Medindo a economia digital

A professora de Cambridge, Diane Coyle, no workshop anual do Stanford Digital Economy Lab, fez uma interessante apresentação sobre O que não sabemos sobre como medir a economia digital? A professora Coyle, é também pesquisadora associada do Centro de Excelência em Estatísticas Econômicas do Reino Unido. Em 2017, ela recebeu o Prêmio Índigo sobre como medir a atividade econômica na economia digital por seu ensaio Fazendo o futuro valer, em coautoria com Benjamin Mitra-Kahn.

“O PIB captura apenas transações de mercado ao preço de troca, e não os ganhos de bem-estar, externalidades, meio ambiente, distribuição de riqueza ou inovação que ocorrem em uma economia”, escreveram os autores. “Por isso, desde sua criação na década de 1940, tem sido criticado por sua incapacidade de capturar o bem-estar econômico. Agora, as mudanças na economia, sendo reestruturadas pela tecnologia digital e pagando o preço do crescimento insustentável, tornam a necessidade de uma nova estrutura de medição mais urgente do que nunca. O PIB nunca foi uma medida ideal de bem-estar econômico.”

O Produto Interno Bruto (PIB) tornou-se a medida internacional aceita de economias na década de 1940. Embora seja uma boa medida para a economia industrial do século 20, o PIB é uma medida falha para a economia do século 21. Foi adequado quando a economia era dominada pela produção de bens físicos, mas o PIB não captura adequadamente a crescente parcela de serviços e outros ativos intangíveis que agora caracterizam economias avançadas. Tampouco reflete atividade econômica importante além da produção, como renda, consumo e padrões de vida.

Em 2008, uma Comissão de Medição de Desempenho Econômico e Progresso Social liderada pelos economistas ganhadores do Prêmio Nobel Joseph Stiglitz e Amartya Sen foi convocada para analisar os limites do PIB como um indicador de desempenho e progresso econômico.

“O que medimos afeta o que fazemos; e se nossas medições forem falhas, as decisões podem ser distorcidas.” disse seu relatório.

A Comissão recomendou complementar as medidas clássicas do PIB e da produção econômica com medidas adicionais que capturassem o bem-estar das pessoas e a sustentabilidade de longo prazo para ajudar a refletir a evolução da economia no futuro.

Outro conjunto de preocupações surgiu nas últimas duas décadas. Como se mede o valor das quantidades crescentes de bens de informação gratuitos disponíveis na Internet, incluindo artigos da Wikipédia, mapas do Google, interações no Facebook, aplicativos para smartphones e vídeos do You Tube?

Em uma palestra de 2012, Why it Matters that the GDP Ignores Free Goods, o professor de Stanford Erik Brynjolfsson observou que, apesar de gastar mais tempo consumindo e desenvolvendo bens digitais do que nunca, as estatísticas oficiais do governo não incluem seu valor.

“Obviamente, há alguns grandes problemas de medição na maneira como mantemos nossas estatísticas, e isso é um problema real porque, como diz o ditado, você não pode gerenciar o que não mede”, disse ele.

O problema é que o custo marginal de entrega de produtos digitais pela Internet é bem próximo de zero. Enquanto em alguns casos seu modelo econômico é baseado na publicidade, em muitos casos os usuários contribuem com seu tempo e desenvolvem conteúdo digital à toa. As informações on-line podem ser atualizadas a cada minuto do dia e acessíveis em quase qualquer lugar do mundo, mas seu preço geralmente é radicalmente menor do que o de sua contraparte física – se houver um preço.

“A tecnologia digital está criando novos bens e serviços diretamente e está levando à inovação do modelo de negócios em toda a economia (serviços de streaming de música, plataformas de acomodação, serviços da manufatura, produção voluntária de bens digitais, como software de código aberto e muito mais), escreveram Coyle e Mitra-Kanh em seu ensaio. “Os governos democráticos modernos em economias digitais não precisam de uma estatística projetada para medir a capacidade produtiva física em tempos de guerra.”

Os autores recomendam um plano de duas etapas para reformar as medidas econômicas.

Alterações simples ao PIB

O primeiro estágio envolve três mudanças relativamente diretas no PIB no curto prazo: contabilizar adequadamente os intangíveis; remover investimentos financeiros improdutivos; e ajustes para distribuição de renda.

Ativos intangíveis. Os ativos tangíveis são principalmente físicos, – como veículos, terrenos, plantas, equipamentos e móveis; eles também incluem ativos financeiros com um valor concreto, como ações, títulos, contas a receber e dinheiro. Os ativos intangíveis não são físicos nem possuem valor financeiro concreto. Eles incluem patentes, direitos autorais, marcas registradas, boa vontade, valor da marca, capital humano, P&D, software e dados. Apesar de não terem existência física, os intangíveis possuem um valor monetário, pois representam uma receita potencial, mas esse valor deve ser estabelecido com base em princípios contábeis. E, ao contrário dos ativos tangíveis, os intangíveis são difíceis de avaliar e segurar.

O valor dos ativos intangíveis aumentou significativamente nas últimas décadas. De acordo com um relatório de 2019 do Ponemon Institute, em 1975, o valor total do S&P 500 era de US$ 715 bilhões, dos quais 17% eram intangíveis. Em 1985, de um valor total de US$ 1,5 trilhão, 32% eram intangíveis. Em 1995, as porcentagens mudaram, com os intangíveis agora sendo 68% de US$ 4,6 trilhões. Os valores intangíveis continuaram a subir para 80% de US$ 11,6 trilhões em 2005; e para 84% de US$ 25 trilhões em 2018.

Finanças produtivas e improdutivas. Tradicionalmente, o dinheiro é economizado em bancos que, por sua vez, investem o dinheiro na chamada economia real. No entanto, enquanto os poupadores ainda colocam seu dinheiro em instituições financeiras, essas instituições têm criado cada vez mais ativos financeiros, como títulos, hipotecas, derivativos e empréstimos interbancários.

“Isso é um problema para medir o desempenho econômico, pois os lucros que os bancos obtêm … são contados como parte do PIB – mas não são investimentos em capital produtivo, mas em capital financeiro.” Transações financeiras dessa natureza “devem ser revertidas, pois é difícil ver a atividade das instituições financeiras entre si como produtiva”.

Sociedades desiguais. O crescimento econômico geralmente é relatado em medidas como PIB total e PIB per capita, – calculados pela divisão do PIB de um país por suas populações -, que obscurecem o desempenho da economia em diferentes segmentos da população.

“É necessário um foco na distribuição. As agências estatísticas poderiam facilmente tornar o PIB per capita médio o número padrão comunicado à imprensa e regulares. O uso do valor mediano removeria rapidamente os vieses de relatar o crescimento econômico em países com distribuição desigual de renda.”

“As rendas medianas e médias divergiram significativamente em alguns países desenvolvidos, como os EUA.” como mostra este gráfico, o PIB por domicílio – uma medida da renda média total por domicílio – aumentou cerca de 55% entre 1985 e 2016, enquanto a renda média por domicílio aumentou apenas 20% no mesmo período, refletindo a tendência para uma maior desigualdade.

Uma nova estrutura de longo prazo

A segunda etapa da recomendação propõe uma estrutura alternativa para medir a economia que substitui o PIB por um painel de ativos que mede “o acesso à gama de ativos econômicos que as pessoas precisam para levar uma vida significativa como a concebem”. Tal estrutura requer a medição de seis tipos de ativos econômicos:

Capital Físico e Produzido. Isso inclui a infraestrutura, por exemplo, de transporte, redes de energia, redes de comunicações, bem como a outros bens públicos e novas tecnologias.

Capital humano. “As medidas de capital humano olham para as qualificações educacionais – uma medida bastante grosseira de habilidades e atributos relevantes – e usam os ganhos de mercado para avaliar o capital humano representado por um determinado nível de qualificação, como ponto de partida para contabilizar as habilidades das pessoas e acesso a treinamentos.”

Capital natural. Isso inclui os recursos renováveis fornecidos pela natureza, e demarcados por direitos de propriedade ou comuns, bem como medições de outros componentes, como externalidades.

Propriedade Intelectual e Dados. “Há pouca coleta de dados sobre dados ou sobre o valor total da propriedade intelectual, embora as empresas gastem grandes somas nesses investimentos.”

Capital Social e Institucional. Isso inclui o grau de confiança que afeta os custos de transação da troca econômica e a provisão viável de bens públicos.

Ativos Financeiros Líquidos. Isso inclui os passivos contingentes do governo de promessas futuras, como pensões e pagamentos de passivos financeiros públicos.

“O PIB concentrou as economias ocidentais do pós-guerra (e além) na maximização da produção de bens e serviços a partir do uso atual de recursos”, escrevem os autores em conclusão. “O futuro tem peso estatístico zero. O PIB ignorou os indivíduos e a geografia. Muitos grupos da sociedade e lugares têm sido invisíveis nos debates políticos.”

“A alternativa de longo prazo que propomos, motivada pela gama de ativos necessários para maximizar as capacidades dos indivíduos para levar a vida que gostariam de levar, teria contado uma história diferente sobre o passado recente. Teria pintado um quadro ainda mais dividido do que o atual: grandes melhorias, no balanço, para pessoas com diplomas e acesso a novos serviços digitais, morando em áreas bem servidas por infraestruturas; e a deterioração geral, para aqueles que deixaram a escola com poucas qualificações, não tendo acesso à banda larga rápida ou mesmo trens rápidos e vivendo em áreas próximas a locais poluídos e com poucos espaços verdes. Apesar de todos os benefícios das novas tecnologias, atuais e futuras, não haveria complacência com a economia”.

