Empregos, Competências e Economia.

No início deste ano, o Fórum conômico Mundial (WEF) publicou o “Relatório sobre o Futuro do Emprego 2023”. O WEF tem publicado Relatórios sobre o Futuro dos Empregos desde 2016 para explorar como as tendências socioeconômicas e tecnológicas poderão moldar a evolução dos empregos e das competências nos próximos anos.

“Em 2023, as transformações do mercado de trabalho impulsionadas por avanços tecnológicos, como a inteligência artificial (IA), estão sendo agravadas por perturbações econômicas e geopolíticas e por crescentes pressões sociais e ambientais”, escreveu Saadia Zahidi, Diretora Geral do WEF, no Prefácio do Relatório, que explora a probabilidade de evolução dos empregos e das competências no período de 2023-2027. As tendências e previsões baseiam-se em pesquisa a mais de 800 grandes empresas que empregam mais de 11,3 milhões de trabalhadores em 27 industriais e 45 economias de todo o mundo.

Deixe-me discutir algumas das principais conclusões e previsões do relatório.

Mercado de trabalho entre países de rendimento baixo, médio e alto.

“As crises econômicas e geopolíticas dos últimos anos criaram uma perspectiva divergente e incerta para os mercados de trabalho, aumentando as disparidades entre economias desenvolvidas e emergentes e entre os trabalhadores.” Com 4,9%, a taxa de desemprego em 2022 nos países da OCDE está no seu nível mais baixo desde 2001, enquanto as taxas de desemprego em três quartos dos países da OCDE estão abaixo dos níveis pré-pandemia. Por outro lado, a recuperação do mercado de trabalho face às perturbações da COVID-19 tem sido significativamente mais lenta em muitas economias em desenvolvimento.

Os níveis de emprego também têm divergido. Os trabalhadores com apenas o ensino básico foram os mais atingidos em 2020 e demoraram a recuperar para os níveis de emprego anteriores à pandemia. “Em muitos países, o aumento do desemprego entre 2019 e 2021 dos trabalhadores com nível de educação básico foi mais do dobro do impacto sobre os trabalhadores com educação avançada.” As mulheres registaram uma maior perda de emprego e uma recuperação mais lenta do que os homens durante a pandemia, tal como os trabalhadores mais jovens. Além disso, a economia global registou os maiores níveis de inflação em quase 40 anos, conduzindo a uma crise no custo de vida que afetou mais duramente os mais vulneráveis.

A adoção da tecnologia continuará a ser um fator-chave da transformação empresarial nos próximos anos. Mais de 85% das organizações entrevistadas identificaram o aumento da adoção de tecnologias novas e inovadoras e a ampliação do acesso digital como as macrotendências com maior probabilidade de impulsionar a transformação das suas empresas.

A Quarta Revolução Industrial , comentada pela primeira vez no Fórum Anual de Davos de 2016, está acelerando o ritmo de adopção de tecnologia e mudando a fronteira entre humanos e máquinas em todos os sectores e geografias. Baseando-se numa fusão de tecnologias que confundem as fronteiras entre as esferas física, digital e biológica, a tecnologia não está apenas alterando a forma como trabalhamos, mas também o conteúdo do trabalho, as competências e os empregos que estão sendo substituídos.

75% das empresas planejam adotar big data, computação em nuvem e IA nos próximos anos. As plataformas e aplicativos digitais lideraram a lista, a escolha de mais de 86% dos entrevistados, seguidas por tecnologias educacionais e de força de trabalho (81%), análise de big data (80%), IoT e dispositivos conectados (77%), computação em nuvem (77%). %), criptografia e segurança cibernética (76%), comércio eletrônico e comércio digital (75%) e inteligência artificial (75%).

Espera-se que o impacto da maioria das tecnologias nos empregos seja positivo nos próximos cinco anos. A análise de big data foi selecionada por 58% dos entrevistados como o trabalho com maior probabilidade de crescer até 2027, seguido pela mitigação das mudanças climáticas (50%) e tecnologias de gestão ambiental (46%), criptografia e segurança cibernética (43%), biotecnologia ( 43%), tecnologias agrícolas (41%), plataformas e aplicativos digitais (41%), tecnologias de saúde e cuidados (40%) e tecnologias de educação e desenvolvimento de força de trabalho (40%).

Espera-se que a IA resulte numa perturbação significativa do mercado de trabalho, com uma deslocação substancial do emprego compensada pelo crescimento do emprego noutros locais da organização, resultando num resultado líquido positivo. “A IA tem recebido especial atenção, com alegações de que 19% da força de trabalho poderia ter mais de 50% das suas tarefas automatizadas pela IA e a perda de empregos chegando às manchetes, enquanto outros esperam que a tecnologia melhore os empregos.”

A aplicação mais ampla dos padrões Ambientais, Sociais e de Governança (ESG) foi identificada por 81% das organizações como tendo um impacto significativo na condução da transformação dos negócios. “A adaptação às alterações climáticas e o dividendo demográfico nas economias em desenvolvimento e emergentes também têm uma elevada classificação como criadores líquidos de emprego.”

A fronteira homem-máquina mudou, com as empresas introduzindo a automação nas suas operações a um ritmo mais lento do que o previsto anteriormente. As organizações estimam que cerca de um terço de todas as tarefas relacionadas aos negócios são executadas por máquinas, enquanto os dois terços restantes são executados por humanos. Isto é quase o mesmo que o nível de automação estimado pelos entrevistados no “Relatório sobre o Futuro dos Empregos de 2020” do WEF.

Em geral, os empregadores têm uma baixa em relação às perspectivas sobre as suas previsões para a automação daqui a cinco anos, de uma previsão de 47% de automação no relatório de 2020 para uma previsão de 42% de automação no relatório de 2023. As previsões de automação de tarefas variam de 35% para raciocínio e tomada de decisão, 47% para execução de atividades complexas e técnicas e 65% para processamento de informações e dados.

“O escopo potencial da automação e do aumento se expandirá ainda mais nos próximos anos, com as técnicas de IA amadurecendo e encontrando aplicações convencionais em todos os setores. Resta saber como as tecnologias que passam pelas mudanças mais rápidas, como a tecnologia de IA generativa, podem alterar ainda mais a composição das tarefas automatizáveis durante o período 2023-2027, com alguns estudos recentes a descobrir que os Grandes Modelos de Linguagem já podem automatizar 15 % de tarefas. Quando combinada com aplicações que podem corrigir problemas conhecidos com os Grandes Modelos de Linguagem existentes (como imprecisões factuais), esta percentagem pode aumentar para 50%.”

Os empregadores estimam que 44% das competências dos trabalhadores serão prejudicadas nos próximos cinco anos. As competências cognitivas continuarão a aumentar em importância, refletindo a importância crescente da resolução de problemas complexos no local de trabalho e na economia. Não é de surpreender que o pensamento criativo tenha sido mencionado como uma competência cada vez mais importante por 73% dos entrevistados, seguido de perto pelo pensamento analítico, mencionado por 72%. Eles foram seguidos por alfabetização tecnológica (68%), curiosidade e aprendizagem ao longo da vida (67%), resiliência, flexibilidade e agilidade (66%), pensamento sistêmico (60%), IA e big data (60%), motivação e autoconhecimento. -conscientização (59%), gestão de talentos (56%), orientação para serviços e atendimento ao cliente (55%), liderança e influência social (53%) e empatia e escuta ativa (52%).

Os entrevistados expressam confiança no desenvolvimento da sua força de trabalho existente, no entanto, estão menos optimistas relativamente às perspectivas de disponibilidade de talentos nos próximos cinco anos. 60% das organizações destacam a dificuldade de colmatar lacunas de competências nos seus mercados de trabalho locais como a principal barreira que impede a transformação da sua indústria e da força de trabalho, enquanto 53% identificam a sua incapacidade de atrair talentos como as suas principais barreiras.

“A transformação de empregos e competências tem impactos significativos nas empresas, governos e trabalhadores em todo o mundo. É crucial desenvolver previsões de insights, identificar os talentos apropriados para promover o crescimento e tomar decisões informadas sobre a gestão das perturbações significativas nos empregos e nas competências, tanto para empregadores como para trabalhadores.”

“Após a instabilidade generalizada nos últimos anos em todo o mundo, esperamos que as perspectivas apresentadas neste relatório contribuam para uma agenda multilateral para preparar melhor os trabalhadores, as empresas, os governos, os educadores e a sociedade civil para as perturbações e oportunidades que virão e capacitá-los a navegar nessas transições sociais, ambientais e tecnológicas. Chegou o momento de os líderes empresariais e os decisores políticos moldarem de forma decisiva estas transformações e garantirem que os investimentos futuros se traduzam em melhores empregos e oportunidades para todos.”

Qual o provável benefício da IA a longo prazo?

Desde o advento da Revolução Industrial, as tecnologias de uso geral (GPTs) têm sido as tecnologias mais impactantes de sua época. A capacidade de suportar uma grande variedade de aplicações pode, a longo prazo, transformar radicalmente as economias e as instituições sociais. As tecnologias GPT têm um grande potencial, mas a concretização do seu potencial exige grandes investimentos tangíveis e intangíveis e uma reformulação fundamental das empresas e indústrias, incluindo novos processos, estruturas de gestão, modelos de negócios e formação de profissionais. Como resultado, concretizar o potencial de uma GPT leva tempo considerável, talvez, até décadas. A eletricidade, o motor de combustão interna, os computadores e a Internet são exemplos de GPTs historicamente transformadores.

Por exemplo, após a introdução da energia elétrica no início da década de 1880, as empresas demoraram cerca de quatro décadas, até se descobrir como reestruturar as fábricas para aproveitarem a energia elétrica com inovações de fabricação, como a linha de montagem. Demorou ainda mais para desenvolver produtos domésticos elétricos populares, como geladeiras, torradeiras, máquinas de lavar e aparelhos de ar condicionado.

