação específica para o problema: A proposta de valor da plataforma de IA e o design de cada prova de conceito (PoC) devem ser precisamente adaptados aos principais problemas e objetivos estratégicos identificados nas PMEs de engenharia mecânica alemãs e europeias. O foco deve ser a resolução de desafios operacionais concretos onde a IA possa gerar valor agregado mensurável (por exemplo, aumento da eficiência na cadeia de suprimentos, otimização de processos de projeto, manutenção preditiva).

Priorizar a segurança de dados e a proteção da propriedade intelectual: esses aspectos devem ser centrais para a proposta de valor e a demonstração do conceito. Protocolos claros, processamento de dados em conformidade com as normas da UE (idealmente em centros de dados da UE) e mecanismos transparentes de proteção da propriedade intelectual são imprescindíveis.

Foco no ROI na Prova de Conceito (PoC): Cada PoC deve ser projetada para demonstrar um retorno sobre o investimento claro e quantificável. As métricas devem ser definidas em conjunto com o cliente potencial e focar em aspectos como redução de custos, aumento da produtividade ou melhoria da qualidade. Os resultados devem ser apresentados no contexto do estudo da VDMA/Strategy& sobre o potencial da Inteligência Artificial Geral (GenAI) para ressaltar sua relevância estratégica.

Facilidade de uso e baixas barreiras de entrada: Diante da escassez de mão de obra qualificada e das deficiências em digitalização, a plataforma deve demonstrar sua facilidade de uso e capacidade de integração na prova de conceito. Treinamento e serviços de suporte são componentes essenciais.

2. Implementação de uma estratégia de entrada no mercado direcionada

Iniciativa de marketing de conteúdo: Criação e distribuição de conteúdo técnico de alta qualidade (artigos técnicos, estudos de caso, webinars) adaptado às necessidades de informação de engenheiros e tomadores de decisão técnicos. Esse conteúdo deve fornecer tanto conhecimento técnico aprofundado quanto argumentos claros sobre o retorno do investimento (ROI).

Presença em feiras comerciais importantes: Participação ativa em feiras comerciais de destaque, como a Hannover Messe, não apenas como expositor, mas também por meio de apresentações (por exemplo, masterclasses) e networking direcionado.

Utilização estratégica de associações do setor: Envolvimento próximo com a VDMA e os grupos de trabalho relevantes da Bitkom para construir confiança, estabelecer redes de contatos e obter informações sobre tópicos atuais do setor.

Otimização de canais digitais: Forte presença no LinkedIn e XING por meio de perfis corporativos, publicações de liderança de pensamento e campanhas de publicidade direcionadas (por exemplo, formulários de geração de leads do LinkedIn). Otimização de SEO do seu próprio site com foco em usuários de desktop no setor B2B.

Estabelecer parcerias de vendas ou realizar vendas diretas: Para o mercado alemão, recomenda-se a criação de uma equipe de vendas local ou a colaboração com parceiros de vendas já estabelecidos que possuam conhecimento e redes de contatos no setor.

3. Desenvolvimento de uma metodologia robusta de prova de conceito (PoC) e estratégia de conversão

Processo de PoC padronizado: Desenvolvimento de um processo claro e repetível para a realização de PoCs, desde a definição do problema, passando pela preparação dos dados e criação do modelo, até a avaliação e apresentação dos resultados.

Design colaborativo de prova de conceito (PoC): Colaboração estreita com o cliente potencial na definição dos objetivos, escopo e métricas de sucesso da PoC para garantir máxima relevância e aceitação.

Caminhos de conversão claros: Desenvolver uma estratégia para transformar provas de conceito (PoCs) bem-sucedidas em contratos de longo prazo. Isso inclui apresentar um plano de implementação faseada, abordar quaisquer preocupações restantes e enfatizar o valor da parceria a longo prazo.

