Previsões para um mundo imprevisível

No final de 2022, o The Economist publicou a matéria “The World Ahead 2023”, sua edição anual de fim de ano que examina as tendências e eventos que provavelmente moldarão o próximo ano. Há dois anos, “O Mundo em 2021” dizia que deveríamos esperar incertezas no próximo ano, dadas as interações entre a ainda florescente pandemia de covid-19, recuperação econômica desigual e geopolítica turbulenta. No ano passado, “O Mundo em 2022” disse que 2022 seria um ano de ajuste a novas realidades em áreas como trabalho e viagens sendo reformuladas pela pandemia, e como tendências mais profundas, a ascensão da China e a aceleração das mudanças climáticas.

“Depois de dois anos, em que a pandemia moldou o futuro imediato, o principal fator agora é a guerra na Ucrânia”, disse Tom Sandage, editor das edições anuais da World Ahead. “Nos próximos meses, o mundo terá que lidar com a imprevisibilidade do impacto do conflito na geopolítica e na segurança; a luta para controlar a inflação; caos nos mercados de energia; e o caminho pós-pandêmico incerto da China. Para complicar ainda mais, todas essas coisas estão fortemente conectadas, como engrenagens.”

E estas foram as principais tendências apontadas para 2023:

1. Olhos voltados para a Ucrânia – “Preços de energia, inflação, taxas de juros, crescimento econômico, escassez de alimentos – tudo depende de como o conflito se desenrolará nos próximos meses“.

2. Recessões se aproximam – “As principais economias entrarão em recessão à medida que os bancos centrais aumentam as taxas de juros para sufocar a inflação, um efeito colateral da pandemia que inflou os preços da energia”.

3. O lado positivo do problema climático – “A guerra acelerará a mudança para energias renováveis como uma alternativa mais segura aos hidrocarbonetos.”

4. Pico da China? – “Com a população da China em declínio e sua economia enfrentando turbulências, espera-se muita discussão sobre se a China atingiu o pico.”

5. América dividida – “As divisões sociais e culturais sobre aborto, armas e outras questões controversas continuam a aumentar.”

6. Pontos de focos – “O foco intenso na guerra na Ucrânia aumenta o risco de conflito em outros lugares.”

7. Mudança de alianças – “Em meio a mudanças geopolíticas, as alianças estão respondendo. A OTAN, revitalizada pela guerra na Ucrânia, receberá dois novos membros.”

8. Turismo de vingança – “À medida que os viajantes se envolvem no turismo de ‘vingança’ pós-bloqueio, os gastos dos viajantes quase retomarão níveis de 2019.”

9. Verificação da realidade do metaverso – “A ideia de trabalhar e jogar em mundos virtuais vai pegar além dos videogames?”

10. Ano novo, jargão novo – “Nunca ouviu falar em chave-mestra? … os nimbys estão fora e os yimbys estão dentro; as criptomoedas não são legais e a criptografia pós-quântica é tendência; mas você pode definir um conflito congelado, ou synfuel?”

Vou comentar três dessas tendências.

Um novo sistema global de energia está surgindo

“Em 2022, o apagão de energia causou caos na Europa e em grande parte do mundo, alimentando a inflação e tornando mais provável uma recessão”, escreveu The Economist. “Em setembro de 2022, 1/3 da inflação do mundo rico foi atribuído à energia. O corte do fornecimento de gás à Europa por Vladimir Putin forçou empresas e consumidores a reduzir o consumo em 10% ano sobre ano e provocou temores de desindustrialização. … À medida que os países correm para garantir seus suprimentos de energia, eles estão voltando para os combustíveis fósseis.”

O artigo acrescenta que há um raio de esperança nesse problema de energia. A guerra árabe-israelense de 1973 levou a uma grande crise do petróleo, quando vários países produtores de petróleo do Oriente Médio cessaram as exportações por cinco meses para os EUA e outros países que apoiaram Israel no conflito. O embargo do petróleo gerou longas filas nos postos de gasolina, aumentou os preços do petróleo em 300%, encerrou o período pós-Segunda Guerra Mundial de prosperidade no Ocidente e levantou uma série de ameaças à segurança energética global.

Mas a crise do petróleo de 1973 também desencadeou uma busca por independência energética no Ocidente, levando a grandes investimentos em novas fontes de energia em todo o mundo, bem como a busca por alternativas, como a nuclear. Desde 1977, a produção de petróleo bruto e gás natural aumentou 32% e 81%, respectivamente, nos EUA.

Espera-se agora que o problema energético de 2022 acelere a mudança para fontes renováveis de energia. “Em 2023, o mundo ainda enfrentará mercados instáveis de petróleo e gás, mas também redobrará seus esforços para criar um sistema de energia mais barato, mais limpo e mais seguro”, prevê o The Economist.

“Renováveis 2022”, um relatório da Agência Internacional de Energia confirma esta previsão. “A crise global de energia desencadeou uma busca sem precedentes de fontes de energias renováveis, com o mundo pronto para gerar tanta energia renovável nos próximos 5 anos quanto nos últimos 20”, disse o relatório. “A capacidade solar fotovoltaica global [tecnologia fotovoltaica] deve quase triplicar no período 2022-2027, superando o carvão e se tornando a maior fonte de capacidade de energia do mundo. … A capacidade eólica global quase dobra no período de previsão, com projetos offshore respondendo por um quinto do crescimento. Juntas, a energia eólica e a solar representarão mais de 90% da capacidade de energia renovável adicionada nos próximos cinco anos.”

As empresas enfrentarão um mix tóxico de altos custos e baixa demanda

“A Geopolítica fervilha: guerra, pandemia: qualquer um que tenha liderado uma empresa nos altos e baixos da década de 2020 até agora provavelmente sente que já viu de tudo”, escreveu The Economist. “Agora eles devem se preparar para lutar contra outro inimigo – o monstro da alta inflação e da estagnação econômica.”

Os últimos anos foram caóticos. De cadeias de suprimentos a locais de trabalho híbridos, tem sido muito difícil prever como será o ambiente de negócios no novo normal pós-pandemia. A principal área de concordância é que a pandemia acelerou as transformações digitais que as empresas foram forçadas a fazer para ajudá-las a lidar com a crise. “Bem-vindo ao futuro – não 2021, como você esperava, mas 2025, ou mesmo 2030, dependendo de quem você perguntar”, escreveu The Economist há dois anos em “The World in 2021”.

Além disso, após anos de inflação baixa, as empresas agora têm de lidar com altas taxas de juros e alta inflação. Apesar dos custos mais altos, a demanda do consumidor permaneceu forte. “Isso ajudou os lucros das empresas americanas a atingir um recorde durante o ano.”

Em 2023, os salários e outros custos deverão manter-se elevados. E a inflação contínua e as altas taxas de juros podem levar a uma queda na demanda do consumidor e começar a afetar a economia. “Não é de se admirar, então, que 39% dos diretores financeiros pesquisados pela Deloitte, em agosto de 2022, disseram esperar que a América esteja em um período de estagflação em 2023, e 46% esperam uma recessão.”

“Assim como outros desafios enfrentados nos últimos anos, algumas empresas emergirão em melhor forma do que outras. Os chefes que comandam os custos crescentes e participação de mercado em colapso serão expulsos por investidores insatisfeitos. Mas aqueles que saem vitoriosos desta última luta corporativa terão suas reputações melhoradas.”

A China atingiu o seu auge?

Em 2000, o PIB da China era de US$ 1,2 trilhão, enquanto o PIB dos Estados Unidos era de pouco mais de US$ 10 trilhões. Mas em 2021, o PIB da China subiu para US$ 17,7 trilhões, em comparação com os US$ 23 trilhões dos Estados Unidos. “Na trajetória atual, ultrapassará os EUA dentro de uma década”, disse “A Grande Rivalidade Econômica: China x Estados Unidos.”, um artigo da Harvard Kennedy School. “Pelos critérios que CIA e FMI julgam ser a melhor métrica para comparar economias — a paridade do poder de compra [medida que leva em conta o poder de compra de bens e serviços na moeda de cada país] — a China já ultrapassou os EUA para se tornar a maior economia do mundo.”

“No entanto, uma série de dificuldades que cercam o gigante asiático, algumas das quais autoinfligidas, atrasarão o dia em que ultrapassará a América”, escreveu The Economist neste artigo. “Um número crescente de economistas agora acha que esse dia pode nunca chegar.”

As dificuldades autoinfligidas da China incluem sua política draconiana de covid zero, que respondeu a todos os surtos com bloqueios severos que sufocaram a economia e agora estão sendo afrouxados. O mercado imobiliário está em crise. Uma economia socialista mais controlada pelo Estado tem imposto suas opiniões sobre como os negócios devem ser administrados. E regulamentações agressivas diminuíram a inovação e o dinamismo do setor privado no anteriormente próspero setor de tecnologia. “A economia da China expandiu impressionantes 8,1% em 2021, mas terá sorte se crescer até 3% este ano.”

A longo prazo, a demografia também está trabalhando contra a China, em grande parte baseada na política do filho único em vigor entre 1980 e 2015. “Em 2023, a população da China, atualmente cerca de 1,4 bilhão, provavelmente começará a encolher, e a Índia a superará como o maior país mais populoso. Durante anos, a proporção de idosos na China vem aumentando, enquanto a força de trabalho diminui. Isso também reduziu o crescimento econômico e colocou um fardo enorme sobre os jovens”.

“Em retrospecto, a pandemia marcou o fim de um período de relativa estabilidade e previsibilidade na geopolítica e na economia”, escreveu o editor da World Ahead, Tom Sandage, em conclusão. “O mundo de hoje é muito mais instável, convulsionado pelas vicissitudes da rivalidade entre grandes potências, os tremores secundários da pandemia, turbulência econômica, clima extremo e rápidas mudanças sociais e tecnológicas. A imprevisibilidade é o novo normal. Não há como fugir disso.”

Medindo o Progresso

“Por centenas de milhares de anos, a história humana transcorreu sem nenhum avanço rápido e marcante nos padrões de vida materiais”, escreveu o jornalista do NY Times Ezra Klein na introdução de seu podcast, We Know Shockingly Little About What Makes Humanity Prosper. “E então, de repente,, tudo mudou: a humanidade alcançou uma quantidade verdadeiramente gigantesca de progresso em um piscar de olhos evolutivo. No início do século 21, todos vivemos no mundo legado pelo progresso. E, no entanto, entendemos muito pouco sobre o que impulsiona esse progresso. Isso é importante porque, pelo menos de acordo com algumas métricas, o progresso parece estar diminuindo.”

