“Techlash” – uma ameaça ao crescimento e ao progresso

Há alguns meses, a Information Technology and Innovation Foundation (ITIF) publicou um guia do formulador de políticas para o “Techlash” – o que é e por que é uma ameaça ao crescimento e ao progresso. “A tecnologia da informação (TI) resolve problemas e facilita nossas vidas, permitindo-nos fazer mais com menos?”, Questiona o relatório do ITIF. “Ou isso introduz complexidade adicional em nossas vidas, nos isola uns dos outros, ameaça a privacidade, destrói empregos e gera uma série de outros danos?”

Não faz muito tempo que as tecnologias digitais e a Big Tech eram amplamente vistas como catalisadores de mudanças positivas: a Internet se tornou uma plataforma global para inovação colaborativa; a mídia social foi uma força libertadora, ajudando levantes democráticos como a Primavera Árabe; e o smartphone estava transformando a vida de pessoas em todo o mundo.

Mas, a década de 2010 viu o surgimento do que veio a ser chamado de techlash. O Oxford English Dictionary (OED) define techlash como “uma reação negativa forte e generalizada ao crescente poder e influência de grandes empresas de tecnologia, especialmente aquelas sediadas no Vale do Silício”. O termo parece ter se originado em um artigo de novembro de 2013 no The Economist, que dizia que as elites da tecnologia estão se tornando alguns dos capitalistas mais implacáveis, e “se juntarão a banqueiros e petroleiros na demonologia pública“. Em 2018, techlash foi uma das oito palavras selecionadas como palavras do ano, para ser adicionadas ao OED.

O relatório do ITIF foi publicado no final de 2019, alguns meses antes do advento da Covid-19. Dado que as tecnologias digitais, – a Internet em particular, – mantiveram as economias e sociedades em movimento durante o maior choque que o mundo já experimentou desde a Segunda Guerra Mundial, talvez o techlash agora desapareça e as tecnologias digitais e Big Tech sejam mais uma vez vistas sob uma luz positiva. Mas não é provável que seja o caso, porque, como o relatório mostra, o medo e a oposição à tecnologia não são novidades.

“As pessoas há muito se opõem às novas tecnologias, temendo que não sejam seguras, destruam a moral, prejudiquem empregos, prejudiquem crianças e levem a uma série de outros supostos males.”

Durante a Revolução Industrial, houve pânicos periódicos sobre o impacto da automação nos empregos, voltando aos chamados Luddites, – trabalhadores têxteis que na década de 1810 destruíram as novas máquinas que ameaçavam seus empregos. E, embora o automóvel tenha sido saudado no início do século 20 por fornecer transporte seguro e rápido, também foi vilão de grandes problemas ao longo das décadas, incluindo a segurança, – os EUA tiveram mais de 36.000 mortes no trânsito em 2018, – sem contar a poluição e congestionamento.

O que deu origem ao techlash? O relatório cita várias razões. Em primeiro lugar, a lua de mel acabou. Agora consideramos os avanços que antes pareciam mágicos, por exemplo, a Internet e a Web em meados da década de 1990; motores de busca e e-commerce alguns anos depois; smartphones, streaming de música e vídeo na década de 2000; e assim por diante.

E, mesmo quando a TI era amplamente vista como uma força positiva, livros e artigos começaram a aparecer contrariando o exagero e as afirmações utópicas a que a TI costumava ser propensa, – como IT Doesn’t Matter de Nicholas Carr, que argumentou que as empresas superestimaram o valor estratégico de TI, que estava diminuindo como fonte de diferenciação competitiva porque era cada vez mais onipresente e comoditizada; e Alone Together, de Sherry Turkle, que alertou que a tecnologia estava tendo um impacto cada vez mais negativo em nossas interações sociais.

“Mas o combustível para o incêndio do techlash veio, pelo menos em parte, de eventos reais, incluindo, entre outros, as revelações que a Rússia usou plataformas de mídia social para interferir nas eleições dos EUA de 2016, Cambridge Analytica fez uso indevido de dados do Facebook para fins políticos e o Google foi investigado por violações antitruste”, disse o relatório. Mais de 37% dos entrevistados em uma pesquisa recente do Pew Research Center disseram que os humanos não serão melhores, em um futuro cada vez mais baseado em IA, aumento da vigilância, crimes cibernéticos, guerra cibernética e controle sobre as pessoas.

O relatório argumenta que “Para prosperar e ser competitivo na próxima fase da economia digital, os países devem resistir ao techlash e promover a aceitação da tecnologia … Em vez de techlash, precisamos de ‘realismo tecnológico’ – um reconhecimento pragmático de que as tecnologias de hoje, impulsionadas em particular por TI, são como praticamente todas as tecnologias anteriores: Eles são uma força fundamental para o progresso humano, mas podem, em alguns casos, representar desafios reais que merecem respostas inteligentes e eficazes.” No entanto, “ceder às paixões techlash desaceleraria o crescimento econômico e salarial, reduziria a competitividade nacional e limitaria o progresso em uma série de prioridades sociais críticas, incluindo educação, habitabilidade da comunidade, proteção ambiental e saúde humana”.

O relatório examina 22 das questões techlash mais prevalentes. E aqui está um breve resumo de cinco dessas questões, juntamente com os contra-argumentos do relatório contra cada uma.

1. As empresas de tecnologia estão destruindo a privacidade do consumidor.

A crítica mais generalizada à Internet e às empresas de tecnologia é que elas deram origem ao chamado capitalismo de vigilância que está corroendo a privacidade online de vítimas involuntárias. Mas, na verdade, os usuários on-line “estão bem cientes de que estão fornecendo dados em troca de serviços e obtêm um valor enorme do fato de que esses serviços são muitas vezes gratuitos … Um projeto de lei de privacidade equilibrado e focado pode resolver a maioria dessas preocupações“.

2. As plataformas online estão explorando os consumidores.

Os ativistas frequentemente argumentam que os consumidores não estão recebendo uma compensação adequada por seus dados, que valem mais do que os bens e serviços que recebem em troca. Isso é o equivalente a “querer uma televisão sem anúncios ou assinaturas. Mas as empresas não podem fornecer bens ou serviços sem gerar receita. Isso pode ocorrer por meio de pagamentos diretos de clientes ou por meio de pagamentos indiretos de anunciantes e patrocinadores.”

3. A mídia social facilita a desinformação.

Tecnologias de mídia de massa, – por exemplo panfletos, jornais, rádio, televisão, – há muito tempo são objeto de manipulação e propaganda. Mas, o problema se tornou mais agudo à medida que os modelos de negócios baseados em anúncios prosperam, alimentando a raiva e a polarização com sofisticados algoritmos de IA. “O governo, a indústria, a mídia de notícias e o público têm papéis a desempenhar na resolução do problema … tornando a publicidade mais transparente, melhorando a aplicação de anúncios impróprios, restringindo o conteúdo do anúncio e aumentando os requisitos para confirmar a identidade dos anunciantes.”

4. A AI é inerentemente tendenciosa.

Dado que os algoritmos de IA são treinados usando a vasta quantidade de dados coletados ao longo dos anos, se os dados incluírem preconceitos raciais, de gênero ou outros preconceitos anteriores, as previsões desses algoritmos de IA refletirão esses preconceitos. Isso é particularmente sério em áreas como o policiamento preventivo e no uso de IA pelos tribunais e departamentos de correção para auxiliar nas decisões de fiança, sentença e liberdade condicional. “Para reduzir o potencial do viés algorítmico de causar danos, os reguladores devem garantir que as empresas que usam IA cumpram as leis existentes em áreas que já são regulamentadas para evitar o viés.”

5. A TI está destruindo empregos.

O medo de que as máquinas deixem humanos sem trabalho não é recente. Mas os temores aumentaram compreensivelmente nos últimos anos, à medida que as máquinas estão cada vez mais inteligentes e sendo aplicadas a atividades que exigem inteligência e capacidades cognitivas jamais vistas, sendo de domínio exclusivo dos humanos, até o momento. A Covid-19 provavelmente agravará esse problema à medida que as empresas aceleram sua adoção de TI e de automação. “Embora por centenas de anos a tecnologia tenha eliminado empregos (por exemplo, fabricantes de carroças), ela também criou novos empregos (por exemplo, mecânicos de automóveis) e aumentou os padrões de vida, o que resultou em mais demanda por trabalhadores fazendo as mesmas tarefas (construindo casas, educando pessoas, vendendo mercadorias, etc.)”

“Não voltaremos à era utópica e ingênua da TI como salvadora”, conclui o relatório do ITIF. “Devemos, em vez disso, examinar criticamente o impacto da nova tecnologia para ajudar a maximizar seu valor e limitar os danos … sucumbir ao techlash provavelmente reduzirá o bem-estar individual e social. Os formuladores de políticas devem resistir ao techlash e abraçar o “realismo tecnológico” pragmático – reconhecer a tecnologia é uma força fundamental para o progresso humano que também pode representar desafios reais, que merecem respostas inteligentes, cuidadosamente consideradas e eficazes.”

Planejamento é indispensável

“Enquanto os cientistas correm para desenvolver uma cura para o Corona vírus, as empresas estão tentando avaliar o impacto dele em suas próprias operações”, escreveu o professor do MIT Yossi Sheffi em seu artigo de 18 de fevereiro no Wall Street Journal.

“Assim como os cientistas estão enfrentando um inimigo desconhecido, os executivos também estão trabalhando as Vegas, sem saber se no dia seguinte terão matéria prima para trabalhar, porque o Corona vírus pode causar interrupções na cadeia de suprimentos.”

Sheffi é Diretor do Centro de Transporte e Logística do MIT. Ele escreveu sobre a necessidade de resiliência nas empresas e em suas cadeias de suprimentos, – nos livros The Power of Resilience e The Resilient Enterprise, – para que possam reagir melhor frente a grandes eventos inesperados.

Embora aprender com precedentes históricos seja bom, as interrupções recentes na cadeia de suprimentos – o surto de SARS em 2003 na Ásia, o desastre nuclear de Fukushima em 2011 ou as enchentes na Tailândia em 2011 – todos estes eventos foram muito diferentes da pandemia atual. Esses eventos foram muito mais localizados, duraram relativamente pouco tempo e impactaram principalmente a oferta, não a demanda. O impacto da Covid-19 é muito maior, afetando a demanda do consumidor, bem como as cadeias de suprimentos em todo o mundo, e provavelmente durará um pouco mais.

