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A Inteligência Artificial e Educação Exponencial

Alunos sentados em uma sala de aula, cada um com seu computador estudando de forma interativa. Ao invés de um professor, há um display multimidia através do qual a aula é ministrada por uma professora que não está fisicamente presente na sala de aula. Ao invés de assistentes humanos do professor, há robôs circulando para a sala de aula. Essa não é uma descrição do presente e nem do futuro. Essa é a descrição de  uma imagem visionária de 1969 de Shigeru Komatsuzaki intitulada “A Ascensão da Escola Computadorizada”. Talvez a única diferença marcante para o que existe atualmente é que os robôs foram idealizados na época para dar cascudos em alunos indisciplinados ou distraídos.

“A Ascensão da Escola Computadorizada”, pelo futurista Shigeru Komatsuzaki
Revista Japonesa Shonen Sunday (1969)

É certo que qualquer agenda de desenvolvimento sustentável passa pelo tema educação de qualidade. Não é à toa que uma das 17 metas de desenvolvimento sustentáveis adotadas pelos países membros das Nações Unidas para a Agenda de Desenvolvimento Sustentável 2030 é a Educação: “garantia de uma educação de qualidade inclusiva e equitativa, e a promoção de oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos”. Mas como resolver os desafios da educação de qualidade para todos?

Em 1984, o psicólogo educacional Benjamin Bloom publicou um estudo onde observou que era possível fazer com que o desempenho médio dos alunos aumentasse significativamente utilizando-se um sistema de mentoria individual para cada aluno. De fato, seu estudo mostrou que a utilização de mentoria individual fazia com que o aluno com o pior desempenho de uma sala de aula utilizando tal abordagem atingisse uma nota maior que a nota média de uma sala de aula com alunos dentro de um sistema de ensino tradicional. Apesar de ser uma descoberta muito relevante, aplicar uma mentoria individual de forma escalável na prática sempre foi inviável. 

No entanto, com os avanços das tecnologias exponenciais é possível aplicar tal abordagem de forma escalável. De fato, robôs e outras soluções baseadas em inteligência artificial estão sendo aplicadas em busca de educação de qualidade para todos com baixo custo. Em 2009, Saya, um robô humanoide foi utilizado para dar aulas para crianças de 10 anos numa escola no Japão. Nos EUA, o robô Bina48, ministrou aulas de filosofia na academia militar de WestPoint em 2018.  Até mesmo a Finlândia, um dos países com os mais altos índices de qualidade educacional do mundo, entrou nessa onda e estão testando a utilização de robôs em sala de aula para o ensino de matemática e idiomas.

Os robôs talvez sejam a forma mais comum de materialização da inteligência artificial em nossas mentes. Porém, tanto a inteligência artificial como muitas de suas aplicações na educação não se restringem ao universo dos robôs. De fato, talvez elas sejam mais relevantes e promissoras do que os usos de robôs humanoides nas salas de aulas para “substituir” o papel de professores humanos.  Neste contexto, há dois aliados importantes do ambiente educacional: o Assistente de Professor baseado em Inteligência Artificial (AI-based Teacher Assistant) e o Tutor baseado em Inteligência Artificial (AI-based Tutor).

Uma grande parcela do trabalho de um professor ocorre fora da sala de aula. Um professor precisa preparar o material de suas aulas, pensando num roteiro didático que tenha aderência ao conteúdo programático e que esteja de acordo com a capacidade de assimilação de seus alunos, o que pode variar de turma para turma, bem como de indivíduo para indivíduo. O professor precisa preparar exercícios para que os alunos coloquem em prática os conhecimentos adquiridos em aula, bem como precisa preparar instrumentos de avaliação, sejam eles provas ou trabalhos. Posteriormente, o professor precisa fazer a correção e dar a devolutiva de desempenho. Com o advento do e-mail, sistemas de EAD e redes sociais, os professores recebem muitas demandas de esclarecimentos, principalmente às vésperas de entrega de trabalhos e provas. Além disso, o professor precisa controlar a presença de alunos, e em alguns casos criar formas de incentivar a participação e a atenção dos alunos através do controle de notas de participação.