A precursora da Internet, a ARPANET, foi desenvolvida pelo Departamento de Defesa dos EUA no final da década de 1960 para aplicações militares e de pesquisa. Só na década de 1990 é que a Internet foi aberta às empresas e aos consumidores, tornando-se a plataforma de inovação mais significativa que o mundo já viu e inaugurando uma nova economia digital do século XXI.

Da mesma forma, a inteligência artificial surgiu pela primeira vez em meados da década de 1950 como uma nova disciplina acadêmica, que visava desenvolver máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas semelhantes às humanas, como a linguagem natural e jogar xadrez. A IA tornou-se uma das áreas mais interessantes das ciências da computação nas décadas de 1960, 1970 e 1980, mas depois de anos de exageros e promessas não cumpridas, entramos no chamado inverno de IA, de investimentos reduzidos, que quase interromperam por completo as pesquisas em todos os lugares.

A IA ressurgiu na década de 1990 com um paradigma orientado a dados totalmente diferente, baseado na análise de grandes quantidades de dados com algoritmos sofisticados e computadores poderosos. A IA centrada em dados continuou a avançar nos últimos 20 anos com grandes inovações em diversas áreas, como big data, análise preditiva, algoritmos de aprendizado de máquina e, mais recentemente, grandes modelos de linguagem (LLMs) e chatbots generativos. A IA emergiu agora como uma das, senão a principal tecnologia definidora do século XXI.

Ao longo dos últimos dois séculos e meio, o surgimento de uma nova tecnologia historicamente transformadora foi acompanhado por receios de perda de empregos através da automação. Mas sempre que esses receios surgiram no passado, os avanços tecnológicos acabaram por criar mais empregos ao longo do tempo, do que aqueles que destruíram e tais temores de automação aumentaram compreensivelmente nos últimos anos, à medida que máquinas cada vez mais inteligentes estão sendo aplicadas a atividades que exigem inteligência e capacidades cognitivas que não há muito tempo eram vistas como domínio exclusivo dos humanos.

Em 2018, o então presidente do MIT, Rafael Reif, encomendou uma força-tarefa para todo o MIT para abordar o impacto da IA nos empregos, nas economias e na sociedade. Depois de trabalhar durante dois anos, o grupo de trabalho divulgou o seu relatório final, “O trabalho do futuro: Construindo Melhores Empregos numa Era de Máquinas Inteligentes”, em Novembro de 2020.

A conclusão do relatório foi que “a mudança tecnológica está simultaneamente substituindo o trabalho existente e criando novos postos de trabalho. Nenhuma evidência histórica ou contemporânea convincente sugere que os avanços tecnológicos estejam sendo conduzidos para um futuro sem emprego. Pelo contrário, prevemos que, nas próximas duas décadas, os países industrializados terão mais vagas de emprego do que trabalhadores para as preencher, e que a robótica e a automação desempenharão um papel cada vez mais crucial no preenchimento destas lacunas. No entanto, o impacto da robótica e da automação aos trabalhadores não será benigno. Estas tecnologias, em conjunto com incentivos económicos, escolhas políticas e forças institucionais, irão alterar o conjunto de empregos disponíveis e as competências que estes exigem.”

“Os impactos da mudança tecnológica estão a revelar-se gradualmente”, foi a segunda importante conclusão do grupo de trabalho. “Na verdade, os efeitos mais profundos das novas tecnologias no mercado de trabalho que descobrimos foram menos devidos à robótica e à IA do que à difusão contínua de tecnologias de décadas (embora muito melhoradas), como a Internet, a computação móvel e em nuvem, e os telefones móveis,”, disse o relatório. “Esta escala temporal de mudança proporciona a oportunidade de elaborar políticas, desenvolver competências e fomentar investimentos para moldar construtivamente a trajetória de mudança em direção ao maior benefício social e econômico.”

A força-tarefa do MIT foi conduzida entre 2018 e 2020, antes dos avanços impressionantes e do interesse explosivo do mercado em LLMs e dos chatbots generativos. O ChaGPT, lançado pela OpenAI em 30 de novembro de 2022, impulsionou a IA a um nível totalmente novo de expectativas, algumas realistas, outras exageradas e tem sido acompanhado por uma corrida do ouro da IA que está atraindo muita atenção de startups e investidores. Como resultado, existe a expectativa de que a IA generativa avance e amadureça consideravelmente mais rápido do que o inicialmente previsto para uma tecnologia tão nova e complexa.

Tendo em vista os recentes avanços e investimentos na IA generativa, como ela provavelmente irá impactar a evolução a longo prazo da IA, especialmente quando comparada com tecnologias historicamente transformadoras anteriores?

Embora as revoluções tecnológicas anteriores tenham sido acompanhadas por uma corrida do ouro semelhante, — lembremo-nos da bolha pontocom da Internet na década de 1990, — a IA pode muito bem pertencer a uma classe à parte devido às sérias preocupações que foram levantadas sobre o impacto potencial das máquinas que podem igualar ou superar os níveis humanos de inteligência.

Alguns acreditam que a IA generativa acelerará a evolução em direção à inteligência artificial geral (AGI), quando a IA será capaz de realizar qualquer tarefa humana, possivelmente até melhor do que os humanos ao longo do tempo. Esta perspectiva é acompanhada por receios de que uma IA cada vez mais poderosa, altamente inteligente e fora de controle possa levar a mudanças imprevisíveis na civilização humana e tornar-se uma ameaça existencial para a humanidade. Embora as tecnologias anteriores tenham aumentado principalmente os receios sobre a automatização do trabalho, nenhuma gerou o tipo de receio existencial de que a IA alcançasse a chamada singularidade.

Quão realistas são esses medos?

Em primeiro lugar, podemos esperar que o impacto da IA generativa se desenvolva muito mais rapidamente do que o esperado, em vez de gradualmente, como foi o caso com tecnologias transformadoras anteriores? Sinceramente, todos duvidam que possa ser assim.

Um estudo da Mckinsey de junho de 2023, “O potencial econômico da IA generativa: a próxima fronteira de produtividade”, analisou o impacto econômico potencial da IA generativa e concluiu que “Embora a IA generativa seja uma tecnologia empolgante e de rápido avanço, as outras aplicações da IA discutidas no relatório continuam a representar a maior parte do valor potencial global da IA. Os algoritmos tradicionais de análise avançada e aprendizado de máquina são altamente eficazes na execução de tarefas numéricas e de otimização, como modelagem preditiva, e continuam a encontrar novas aplicações em uma ampla variedade de setores. No entanto, à medida que a IA generativa continua a desenvolver-se e a amadurecer, tem o potencial de abrir fronteiras totalmente novas em criatividade e inovação.”

Em outras palavras, a maior parte do impacto econômico da IA nos períodos iniciais e intermédios virá provavelmente das versões mais maduras e mais bem compreendidas da IA, como a análise e a aprendizagem automática, e não das versões muito mais recentes, menos bem compreendidas e altamente complexas, como IA generativa. A conclusão da McKinsey é semelhante à conclusão do grupo de trabalho do MIT – de que os impactos econômicos mais profundos dos avanços tecnológicos se devem principalmente à difusão de tecnologias mais antigas, como a Internet, a mobilidade e a computação em nuvem, e não à IA de ponta. E, como observou o estudo do MIT, uma escala de tempo de mudança mais lenta oferece a oportunidade de elaborar políticas e regulamentações adequadas para mitigar as desvantagens da IA e moldar construtivamente a trajetória da mudança em apoio aos seus maiores benefícios econômicos e sociais.

Há muito, muito trabalho a ser feito. As aplicações de consumo previstas para IA generativa e chatbots, como assistentes de IA, mentores, tutores, treinadores, conselheiros, terapeutas e, portanto, são ainda mais complicadas e menos compreendidas do que os processos de negócios onde, — conforme identificado no recente estudo da Mckinsey, — a IA generativa poderá ter o maior impacto econômico a curto e médio prazo: operações de clientes, marketing e vendas, engenharia de software e investigação e desenvolvimento.

Os processos de negócios são melhor compreendidos do que as tarefas e comportamentos humanos. Faremos grandes progressos na melhoria de tarefas bastante compreendidas, como a pesquisa com IA generativa, e provavelmente haverá grandes inovações em aplicações mais focadas e personalizadas para paramédicos, enfermeiros, tutores de matemática e assistentes de trabalho. Mas aplicações pessoais mais gerais, como terapeutas e treinadores de carreira, provavelmente levarão muito mais tempo para serem desenvolvidas porque não entendemos realmente como os humanos realizam essas funções.

Finalmente, todas as pesquisas sobre tecnologias, historicamente transformadoras, descobriram que quanto mais complexa a tecnologia, mais tempo levará para concretizar o seu potencial de mercado devido ao aumento dos investimentos e à grande reestruturação das indústrias, economias e empresas que provavelmente exigirá. A IA generativa, os LLMs e os chatbots são tecnologias muito complexas, uma vez que não podemos explicar como é que as suas enormes redes neurais tomam as suas decisões em termos que um ser humano possa compreender. No final, a IA continuará avançando e melhorando, confiando na inteligência de seus desenvolvedores humanos e colaboradores, e não na sua própria inteligência.

Gerenciamento de projetos na era da IA

“Os projetos substituíram as operações como o motor econômico dos nossos tempos”, escreveu Antonio Nieto-Rodriguez em “The project Exonomy Has Arrival”, um artigo de dezembro de 2021 na Harvard Business Review (HBR). Nieto-Rodriguez é ex-presidente global do Project Management Institute e autor do Harvard Business Review Project Management Handbook: How to Launch, Lead, and Sponsor Successful Projects, no qual o artigo da HBR se baseia.

