Por que o Blockchain não avança como deveria?

“Blockchain, a tecnologia que sustenta o bitcoin e outras criptomoedas, há anos é vista por algumas empresas como uma forma de impulsionar projetos de transformação da indústria, entre eles o rastreamento de ativos por meio de cadeias de suprimentos complexas”, de acordo com o artigo do Wall Street Journal, “Blockchain falha em ganhar tração na empresa”.

“Até agora isso não aconteceu.”

As tecnologias Blockchain surgiram pela primeira vez em 2008 como a arquitetura que sustenta o bitcoin, a criptomoeda mais conhecida, mais valiosa e mais amplamente mantida. Ao longo dos anos, o blockchain evoluiu em duas direções principais:

1) Continua a se concentrar em blockchain como plataforma subjacente para bitcoin, bem como para o grande número de criptomoedas, tokens digitais e outros criptoativos que foram criados desde então.

2) Se concentra no blockchain como uma plataforma de dados distribuídos para aplicativos colaborativos envolvendo várias instituições, como cadeias de suprimentos, serviços financeiros e sistemas de saúde.

O Blockchain fez sua primeira aparição nos ciclos de hype do Gartner em 2016. Apesar de estar em um estágio inicial e imaturo, muitos de seus proponentes acreditavam que as plataformas corporativas de blockchain estavam chegando e, portanto, rapidamente atingiram o pico de expectativas. Mas, à medida que a realidade se estabeleceu, as expectativas caíram e, em 2022, as plataformas blockchain atingiram o seu ponto de maior retração.

No mundo das criptos, o bitcoin e a maioria dos outros ativos perderam grande parte de seu valor e várias empresas entraram em colapso, como a FTX e outros vários empreendimentos faliram. we.trade, um financiamento comercial baseado em blockchain, encerrou suas operações em junho depois de ficar sem recursos. Alguns meses depois, a Australian Securities Exchange cancelou seu sistema de compensação baseado em blockchain. E no final de novembro, a TradeLens anunciou que estava descontinuando sua plataforma de comércio global baseada em blockchain. Outros projetos corporativos de blockchain, como o aplicativo de rastreabilidade de alimentos do Walmart, ainda continuam, mas sua aceitação e progresso foram mais lentos do que o previsto.

A IBM e a Maersk lançaram o TradeLens em 2018 junto com outras 94 organizações. Seu objetivo era promover um comércio global mais eficiente e seguro, aproveitando as informações digitais de remessa de contêineres em sua plataforma blockchain compartilhada. A TradeLens foi um dos maiores projetos corporativos de blockchain, cujos parceiros incluíam 15 grandes transportadoras marítimas, 10 bancos multinacionais de financiamento e mais de 270 terminais portuários. De acordo com o comunicado da Maersk, “a plataforma, fundada em uma visão ousada de alcançar a colaboração global, ainda não alcançou a viabilidade necessária para continuar trabalhando e funcionando como um negócio independente”.

Por que o TradeLens e outros projetos corporativos de blockchain falharam, ou estão progredindo mais devagar do que o previsto? O artigo do WSJ cita três possíveis razões: I. a dificuldade de recrutar participantes para colaborar em um objetivo comum; II. o tempo necessário para implantar uma nova tecnologia transformadora complexa; e III. a complexidade intrínseca dos sistemas baseados em blockchain. Deixe-me comentar cada uma dessas possíveis razões.

A dificuldade de recrutar participantes colaboradores

“A TradeLens só poderia funcionar com a colaboração de uma série de empresas e nações – que nunca se encaixaram”, disse o artigo. Isso não é de surpreender. Iniciativas complexas, que requerem a estreita colaboração de várias empresas são bastante difíceis de organizar por vários motivos: as empresas participantes são, muitas vezes concorrentes; há também um conjunto de prioridades, exigências por transparência, pois geralmente não confiam umas nas outras, querem direitos de propriedade e participações na governança, compatíveis com seus investimentos e assim por diante. Vou citar dois exemplos concretos de minhas experiências pessoais nas indústrias de TI e Telecom.