O convidado do podcast de Klein foi o empresário irlandês Patrick Collison, cofundador e CEO da empresa de serviços financeiros Stripe, uma das startups mais lucrativas e valorizadas do mundo. Collison está muito interessado na longa história do progresso humano e tem sido um dos principais defensores da formação de uma nova disciplina de Estudos do Progresso.

No podcast, Klein e Collison discutiram vários tópicos sobre a história e o estado atual do progresso humano. Mas gostaria de focar meu resumo do podcast em três questões principais: O que é progresso?; por que o progresso está diminuindo?; e precisamos de uma nova disciplina de Estudos do Progresso?

O que é progresso?

“Quando você diz progresso, do que realmente está falando?”, perguntou Klein. “É apenas um atalho para crescimento econômico ou PIB?” Collison respondeu que não há uma definição conclusiva de progresso. Pode ser melhor ter uma intuição ampla sobre o que é o progresso, em vez de tentar defini-lo com muita precisão.

“Para mim, é algo na linha do sucesso, na realização de uma sociedade liberal, pluralista e próspera, é um sentimento entre as pessoas de que seus descendentes podem e provavelmente farão melhor do que eles próprios, e que, de forma mais ampla, o futuro será melhor que o passado, e que pelo menos estamos fazendo um progresso incremental para incorporar valores e moral dos quais pensamos coletivamente que podemos nos orgulhar.”

Ele acrescentou que você deve julgar os períodos de progresso em relação à linha de base que os precedeu. Por exemplo, a Grã-Bretanha do século 18 claramente não era uma sociedade ideal. Mas, em comparação com o século 16, “os ideias de direitos naturais e tolerância religiosa e assim por diante – melhoraram um pouco“. Da mesma forma, a década de 1930 estava longe de ser perfeita nos Estados Unidos, “mas em relação à sociedade de 1830, acho que se compara de forma relativamente favorável. E acho que não é coincidência que Adam Smith – em seu primeiro livro [The Theory of Moral Sentiments], é claro, – era sobre ética e moral e tentava incutir melhores ideais e comportamentos gerais em uma sociedade. E talvez depois disso, ele defendeu e lançou muitos dos fundamentos [em A Riqueza das Nações] do que reconheceríamos como economia moderna. Então não acho perfeito. Mas, pela média, acho que a correlação é positiva.”

Por que o progresso está diminuindo?

Collison e o escritor de ciência Michael Nielsen publicaram Science is Getting Less Bang for Its Buck, um artigo de novembro de 2018 no The Atlantic. Eles escreveram que “hoje, há mais cientistas, mais financiamento para a ciência e mais artigos científicos publicados do que nunca. Isso é encorajador. Mas, mesmo com todo esse aumento de esforço, estamos obtendo um aumento proporcional em nossa compreensão científica? Ou estamos investindo muito mais apenas para sustentar (ou mesmo ver um declínio) na taxa de progresso científico?”

Collison explicou que há duas razões possíveis pelas quais o progresso científico diminuiu nas últimas décadas, apesar do fato de que o número de cientistas, o valor que estamos gastando e a produção de artigos e periódicos produzidos aumentaram por um fator de 20x a 100x entre 1950 e 2010.

Uma possibilidade é que o progresso seja mais difícil porque estamos ficando sem frutos disponíveis, o que fica evidente comparando a primeira metade do século 20 com a segunda. A primeira metade viu grandes avanços fundamentais na física, como a mecânica quântica e a relatividade. Enquanto a segunda metade viu menos avanços na física, houve grandes avanços na biologia – por exemplo, a descoberta do DNA e o sequenciamento do genoma humano; bem como a criação de novos campos de ciências da computação e tecnologias da informação. Pode não ter havido uma grande desaceleração em termos absolutos, mas se você olhar para o progresso per capita, teríamos que descobrir muitas coisas mais importantes para compensar o grande aumento dos investimentos na segunda metade do o século 20.

“Ou a outra possibilidade é que, de alguma forma, estamos fazendo isso de maneira abaixo do ideal”, acrescentou Collison. “Algo mudou e estávamos seguindo esse processo de descoberta com mais eficiência no passado e, presumivelmente, por razões desconhecidas, algo deu errado e agora somos menos eficientes nisso”.

Questões semelhantes foram levantadas sobre inovações tecnológicas em geral. Dado o ritmo da mudança tecnológica, tendemos a pensar em nossa época como a mais inovadora de todos os tempos. Mas, nas últimas décadas, vários economistas argumentaram que nossos crescentes esforços de P&D estão gerando retornos decrescentes.

“Temos smartphones e supercomputadores, big data e nanotecnologias, terapia genética e transplantes de células-tronco”, escreveu The Economist em um artigo de janeiro de 2012. Governos, universidades e empresas gastam juntos cerca de US$ 1,4 trilhão por ano em P&D.” Mas, talvez isso não se compare ao saneamento moderno, eletricidade, carros, aviões, telefone e antibióticos. Essas inovações, desenvolvidas pela primeira vez no final do século 19 e início do século 20, há muito vêm transformando a vida de bilhões.

Em um artigo de setembro de 2012, o economista da Northwestern University, Robert Gordon, questionou a suposição geralmente aceita de que o crescimento econômico é um processo contínuo que persistirá para sempre. Ele escreveu que o crescimento lento que estamos experimentando nos Estados Unidos e em outras economias avançadas pode não ser cíclico, mas sim uma evidência de que o crescimento econômico de longo prazo pode estar atingindo um muro de retornos decrescentes. Houve pouco crescimento antes de 1800, e pode ser concebível que haja pouco crescimento no futuro.

Mas também devemos ter em mente que leva um tempo considerável, muitas vezes muitas décadas, para traduzir os benefícios das inovações tecnológicas em maior produtividade e crescimento econômico. A Revolução Industrial começou por volta da década de 1760, mas o rápido crescimento, os benefícios de produtividade e o aumento da renda per capita que ela levou aconteceram mais de um século depois, aproximadamente entre 1870 e 1970. Talvez esse seja o caso da Internet, IA, genômica e outras inovações importantes sendo implantadas no século XXI.

Precisamos de uma nova disciplina de Estudos do Progresso?

Em um artigo de julho de 2019 no The Atlantic, o economista da Collison e George Mason University, Tyler Cowen, argumentou que “a humanidade precisa melhorar em saber como melhorar” e que, para isso, precisamos de uma nova ciência do progresso.

“O progresso em si é pouco estudado”, disseram eles. “Por progresso, queremos dizer a combinação de avanços econômicos, tecnológicos, científicos, culturais e organizacionais que transformaram nossas vidas e elevaram os padrões de vida nos últimos dois séculos. Por uma série de razões, não existe um movimento intelectual de base ampla focado na compreensão da dinâmica do progresso ou visando o objetivo mais profundo de acelerá-lo. Acreditamos que ela merece um campo de estudo dedicado. Sugerimos inaugurar a disciplina de Estudos do Progresso.”

Ao longo da história, descobertas transformadoras surgiram em bolsões geográficos relativamente pequenos de inovação, como a Grécia na história antiga, partes da China e do mundo muçulmano na Idade Média, Florença durante o Renascimento, norte da Inglaterra no início da Revolução Industrial e Silício Vale na segunda metade do século XX.

Por que a inovação floresceu nesses lugares? O que eles têm em comum? Por que o Vale do Silício aconteceu na Califórnia e não no Japão ou em Boston? Esses são os tipos de questões que os estudos de progresso investigariam. Embora a pesquisa atual em várias disciplinas aborde esses tópicos, ela o faz de maneira altamente fragmentada que não aborda diretamente algumas das questões mais importantes e práticas.

“Nesse sentido, o mundo se beneficiaria de um esforço organizado para entender como devemos identificar e treinar jovens, como os pequenos grupos mais eficazes trocam e compartilham ideias, quais incentivos devem existir para todos os tipos de participantes em ecossistemas inovadores (incluindo cientistas, empresários, gerentes e engenheiros), o quanto diferentes organizações diferem em produtividade (e os impulsionadores dessas diferenças), como os cientistas devem ser selecionados e financiados e muitas outras questões relacionadas.

No final do podcast, Klein observou que, embora as pessoas tenham ficado empolgadas com os produtos e serviços inovadores aos quais agora têm acesso, muitas não acham que a vida melhorou em um nível macro. “Não é como se você pudesse olhar em volta e dizer, bem, eu tenho este computador no bolso e tudo está indo muito bem também. É como se eu tivesse um computador no bolso e o que ele continua me dizendo é que tudo não está indo bem.”

Collison disse que concordava “sobre a importância central de garantir que as melhorias no padrão de vida sejam realmente amplamente realizadas em toda a sociedade. Isso também, penso eu, poderia servir como um manifesto para algumas dessas ideias dos Estudos de Progresso.”

“E minha opinião seria que, tanto do ponto de vista moral, mas talvez mais importante do ponto de vista político-econômico, o que importa é se, em uma base absoluta, as pessoas sentem que estão percebendo oportunidades, suas vidas estão melhorando , que as coisas estão melhorando, que seus filhos estarão em uma situação melhor.”

Aproveitando os investimentos em nuvem

“A última década trouxe duas grandes tendências”, disse o Five Keys To Innovating Faster With Cloud, relatório da Forrester Research. “Primeiro, pela necessidade crescente de inovação e adaptabilidade, à medida que as empresas respondem às tendências orientadas para o cliente. Ao mesmo tempo, as plataformas de nuvem avançaram rapidamente em suas capacidades e facilidade de implantação. Aproveitar a nuvem tornou-se a maneira mais rápida de modernizar a tecnologia e fornecer a inovação e a adaptabilidade necessárias em uma estratégia obcecada pelo cliente.”

A nuvem surgiu no final dos anos 2000 como um novo modelo de computação – o terceiro na história da indústria de TI, depois da computação centralizada, baseada em mainframe e dos modelos cliente-servidor baseados em PC. A internet é a tecnologia que define o modelo de nuvem.