Novas formas de compreender o comportamento humano

“Costuma-se dizer que nenhuma pessoa é uma ilha e é preciso uma aldeia para criar uma criança*, mas a psicologia carece de evidências científicas para quantificar e caracterizar esses aforismos”, escreveu o professor do MIT Alex (Sandy) Pentland em Contextualizing Human Psychology, – um artigo publicado na edição de agosto de 2020 da Technology, Mind and Behavior, uma revista da American Psychological Association. “Como resultado, o foco experimental geralmente está em traços e comportamentos individuais mais facilmente quantificáveis”.

“Na última década, no entanto, os dados digitais de interações online, telefones celulares e cartões de crédito nos permitiram quantificar com precisão o comportamento social em larga escala em um nível muito minucioso de detalhes. A trilha de migalhas de dados que deixamos para trás, em nossas interações digitais, enquanto nos movemos pelo mundo estão permitindo novas maneiras de entender o comportamento humano, dando origem à disciplina emergente da ciência social computacional. “[Estas] novas ferramentas podem ajudar a relacionar traços individuais ao contexto social e, assim, explicar melhor os resultados da vida e as características sociais”.

O artigo ilustra os avanços e desafios das previsões baseadas em dados discutindo um experimento de colaboração em massa de 2017. O experimento pediu a cada uma das 160 equipes acadêmicas, prever seis resultados comportamentais de vida, – como a média de notas de uma criança e se uma família seria despejada de sua casa. Foram analisados dados de mais de 4.200 crianças em risco de Famílias Frágeis. Esses dados foram coletados por meio de entrevistas, ao longo de mais de 15 anos, bem como outras avaliações, incluindo educação infantil e as pontuações das crianças em uma variedade de testes padrão. Informações adicionais foram fornecidas sobre os pais, incluindo históricos médicos, de emprego e de encarceramento, religião e práticas de cuidados infantis. Quase 13.000 medições foram feitas para cada criança e sua família.

As equipes acadêmicas competiram usando os dados para prever os resultados comportamentais de vida dessas crianças usando qualquer modelo de sua escolha. As equipes foram julgadas pela precisão de suas previsões, cujos valores reais estavam disponíveis apenas para os organizadores do desafio. A equipe de pesquisa do MIT de Pentland foi um dos grupos acadêmicos que participaram do experimento. Essa equipe conquistou o primeiro lugar ao produzir as previsões mais precisas em três das categorias e o segundo lugar em uma quarta categoria.

“Apesar do rico conjunto de dados e dos métodos estatísticos de última geração, no entanto, nossas melhores previsões para esses resultados de vida não foram muito precisas e, na verdade, foram apenas um pouco melhores do que as de uma referência simples”, escreveu Pentland. “A conclusão desconfortável é que não se pode prever os resultados da vida das crianças a partir de nenhum dos testes padrão ou métodos de entrevista aplicados às crianças ou suas famílias.”

Embora não tenham um bom desempenho na previsão de resultados de vida individual, os modelos foram capazes de identificar propriedades agregadas, por exemplo, o efeito da educação sobre os rendimentos e diferenças raciais no desempenho escolar. Como se vê, “pode-se prever pelo menos alguns resultados de vida a partir de dados sobre o bairro em que as crianças e suas famílias vivem”.

“Muitas das análises de dados em larga escala usando as ferramentas da ciência social computacional fornecem evidências de que, ao procurar entender como os traços de comportamento afetam os resultados da vida, é melhor conceber os humanos como uma espécie que está em busca contínua de novas oportunidades. ideias e que as redes sociais ao redor servem como um recurso importante, e talvez o maior, para encontrar oportunidades”, escreveu Pentland. “Os seres humanos são como todas as outras espécies sociais: nossas vidas consistem em um equilíbrio entre os hábitos que nos permitem ganhar a vida explorando nosso ambiente e explorando para encontrar novas oportunidades. Na literatura animal, isso é conhecido como comportamento de forrageamento”.

O que explica esses princípios comportamentais universais?

A resposta provavelmente está na biologia evolutiva. A sobrevivência é claramente um imperativo evolutivo chave. E sobreviver em um ambiente em mudança requer uma combinação de aprendizado social e novas ideias. Os seres humanos evoluíram assim com o impulso de aprender uns com os outros. Mas, ao mesmo tempo, mutações e inovações irão variar entre os diferentes grupos, com a seleção natural favorecendo os grupos humanos mais capazes de se adaptar às mudanças nas condições explorando seu ambiente.

“Uma interpretação dos resultados da Família Frágil que é consistente com esses resultados semelhantes na literatura de ciências sociais computacionais é que o aprendizado social muito precoce estabelece o padrão de forrageamento das crianças. É útil pensar nesse tipo de ‘programação social’ em relação ao pensamento rápido e lento, como proposto pelo psicólogo Daniel Kahneman.”

Na década de 1970, a visão predominante entre os cientistas sociais era que as pessoas eram geralmente racionais e controlavam a maneira como pensam e tomam decisões. Mas, o trabalho pioneiro do professor emérito de Princeton Daniel Kahneman e seu colaborador de longa data Amos Tversky, – que morreu em 1996, – desafiou essas suposições. Em seu best-seller de 2011 Pensando, Rápido e Devagar, Kahneman explicou a pesquisa que eles conduziram e que levaram ao nosso entendimento atual de julgamento e tomada de decisões, – pelo qual ele recebeu o Prêmio Nobel de Economia de 2002.

A tese central do livro é que nossa mente é composta por dois sistemas de pensamento muito diferentes, o Sistema 1 e o Sistema 2. O Sistema 1 é a parte intuitiva, rápida e emocional de nossa mente. Os pensamentos chegam automática e rapidamente ao Sistema 1 sem que façamos nada para que eles aconteçam. O Sistema 2 é a parte mais lenta, lógica e racional da mente. É onde avaliamos e escolhemos entre várias opções, porque apenas o Sistema 2 pode pensar em várias coisas ao mesmo tempo e mudar sua atenção entre elas. O Sistema 1 normalmente funciona desenvolvendo uma história coerente com base nas observações e fatos à sua disposição. Isso nos ajuda a lidar eficientemente com as inúmeras situações simples que encontramos na vida cotidiana.

A pesquisa mostrou que o intuitivo Sistema 1 é realmente mais influente em nossas decisões, escolhas e julgamentos do que geralmente percebemos. O Sistema 1 é moldado tanto pela biologia evolutiva quanto pelo contexto social. Nascemos com a capacidade de aprender e nos adaptar à nossa tribo – uma espécie de impressão social. É por isso que os bebês aprendem rapidamente a reconhecer gatos e outros animais a partir de relativamente poucos exemplos, enquanto são necessárias grandes quantidades de dados para treinar de maneira semelhante um algoritmo de aprendizado de máquina. Enquanto o impacto do contexto social enfraquece à medida que envelhecemos e o Sistema 2 se desenvolve, o Sistema 1 continua a desempenhar um papel importante ao longo de nossa vida.

“A ciência social computacional sugere que a mente rápida é o repositório de normas culturais, uma espécie de mente tribal construída em grande parte inconscientemente pela integração de observações sobre como outras pessoas se comportam com restrições e tendências biológicas”, escreveu Pentland. “Em contraste, o pensamento lento é construído com base em crenças adquiridas pelo raciocínio individual e observações que parecem interessantes – fatos e comportamentos que um dia podem ser úteis. Como o pensamento lento é baseado em regras e reflexivo, ele fornece uma maneira segura de conjecturar novas ideias e normas sem evidências diretas. A linguagem e o pensamento lento estão fortemente acoplados e, portanto, histórias memoráveis podem atuar como uma espécie de ‘realidade virtual’ social que nos permite aprender fatos e comportamentos úteis sem ter que observá-los diretamente.”

“No exemplo das Famílias Frágeis, parece que a experiência muito precoce define a estrutura básica para as normas e hábitos de raciocínio rápido das crianças. Características como a tendência de explorar versus esconder, perseverar versus desistir e assumir a agência pessoal parecem ser estabelecidas muito cedo, pela observação e interação com outras crianças e adultos. As faculdades de pensamento lento amadurecem em cima dessa base e têm apenas uma capacidade limitada de modificá-la. Os hábitos são difíceis de quebrar, mesmo quando obviamente causam danos e mudar os hábitos de forrageamento social é ainda mais difícil porque as desvantagens de um repertório falho de raciocínio rápido geralmente são bastante sutis e difíceis de focar.”

“O que a ciência social computacional sugere é que o modelo de ‘indivíduo racional’ se refere principalmente à nossa mente de pensamento lento e é uma descrição pobre de como as pessoas incorporam novas ações e hábitos em seu comportamento diário de pensamento rápido. O principal fracasso não é a limitação da racionalidade; é que a mente de pensamento rápido não maximiza as necessidades do indivíduo. Em vez disso, nossa mente de pensamento rápido, que é responsável pela maioria de nossos comportamentos cotidianos, está ligada à cultura, maximizando de acordo com as normas sociais, benefícios do grupo e restrições biológicas, muitas vezes contra os interesses do indivíduo”.

“A ideia de que o pensamento rápido é principalmente ligado à cultura, em vez de ser impulsionado pelo pensamento e reflexão individuais, significa que o pensamento rápido é coletivamente racional e não individualmente racional. Os seres humanos se envolvem continuamente em comportamento exploratório para encontrar novos comportamentos adaptativos e a maioria desses novos comportamentos vem da imitação de outras pessoas. Como ilustram as Famílias Frágeis, a diversidade e estudos semelhantes, parece ser a amplitude do comportamento exploratório de uma pessoa, e não seus traços cognitivos individuais, que geralmente dominam os resultados da vida e a evolução das características sociais”.

* É preciso uma aldeia para se educar uma criança. Ė um provérbio africano, que faz referência a que nenhuma pessoa aprende e se desenvolve somente a partir dos valores da sua família nuclear, mas também em acordo com toda a comunidade em que vive e se relaciona.