Para cada uma das atividades descritas, há soluções que foram ou estão sendo desenvolvidas que compõem o conceito de Assistente de Professor baseado em Inteligência Artificial. Estas soluções prometem aumentar a produtividade dos professores, e, reduzir a demanda de tempo fora das salas de aula, que, em muitos casos, não é devidamente remunerado. Ainda, soluções como a desenvolvida na universidade de Stanford, conseguem atribuir pontuação de acordo com a qualidade das perguntas de cada aluno, apenas escutando a pergunta e analisando a complexidade e o grau de engajamento para a elaboração dela. Soluções prometem auxiliar o professor no desenvolvimento do programa e conteúdo de cada aula a partir da análise automática do desempenho dos alunos nos exercícios feitos em EAD, adaptando o conteúdo para cobrir ou reforçar tópicos de maior dificuldade. Há trabalhos acadêmicos onde foram utilizadas câmeras juntamente com soluções baseadas em inteligência artificial em sala de aula para avaliar o grau de atenção, e, entender a emoção de cada aluno a partir da leitura das respostas fisiológicas nos músculos faciais. Assim, é possível detectar dúvida, concordância ou discordância, por exemplo, auxiliando numa avaliação constante da resposta individual de forma contínua, ao invés de uma medida esporádica através de uma prova. Por fim, soluções permitem o esclarecimento automático de dúvidas dos alunos através de e-mail. Uma solução como essa foi utilizada em 2016 na Georgia Tech e esclareceu dúvidas de alunos por e-mail sobre as lições da disciplina em questão. Os alunos não sabiam que se tratava de um algoritmo de IA ao invés de um assistente de professor humano, e, por esta razão ao final da disciplina ficaram surpresos com a revelação.

Já o conceito do Tutor baseado em Inteligência Artificial é voltado para suportar cada aluno individualmente no seu processo de aprendizado. A ideia é que ele empregue os recursos mais efetivos para cada aluno atingir um desempenho superior. Ele pode acompanhar o aluno ao longo dos diferentes estágios de sua vida escolar até sua vida profissional, quando necessitará de constante atualização profissional. Ao aprender como se dá o processo de aprendizado de cada aluno individualmente, esse tipo de tecnologia promete trazer uma mudança de paradigma no sistema educacional, pois o sistema automaticamente adapta o conteúdo e as atividades para cada aluno, fornece insights para o Assistente de Professor baseado em Inteligência Artificial e para os novos professores sobre cada aluno. O sistema utiliza conhecimento sobre as lacunas e as necessidades individuais para selecionar e priorizar leitura, bem como gera automaticamente conteúdo suplementar para suportar cada estratégia de ensino. Por fim, o sistema permite ainda a valorização do esforço, de forma a recompensar o processo como um todo.

Estas soluções prometem uma facilidade na atualização curricular, pois qualquer mudança pode imediatamente ser incorporada na execução do programa de ensino, e, de forma uniforme uma cidade, estado ou país. Muitas dessas soluções descritas dependem apenas de um telefone celular, o que traz um horizonte otimista diante dos desafios educacionais existentes, dentre os quais, o de levar educação de qualidade numa escala exponencial para todos a um custo marginal baixo o suficiente para ser acessível a qualquer país independentemente do seu nível de riqueza. A educação do futuro será exponencial.

Alexandre Moreira Nascimento é consultor, pesquisador em Inteligência Artificial e Dispositivos Autônomos Inteligentes e expert da SingularityU Brazil.

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Se construirmos uma economia moral, o futuro será melhor

Durante a pandemia de coronavírus, esperamos ansiosamente um retorno ao normal. Queremos poder sair novamente, ver nossos amigos e estar em lugares públicos sem sentir que estamos arriscando nossa saúde ou a dos outros.

Agora que a contagem de casos do Covid-19 diminuiu e as restrições estão começando a aumentar, parece que finalmente estamos no caminho de volta a alguma aparente normalidade. Mas, como mostram os eventos recentes, o status quo antes da pandemia não era tão bom para grandes faixas da população, tanto nos EUA quanto no mundo.