A nuvem passou por três estágios principais nos últimos quinze anos. Primeiro veio a infraestrutura como serviço, oferecendo escalabilidade quase ilimitada a preços muito atrativos. Então veio o software como serviço, oferecendo uma maneira mais rápida e menos dispendiosa de prototipagem e implantação aplicativos inovadores com ferramentas avançadas como contêineres, Kubernetes e microsserviços. A computação em nuvem entrou agora no terceiro estágio – um importante motor de transformação de negócios que está ajudando as empresas a se adaptarem à digitalização da economia – uma digitalização que acelerou significativamente desde o advento do Covid-19 em março de 2020.

O relatório cita as principais razões dadas pelos tomadores de decisão da empresa para adotar a computação em nuvem: capacidade de escalar rápida e facilmente (41%); serviços gerenciados por especialistas de provedores de serviços em nuvem (40%); capacidade de implantar equipe interna de TI para outras tarefas (37%); tempo de implantação mais rápido (36%); e foco nas prioridades de negócios em vez de infraestrutura (30%).

“Maturidade é importante na construção de sua estratégia de nuvem”, observa o relatório. Uma estratégia de nuvem bem-sucedida precisa estar alinhada com o nível de maturidade da organização, para garantir que a empresa não passe por problemas. “Embora algumas organizações estejam muito avançadas no uso da nuvem, muitas empresas ainda estão no início de sua jornada.”

Isso não é de surpreender. Historicamente, nos últimos dois séculos, houve um intervalo de tempo significativo entre a adoção de tecnologias transformadoras por organizações de ponta e sua disseminação por empresas e setores em toda a economia. As tecnologias transformadoras exigem grandes investimentos complementares – como redesenho de processos de negócios, co-invenção de novos produtos e modelos de negócios e requalificação da força de trabalho – antes que possam ser amplamente adotadas.

Por exemplo, na última década, as principais universidades e empresas desenvolveram aplicativos de IA impressionantes que já igualaram ou superaram os níveis humanos de desempenho em várias áreas, incluindo reconhecimento de imagem e fala, classificação de câncer de pele e detecção de câncer de mama, e derrotando humanos campeões em jogos altamente complexos como Jeopardy e o Go. Mas, em um estudo recente, publicado pela Accenture sobre o estado da IA no mercado, descobriu que apenas 12% das empresas se qualificam como tendo a maturidade de IA necessária para alcançar crescimento superior e transformação de negócios, enquanto a grande maioria das organizações ainda tem níveis relativamente baixos de maturidade da IA.

O relatório lista cinco pontos que toda organização deve ter em mente para ajudá-la a desenvolver sua estratégia de nuvem.

Sua estratégia de nuvem deve estar alinhada com sua visão e contexto de negócios. “Se você deseja usar a nuvem com sucesso, coloque todas as decisões sobre nuvem em relação à sua estratégia de negócios, independentemente do seu nível de maturidade.” Em outras palavras, desenvolva uma estratégia de nuvem coesa para toda a empresa com base em seu valor comercial geral para a organização, em vez de criar um plano de nuvem em partes.

Cloud-native é uma forma de trabalhar, não apenas um conjunto de tecnologias. As empresas devem ver a mudança para a nuvem como uma excelente oportunidade para adotar atributos nativos da nuvem e formas de trabalhar para obter grandes melhorias em agilidade, resiliência, automação e produtividade. “Os principais desafios para uma estratégia de nuvem bem-sucedida são de natureza cultural, não técnica. As tecnologias nativas da nuvem agregarão pouco valor se as práticas e os sistemas ao seu redor não forem modernizados. Isso se aplica a arquiteturas, processos, governança, habilidades, financiamento e licenciamento.”

Governança de Cloud é um tema crítico para ser debatido entre governados e governantes. “Mesmo depois de muitos anos de adoção da nuvem, a governança continua sendo um conceito relativamente novo, pois as organizações têm se concentrado mais na velocidade e na flexibilidade que a nuvem oferece. … Trabalhe em conjunto com seus fornecedores, unidades de negócios, desenvolvedores e clientes para criar um modelo de governança compartilhada que facilite, em vez de impedir, a inovação e a produtividade.”

Nuvem nem sempre é a resposta certa. “O padrão para a nuvem como primeiro pensamento desconsidera os pontos fortes exclusivos que outras plataformas de computação têm a oferecer. … A simplicidade obtida com a padronização em nuvem para tudo pode resultar em perda de experiência do cliente, problemas de desempenho, violações de conformidade, aumento de custos, latência ou riscos de concentração de fornecedores.”

Se você está adicionando complexidade, ela deve ter valor comercial. “Um dos benefícios da nuvem é que ela oferece muitas opções. Um de seus riscos é que pode rapidamente se tornar muito complexo. Se você estiver optando por um modelo de nuvem mais complexo, seja claro sobre o valor comercial que a complexidade oferece.”

Além desses tópicos, o relatório da Forrester inclui um modelo de fundamentos de estratégia de nuvem para ajudar a orientar as empresas em sua jornada para a nuvem. O Modelo compreende quatro pontos-chave:

Há uma nova taxonomia para plataformas de nuvem. Em seus primeiros anos, a nuvem era vista principalmente como xxx-as-a-service na Internet, em particular, infraestrutura como serviço (IaaS), plataforma como serviço (PaaS) e software como serviço (SaaS). Na opinião da Forrester, essa taxonomia não descreve com precisão o serviço de nuvem disponível atualmente. Em vez disso, a nuvem hoje oferece serviços em uma ampla variedade de áreas, incluindo desenvolvimento de aplicativos, banco de dados e análises, segurança, gerenciamento e consultoria.

Há muito tempo vejo a computação em nuvem como a Internet dos Serviços, oferecendo todos os tipos de serviços como serviço, incluindo serviços ao consumidor, serviços empresariais, serviços governamentais, serviços financeiros, serviços de saúde, serviços educacionais e assim por diante.

As práticas de nuvem modernizam o desenvolvimento. Embora a nuvem esteja enraizada na tecnologia, alcançar todos os seus benefícios requer a implementação das práticas corretas para modernizar a cultura e os processos da organização. “Para modernizar as práticas, comece olhando para o escopo dos sistemas (engajamento, insights, registro e inovação); casos de uso fundamentais (construir, migrar, modernizar e comprar/personalizar); e planos de governança (segurança, gerenciamento, operações, arquitetura e habilidades).”

Os parceiros de nuvem aceleram o caminho. Como tem sido o caso da manufatura, uma economia de nuvem bem-sucedida requer a organização de uma cadeia de suprimentos de serviços, ou seja, alcançar a variedade certa de parceiros para muitos dos serviços antes prestados internamente. “Você pode se apoiar em players familiares, como integradores de sistemas, provedores de serviços gerenciados ou consultorias, mas seus parceiros também podem incluir um provedor de plataforma, uma comunidade de código aberto ou até mesmo seus maiores concorrentes.”

A experiência do cliente (CX) e a experiência do funcionário (EX) medirão seu sucesso. Uma estratégia de nuvem bem-sucedida requer um trabalho próximo nas várias unidades de uma empresa para garantir que elas tenham encontrado e implementado o conjunto apropriado de serviços em nuvem. As partes interessadas internas podem adquirir de maneira fácil e direta uma solução de nuvem por conta própria, o que pode contornar a estratégia geral de nuvem corporativa da empresa. “A nuvem agora é seu produto; retenha o que as pessoas amam (ser sob demanda, fácil de configurar e fornecer serviços avançados) e melhore ainda mais a experiência.”

“Em uma era de crescente mesmice digital, a nuvem em si não é o principal diferenciador”, concluiu Forrester. “Ter uma estratégia de nuvem favorece a inovação. Os líderes de arquitetura e desenvolvimento devem trabalhar com todos os parceiros internos e externos para desenvolver uma estratégia que agregue valor real às suas organizações e evite a estagnação, gastos excessivos e mau alinhamento que afetam e arruínam muitas estratégias de nuvem. Esses fundamentos fornecerão os blocos de construção para desenvolver e implementar a estratégia que modernizará sua tecnologia e diferenciará suas experiências.”

A ciência do serviço

A Academia Nacional de Engenharia (NAE) realizou um fórum online sobre Engenharia de Sistemas de Serviços na Era da IA Centrada no Homem. “Com os avanços da IA preparados para impulsionar a produtividade e a qualidade do sistema de serviços – semelhante à maneira como as gerações anteriores de tecnologia revolucionaram a produtividade e a qualidade da agricultura e da manufatura – é hora de fazer um balanço para as partes interessadas da indústria, acadêmicos e governamentais sobre este importante tópico”, escreveu o NAE em seu site.

A agenda incluiu uma palestra de abertura do executivo aposentado da IBM, Nick Donofrio. Seguiram-se quatro painéis sobre vários aspectos dos sistemas de serviços e foram concluídos com uma discussão aberta sobre projeções para o futuro da ciência do serviço e sistemas sociotécnicos relacionados.

O Service Science, Management and Engineering (SSME) foi uma iniciativa do Almaden Research Lab da IBM, lançada no início dos anos 2000 em parceria com várias universidades como um campo de estudo interdisciplinar destinado a aplicar ciência, tecnologia e inovação ao setor de serviços da economia. O setor de serviços é o maior na maioria das economias do mundo. Na época, os serviços já representavam mais de 70% do PIB e dos empregos nas economias avançadas, além de uma parcela crescente do faturamento de muitas empresas.

Algumas observações e questões abordadas no Fórum NAE: Por que a ciência de serviços é um tópico tão nebuloso e difícil de descrever?; Que progresso fizemos nos vinte anos desde que a ciência do serviço foi lançada?; e Quais são os principais desafios futuros?

Apesar de representarem uma grande parcela do PIB e dos empregos ao redor do mundo, a natureza intrínseca dos serviços ainda permanece nebulosa, – escondidos à vista de todos como se fossem uma espécie de matéria escura. É mais fácil definir o setor de serviços pelo que ele não é: não é agricultura ou pesca, e não é manufatura, construção ou mineração. Quase todos os outros trabalhos estão centrados nos serviços.