Uma estratégia vencedora para o “novo normal”

“Uma estratégia digital vencedora requer mudanças”, disse um artigo recente da McKinsey, Strategy for a digital world.

“Diferenciação competitiva, agora mais do que nunca, emerge de capacidades digitais superiores e dotadas de tecnologia, entrega mais ágil e um C-suite progressivamente mais experiente em tecnologia.”

De acordo com a última pesquisa global da McKinsey sobre estratégia digital, a pandemia acelerou a adoção de tecnologias digitais em vários anos. Embora o imperativo para uma abordagem estratégica da tecnologia seja universal, a pesquisa descobriu que algumas empresas já estão liderando o grupo porque têm melhores capacidades globais de tecnologia, talento, liderança e recursos, e sua dotação de tecnologia superior está ligada a melhores resultados econômicos.

A pandemia acelerou o ritmo de mudança das principais empresas de tecnologia, bem como dos líderes do setor que têm investido fortemente em novas estratégias e modelos de negócios focados para o digital, ampliando a lacuna entre essas empresas de alto desempenho econômico e todas as outras empresas. Ao mesmo tempo, a pesquisa mostrou que muitas organizações estão ficando para trás por estar perdendo oportunidades de recuperar o atraso, ao ter que investir nas áreas de seus negócios com maior risco de avanços digitais.

As empresas tradicionais devem revisitar as estratégias clássicas que podem ter funcionado bem para elas nas décadas passadas, mas que agora devem se atualizar, devido ao ritmo acelerado da disrupção digital. O artigo da McKinsey oferece um roteiro para fazer isso com base em cinco grandes mudanças.

1. Impulsionar a diferenciação com tecnologia e digital

Estratégia clássica: a margem bruta média de uma empresa deve exceder a de seu setor em 30% ao longo de uma década.

Disrupção digital: as empresas devem fornecer novos produtos, serviços e experiências digitais mais rapidamente do que os concorrentes para alcançar a dinâmica do vencedor leva mais.

“À medida que a tecnologia digital se torna cada vez mais importante, as fontes dessas inovações e vantagens estão agora mudando de pontos tradicionais para terrenos menos familiares, como o uso da tecnologia digital para inovar produtos, serviços e modelos de negócios.”

A matéria cita o exemplo das montadoras, que antes competiam com base na qualidade de seus motores, freios, suspensão e outros atributos mecânicos clássicos. No entanto, à medida que os carros continuam a se transformar em “computadores sobre rodas“, o software se tornou uma área-chave para diferenciação. Os artigos observam que as montadoras estão procurando quadruplicar a contratação de desenvolvedores de software automotivo.

2. Impulsionar a produtividade digital de entradas e saídas

Estratégia clássica: produtividade de SG&A (Sales, General & Administrative – Vendas, despesas gerais e administrativas) em relação à indústria nos 20% melhores das empresas e produtividade do trabalho nos 30% melhores.

Disrupção digital: as comparações do setor não são mais com os pares mais eficientes, mas com invasores inovadores, enxutos e novos.

“A disrupção digital – por exemplo, a capacidade de players menores de alavancar a nuvem pública e acessar conjuntos de dados em grande escala – agora está mudando a matemática da produtividade em muitos setores. … as equipes executivas devem agora assumir que a produtividade mudou dos mais enxutos de seus pares para os invasores nativos digitais, ostentando um alto grau de digitalização, processamento direto e bases de custo amplamente variáveis.”

A crise do Covid inaugurou um novo normal no qual o digital é cada vez mais central em todas as interações, forçando indivíduos e instituições a avançar na curva de adoção quase da noite para o dia. Durante anos, as empresas encontraram todos os tipos de motivos para não adotar o trabalho em casa, reuniões virtuais, telemedicina e outros aplicativos digitais. Mas esses aplicativos digitais não apenas funcionaram notavelmente bem, mas também oferecem vários benefícios importantes, como não ter que viajar por horas para participar de uma reunião de uma hora. Essas mudanças abruptas estão provocando novas arenas de inovação para melhorar a experiência de trabalho remoto, conferência virtual, colaboração e aprendizado e novos tipos de varejo sem contato e baseado em compromissos. E a transição pode finalmente ajudar a transformar saúde, educação, serviços governamentais e outros campos que há muito são retardatários digitais.

3. Invistir de forma inteligente na tecnologia que o diferencia

Estratégia clássica: Manter um índice superior a 1,7 vezes a mediana do setor por pelo menos 10 anos.

Disrupção digital: as empresas estão investindo muito na diferenciação de ativos digitais ou se tornando “capital light”.

“O gasto efetivo de capital é outra das estratégias clássicas que as empresas usaram para subir (ou permanecer no topo) da curva de poder do lucro econômico. … À medida que a tecnologia e o digital se tornam cada vez mais importantes para a inovação do modelo de negócios e a melhoria da produtividade, as empresas que superam seus pares estão concentrando mais seu investimento de capital em tecnologia e ativos digitais.”

Essas empresas de alto desempenho econômico entraram na crise antes de seus pares em várias áreas importantes, incluindo adoção e infraestrutura de nuvem, fontes comuns de dados em toda a organização, segurança cibernética suficiente para mitigar riscos e ameaças; priorização de recursos tecnológicos para os esforços estrategicamente mais importantes, aumento do investimento em talentos, aumento dos gastos com P&D; e criação de novas parcerias.

4. Realocar recursos em velocidade digital

Estratégia clássica: transferir mais de 50% dos gastos de capital entre as unidades de negócios ao longo de 10 anos.

Disrupção digital: como o digital está mudando os pools de valor mais rapidamente, as empresas devem realocar recursos em um ritmo mais rápido para garantir que estejam alinhados com os ventos favoráveis e o crescimento.

“A pesquisa da McKinsey mostrou que as empresas que transferiram mais de 50% de seus gastos de capital em seus negócios ao longo de dez anos criaram 50% mais valor do que as contrapartes que movimentaram recursos em um ritmo mais lento. … Mas agora as empresas precisam realocar recursos em um ritmo ainda mais rápido. O que era considerado a melhor velocidade da categoria para a maioria das práticas de negócios em 2018 agora está mais lento que a média – graças à enorme aceleração da tecnologia que ocorreu desde o início de 2020.“

As empresas estão adotando e escalando as mudanças que foram forçadas a fazer para ajudá-las a lidar com a crise. Um estudo recente do IDC sobre as principais tendências que moldarão o setor de TI nos próximos cinco anos previu que:65% do PIB global será digitalizado até 2022, gerando6,8 US$ trilhões em gastos com TI de 2020 a 2023;80% das empresas acelerarão sua mudança para infraestruturas, aplicativos e serviços de dados centrados em nuvem até o final de 2021, duas vezes mais rápido do que antes da pandemia;um número crescente de organizações implantará tecnologias baseadas em IA em uma variedade de ofertas, incluindo atendimento ao cliente, prevenção de fraudes e automação de processos de negócios; e até 2023,25% das empresas do G2000 adquirirá pelo menos uma start-up de software de IA para ter acesso a habilidades e propriedade intelectual.

5. Obter a M&A digital certa

Estratégia clássica: Uma série de negócios de mercado que somam mais de 30% da capitalização de mercado em 10 anos; nenhum acordo maior que 30%.

Disrupção digital: as empresas estão contando com uma única grande aquisição digital para superar suas capacidades e cultura digital antes de embarcar em fusões e aquisições programáticas.

“Diferenciar-se por meio da tecnologia digital requer ter os recursos, a cultura e a infraestrutura certos. Mas as empresas podem lutar para construí-los organicamente em escala e velocidade suficientes. Essa é uma das razões pelas quais muitas empresas procuram adquirir ativos digitais, habilidades e talentos por meio de fusões e aquisições digitais (definidas como a aquisição de uma empresa com recursos e fluxos de receita predominantemente digitais). … Nossa pesquisa indica que a aquisição antecipada de um ‘unicórnio digital’ (definido como um único negócio no valor de pelo menos US$ 1 bilhão) tem sido um diferencial significativo para retornos totais aos acionistas (TRS) para grandes empresas incumbentes nos últimos dez anos, mesmo embora isso vá contra o que as abordagens programáticas tradicionais de M&A sugeririam.”

“Muitas empresas, impressionadas com a rapidez com que a tecnologia digital se tornou o centro das atenções durante a pandemia, correram para rápidas transformações digitais”, disse o artigo em conclusão.

“Nós seríamos os últimos a desencorajar essa urgência. Mas as empresas também devem recuar para reavaliar suas estratégias completa e cuidadosamente à luz da disrupção digital e das oportunidades digitais. Os princípios estratégicos fundamentais ainda se aplicam – assim como os movimentos ousados que comprovadamente aumentam o desempenho corporativo – desde que você fique de olho em como o digital os está reformulando“.

O Metaverso é a próxima grande fase da Internet?

“Não zombe do metaverso”, este é o título do artigo do The Economist de 20 de novembro.

“Existem boas razões para levar o metaverso a sério. Uma é histórica: à medida que os computadores se tornaram mais capazes, as experiências que eles trouxeram se tornaram mais ricas. A internet começou exibindo nada mais do que texto puro em uma tela de fundo preto. Imagens planas foram adicionadas na década de 1990. E os vídeos passou a dominar, somente na década de 2010. Nessa leitura, uma mudança para três dimensões é uma consequência lógica do crescimento constante do poder da computação.”

“O metaverso já está aqui. Apenas ainda não está distribuído de maneira uniforme”, acrescentou o artigo. “A indústria de videogames – o único tipo de entretenimento totalmente exposto ao poder de composição da lei de Moore – vende mundos virtuais há anos.”

Jogos online como World of Warcraft, Fortnite e Roblox têm centenas de milhões de usuários, e suas empresas estão avaliadas de dezenas de bilhões, – evidência de que mundos virtuais imersivos podem ser populares e lucrativos.