Nas primeiras décadas da indústria de TI, no Brasil, dos anos 90, os fornecedores trouxeram para o mercado seus próprios sistemas de rede proprietários, como o NetWare da Novell e o DECnet da Digital. Isso funcionava muito bem, desde que todas as comunicações estivessem dentro da mesma empresa usando a mesma arquitetura, do mesmo fornecedor. Mas tentar passar por empresas e fornecedores distintos era muito complicado. Imagine que enviar um simples e-mail usando um aplicativo de um fornecedor ‘A’, para alguém em uma instituição diferente usando o aplicativo de um fornecedor ‘B’ era bastante complicado.

A internet mudou tudo isso. Durante as décadas de 1970 e 1980, as comunidades acadêmica e de pesquisa desenvolveram redes abertas e protocolos de e-mail, — TCP/IP, SMTP, POP, IMAP, — que permitiu que as pessoas se comunicassem facilmente com qualquer pessoa em qualquer sistema. Alguns anos depois, os padrões abertos da web – HTML, HTTP, URLs – permitiram que um usuário em um PC conectado à internet, acessasse informações em qualquer servidor web em qualquer lugar do mundo. O crescimento explosivo da internet na década de 1990 finalmente forçou as empresas a abraçar a rede aberta, e-mail e padrões da web, e a participar de organizações como IETF e W3C formadas para supervisionar sua evolução.

Uma história semelhante aconteceu com o UNIX. Na década de 1980, o UNIX tornou-se um sistema operacional popular para estações de trabalho, supercomputadores e vários aplicativos, mas diferentes fornecedores desenvolveram sua própria versão do UNIX – AIX da IBM, Solaris da Sun, HP-UX da HP – que diferiam um pouco, de modo que os usuários não podiam facilmente portar aplicativos em todas essas versões diferentes do UNIX. Vários grupos tentaram e falharam em criar um conjunto padrão de interfaces de programas de aplicativos (APIs) UNIX, principalmente porque os fornecedores não confiavam uns nos outros. Finalmente, o Linux surgiu na década de 1990 como um sistema operacional de código aberto semelhante ao UNIX e foi adotado de todo o coração por centros de pesquisas e comunidades da Internet.

Com o tempo, um número crescente de empresas apoiou o Linux, contribuiu para seu desenvolvimento e fundou o Open Source Development Labs (OSDL) em 2000 para supervisionar seu desenvolvimento, que se tornou a Linux Foundation em 2007. Em 2016, a Linux Foundation lançou o Hyperledger projeto baseado no Hyperledger Fabric, uma infraestrutura de blockchain autorizada de código aberto na qual o aplicativo TradeLens foi desenvolvido. As empresas geralmente não adotam novas tecnologias e aplicativos importantes, nem colaboram em seu desenvolvimento até que essas tecnologias tenham provado seu valor comercial no mercado. Isso ainda não aconteceu com blockchains, principalmente porque as tecnologias ainda são muito novas e imaturas para substituir as soluções existentes boas o suficiente.

O tempo necessário para implantar uma nova tecnologia transformadora complexa

“As tecnologias de uso geral (GPTs) são motores para o crescimento”, escreveram Erik Brynjolfsson, Daniel Rock e Chad Syverson em “The Productivity J-Curve”, um artigo de pesquisa do NBER de 2020. “Essas são as tecnologias que definem seu tempo e podem mudar radicalmente o ambiente econômico.” Mas realizar seu potencial requer investimentos complementares maciços, como redesenho de processos de negócios, co-invenção de novos produtos e modelos de negócios, requalificação da força de trabalho e um repensar fundamental da própria organização. Além disso, quanto mais transformadoras as tecnologias, mais tempo leva para adotá-las amplamente por empresas e setores em toda a economia.