“As cadeias de abastecimento de hoje são globais e mais complexas do que eram em 2003”, com fábricas em todo o mundo afetadas por bloqueios e quarentenas. A Apple, por exemplo, trabalha com fornecedores em 43 países.

Em um artigo mais recente sobre como gerenciar o que ele chamou de Recuperação no estilo “enxugar gelo”, Sheffi escreveu que “A pressão para reabrir as economias do mundo está se intensificando. No entanto, reaberturas apressadas provavelmente estimularão ondas de infecções recorrentes em um local após o outro, seguido por mais fechamentos e mais quarentenas. A recuperação econômica global após o desligamento imposto pela pandemia, portanto, não é provável que seja em forma de ‘V’, em forma de ‘U’, em forma de ‘L’ ou em forma de ‘W’.”

“Em vez disso, conforme o número de infecções, internações e mortes aumentam e diminuem, ciclos caóticos de renascimento e recaída econômicos afetarão as empresas e suas cadeias de suprimentos. As empresas enfrentam um jogo de “enxugar gelo” global, à medida que o vírus COVID-19 aparece ou desaparece nas cidades, estados e países que hospedam as extensas cadeias de suprimentos das quais as empresas dependem.”

Como as empresas devem gerenciar suas cadeias de suprimentos em um ambiente tão incerto e devastador?

Abordagens convencionais – por exemplo, previsão de demanda, planejamento de produção, – dependem de dados históricos, e não há tais dados neste evento massivo e único.

“Dadas essas restrições”, diz Sheffi, “as palavras do General Dwight Eisenhower soam verdadeiras: Planos são inúteis, mas planejamento é indispensável.”

O planejamento em tempos tão incertos deve se concentrar na capacidade de reagir de forma rápida às circunstâncias que mudam rapidamente. Fazer isso de forma eficaz exige que a empresa tenha mapeado completamente sua cadeia de suprimentos, incluindo as localizações físicas das fábricas e depósitos de seus fornecedores, para que possa identificar rapidamente quais de seus produtos podem ser afetados por uma paralisação em qualquer um dos locais dos fornecedores. Esse mapeamento não pode ser feito em tempo real. Em vez disso, deveria ter sido feito como parte do planejamento de resiliência da empresa, – especialmente para empresas grandes e complexas que normalmente têm milhares de fornecedores em todo o mundo.

Em seu artigo do WSJ, Sheffi recomenda que, dadas as muitas incógnitas que acompanham as principais interrupções da cadeia de suprimentos, as empresas devem adotar várias etapas just-in-case, incluindo:

1. Criar um centro de gerenciamento de emergência com regras claras de tomada de decisão;
2. Estabelecer prioridades para produtos que devam ser produzidos e quais clientes devem ser atendidos primeiro, se a capacidade for significativamente reduzida;
3. Determinar quais fornecedores fazem peças críticas, rastrear seus estoques e estabelecer fontes alternativas;
4. A curto prazo, planejar operações que irão maximizar o fluxo de caixa em vez de lucros;
5. Manter comunicação próxima com autoridades locais e nacionais, bem como com colegas e parceiros.

“Esperar o melhor enquanto se prepara para o pior pode não parecer uma boa abordagem empresarial para a crise. Mas, devido à falta de conhecimento, é a estratégia mais prudente para gerenciar riscos.”

Agora, falando sobre o impacto da pandemia, a longo prazo, nas cadeias de abastecimento.

A longo prazo, a pandemia irá acelerar as tendências existentes, – por exemplo, a taxa e o ritmo da transformação digital, adoção de IA, robótica e automação; como um artigo recente da The Economist apontou, a transformação das cadeias de suprimentos globais é outra tendência importante que será acelerada rapidamente pela Covid-19.

“Não há dúvida de que as empresas estão com pressa em suas cadeias de suprimentos”, disse The Economist. “De janeiro a maio, a interrupção da cadeia de suprimentos foi mencionada quase 30.000 vezes nas declarações de lucros das 2.000 maiores empresas do mundo, contra 23.000 no mesmo período do ano passado. As menções à eficiência diminuíram de 8.100 para 6.700”.

No entanto, o artigo acrescentou que as empresas estão se mostrando bastante resistentes à pandemia. Apesar do impacto do vírus em suas instalações de produção, “a espinha dorsal dos negócios têm, na maior parte, se mantido muito bem … Isso não quer dizer que os negócios estejam crescendo. Mas é a demanda, não a oferta, que está faltando. Se a espinha dorsal não funcionar, será por falta de tarefa, não por falta de força”.

A pandemia provavelmente acelerará uma série de esforços contínuos na cadeia de suprimentos, incluindo produção mais próxima ao consumidor, base de fornecedores diversificada e capacidade de produção diversificada e estoques.

Cadeias de suprimentos extensas serão substituídas por cadeias nacionais e regionais, especialmente para suprimentos essenciais como as dos setores médico e farmacêutico, e para produções complexas, onde as montagens precisam cruzar fronteiras geográficas. O The Economist cita o exemplo das cadeias de suprimentos automotivas, das quais 59% já são inter-regionais. Nos últimos três anos, a participação da China nas peças automotivas importadas pelos EUA caiu 2,2%, enquanto a participação proveniente de outras partes da América do Norte aumentou 2,8%.

Com o tempo, é bem possível que empresas em economias desenvolvidas tentem estabelecer novos clusters de produção nacional e regional, contando com tecnologia e automação em vez de arbitragem de custos de trabalho. A Zara, varejista de roupas espanhola, é um exemplo de empresa que estabeleceu uma base de fornecedores regionais diversificada, não apenas para ajudar a evitar as interrupções, mas também para ajudá-los a reagir mais rapidamente às mudanças de gosto da moda. As diferentes linhas de roupas da Zara chegam às lojas de forma independente, em vez de fazer parte de uma cadeia de suprimentos altamente integrada.

Outra maneira de reduzir as interrupções é mantendo uma fabricação sobressalente ou paralela.

“Embora as empresas possam se orgulhar de sua manufatura enxuta, as fábricas do mundo normalmente não funcionam a 100%: em todo o mundo, a proporção da capacidade de produção que as empresas usam está estagnada ou caindo, nas últimas duas décadas.”

Há estoque disponível.

“É amplamente aceito que as cadeias de suprimentos modernas consomem implacavelmente a resiliência, mas isso não é totalmente verdade. Os investidores punem empresas que acumulam ações, mas eles também olham com desconfiança para empresas que trabalham exageradamente próximas ao seu limite”.

É difícil prever o impacto a longo prazo da pandemia sobre a eficiência-resiliência, enquanto ainda estamos no meio da tempestade. Haverá uma mudança significativa no equilíbrio em direção à resiliência? Ou uma empresa que investe em resiliência acabará em desvantagem competitiva se outros em seu setor sobreviverem sem fazer tais provisões? O tempo dirá.

O novo normal digital

A mudança foi radicalmente transformadora e muito difícil de adoção por grandes empresas. Ao longo dos anos, as grandes empresas acumularam ativos valiosos e organizações extensas. Já ocupados com o gerenciamento de suas operações, elas olharam para a mudança mais como uma ameaça do que uma oportunidade, – mas, neste caso, do cenário pandêmico, não houve outra escolha.

Uma crise séria é uma oportunidade para se concentrar nas ações necessárias para sobreviver em um ambiente em rápida mudança. Se um gestor ou empresário nunca se deparar e atravessar uma crise seria em sua carreira, ele nunca vai estar preparado para um real desafio.

Quando as empresas entraram na crise da Covid-19 – sem dúvida o maior impacto que o mundo já experimentou, desde a Segunda Guerra Mundial – as empresas buscaram acelerar sua jornada em direção ao que, quase todos concordam, que será um futuro cada vez mais digital.

“A crise do COVID-19 fornece um vislumbre repentino de um mundo futuro, no qual o digital se torna o centro para cada interação, forçando organizações e indivíduos a subirem mais na curva de adoção de tecnologias, quase da noite para o dia”, disse o artigo da McKinsey, Estratégia Digital em um tempo de crise.

“Um mundo no qual os canais digitais se tornam o principal (e, em alguns casos, o único) modelo de engajamento do cliente e processos automatizados se tornam o principal impulsionador da produtividade – e a base de cadeias de suprimentos flexíveis, transparentes e estáveis. Um mundo no qual formas ágeis de trabalhar são um pré-requisito para atender às mudanças aparentemente diárias no comportamento do cliente.”

Nesse mundo futuro, as empresas devem aprender mais rápido do que nunca, que uma crise é um “mandato para ser ousado”, observa o artigo, e recomenda que as empresas concentrem seus esforços em algumas dessas ações ousadas:

Ofertas digitais atraentes

“… a maioria das organizações está procurando substitutos virtuais para suas ofertas físicas, ou pelo menos novas maneiras de torná-las acessíveis com o mínimo de contato físico.” mas isso é mais fácil dizer do que fazer. Os produtos e serviços físicos evoluíram e foram aperfeiçoados ao longo de muitos e muitos anos. Uma recriação digital direta de uma oferta física geralmente resultará em uma experiência do usuário muito inferior. Em vez disso, a oferta deve ser reinventada para o mundo digital. O design thinking pode desempenhar um papel importante em tal reinvenção.

Uma abordagem centrada no design é focada antes de tudo na experiência do usuário. O bom design visa tornar nossas interações com produtos e instituições complexas – por exemplo, uma empresa, um provedor de saúde, uma sala de aula, uma função governamental – tão atraentes e intuitivas quanto possível. Isso é o que as empresas precisam fazer agora ao trazerem suas ofertas físicas para o mundo digital.

Novos modelos operacionais e de negócios

“Embora os resultados variem significativamente de acordo com a indústria, alguns temas comuns sugerem as próximas mudanças normais nas estruturas de custo e modelos operacionais daqui para frente”

O artigo cita três dessas novas mudanças normais em particular:

1. Força de trabalho remota e automação;
2. Transparência e flexibilidade da cadeia de suprimentos; e
3. Segurança de dados.