Realmente queremos “voltar ao normal” ou devemos nos concentrar na construção de um futuro mais justo e inclusivo?

No último summit da Singularity University sobre o futuro do trabalho, o presidente da SU de Estudos do Futuros, Paul Saffo, e o presidente de Futuro do Trabalho, Gary Bolles, discutiram um pedaço do antigo normal que acham que precisa mudar: a estrutura da economia.

Nas últimas décadas, nos distanciamos cada vez mais dos valores que nossos ancestrais construíram na sociedade pós-Segunda Guerra Mundial, e parece que, de muitas maneiras, estamos em pior situação. Bolles e Saffo acreditam que o futuro será muito mais promissor – para todos – se reorientarmos para uma economia moral.

O que é uma economia moral? – Uma definição simples de economia moral é uma economia baseada em justiça.

O termo, disse Saffo, tem quase dois séculos. James C. Scott foi um dos pensadores mais importantes nessa área e criou o conceito de uma economia moral como esta: imagine que você é um agricultor em uma pequena vila agrária. Você teve um ano ruim, mas seu vizinho também é agricultor e ele teve um bom ano. Então você vai ao seu vizinho e ele compartilha livremente parte de seu excedente com você, não porque ele está apenas sendo gentil, mas porque no próximo ano ele pode ser quem precisa de ajuda, e você poderá ajudá-lo.

Essencialmente, uma economia moral respeita a interdependência e os relacionamentos. Outro especialista em destaque nesse tópico é E.P. Thompson, ele escreveu sobre a economia moral na Inglaterra antes e depois da Revolução Industrial. Os contratos morais existiam entre o senhorio e os camponeses antes da Revolução Industrial; mas a ascensão do pensamento de livre mercado acabou com a colocação desses conceitos morais em primeiro lugar, e os contratos de longa data entre pessoas e grupos foram rompidos.

“O importante no conceito de economia moral hoje em dia é que sempre que há uma grande idéia no zeitgeist, geralmente nos fazemos a pergunta errada”, disse Saffo. “Em 2009, todo mundo estava perguntando ‘os robôs roubam nossos empregos?’, Mas as pessoas perceberam que essa era a pergunta errada, e deveríamos estar pensando no futuro do trabalho”. Agora que passamos a focar nesse tópico, a maneira de vincular as inúmeras questões ao seu redor – incluindo ambiente, equidade, diversidade e tecnologia – é discutir o futuro do trabalho no contexto de uma economia moral.

Antes e agora – Ao analisarmos grandes perturbações na economia, tendemos a nos concentrar nas tecnologias que provocaram mudanças maciças; o motor a vapor, o fertilizante à base de nitrogênio, a lâmpada incandescente etc. – mas é igualmente significativo examinar as leis e normas que foram adotadas durante essas mudanças históricas.

Na Inglaterra, antes da Revolução Industrial, disse Bolles, havia muitas fazendas pequenas, e entre as fazendas havia um espaço comum onde os agricultores podiam pastar seus animais. Quando a Revolução Industrial e as técnicas de produção em massa surgiram, as fazendas começaram a crescer e foram criadas leis chamadas Atos de Gabinete para entregar as áreas comuns a grandes proprietários de terras; surpreendentemente, acabaram tendo mais terras e mais dinheiro.

“Muitas das interconexões dessas economias foram perdidas e elas recompensaram” quanto maior, mais rápido e mais forte “, e isso se reflete até hoje”, disse Bolles. Empresas gigantes de tecnologia criaram plataformas e as recompensamos colocando cada vez mais conteúdo, informações e dados em suas plataformas. Os grandes ficam maiores, o que acaba levando o pequeno a ser forçado a sair.