“É difícil argumentar que uma ideia nunca vai pegar quando, para milhões de pessoas, já pegou.”

Os ambientes virtuais 3D tiveram sucesso limitado além da indústria de videogames. Mas isso pode mudar. As principais empresas de tecnologia anunciaram planos para expandir seu uso em negócios, educação, mídia social e outras aplicações, chamadas ‘sérias’. Em 28 de outubro, Mark Zuckerberg anunciou seu compromisso com uma estratégia de metaverso ao renomear o Facebook como Meta Platforms. Mais ou menos uma semana depois, Satya Nadella compartilhou os planos do metaverso da Microsoft, começando por permitir que os usuários do Mesh for Microsoft Teams interajam e colaborem em espaços de trabalho imersivos em 3D.

Eu me interessei por ambientes virtuais 3D em meados dos anos 1990, quando trabalhava com computação gráfica, com a plataforma operacional MicroStation, onde pude ter vários contatos com projetos de ambientes virtuais em 3D.

Em meados dos anos 2000, outras áreas de inovação estavam surgindo em torno do que chamavam de Interfaces de Usuário de 3ª Geração ou 3G/UI. O 3G/UI, nasceu inspirado nos games, e trouxe interfaces visuais e interativas para todos os tipos de aplicativos: de saúde, educação, ciência e negócios.

A razão pela qual o Metaverso é um negócio tão grande, é que toda vez que um novo paradigma surge, na forma como as pessoas interagem com os computadores, vimos todos os tipos de novos aplicativos começarem a aparecer, qualitativamente melhores e diferentes de qualquer coisa antes. Além disso, a inovação nas interfaces de usuário logo deu origem à inovação nos modelos de programação e computação necessários para desenvolver e executar a nova rodada de aplicativos que eles permitiam.

Os videogames são particularmente importantes nesse sentido, porque, além de suas imagens visuais muito realistas e ótimo som, eles também são altamente interativos e cada vez mais colaborativos e, portanto, uma boa plataforma de lançamento para pensar em como as pessoas devem interagir melhor com todos os tipos de computadores, aplicações, bem como entre si no futuro.

Voltando a falar dos idos dos anos 2000; nessa época, passamos a experimentar o que a Microsoft e a Sony passaram a desenvolver e lançar novos consoles de jogos: o novo Xbox e PlayStation 3, respectivamente, que trouxeram uma melhoria de ordem de magnitude no desempenho de aplicativos altamente visuais e interativos. … A partir daí, os esforços levaram as experiências aos limites, para aplicativos que iam além de jogos.

Embora essas tecnologias precursoras e facilitadoras das mudanças para 3G/UI, a verdadeira inovação veio de muitos milhares de desenvolvedores de aplicativos – e, cada vez mais, dos próprios usuários, de jogos a médicos (e pacientes), a educadores (e estudantes) – que dia-a-dia repensavam a melhor forma de integrar com esses novos tipos de interfaces visuais, bem como criar novos tipos de aplicativos que nem podiamos imaginar.

Nossos cérebros estão altamente adaptados para visão e som. E então os computadores finalmente passaram a ser capazes de lidar com os humanos, em nossos termos.

Como parte desses esforços, a IBM realizou uma série de experimentos no Second Life, no final da década de 2000. O Second Life é plataforma que permitiu que seus usuários desenvolvessem uma ampla variedade de aplicativos do mundo virtual. Lá foram construídos vários ambientes de trabalho, onde reuniões virtuais, eventos online, visitas a museus e outras atividades semelhantes podiam ser realizadas.

Contudo, ainda não houve uma aderência significativa ou um aplicativo matador de mundo virtual, além dos videogames.

Pois bem, chegamos a 2022. E o quê é possível realizar agora?

Ano após ano vimos grandes avanços nas tecnologias digitais, juntamente com a digitalização contínua da economia e da sociedade. Além disso, o Covid-19 teve um enorme impacto na implantação e no crescimento de aplicações online.

A pandemia defendeu a aceleração das transformações digitais que economias e sociedades foram forçadas a fazer para lidar com a crise. Durante anos, as empresas encontraram todos os tipos de motivos para não adotar o trabalho em casa, reuniões virtuais, aprendizado online, telemedicina e outros aplicativos online. Mas esses aplicativos digitais não apenas funcionaram notavelmente bem, mas também ofereceram vários benefícios importantes, como não ter que viajar por horas ou dias para participar de uma reunião de 45 minutos. Nos próximos anos, podemos esperar grandes inovações para melhorar as experiências do usuário de tais aplicativos online, incluindo o uso de ambientes virtuais 3-D imersivos.

Se esse for realmente o caso, como o Metaverso provavelmente evoluirá na próxima década?

Na opinião de Matthew Ball, – sócio-gerente da EpyllionCo, um fundo de risco em estágio inicial, – que já escreveu muitos trabalhos sobre o Metaverso. Aliás, seu Metaverso Primer está disponível online, e seu livro, The Metaverse And How It Will Revolutionize Everything está programado para ser publicado em julho de 2022.

“Assim como era difícil imaginar em 1982 o que seria a Internet de 2020 – e ainda mais difícil comunicá-la para aqueles que nunca tinham se ‘conectado’ na época – nós realmente não sabemos como descrever o Metaverso.”, escreveu ele neste artigo recente.

No entanto, ele acrescentou, o Metaverso provavelmente terá os seguintes atributos:Persistente – nunca termina, apenas continua indefinidamente;Síncrono e ao vivo – os eventos acontecerão, assim como na “vida real”, uma experiência viva que existe de forma consistente para todos em tempo real;Sem limite para usuários simultâneos – todos podem participar de um evento/lugar/atividade específica, juntos, mantendo seu senso individual de “presença”;Uma economia em pleno funcionamento, onde indivíduos e empresas possam criar, possuir, investir, vender e ser recompensados por “trabalho” que produz “valor”;Uma experiência que abrange os mundos digital e físico, redes públicas e privadas e plataformas abertas e fechadas;Interoperabilidade de dados, itens/ativos digitais, conteúdo e assim por diante em cada uma dessas experiências; ePovoado por “conteúdos” e “experiências” criados e operados por uma ampla gama de colaboradores.

De acordo com Ball, o Metaverso é melhor entendido como uma fase importante na evolução da internet.

“A internet de linha fixa dos anos 1990 e início dos anos 2000 inspirou muitos de nós a comprar nosso próprio computador pessoal. No entanto, esse dispositivo estava amplamente isolado, lá em nosso escritório, sala de estar ou quarto. Como resultado, tínhamos apenas acesso ocasional e uso limitado de recursos de computação e de conexão com a Internet.”

Depois veio a fase móvel da internet, que foi construída para coexistir com a arquitetura de linha fixa original. Isso proporcionou a cada um de nós agora, carregar seu próprio computador pessoal no bolso. 4 bilhões de usuários de internet móvel em todo o mundo têm acesso contínuo a uma ampla variedade de serviços e aplicativos.

“O Metaverso será igualmente transformador, pois também avança e altera o papel dos computadores e da internet em nossas vidas.”

“O metaverso itera ainda mais, colocando todos dentro de uma versão ‘incorporada’, ou ‘virtual’ ou ‘3D’ da internet e em uma base de dados quase interminável. Em outras palavras, estaremos constantemente ‘dentro’ da internet, em vez de ter acesso a ela, e dentro dos bilhões de computadores interconectados ao nosso redor, em vez de ocasionalmente alcançá-los, e ao lado de todos os outros usuários e em tempo real.”

O papel da tecnologia na sociedade

“Bem-vindo ao futuro – não em 2022, como você poderia estar esperando, mas em 2025, ou mesmo 2030, dependendo pra quem você perguntar“, esse foi o tema de um artigo do The Economist, de novembro de 2020.

“A adoção de novos comportamentos tecnológicos em resposta à pandemia, da videoconferência às compras online, significa que o uso já atingiu níveis que eram esperados por muitos, anos à frente.”

Durante anos, empresas e governos encontraram todos os tipos de motivos para não adotar o trabalho em casa, reuniões virtuais, telemedicina, aprendizado online e outros aplicações digitais. Mas, a pandemia nos obrigou a acelerar as transformações digitais da economia e da sociedade para nos ajudar a lidar com a crise. E esses aplicativos digitais não apenas funcionaram notavelmente bem, mas também oferecem vários benefícios importantes, como não esperar por um diagnóstico médico direto em uma sala cheia de pessoas doentes e não ter que viajar por horas para participar de um evento/reunião de 45 minutos.

Quando as coisas vão voltar ao normal?, perguntou The Economist.

“Claramente, o mundo não vai voltar ao seu estado pré-pandêmico… alguns novos comportamentos vão ficar, mas não todos, e o resultado estará em algum lugar no meio do que era, com como estamos. Exatamente onde terá enormes implicações: para padrões de transporte, preços de imóveis e layout das cidades, entre outras coisas.”

As implicações sociais das transformações tecnológicas são difíceis de prever, dadas as rápidas mudanças pelas quais passamos nas últimas décadas, muito menos nos últimos dois anos. Este tópico foi abordado diretamente em Technology’s Role in Society: It’s Complicated, a edição de outono de 2021 da Footnotes, uma publicação da American Sociological Association. A edição incluiu nove ensaios sobre as várias maneiras pelas quais a tecnologia impacta nossas vidas.

“À medida que a tecnologia continua a evoluir a uma velocidade vertiginosa, nos encontramos constantemente nos adaptando e acompanhando os avanços mais recentes“, disse o artigo.