Embora essa mudança demore um pouco para acontecer, ainda temos um longo caminho a percorrer. “Segundo a empresa de pesquisa Standish Group, apenas cerca de 35% dos projetos realizados em todo o mundo são bem-sucedidos. Dado que estamos falando de dezenas de biliões de dólares e do trabalho de milhões de funcionários, esse é um número alarmante e nos diz que, não estamos apenas desperdiçando 65% do tempo e dinheiro que investimos nos nossos projetos, mas também perdendo biliões de dólares em valor para as organizações e para a sociedade em geral.”

Uma pesquisa da McKinsey sobre o estado da IA nas empresas descobriu que a adoção da IA mais que dobrou nos últimos cinco anos. Dado que a pesquisa foi realizada em 2022, antes do lançamento do ChatGPT, que levou a IA a um nível totalmente novo de interesse, podemos esperar um grande aumento nos projetos com esse foco nos próximos anos. O artigo de Nieto-Rodriguez na HBR é, portanto, relevante à medida que entramos na era da IA.

“O que é exatamente um projeto? ”, ele perguntou no artigo. Embora projeto seja uma palavra que todos usamos comumente, o artigo aponta que a palavra significa coisas diferentes para pessoas diferentes. “Isso é um problema. À medida que os projetos geram cada vez mais valor, todos precisam ter um entendimento comum sobre o que são projetos e gerenciamento de projetos”:

“Os projetos envolvem uma série de atividades planejadas destinadas a gerar uma entrega (um produto, um serviço, um evento). Estas atividades – que podem ser qualquer coisa, desde uma grande iniciativa estratégica a um pequeno mudança – são limitadas no tempo. Projetos têm início, meio e fim claros; exigem um investimento, na forma de capital e recursos humanos; e são projetados para criar formas predeterminadas de valor, impacto e benefícios. Cada projeto possui elementos únicos. Essa é a chave: cada um contém algo que não foi feito antes.”

“O gerenciamento de projetos, envolve um conjunto de competências, técnicas e ferramentas que ajudam as pessoas a definir, planejar e implementar projetos para atingir seus objetivos. A maioria dos métodos de gerenciamento de projetos que usamos hoje foram desenvolvidos nas décadas de 1970 e 1980 e refletem a eficiência e os métodos de padronização usados para o gerenciamento de operações. As organizações normalmente adotavam uma metodologia padronizada de gerenciamento de projetos e a aplicavam de forma consistente a todos os seus projetos. Com o tempo, o que era projeto e gerenciamento de projetos precisava ser diferenciado. As organizações evoluíram e, embora o número de projetos tenha aumentado exponencialmente, a gestão de projetos, de alguma forma, ficou no passado.”

Observe o contraste nessas definições entre gerenciamento de projetos e gerenciamento de operações. As operações envolvem “o funcionamento de organizações”, enquanto os projetos envolvem “a mudança de organizações”. Administrar a organização significa gerenciar suas funções principais, — por exemplo, vendas, atendimento ao cliente, finanças, manufatura, TI; melhorar a eficiência da empresa e das suas principais funções e processos de negócios; e criação de valor através da geração e aumento de receita. “O foco é de curto prazo, os objetivos são orientados ao desempenho e a estrutura é hierárquica. Culturalmente, o modelo é comando e controle.”

Mudar a organização significa ser responsável pelo futuro da empresa, impulsionando iniciativas estratégicas, incluindo a adoção de novas tecnologias, produtos e serviços inovadores e modelos de negócios transformadores. “O foco é de médio a longo prazo, os objetivos são mais estratégicos, a estrutura é plana e baseada em projetos e os resultados são menos quantificáveis do que os resultados operacionais. Culturalmente, o modelo é o empreendedorismo e a colaboração.”

Para ter sucesso em tempos de mudança, as empresas precisam ser organizacionalmente ambidestras para alcançar o equilíbrio certo entre gestão e mudança, — “elas devem equilibrar a exploração de suas capacidades atuais (operações) com a exploração de novas competências (projetos)”. Isto é difícil, porque os líderes empresariais geralmente se sentem mais confortáveis em melhorar a eficiência das suas operações do que em impulsionar mudanças estratégicas de longo prazo, – um legado da economia industrial do século 20, quando as empresas produziam principalmente bens físicos, aumentavam a produção através da padronização e automatização de processos, e cresceu através de melhorias incrementais em seus produtos.

“A maior mudança na estrutura das empresas no século passado é que, há um século, a grande maioria dos funcionários estava em chão de fábricas, e agora a maioria dos funcionários e a grande maioria da massa salarial estão em torres de escritórios ou parques”, escreveu a Universidade. do professor Roger Martin de Toronto em um artigo recente na Fast Company. “Se perguntarmos o que essas pessoas fazem, fica claro que elas não produzem produtos ou serviços. O que eles fabricam são decisões. Eles decidem o que produzir, onde produzir, onde vender, como definir o preço, etc. Eles estão nas Fábricas de Decisão.”

A natureza do trabalho nas chamadas fábricas de decisão é completamente diferente da produção em grande volume de produtos ou serviços. “A necessidade de uma determinada decisão fica evidente, é trabalhada, resultando em uma decisão, e depois vai embora, muitas vezes para nunca mais ser vista — por exemplo, a decisão de como lançar determinado novo produto. Em uma Fábrica de Decisões, o trabalho é organizado em torno de projetos – projetos relacionados a decisões que vêm e vão.” Esses trabalhos devem ser altamente adaptáveis com base nos requisitos de um projeto específico. Eficiência significa adequar pessoas com as habilidades necessárias às demandas de um projeto específico. Pensar em projetos em vez de empregos permite que uma organização seja mais inovadora, mais produtiva e um lugar melhor para trabalhar.

“Num mundo impulsionado pela mudança, as empresas não podem aplicar apenas uma metodologia a todos os seus projetos”, escreveu Nieto-Rodriguez no artigo da HBR. “Em vez disso, eles precisam de uma caixa de ferramentas de abordagens – entre elas o gerenciamento de projetos ágil e tradicional, certamente, mas também o design thinking, o gerenciamento de mudanças e o desenvolvimento de produtos – e então devem desenvolver competências em todos eles em suas organizações. Mas para tornar isso possível, eles primeiro precisam de uma estrutura que permita que todos na organização vejam, entendam e trabalhem de forma produtiva nos elementos-chave de qualquer projeto.”

Nieto-Rodriguez criou essa estrutura para ajudar a explicar os principais elementos e objetivos do gerenciamento de projetos para profissionais e executivos. A estrutura é descrita detalhadamente em seu Manual de Gerenciamento de Projetos e resumida no artigo da HBR. Para ilustrar os seus elementos principais, ele criou um modelo de uma página, o project canvas, como uma introdução simples e passo a passo à estrutura, que considerei particularmente relevante dada a natureza transformadora dos projetos baseados em IA.

O Project Canvas visa garantir que cada projeto tenha um propósito bem compreendido e alinhado com a estratégia da organização. É composto por apenas três domínios: fundação, pessoas e criação. Cada domínio possui três blocos de construção, cada um com o objetivo de fornecer respostas a questões vitais para o sucesso de qualquer projeto:

Fundação

Objetivo: Por que estamos fazendo o projeto?;

Investimento: Quanto custará o projeto?;

Benefícios: Que benefícios e impacto o projeto gerará e como saberemos se o projeto foi bem-sucedido?

Pessoas

Patrocínio: Quem é o responsável pelo projeto;

Partes Interessadas: Quem se beneficiará e será afetado pelo projeto?;

Recursos: Quem irá gerenciar o projeto e quais habilidades são necessárias para entregá-lo?

Criação

Entregáveis: O que o projeto produzirá, construirá ou entregará?;

Plano: Como e quando o trabalho será realizado?;

Mudança: Como iremos envolver as partes interessadas e gerir os riscos?

A tela inicial do projeto orienta cada etapa do processo. “a tela tem que funcionar para todos, por isso deve ser construída com base no consenso. O gerente do projeto deve começar convocando um workshop de definição do projeto – uma reunião onde o patrocinador do projeto, as principais partes interessadas e os especialistas, e outras pessoas que possam fornecer informações relevantes, incluindo clientes e fornecedores.”

Uma vez concluído o kickoff, o canvas do projeto é compartilhado com as partes interessadas a fim de obter e incorporar comentários. “o Canvas é um documento vivo, e deve ser revisitado regularmente. Consultá-lo sempre é dever de todos os envolvidos, em momentos de decisão importante e mantê-lo atualizado, é dever do gerente principal do projeto, sempre que fizer alterações na natureza do projeto ou em seus objetivos.”

“até 2027, cerca de 88 milhões de pessoas em todo o mundo estarão provavelmente trabalhando na gestão de projetos, e o valor da atividade econômica orientada para projetos terá atingido 20 biliões de dólares”, escreveu Nieto-Rodriiguez no resumo do artigo. “mas a investigação mostra que apenas 35% dos projetos realizados em todo o mundo são bem-sucedidos – o que significa que estamos a desperdiçar uma quantidade exorbitante de tempo, dinheiro e oportunidades. Para tirar vantagem da nova economia baseada em projetos, as empresas precisam de uma nova abordagem à gestão de projetos: devem adotar uma estrutura organizacional orientada para projetos, garantir que os executivos tenham capacidades para patrocinar projetos de forma eficaz e formar gestores em gestão de projetos modernos.”

Um Boom de produtividade alimentado por IA: Como a Inteligência Artificial Está Transformando o Mundo

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um conceito futurista para se tornar uma realidade cotidiana, impulsionando um crescimento sem precedentes em diversos setores. Desde a automação de tarefas repetitivas até a geração de insights complexos, a IA está no centro de um boom de produtividade global, redefinindo a maneira como trabalhamos, criamos e inovamos.  