As transformações de negócios mais bem-sucedidas são aquelas que alavancam os principais ativos de uma empresa e os trazem para o futuro integrando os principais ativos com as novas tecnologias e modelos de mercado. Por exemplo, um fator importante na rápida adoção comercial da Internet em meados da década de 1990 foi a relativa facilidade com que as empresas integraram seus principais sistemas back-end com um front-end da web, para que qualquer cliente com um PC e um navegador agora pudesse acessar suas transações legadas e aplicativos de banco de dados a qualquer hora, de qualquer lugar. Da mesma forma, a maneira mais pragmática de as empresas entrarem na curva de aprendizado de IA é aprimorando seus processos de negócios existentes com recursos de IA, transformando assim seus processos legados em processos conectados inteligentes.

Aprendendo no ritmo da crise

“Em situações de extrema incerteza, as equipes de liderança precisam aprender rapidamente o que está e o que não está funcionando e por quê … A ação ousada e a capacidade de aprender estão altamente relacionadas.”

O artigo da McKinsey recomenda várias áreas-chave que devem ajudar as empresas a aumentar o ritmo de aprendizado durante a crise.

Adoção de novas tecnologias e modelos de trabalho. A crise do COVID-19 “tornou a experimentação uma necessidade e uma expectativa”. A mudança abrupta de operações e interações físicas para virtuais é uma excelente oportunidade para aumentar o ritmo do mundo real de aprender a melhor implantar novas tecnologias digitais.

Além disso, a mudança para operações virtuais exige que as empresas mudem os modelos de trabalho aos quais os funcionários, clientes e parceiros de negócios se acostumaram, começando com como melhorar a experiência geral do usuário digital.

Escalabilidade rápida

“Escalar o que você aprende é sempre um obstáculo em uma transformação digital.” Em tempos normais, as empresas podem não ter pressa em traduzir o que aprenderam em soluções digitais confiáveis, escaláveis e prontas para a produção. Mas, queiram ou não, a crise está forçando as empresas a fazerem a transição de seus pilotos experimentais para operações em escala real em tempo recorde. Isso é muito desafiador, mas também é uma oportunidade de aprendizado em tempo real com uma base de usuários mais indulgente e grata.

Efeitos sistêmicos. A rápida transição do físico para o virtual requer a mudança de vários modelos operacionais e de negócios simultaneamente, tornando muito importante avaliar como todos eles interagem e potencialmente interferem uns com os outros.

O artigo cita o exemplo de provedores de saúde, que estão enfrentando “uma maior demanda por serviços (incluindo saúde mental e outras apresentações não COVID-19) ao mesmo tempo que seus canais tradicionais são restritos, tudo no contexto de leis de privacidade estritas . Isso fez com que muitos provedores testassem e adotassem rapidamente protocolos de Tele saúde que muitas vezes não existiam em muitos consultórios médicos antes, e navegassem na conformidade com a privacidade, bem como na receptividade do paciente ao envolvimento nesses novos canais. ”

Algo semelhante está ocorrendo no ensino à distância, e-shopping, trabalho em casa, e-reuniões, videoconferências e outras atividades físicas que agora foram forçadas a se tornarem virtuais.

Simplifique e concentre-se

Dadas as enormes complexidades e desafios dessa virtualização forçada, as organizações devem aproveitar as vantagens dos métodos ágeis para ajudá-las a simplificar, focar e evitar a sobrecarga. Para fazer isso, eles precisam coletar e avaliar rapidamente dados em tempo real sobre clientes e mercados para ajudar a determinar o que está funcionando, o que não está, por que e como corrigir ou mudar o curso.

“Muitas vezes, nos assuntos humanos, as maiores lições emergem dos tempos de crise mais devastadores”, conclui o artigo. “Acreditamos que as empresas que puderem atender e superar simultaneamente as demandas críticas e do dia a dia de sua resposta à crise poderão obter percepções exclusivas e respostas para ajudar a garantir que seu futuro digital seja mais robusto com o COVID- 19 do que quando nele entrou. ”

A urgente necessidade de fortalecer a resiliência

Após a Segunda Guerra Mundial e o início da Guerra Fria, os EUA empreenderam uma série de medidas para fortalecer a resiliência interna. Isso incluiu uma significativa expansão do apoio governamental à pesquisa científica em universidades e laboratórios, levando a inovações de produtos do setor privado e melhores armas da indústria de defesa, o que contribuiu para tornar os Estados Unidos a nação mais próspera e segura do mundo.

Outra medida importante foi a expansão das oportunidades educacionais, como o GI Bill, que ofereceu aos 16 milhões de veteranos da Segunda Guerra Mundial pagamentos de mensalidades e despesas de subsistência para frequentar o ensino médio, faculdade ou escolas técnicas/vocacionais. Em 1956, mais de 2,2 milhões tinham usado o GI Bill para frequentar a faculdade ou universidade, e 5,8 milhões o haviam usado para algum tipo de programa de treinamento profissional.

Na década de 1950, o governo promulgou a Lei Nacional de Rodovias Interestaduais e de Defesa, que levou à construção de mais de 77.000 quilômetros do Sistema de Rodovias Interestaduais a um preço total estimado em mais de $ 500 bilhões – a maior obra pública na América. A lei tinha um duplo propósito: facilitar o crescimento econômico do país, bem como apoiar a defesa do país durante uma guerra convencional ou nuclear, se necessário.

E, por último, mas não menos importante, no final dos anos 1960, o governo lançou a ARPANET, a infraestrutura digital que mais tarde se tornou a Internet. A ARPANET foi apoiada pelo Departamento de Defesa para aumentar significativamente a resiliência do país após um ataque nuclear, permitindo que os computadores se comuniquem entre si usando uma rede digital flexível de comutação de pacotes. Esse foco do pós-guerra, na resiliência, diminuiu significativamente nas últimas décadas.

Dos anos 1930 aos 1970 – um período que abrangeu a Grande Depressão, a Segunda Guerra Mundial e o auge da Guerra Fria – os interesses das empresas e da sociedade estiveram intimamente alinhados. A economia keynesiana, batizada em homenagem ao economista britânico John Maynard Keynes, era o modelo econômico padrão durante esse período. Era um modelo pragmático e de capitalismo misto, baseado em uma economia predominantemente do setor privado, mas com um papel apropriado para o governo, como o New Deal e os programas de governo mencionados.

A economia keynesiana começou a cair em desuso com a ascensão da Escola de Economia de Chicago na década de 1970, que defendia uma confiança quase universal nos mercados, um papel circunscrito para o governo e um modelo de negócios baseado na maximização do valor para o acionista como o objetivo primordial de  uma empresa. Essas opiniões influenciaram os funcionários do governo nas décadas seguintes, especialmente o ex-presidente dos EUA Ronald Reagan, que disse a famosa frase: “O governo não é a solução para o nosso problema, o governo é o problema”.

Nas décadas seguintes, houve uma diminuição significativa no apoio governamental à P&D e à educação. Uma força-tarefa recente sobre Inovação e Segurança Nacional observou que “Washington não conseguiu manter níveis adequados de apoio público e financiamento para ciência básica. O investimento federal em P&D como porcentagem do PIB atingiu o pico de 1,86% em 1964, mas caiu de um pouco mais de 1% em 1990 para 0,66% em 2016 ”.

As iniciativas educacionais dos governos federal e estadual também foram significativamente reduzidas, apesar de a educação ser mais importante do que nunca. Um relatório recente sobre a liderança dos EUA no século 21 mostra que a expansão do ensino médio público e das universidades estaduais na primeira metade do século 20 foi um ingrediente crítico para os EUA se tornarem a economia mais bem-sucedida do mundo. 

“A falta de oportunidades educacionais acessíveis que estejam clara e transparentemente ligadas às novas demandas do mercado de trabalho é um obstáculo significativo para melhorar os resultados do trabalho para os americanos”, disse o relatório.

Mas não foi apenas o governo que reduziu seu foco na resiliência. Os negócios também, conforme explicado em The High Price of Efficiency, um artigo da Harvard Business Review de 2019, escrito por Roger Martin, professor emérito e ex-reitor da Rotman School of Management da Universidade de Toronto. 

“Por que não queremos que os gerentes se empenhem em um uso cada vez mais eficiente dos recursos?”, perguntou Martin.  Claro que nós fazemos.  Mas, um foco excessivo na eficiência pode produzir consequências surpreendentemente negativas.  Para contrabalançar esses potenciais efeitos negativos, as empresas devem prestar a mesma atenção à resiliência, – “a capacidade de se recuperar das dificuldades – de voltar à forma após um choque … Os sistemas resilientes são tipicamente caracterizados pelas próprias características – diversidade e redundância, ou  folga – essa eficiência busca destruir. ”

A eficiência é fundamental para a vantagem competitiva, maiores lucros da empresa e menores preços ao consumidor.  No entanto, um foco implacável na eficiência também pode levar a problemas sérios, incluindo os riscos de falhas catastróficas, que Martin ilustra com um exemplo da agricultura, – as monoculturas.

Na agricultura, uma monocultura se refere à prática de cultivar uma única linha de uma safra de alto rendimento ou criar uma raça de gado especializada de rápido crescimento. As monoculturas são amplamente utilizadas na agricultura industrial para aumentar a escala e a eficiência de suas operações.  No entanto, a monocultura contínua pode levar ao acúmulo de pragas e doenças. Se uma doença para a qual eles não têm resistência atacar, ela pode exterminar rapidamente uma população inteira de plantações ou rebanhos. Algo semelhante pode acontecer a uma empresa ou economia muito dependente de alguns produtos, setores, processos ou modelos de negócios.

Os sistemas biológicos têm sido uma inspiração no estudo de sistemas complexos. Alta resiliência em face de um ambiente incerto e mutante é a essência da biologia evolutiva e da seleção natural. Da mesma forma, a resiliência dos negócios é fundamental para uma empresa resistir a grandes interrupções e sobreviver a um futuro imprevisível e turbulento.

Uma das prioridades pós-pandêmicas mais críticas deve ser restaurar e fortalecer a resiliência da nação e do mundo. Como será esse mundo? Algumas das mudanças potenciais, as incógnitas desconhecidas, são quase impossíveis de prever.  Mas outros são mais fáceis de prever porque são essencialmente uma aceleração das tendências existentes.