O que é um serviço? “Um serviço é qualquer coisa vendida no comércio que não seja um objeto”, é uma das definições mais simples que já vi, atribuída ao The Economist. Gosto particularmente da definição prática de serviços do professor do INSEAD, James Teboul, presente em seu livro de 2006 Service is Front Stage: We’re All in Services …

Toda organização consiste em atividades de front-stage e back-stage. Os serviços lidam com as interações do estágio inicial, enquanto a manufatura e a produção lidam com as operações internas e ocultas. Alta qualidade e custos competitivos são os principais objetivos das atividades de backstage, alcançados por meio de especialização, padronização e automação. As pessoas são os principais atores. Alcançar uma experiência superior para o cliente é um dos principais objetivos dessas atividades voltadas para as pessoas, muitas vezes como uma colaboração entre os provedores e consumidores de serviços.

Eu costumo comparar os serviços à principal diferença entre a inovação na economia industrial dos séculos 19 e 20 e a inovação na economia de serviços do século 21.

A P&D na economia industrial concentrava-se principalmente em objetos físicos naturais e projetados. Graças aos grandes avanços da ciência e da engenharia nos últimos dois séculos, agora podemos construir objetos físicos altamente complexos, como aviões, pontes e microprocessadores. Enquanto continuamos avançando nesse trabalho, nosso próximo desafio agora é aplicar P&D a sistemas organizacionais voltados para o mercado e baseados em humanos, como empresas, indústrias, economias, governos e cidades.

Objetos físicos complexos consistem em um grande número de componentes físicos que se comportam conforme projetado. Isso torna possível prever o comportamento geral do objeto complexo sob condições variáveis. Por outro lado, as pessoas, suas diversas interações e os serviços que prestam umas às outras são os componentes-chave de sistemas organizacionais complexos. Pessoas e serviços exibem um alto grau de variação que torna tais sistemas intrinsecamente imprevisíveis e, portanto, requerem novas abordagens para seu projeto e operação.

Além disso, a maior parte da P&D no setor industrial da economia ocorre em laboratórios e fábricas, e há um intervalo de tempo entre o desenvolvimento de novas tecnologias e produtos e sua posterior implantação no mercado.

Não é assim com os serviços. A maior parte da inovação em serviços ocorre no mercado, em um tempo e local muito mais próximos de onde os serviços são implantados. É difícil imaginar um ambiente onde novas ideias de serviços sejam desenvolvidas longe do mercado real e dos indivíduos e organizações que os consomem.

Em 2016, tive uma conversa interessante com analistas de uma organização de pesquisa de TI para o varejo, que estavam preparando um relatório sobre o estado da ciência do serviço. Eles observaram que estávamos ouvindo um pouco menos sobre a ciência do serviço naquela época em comparação com 5 ou 10 anos antes. Foi porque cansamos do assunto e partimos para outras áreas de inovação?

Na minha opinião, as aplicações da ciência e da engenharia aos serviços já eram tão bem aceitas que não eram mais tema de debate. A batalha estava ganha. As tecnologias, métodos e conceitos outrora pioneiros na ciência de serviços agora fazem parte de várias disciplinas convencionais. Os serviços agora eram o centro das atenções em algumas das áreas mais importantes da ciência da computação e TI, incluindo IA, computação em nuvem e design thinking.

Por exemplo, em seu livro Service in the AI Era, Jim Spohrer, Paul Maglio, Stephen Vargo e Marcus Warg escreveram que “o serviço está rapidamente se tornando o conceito central de nosso tempo, à medida que as ofertas de serviços se tornam infundidas com tecnologias avançadas como inteligência artificial (IA) e escalar para novos níveis de qualidade, produtividade, conformidade e inovação sustentável”.

Ao longo da história, revoluções científicas foram lançadas quando novas ferramentas possibilitaram novas medições e observações, por exemplo, o telescópio, o microscópio, espectrômetros, sequenciadores de DNA. Nossas novas ferramentas de big data estão dando início a uma revolução científica baseada em informações, ajudando-nos a extrair insights das enormes quantidades de dados que coletamos por meio da aplicação de métodos científicos testados e comprovados, ou seja, evidências empíricas e mensuráveis sujeitas a explicações e previsões testáveis.

Há muito tempo aplicamos métodos científicos nas ciências naturais e na engenharia. Mas, dada a nossa capacidade recém-descoberta de coletar dados valiosos em quase qualquer área de interesse, agora podemos trazer métodos científicos testados e comprovados para disciplinas centradas nas pessoas, como as ciências sociais e as humanidades. Agora podemos entender melhor e fazer previsões em sistemas complexos e orientados a serviços, como assistência médica, organizações empresariais, agências governamentais e cidades.

A computação em nuvem é outro exemplo interessante. Eu penso na computação em nuvem como sendo essencialmente a Internet dos Serviços. Os datacenters agora se tornaram as fábricas de serviços baseados em nuvem, exigindo grandes avanços em produtividade e qualidade para poder suportar a demanda por informações e serviços personalizados em massa de todos os tipos. Software e aplicativos são cada vez mais fornecidos como serviços on-line em escala industrial, enquanto a Internet e as redes sem fio conectam cada vez mais dispositivos a essas ofertas.

Finalmente, dado que os serviços são sobre interações orientadas para as pessoas, as tecnologias de serviço desempenham um papel importante no pensamento de design. É muito mais fácil apreciar o papel do design quando se trata de objetos físicos: carros, pontes, prédios, vestidos, sapatos, joias, smartphones, laptops e assim por diante. Mas é consideravelmente mais difícil avaliar sua importância quando se trata de entidades mais abstratas, como serviços, sistemas, informações e organizações. No entanto, esses sistemas baseados em serviços respondem pela maior parte da crescente complexidade em nossas vidas diárias. O design thinking visa tornar nossas interações com produtos e instituições complexas o mais intuitivas e atraentes possível.

Vou concluir lembrando que temos aplicado ciência, tecnologia e inovação aos setores agrícola e industrial da economia por mais de duzentos anos, – desde o advento da Revolução Industrial, – enquanto a ciência de serviços tem apenas um par décadas de idade. Ainda temos muito a aprender sobre a melhor forma de aplicar a ciência, a tecnologia e a inovação à nossa economia de rápido crescimento orientada para serviços.

O software da mente

Semanas atrás, ouvi o podcast Freakonomics, apresentado por Stephen Dubner. O podcast trouxe comentários de cientistas sociais, mas focou no trabalho de Gert Jan Hofstede, professor de ciências sociais na Universidade de Wageningen, na Holanda, cujo trabalho é focado em sociabilidade artificial, – um estudo do comportamento social humano baseado em modelos de computação. Ele lidera um projeto de pesquisa sobre culturas, iniciado há mais de 50 anos por seu pai Geert Hofstede, que faleceu em 2020.

“Cada pessoa carrega em si, padrões de pensamento, sentimento e comportamento que foram aprendidos ao longo da vida”, escreveram os Hofstedes em seu livro de 2011 Cultures and Organizations: Software of the Mind, em coautoria com Michael Minkov. “Muito desse padrão é adquirido na primeira infância, porque nessa época a pessoa está mais suscetível ao aprendizado e à assimilação. Assim que certos padrões de pensamento, sentimento e ação se estabelecem na mente de uma pessoa, ela deve desaprender esses padrões antes de poder aprender algo diferente, e desaprender é mais difícil do que aprender pela primeira vez.”

Os padrões de pensamento que orientam nossos comportamentos podem ser vistos como programas da mente. “Isso não significa, é claro, que as pessoas são programadas da mesma forma que os computadores”, disseram os autores. “O comportamento de uma pessoa é apenas parcialmente predeterminado por seus programas mentais: ela tem uma capacidade básica de se desviar deles e reagir de maneiras diferentes novas, criativas, destrutivas ou inesperadas.” A cultura, o software da mente, “apenas indica quais reações são prováveis e compreensíveis, dado o passado de alguém”.

No podcast, Gert Jan Hofstede discutiu o poder da cultura: “ … Se você faz parte de uma sociedade, está inserido em uma cultura; como uma gota em um grande rio. Você pode decidir por seguir por vários caminhos, mas isso não faz o rio mudar. Portanto, estamos todos restringindo uns aos outros por meio de nossa cultura coletiva”.

O projeto de Hofstede identificou seis dimensões fundamentais que determinam a cultura geral de uma sociedade:

1. Individualismo versus Coletivismo: até que ponto os indivíduos se sentem independentes, em oposição a serem membros interdependentes de grupos sociais maiores;

2. Distância do Poder: até que ponto os membros menos poderosos da sociedade aceitam e esperam que o poder seja distribuído de forma desigual;

3. Masculinidade: até que ponto o uso da força é endossado socialmente;

4. Evitar Incertezas: a tolerância de uma sociedade para incertezas e ambiguidades;

5. Orientações de longo prazo: a capacidade de uma sociedade para lidar com a mudança; e

6. Imposição versus Restrição: a atitude de uma sociedade em relação à liberdade versus dever.

Deixe-me comentar brevemente cada um desses tópicos.

1. Individualismo versus Coletivismo

As sociedades individualistas têm uma consciência do “eu”, onde se espera que todos cuidem de si mesmos e de sua família imediata. Eles tendem a se concentrar em falar o que pensam, no direito à privacidade e na aquisição de novas habilidades para progredir. As sociedades coletivistas têm uma consciência do “nós”, na qual as pessoas desde o nascimento são integradas em famílias extensas e grupos fortes e coesos. Eles tendem a enfatizar a lealdade, os relacionamentos e a harmonia do grupo.

“Em uma sociedade individualista, uma pessoa é como um átomo em um gás, – Elas podem flutuar livremente por ai. E a melhor coisa que você pode se tornar é você mesmo. E em uma sociedade coletivista, uma pessoa é como um átomo em um cristal.”

O individualismo prevalece nos países desenvolvidos ocidentais, enquanto o coletivismo prevalece nos países menos desenvolvidos e orientais. Não surpreendentemente, os EUA têm o maior índice de individualismo (91), seguidos pela Austrália (90), Grã-Bretanha (89), Canadá (80), Hungria (80) e Holanda (80). A maioria dos países europeus tem um índice de individualismo acima de 50. A Índia tem um índice de 48, o Japão (46) e a Rússia (39); China, Cingapura, Tailândia e Vietnã têm um índice de 20, Coréia do Sul (18) e Indonésia (14). Na América Latina, o índice da Argentina é 46, Brasil (38), México (30) e Chile (23). A maioria dos outros países da América Latina tem um índice abaixo de 20.