“Olhando para o futuro, espera-se que a tecnologia continue em seu caminho de transformação, afetando os indivíduos e a sociedade em muitos níveis. O Facebook, e seu plano de criar nos próximos cinco anos um metaverso – uma nova internet 3D, conectando mundos digitais onde as pessoas podem estar imersas em realidades virtuais. Muitas indústrias estão à beira da disrupção tecnológica, o que levará a mais mudanças. Especialistas acreditam que, já em 2025, nossa sociedade será mais voltada para a tecnologia, criando desafios ainda maiores relacionados a questões como desigualdade, autoritarismo e desinformação. … O que fica claro através desses ensaios é que a tecnologia é socialmente complexa, e sua utilidade e perigos dependem de quão acessível ela é e como é implantada pelas pessoas.”

Deixe-me comentar um dos ensaios que ilustra bem as interações complexas entre tecnologia e sociedade – Tecnologia, Ocupações e Futuros (Não) Determinísticos do professor Andrew Nelson da Universidade de Oregon. Nelson comenta em seu ensaio que há décadas os cientistas sociais se unem em sua rejeição ao determinismo tecnológico – a noção de que a tecnologia de uma sociedade terá efeitos previsíveis no desenvolvimento de sua estrutura social e valores culturais. Em vez disso,

“a tecnologia deve ser entendida em relação à sua interação com um contexto social específico”.

Nelson argumenta que, embora haja validade em artigos sobre se a tecnologia destrói ou cria,

“eles também compartilham uma visão determinista problemática na qual nosso objetivo principal é discernir o que a tecnologia faz e fará”.

Mas, ele acrescenta que a relação entre sistemas sociais e tecnológicos é muito mais complexa.

“Devemos entender a tecnologia não apenas como ator, mas também como algo sobre o qual agimos. Ou, para nosso foco específico aqui, a tecnologia não é meramente a destruidora de alguns empregos e a criadora de outros. Em vez disso, a própria taxa e direção da mudança tecnológica depende de suas interações com considerações ocupacionais”.

Em outras palavras, nossas tecnologias e sistemas sociais vêm evoluindo juntos desde tempos imemoriais e continuam a fazê-lo.

“Nós moldamos nossas ferramentas e elas; e elas, por sua vez, nos moldam”,

observou o autor e educador Marshal McLuhan na década de 1960.

Nelson ilustra seu argumento com o interessante caso do sintetizador de música, uma tecnologia que foi introduzida pela primeira vez na década de 1960 por empresas como Moog Music e ARP Instruments.

“Desde o início, os usuários não sabiam o que fazer com o sintetizador: ele deveria ser vendido em lojas de música ou eletrônicos? Deve ser usado para imitar os sons de instrumentos orquestrais ou para criar sons únicos próprios?”, escreveu ele

“Uma nova tecnologia como um sintetizador de música não vem ao mundo como uma coisa ou outra. Em vez disso, é moldado, interpretado, adotado e usado de maneiras que refletem as pessoas e os contextos sociais”.

“No início da década de 1980, a introdução de novas tecnologias digitais permitiu que os sintetizadores oferecessem emulações muito mais realistas de instrumentos orquestrais do que os modelos analógicos anteriores, e a ligação de vários sintetizadores permitiu que um único músico soasse como um conjunto. Logo, um grande debate sobre sintetizadores comecou – isso tem notável semelhança com os debates atuais sobre tecnologia e ocupações: os sintetizadores e suas ferramentas estavam deixando outros músicos sem trabalho?”

A Federação Americana de Músicos (AFM) afirmou que o uso de sintetizadores era uma ameaça. Os membros do AFM fizeram piquetes em apresentações de sintetizadores alegando que estavam minando as perspectivas de emprego e o pagamento dos músicos. Mas, a partir da década de 1990, algo inesperado aconteceu. Embora a tecnologia em si fosse mais capaz do que nunca, o uso de sintetizadores digitais para a simulação realista de instrumentos acústicos começou a diminuir.

“Hoje, de fato, a grande maioria das ofertas de sintetizadores são analógicos, não digitais. Eles apresentam interfaces que se parecem e funcionam notavelmente como as da década de 1970, e não os painéis suaves carregados de predefinições das ofertas digitais das décadas de 1980 e 1990.”

Como se viu, as pessoas perderam o interesse em usar seus instrumentos sintetizadores, para imitar e substituir músicos em uma apresentação de orquestra. Em vez disso, eles começaram a usá-los para fazer sons decididamente sintéticos e estabelecer sua própria identidade única. Isso, por sua vez, levou os sintetizadores a se basearem mais uma vez na tecnologia que melhor permitia seus sons únicos, ou seja, tecnologias analógicas.

O que podemos aprender com os debates de sintetizadores de décadas passadas que sejam relevantes para nossa discussão contemporânea sobre o impacto da mudança tecnológica nas ocupações?, perguntou Nelson

“Primeiro, o efeito da tecnologia dificilmente é dado. Sintetizadores podem ser usados para recriar sons orquestrais ou para criar novos sons, … Longe de serem codificados na tecnologia, esses aplicativos foram moldados pelos próprios membros da ocupação.”

“Segundo, … as ocupações fazem mais do que reagir à tecnologia; em vez disso, eles moldam seu desenvolvimento, interpretação, adoção e uso. … como os sintetizadores criaram uma identidade ocupacional em torno da criação de sons novos e únicos, os fabricantes de sintetizadores ajustaram seu marketing e seus produtos de acordo.”

“Terceiro, se realmente quisermos entender a relação entre tecnologia e ocupações, estaríamos bem servidos em gastar pelo menos tanto tempo e esforço estudando trabalho e ocupações quanto estudamos ciência e tecnologia”.

Finalmente, “se há uma lição abrangente no desmascaramento do determinismo tecnológico, é que diversas perspectivas são essenciais para incluir. E, apropriadamente, a diversidade também contribui para uma música melhor.”

A arquitetura corporativa no mundo cada vez mais digital

“O que é preciso para empresas tradicionais criarem valor com tecnologia digital?”, pergunta um artigo da McKinsey de novembro de 2018. A resposta que está na ponta da língua dos gestores é: variedade de abordagens, investir com ousadia e adotar tecnologias de ponta em escala. No entanto, o artigo adverte que, tais esforços ainda podem enfrentar sérias dificuldades. “Em nossa experiência, um impulso para lançar mais aplicativos digitais pode tornar o cenário tecnológico de uma empresa cada vez mais complexo e difícil de gerenciar, a ponto de impedir os programas de transformação.”

Alguns meses atrás, escrevi sobre a evolução do papel do CIO, com base em uma pesquisa com mais de 500 CIOs e líderes de tecnologia. Quase todos os CIOs pesquisados concordaram que suas responsabilidades se tornarão mais estratégicas nos próximos anos, unindo as estratégias de negócios e tecnologia de suas empresas e gerenciando transformações digitais cada vez mais complexas e difíceis.

Essa função estratégica do CIO está, por sua vez, impulsionando a evolução de suas equipes de arquitetura corporativa (Enterprise Architecture). Tradicionalmente os arquitetos corporativos são responsáveis por traduzir as necessidades de negócios em requisitos de TI. Uma parte importante do trabalho deles é garantir que os sistemas de TI da empresa funcionem juntos para habilitar e apoiar a estratégia digital geral da empresa. E cada vez mais, as equipes de EA têm a responsabilidade principal de gerenciar a complexidade tecnológica inerente às transformações digitais.

É muito difícil de encontrar um EA verdadeiramente talentoso e com todos os atributos necessários. Eles devem estar focados e confortáveis com a estratégia de negócios e com as tecnologias digitais necessárias. Para entender melhor o papel fundamental desempenhado pelas equipes de EA em suas empresas, a McKinsey realizou uma pesquisa que recebeu mais de 150 respostas de vários países e setores. Os entrevistados que descreveram suas empresas como “líderes digitais” disseram que as equipes de EA agregam valor seguindo várias práticas recomendadas, incluindo:

Envolvem os principais executivos nas principais decisões. As equipes de EA mais eficazes investem seu tempo na compreensão das necessidades de negócios de sua empresa. 60% dos arquitetos corporativos em empresas consideradas líderes digitais disseram que interagem mais com executivos de nível C e departamentos de estratégia, em comparação com apenas 24% dos de outras empresas. As transformações digitais têm maior probabilidade de sucesso quando os líderes seniores de uma empresa entendem o impacto da tecnologia nos negócios “e dedicam seu tempo a tomar decisões que parecem técnicas, mas que influenciam o sucesso ou o fracasso dos objetivos de negócios da empresa”.

Enfatizam o planejamento estratégico. As equipes de EA em empresas líderes digitais têm uma forte orientação para o futuro. 100% dessas equipes disseram que desenvolvem e atualizam continuamente modelos de negócios e arquiteturas de TI de suas empresas em comparação com 58% das equipes de EA de outras empresas. “As equipes que gastam mais capacidade do que a média em planejamento estratégico eram mais propensas a relatar a entrega de soluções de negócios sustentáveis, fazendo maiores contribuições para os benefícios dos projetos e ganhando maior reconhecimento dentro da empresa.”

Focam nos resultados do negócio. A transformação digital valoriza a estreita colaboração entre as funções de negócios e de TI. A pesquisa descobriu que as contribuições das equipes de EA para benefícios de processos de negócios em líderes digitais foram classificadas como “altas” ou “muito altas” por 60% dos entrevistados, em comparação com 37% das equipes de outras empresas; enquanto as contribuições para os benefícios de TI foram classificadas como “altas” ou “muito altas” por 90% dos entrevistados de líderes digitais em comparação com 63% de todos os outros.

No pós-pandemia, as equipes de EA têm um papel ainda mais importante a desempenhar.