1. Infraestruturas digitais. Felizmente, nunca tivemos que testar a capacidade da Internet de manter os EUA em funcionamento após um ataque ou invasão militar.  Mas, quem teria pensado que 50 anos após o lançamento da ARPANET, seria uma pandemia global que agora está testando a capacidade da Internet de cumprir seu objetivo original de manter nações e economias durante o maior choque que o mundo já experimentou desde a Segunda Guerra Mundial. Podemos esperar aceleração da implantação da banda larga de ultra-alta velocidade, 5G, IoT e acesso quase universal à Internet, bem como melhorias críticas para a segurança cibernética e privacidade de dados.
2. Aplicativos online. Durante anos, muitos encontraram todos os tipos de motivos para não adotar a telemedicina, o aprendizado online, o trabalho de casa, reuniões virtuais e outros tipos de recursos e atividades eletrônicas.  Mas, a necessidade é a mãe da invenção.  Estamos descobrindo que esses recursos eletrônicos não apenas funcionam muito bem, mas também oferecem uma série de benefícios importantes, como não esperar por uma consulta médica em uma sala cheia de pessoas doentes ou não ter que viajar para participar de um 45  reunião minuto.  Nos próximos anos, podemos esperar uma série de inovações em sistemas e aplicações eletrônicas online, especialmente uma experiência superior do usuário.
3. Digitalização e adoção de IA. Um estudo da McKinsey de 2019 descobriu que 1/4 de século na era digital, mesmo as economias mais avançadas do mundo – os EUA, a Europa e a China – alcançaram apenas cerca de 20% de seu potencial digital.  Outro relatório recente da McKinsey sobre o estado da adoção da IA descobriu que, embora a IA esteja se tornando mais popular, “ainda há muito trabalho para dimensionar o impacto, gerenciar riscos e retreinar a força de trabalho” em mais de 95% das empresas.  Podemos esperar que a taxa e o ritmo de digitalização e adoção de IA aumentem significativamente.
4. Automação e o futuro do trabalho. Finalmente, podemos esperar que a pandemia terá um grande impacto no futuro do trabalho, à medida que as instituições dos setores público e privado aceleram sua adoção de tecnologias e automação.  Estudos recentes sobre o futuro do trabalho, como o Trabalho do Futuro em andamento do MIT, terão que ser revisitados junto com suas recomendações de políticas.  É esperado também que o vínculo empregatício entre instituições e indivíduos – sejam empresas e funcionários ou governos e cidadãos – também seja revisitado e significativamente melhorado, incluindo saúde, educação e outros programas críticos de trabalho e de segurança social.

Políticas de distanciamento social

Um dos projetos mais interessantes do grupo MIT Connection Science é o The Atlas of Inequality. O projeto – liderado pelos professores Esteban Moro e Alex ‘Sandy’ Pentland – usa dados de geolocalização anônimos de dispositivos digitais para estimar onde diferentes grupos de pessoas passam o tempo, nas cidades dos EUA e com o tempo, o projeto poderá ser expandido para cidades ao redor do mundo. Os dados mostram a significativa desigualdade de renda entre as pessoas nessas cidades, não apenas por bairros, mas também nos restaurantes, lojas e outros lugares.

O grupo de pesquisa aplica seus dados e métodos de geolocalização para analisar a eficácia das políticas de distanciamento social adotadas na área metropolitana de Nova York em resposta à pandemia de Covid-19. Essas políticas incluem o fechamento de escolas, proibição de reuniões não essenciais, limitação de pedidos de comida para viagem e medidas rígidas de permanência no local. Não há como medir empiricamente o impacto dessas medidas de distanciamento social em tempo real na disseminação da Covid-19, mas pode-se medir seu impacto de forma retrospectiva ou simular o que pode acontecer no futuro com base em dados.

Esses dados ajudam a abordar de forma empírica, um conjunto de questões importantes:

1. Como as políticas de distanciamento mudaram a mobilidade e o comportamento social?;
2. Como o comportamento de distanciamento social varia na área metropolitana de Nova York?;
3. Como o comportamento varia entre a diversidade de grupos demográficos?; e, em geral,
4. Quão bem as pessoas estão seguindo essas medidas de distânciamento social?

As descobertas iniciais revelam que as políticas de distanciamento social levaram a grandes mudanças onde as pessoas passam seu tempo e como elas interagem umas com as outras:

“A distância percorrida todos os dias caiu 70 por cento, de uma média de 40 Km em fevereiro para 11 Km” no final de março;

“O número de contatos sociais diminuiu 93% de 75 para 5”, onde o contato social é definido como estando a pelo menos a 2,5 metros um do outro por pelo menos 5 minutos;

“O número de pessoas que ficam em casa o dia todo aumentou de 20% para 60%”; e

“as políticas de distanciamento social reduziram muito as diferenças relativas entre os diferentes grupos demográficos, visto que a mobilidade e os contatos sociais de quase todos foram drasticamente reduzidos.”

As mudanças na distância percorrida e nos contatos sociais tornaram-se significantes somente depois que medidas de fechamento de negócios foram implementadas.

O varejo de alimentos e lojas de suprimentos essenciais tornaram-se os locais mais comuns para contatos sociais. Depois que essas medidas foram introduzidas, cerca de 5,5% dos nova-iorquinos começaram a passar o tempo em lugares fora da área metropolitana, incluindo Nova Jersey (37%), interior do estado de NY (23%), Pensilvânia (9,8%) e Flórida (6,7%).

Resultados mais detalhados podem ser encontrados no relatório preliminar. E aqui estão as fontes dos dados usados na análise, bem como os métodos usados para preservar a privacidade dos dados.

O tipo de diretivas do governo que foram implantadas na China para combater o surto de Covid-19 não são aplicáveis nos EUA e em outras democracias de livre mercado. Nesses países, é importante recorrer a métodos sofisticados de análise de dados que estejam em conformidade com as políticas de privacidade.

A principal fonte de dados para o projeto Atlas são dados de localização anônimos de uma variedade de aplicativos em smartphones. Os dados vêm da Cuebiq, uma empresa de inteligência e medição baseada em geolocalização e, em particular, da iniciativa Data for Good da Cuebiq, que disponibiliza seus dados para pesquisas acadêmicas e programas humanitários. Para a análise de distanciamento social de NY,

“Cuebiq coleta registros anônimos de pontos GPS com registro de data / hora de usuários que optaram por compartilhar seus dados anonimamente nos EUA de 1º de janeiro de 2020 a 25 de março de 2020.” Os dados de mobilidade são extraídos apenas dos usuários que optaram por compartilhar seus dados por meio de uma estrutura compatível com GDPR e CCPA. Os dados residenciais e de áreas de trabalho são então agregados ao nível do Grupo de blocos do censo, permitindo a análise demográfica enquanto ofusca o local exato onde os usuários anônimos vivem e trabalham.

“Os dados que recebemos são construídos a partir da sequência de pings informados pelos dispositivos”, explica o relatório. “Isso resulta em um conjunto de dados dos locais públicos onde muitas pessoas ficaram (com alta precisão espacial) correspondendo aos pontos de interesse que as pessoas normalmente visitam e os setores censitários mais prováveis de onde esses proprietários de dispositivos vivem e trabalham”. uma estadia é definida como um local onde um usuário anônimo parou por pelo menos 5 minutos. A análise é limitada a dados de pessoas que foram ativas durante o período de 17 de fevereiro a 9 de março e para as quais há relatórios de dados de localização que permaneceram em suas residências por mais de 10 dias. O conjunto de dados inclui informações sobre 567.000 pessoas.

Há muito, muito mais a ser feito. “A próxima questão empírica é: quão eficazes são essas políticas de distanciamento social para reduzir a propagação do Corona vírus?”, Conclui o relatório. “Com dados de mobilidade anônima de alta resolução, podemos estudar o efeito das políticas relacionadas à mobilidade nas respostas comportamentais da população e como o Corona vírus se espalha de maneira diferente em locais com políticas diferentes. Os dados de mobilidade de alta resolução, anônimos e agregados, podem monitorar a adesão às políticas de distanciamento social, mas também podem informar modelos epidemiológicos baseados em matrizes de contato em tempo real”.

Tempos incertos x lições aprendidas

O que é necessário para superar tempos de grande incerteza, como estes que estamos passando? Estamos enfrentamos a pandemia de Covid-19, nossa economia está abalada, desemprego crescente, eleições locais estão chegando…

Como a maioria, também vivo tempos de incerteza em minha vida pessoal e profissional. No lado pessoal, minha principal observação é que a maioria de nós é muito mais resistente do que imaginamos. Deixo para os psicólogos e outros especialistas oferecer conselhos sobre o que é necessário para superar esses momentos.

Mas, quando se trata de passar por momentos difíceis no lado profissional, gostaria de compartilhar algumas lições aprendidas com base em minhas experiências. No início da década de 1990, quando eu acabava de entra no mercado de trabalho, houve uma grande desaceleção econômica, processos de reengenharia levaram muitas empresas a conduzir demissões em massa e quem não tinha certo grau de estudo ou conhecimento ficou muito vulnerável a estas mudanças.

Por anos, empresas que desfrutaram de uma posição de liderança, rapidamente sentiram-se ameaçadas, em parte pela necessidade de investir em recursos de TI e não dominar ou ter conhecimentos básicos de como fazê-lo. Coisas como microcomputadores, microprocessadores, cliente-servidor, softwares e hardwares, passaram a comandar o dia a dia das empresas. Estes investimentos diminuíam significativamente as margens de lucro enquanto obrigavam todos a se modernizar.

Poucas empresas conseguiam investir em recursos, treinamentos, qualidade e sobreviver. Um grande número de empresas anteriormente bem-sucedidas não sobreviveram a essas transições de tecnologia e mercado altamente disruptivas.

Por que algumas empresas foram capazes de sobreviver enquanto tantas outras não sobreviveram?

Na minha opinião, a sobrevivência no mundo dos negócios é possível por três fatores principais:

1. Talento e investimentos em Pesquisa & Desenvolvimento;
2. Relacionamentos de confiança; e
3. Liderança sábia.

Investimentos em talentos e P&D.

Ninguém deseja ter que aprender sobre um asteroide que se aproxima da Terra quando ele está prestes a atingi-la e, ter que improvisar sua estratégia de sobrevivência no meio de uma crise.

Pessoas altamente talentosas estão atentas e preveem coisas potencialmente disruptivas e mudanças de mercado, – o equivalente a detectar um asteroide que se aproxima, – anos antes, e se preparam para o novo ambiente, desenvolvendo produtos apropriados e as estratégias de mercado. As empresas costumam ver o investimento em pesquisa como despesas desnecessárias e de baixo retorno. Mas, isso é como não fazer o seguro de sua casa porque a probabilidade de um incêndio ou algum outro evento catastrófico é relativamente pequena.