2. Distância do poder

A distância do poder sugere que o nível de desigualdade de uma sociedade é aceito tanto pelos seguidores quanto pelos líderes. Poder e desigualdade são fatos fundamentais em qualquer sociedade porque sem a aceitação do governo e da liderança empresarial, as grandes sociedades de hoje não poderiam funcionar. Um alto índice de distância do poder significa que a hierarquia está bem estabelecida e aceita na sociedade; um índice mais baixo significa que as pessoas questionam a autoridade e preferem um poder mais distribuído.

Governos autocráticos como Rússia, China, Filipinas, Malásia, Indonésia, Índia, a maioria dos países muçulmanos e vários países latino-americanos têm índices de poder relativamente altos. Os EUA, Canadá, Europa Ocidental, Austrália e Nova Zelândia têm baixos índices de poder.

3. Masculinidade versus Feminilidade

A masculinidade é definida como uma preferência na sociedade por conquistas, assertividade, competição e recompensas materiais pelo sucesso. Sua contraparte, a feminilidade, significa preferência pela cooperação, modéstia, qualidade de vida e cuidado com os fracos. Em uma sociedade mais masculina, homens e mulheres aderem aos papéis de gênero mais patriarcais, por exemplo, finanças versus emoções. Sociedades mais femininas tendem a ter menos pobreza e taxas de alfabetização mais altas.

A masculinidade é alta no Japão (95), Áustria (79), Itália (70) e México (69); moderadamente alto na Alemanha (66), Grã-Bretanha (66), Estados Unidos (62) e Austrália (61); moderadamente baixa na França (43), Espanha (42), Coreia do Sul (39) e Tailândia (34); e baixa na Dinamarca (16), Holanda (14), Noruega (8) e Suécia (5).

4. Evitar Incertezas

Evitar incertezas está relacionado ao nível de tolerância de uma sociedade para a ambiguidade. “Ele indica até que ponto uma cultura programa seus membros para se sentirem desconfortáveis ou confortáveis em situações não estruturadas. Situações não estruturadas são novas, desconhecidas, surpreendentes e diferentes do habitual.”

Sociedades com alto grau de aversão à incerteza geralmente têm códigos rígidos de comportamento, diretrizes e leis. Aqueles com um índice mais baixo mostram mais aceitação de ideias divergentes e ambiguidades, e tendem a ter menos regulamentações.

As pontuações do Índice de Prevenção de Incertezas são altas na Rússia (95), Polônia (93), Sérvia (92) e outros países da Europa Central e Oriental; no Peru (86), Argentina (86), Chile (86), México (81) e outros países latino-americanos; e no Japão (92) e na Coreia do Sul (85). Eles são mais baixos no Canadá (48), nos Estados Unidos (46), na Grã-Bretanha (35) e em outros países de língua inglesa; na Suécia (29), Dinamarca (23) e outros países do norte da Europa; e na China (30), Vietnã (30) e Cingapura (8).

5. Orientações de longo prazo

“Em uma cultura orientada para o longo tempo, a noção básica sobre o mundo é que ele está em fluxo e a preparação para o futuro é sempre necessária. Em uma cultura orientada para o tempo curto, o mundo é essencialmente como foi criado, de modo que o passado fornece uma bússola moral e aderir a ela é moralmente bom”. Sociedades com alto índice de longo prazo veem a adaptação e a solução pragmática de problemas como uma necessidade. Os países pobres orientados para o curto prazo tendem a ter pouco ou nenhum desenvolvimento econômico.

A orientação de longo prazo é outra área em que os Estados Unidos (26) são uma exceção substancial entre as economias desenvolvidas. Vários países latino-americanos e africanos têm índices abaixo de 25. Os países do Leste Asiático ocupam os primeiros lugares na orientação de longo prazo, incluindo Coréia do Sul (100), Taiwan (93), Japão (88) e China (87); Os países do Leste Europeu também têm uma classificação alta, incluindo Ucrânia (86), Estônia (82), Rússia (81); assim como a Alemanha (83) e a Suíça (74).

Indulgência versus Restrição

Em uma cultura indulgente, é bom ser livre e fazer o que seus impulsos querem que você faça, enquanto em uma cultura contida a vida é difícil e o dever é o estado normal de ser. Uma sociedade indulgente é aquela que permite “gratificação relativamente livre dos desejos humanos básicos e naturais relacionados a aproveitar a vida e se divertir. Restrição representa uma sociedade que controla a gratificação das necessidades e a regula por meio de normas sociais estritas”.

Os países latino-americanos ocupam o primeiro lugar em indulgência, incluindo México (97), El Salvador (89) e Colômbia (83); o mesmo acontece com os países de língua inglesa, incluindo Nova Zelândia (75), Austrália (71), Grã-Bretanha (69), Canadá (68) e Estados Unidos (68); e países do norte da Europa, incluindo Suécia (78), Dinamarca (70), Holanda (68) e Islândia (67). A moderação prevalece na Europa Oriental, incluindo Hungria (31), Polônia (29) e Rússia (20); na Ásia, incluindo Coreia do Sul (29), Índia (26) e China (24); e no mundo muçulmano, incluindo Marrocos (25), Iraque (17), Egito (4) e Paquistão (0).

O que você aconselharia a um país que deseja mudar sua cultura, perguntou Dubner. “É inútil aconselhar alguém sobre qual deve ser sua cultura nacional, porque não há como mudá-la”, respondeu Hofstede. “[I] se você olhar 100 anos atrás e olhar para o mapa cultural do mundo, você pode ler escritores de diferentes países, você verá que há uma continuidade surpreendente.”

Que tal a convergência cultural em 20 a 50 anos? “Não há nenhuma evidência de convergência, a não ser que, se os países se tornarem igualmente ricos, todos se tornarão mais individualistas”, respondeu Hofstede. “Mas os chineses, mesmo ricos, serão muito mais coletivistas e muito mais orientados para o longo prazo do que os americanos.”

A economia disruptiva da IA

O seminário do professor Avi Goldfarb, da Universidade de Toronto, sobre o valor econômico da IA. Goldfarb explicou que a melhor maneira de avaliar o impacto de uma tecnologia potencialmente transformadora é observar como a tecnologia reduz o custo de algo amplamente utilizado. Os computadores, por exemplo, reduziram drasticamente o custo de operações digitais como a aritmética, em várias ordens de grandeza. Como resultado, aprendemos a definir todos os tipos de tarefas em termos de operações digitais, por exemplo, transações financeiras, gerenciamento de estoque, processamento de texto, fotografia e outros. Da mesma forma, a internet reduziu o custo das comunicações e a Web reduziu o custo do acesso à informação, o que levou a um enorme aumento de aplicações baseadas em comunicação e informação, como streaming de música e vídeo e mídia digital.

Por este ponto de vista, a IA é essencialmente uma tecnologia de previsão, e seu impacto econômico é reduzir o custo e expandir o número e a variedade de aplicativos que dependem de previsões. Uma descoberta importante do relatório AI de 2022 foi que a IA está se tornando muito mais acessível e com melhor desempenho, levando à ampla adoção comercial de aplicativos baseados em IA. “Desde 2018, o custo para treinar um sistema de classificação de imagens diminuiu 63,6%, enquanto o tempo de treinamento melhorou 94,4%”, disse o relatório.

Goldfarb e seus colegas Ajay Agrawal e Joshua Gans publicaram sua pesquisa no livro de 2018 Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. E recentemente, eles publicaram Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence.

“Quando publicamos Prediction Machines em 2018, pensamos que tínhamos dito tudo o que precisávamos sobre a economia da IA”, escreveram os autores no prefácio de seu novo livro. “Nós estávamos enganados. Definimos uma estrutura para a economia da IA naquele livro, que continua útil até hoje. No entanto, a estrutura das Máquinas de Previsão contou apenas parte da história, a parte das soluções pontuais. Nos anos seguintes, descobrimos que outra parte fundamental da história da IA ainda não havia sido contada, a parte dos sistemas. Contamos essa história aqui.”

“Embora estivéssemos focados nas propriedades econômicas da própria IA – reduzindo o custo da previsão – subestimamos a economia de construir os novos sistemas nos quais as IAs devem ser incorporadas”, acrescentaram. “Se tivéssemos entendido isso melhor, em vez de avaliar o cenário de proeza na produção de modelos de aprendizado de máquina de última geração, teríamos pesquisado o cenário de aplicativos focados em problemas de previsão onde os sistemas nos quais eles seriam ser incorporados já foram projetados para previsão de máquina e não exigiriam o deslocamento de previsões humanas.Teríamos procurado empresas que já empregassem grandes equipes de cientistas de dados que tivessem integrado a análise preditiva ao fluxo de trabalho da organização.”

Em sua busca por tais empresas, eles descobriram que as instituições financeiras estavam entre as mais prontas para implantar IA em escala em suas organizações porque já empregavam grandes equipes de analistas para prever uma variedade de comportamentos criminosos, incluindo fraude, lavagem de dinheiro e descumprimento de sanções. O mesmo aconteceu com as organizações de comércio eletrônico, cujo sucesso dependia de decisões importantes baseadas em dados, como recomendações personalizadas de produtos e gerenciamento inteligente de inventário. Vários outros setores adotaram a IA em áreas específicas, como a descoberta automatizada de medicamentos em produtos farmacêuticos e decisões de subscrição em seguros, mas, embora fossem soluções pontuais promissoras, não podiam ser consideradas soluções transformacionais para todo o sistema.

Como já vimos, nos últimos dois séculos, geralmente há um intervalo de tempo significativo entre a entrada de uma nova tecnologia e seu impacto transformador nas economias e sociedades. Leva um tempo considerável, muitas vezes décadas, para que essas novas tecnologias sejam amplamente adotadas. As tecnologias historicamente transformadoras têm um grande potencial desde o início, mas perceber esse potencial requer um repensar fundamental das organizações e grandes investimentos complementares, incluindo redesenho de processos de negócios; novos produtos inovadores, aplicativos e modelos de negócios; e a requalificação da força de trabalho.