Este artigo explora como a IA está acelerando a eficiência em diferentes indústrias, os desafios que surgem com essa transformação e o que o futuro reserva para uma economia cada vez mais dependente de máquinas inteligentes.  

1. A Revolução da Produtividade com IA

A produtividade sempre foi um dos principais indicadores do crescimento econômico. Com a IA, estamos testemunhando uma aceleração exponencial na capacidade de produzir mais com menos recursos. Algumas das principais áreas impactadas incluem:  

a) Automação de Processos Repetitivos

- Indústria e Manufatura: Robôs inteligentes e sistemas de visão computacional estão otimizando linhas de produção, reduzindo erros e aumentando a velocidade.  

- Serviços Financeiros: Chatbots e algoritmos de análise automatizada estão acelerando atendimento ao cliente e detecção de fraudes.  

b) Tomada de Decisão Aprimorada

- Big Data & Analytics: A IA processa milhões de dados em segundos, identificando tendências que humanos levariam meses para descobrir.  

- Logística e Supply Chain: Empresas como Amazon e Alibaba usam IA para prever demanda e otimizar rotas de entrega, reduzindo custos.

c) Criatividade e Inovação

- Design e Marketing: Ferramentas como DALL·E e MidJourney geram imagens e anúncios em minutos.  

- Desenvolvimento de Software: O GitHub Copilot sugere linhas de código, aumentando a velocidade de programação em até 55%.  

2. Setores em Transformação 

a) Saúde 

- Diagnóstico por Imagem: A IA já supera radiologistas em detectar certos tipos de câncer.  

- Pesquisa Médica: Modelos como AlphaFold (DeepMind) aceleram a descoberta de novos medicamentos.  

b) Agricultura

- Agricultura de Precisão: Drones e sensores com IA monitoram plantações, reduzindo desperdício e aumentando colheitas.  

c) Educação

- Tutores Virtuais: Plataformas como Khan Academy usam IA para personalizar o ensino conforme o ritmo do aluno.  

d) Varejo e E-commerce

- Recomendações Personalizadas: A IA da Netflix e Spotify analisa comportamentos para sugerir conteúdos.  

3. Os Desafios Desse Boom de Produtividade

Apesar dos benefícios, a adoção massiva de IA traz questões críticas:  

a) Desemprego Estrutural

- Muitas funções tradicionais podem desaparecer, exigindo requalificação profissional.  

b) Viés e Ética

- Algoritmos podem perpetuar discriminações se treinados em dados tendenciosos.

c) Segurança e Privacidade  

- O uso indiscriminado de IA na vigilância e análise de dados pessoais gera preocupações.  

4. O Futuro: Uma Sociedade Impulsionada por IA

À medida que a IA evolui, espera-se:  

- Colaboração Humano-Máquina: Profissionais usarão IA como assistente, não substituto.  

- Novas Profissões: Surge demanda por especialistas em ética de IA, treinadores de modelos e analistas de dados.  

- Regulação Global: Governos precisarão criar leis para equilibrar inovação e proteção social.  

Conclusão

O boom de produtividade alimentado pela IA é inevitável e traz oportunidades extraordinárias. No entanto, seu sucesso depende de como a sociedade gerencia os riscos e distribui seus benefícios.  

A chave para o futuro está em integrar a IA de forma ética e sustentável, garantindo que ela sirva como uma ferramenta para o progresso humano, e não como uma força disruptiva descontrolada.  

A revolução já começou – e quem se adaptar mais rápido colherá os maiores frutos.

Nuvem, segurança, mobilidade e MPLS

Um edifício e uma rede de computadores não são diferentes: ambos precisam de uma base sólida para permanecerem estáveis e seguros. Se a base não for boa ou segura não há como atender aos padrões desejados. E falando de redes, a disponibilidade, a segurança e o desempenho são a base do bom funcionamento.

Por tradição, as organizações confiam muito no Multi-Protocol Label Switching (MPLS), pela sua confiabilidade, segurança e conectividade de alta velocidade. No entanto, a adoção do MPLS está diminuindo após vários anos de domínio.

Embora o MPLS sempre tenha sido considerado seguro, pois atua em um ambiente ou infraestrutura privada, o MPLS ainda é vulnerável a ataques de DDoS. Além disso, as redes MPLS não são criptografadas e, portanto, qualquer indivíduo com acesso físico à conexão poderia interceptar as comunicações.

1. O MPLS foi desenhada para uma outra época

O MPLS foi introduzido na década de 1990, quando as redes eram muito mais simples e os usuários operavam a partir de um local fixo. Os softwares, sistemas e aplicativos corporativos eram hospedados internamente e o tráfego das filiais eram direcionados para um data center interno da empresa, para inspeção de segurança. Hoje, a localização do usuário não é fixa e a maioria dos sistemas está na nuvem. Para proteger usuários, sistemas, aplicativos e serviços, todo o tráfego da nuvem e da Internet teria que ser transferido para um data center central ou regional – uma coisa incabível de se fazer hoje, pois isso consome a preciosa capacidade do MPLS, levando à degradação do desempenho da Internet e da nuvem (também conhecido como efeito trombone).

2. Instalar e manter uma MPLS não é barato

Redes MPLSs são caras. Uma nova rede MPLS para cada novo escritório nem sempre é viável do ponto de vista econômico. Dependendo da complexidade ou localização da infraestrutura, as implantações de MPLS podem demorar muito (de 30 dias a seis meses); elas podem exigir recursos qualificados. Além disso, apenas um número limitado de operadoras podem fornecer serviços MPLS. Estes fornecedores não têm incentivos para negociar ou reduzir os custos. Trocar de operadora MPLS geralmente é a última opção e pode ser um processo lento e dispendioso.

3. Acordos de nível de serviço (SLAs) são ótimos no papel, mas não tão bons na vida real

Embora os SLAs proporcionem algum nível de conforto e responsabilidade, a realidade é que a aplicação de penalidades ao não cumprimento das metas dos SLAs é um desafio. Às vezes as cláusulas de exclusões podem ser muito abrangentes (por exemplo: SLAs limitados a localizações geográficas específicas) para limitar o escopo da penalidade. Mesmo que sejam impostas sanções, estas não compensarão os danos financeiros e de reputação por uma interrupção nos serviços. Além disso, a implantação de redes de redundância de última milha (conexões ativas-ativas com failover automático) nem sempre é viável para pequenas filiais.

A Internet é um bom substituto, mas tem suas limitações

Os usuários móveis podem acessar a rede corporativa e os aplicativos em nuvem pela Internet usando VPNs. Isso, no entanto, tem o custo de latência. Outra alternativa é utilizar o Acesso Dedicado à Internet (DIA), mas a Internet ainda não é tão confiável e segura quando comparada ao MPLS e pode não fornecer uma experiência de usuário, especialmente usuários que precisam de alta confiabilidade para aplicativos de missão crítica ou sensíveis a perdas. A Internet também apresenta falhas de design, como os algoritmos de roteamento sem consciência dos fluxos de tráfego, perdas de pacotes, jitter, latência ou congestionamento. Além disso, sabe-se que os prestadores de serviços abusam ou manipulam o encaminhamento da Internet em prol dos seus próprios interesses. Os provedores de serviços também podem encaminhar pacotes intencionalmente por longas distâncias, apenas porque faz mais sentido financeiro fazer isso.

A convergência de SD-WAN e segurança é o melhor caminho para a substituição do MPLS

A Rede de Amplo Alcance Definida por Software (SD-WAN) permite às organizações sobrepor seu tráfego (MPLS ou Internet) em uma sub camada (inteligência de roteamento de tráfego), permitindo escolher o caminho ideal para a entrega mais rápida de pacotes, permitindo um desempenho mais rápido a custos reduzidos, independentemente da localização. Além disso, o SD-WAN permite que as organizações implementem conexões ativas/ativas com failover automático, bem como uma série de diversos métodos de roteamento, para cumprir ou até mesmo exceder os compromissos de SLA prometidos pelos provedores de MPLS.

Resumindo, a SD-WAN pode interromper a abordagem legada de uso de MPLS para conectividade de última milha. Mas a SD-WAN por si só não é ideal. Os usuários móveis não são suportados por SD-WANs. Muitas equipes de TI são forçadas a criar camadas adicionais de infraestrutura de segurança e mecanismos de controle apenas para fornecer aos usuários móveis acesso seguro a aplicativos de nuvem pública e recursos WAN. A SD-WAN ajuda a abordar a última milha, mas ela pode ser considerada a milha intermediária.

Como superar os desafios de um provedor de serviços de Internet intermediário não confiável?

Secure Access Service Edge (SASE) é uma arquitetura de rede que converge SD-WAN com vários controles de segurança (ou seja, firewall, IPS, segurança de endpoint, gateway web seguro, acesso de rede de confiança zero) em um único serviço de nuvem. Ele aproveita a estrutura SD-WAN para monitorar ativamente as condições de conectividade, escolhendo dinamicamente o caminho ideal, minimizando a perda de pacotes e atendendo às metas de SLA. Os usuários móveis e fixos são protegidos com um conjunto de protocolos de segurança sem a necessidade de backhaul de tráfego ou instalação de hardware de segurança adicional. Algumas SD-WANs fornecem um backbone privado global com camadas de redundâncias em pontos de presença (POPs) e servidores. Os dispositivos SD-WAN conectam-se automaticamente ao backbone disponível mais próximo, garantindo tempo de atividade e eliminando a necessidade de medidas complexas de alta disponibilidade e redundância. Em 2018, o Gartner previu que a tecnologia SD-WAN acabaria por eliminar o MPLS. O Gartner fez uma nova previsão afirmando que até 2026, 60% das compras de SD-WAN farão parte de uma oferta SASE de um único fornecedor. Se as organizações se aprofundarem para compreender os benefícios que ele oferece em relação ao MPLS e ao SD-WAN tradicional, sem dúvida perceberão que o SASE está preparado para substituir o antigo MPLS no devido tempo.