“Hoje, devemos nos perguntar o que são os novos Atos de Gabinete”, disse Saffo. “Sempre há forças tentando fazer cercos, e as economias morais não aparecem por acaso. As pessoas lutam por eles. ”

Após a Grande Depressão, os trabalhadores americanos sindicalizaram e organizaram-se para exigir uma economia moral. A Segunda Guerra Mundial levou à criação de uma que durou várias décadas, até, disse Saffo, no início dos anos 80, quando foram aprovadas leis que começaram a desmantelá-la sistematicamente. O coeficiente de Gini mede até que ponto a distribuição de renda de um país se desvia de ser perfeitamente igual e, nos EUA, esse número tem aumentado constantemente desde a década de 1980. Em 2015, o 1% dos principais ganhadores nos EUA teve em média 40 vezes mais renda do que os 90% inferiores.

“Na década de 1980, todo mundo considerava tão certa a ordem que havia sido criada nas décadas anteriores que não lutou para preservá-la”, disse Saffo. “Na minha opinião, estamos no ponto de ruptura hoje”.

Como podemos consertar isso? – O mundo mudou dramaticamente desde a década de 1980 (sem mencionar desde janeiro). O avanço tecnológico trouxe comida, recursos e renda abundantes para muito mais pessoas do que nunca, mas também nos fez valorizar a independência (ou seja, um movimento em direção a uma sociedade individualista que não enfatiza a dependência e a ajuda de outras pessoas) às custas de interdependência, e agora estamos vendo as consequências.

“Estamos no meio dessa bolha de independência, e a independência se tornou um mito muito perigoso”, disse Saffo. É verdade que em uma pequena comunidade agrária é mais fácil fazer uma economia moral funcionar, porque as pessoas veem as consequências de suas ações e obtêm feedback de outras partes. A enorme economia global em que vivemos, por outro lado, é uma sociedade de estranhos, com pouco ou nenhum feedback e consequências invisíveis – até que não existam.

Como, então, podemos usar a tecnologia para promover a solidariedade social e a interdependência? Como incentivamos o equilíbrio das economias para beneficiar o maior número possível de pessoas? Como o mundo ficaria diferente se fosse construído sobre esses preceitos?

A tecnologia digital teve sua parte no prejuízo à democracia e coesão social – como transformá-la e aproveitá-la para sempre? “Não vai descer do topo”, disse Saffo. “Terá que vir do fundo, com comunidades individuais liderando pelo exemplo”.

Nossa atual estrutura econômica e sistema de recompensa não levam em consideração os fatores mais importantes para o nosso bem-estar coletivo, como justiça, igualdade, meio ambiente e nossa saúde física e mental. Precisamos trocar nosso sistema extinto por um que atraia essas coisas para a equação de maneira significativa.

Como o famoso escritor de ficção científica William Gibson disse: “O futuro já está aqui; simplesmente não foi distribuído uniformemente”. Construir uma economia moral pode ser o primeiro passo para corrigir esse desequilíbrio.

Texto originalmente publicado no Singularity Hub, disponível neste link.

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Crowdsourcing, neurociência e lockdown

“Sonhei que meu pincel se partiu enquanto pegava fatias de cérebro. Cenário de pesadelo, certo? Então eu acordei e pensei: eu realmente sinto falta do laboratório ”, lamentou uma amiga neurocientista recentemente durante um happy hour virtual.

Ela não está sozinha. À medida que a pandemia se espalhava pelos EUA, os laboratórios de neurociência fecharam suas portas, deixando para trás experimentos incompletos, animais de laboratório envelhecidos e amostras cerebrais preciosas que – se não forem processadas – podem significar perder meses de trabalho duro. Como muitos outros campos, a pandemia interrompeu as pesquisas cerebrais práticas do “laboratório úmido”. Resolver os mistérios do cérebro terá que esperar.

Em meados de março, várias empresas acadêmicas, sem fins lucrativos e comerciais de neurotecnologia se uniram para lançar um desafio neurocientífico que incorporava um futuro mais colaborativo para pesquisar o cérebro, durante o distanciamento físico e trabalho remoto. O desafio adotou uma fórmula one-two para acelerar o progresso científico, mais recentemente encapsulada pela pesquisa do Covid-19. Um grande banco de dados abertos, permitindo ferramentas baseadas em IA para análise.