Por exemplo, após a introdução da energia elétrica no início da década de 1880, as empresas levaram 40 anos para descobrir como reestruturar suas fábricas para aproveitar essa nova fonte de energia, com inovações de fabricação como a linha de montagem e desenvolver novos produtos domésticos elétricos como geladeiras, lava-louças e máquinas de lavar roupas. Da mesma forma, os transistores substituíram os tubos de vácuo em rádios, TVs e computadores na década de 1950. Mas levaria mais algumas décadas para a indústria de semicondutores decolar com o desenvolvimento de um grande número de produtos eletrônicos de consumo, incluindo computadores pessoais e smartphones, e computadores muito poderosos que permitiram o desenvolvimento de aplicativos grandes e complexos, como comércio eletrônico, pesquisa e IA. Blockchain é uma tecnologia de propósito geral, capaz de suportar uma ampla variedade de aplicações e provavelmente se tornará um dos próximos passos importante na evolução contínua da internet. Mas, como a internet, o blockchain é uma tecnologia fundamental, cujo impacto transformador total levará tempo. O processo de adoção de tecnologias fundamentais é gradual, incremental e constante, porque elas devem superar muitos tipos diferentes de barreiras — tecnológicas, organizacionais e políticas.

A complexidade intrínseca do blockchain

Blockchains são baseados em décadas de pesquisas em criptografia, dados distribuídos, teoria dos jogos e outras tecnologias avançadas. Mas por mais avançadas que sejam essas tecnologias, a complexidade real no uso corporativo de blockchains não se deve a suas tecnologias. A complexidade está nos aplicativos colaborativos suportados por plataformas blockchain.

Eu penso nos aplicativos blockchain como uma espécie de ERP 2.0. Os sistemas Enterprise Resource Management (ERP) visam melhorar a eficiência de uma organização, compartilhando informações entre seus vários departamentos e processos. As implementações de ERP são geralmente bastante complexas porque afetam muitas das funções da organização. Imagine agora implementar um sistema ERP, não entre departamentos de uma mesma organização, mas em várias organizações diferentes espalhadas pelo mundo — que geralmente não confiam umas nas outras. Na minha opinião, esta é a principal razão para a complexidade intrínseca do blockchain corporativo, — a natureza dos aplicativos, não a tecnologia.

Marco Iansiti e Karim Lakhani explicaram muito bem essa complexidade e a promessa de blockchains em seu artigo de 2017 da Harvard Business Review, “The Truth about Blockchain”:

“Contratos, transações e seus registros estão entre as estruturas definidoras de nossos sistemas econômico, jurídico e político. Eles protegem os ativos e estabelecem limites organizacionais. Estabelecem e verificam identidades e registram eventos. Governam as interações entre nações, organizações, comunidades e indivíduos. Orientam a ação gerencial e social. E, no entanto, essas ferramentas críticas e as burocracias formadas para gerenciá-las não acompanharam a transformação digital da economia. Em um mundo digital, a forma como regulamos e mantemos o controle administrativo precisa mudar.”

“Com o blockchain, podemos imaginar um mundo no qual os contratos são incorporados em código digital e armazenados em bancos de dados transparentes e compartilhados, onde são protegidos contra exclusão, adulteração e revisão. Neste mundo, todo acordo, todo processo, toda tarefa e todo pagamento teria um registro e assinatura digital que poderiam ser identificados, validados, armazenados e compartilhados”.

Essa transformação da economia baseada em blockchain levará tempo. Mas, como aconteceu com outras tecnologias transformadoras, tenho esperança de que progrediremos em uma série de etapas incrementais, incluindo etapas iniciais como TradeLens que não funcionaram muito bem e com as quais podemos aprender.

Metaverso e AR/VR serão a próxima grande novidade da TI?

“Metaverso AR/VR serão realmente a próxima grande novidade?”, perguntou The Economist em A reality check for the metaverse is coming, e em outro artigo, o “The World Ahead 2023”, sua edição de final de ano sobre a qual escrevi há poucos dias. “Após a computação de desktop, a internet para o consumidor e o boom dos smartphones, a indústria de computação para o consumidor já passou para a sua próxima grande novidade”, disse o artigo. “O próximo ano verá grandes empresas de tecnologia apostando em duas possibilidades relacionadas e muito comentadas. Um deles são os headsets de realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR); a ideia de que, tendo encolhido os computadores para caber em nossos bolsos, o próximo passo é prendê-los em nossos rostos. O outro é o metaverso, que propõe deixar de lado a internet ainda amplamente plana – baseada em textos, imagens e vídeos bidimensionais – para ser substituída por uma tridimensional e imersiva, experimentada como uma espécie de rede mundial – videogame.”