Redes sociais

Você é viciado em mídias sociais?

Não seria uma surpresa. Com tantos aplicativos diferentes disponíveis, Snapchat, TikTok e o mais recente, Threads, é fácil passar muito mais tempo na tela do smartphone do que o necessário.

Sim. É difícil admitir, mas grande parte dos jovens já apresenta um perfil de pessoa viciada. Muitos, definitivamente, passam mais tempo nas redes sociais do que é necessário. Muitos estudos que analisam o comportamento e como as redes sociais afetam a saúde mental, já apontam como estes aplicativos, que parecem inocentes, podem ser tão viciantes quanto qualquer jogo de azar.

Uma pesquisa nos EUA descobriu que adolescentes que passam mais de três horas por dia nas redes sociais têm o dobro do risco de desenvolver depressão e ansiedade. Adolescente é alguém com idade entre 10 e 19 anos, entre a infância e a idade adulta. Não é de admirar que os pais estejam preocupados. Para ajudar nisso, os EUA estão atualmente em processo de regulamentação de aplicativos de mídia social para adolescentes. Alguns cientistas acreditam que outros países deveriam fazer o mesmo. O fato é que, a maioria dos especialistas em saúde, em todo o mundo, estão passando a concordar sobre os efeitos negativos, nocivos e crônicos do uso das mídias sociais. Eles revelaram em pesquisas que as mídias sociais fazem com que o público jovem, se sintam pior em relação à imagem corporal, e 64% dos adolescentes disseram que são regularmente expostos a conteúdo baseado em ódio.

O aplicativo Snapchat é uma forma muito comum de os adolescentes se comunicarem hoje em dia. Em parte, isso ocorre porque as mensagens e fotos desaparecem após um determinado período de tempo. Mas qual a porcentagem de jovens de 13 a 24 anos nos EUA e Reino Unido que usam o Snapchat?

Muitas plataformas de mídia social, como o TikTok, funcionam mostrando e sugerindo contas e conteúdos semelhantes àqueles que alguém já pesquisou. A professora Devi Sridhar, presidente de saúde pública global da Universidade de Edimburgo, acha que isso pode ser preocupante, como relatou à BBC, no programa Inside Science:

“Isso é preocupante: há casos de meninas jovens com sérios distúrbios alimentares, em que elas mencionam – seguir orientações, do que se acredita ser, uma forma viciante de algoritmo que as ajuda a não comer, e elas gostam desse conteúdo. Esse algoritmo às mantém usando os seus smartphones, e aqui está a parte crítica, de qualquer um desses aplicativos: a receita deles vem da publicidade. Os adolescentes estão sendo alimentados com conteúdo viciante. O conteúdo é viciante porque as redes sociais usam algoritmos com a pura finalidade de viciar. Algoritmos são um conjunto complexo de regras e cálculos que priorizam e personalizam o conteúdo que o usuário vê”.

Mas precisamos lembrar que as plataformas de mídia social usam algoritmos para manter os usuários nas plataformas pelo maior tempo possível, porque a receita vem da publicidade. Receita é o dinheiro que uma empresa ganha. Eles são pagos por outras empresas para usar o espaço da mídia social para promover seus produtos.

É importante dizer aqui também que, no passado e ainda hoje, revistas, jornais, rádio e TV, também usavam tais artifícios para cativar e prender seus usuários a seus conteúdo, mas havia algum controle de veiculação deste conteúdo, seja por tempo de exposição, por idade e até mesmo pelo horário de exibição e isso não acontece com os atuais aplicativos e com as mídias sociais. Elas estão disponíveis a qualquer pessoa, a qualquer momento e sem regulamentação.

Priorizar o ganho de dinheiro em detrimento da saúde mental dos usuários, deixando a responsabilidade e a preocupação apenas para os pais é algo terrível. A professora Devi Sridhar ainda falou sobre os desafios de ter jovens viciados em mídias sociais:

“Acredito que o desafio aqui, a você, como pai, é: ao ler isso é: o que você faz a respeito. A responsabilidade realmente recaiu sobre os pais e adultos preocupados em encontrar soluções para tal condicionamento dos filhos. E isso significa debater com seu filho sobre o que você está fazendo, se está usando as mídias sociais para algo bom ou ruim, mas isso é como que, quase, uma batalha perdida porque todas as redes sociais estão assim… competindo por cada segundo de atenção, e nem sempre competindo de forma justa e honesta. Quando se trata de ajudar os adolescentes a navegar nas redes sociais, cabe aos pais a responsabilidade de encontrar soluções. O ônus significa a responsabilidade ou dever. Os pais precisam de ser capazes de desafiar os filhos, mesmo que esta seja uma batalha perdida, uma luta que não podem vencer, pois os adolescentes têm sua “vida inteira” nas redes sociais.

No começo deste post, eu Perguntei qual a porcentagem de jovens de 13 a 24 anos que usam o Snapchat? Eu mesmo me arrisquei a imaginar que seria algo em torno dos 80%. E eu errei. Na verdade, hoje, cerca de 90% das pessoas com idade entre 13 e 24 anos nos EUA e Reino Unido, usam o Snapchat – bastante assustador. Então cuidado!

Conteúdo: Isso é o que a plataforma de mídia social oferece automaticamente, e não o que você procura.

Algoritmos: são um conjunto complexo de regras e cálculos que priorizam e personalizam o conteúdo que o usuário vê.

Receita: é o dinheiro que uma empresa ganha, que pode vir de vendas ou publicidade.

E finalmente, uma batalha perdida, em teoria, é uma luta que você não pode vencer. ‘Em teoria!’

1 – Descubra qual rede social seu filho está usando e para o quê ele esta usando e como isso o afeta.

2 – Tente criar um plano familiar para uso das redes sociais.

3 – Eduque seus filhos sobre o que eles podem ver, mas tente ao máximo respeitar a privacidade dele.

4 – Incentive atividades sociais saudáveis, fora da Internet.

Os dois lados da IA

Tenho acompanhado a evolução da IA nos últimos anos e já temos dois momentos bem distintos da recente história da IA; e o segundo momento – é muito recente e vivenciado por todos nós. Desde que a OpenAI lançou o ChatGPT e incentivou o público em geral a experimentá-lo, presenciamos artigos, lives e discussões sobre suas capacidades e potenciais riscos. Porém, as questões mais recentes sobre o estado da IA nas empresas, mostram que a maioria delas ainda se encontram em fases iniciais de implementação e, talvez por isso, ainda não alcançaram resultados mais significativos.

Por exemplo, o Relatório do Índice de IA de 2022 publicado por Stanford reportou que as indústrias estão envolvidas com o desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem, como GPT-4, e chatbots, como ChatGPT. E um outro relatório, mais recente – o relatório da McKinsey, mostra que, embora as empresas continuem a progredir, o número de adoção da IA estagnou.

A pesquisa entitulada de “O estado da IA em 2022 — e meia década em análise”, marca o quinto ano consecutivo em que a McKinsey analisa o impacto da IA nas empresas de todo o mundo. O relatório de 2022 baseia-se em um estudo a quase 1.500 empresas de diversas regiões, indústrias e tamanhos. Apenas cerca de metade dos entrevistados disseram que a sua organização adotou a IA em pelo menos uma função.

As principais conclusões do relatório foram:

1) A adoção da IA mais que dobrou nos últimos cinco anos. Em 2017, 20% dos entrevistados afirmaram ter adotado IA em pelo menos uma área de negócio. Em 2021, a adoção da IA nas empresas, chegou a 50%, mas depois disso, estabilizou-se, entre 50% e 60%.

2) O número médio de projetos de IA nas organizações, passou de 1,9 em 2018 para 3,8 em 2022. Os projetos de IA mais comuns são:

(I) automação de processos robóticos, — 39%;

(II) visão computacional — 34%;

(III) compreensão de texto em linguagem natural —33%;

(IV) interfaces conversacionais — 33%; e

(V) aprendizagem profunda – 30%.

3) Os principais casos de uso permaneceram estáveis nos últimos anos, com a otimização das operações de serviço em 24%; novos produtos baseados em IA — 20%; análise de atendimento ao cliente – 19%; segmentação de clientes — 19%; Aprimoramento de produtos com base em IA – 19%; e aquisição de clientes – 17%.

O investimento em IA aumentou juntamente com a sua crescente adoção. Em 2018, 40% dos entrevistados que utilizam IA relataram que mais de 5% dos seus orçamentos digitais foram para IA. Em 2022, o valor equivalente era de 52%. E 63% dos entrevistados esperam que os investimentos das suas organizações em IA aumentem nos próximos três anos.

4) As organizações que adotaram a IA obtiveram benefícios significativos em receitas e custos. Em 2021, 63% das organizações que adotaram IA relataram um impacto significativo nas receitas em diversas áreas, com marketing e vendas mencionados por 70%; desenvolvimento de produtos e serviços — 70%; estratégia e finanças corporativas — 65%; gestão da cadeia de abastecimento — 63%; e manufatura – 61%.

Ao mesmo tempo, 32% das organizações relataram benefícios de custos significativos, com gestão da cadeia de abastecimento — 52%; operações de serviços — 45%; gestão de risco — 43%; estratégia e finanças corporativas — 43%; e manufatura – 42%.

Embora a utilização da IA tenha aumentado, não houve aumentos substanciais nas mitigações comunicadas dos riscos relacionados com a IA. Os riscos que as organizações que adotam a IA consideram mais importantes para mitigar são a segurança cibernética – 51%; conformidade regulatória — 36%; privacidade pessoal e individual — 28%; explicabilidade — 22%; e reputação organizacional — 22%.