Por exemplo, a produtividade do trabalho nos Estados Unidos cresceu apenas 1,5% entre 1973 e 1995. Esse período de baixa produtividade coincidiu com o rápido crescimento do uso de TI nos negócios, dando origem ao paradoxo da produtividade de Solow, uma referência ao economista Prêmio Nobel do MIT Robert Solow a piada de 1987: “Você pode ver a era do computador em qualquer lugar, menos nas estatísticas de produtividade”. Mas, a partir de meados da década de 1990, a produtividade da mão-de-obra nos EUA aumentou para mais de 2,5%, à medida que as tecnologias de internet em rápido crescimento e a reengenharia de processos de negócios ajudaram a espalhar inovações que aumentam a produtividade em toda a economia.

Da mesma forma, o crescimento da produtividade não aumentou até 40 anos após a introdução da energia elétrica no início da década de 1880. Demorou até a década de 1920 para as empresas descobrirem como reestruturar suas fábricas para aproveitar a energia elétrica com inovações de fabricação, como a linha de montagem.

A IA agora está emergindo como a tecnologia definidora da nossa era. As tecnologias de IA estão se aproximando ou superando os níveis humanos de desempenho em visão, reconhecimento de fala, tradução de idiomas e outros domínios, que, não muito tempo atrás, eram vistos como exclusivo dos humanos. Nos próximos anos, grandes avanços em aprendizado profundo e modelos de fundação levarão a aplicativos baseados em IA ainda mais impressionantes.

Ao mesmo tempo, as oportunidades para a IA melhorar a qualidade das decisões de negócios e criar valor econômico são ilimitadas, observaram Agrawal, Gans e Goldfarb em From Predictions to Transformations, um artigo da Harvard Business Review baseado em seu novo livro. “Mas como as decisões em uma área de uma organização geralmente têm impacto nas decisões em outras áreas, a introdução da IA geralmente envolve o redesenho de sistemas inteiros. Dessa forma, a IA é semelhante às tecnologias inovadoras do passado, como a eletricidade, que inicialmente foi usada apenas de forma restrita, mas acabou transformando a manufatura por completo”.

Em outras palavras, apesar de suas conotações de inteligência humana, a implantação generalizada de sistemas de IA em toda a economia seguirá um ciclo de vida semelhante ao das tecnologias historicamente transformadoras e exigirá um repensar fundamental de organizações, processos, modelos de negócios e talentos.

Deixe-me resumir alguns dos principais desafios na implantação de sistemas baseados em IA.

A mudança dos sistemas de IA leva tempo. “Apesar de algumas marcas alternativas, as novas tecnologias de IA são basicamente avanços nas estatísticas. Eles permitem prever resultados mais multifacetados e, ao fazê-lo, aproveitar dados que, de outra forma, poderiam não ser explorados. E suas aplicações iniciais foram focadas no que poderiam entregar imediatamente: previsões melhores e mais baratas do que os humanos estavam fazendo.”

O artigo argumenta que, embora a tradução de idiomas, a análise de imagens médicas e a detecção de fraudes financeiras sejam avanços impressionantes da IA, eles dificilmente são transformadores. “Eles se encaixam nos negócios existentes sem muito barulho, substituindo precisamente os humanos que tradicionalmente faziam previsões. Em todos os outros aspectos, os negócios permanecem inalterados.” Neste ponto, o impacto da IA está longe do impacto transformador da eletricidade ou TI.

A IA está mudando a tomada de decisões. “A maioria das decisões exige duas coisas do tomador de decisão: a capacidade de prever os possíveis resultados de uma decisão e julgamento. A previsão é amplamente baseada em dados. O julgamento é basicamente uma avaliação subjetiva de fatores contextuais que não são facilmente reduzidos a dados”.

O julgamento é a parte da tomada de decisão que, ao contrário da previsão, não pode ser explicitamente descrita e executada por uma máquina. Enquanto as previsões são geralmente baseadas em informações, o julgamento é baseado em fatores indescritíveis como intuição, sentimentos inconscientes ou analogias com situações um tanto semelhantes do nosso passado.

Com o tempo, descobriremos que muitas tarefas podem ser reformuladas como problemas de previsão. E, à medida que as previsões de máquina se tornam baratas e comuns, o valor do julgamento e de outras tarefas humanas que alavancam e complementam a previsão aumentará.

A IA muda a incerteza. “O valor da IA vem da melhoria das decisões ao prever o que acontecerá com fatores que, de outra forma, seriam incertos. Mas uma consequência é que suas próprias decisões se tornam menos confiáveis para os outros. A introdução da IA na cadeia de valor significa que seus parceiros terão que coordenar muito mais para absorver essa incerteza.”

Por exemplo, se os restaurantes adotarem a IA para uma previsão precisa da demanda, provavelmente desperdiçarão menos, venderão mais e se tornarão mais lucrativos. No entanto, seus fornecedores agora enfrentam maior imprevisibilidade porque os pedidos de restaurantes provavelmente mudam de semana para semana. Como resultado, os fornecedores precisam adotar a IA para prever melhor os pedidos de seus clientes, e suas incertezas de demanda agora são repassadas para os próximos níveis da cadeia de suprimentos.

Os sistemas de IA requerem coordenação com modularidade. “A adoção da IA geralmente envolve um sistema que encontra um equilíbrio ideal entre modularidade e coordenação. A modularidade isola as decisões em uma parte da organização da variabilidade – os efeitos cascata – que a IA cria em outras. Reduz a necessidade de confiabilidade. A coordenação, por outro lado, contraria a falta de confiabilidade que acompanha a adoção da IA.”

“A promessa da tecnologia de previsão da IA é semelhante à da eletricidade e da computação pessoal”, escreveram os autores em conclusão. “Como eles, a IA começou resolvendo alguns problemas imediatos, criando valor em aplicativos isolados e estritamente limitados. Mas, à medida que as pessoas se envolvem com a IA, elas identificam novas oportunidades para criar soluções ou melhorar a eficiência e a produtividade. … À medida que essas oportunidades forem concretizadas, elas criarão novos desafios que, por sua vez, proporcionarão mais oportunidades. Assim, à medida que a IA se espalha pelas cadeias de suprimentos e ecossistemas, descobriremos que todos os processos e práticas que consideramos normais estão sendo transformados – não pela tecnologia em si, mas pela criatividade das pessoas que a estão usando”.

Mudanças nas estruturas das cadeias de suprimentos

“A era de ouro da globalização, em 1990-2010, foi algo para se admirar”, escreveu o The Economist em um artigo de janeiro de 2019. “O comércio disparou quando o custo de transporte de mercadorias em navios e aviões caiu, as chamadas telefônicas ficaram mais baratas, as tarifas foram cortadas e o sistema financeiro liberalizado.” A própria natureza das empresas foi transformada durante essas duas décadas, com a The Globally Integrated Enterprise destinada a se tornar o modelo corporativo do futuro, disse o CEO da IBM, Sam Palmisano, em um artigo de 2006 da Foreign Affairs.

Mas, então, o comércio global começou a desacelerar. “Depois dos anos 1990 e 2000, o ritmo da integração econômica estagnou nos anos 2010, quando as empresas lutaram contra as consequências de uma crise financeira, uma revolta populista contra as fronteiras americanas abertas e a guerra comercial do presidente Donald Trump”, escreveu o The Economist em 18 de Junho de 2022 em um artigo. “O fluxo de bens e capitais estagnou. Muitos empresários adiaram decisões de investimentos e o just-in-time deu lugar ao ‘parar e esperar’. Ninguém sabia se a globalização enfrentaria uma pequena batalha ou a própria extinção.”

“Agora a espera acabou, pois a pandemia e a guerra na Ucrânia desencadearam uma repaginação do capitalismo global em conselhos e governos”, acrescentou o artigo. “Para onde quer que você olhe, as cadeias de suprimentos estão sendo transformadas, desde os US$ 9 trilhões em estoques, armazenados como garantia contra a escassez e a inflação, até a luta pelos trabalhadores à medida que as empresas globais mudam da China para o Vietnã. Esse novo tipo de globalização, tem a ver com segurança, não com eficiência: priorizar fazer negócios com pessoas em quem você pode confiar, em países com os quais seu governo é amigo.”

Quase todo mundo concorda que as cadeias de suprimentos globais serão reestruturadas na próxima década, acelerando as mudanças que já estavam em andamento. “Os tomadores de decisão estão cada vez mais preocupados que as cadeias de suprimentos sejam robustas, não apenas eficientes”, disse o artigo informativo do The Economist. “Como resultado, eles estão optando por depender menos de jurisdições onde estão expostos a riscos”. E os países estão experimentando políticas industriais voltadas para a autossuficiência ou preeminência internacional em pelo menos algumas tecnologias e negócios “estratégicos”. Deixe-me comentar algumas dessas possíveis mudanças.

Equilibrar eficiência com resiliência

O crescimento explosivo das cadeias de suprimentos globais na década de 1990 foi impulsionado por uma obsessão pela eficiência econômica. A eliminação do desperdício – seja de tempo, materiais ou capital – era vista como fundamental para a vantagem competitiva, transformando a administração em uma ciência ensinada em todas as escolas de negócios. The World is Flat, de Thomas Friedman, tornou-se um best-seller internacional, explicando bem o que era a globalização em um mundo hiperconectado, incluindo as principais forças que contribuíram para o achatamento do mundo – desde o crescimento explosivo da Internet e dos negócios baseados em software de gerenciamento para o aumento da terceirização, offshoring e cadeias de suprimentos just-in-time.

“Por que não queremos que os gerentes se esforcem para um uso cada vez mais eficiente dos recursos?”, questionou Roger Martin, ex-reitor da Rotman School of Management da Universidade de Toronto, em um artigo de 2019. Claro que somos focados na eficiência. Mas um foco excessivo nela, pode produzir efeitos negativos surpreendentes. Para contrabalançar esses potenciais efeitos, as empresas devem prestar a mesma atenção a uma fonte menos apreciada de vantagem competitiva: a resiliência.

Pense na diferença entre estar adaptado a um ambiente existente (que é o que a eficiência oferece) e ser adaptável às mudanças no ambiente. Os sistemas resilientes têm as mesmas características – diversidade e redundância, ou folga – que a eficiência procura destruir. O planejamento em tempos altamente incertos, como os que estamos vivendo, precisa focar na capacidade da empresa de reagir rapidamente a circunstâncias em rápida mudança, como foi o caso das interrupções nas cadeias de suprimentos nos últimos anos.