Não há dúvida de que o metaverso e os headsets AR/VR são tendências importantes a serem observadas nos próximos anos. Como escreveu o The Economist em um artigo de novembro de 2021, “à medida que os computadores se tornam mais capazes, as experiências que eles geram se tornam mais ricas. A internet começou sua vida exibindo nada mais emocionante do que um texto branco em um fundo preto.”

O último grande avanço nas interfaces de usuário ocorreu na década de 1980, quando as interfaces de texto deram lugar às interfaces gráficas de usuário (GUIS). As GUIs foram desenvolvidas pela primeira vez na Xerox PARC no final dos anos 1970 e mais tarde popularizadas pelo Apple Macintosh nos anos 80. Na década de 1990, as GUIs foram adotadas por quase todos os PCs e dispositivos de usuário, e os navegadores Web baseados em GUI desempenharam um papel importante no crescimento explosivo da Internet.

Em meados dos anos 2000, novas versões dos consoles Xbox e PlayStation trouxeram melhorias para o desempenho de videogames, altamente visuais e interativos. Esses avanços prometiam inaugurar uma nova geração de interfaces de usuário não apenas para videogames e outros aplicativos de entretenimento, mas também para todos os tipos de aplicativos de educação, ciência, saúde, governo e negócios. Me lembro que, para explorar o potencial desses aplicativos, muitos projetos foram lançados, inclusive um da IBM, em 2005, focado no Second Life, uma plataforma semelhante a um metaverso na qual os usuários podiam desenvolver uma variedade de aplicativos do mundo virtual.

Vários ambientes foram construídos no Second Life, como reuniões virtuais, eventos online, visitas a museus e outros semelhantes. Mas, apesar das grandes expectativas, nenhum aplicativo ofereceu a experiência do usuário de videogames.

AR, VR e Metaverso vão atingir as expectativas?

A tecnologia avançou, assim como nosso uso e experiência online como e-commerce, reuniões virtuais, e-learning e telemedicina. Deixe-me comentar o status atual e a promessa de AR, VR e Metaverso.

Realidade aumentada

AR compreende um conjunto de tecnologias que sobrepõem dados digitais gerados por computador, imagens e animações em objetos do mundo real. Muitos aplicativos AR são focados em entretenimento e disponiveis por meio de aplicativos para smartphones e tablets, como, Pokemon Go e Snapchat. Mas o AR está sendo cada vez mais aplicado a uma variedade de aplicações industriais e médicas e fornecido por meio de dispositivos vestíveis de viva-voz, como fones de ouvido AR e óculos inteligentes.

Em 2019, uma apresentação/palestra muito boa, a Why Companies Need an Augmented Reality Strategy, do professor de Harvard Michael Porter e James Heppelmann, CEO da PTC, uma empresa de software abordou a seguinte temática:

“Enquanto o mundo físico é tridimensional, a maioria dos dados está presa em páginas e telas bidimensionais”. A restrição de lidar com produtos altamente complexos não é mais uma falta de dados e insights, mas sim, como os humanos melhor assimilam e agem sobre as enormes quantidades de dados de produtos, que agora podem ser coletados, armazenados e analisados por uma variedade de aplicativos. Esse abismo entre os mundos real e digital exige que as pessoas traduzam mentalmente os volumes de informações 2-D agora disponíveis para uso em um mundo 3-D. Isso nem sempre é fácil… qualquer um pode comprovar: quem montou móveis em casa, seguindo o diagrama e as instruções passo a passo; ou quem tentou aprender a usar o kit multimídia, entretenimento e navegação de seu novo carro; e até um técnico especialista, tentando diagnosticar e consertar um problema sério em um elevador ou motor a jato; para todos estes a AR permitirá um novo paradigma de entrega de informações, escreveram os autores. “Ao sobrepor informações digitais diretamente em objetos ou ambientes reais, o AR permite que as pessoas processem o físico e o digital simultaneamente, eliminando a necessidade de unir mentalmente os dois. Isso melhora nossa capacidade de absorver informações com rapidez e precisão, tomar decisões e executar tarefas necessárias com rapidez e eficiência.”