A Covid-19 acelerou significativamente as transformações digitais que as empresas tiveram que fazer para ajudá-las a lidar com a crise, forçando as empresas a abreviar protocolos normais de TI para obter soluções digitais em tempo recorde, às vezes literalmente em dias e semanas. Embora isso tenha permitido que eles lidassem com a crise imediata, criou uma chamada dívida técnica, o que significa que suas soluções de sistema não são tão robustas, flexíveis e escaláveis quanto as soluções de TI normais deveriam ser. Muitas organizações têm enfrentado agora como integrar esses esforços de digitalização fragmentados e muitas vezes improvisados.

Um artigo recente da McKinsey, publicado em julho de 2021, observou que as demandas das equipes de EA estão mudando rapidamente, dada a crescente importância das operações, aplicativos e modelos de negócios digitais. O artigo argumentou que neste primeiro ambiente digital pós-pandemia, os objetivos das equipes de EA devem evoluir de três maneiras principais:

1. Permitir decisões estratégicas.

“Definir a direção estratégica sempre foi uma importante tarefa de EA, mas com muitas empresas se tornando cada vez mais digitais, tornou-se uma prioridade [ainda mais importante] em nível de negócios. No passado, grandes falhas afetavam apenas o orçamento de TI. Agora, eles afetam todo o negócio.”

Antes da pandemia, por exemplo, um aplicativo de varejo que não escalou bem devido a falhas de arquitetura, levaria principalmente ao aumento dos custos de TI. Mas pós-pandemia, como uma grande parte das vendas no varejo agora se mudou para canais online, as mesmas falhas de arquitetura levariam a perdas substanciais de vendas. “As empresas digitalmente avançadas criam um plano para o futuro e envolvem arquitetos corporativos para descobrir um sistema que possa habilitá-lo.”

2. Garantir a reutilização.

“No passado, garantir a reutilização era principalmente uma consideração de custo, o que significava que o desenvolvimento era geralmente tratado como algo único.”

Funções que foram desenvolvidas rapidamente, – como tantas empresas foram forçadas a fazer para lidar com a crise imediata, – muitas vezes se tornaram permanentes e levaram a um maior débito técnico.

“A EA desempenha um papel crucial em evitar esses resultados, garantindo que as novas soluções reutilizem a funcionalidade estabelecida. Isso não apenas evita perder tempo reinventando a roda, mas também ajuda a garantir uma experiência consistente para o cliente. Os arquitetos devem facilitar a discussão entre as equipes de produto sobre recursos e soluções, facilitar a localização de todos os recursos disponíveis para reutilização e garantir um alinhamento próximo com a estratégia.”

3. Velocidade de desenvolvimento.

“A flexibilidade e a capacidade de resposta de um negócio digital são severamente prejudicadas se essas características não forem refletidas também na camada de base tecnológica. Isso significa que os arquitetos corporativos precisam gerenciar a fila de coisas de tecnologia, de forma ágil e consistente. Tudo tem que estar pronto e adequado ao uso, para novas equipes de desenvolvimento. A EA pode oferecer isso de duas formas: (i) entregando todos os componentes de tecnologia que as equipes precisam para desenvolver, implantar e testar novas funcionalidades e (ii) entregar um conjunto de ‘padrões’ com curadoria – práticas recomendadas sobre como armazenar e integrar dados com outras equipes e realizar outras tarefas comuns na vida cotidiana de uma equipe de produto”.

Os arquitetos corporativos precisam agora operar de maneira bem diferente do que faziam há apenas três anos, ajudando a TI a fornecer valor e excelência de engenharia aos negócios e garantindo que as mudanças propostas sejam práticas, acrescenta o artigo em conclusão. Eles precisam desenvolver uma mentalidade orientada para o cliente, apoiando os colegas na busca de soluções para o que desejam alcançar, além de fornecer diretrizes, suporte de treinamento e outras documentações relevantes como parte do processo geral de implantação de sistemas. Com o novo papel da EA e a evolução de suas habilidades; as empresas podem torná-los o alicerce de sua transformação tecnológica.

Gerenciando a transformação digital

A adoção de novas tecnologias digitais em resposta à pandemia atingiu níveis que não eram esperados há muitos anos – e essas mudanças provavelmente serão duradouras. Alguns meses atrás, uma pesquisa da McKinsey com executivos globais descobriu que a pandemia acelerou em aproximadamente três a quatro anos, os processos de transformação digital.

“Diante da pandemia, as empresas fizeram coisas que antes pareciam impossíveis – às vezes da noite para o dia”, observou a Forrester Research em um evento online que ocorreu no início deste ano.

“Sob a pressão implacável das novas realidades dos clientes, o futuro entrou em foco: o valor de sua empresa depende de quão obcecado pelo cliente, resiliente, criativo e adaptável você está ao saltar para a próxima curva de crescimento em seu setor. … 2021 será o ano em que todas as empresas – não apenas os 15% das empresas que já tinham experiência digital – dobram em experiências, operações, produtos e ecossistemas alimentados por tecnologia.”

Mas, o que a grande maioria das empresas menos experientes digitalmente deve fazer para abraçar as mudanças que foram forçadas a fazer em tempo recorde para lidar com a crise imediata? Como acelerar sua transformação digital, um artigo recente da Harvard Business Review de Benjamin Mueller e Jens Lauterbach, fornece algumas respostas a essa pergunta.

“A pandemia deu a muitas organizações um inesperado curso intensivo de digitalização”, escreveram os autores. “Embora muito progresso tenha sido feito – de hardware e infraestrutura a processos de trabalho atualizados e uma cultura corporativa rejuvenescida – muitas organizações estão enfrentando a questão de como integrar esforços de digitalização fragmentados e muitas vezes improvisados de maneira sustentável. … Isso é particularmente pertinente para organizações de pequeno e médio porte que precisam ser mais direcionadas em seus esforços e podem não ter os recursos para se engajar na abordagem de ‘fail fast’, muitas vezes anunciada pelos maiores filhos do movimento de digitalização.”

Para entender as dificuldades enfrentadas pelas empresas que estão passando por um curso intensivo de transformação digital, Mueller e Lauterbach conduziram um estudo de dois anos em uma instituição bancária, líder na Europa que estava substituindo seu sistema bancário personalizado de 30 anos por um banco estatal. Um sistema baseado em SAP de última geração. Eles acompanharam de perto os usuários e departamentos mais impactados pela transição para o novo sistema, analisaram os desafios que esses usuários enfrentaram ao aprender a trabalhar com a nova ferramenta digital e realizaram mais de 60 entrevistas com stakeholders em vários níveis da organização, – de funcionários, que vinha trabalhando há muito tempo com o sistema legado do banco, aos executivos, que gerenciavam a transição para o novo sistema.

Todos os usuários receberam treinamento e suporte idênticos. Mas, enquanto os usuários em alguns departamentos descobriram que a transição foi relativamente fácil e conseguiram aprender a trabalhar com o novo sistema em questão de semanas, outros lutaram por um período prolongado, precisando de mais de seis meses para se adaptar ao novo sistema.

O quê mostram essas diferenças?

“Estávamos particularmente interessados em entender o contraste entre os departamentos que conseguiram usar o novo sistema de forma eficaz e rápida e aqueles que lutaram por um período prolongado”, escreveram os autores. Não surpreendentemente, a peça que faltava no quebra-cabeça era a complexidade, em particular, um tipo de complexidade em uso que explicava por que aprender uma nova ferramenta digital era simples para alguns departamentos e difícil para outros, mesmo que todos estivessem usando o mesmo sistema.

Vou comentar brevemente os elementos-chave da complexidade em uso, do ponto de vista de um usuário de sistemas legados e também de novas plataformas implementadas como Siebel, SAP, Dinâmica e Oracle DB.

Um sistema de TI visa capturar um modelo digital ou representação do mundo quotidiano, operacional de uma empresa – seja um varejista, um banco, ou de qualquer outro ramo, que necessite gerenciar seu estoque ou processar um pedido/venda; onde os usuários interagem com as várias tarefas do sistema para realizar seu trabalho. Entender o que um usuário faz requer entender como uma tarefa é estruturada e como ela é representada no sistema.

Tarefas e sistemas consistem em estruturas superficiais e ao mesmo tempo profundas. Quanto maior o número de tarefas no sistema e quanto mais dados e algoritmos forem necessários para implementar cada tarefa, maior será a dependência do sistema, o que leva ao aumento da complexidade de uso.

A estrutura profunda das tarefas reflete a semântica do sistema, ou seja, o domínio de aplicação do mundo real que o sistema pretende representar. A dependência semântica aumenta à medida que mais usuários são necessários para entender como a lógica de negócios é representada no sistema para realizar seu trabalho. As dependências de sistema e semântica se complementam e se reforçam. O impacto da dependência semântica será maior quanto maior for a dependência do sistema.

O artigo da HBR ilustra o impacto prático desses conceitos nos usuários com exemplos concretos de seu estudo bancário.

“Por exemplo, um grupo de funcionários usou o novo sistema de gerenciamento de empréstimos baseado em SAP para entrar em novos contratos. Para eles, foi fácil aprender a trabalhar com o novo sistema. … a tarefa dos digitadores exige apenas que os dados do contrato de empréstimo sejam representados no sistema. Compreender a lógica mais profunda de um contrato de empréstimo não é necessário para inserir dados com sucesso, nem entender como os contratos de empréstimo são representados ou processados no sistema. Portanto, aprender o sistema para essa tarefa específica é relativamente simples.”

“Em contraste, os funcionários que precisavam editar empréstimos em ações tiveram muito mais dificuldade em aprender a trabalhar com isso. … Além dos dados do contrato de empréstimo, um número significativo de suas tarefas depende de conceitos de negócios adicionais (por exemplo, status do empréstimo ou regras de cálculo) que são representados no sistema. Esses funcionários também precisam entender o que os dados significam e como estão sendo processados para fazer edições corretas no empréstimo. Então, neste caso, aprender o sistema é muito mais complexo e trabalhoso.”

O que as empresas devem fazer para acelerar suas iniciativas de transformação digital e tornar seus resultados mais previsíveis?