Cibersegurança e comércio internacional

A pandemia agora defende a aceleração da taxa e do ritmo da transformação digital de uma empresa. As empresas provavelmente adotarão e dimensionarão as mudanças que foram forçadas a fazer para ajudá-las a lidar com a crise. Ao mesmo tempo, as ameaças à segurança cibernética têm crescido. Fraudes em larga escala, violações de dados e roubos de identidade tornaram-se muito mais comuns. À medida que passamos de um mundo de interações físicas e documentos em papel para um mundo governado principalmente por dados e transações digitais, nossos métodos de segurança cibernética existentes estão longe de serem adequados.

As ameaças cibernéticas aumentaram, com um número crescente de ataques por grupos criminosos e governos adversários. A segurança cibernética é agora invocada pelos governos como um aspecto importante da segurança nacional, pois eles se concentram na proteção de suas infraestruturas críticas e no bem-estar geral de suas nações.

Além do terrorismo e da segurança nacional, as ameaças cibernéticas têm o potencial de causar estragos no comércio e na economia global. Em um artigo recente, Framework for Understanding Cybersecurity Impacts on International Trade, os professores do MIT Stuart Madnick e Simon Johnson e o cientista pesquisador Keman Huang escreveram que as preocupações com a segurança cibernética se tornaram uma questão fundamental para a política comercial internacional.

“Governos em todo o mundo estão desenvolvendo estratégias para se protegerem contra ameaças cibernéticas”, disseram os autores. “Mais de 50 países publicaram estratégias de segurança cibernética para definir a segurança do ambiente online de uma nação. … Um exemplo típico, sugerido informalmente, é que produtos potencialmente perigosos provenientes de países questionáveis devem ser excluídos da importação. Mas isso levanta muitas questões políticas, como (1) o que é um país questionável, considerando as cadeias de suprimentos globalizadas para quase todos os produtos, (2) quais produtos são mais preocupantes e (3) presumir que tais restrições rapidamente se tornem políticas mundiais com retaliações, qual pode ser o impacto no comércio internacional e na economia?”

A história mostra que as quebras no comércio internacional podem levar a crises econômicas muito graves. No rescaldo da quebra do mercado de ações de 1929, os EUA impuseram a Lei Tarifária Smooth-Hawley, que elevou as tarifas de mais de 20.000 produtos importados para reduzir a pressão sobre o crescente déficit comercial. Em resposta, mais de 25 parceiros comerciais dos EUA aumentaram suas próprias tarifas. O comércio global despencou 67%, piorando significativamente os efeitos da Grande Depressão.

Cadeias de abastecimento nacionais e regionais

Na última década, o comércio global estagnou, com a participação nas receitas e lucros das empresas americanas no exterior praticamente estável. “Um dos motivos foi a automação, que reduziu a intensidade de trabalho na manufatura e, portanto, a vantagem competitiva dos países com salários mais baixos que se tornaram centros de terceirização nas décadas de 1990 e 2000”, disse o The Economist. “Outra coisa, foi que os salários nesses países aumentaram. Em 2000, a renda anual média por pessoa da China expressa em dólares, era de 3% da americana. …Em 2019, esse número aumentou para 16%.”

A pandemia e a guerra na Ucrânia estão acelerando as transformações em andamento na cadeia de suprimentos, como trazer a produção para mais perto de casa. Várias cadeias de suprimentos provavelmente serão substituídas por outras locais e regionais, especialmente para suprimentos críticos, como os dos setores médico e farmacêutico, e para a produção complexa, onde as linhas de montagens precisam cruzar fronteiras, como costuma acontecer com a fabricação de máquinas.

Com o tempo, é bem possível que empresas de economias desenvolvidas tentem estabelecer novos clusters de produção, contando com tecnologia e automação em vez de arbitragem de custos de mão de obra. A Zara, varejista espanhola de vestuário, é um exemplo de empresa que montou uma base diversificada de fornecedores regionais, não apenas para ajudar a evitar as interrupções no fornecimento, mas também para ajudá-los a reagir mais rapidamente às mudanças nas tendências da moda. As diferentes linhas de vestuário da Zara chegam às suas lojas de forma independente, em vez de fazerem parte de uma cadeia de abastecimento altamente integrada.

“Reprojetar cadeias de suprimentos leva tempo, e perceber um efeito, leva ainda mais. … Mas a mudança está em andamento”, conclui o The Economist. “O aumento da integração econômica não trouxe a maior harmonia global que alguns esperavam. É difícil imaginar se a fragmentação da cadeia de suprimentos será melhor, e é muito fácil imaginá-la piorando as coisas. Essa pode ser uma das razões pelas quais, por muito tempo, as mudanças na forma fundamental da globalização foram muito faladas, mas pouco perseguidas. Agora que estão realmente acontecendo, estão contribuindo significativamente para uma nova ansiedade”.

A maturidade da IA

O seminário, The Art of AI Maturity, dos executivos da Accenture Philippe Roussiere e Praveen Tanguturi é parte da série de Iniciativa sobre Economia Digital (IDE) do MIT. O seminário foi baseado em seu artigo publicado recentemente The Art of AI Maturity: Advancing from Practice to Performance.

“Hoje, muito do que tomamos como certo em nossas vidas diárias decorre do aprendizado de máquina”, escreveram os autores no resumo executivo do artigo. “Toda vez que você usa um aplicativo de GPS para ir do ponto A ao ponto B, quando usa o ditado para converter a fala em texto ou quando voce desbloqueia o telefone usando o ID facial… você está usando IA. E empresas de todos os setores também contam – e investem – em IA para impulsionar a logística, melhorar o atendimento ao cliente, aumentar a eficiência, capacitar funcionários e muito mais.”

Para determinar o verdadeiro estado de maturidade da IA no mercado, a Accenture realizou uma pesquisa em agosto e setembro, com mais de 1.600 executivos em quase 2.000 das maiores empresas do mundo em 16 setores, em 15 países. Além disso, eles entrevistaram 25 CEOs, Chief Data Officers e Chief Analytics Officers, bem como vários especialistas em IA da Accenture, e desenvolveram mais de 40 estudos de caso sobre a transformação da IA.

No geral, a pesquisa constatou que a maturidade da IA é cada vez mais importante para o sucesso dos negócios. As empresas que investiram em IA, no ano passado tiveram 40% mais chances de ver o preço de suas ações aumentar – em alguns casos, acima dos 23%.

“A maturidade da IA se resume em dominar um conjunto de capacidades-chave de combinações – não apenas em dados e IA, mas também em estratégia organizacional, talento e cultura.” Isso inclui recursos básicos de IA – como plataformas e ferramentas de nuvem, dados, arquitetura e governança – para acompanhar o ritmo dos concorrentes; e capacidades de se diferenciar em IA, incluindo uma estratégia de bem escrita, patrocínio sólido da alta administração e uma cultura de inovação.

A pesquisa identificou quatro níveis diferentes de maturidade de IA com base nas capacidades básicas e diferenciadas de uma empresa:Empreendedores de IA (12% das empresas), avançaram tanto em maturidade de IA quanto no operacional para alcançar crescimento e transformação de negócios;

Inovadores de IA (13% das empresas) têm fortes capacidades estratégicas, mas lutam para operacionalizá-las por causa de suas capacidades básicas;

Construtores de IA (12% das empresas) têm fortes capacidades fundamentais, mas capacidades estratégicas medianas; e;

Os experimentadores de IA (63% das empresas) têm apenas recursos médios de IA e constituem a maioria das empresas.

Apesar da presença cada vez maior da IA em nossas vidas, quando se trata de aproveitar ao máximo o potencial da IA, a maioria das organizações ainda apresenta níveis relativamente baixos de maturidade em IA.

Os realizadores de IA estão prosperando. Há evidências crescentes de que o dimensionamento da IA além da experimentação e das provas de conceito tem um impacto significativo nas métricas financeiras, na experiência do cliente e na transformação em toda a empresa. Os Empreendedores têm 25% mais chances do que os Experimentadores de fazer com que seus projetos pilotos de IA sigam adiante e obtiveram uma pontuação 8% maior na experiência do cliente. Além disso, os Empreendedores têm 3,5 vezes mais chances do que os Experimentadores de ver sua receita, influenciada pela IA, ultrapassar 30% de sua receita total.

O que explica o desempenho superior dos Empreendedores de IA? Por si só, a IA não é o segredo de seu desempenho superior; é a abordagem que tomam frente a IA que os torna diferentes. A maturidade da IA é tanto sobre pessoas quanto sobre tecnologia, e tanto sobre estratégia quanto sobre execução. “Os Empreendedores não são definidos pela sofisticação de qualquer capacidade, mas por sua capacidade de combinar pontos fortes em estratégia, processos e pessoas”, disse o relatório, citando cinco fatores-chave para o sucesso dos Empreendedores, que compartilho brevemente minha opinião sobre cada um desses fatores.

1. Promover a IA como uma prioridade estratégica para toda a organização, com patrocínio total da liderança. “As empresas podem criar estratégias de IA fortes, mas, a menos que essas estratégias recebam apoio do CEO e da alta administração, elas provavelmente fracassarão, competindo com outras iniciativas por atenção e recursos.”

A pesquisa constatou que 83% dos Empreendedores têm patrocínio formal da Alta administração para suas estratégias de IA, em comparação com 56% dos Experimentadores; e 48% dos Empreendedores têm uma cultura de inovação, em comparação com 33% dos Experimentadores. Suas estratégias de IA tendem a ser ousadas, o que, por sua vez, leva a uma maior inovação. E, para incentivar ainda mais a inovação da IA, 16% dos Empreendedores compartilham ideias e colaboram com colegas em toda a empresa, em comparação com apenas 4% dos Experimentadores.

2. Investir pesadamente em talentos para obter mais dos investimentos em IA. “Com uma estratégia clara de IA e forte patrocínio interno, as organizações têm maior probabilidade de investir pesado na criação de dados e fluência em IA em suas forças de trabalho”.

Os empreendedores priorizam os esforços para desenvolver alfabetização em IA e habilidades relacionadas à IA em toda a força de trabalho. 78% dos Empreendedores, em comparação com 51% dos Experimentadores, têm treinamento de IA obrigatório para diferentes grupos de funcionários, de engenheiros de desenvolvimento de produtos a executivos de alto nível. 44% dos Empreendedores têm funcionários em suas empresas com habilidades avançadas de IA, em comparação com 30% dos Experimentadores, que, em média, têm significativamente menos funcionários desse tipo.