Por várias vezes, vi técnicos explicando aos seus diretores que mudanças eram necessárias; vi também a tecnologia quase matar o negócio de empresas, que não tinham em seu business, espaço para a ela.

Mas, lidar com coisas novas e altamente complexas requerem uma humildade considerável. No inicio, não estava claro se a nova arquitetura de negócios seria capaz de oferecer suporte a missão crítica da empresa. Somente depois de muitos testes e experimentos nos sentimos capazes a entender que realmente funcionaria. A transição do mainframe para o homem-máquina foi muito desafiadora, mas cada investimento em pesquisa e desenvolvimento e talentos, valeu a pena.

Relacionamento de confiança

Outro fator crítico de sobrevivência são as colaborações com clientes, parceiros de negócios, comunidades de pesquisa e outras partes interessadas. Isso, as vezes, pode levar anos para ser construído. E é particularmente importante se você estiver desenvolvendo soluções sofisticadas e complexas que no início podem não funcionar tão bem. Tente ver esta relação como parte de um ecossistema cujos membros precisam acreditar que pertencem à comunidade e confiam uns nos outros e trabalham juntos para resolver problemas comuns.

“O segredo da longevidade das empresas que atravessaram crises nos anos 90, 2000 e outras, tem menos a ver com máquinas e softwares e mais com relacionamentos sólidos com os clientes”. Essas relações estreitas entre clientes e fornecedores, com o tempo, se tornaram o principal motivo da longevidade das empresas.”

Liderança sábia

Sim. Profundas mudanças na tecnologia, nos modelos de negócios e nos mercados perturbaram o setor de TI nos anos 90 e 2000. E o que vi de alguns líderes sábios fazer e que deu certo foi imbuir a força de trabalho, nesses tempos de crises, de um forte senso de urgência, estimulando-a a lidar com problemas críticos que a empresa enfrentava. Eles buscaram se cercar de executivos que conheciam bem a empresa e, na maioria das vezes, entendiam o que precisava ser feito. Eles também trouxeram alguns especialistas do mercado e souberam mesclar com a mão de obra jovem – consolidando assim experiência considerável e novos talentos, para transformar dificuldades em vantagens, mesmo que isso, em algum momento, precisasse incluir demissões e fechamento de unidades.

Os líderes mais sábios que conheci, ajudaram a reforçar aos clientes que tais ações foram necessárias, reforçando a mensagem aos clientes, que deveriam se sensibilizar e entender que a empresa estava lutando para se manter competitiva e a continuar a resolver problemas complexos e construir soluções de mercado e que, como fornecedora, continuaria firmemente com a parceria.

Em 2020, o modelo atual de competição de mercado não permite que ninguém faça tudo sozinho. Toda empresa, em algum momento é cliente e também fornecedor. Isso torna a empresa mais competitiva e significativamente mais orientada para o mercado e colaborativa.

Espero que essa combinação de talento e P&D, colaborações confiáveis e liderança sábia nos ajudem a superar nossos tempos de incerteza atuais.

Blockchain e saúde pública

O Blockchain Research Institute (BRI) é um think tank global dedicado às implicações estratégicas das tecnologias blockchain para negócios, governo e sociedade. Em março de 2020, eles promoveram uma reunião virtual para discutir o uso potencial de tecnologias de blockchain para soluções de saúde pública. As conclusões e recomendações deste fórum, foram publicadas no início de abril no Soluções Blockchain na Pandemia: Um chamado para a Inovação e Transformação na saúde pública.

O relatório identificou cinco áreas principais onde o blockchain pode ser implantado para combater a Covid-19, bem como futuras pandemias: identidade, registros de saúde e dados compartilhados; cadeias de suprimentos just-in-time; sustentando a economia; registro de resposta rápida para profissionais médicos; e modelos de incentivos para recompensar o comportamento responsável. Em cada uma dessas áreas, o relatório apresentado usa casos em que o blockchain já está sendo implantado e recomendou uma série de medidas de saúde pública relacionadas ao blockchain que ajudarão a se preparar melhor para futuras pandemias. Dado o amplo escopo do relatório, apresento aqui, parte de atenção particular: identidade, registros de saúde e dados compartilhados.

“Os dados são o ativo mais importante no combate às pandemias … Precisamos de dados sobre o quê, onde, quando, como, quem – quantas pessoas estão infectadas, onde estão localizadas, quando foram infectadas (e quando se recuperaram), como foram infectados, e com quem mais eles tiveram contato”, mostra o relatório.

Os países com bom acesso aos dados – por exemplo, China, Cingapura, Coréia do Sul – conseguiram tomar medidas eficazes para controlar a propagação da pandemia. Mas os países com recursos de dados mais limitados, – por exemplo, Itália, Espanha e os EUA, – tiveram um desempenho significativamente pior. Além disso, o equilíbrio entre segurança pública e privacidade individual varia amplamente entre os países. Algumas das ações mais eficazes implantadas para controlar a propagação do vírus em países com governos centrais fortes, como China e Cingapura, são muito mais difíceis de implementar nos países ocidentais, onde a privacidade individual e as liberdades civis desempenham um papel muito mais forte. O Blockchain abre possibilidades inovadoras para soluções descentralizadas que dão mais controle aos indivíduos com base no desenvolvimento de identidades digitais soberanas.

Uma identidade digital é essencialmente uma coleção de atributos de dados associados a um indivíduo específico. Esses atributos de dados são geralmente isolados em diferentes instituições dos setores público e privado, cada uma usando seus dados para seus próprios fins. Embora cada um de nós tenha uma identidade única e exclusiva, com base em nossa certidão de nascimento e documentos emitidos pelo governo, temos várias identidades digitais derivadas, dependendo da natureza da transação, – por exemplo, financeira, viagem, saúde, – cada uma das quais se baseia em uma coleção diferente de dados e provedores de dados.

Para alcançar um nível mais alto de privacidade e segurança, precisamos estabelecer um ecossistema de dados confiável para cada tipo de identidade, o que requer a troca e o compartilhamento de dados entre uma variedade de instituições. Quanto mais fontes de dados cada ecossistema confiável tiver acesso, maior será a probabilidade de detecção de fraude e roubo de identidade, reduzindo os falsos positivos. No entanto, proteger os dados usados para validar identidades cria problemas de segurança e privacidade. Não é seguro reunir todos os atributos necessários em uma instituição ou local central de dados, pois ele acaba se tornando alvo para violações de dados. Além disso, cada instituição é responsável pela proteção de seus dados, especialmente em áreas críticas como saúde, finanças e governo.

“Para reforçar nossa identidade, primeiro precisamos de um modelo que seja distribuído e mantido pelas pessoas cujas identidades, ele protege”. “Isso significa que os incentivos de todos se alinham em um bem comum de identidade, com direitos claros para os usuários administrarem sua própria identidade, protegendo sua privacidade, acessando (e permitindo que outros acessem) e monetizem seus próprios dados, e participem da criação de regras em torno da preservação e uso dos bens comuns. Vários projetos de identidade, no blockchain, estão trabalhando para fornecer essa estrutura e recursos”.

O Open Algorithms (OPAL) liderado pelo MIT é um desses projetos. Em Open Algorithms for Identity Federation, Alex ‘Sandy’ Pentland e Thomas Hardjono propuseram uma estrutura para o gerenciamento seguro de identidades digitais. O paradigma OPAL é baseado em vários princípios, incluindo:

• Mover o algoritmo para os dados. Em vez de reunir dados brutos em um local central para processamento, o algoritmo deve ser enviado para os repositórios e processado lá.
• Arquitetura de dados descentralizada. Os dados brutos devem sempre permanecer em seu repositório permanente sob o controle dos proprietários do repositório. Apenas os resultados da aplicação do algoritmo ou consulta aos dados são retornados.
• Algoritmos abertos e controlados. Os algoritmos devem ser publicados abertamente, aceitos e examinados por especialistas para evitar violações de privacidade e atos não intencionais.
• Consentimento do sujeito. Os repositórios de dados devem obter consentimento explícito dos indivíduos, cujos dados eles possuem para a execução de um algoritmo contra seus dados; os algoritmos verificados devem ser disponibilizados e compreensíveis para os sujeitos.
• Transparência e conformidade regulatória. As solicitações e respostas devem ser armazenadas em um log de eventos imutável baseado em blockchain para permitir a auditoria de todas as interações, bem como a prova de conformidade regulatória.

Em um artigo recente, Pentland propôs uma abordagem para reiniciar a economia com base na criação de uma força de trabalho segura com base em uma identidade de saúde pública para certificar o estado de saúde dos indivíduos enquanto protege sua privacidade pessoal. Essa abordagem tem sido usada há muito tempo para certificar as credenciais financeiras de um indivíduo em uma transação de pagamento.

Uma força de trabalho segura consistiria em “pessoas que foram infectadas e então se recuperaram, para que possam ser certificadas como sendo menos propensas a serem reinfectadas”, escreveu Pentland. “Isso é semelhante a como já certificamos que os trabalhadores do setor de alimentos não têm certas doenças infecciosas e que os trabalhadores da puericultura tomam suas vacinas. Ao mesmo tempo, esse tipo de dados torna a detecção precoce da infecção e o rastreamento de contato muito, muito mais fácil, eventualmente evitando ondas sucessivas de infecção.”

Além das necessidades imediatas de reiniciar a economia, o relatório do BRI recomendou uma série de medidas para ajudar as autoridades de saúde pública a antecipar e gerenciar futuras pandemias, incluindo:

1. Dados de saúde agregados e anônimos. Todos disponibilizam as informações críticas de saúde, devidamente anônimas, que são necessárias para rastrear, prever e gerenciar uma pandemia, como temperatura corporal e localização.
2. Informações de saúde individuais. Os indivíduos têm controle sobre suas informações de saúde e podem optar por disponibilizá-las aos profissionais médicos quando apropriado, – por exemplo, se estiverem apresentando sintomas de pandemia ou outros sintomas de saúde.
3. Sistemas de incentivos. Embora muitos compartilhem seus dados pessoais explícitos e não anônimos por um senso de responsabilidade social para ajudar a rastrear e gerenciar uma pandemia em suas comunidades, podem ser necessários incentivos para disponibilizar esses dados suficientes para as autoridades de saúde pública.
4. Dados populacionais. “Todos esses dados representariam toda a população, não uma amostra parcial e potencialmente enganosa dela. Nunca antes médicos, epidemiologistas e autoridades tiveram acesso tão extraordinário a tal riqueza de dados. Usando análises de dados e IA, eles puderam entender as possíveis trajetórias de um vírus e tomar medidas para eliminá-lo. ”

As tecnologias Blockchain “são agora mais relevantes do que nunca, não apenas para os negócios e para a economia, mas também para o futuro da saúde pública e a segurança das populações globais. Os sistemas tradicionais falharam e é hora de um novo paradigma.”