Com base nas conclusões do estudo do banco e no feedback de seus executivos, foram recomendas três ações específicas:

1. Desenvolver um mapa de calor de complexidade que identifique os diferentes graus de complexidade em uso em toda a organização. Para fazer isso, primeiro é preciso determinar as tarefas relevantes e os principais recursos do novo sistema; em seguida, é necessário decidir quais tarefas serão digitalizadas, suas propriedades e dependência de sistemas e quanta lógica de negócios está envolvida; finalmente, o mapa de calor pode ser desenhado, incluindo os níveis relativos de complexidade em uso nas várias tarefas que devem ser digitalizadas. Esse mapa de calor revelaria que as tarefas de baixa complexidade mostrariam baixa dependência do sistema e nenhuma dependência semântica; e que as tarefas de ligadas a ’empréstimos’, são de alta complexidade apresentariam alta dependência sistêmica e semântica.

2. Projetar um plano de transformação passo a passo. É particularmente importante primeiro direcionar a atenção e os recursos para “projetos de ganho rápido”, ou seja, projetos com complexidade de uso relativamente baixa. Essas são áreas em que os investimentos em digitalização provavelmente serão recompensados rapidamente, e esses ganhos rápidos têm um efeito psicológico importante. Projetos iniciais bem-sucedidos “servem como faróis orientadores e motivadores, permitindo uma abordagem enxuta ao gerenciamento de transformação que pode ser adaptada e aprimorada”, ajudando a recuperar os investimentos iniciais e criar impulso para esforços mais complexos posteriormente.

3. Desenvolver soluções de transformação sob medida. Transformações digitais de tamanho único não funcionam. Os mapas de calor, representam tipos de complexidade distintas e ajudam a projetar e direcionar os esforços de treinamento com base nas necessidades reais. As medidas de transformação precisam ser calibradas e adaptadas para complexidades e necessidades das diferentes áreas da organização, permitindo direcionar recursos para onde são mais necessários para colher os benefícios das novas tecnologias e guiar com sucesso, a empresa, para a era digital.

Como o home office funcionou até agora?

“O COVID-19 desencadeou um experimento social em massa no trabalho em casa (WFH)”, disseram os economistas Jose Maria Barrero, Nicholas Bloom e Stephen J. Davis em Why Working from Home Will Stick, um artigo publicado em abril de 2021 pelo National Bureau of Economics Research (NBER).

“Os americanos, por exemplo, forneceram cerca de metade das horas de trabalho remuneradas em casa entre abril e dezembro de 2020, em comparação com cinco por cento antes da pandemia. Essa mudança nos arranjos de trabalho atraiu muitas opiniões sobre se o WFH permanecerá.”

O Trabalhar em casa (WFH) existe há décadas, crescendo modestamente na década de 1990 com o surgimento da Internet. A participação de WFH durante três ou mais dias por semana estava abaixo de 1% em 1980, 2,4% em 2010 e 4,0% em 2018. Depois veio o Covid-19, forçando dezenas de milhões em todo o mundo a trabalhar em casa e desencadeando um local de trabalho em massa experimento que rompeu as barreiras tecnológicas e culturais que impediram sua adoção no passado.

Para investigar se o WFH permanecerá, os autores do artigo do NBER elaboraram uma pesquisa que fez perguntas sobre arranjos de trabalho e experiências pessoais com o WFH durante a pandemia, bem como preferências dos trabalhadores e planos do empregador após o término da pandemia. A pesquisa foi realizada mensalmente entre maio de 2020 e março de 2021, quando havia coletado 28.597 respostas válidas de trabalhadores americanos de 20 a 64 anos, dos quais 43,8% eram do sexo feminino. O entrevistado típico tinha entre 40 e 50 anos, com um a três anos de faculdade, que ganhava de US$ 40 a US$ 50 mil em 2019.

Algumas das perguntas e descobertas da pesquisa:

Qual é a sua situação de trabalho? Em maio de 2020, dois terços dos entrevistados estavam trabalhando e um terço não trabalhava. Dos que trabalhavam, 61% já o faziam em casa. As porcentagens flutuaram nos próximos meses, dependendo das restrições baseadas em pandemia nas atividades comerciais e sociais. Em março de 2021, 45% dos que trabalhavam ainda o faziam em casa. No geral, cerca de 50% de todos os dias úteis de maio de 2020 a março de 2021 foram em casa, cerca de 10 vezes a participação pré-pandemia.

Após o COVID, em 2022 e depois, com que frequência seu empregador planeja que você trabalhe? Após a COVID, os empregadores esperam 21,3% dos dias de trabalho completos em casa.

“Os líderes empresariais costumam mencionar preocupações com a cultura, motivação e inovação do local de trabalho como razões importantes para trazer os trabalhadores ao local três ou mais dias por semana. Muitos empresários também nos dizem que veem benefícios líquidos para o WFH um ou dois dias por semana… [e] consideram essencial coordenar os dias e horários dos funcionários nas instalações para garantir a sobreposição no local de trabalho.”

Em 2022+ (após o COVID) com que frequência você gostaria de ter dias de trabalho remunerado em casa? Cerca de dois terços dos entrevistados estão em empregos que lhes permitiram trabalhar em casa; quase 80% deles o que fazer pelo menos um dia por semana; quase 40% preferem 1 a 3 dias por semana; e cerca de 30% querem trabalhar em casa a semana toda. As preferências para uma semana de trabalho híbrida são notavelmente consistentes entre sexo, idade, nível educacional e rendimentos.

Em comparação com suas expectativas antes do COVID (em 2019), como foi trabalhar em casa para você? No geral, a produtividade ao trabalhar em casa superou as expectativas. Quase 60% disseram que eram mais produtivos, incluindo 20% que disseram que eram “muito melhores”; 14% disseram que eram menos produtivos do que o esperado, incluindo 3,7% que disseram que eram “muito piores”; e 27% disseram que o WFH funcionou como esperado.

Trabalhadores e empregadores ajustarão seus planos futuros à luz do que aprenderem ao experimentar o WFH durante a pandemia? Sim, de acordo com os dados da pesquisa. “Entre as pessoas que relatam que o WFH acabou sendo ‘muito melhor’ do que o esperado, seus empregadores planejam um extra de 1,5 dias por semana de WFH na economia pós-pandemia em comparação com aqueles que relatam ‘muito pior’ e um extra de 0,8 dias por semana de WFH em comparação com aqueles que relatam ‘Quase o mesmo’.

Desde o início da pandemia do COVID, como as percepções sobre trabalhar em casa (WFH) mudaram entre as pessoas que você conhece? “Antes do COVID-19, trabalhar em casa era frequentemente visto como uma forma de evasão.” Mas, dado que a pandemia obrigou dezenas de milhões a trabalhar em casa por meses a fio, o estigma da WFH caiu drasticamente. Cerca de dois terços dos entrevistados disseram que as percepções de WFH melhoraram entre as pessoas que conhecem, incluindo 22% que disseram que “melhorou muito”; menos de 7% relataram um aumento nas percepções negativas; e 28% disseram que não houve mudança.

Então, trabalhar em casa vai ficar? “Grande parte da mudança induzida pelo COVID para o WFH permanecerá por muito tempo após o término da pandemia”, concluíram os autores do artigo do NBER. “[Nós] projetamos que os trabalhadores americanos fornecerão cerca de 20% dos dias de trabalho completos em casa na economia pós-pandemia, quatro vezes o nível pré-COVID. Os desejos de trabalhar em casa parte da semana são difundidos entre os grupos definidos por idade, educação, gênero, renda e circunstâncias familiares.”

“Também estimamos que níveis mais altos de WFH aumentarão a produtividade em cerca de 4,6%. Mais da metade desse ganho de produtividade reflete a economia de tempo de deslocamento proporcionada pelo WFH. Esses verdadeiros ganhos de produtividade não serão registrados nas estatísticas de produtividade convencionais, porque não abrangem os efeitos da redução do tempo de deslocamento”.

As descobertas acima são baseadas nos resultados da pesquisa até março de 2021. Mas Barrero, Bloom e Davis continuaram suas pesquisas mensais, que incluíam algumas perguntas adicionais. Em julho de 2021, eles publicaram os resultados de sua pesquisa de junho, que teve a seguinte temática: “Deixe-me trabalhar em casa, ou encontrarei outro emprego“.

Vamos discutir brevemente essa nova questão e suas implicações.

Como você responderia se seu empregador anunciasse que todos os funcionários devem retornar ao local de trabalho 5 ou mais dias por semana a partir de 1º de agosto de 2021? 58% disseram que cumpririam e retornariam em tempo integral às suas instalações comerciais; 36% disseram que obedeceriam, mas que iriam procurar um emprego que permitisse o trabalho híbrido; e 6% disseram que desistiriam do seu emprego em vez de retornar ao trabalho no escritório da empresa empregadora em tempo integral.

Suponha que você tenha recebido uma oferta para um novo emprego com o mesmo salário do seu emprego atual. Você estaria propenso a aceitar o novo emprego se ele permitisse que você trabalhasse em casa dois a três dias por semana? No geral, 56% dos funcionários disseram que estariam mais propensos a considerar um novo emprego que incluísse WFH; 33% disseram que não teria efeito; e 11% disseram que seriam menos propensos a considerar.

A proporção que consideraria uma nova oferta de emprego é um pouco maior entre as mulheres (57,8%) do que entre os homens (54,1%), e entre aqueles com graduação de quatro anos (58,3%) em relação aos demais entrevistados (53,8%). Mas, não surpreendentemente, o apelo de um trabalho que oferece trabalho híbrido é consideravelmente maior entre aqueles que têm filhos menores de 18 anos em casa (64%) do que aqueles que não têm (49%).