Realidade virtual

Enquanto a AR sobrepõe dados e imagens no mundo real, a realidade virtual é uma simulação gerada por computador que faz com que o usuário se sinta imerso em um mundo virtual 3D. Os usuários experimentam e interagem com seus ambientes virtuais por meio de seus óculos de realidade virtual imersivos, que podem rastrear e reagir aos movimentos da cabeça e dos olhos dos usuários, bem como por meio de tecnologias hápticas que podem simular a experiência do toque, permitindo que os usuários controlem objetos virtuais. Os headsets e aplicativos de realidade virtual foram desenvolvidos pela primeira vez na década de 1980, mas avançaram significativamente nas últimas décadas.

A RV tem sido particularmente bem-sucedida em videogames. “A indústria de videogames – o único tipo de entretenimento totalmente exposto ao poder de composição da lei de Moore – vende mundos virtuais há anos”, escreveu The Economist em seu artigo de novembro de 2021. Jogos online como World of Warcraft, Fortnite e Roblox têm centenas de milhões de usuários, enquanto suas empresas de jogos têm altas avaliações – evidência de que mundos virtuais imersivos podem ser populares e lucrativos.

Aplicações de RV foram desenvolvidas em vários domínios além dos videogames, como shows virtuais na indústria do entretenimento; reuniões, conferências, feiras e eventos de negócios no mundo todo; e em uma variedade de aplicações como simuladores de voo, treinamento de astronautas, treinamento militar e educação médica.

Metaverso

Como vimos, as tecnologias AR/VR prometem grandes avanços em interfaces de usuário, fones de ouvido e aplicativos, todos em andamento há algum tempo como parte da evolução incremental da Internet. Mas, a promessa do metaverso é mais profunda, ou seja, a substituição de uma internet amplamente plana e bidimensional por uma internet imersiva tridimensional. Isso seria realmente uma próxima grande novidade.

Mas quão realista é tal promessa de metaverso? Na tentativa de lançar alguma luz sobre essa questão, li vários artigos recentes que abordavam a questão comparando a RV com o Metaverso. Por exemplo, este artigo define o metaverso como “um reino virtual tridimensional online, aberto, compartilhado, persistente que oferece às pessoas a conexão umas com as outras de todas as partes de suas vidas. Ele vincularia muitas plataformas, da mesma forma que a rede mundial de computadores conecta vários sites usando um navegador. … Os paralelos com a realidade virtual são impossíveis de ignorar ao ler sobre o Metaverso. No entanto, existem algumas diferenças significativas.”

A primeira grande diferença é que enquanto a realidade virtual é bem definida, o metaverso não é. “O Metaverso, de acordo com Mark Zuckerberg, é uma rede corporificada onde você está presente no material em vez de apenas assisti-lo. De acordo com a versão mais recente da Microsoft, também é conhecido como um ambiente digital persistente preenchido por tecnologias relacionadas de pessoas, lugares e objetos. Quando comparamos nossa própria compreensão da realidade virtual, essas descrições podem parecer bastante vagas. Também é provável que mesmo as corporações de TI não tenham uma descrição abrangente.” Isso não é surpreendente, visto que a RV existe há quase quatro décadas, enquanto o desenvolvimento sério do metaverso é relativamente recente.

Outro artigo acrescenta que não há uma definição clara do metaverso. “Algumas definições do metaverso o apresentam como um mundo digital aberto, compartilhado e persistente, enquanto outras o definem como uma internet corporificada. Como resultado, você pode encontrar apenas descrições vagas sobre o metaverso em comparação com as da realidade virtual.”

Em outras palavras, como acontece com outras tecnologias potencialmente transformadoras, leva tempo para saber como elas vão funcionar. “Ninguém tem certeza se vr, ar ou o metaverso é realmente o futuro da computação, disse The Economist em conclusão. “Mas as revoluções da noite para o dia não são como a tecnologia funciona. A Apple não inventou o smartphone do nada. Ela aperfeiçoou uma fórmula na qual seus concorrentes vinham trabalhando há anos, na forma de telefones BlackBerry e handhelds Palm, por exemplo. Isso não garante que as empresas que apostam nessas tecnologias da moda sejam bem-sucedidas. Mas isso mostra por que eles estão tentando.”

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”.