Treinamento da equipe de vendas: A equipe de vendas deve receber treinamento completo para entender e apresentar de forma convincente a plataforma de IA, a metodologia de prova de conceito e as necessidades específicas do setor de engenharia mecânica. A capacidade de explicar claramente os detalhes técnicos, destacando simultaneamente os benefícios para o negócio, é crucial.

4. Abordar os desafios específicos do mercado alemão

Superando a "armadilha do projeto piloto": Demonstrar proativamente a escalabilidade da solução e o caminho de implementação passo a passo após uma prova de conceito bem-sucedida, para lidar com a típica resistência à adoção generalizada de novas tecnologias.

Combater a escassez de competências: Posicionar a plataforma de IA como uma ferramenta que capacita e alivia a carga de trabalho dos funcionários existentes, em vez de os substituir. Oferecer programas de formação e desenvolvimento como parte do pacote de soluções.

Leve a soberania dos dados a sério: sempre que possível, ofereça opções para armazenamento e processamento de dados dentro da UE e enfatize a conformidade com as normas e iniciativas europeias (por exemplo, os princípios GAIA-X).

5. Construção de confiança e liderança intelectual a longo prazo

Engajamento contínuo: Publicação regular de conteúdo relevante, participação em discussões do setor e presença em eventos importantes para ser reconhecido como um líder de pensamento.

Ciclos de feedback do cliente: Estabelecer mecanismos para a coleta e avaliação contínua do feedback do cliente para o desenvolvimento futuro da plataforma e dos serviços.

Divulgação de casos de sucesso: Coleta e publicação sistemática de estudos de caso e depoimentos de implementações bem-sucedidas, especialmente de clientes alemães e europeus.

Próximos passos – Curto prazo (dentro de 6 meses)

Finalização da proposta de prova de conceito (PoC): Elaboração detalhada dos módulos da PoC, incluindo casos de uso claramente definidos, métricas de sucesso e requisitos de recursos, especificamente para desafios típicos em engenharia mecânica (por exemplo, otimização da logística de peças de reposição, manutenção preditiva para tipos específicos de máquinas, aumento da eficiência no cálculo de orçamentos).

Criação de materiais de marketing: Desenvolvimento de white papers, modelos de estudo de caso e conceitos para webinars abordando mensagens essenciais sobre segurança de dados, proteção de propriedade intelectual, integração e ROI. Tradução de materiais-chave para o alemão.

Identificação de clientes-piloto: Abordar proativamente PMEs de engenharia mecânica selecionadas e favoráveis ​​à inovação na Alemanha para projetos iniciais de prova de conceito (PoC), idealmente por meio de contatos de associações do setor ou após participações em feiras comerciais.

Construir uma presença nos canais digitais: Otimizar o site para palavras-chave em alemão, criar perfis da empresa no LinkedIn e no XING, planejar as primeiras publicações de conteúdo.

Próximos passos – Médio prazo (6 a 12 meses)

Implementação dos primeiros PoCs: Implementação e acompanhamento rigoroso dos primeiros projetos de PoC na Alemanha, coleta de feedback e otimização contínua do processo de PoC.

Participação em eventos importantes: Presença na Hannover Messe e/ou em eventos relevantes da VDMA. Organização de webinars próprios.

Desenvolvimento de estruturas de vendas: Decisão sobre vendas diretas versus parcerias para a Alemanha e implementação de medidas adequadas (recrutamento de pessoal ou aquisição de parceiros).

Desenvolvimento dos primeiros estudos de caso alemães: Documentação dos sucessos obtidos a partir das primeiras provas de conceito para fins de marketing e vendas.

Ao implementar consistentemente essas recomendações, é possível criar uma base sólida para a aquisição bem-sucedida de clientes e uma entrada sustentável no mercado da plataforma B2B baseada em IA no setor de engenharia mecânica alemão e europeu. A chave reside em um profundo conhecimento do público-alvo, uma abordagem de prova de conceito convincente e que minimize riscos, e uma comunicação autêntica e orientada para o valor.

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Konrad Wolfenstein

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