Além de investir em seus talentos internos, os Empreendedores geralmente desenvolvem outras estratégias proativas de talentos para acompanhar as tendências do setor, incluindo parcerias com empresas de serviços e consultoria, colaborando com universidades e instituições de pesquisa e assim por diante.

3. Industrializar ferramentas e equipes de IA para criar um núcleo de IA. “Outra prioridade para os Empreendedores envolve a construção de um núcleo de IA: dados operacionais e uma plataforma de IA que explora o talento, a tecnologia e os ecossistemas de dados das empresas, permitindo que equilibrem a experimentação e a execução.”

Construir aplicativos de IA em uma plataforma principal ajuda as organizações a integrarem a IA em seus aplicativos existentes, o que ajuda a produzir, aprimorar, monitorar, criar políticas de segurança internas e externas e levar seus novos recursos para o mercado; tudo isso facilita o gerenciamento dos vários estágios do ciclo de vida do aprendizado de máquina, incluindo fluxo de trabalho, treinamento e implantação de modelo.

Além disso, os Empreendedores são 32% mais propensos do que os Experimentadores a desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina personalizados ou trabalhar com um parceiro que oferece soluções como serviço.

4. Projetar a IA com responsabilidade, desde o início. “À medida que as empresas implementam IA para uma gama crescente de tarefas, aderir a leis, regulamentos e normas éticas é fundamental para construir uma base sólida de dados e IA.”

Os Empreendedores têm 53% mais chances do que os Experimentadores de projetar e implantar aplicativos de IA responsáveis, que geram confiança ao serem justos com clientes, funcionários, parceiros de negócios e a sociedade em geral. Ser responsável pelo design posiciona os Empreendedores para melhor atender aos requisitos futuros e criar valor sustentável para eles e seus stakeholders.

Isso é particularmente importante devido ao potencial de mudanças regulatórias. Uma outra pesquisa da Accenture com 850 altos executivos, descobriu que “quase todos (97%) dos entrevistados acreditam que a regulamentação os afetará, e 77% indicaram que a conformidade é uma prioridade”.

5. Priorizar investimentos de IA de longo e curto prazo. “Para evitar ficar para trás, a maioria das empresas precisa aumentar agressivamente seus gastos com dados e IA.”

Os empreendedores tiram mais proveito da IA por causa de seus investimentos mais altos. Em 2018, os Empreendedores dedicaram 14% de seus orçamentos totais de tecnologia à IA; em 2021 dedicaram 28%; e em 2024 pretendem destinar 34%. Eles percebem que apenas “estão no começo de algo grandioso e que a qualidade de seus investimentos é tão importante quanto a quantidade”. Esses investimentos contínuos permitirão expandir o escopo da IA em toda a empresa.

“À medida que as tecnologias de IA se tornam mais predominantes, o futuro de todos os negócios parecerá muito diferente – alguns liderarão a mudança e outros serão submetidos a ela”, disse o relatório da Accenture em conclusão. “Aqueles que se transformam serão aqueles cujas equipes dominam a arte da maturidade da IA, usando a nuvem como facilitadora, os dados como o condutor e a IA como o diferenciador.”

Tendências do Work From Home

Durante anos, empresas e governos encontraram todos os tipos de motivos para não adotar o trabalho em casa, as reuniões virtuais, a telemedicina, o aprendizado e outras aplicações de forma online. Mas a pandemia nos obrigou a acelerar a transformação digital da economia e da sociedade para nos ajudar a enfrentar a crise. E essas aplicações digitais não apenas funcionaram notavelmente bem, mas também ofereceram uma série de benefícios importantes, como não esperar por um diagnóstico médico, em uma sala cheia de pessoas doentes e não ter que viajar por horas para participar de uma reunião de 60 minutos.

Por exemplo, há cerca de um ano participei de um webinar. Para começar, o moderador pediu a cada palestrante que se apresentasse e dissesse brevemente algo positivo sobre nossas vidas no ano passado, apesar dos óbvios desafios de lidar com a Covid. Inicialmente eu relutei para encontrar algo positivo, frente as grandes limitações altamente frustrantes induzidas pela pandemia do ano anterior.

Mas, encontrei algo positivo. Pude participar de várias reuniões, incluindo seminários, que antes da pandemia exigia que eu dirigisse por algumas horas ou pegasse um vôo. Em resposta à pandemia, essas reuniões mudaram de físicas para online e, mais recentemente, para híbridas. Em outras palavras, minha capacidade de participar dessas reuniões em casa foi um benefício induzido pela pandemia, um dos maiores quanto mais eu pensava nisso.

O trabalho em casa (WFH) existe há décadas e cresceu modestamente na década de 1990 com o surgimento da Internet. A parcela de pessoas em WFH 3 ou mais dias por semana era inferior a 1% em 1980, 2,4% em 2010 e 4,0% em 2018. Então veio o Covid19, forçando dezenas de milhões em todo o mundo a trabalhar em casa e desencadeando o trabalho remoto em massa, que rompeu as barreiras tecnológicas e culturais que impediam sua adoção no passado.

Mesmo antes da pandemia, “um movimento estava se formando dentro das organizações de trabalho do conhecimento”, escreveu o professor de Harvard Prithwiray (Raj) Choudhury em Our Work-from-Anywhere Future, um artigo da Harvard Business Review de dezembro de 2020. “A tecnologia pessoal e a conectividade digital avançaram tanto e tão rápido que as pessoas começaram a se perguntar: ‘Precisamos mesmo estar juntos, em um escritório, para fazer nosso trabalho?’”

“Recebemos nossa resposta durante os bloqueios pandêmicos”, disse Choudhury. “Aprendemos que muitos de nós não precisam, de fato, estar colocados com colegas no local para fazer nosso trabalho. Indivíduos, equipes, forças de trabalho inteiras podem ter um bom desempenho enquanto estão totalmente distribuídos – e eles têm. Portanto, agora enfrentamos novas questões: as organizações totalmente remotas ou majoritariamente remotas são o futuro do trabalho do conhecimento? O trabalho de qualquer lugar (WFA) veio para ficar?”

Essas são as questões que os economistas Jose Maria Barrero, Nicholas Bloom e Stephen J. Davis vêm investigando desde maio de 2020 com sua Pesquisa mensal de Arranjos e Atitudes de Trabalho. Em Why Working from Home Will Stick, uma pesquisa publicada em abril de 2021, que reportou que os trabalhadores americanos “forneciam cerca de metade das horas de trabalho pagas em casa entre abril e dezembro de 2020, em comparação com 5% antes da pandemia. Essa mudança sísmica nos acordos de trabalho atraiu muitas opiniões sobre se o WFH permanecerá”.

Suas pesquisas mensais fazem uma série de perguntas sobre arranjos de trabalho e experiências pessoais com WFH durante a pandemia, bem como preferências dos trabalhadores e planos do empregador após o fim da pandemia. No momento em que seu artigo de abril de 2021 foi publicado, eles coletaram mais de 28.500 respostas válidas para suas pesquisas de trabalhadores americanos de 20 a 64 anos entre maio de 2020 e março de 2021, das quais 43,8% eram mulheres. O respondente típico tinha de 40 a 50 anos, com um a três anos de faculdade, que ganhava de US$ 40 a US$ 50 mil em 2019.

Em maio de 2020, dois terços dos entrevistados estavam trabalhando e um terço não trabalhava. Dos que estavam a trabalhando, 61% já o faziam a partir de casa. Em março de 2021, 45% dos que trabalhavam o faziam em casa. Quase 50% de todos os dias úteis de maio de 2020 a março de 2021 foram em casa, cerca de 10 vezes a parcela pré pandêmica.

No geral, a produtividade ao trabalhar em casa superou as expectativas dos entrevistados. Quase 60% disseram que foram mais produtivos do que o esperado, 14% disseram que foram menos produtivos do que o esperado e 27% disseram que o WFH funcionou conforme o esperado.

A última atualização da pesquisa foi publicada em outubro de 2022 e foi baseada em mais de 92.700 respostas válidas entre maio de 2020 e setembro de 2022. No geral, as conclusões das pesquisas mensais no ano passado foram praticamente as mesmas. A porcentagem de dias de trabalho em casa foi de cerca de 35% ao incluir todos os entrevistados e de cerca de 50% ao incluir apenas os 70% de trabalhadores capazes de trabalhar em casa.

Essas porcentagens variavam de acordo com o nível educacional. A porcentagem de dias úteis foi de cerca de 40% para os 61% dos entrevistados com curso superior de 4 anos ou mais; foi cerca de 30% para os 22% dos entrevistados com 1 a 3 anos de faculdade; e foi em torno de 20% para os 17% dos entrevistados sem faculdade.

Em junho de 2022, 15% de todos os entrevistados que trabalhavam estavam totalmente remotos; 55% estavam em tempo integral no local; e 30% eram híbridos. Mas, considerando apenas os funcionários que podem trabalhar em casa, cerca de 50% optaram por um trabalho híbrido; 30% optaram por trabalhar em tempo integral no local; e cerca de 20% optaram por trabalhar remotamente em tempo integral.

Quando perguntado “após o fim da pandemia, com que frequência seu empregador planeja que você trabalhe dias inteiros em casa?”, A resposta dos 70% dos entrevistados capazes de trabalhar em casa foi de mais de 2,3 dias por semana na pesquisa de setembro de 2022, um aumento significativo em relação à resposta de 1,8 dias por semana na pesquisa de junho de 2021.

Os funcionários também foram questionados “após o fim da pandemia, com que frequência você gostaria de ter dias pagos completos em casa?”. Na pesquisa de junho de 2021, havia uma lacuna significativa entre o desejo dos trabalhadores de trabalhar em casa, 2,8 dias por semana, em comparação com o desejo de seus empregadores de 1,8 dias por semana. Mas, na última pesquisa, as respostas foram significativamente mais próximas, com a resposta dos trabalhadores em 2,6 dias por semana contra a de seus empregadores em 2,3 dias por semana.

Por fim, vou citar algumas descobertas adicionais das atualizações da pesquisa de julho de 2022:

Trabalhar em casa é muito mais comum nas grandes cidades do que nas cidades menores: nas dez principais cidades americanas – cerca de 38%; nas cidades de 11 a 50 – 30%; e cidades e vilas menores – 27%.