Gerenciando equipes remotas

A primeira onda da Revolução Industrial decolou nas fábricas têxteis da Grã-Bretanha no século XVIII. Os trabalhadores eram necessários para operar teares que fiariam algodão, linho ou lã em grande escala para fazer roupas, tapetes, estofados e outros produtos.

A produtividade, naquela época, dependia exclusivamente de humanos se reunindo sob o mesmo teto e cuidando das máquinas. A destreza humana ou a tomada de decisões eram necessárias para ajudar as máquinas a gerar a melhor produção e, ao mesmo tempo, supervisionar o controle de qualidade. Este se tornou o modelo padrão para vários setores da indústria.

Hoje em dia, isso se inverteu. Fora do setor manufatureiro, a maioria dos trabalhadores não precisa mais se reunir dentro da mesma área física para cuidar de máquinas. Na verdade, as ferramentas de hoje, permitem, em grande parte, liberar os funcionários da necessidade de ficarem confinados no mesmo lugar. Bem-vindo à era do trabalho remoto.

Antes do COVID-19, cerca de 5% dos americanos empregados trabalhavam em casa ou remotamente. No auge da pandemia, essa porcentagem saltou para 62%.

Além do mais, três em cada cinco disseram que querem continuar trabalhando remotamente, se possível.

Se você é um empresário ou gestor de uma empresa, repentinamente se tornou responsável por gerenciar uma equipe remota de funcionários, aqui estão informações, para ajudar a ter sucesso com suas equipes.

1. Comunique-se, comunique-se, comunique-se. A comunicação representa mais de 90% do gerenciamento de equipes remotas. No entanto, com os membros da equipe trabalhando em espaço de trabalho não comum, vários métodos de comunicação estão fora de questão. Lembretes, bate-papos no escritório, brain storms outros métodos de comunicação pessoal não são mais opções disponíveis. Sem todas essas opções, a comunicação pode ficar aleatória, permitindo que as suposições substituam a comunicação clara e tirando os projetos dos trilhos. À medida que os membros de sua equipe passam a trabalhar remotamente, seus métodos de comunicação também precisam se adaptar. Reconheça a importância de agilizar as comunicações para que a transmissão de informações importantes seja o mais eficiente possível e para que os membros da equipe permaneçam atualizados sobre os projetos e todos se sintam responsáveis sem ficar completamente sobrecarregados por uma enxurrada de chamadas, e-mails, bate-papos, etc. Da mesma forma, muitos gerentes frustram os membros da equipe ao escolher um método de comunicação inadequado. Todos nós já ouvimos a reclamação de “reunião que poderia ter sido um e-mail”. Evite ser um líder de equipe que considera comunicação como apenas uma passagem de informações e que elas são autoexplicativas. Envie e-mails claros. Ou se necessário, faça uma chamada em conferência ou um vídeo chat. Uma vantagem da vídeo chamada é a capacidade dos membros da equipe de captar as dicas verbais que não estão ausentes na comunicação escrita. Por outro lado, uma vantagem do e-mail é a capacidade de arquivar mensagens importantes, pesquisar por palavras-chave e recuperar quando necessário. No entanto, aplicativos gratuitos como o Otter também estão trazendo essa funcionalidade para chamadas em conferência. O Otter pode gravar as conversas de voz da sua equipe e fornecer transcrições automatizadas com base nessas gravações, dando aos membros da sua equipe um documento pesquisável para recuperar informações importantes mais tarde, quando necessário.
2. Certifique-se de que sua equipe tenha os recursos adequados. O primeiro dia ou semana do novo funcionário é normalmente gasto na apresentação de todos os recursos e equipamentos disponíveis. De cadeiras ergonômicas a lanchonetes self service, os primeiros dias de trabalho geralmente são uma animada sessão de aprendizado. No entanto, nada disso faz sentido, quando falamos de trabalhadores remotos. É verdade que parte da vantagem dos trabalhadores remotos é o corte de custos, incluindo espaço de escritório e recursos relacionados. E, claro, isso não significa que você precisa enviar uma máquina de café expresso cara para cada um de seus funcionários remotos. Mas, parte de seus check-ins com os membros da equipe deve incluir garantir que eles tenham todas as ferramentas de que precisam para facilitar o fluxo de trabalho e alcançar a melhor produtividade possível. Peça que eles reflitam sobre seu fluxo de trabalho e identifiquem obstáculos à produtividade para deixar claro quais os recursos primários à produtividade deles. Também é importante considerar que pode haver uma diferença entre seus trabalhadores remotos mais experientes e membros da equipe que foram colocados no trabalho remoto pela primeira vez devido ao COVID-19. Estes últimos podem não estar acostumado em estruturar seu próprio espaço de trabalho para obter conforto, produtividade e fluxo de trabalho. Ajude-os com que tenham uma mesa minimamente adequada. Isso pode ser tão simples quanto colocar o computador em cima de alguns livros. Mesmo pequenas melhorias, como um amplificador de WiFi, fones de ouvido com cancelamento de ruído ou uma câmera melhor, se estiverem se apresentando a clientes, podem fazer uma grande diferença.
3. Promova o espírito de equipe. As pessoas querem pertencer. Particularmente para a cultura americana, o trabalho é uma das principais formas pelas quais podemos nos definir e onde buscamos um sentimento de pertencimento. Muitos psicólogos observaram que os funcionários tendem a continuar trabalhando para as empresas quando têm relacionamentos positivos com seus colegas de trabalho, e a produtividade também aumenta. Esse sentimento de pertencimento fica complicado quando os colegas de trabalho estão dispersos e as interações face to face são minimizadas. Mesmo os momentos mais simples do local de trabalho – como as celebrações de aniversário – são contribuintes poderosos para fazer as pessoas sentirem que pertencem. Sem essas possibilidades de conexão, o trabalho remoto aumenta a probabilidade de os membros da equipe se sentirem isolados uns dos outros e menos alinhados com a missão da organização. Na verdade, de acordo com o “Relatório do trabalho Remoto” do Buffer, a solidão foi a segunda resposta mais citada dos entrevistados quando questionados sobre suas dificuldades para trabalhar remotamente. Para manter vivo o senso de camaradagem que ajuda as equipes a trabalharem juntas, os líderes de equipe devem criar oportunidades para os membros trazerem seu eu mais completo para as interações remotas no local de trabalho. As interações no local de trabalho remoto muitas vezes deixam de ser apenas trabalho. Os líderes de equipe devem criar canais onde os colegas de trabalho possam interagir em um nível mais pessoal, talvez para compartilhar interesses comuns, estabelecer relacionamentos úteis ou celebrar marcos. Se a força de trabalho for dividida entre funcionários de escritório e remotos, lembre-se de que todos os funcionários podem se sentir menosprezados ou isolados. Considere dar a eles mais papéis de liderança para equilibrar aquele senso de importância, mesmo que por vezes impreciso, aos olhos da organização.

Inovação Open Source

Em janeiro/2020, o professor da UC Berkeley, Henry Chesbrough, publicou os Resultados da Inovação Open Source: indo além do exagero e começando a trabalhar, seu quarto livro sobre inovação nas últimas duas décadas. Chesbrough é professor adjunto e diretor do Garwood Center for Corporate Innovation na Haas School of Business da UC Berkeley. Ele é creditado por cunhar o termo inovação Open Source em seu livro de 2003 com o mesmo título.

A Inovação Open Source é uma antítese da abordagem de inovação fechada verticalmente integrada seguida pelos laboratórios de P&D industrial durante grande parte do século XX. Conforme a taxa e o ritmo dos avanços tecnológicos se aceleraram, – mais proeminentemente na indústria de TI, – o modelo fechado de inovação começou a desmoronar. O tempo decorrido para levar uma invenção do laboratório ao mercado não era mais competitivo, especialmente contra uma nova geração de startups que diminuiu significativamente o tempo de colocação no mercado de novos produtos e serviços. As empresas perceberam que não podiam mais confiar em sua própria P&D como única fonte de ideias inovadoras.

Além disso, como a inovação agora estava sendo aplicada a problemas mais amplos e complexos, as colaborações externas com clientes, parceiros de negócios, universidades, comunidades de código aberto e outros tornaram-se cada vez mais importantes. Dado o ambiente altamente competitivo e em rápida evolução, as empresas reconheceram que havia muito mais recursos para inovação no mercado do que eles poderiam criar por conta própria, não importa o tamanho e o poder da empresa. O sucesso dramático da Internet, World Wide Web, Linux e iniciativas semelhantes na década de 1990 inaugurou esta nova era de Inovação Open Source e colaborativa.

Em seu livro recente, Chesbrough examina de perto o estado atual da Inovação Open Source e vê um quadro misto. Do lado positivo, a Inovação Open Source foi amplamente aceita e adotada. Uma busca rápida por “Inovação Open Source” resulta em mais de 600 milhões de links de páginas, em comparação com cerca de 200 quando seu primeiro livro foi lançado em 2003; no LinkedIn, agora existem dezenas de milhares de empregos com “Inovação Open Source” em seu título, em comparação com quase nenhum naquela época.

Mas, sua promessa foi exagerada. Embora a Inovação Open Source tenha aumentado exponencialmente, os níveis de produtividade e renda estagnaram ou diminuíram, um fenômeno que Chesbrough chama de paradoxo exponencial. Nos Estados Unidos e em outras economias ocidentais, “o avanço tecnológico está crescendo exponencialmente, mas a produtividade econômica está realmente diminuindo”. A produtividade média anual cresceu 1,9% entre 1947 e 1969, mas apenas 0,8% de 1970 até o presente. E, uma vez que a produtividade impulsiona o crescimento econômico de longo prazo, a renda média também tem crescido lentamente ou estagnado nas últimas décadas.