A pesquisa da McKinsey de 2022 também descobriu que os profissionais de alto desempenho em IA expandiram sua vantagem competitiva nos últimos cinco anos e examinaram de perto o que esses líderes de IA fazem de diferente.

A proporção de profissionais de alto desempenho em IA permaneceu estável em cerca de 8%. A McKinsey definiu empresas de alto desempenho em IA como aquelas organizações que estão vendo um impacto de 20% ou mais nos resultados financeiros de sua adoção de IA, conforme medido pelo lucro antes dos juros e impostos (EBIT). Estes líderes em IA estão a alcançar resultados superiores principalmente através do aumento das receitas, e não através de reduções de custos, embora a IA também tenha ajudado a diminuir os seus custos.

Os profissionais de alto desempenho têm maior probabilidade de aproveitar a IA em suas principais práticas de negócios. Suas principais práticas comerciais incluem vincular iniciativas de IA ao valor comercial em toda a organização; ter uma estratégia de IA alinhada com a estratégia corporativa geral; uma visão e estratégia de IA claramente definidas; e uma equipe de gerenciamento sênior comprometida com a estratégia de IA da organização.

Além disso, os profissionais de IA de alto desempenho lideraram o desenvolvimento e a implantação de IA em escala em toda a organização. “No ano passado, os profissionais de alto desempenho tornaram-se ainda mais propensos do que outras organizações a seguir práticas avançadas de escalonamento, como o uso de conjuntos de ferramentas padronizadas para criar pipelines de dados prontos para produção e o uso de uma plataforma ponto a ponto para dados relacionados à IA. ciência, engenharia de dados e desenvolvimento de aplicativos que eles desenvolveram internamente.”

Os profissionais de elevado desempenho também lideram a gestão de riscos relacionados com a IA, como a privacidade pessoal, a equidade e a justiça. Também é mais provável que se envolvam em práticas de mitigação de riscos, como governança de dados, processos e protocolos padronizados e controle automatizado de qualidade de dados.

Os profissionais de alto desempenho em IA continuam a gastar mais do que outras organizações. Os profissionais de elevado desempenho têm quase oito vezes mais probabilidades do que outros de afirmar que gastam pelo menos 20% dos seus orçamentos de tecnologia digital em projetos relacionados com a IA. Além disso, têm cinco vezes mais probabilidades de reportar que as suas organizações gastam mais de 20% das receitas de toda a empresa em tecnologias digitais.

O relatório da McKinsey também inclui uma visão detalhada do quadro geral de talentos em IA, incluindo as estratégias que a organização usa para adquirir os talentos necessários.

As organizações deixaram de experimentar a IA e passaram a incorporá-la ativamente em aplicações empresariais. As respostas da pesquisa mostram que as organizações com habilidades em IA que contratam com mais frequência são engenheiros de software – 39%; seguido por engenheiros de dados — 35%; Cientistas de dados de IA – 33%; engenheiros de aprendizado de máquina – 30%; e arquitetos de dados – 28%.

Contratar é um desafio, mas nem tanto para profissionais de alto desempenho. “Todas as organizações relatam que a contratação de talentos em IA, especialmente cientistas de dados, continua difícil. Os profissionais de alto desempenho em IA relatam um pouco menos de dificuldade e contrataram algumas funções, como engenheiros de aprendizado de máquina, com mais frequência do que outras organizações.” Os profissionais de alto desempenho estão particularmente focados na contratação para implantação de IA e otimização do valor comercial.

A escassez de talentos tecnológicos não mostra sinais de diminuir, com a maioria dos entrevistados relatando dificuldade em contratar competências relacionadas à IA. Os cientistas de dados de IA continuam particularmente escassos, com 32% dos entrevistados afirmando que contratá-los foi muito difícil; seguido por engenheiros de aprendizado de máquina, — 28%; especialistas em tradução automática — 27%; e arquitetos de dados de IA — 25%.

Os profissionais de alto desempenho em IA relatam terceirizar talentos relacionados à IA de uma variedade mais ampla de maneiras do que outras organizações. A principal fonte de talentos em IA para profissionais de alto desempenho são as universidades técnicas de alto nível – 58%; seguido pela requalificação dos colaboradores internos — 47%; empresas globais de tecnologia de primeira linha — 46%; outras empresas de tecnologia — 39%; e outras universidades — 37%.

Por fim, o relatório da McKinsey de 2022 explorou o nível de diversidade na IA e concluiu que há espaço significativo para melhorias na maioria das organizações. A percentagem média de mulheres nas equipas de IA é de 27% e a percentagem média de minorias raciais ou étnicas nas equipas de IA é de 25%. 46% dos entrevistados da AI afirmaram que as suas organizações têm programas activos para aumentar a diversidade de género, enquanto 33% disseram que têm programas semelhantes para aumentar a diversidade racial e étnica.

Tal como em estudos anteriores da McKinsey, a investigação mostra que existe uma correlação entre diversidade e desempenho da IA. As organizações que afirmam que pelo menos 25% dos funcionários envolvidos em IA são mulheres têm 3,2 vezes mais probabilidade do que outras de serem de alto desempenho em IA, e as organizações nas quais pelo menos 25% são minorias raciais ou étnicas têm duas vezes mais probabilidade de serem IA de alto desempenho.

“Durante a última meia década, na qual conduzimos nossa pesquisa global, vimos o inverno da IA se transformar em uma primavera de IA”, disse Michael Chui, Partner do McKinsey Global Institute. “No entanto, após um início exuberante, parecemos ter atingido um patamar, que observamos com outras tecnologias nos seus primeiros anos de adoção. Poderemos estar vendo a realidade em algumas organizações sobre o nível de mudança organizacional necessária para incorporar esta tecnologia com sucesso.”

Robôs x Liderança

Os robôs já chegaram ao chão de fábrica, há algum tempo, mas será que um dia eles poderão ser nossos chefes?

Robôs não são perfeitos e não são feitos para tudo, mas têm a capacidade de fazer algumas coisas que os humanos não conseguem fazer, pelo menos em escala.

Vou comentar neste episódio do meu blog, sobre a hipotética situação, de, em um futuro próximo, estarmos trabalhando lado a lado com robôs, e o que isso pode significar.

O gigante global da tecnologia, o Alibaba, rival da Amazon pelo título de maior varejista online do mundo, tem hoje cerca de 800 milhões de usuários e cresceu tanto que o governo chinês decidiu impor regras, para restringir o seu poder político-econômico. A empresa, há muito, adota a inteligência artificial (IA) em suas atividades rotineiras. Ela utiliza algoritmos para prestar um serviço personalizado aos seus clientes e utiliza robôs para processar, embalar e despachar mercadorias em seus armazéns.

Jack Ma, fundador da empresa, acredita que um dia os robôs poderão dirigir empresas. Ele diz: “Em 30 anos, um robô provavelmente estará na capa da revista Time, como o CEO do ano”.

Outro pioneiro do mundo tecnológico, porém, o americano Elon Musk, pensa um pouco diferente e está mais preocupado. Ele teme que os robôs possam um dia erradicar o trabalho humano completamente.

Então, como será a liderança nas empresas, em um mundo dominado por máquinas?

Hoje, a vantagem para os seres humanos, em ter robôs e IA no local de trabalho, é claramente que, estas tecnologias fazem parte do trabalho bruto por nós, e através desse trabalho bruto, que eu particularmente entendo como limpeza, carregar e movimentar mercadorias de A para B; mas em um futuro próximo, isso pode também significar realizar tarefas repetitivas baseadas em computação, que toma muito tempo dos seres humanos – e isso, pode libertar os seres humanos para outras atividades muito mais analíticas e de uso da razão.

Qual o perigo dos robôs e da IA para o trabalho repetitivo que não queremos fazer?

No meu ponto de vista, o grande perigo é essencialmente que, se o nosso local de trabalho se tornar mais automatizado e mais ocupado por robôs, os humanos não serão mais funcionais, em algumas áreas, e os governos terão de encontrar soluções para um número cada vez maior de pessoas, que poderão não estar desempregadas, mas indo de um emprego temporário para outro e isso se tornaria o grande desafio social do futuro.

Então, dar empregos aos robôs e à IA trará desafios sociais aos humanos? Onde a liderança se encaixa nesse contexto?

Uma parte fundamental da liderança é: cuidado, compreensão e empatia. E assim, na sua forma mais óbvia, quando se lidera, podemos pensar em cuidar dos outros, das pessoas do seu grupo – e isto é algo que os robôs, por mais sofisticados que sejam, [ainda] não podem fazer isso pelos seres humanos. Mas, se a tarefa central da liderança, é entender as pessoas, responder às suas necessidades, cuidar delas – tanto nas questões delicadas, como nas questões mais genéricas – estamos em vantagem, em relação aos robôs, pois isso é algo que eles provavelmente nunca serão capazes de realizar.

Existem muitas responsabilidades éticas para as pessoas que estão criando IA, mas também para as pessoas responsáveis por implementá-la e ver como ela progride nas organizações e na sociedade. Penso que a principal questão ética aqui é que a IA, em certo sentido, é uma espécie de automatização da vontade humana, que infelizmente também pode incluir os preconceitos humanos.

Assim, por exemplo, podem haver problemas com algoritmos de policiamento, que podem agir de forma preconceituosa, subjacentes de certas forças ou ações policiais, que estejam na base de conhecimento e formação do aprendizado da máquina. Portanto, temos que ficar atentos e isso é uma responsabilidade muito grande e ética da liderança político-administrativa global. Estar atento em ‘como’ a inteligência artificial é implantada é fundamental – para que ela não saia do controle e não automatize problemas éticos sérios. Os líderes precisam ser éticos e responsáveis na implementação da IA, para que não se repitam os erros humanos nas máquinas.

O trecho acima, foi feito através de perguntas e respostas que eu mesmo perguntei, pesquisei e respondi.