“Tanto trabalhadores quanto empregadores se animaram com a ideia de trabalhar em casa desde o início da pandemia”, escreveram os autores no artigo mais recente. “Durante todo o período desde maio de 2020, os trabalhadores dizem que gostariam de continuar trabalhando em casa mais de dois dias por semana, em média, após o término da pandemia. Nos últimos meses, eles dizem que gostariam de trabalhar em casa quase meio período (2,4 dias por semana) na economia pós-pandemia“. No entanto, “em junho de 2021, os empregadores passaram a dizer a seus funcionários que planejem cerca de 1,2 dias por semana de trabalho em casa na economia pós-pandemia”, cerca de metade do tempo do trabalho em casa que os trabalhadores desejam.

“Nossos resultados ajudam a entender o nível historicamente alto de demissões e vagas de emprego experimentado na economia dos EUA nos últimos meses. A rigidez do mercado de trabalho, a incompatibilidade espacial e a incompatibilidade de habilidades podem contribuir, mas também há outra força motriz. Em particular, muitos trabalhadores e empregadores descobriram que trabalhar em casa funciona melhor do que o previsto … [o que] levou a novos desejos de continuar trabalhando remotamente após o término da pandemia. Alguns empregadores estão dispostos e são capazes de acomodar esses desejos, e outros não. Como resultado, muitos trabalhadores estão se reorganizando com outros empregadores e em empregos que melhor atendam às suas preferências em relação aos arranjos de trabalho. À medida que esse processo se desenrola, ele aumentará as taxas de abandono de empregos. Também impulsionará altas taxas de abertura de empregos, já que os empregadores enfrentam a necessidade de um ritmo mais alto do que o normal de contratações de substituição.”

Impacto do Covid na automação do trabalho

Por que ainda existem tantos empregos?

Perguntou o economista do MIT David Autor em um artigo de 2015 sobre a história da automação do trabalho – dado que as tecnologias vêm automatizando o trabalho humano nos últimos dois séculos,

“não deveríamos ficar um pouco surpresos que a mudança tecnológica já não tenha eliminado o emprego para a grande maioria dos trabalhadores?”

Como o Autor explicou no artigo, a resposta é baseada em uma realidade econômica que é frequentemente negligenciada.

“A automação de fato substitui o trabalho – como normalmente se destina a fazer. No entanto, a automação também complementa o trabalho, aumenta a produção de maneira que leva a uma maior demanda por trabalho e interage com ajustes na oferta de trabalho. … jornalistas e até comentaristas especialistas tendem a exagerar a extensão da substituição do trabalho humano por máquinas e ignorar as fortes complementaridades entre automação e trabalho que aumentam a produtividade, aumentam os ganhos e aumentam a demanda por trabalho.”

O professor Autor foi copresidente da Work of the Future Task Force do MIT, que foi lançado em 2018 para entender melhor o impacto da IA e da automação nos empregos. A Força-Tarefa divulgou um relatório provisório em setembro de 2019. Sua conclusão foi que a probabilidade de a IA e a automação acabarem com os principais setores da força de trabalho em um futuro próximo era exagerada.

No entanto, levantou importantes motivos de preocupação, especialmente a crescente polarização do emprego e da distribuição de salários nas últimas décadas, que beneficiou desproporcionalmente os profissionais de alta qualificação, reduzindo as oportunidades para os trabalhadores de média e baixa qualificação. O relatório enfatizou que “em um momento de desigualdade histórica de renda, um desafio crítico não é necessariamente a falta de empregos, mas a baixa qualidade de muitos empregos e a resultante falta de carreiras viáveis para muitas pessoas, principalmente trabalhadores sem diploma universitário”.

A pandemia de Covid-19 veio alguns meses depois, praticamente virando nosso mundo de cabeça para baixo.

Em julho de 2020, o professor Autor juntamente com Elisabeth Reynolds, – diretora executiva da Work of the Future Task Force, – publicou um artigo sobre A natureza do trabalho após a crise do COVID.

“Apesar de nossas preocupações com as consequências distributivas do avanço das tecnologias, até o início da crise do COVID, estávamos otimistas sobre as perspectivas de crescimento contínuo do emprego, mesmo diante de um crescimento salarial muito baixa”, escreveram Autor e Reynolds. “A crise do COVID abalou nossa confiança nessa previsão – não apenas porque o COVID gerou desemprego em massa no curto prazo, mas também porque a trajetória pós-crise agora nos preocupa.”

“A crise do COVID parece pronta para remodelar os mercados de trabalho em pelo menos quatro eixos: telepresença, desdensificação urbana, concentração de emprego em grandes empresas e forçamento geral de automação”, acrescentaram os autores. “Embora essas mudanças tragam benefícios de eficiência a longo prazo, elas exacerbarão a dor econômica a curto e médio prazos para os trabalhadores economicamente menos seguros em nossa economia, particularmente aqueles no setor de serviços pessoais em rápido crescimento, mas não muito bem pago”.

Preocupações semelhantes foram expressas pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) no The Future of Jobs Report 2020, publicado em outubro de 2020.

“Os bloqueios induzidos pela pandemia do COVID-19 e a recessão global relacionada de 2020 criaram uma perspectiva altamente incerta para o mercado de trabalho.

… Espera-se que o ritmo de adoção da tecnologia permaneça inabalável e possa acelerar em algumas áreas.

… À medida que uma nova recessão global provocada pela pandemia de saúde COVID-19 impacta as economias e os mercados de trabalho, milhões de trabalhadores experimentaram mudanças que transformaram profundamente suas vidas dentro e fora do trabalho, seu bem-estar e sua produtividade.

Uma das características definidoras dessas mudanças é sua natureza assimétrica – impactando populações já desfavorecidas com maior ferocidade e velocidade.”

De acordo com um artigo recente do NY Times, essas preocupações são bem justificadas. “Os investimentos tecnológicos que foram feitos em resposta à crise podem contribuir para um boom de produtividade pós-pandemia, permitindo salários mais altos e crescimento mais rápido. Mas alguns economistas dizem que a última onda de automação pode eliminar empregos e corroer o poder de barganha, principalmente para os trabalhadores mais mal pagos, de forma duradoura”.

Em Covid-19 and Implications for Automation, um artigo recente citado no artigo do NYT, os economistas Alex Chernoff e Casey Warman escreveram que “Embora alguns setores se recuperem rapidamente, para outros setores, o COVID-19 terá efeitos duradouros. Especificamente, o COVID-19 e a ameaça de futuras pandemias têm o potencial de acelerar o processo de automação, pois os empregadores substituem os trabalhadores por computadores e robôs que não são afetados por pandemias”.

Chernoff e Warman usaram o banco de dados O*Net do Departamento de Trabalho dos EUA de ocupações e habilidades para identificar os mercados de trabalho que correm maior risco devido ao seu alto potencial de automação e alto grau de risco de infecção viral. Eles também examinaram os grupos demográficos mais vulneráveis à automação devido ao risco de transmissão de infecções. O risco de transmissão viral de uma ocupação foi construído usando dados O*Net sobre proximidade física, discussão face a face e exposição a doenças ou infecções, bem como a frequência com que os indivíduos trabalham ao ar livre.

Com poucas exceções, existem poucas regiões com alto potencial de automação e alto risco de transmissão viral, e as poucas áreas onde o potencial de automação e o risco de transmissão são altos estão distribuídas pelos EUA.

Por outro lado, há uma concentração de risco entre determinados grupos demográficos. Em particular, as mulheres são cerca de duas vezes mais propensas que os homens em ocupações com alto risco de transmissão e automação de COVID; trabalhadores mais jovens são 4% mais propensos a estar em tais ocupações de alto risco; e trabalhadores com nível educacional baixo e médio são 6% mais propensos do que trabalhadores com nível educacional alto.

“As mulheres com salários baixos a médios e nível educacional enfrentam o maior risco conjunto de transmissão e automação do COVID-19.”

Em seu artigo, Chernoff e Warman identificaram as ocupações com alto, médio e baixo risco de potencial de automação e transmissão viral.Ocupações de alto risco: vendedores de varejo; secretários e assistentes administrativos; caixas; balconistas de estoque e preenchedores de pedidos; e auxiliares de cuidados pessoais.Ocupações de médio risco: professores de ensino fundamental e médio; enfermeiras registradas; supervisores de primeira linha de vendedores de varejo; Representantes do Serviço ao Consumidor; e zeladores e limpadores de edifícios.Ocupações de baixo risco: motorista/vendedor e caminhoneiro; contadores e auditores; professores pós-secundários; representantes de vendas, atacado e manufatura; e trabalhadores de manutenção de terrenos.

“Um aumento na automação, especialmente nas indústrias de serviços, pode ser um legado econômico da pandemia”, observa o artigo do NYT.

“Empresas, de fábricas a lojas de fast-food e hotéis, recorreram à tecnologia no ano passado para manter as operações funcionando em meio a requisitos de distanciamento social e medo de contágio”. Além disso, “a dificuldade em contratar trabalhadores – pelo menos nos salários que os empregadores estão acostumados a pagar – está dando um novo impulso à automação”.

Por fim, o artigo cita um outro artigo recente dos economistas Daron Acemoglu e Pascual Restrepo, Automation and New Tasks, que argumentam que

“não são as brilhantes tecnologias de automação que ameaçam o emprego e os salários, mas as tecnologias mais ou menos que geram pequenas melhorias de produtividade”.

A automação leva ao aumento da produtividade e novos empregos, enquanto o impacto na produtividade da automação não é suficiente para neutralizar os empregos substituídos pela tecnologia.

“Exemplos de tecnologias incluem serviços e atendimento automatizado ao cliente, que minimizam a necessidade de representantes de atendimento humano, mas geralmente é considerado uma função de baixa qualidade e, portanto, é improvável que tenha gerado grandes ganhos de produtividade.”