“Na verdade, um dos resultados tristes dessas tendências preocupantes é que a maioria dos cidadãos dos EUA espera que seus filhos não vivam tão bem quanto eles”, observa Chesbrough. “Esta é uma mudança dramática em relação às gerações anteriores nos Estados Unidos. O sonho americano foi construído em parte … no conforto de que seus filhos provavelmente teriam uma vida melhor do que você.”

Economistas ofereceram explicações alternativas para este paradoxo intrigante, incluindo: produtos e serviços digitais estão impactando nossas vidas de maneiras que são difíceis de serem avaliadas pelos economistas; as tecnologias digitais, por mais emocionantes que sejam, não são tão transformadoras quanto as tecnologias do período entre 1870 e 1970; e há um lapso de tempo significativo entre a ampla aceitação de uma grande tecnologia transformadora e seu impacto na produtividade e no crescimento econômico.

Embora reconhecendo os méritos dessas várias explicações, Chesbrough argumenta que “a raiz do problema está em como estamos gerenciando e investindo em inovação, tanto dentro de organizações individuais quanto na sociedade em geral”.

vou resumir a tese central do livro, começando com sua definição de Inovação Open Source. Basicamente, Inovação Open Source significa que, em vez de fazer tudo dentro das quatro paredes do negócio, a inovação é gerada acessando, aproveitando e absorvendo conhecimento externo em toda a empresa, tanto fluindo para dentro quanto para fora. Mas não é suficiente simplesmente criar ou localizar conhecimento útil. Uma infraestrutura de inovação que funcione bem deve operar em três dimensões críticas:

Geração – novas descobertas de tecnologia iniciam o processo, que, nesta fase, apenas beneficia um pequeno número de primeiros usuários;

Disseminação – as novas descobertas se espalham pela organização, desde os grupos de inovação em P&D que as desenvolveram até as unidades de negócios que as levam ao mercado; e

Absorção – os novos produtos e serviços estão integrados nas unidades organizacionais e modelos de negócios que podem dimensionar e sustentar a inovação em toda a economia.

“Devemos ir além da criação de novas tecnologias, para incluir também sua ampla disseminação e absorção profunda, a fim de prosperar a partir de novas tecnologias”, escreve Chesbrough. “Nós nos distraímos com os‘ objetos novos brilhantes ’que surgem com o avanço da tecnologia. Muitas vezes, o front-end do processo de inovação não está conectado aos negócios que devem comercializar quaisquer novas tecnologias … Para perceber o potencial das tecnologias exponenciais, devemos concentrar nossa atenção nas coisas que realmente importam na inovação (em vez de simplesmente começando outro e ignorando alegremente o que acontece depois). Isso exigirá que repensemos a inovação, tanto dentro das organizações quanto na sociedade como um todo.”

O livro oferece uma série de recomendações para repensar a Inovação Open Source a fim de obter melhores resultados de negócios. Esses incluem:

Inovação Open Source de dentro para fora e de dentro para fora. A parte de fora para dentro da Inovação Open Source – por exemplo, código aberto, colaboração, licenciamento, aquisição – tem recebido a maior atenção em pesquisas acadêmicas e práticas de negócios. Mas a inovação de dentro para fora, que é menos compreendida, também é muito importante. A inovação de dentro para fora torna possível obter valor de tecnologias e conhecimentos não utilizados ou subutilizados, indo para fora da organização, – por meio de licenciamento, joint ventures ou contribuições para um projeto de código aberto.

Inovação do modelo de negócios. As empresas geralmente associam a inovação ao desenvolvimento de novas tecnologias dentro da organização de P&D, enquanto veem o modelo de negócios como fixo. Mas isso está mudando. Tornar os modelos de negócios mais adaptáveis permite que as empresas obtenham mais valor com suas inovações tecnológicas. O interesse na inovação do modelo de negócios tem crescido em várias áreas, incluindo plataformas de dois lados e as fronteiras indefinidas entre produtos e serviços.

Inovação em serviços abertos. A inovação em serviços permite que uma empresa transforme um negócio de produto em um negócio de serviços recorrente e, assim, evite os desafios de ficar preso em uma armadilha de commodity, onde há pouca diferenciação entre produtos concorrentes. Em vez de, por exemplo, vender um motor a jato, – uma transação de produto, – a empresa pode alugar o motor, oferecendo “potência por hora” com a oportunidade de vendas e serviços pós-venda, peças sobressalentes e outros benefícios decorrentes do vida operacional de várias décadas do motor.

Inovação Open Source a em redes e ecossistemas de organizações. Além das empresas individuais, a Inovação Open Source envolve cada vez mais o ambiente circundante, incluindo redes e ecossistemas de organizações que desempenham papéis diferentes no processo de inovação.

“Projetar e gerenciar comunidades de inovação vai se tornar cada vez mais importante para o futuro do Open Innovation. Isso é verdade tanto para as empresas quanto para a sociedade em que essas empresas operam … Para que a Inovação Open Source prospere, precisamos construir ecossistemas de organizações inovadoras. ”

Democracia e livres mercados sobreviverão à IA?

A tecnologia pode mudar economias e destruir a democracia? é o título provocativo de um ensaio na edição de final de ano, de 2019, do The Economist.

“O sucesso das economias baseadas no mercado e no semi-mercado… fez a noção de uma economia planejada parecer coisa do passado.”

Considerando todos os dados, que agora podem ser coletados por bilhões de smartphones e bilhões de sensores, – com muitos outros que estão por vir -, nossos sistemas de IA cada vez mais inteligentes e poderosos

“poderiam substituir as escolhas autônomas nas quais o mercado ainda se baseia? … E se a tecnologia puder superar a mão invisível da economia, ela poderá fazer o mesmo nas urnas quando se trata de política? ”

Como já vimos, os aplicativos de IA “podem fornecer não apenas dados sobre o que as pessoas querem e toleram, mas também os meios para manipular esses desejos. Quando esses meios estão disponíveis para os atores dentro ou fora de um estado, a luta para obter, ou ainda manter, uma democracia que reflete uma genuína vontade popular pode se tornar ainda mais difícil do que já é.”

Isso poderia significar que a economia de livre mercado e a democracia liberal se tornarão obsoletas no próximo século?

Essas questões já foram, por diversas vezes levantadas e testadas repetidamente ao longo do século XX, quando vários governos tentaram redesenhar suas economias e sociedades de acordo com o que se acreditava serem leis científicas. Porém, a maioria desses esquemas, especialmente os realizados por estados autoritários, acabou sendo um completo fracasso. E alguns foram erros trágicos – como a coletivização da agricultura, por Stalin, na União Soviética e o Grande Salto Adiante de Mao na China, os quais trouxeram desordem social e morte a milhões.

Não foi apenas em estados autoritários que programas grandes, caros e bem-intencionados de engenharia social acabaram piorando as condições que pretendiam corrigir. Em meados do século 20, várias cidades americanas iniciaram projetos de renovação urbana em larga escala como uma tentativa de reconstruir seções mais antigas e degradadas das cidades do interior e substituí-las por projetos habitacionais de baixa renda. A remodelação de Robert Moses de grandes seções da cidade de Nova York foi um exemplo proeminente, assim como o projeto habitacional Cabrini em Chicago.

Mas, a partir da década de 1960, a oposição aos projetos de renovação urbana começou a crescer. Como Jane Jacobs escreveu em A morte e a vida das grandes cidades americanas, muitos desses projetos foram responsáveis pelo declínio de bairros urbanos que funcionavam bem. Ao longo dos anos, o crime e a negligência levaram a condições deploráveis em vários projetos habitacionais, como as casas Cabrini, que foram demolidas nos anos 2000.

Dado o colapso da União Soviética em 1991, coube à China a decisão de tentar abraçar os mercados, em grande parte, já inseridos em sua economia,

“[o] lado do debate do mercado parecia conclusivamente provado que estava certo”, observou o The Economist. “Alguns viram o colapso soviético como um argumento aliado sobre política; que a liberdade descentralizada funcionou melhor.”

Esses grandes esquemas montados para melhorar a condição humana falharam porque pretendiam substituir as interdependências altamente complexas da vida social e dos mercados pelo conhecimento científico abstrato.

“Com as ferramentas à sua disposição hoje, parece não haver como competir com sistemas de processamento de informações cultivados organicamente, como mercados e democracia”.

Mas, as coisas poderiam ser diferentes na era da IA?

Dada a proliferação de dispositivos móveis e de IoT, as próximas décadas prometem tornar as informações tão onipresentes quanto a eletricidade. A quantidade e variedade de dados coletados em todo o mundo continuarão a crescer, assim como o poder e a sofisticação dos computadores e algoritmos usados para analisar todos esses dados.

“No entanto, nada disso significa que um planejamento eficiente ou eficaz seja possível no curto prazo.”, conclui  o The Economist. “Os processos democráticos e de mercado atuam para equilibrar a falibilidade humana e explorar todos os tipos de possibilidades. As ditaduras planejadas restringem as escolhas e amplificam os erros.”

A rivalidade do século passado com a União Soviética e sua ideologia comunista agora está sendo substituída por uma rivalidade com a China e seu planejamento baseado em IA.

Como esse planejamento baseado em IA funcionará?

O ensaio do Economist faz referência ao trabalho do professor da Universidade George Washington, Henry Farrell, que explorou essa questão em um artigo recente, Seeing Like a Finite State Machine.

A sabedoria coletiva que está se formando pelo mundo é que “a China está se tornando uma espécie de leviatã tecnocrático totalmente eficiente, graças à combinação de aprendizado de máquina e autoritarismo”, escreve Farrell. “O autoritarismo sempre foi atormentado com problemas de coleta e coleta de informações e de ser suficientemente sensível às necessidades de seus cidadãos para permanecer estável. Agora, no decorrer da história, uma combinação de coleta maciça de dados e aprendizado de máquina resolverá o dilema autoritário básico … O autoritarismo pode emergir como um concorrente mais eficiente que pode vencer a democracia em seu jogo doméstico.”

“A teoria por trás disso é a da força que reforça a força“.

Os pontos fortes da coleta e análise de dados onipresentes reforçam os pontos fortes do planejamento central, onde uma hierarquia de gerenciamento bem organizada agora pode tomar decisões baseadas em IA.