O trecho abaixo, é uma espécie de entrevista com uma inteligência artificial, onde eu faço perguntas, elaboradas por mim e as respostas são dadas pela inteligência artificial do chatgpt.

Em um dos meus primeiros contatos com o chatgpt, pedi a ele criar uma poesia com versos e rimas. A resposta foi:

No silêncio da noite, a lua sorri, Reflete segredos do céu, tão sutil. Estrelas dançam em um manto de cetim, Poema cósmico, fascínio sem fim. Na penumbra, a poesia se revela sutil.

Nada mau!

Mas o que os criadores das IAs realmente querem, é que ela faça que as pessoas pensem num mundo com IA, sem pensar no impacto que isso terá, principalmente, na forma de liderar.

Robôs são ótimos, mas não são humanos. Eles não são perfeitos e não são feitos para tudo e eu decidi ser mais desafiador, questionando o chatgpt sobre gestão e liderança e como direcionar essa capacidade para um ambiente sustentável e para o nosso futuro. Perguntei:

Os robôs seriam melhores líderes do que os humanos?

Resposta: Eles trabalhariam juntos. No final das contas, o estado da liderança depende de como projetamos e usamos a tecnologia. Portanto, os humanos precisam estar mais conscientes do quanto a IA está fazendo e do que estamos fazendo, ao recriar e usar novas tecnologias.

Fiz uma nova pergunta:

Portanto, nós [humanos, robôs e IAs] precisamos trabalhar juntos para compreendermos o poder das novas tecnologias?

Resposta: Para apreciar verdadeiramente as oportunidades que estão surgindo, precisamos primeiro compreender o passado. Com isso, poderemos estar mais conscientes e flexíveis para lidar com um futuro imprevisível. O mundo está mudando. O futuro não é o que consideramos que seja. Está exigindo de nós a disposição de abrir mão de nossa zona de conforto. Desistir da sua zona de conforto significa abrir-se para novas possibilidades e isso ajuda a compreender o passado.

Oquê a IA considera uma qualidade fundamental para a liderança?

Resposta: Humildade. Devemos ser humildes em todas as ações e isso inclui o que estamos dispostos a fazer e dizer para ajudar os outros. Liderança não é a mesma coisa que sucesso ou fracasso. Todos falhamos, mas podemos reconhecer os erros que cometemos e aprender com eles. Humildade é quando você se coloca no lugar do outro.

Mostrar humildade, reconhecer erros e aprender com eles são qualidades que a IA deseja ver nos líderes?

Resposta: É difícil saber exatamente como será a liderança no futuro, mas está claro que as qualidades humanas de cuidado e empatia serão vitais. Ter um conhecimento detalhado da tecnologia e do seu potencial é importante, assim como ser ético e responsável na forma como a utilizamos.

Como seria uma empresa liderada por uma IA?

Resposta: Uma empresa liderada por inteligência artificial seria altamente eficiente e adaptável. Decisões seriam baseadas em análises de dados em tempo real, otimizando processos e recursos. Comunicações internas poderiam ser automatizadas, facilitando a troca de informações entre departamentos. A inovação seria constante, impulsionada por algoritmos de aprendizado de máquina identificando oportunidades.

Os líderes seriam virtuais, impessoais mas imparciais, guiariam a estratégia com base em análises preditivas. Funcionários humanos se concentrariam em tarefas criativas e de resolução de problemas, enquanto as operações rotineiras seriam gerenciadas eficientemente pela inteligência artificial.

A ética e transparência na tomada de decisões seriam prioridades, com auditorias regulares dos algoritmos para evitar preconceitos. Apesar da eficiência, a empresa garantiria um ambiente que valoriza a interação humana e o bem-estar dos funcionários.

Meu comentário: Algumas respostas são boas; outras, um tanto quanto evasivas, como nós, também somos evasivos, em algumas respostas.

Para finalizar, pedi ao chatgpt para fazer suas considerações finais, em conclusão…

Eis a reaposta:

Uma IA pode ser uma boa liderança para uma empresa em certos contextos, especialmente quando se trata de otimização de processos, análise de dados extensos e tomada de decisões baseadas em lógica. A IA pode ser eficiente, consistente e livre de emoções pessoais, o que pode resultar em decisões objetivas.

No entanto, a liderança eficaz muitas vezes requer habilidades interpessoais, intuição e compreensão das dinâmicas humanas, áreas em que a IA pode ter limitações. Além disso, a tomada de decisões éticas e a adaptação a situações complexas podem ser desafios para a IA.

Assim, a abordagem mais promissora pode ser uma combinação de liderança humana e IA, aproveitando as vantagens de ambas para criar um ambiente organizacional equilibrado e eficiente.

Cadeias de abastecimento na economia do século XXI

“Os espasmos sociais e econômicos do início da década de 2020 destacaram o papel das cadeias de abastecimento mundiais na economia global moderna, bem como o papel crescente da tecnologia digital, incluindo a IA e a automação, na economia do futuro”, escreveu o professor Yossi Sheffi no prefácio de seu livro, The Magic coveyor belt: Supply Chains, A.I. and the Futuro of work. Sheffi afirma que “O objetivo central das cadeias de abastecimento é satisfazer as necessidades e desejos das pessoas – fornecendo alimentos, medicamentos, energia, vestuário e outros bens necessários aos oito bilhões de habitantes no planeta.”

A década de 1990 marcou o início de uma era de ouro da globalização. O mundo parecia estar se unindo. O livro de Thomas Friedman, O mundo é plano, tornou-se um best-seller em 2005, explicando bem o que era a globalização, incluindo as principais forças que contribuíram para aplainar o mundo – desde o colapso do Muro de Berlim em novembro de 1989 até a ascensão da terceirização, offshoring e cadeias de suprimentos globais.

“A era de ouro da globalização, em 1990-2010, foi algo de se admirar”, escreveu o The Economist em um artigo de Janeiro de 2019. “O comércio global disparou à medida que o custo do transporte de mercadorias em navios e aviões caiu, as chamadas telefônicas ficaram mais baratas, as tarifas foram reduzidas e o sistema financeiro foi liberalizado.” Mas, desde a crise financeira global de 2008, a globalização e o comércio global começaram a diminuir o ritmo de crescimento. “A globalização desacelerou, para um ritmo muito lento na última década – por várias razões”, disse o The Economist.

Três grandes choques ainda remodelaram a globalização: (1) as crescentes guerras comerciais e tarifárias dos últimos cinco anos, especialmente entre EUA e a China; (2) o impacto da Covid-19 nas cadeias de abastecimento globais; e, mais recentemente, (3) a guerra da Ucrânia, que ameaça dissociar ainda mais a economia mundial num bloco comercial ocidental e chinês. Mohamed El-Erian, um dos pensadores econômicos mais influentes do mundo, disse em entrevista recente a um podcast, que a religação das cadeias de abastecimento globais é um dos principais impulsionadores de grandes mudanças estruturais na economia do mundo.

The Magic Conveyor Belt explica os fundamentos para a compreensão das cadeias de abastecimento, o importante papel que continuam a desempenhar na economia, a sua crescente complexidade e o impacto das tecnologias digitais e da automação na evolução das cadeias de abastecimento globais. O livro está organizado em quatro partes principais:

A Dança Global. A Parte 1 explica a estrutura das cadeias de abastecimento globais e os desafios de gestão das enormes redes que a compõem. Mesmo os bens de consumo mais simples são compostos por inúmeras peças ou materiais de diferentes fornecedores. Cada uma das peças é ainda composta por muitos produtos de fornecedores intermediários, até os fornecedores das matérias-primas. “Uma única peça faltante pode impedir a conclusão da fabricação de um produto”, escreveu Sheffi.

Cadeias de abastecimento complexas estão geralmente dispersas por todo o mundo. Num extremo estão as localidades que fornecem as matérias-primas necessárias, bem como a experiência e o capital necessários para construir os produtos finais. Por outro lado, estão os mercados amplamente dispersos para os produtos acabados e os consumidores que irão comprar os produtos.

“Conectando todos esses elementos da cadeia de suprimentos está um intrincado conjunto de serviços e redes de transporte que armazenam, movimentam e entregam as mercadorias de forma eficiente, confiável e rápida. O resultado é que as cadeias de abastecimento são, na verdade, ecossistemas complexos e sobrepostos de todas as empresas envolvidas na entrega de produtos.”

Sheffi ilustra as complexidades das cadeias de abastecimento modernas, com um exemplo da indústria automobilística. “A maioria dos carros tem cerca de 30.000 peças fabricadas em todo o mundo, muitas delas viajam várias vezes através e entre continentes. … Cada uma das 30.000 peças deve ser altamente projetada, composta de materiais específicos, cuidadosamente fabricada e depois entregue a milhares de fornecedores que montam muitas dessas peças e enviam os subconjuntos resultantes para uma fábrica de automóveis. Lá, todos esses subconjuntos são reunidos para criar um automóvel sofisticado e acessível.”

Outras complexidades e desafios. A Parte 2 do livro explica como a crescente procura de bens e as crescentes expectativas dos consumidores por rapidez e qualidade aumentaram a complexidade das cadeias de abastecimento ao longo das últimas décadas. Além disso, indo além da eficiência e do serviço ao cliente, espera-se que as empresas “minimizem as emissões, promovam a justiça social e aumentem a sua resiliência”, mesmo quando a procura é volátil, as regulamentações e as restrições geopolíticas estão aumentando e a concorrência de todo o mundo também. “Uma vez que se entende tudo o que está envolvido, o milagre é que tudo realmente funciona, e geralmente funciona muito bem.”

A resiliência é cada vez mais importante. Se uma empresa fabricante de automóveis enfrentar a escassez de uma única das suas 30.000 peças, não poderá construir o carro. “Consequentemente, os gestores da cadeia de abastecimento têm de garantir que a fábrica tenha sempre o suficiente de cada peça e subconjunto necessário para executar as suas operações e fabricar o produto.”