“No entanto, há outra história a ser contada – a fraqueza que reforça a fraqueza“.

Segundo Farrell, o planejamento central baseado no aprendizado de máquina deve superar dois sérios desafios.

Primeiro, embora o aprendizado de máquina possa ser aplicado a praticamente qualquer domínio do conhecimento, seus métodos são mais aplicáveis a problemas significativamente mais restritos e mais especializados do que aqueles que os humanos são capazes de lidar, e há muitas tarefas para as quais o aprendizado de máquina não é eficaz. Em particular, como frequentemente nos lembramos, a correlação não implica em casualidades.

O aprendizado de máquina é uma técnica de modelagem estatística, como mineração de dados e análise de negócios, que encontra e correlaciona padrões entre entradas e saídas sem necessariamente capturar seus relacionamentos de causa e efeito. É excelente na solução de problemas nos quais uma ampla gama de entradas potenciais deve ser mapeada para um número limitado de saídas; grandes conjuntos de dados estão disponíveis para o treinamento dos algoritmos; e os problemas a serem resolvidos se assemelham aos representados nos dados de treinamento, por exemplo, reconhecimento de imagem e fala, tradução de idiomas. Porém, desvios dessas suposições podem levar a maus resultados. Esse é claramente o caso ao tentar aplicar o aprendizado de máquina a problemas altamente complexos e abertos, como mercados e comportamento humano.

O segundo grande desafio é que o aprendizado de máquina pode servir como ampliador de erros e desvios existentes nos dados. Garbage in, garbage out aplica-se tanto à IA hoje em dia quanto à computação desde seus primeiros anos. Dado que os algoritmos de IA são treinados usando a grande quantidade de dados coletados ao longo dos anos, se os dados incluírem preconceitos raciais, de gênero ou outros, as previsões desses algoritmos de AI refletirão esses preconceitos.

“Quando esses dados são usados para tomar decisões que podem reforçar de maneira plausível esses processos (escolhendo, por exemplo, grupos específicos que são considerados problemáticos por atenção da polícia, levando-os a serem mais propensos a serem presos e assim por diante), o viés pode auto alimentar-se de informações não precisas.”

Em um mercado livre mais aberto, nas sociedades democráticas sempre haverá maneiras de as pessoas apontarem e combaterem esses preconceitos, mas nas sociedades autocráticas mais centralmente gerenciadas, as tendências de correção serão mais fracas ou nulas.

“Em resumo, existe um conjunto muito plausível de mecanismos sob os quais o aprendizado de máquina e as técnicas relacionadas podem se tornar um desastre para o autoritarismo, reforçando suas fraquezas e não seus pontos fortes, aumentando sua tendência a más decisões e reduzindo ainda mais a possibilidade de feedback negativo que poderia ajudar a corrigir erros“, escreve Farrell em conclusão.

A Internet das Coisas está mudando o mundo

“Como o mundo mudará à medida que os computadores se espalham em objetos do cotidiano”.

Esse é o título de um artigo em uma abrangente revisão da Internet das Coisas (IoT) em uma edição recente do The Economist. Como muitos avanços tecnológicos, a IoT está demorando a chegar. A computação onipresente remonta à década de 1990, quando nem os dispositivos de baixo custo necessários nem as redes sem fio estavam nem perto de prontos. “Mas a transformação está prestes a entrar em excesso”, observa The Economist. “Uma previsão é que até 2035 o mundo tenha um trilhão de computadores conectados, integrados em tudo, desde embalagens de alimentos a pontes e roupas.”

A IoT promete trazer muitos benefícios, incluindo toda uma nova geração de produtos inovadores. Há muito que pensamos nos produtos como entidades físicas construídas com uma combinação de componentes mecânicos e elétricos, como eletrodomésticos, carros, máquinas agrícolas, equipamentos industriais, alguns bastante simples e outros altamente complexos. A IoT tem inaugurado uma nova classe de produtos conectados inteligentes. Além dos componentes mecânicos e elétricos, esses novos produtos usam componentes digitais como microprocessadores, sensores, armazenamento de dados, software e conectividade de várias maneiras.

À medida que as infraestruturas digitais e físicas do mundo convergem, as tecnologias digitais estão sendo projetadas para todos os tipos de produtos industriais e de consumo. Campainhas inteligentes conectadas à Internet, por exemplo, incluem sensores de movimento e câmeras de vídeo que notificam o proprietário de uma casa quando alguém chega à porta. Usando um aplicativo para smartphone, o proprietário da casa pode assistir e conversar com o visitante, enquanto um vídeo de sua interação é salvo para um nível adicional de segurança.

“A mágica dos computadores é que eles fornecem em uma máquina uma capacidade – de calcular, processar informações e decidir – que costumava ser a única reserva de cérebros biológicos“, escreve o The Economist. “A IoT prevê um mundo em que essa mágica se torne onipresente. Incontáveis chips minúsculos serão implantados em prédios, cidades, roupas e corpos humanos, todos conectados pela Internet"…

No século passado, a eletricidade permitiu que consumidores e empresas, pelo menos no mundo rico, acessassem um bem fundamental e universalmente útil – energia – quando e onde eles precisavam. A IoT pretende fazer por informações o que a eletricidade fez pela energia. Não é de surpreender que, para ambições aspiracionais em pé de igualdade com a eletricidade, as estimativas do valor econômico potencial da IoT sejam igualmente ambiciosas.

Um relatório de 2018 da Bain & Company previu que o mercado geral de IoT aumentaria para mais de US $ 500 bilhões até 2021, mais do que o dobro dos US $ 235 bilhões em 2017. Um informe oficial de 2017 da empresa de design de chips ARM previa que um trilhão de dispositivos de IoT seria construído entre 2017 e 2035, aumentando o PIB global em US$ 5 trilhões por ano até 2035. Porém, serão necessários mais de um trilhão de dispositivos IoT para alcançar essas projeções ambiciosas.

Um relatório recente da GSMA Intelligence disse que as casas inteligentes estão evoluindo rapidamente de nicho para o mainstream em 2025. Os dispositivos domésticos inteligentes já respondem por duas de cada cinco conexões de IoT dos consumidores, e espera-se um crescimento de 14% CGR entre agora e 2025, representando quase 50% do mercado geral de IoT para consumidores, à frente de produtos eletrônicos de consumo, veículos inteligentes e dispositivos vestíveis. Segurança – por exemplo, campainhas inteligentes, câmeras de vigilância – e gerenciamento de energia -, por exemplo, termostatos inteligentes e lâmpadas – são as duas principais aplicações domésticas inteligentes.

Muitas empresas diferentes estiveram envolvidas no mercado doméstico inteligente, levando a uma fragmentação considerável, pois produtos de diferentes empresas não funcionam bem, ou de todo, com produtos de outras empresas. À medida que os ecossistemas domésticos inteligentes crescem e evoluem, a batalha para se tornar a plataforma doméstica dominante está aumentando.

A Amazon e o Google são as empresas mais bem posicionadas para resolver esse problema de fragmentação, com base em seu domínio de caixas de som inteligentes Alexa e Google Home, que se tornaram plataformas de fato para dispositivos IoT de muitos fornecedores. Quase 80 milhões de caixas de som inteligentes foram vendidos em 2018, o dobro do número em 2017. A Amazon e o Google possuem aproximadamente um terço do mercado, com os gigantes da tecnologia chineses Alibaba, Xiaomi e Baidu representando a maior parte do restante. Espera-se que os líderes no mercado de caixas de som inteligentes atinjam o tipo de posição dominante que o Google e a Apple têm no mercado de smartphones com Android e iOS, respectivamente.

De acordo com um segundo relatório da GSMA Intelligence, as conexões IoT industriais ultrapassarão as dos consumidores até 2023, chegando a quase 14 bilhões em 2025. A IoT industrial será responsável por pouco mais da metade de todas as conexões IoT, pois as soluções baseadas em IoT são implantadas em vários das indústrias. Espera-se que a fabricação inteligente cresça mais de 30% de CGR anual entre 2018 e 2023, conectando uma variedade de máquinas e outros ativos para aumentar a eficiência e reduzir o tempo de inatividade. Escritórios inteligentes e edifícios corporativos são outra área de aplicação importante, para reduzir o consumo de energia e fazer uso mais eficiente do espaço. Aumentar a produtividade da agricultura industrial e pecuária é outra área de IoT altamente promissora.

Com a IoT, as empresas podem coletar, armazenar e analisar grandes quantidades de dados sobre o desempenho real de seus produtos. Esse feedback do mundo real não apenas ajudará a melhorar o desempenho geral de seus produtos, mas também lhes permitirá oferecer novos serviços valiosos aos seus clientes, como antecipar possíveis falhas e agendar a manutenção. A longo prazo, essa nova classe de ofertas baseadas na IoT está reformulando radicalmente as empresas, expondo-as a novas oportunidades e ameaças competitivas, alterando os limites do setor e criando setores inteiramente novos, à medida que a concorrência muda de produtos individuais para sistemas cada vez mais abrangentes que abrangem vários produtos e serviços.

Para melhor e para pior, observa The Economist, IoT pode ser vista como a segunda fase da Internet, trazendo o modelo de negócios da Internet do mundo digital para o mundo físico. Juntamente com seus muitos benefícios, isso também inclui “os modelos de negócios que dominaram a primeira fase – monopólios de ‘plataforma’ conquistadores de todos, por exemplo, ou a abordagem orientada a dados que os críticos chamam de ‘capitalismo de vigilância’. Cada vez mais empresas se tornarão empresas de tecnologia; a internet se tornará generalizada. Como resultado, uma série de argumentos não resolvidos sobre propriedade, dados, vigilância, concorrência e segurança se espalhará do mundo virtual para o real.”

“É difícil prever as consequências de qualquer tecnologia – especialmente uma tão universal quanto a computação. O advento da Internet para consumidores, há 25 anos, foi recebido com otimismo de olhos estrelados. Atualmente, são os defeitos da internet, do poder de monopólio aos bisbilhoteiros corporativos e radicalização online, que dominam as manchetes. O truque com a IoT, como em qualquer outra coisa, será maximizar os benefícios e minimizar os danos. Isso não será fácil. Mas as pessoas que pensam em como fazer isso têm a vantagem de ter vivido a primeira revolução da Internet – o que deve lhes dar uma ideia do que esperar.”