Para garantir um fluxo contínuo de peças e reduzir o risco de interrupções na cadeia de abastecimento, as empresas podem precisar contratar mais de um fornecedor para uma determinada peça. Isso envolve muitas compensações. Um único fornecedor de uma peça pode oferecer um preço mais baixo com base em volumes maiores e pode dar preferência à empresa em caso de escassez ou interrupção. Por outro lado, depender de um único fornecedor para uma peça envolve um sério risco caso o fornecedor falhe. Contar com vários fornecedores permite que a empresa continue a produção quando um fornecedor falha, mas também aumenta a complexidade de ter que gerenciar uma rede maior de fornecedores.

O elo vital da cadeia: o ser humano. A Parte 3 explica o papel crescente da tecnologia e da automação na produção e nos serviços das cadeias de abastecimento, que alguns vêem como uma ameaça existencial aos trabalhadores.

Vários estudos focaram-se no impacto da IA no futuro do trabalho. O MIT, por exemplo, lançou em 2018, um grupo de trabalho sobre o Futuro do Trabalho para compreender como o atual período de disrupção tecnológica difere dos períodos anteriores da história da industrialização. O relatório final da pesquisa, nomeado de O Futuro do Trabalho: Construindo Melhores Empregos numa Era de Máquinas Inteligentes, concluiu que:

“Nenhuma evidência histórica ou contemporânea convincente sugere que os avanços tecnológicos estejam nos conduzindo para um futuro sem emprego. Pelo contrário, prevemos que, nas próximas duas décadas, os países industrializados terão mais vagas de emprego do que trabalhadores para as preencher, e que a robótica e a automação desempenharão um papel cada vez mais crucial, para cobrir estas lacunas. No entanto, o impacto da robótica e da automação nos trabalhadores não será benigno. Estas tecnologias, em conjunto com incentivos econômicos, escolhas políticas e forças institucionais, irão alterar o conjunto de empregos disponíveis e as competências que estes exigem.”

Sheffi argumenta que “os pontos fortes dos humanos, tornam as pessoas complementos naturais das máquinas”. A colaboração entre pessoas e tecnologia pode superar qualquer uma delas por si só porque “robôs e humanos têm capacidades complementares. Os robôs podem assumir tarefas que exigem processos repetitivos – mesmo os complexos e com várias etapas – e executá-las com altos níveis de precisão e consistência. Os seres humanos podem aplicar julgamento sobre fatores contextuais complexos para avaliar os méritos do uso da máquina, direcionar a máquina para mudar quando necessário, corrigir as falhas da máquina ou substituí-la.”

Esperando ansiosamente. A Parte 4 explora as múltiplas tendências que impulsionam a evolução das cadeias de abastecimento globais e as competências de que as pessoas necessitam para terem sucesso num futuro em rápida mudança, repleto de tecnologias, ferramentas digitais e automação.

o futuro das cadeias de abastecimento será provavelmente determinado pela interação de três tendências principais:As cadeias de abastecimento e as economias enfrentam níveis crescentes de volatilidade, incerteza, complexidade e ambiguidade;

A população mundial está sofrendo com as mudanças geográficas e demográficas significativas que deverão acelerar no futuro próximo;

Uma gama crescente de tecnologias de informação fornecerá dados, decisões, controle e funcionalidades que serão úteis num mundo em tão rápida mudança.

Estas tendências terão dois impactos principais. Como tem acontecido há muito tempo, as novas tecnologias irão automatizar algumas das tarefas e empregos atuais, criando ao mesmo tempo novos tipos de ocupações. Mas, apesar do crescimento da automação, as organizações continuarão a precisar de pessoas altamente capazes “para conceber, gerir e executar todas as atividades em todas as cadeias de abastecimento que sustentam as economias mundiais”.

“Novas ferramentas digitais foram criadas para ajudar as pessoas a fazer uso produtivo da tecnologia e agregar mais valor aos seus empregos e à economia. No entanto, a atribuição de tarefas entre pessoas e máquinas mudará dinamicamente à medida que novas e melhores máquinas se tornarem disponíveis e à medida que as empresas as adoptem e os trabalhadores se adaptem a elas. Para serem empregáveis e terem sucesso tanto em empregos de colarinho azul como de colarinho branco, os trabalhadores necessitarão de novas competências.”

“A automação pode ajudar a lidar com tarefas rotineiras para que as pessoas possam se concentrar nas partes mais gratificantes de seu trabalho”, escreveu Sheffi para concluir. “A IA e as ferramentas digitais podem aumentar o poder das pessoas, permitindo-lhes realizar trabalhos que não conseguiram no passado. A educação e o conhecimento oportunos e acessíveis podem ajudar os trabalhadores, gestores e cidadãos a lidar com as mudanças tecnológicas, a volatilidade e as perturbações … Os gestores e os trabalhadores podem tirar o máximo partido da IA e da automação, colaborando com a tecnologia para criar empregos gratificantes e bem remunerados, produtos e serviços acessíveis e um futuro brilhante. Cabe à sociedade civil garantir que tal visão se concretize.”

O acesso fixo sem fio (FWA), o futuro da banda larga

O concorrente mais significativo da Internet de banda larga que levamos para nossas casas ou empresas via DSL, cabo ou fibra ótica com dispositivos de conexão Wi-Fi é o 5G para serviço doméstico, também conhecido como Acesso Fixo Sem Fio (FIXED WIRELESS ACCESS – FWA). FWA em conjunto com 5G é uma tecnologia de banda larga de alta velocidade escalável e econômica, com uma conexão sem fio fornecendo a “última milha”. Não são necessários fios para chegar às instalações do cliente, apenas um dispositivo receptor sem fio. Aqui estão cinco coisas que você deve saber sobre o mercado de FWA.

1. Substituir, não complementar

Os defensores de regulamentações e os fornecedores de cabos sustentam que a banda larga sem fios é um complemento, e não um substituto, da banda larga fixa. No entanto, com o aumento da capacidade e os preços competitivos, os consumidores descobrem que o FWA satisfaz as suas necessidades de banda larga. Já existem cerca de 7 milhões de lares FWA nos EUA. No primeiro trimestre de 2022, a T-Mobile relatou 1 milhão de clientes FWA, um ano após o lançamento. A Verizon adicionou 194.000 assinaturas líquidas de FWA, 2,5 vezes o nível do quarto trimestre de 2021. A AT&T tem meio milhão de clientes FWA. Nos mercados locais de todo o país, dezenas de pequenos e médios fornecedores ocupam o espaço FWA. Espera-se que em breve o FWA represente 10% de todas as conexões de banda larga dos EUA. Por outro lado, o FTTH compreende cerca de 20% de todas as conexões nos EUA atualmente.

2. Espectro

O FWA é compatível com qualquer radiofrequência, mas a implementação depende do acesso das operadoras às frequências e aos serviços sem fio existentes. As frequências utilizadas incluem as bandas de 800 MHz, 1,8 GHz e 2,1 GHz para áreas rurais e suburbanas e 2,3 GHz e 2,6 GHz para áreas urbanas. Embora os EUA sejam considerados líderes mundiais na gestão comercial do espectro, a utilização do espectro manteve-se praticamente inalterada durante o último século. Embora os EUA tenham desfrutado de leilões de espectro que estabeleceram recordes, como a banda C, eles estão atrasados em termos de espectro de banda média suficiente em relação a outras nações modernas. Esta escassez tornou os provedores privados sem fio, especializados e eficientes no uso do espectro, enquanto os usuários federados, mantêm tecnologias mais obsoletas.

3. Serviços e Internet das Coisas (IoT)

Embora o caso de uso atual do FWA seja a banda larga doméstica e de escritório (pense em streaming de entretenimento de vídeo, navegação na web e mídia social), o FWA incorpora os maiores padrões técnicos e recursos de 5G para velocidade, segurança e confiabilidade. Isso significa que a FWA pode impulsionar as indústrias do futuro com conectividade contínua, segura e de baixa latência, como telemedicina, veículos autônomos, realidade aumentada/realidade virtual e soluções para os setores de manufatura e energia.

4. Cobertura

Novas tecnologias, como a múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO) em torres de celular, podem oferecer mais capacidade em distâncias maiores. Em vez de sinais aleatórios, enviados em todas as direções, o sinal inteligente direciona o receptor exatamente onde ele está. Desta forma, o FWA aparece como solução para áreas suburbanas e rurais com velocidades tão elevadas como 1 Gbps (1000 gigabits) em até seis quilômetros.

5. A competição contra o cobre

A explosão das tecnologias sem fio levou a cortes nos preços da banda larga fixa. Os preços das tecnologias de telefonia fixa caíram até 42% nos últimos seis anos. Em países com forte utilização de DSL, como a Alemanha e o Reino Unido, o FWA é considerado o “assassino de cobre” porque é mais rentável entregar banda larga sem fios de alta velocidade, do que as redes DSLs existentes. A AT&T anunciou recentemente a redução de sua pegada de cobre pela metade até 2025, e a Verizon já atualizou 4,5 milhões de circuitos em sua rede de cobre. E a Noruega foi mais radical: está em processo de remoção de todas as redes DSL.

Conclusão

Os avanços na tecnologia 5G transformaram a viabilidade da tecnologia sem fio como solução de banda larga doméstica. As altas velocidades e baixa latência do FWA podem servir como um verdadeiro substituto para conexões de banda larga com fio. Custos mais baixos e a redução das restrições na última milha significam que mais residências e empresas poderão ficar online, aproximando-nos do fim da exclusão digital. À medida que as operadoras sem fio continuam a inovar e a implantar grandes blocos de espectro, o FWA alcançará milhões consumidores em todo o mundo.