Esses sentimentos não são exatamente novos para a neurociência. Graças ao big data e ao aprendizado de máquina, colaborações em larga escala para mapear o cérebro já foram possíveis através do compartilhamento de dados, como o Human Brain Project ou a BRAIN Initiative. No entanto, aplicar essas idéias colaborativas a conjuntos de dados clínicos tem sido difícil, em parte devido à complexidade e confusão dos dados, além de preocupações com a privacidade.

O desafio NeurekaTM é muito menor em escala, mas incorpora os mesmos princípios. O projeto empregou um banco de dados aberto de registros cerebrais de eletroencefalograma (EEG) de pessoas com epilepsia, com curadoria do Dr. Joseph Picone e colegas do Temple University Hospital (TUH), e desafiou uma comunidade global de entusiastas da neurotecnologia – enquanto estavam longe de seus laboratórios e ficavam em casa – para implantarem o aprendizado de máquina e outras ferramentas de IA e decifrarem melhor esses dados neurais, prevendo ataques antes que eles ocorressem.

Em apenas seis semanas, o desafio recebeu mais de uma dúzia de envios da Austrália, Bélgica, China, Israel, Índia, Rússia e outros países, com várias soluções inovadoras para capturar avisos de ataques usando apenas os sinais elétricos do cérebro.

“Esses desafios só podem ter sucesso quando houver recursos de dados suficientes para apoiar o desenvolvimento da tecnologia e uma metodologia comum de pontuação que permita a comparação direta dos resultados”, disse o Dr. Picone.

Para Yannick Roy, co-fundador e diretor executivo da NeuroTechX, uma organização sem fins lucrativos que apoia a educação e o desenvolvimento de uma comunidade global de profissionais e entusiastas em neurotecnologia, o desafio destaca a promessa da IA ​​na decifração de sinais neurais – desde que o conjunto de dados esteja amplamente disponível.

“Grandes conjuntos de dados clínicos serão essenciais para desbloquear a IA nos próximos anos em campos como a epilepsia. O Dr. Picone ajudou muito, não apenas em termos de conjunto de dados, mas também em ferramentas, documentação e suporte para entender e usar os dados ”, disse Roy, que liderou a organização do desafio.

Os resultados não são apenas um auto-tapinha de uma comunidade científica. Os resultados do desafio, quando mais explorados, podem potencialmente revolucionar o monitoramento da epilepsia para pacientes em casa. Isso é particularmente crítico, pois pacientes com distúrbios crônicos hesitam em visitar a clínica com medo do Covid-19.

“A telessaúde é especialmente importante hoje, quando estamos em casa para ajudar a achatar a curva de Covid”, disse Ray Iskander, CEO da Novela Neurotech, que ajudou a conceituar e patrocinar o desafio. “Mas, mais importante, a competição Neureka nos mostra o que pode ser feito com um conjunto de dados aberto, mesmo durante o bloqueio, para levar a pesquisa em neurociência adiante. Nosso objetivo é apoiar abordagens baseadas em dados semelhantes para personalizar soluções neurológicas em telessaúde. ”

A Mudança do Paradigma da Ciência – Já falei bastante sobre isso: a neurociência mudou de paradigma em direção a um modelo altamente colaborativo na última década. O rápido aumento do aprendizado profundo e de outras ferramentas de aprendizado de máquina tornou especialmente interessante a criação de bancos de dados de registros cerebrais e a busca por hipóteses e insights.

O Corpus de Detecção de Apreensões do Hospital da Universidade Temple (TUSZ), liderado por Picone, foi uma tentativa ambiciosa recente. Parte do Neural Engineering Data Consortium, fundado em 2012 para padronizar metodologias para aplicações de bioengenharia, o Seizure Corpus é um subconjunto da “maior coleção de dados de EEG de código aberto do mundo, com mais de 50.000 registros clínicos conhecidos como Temple University Hospital EE Corpus ”, disse Picone.

O corpus convulsivo encapsula gravações de EEG de pessoas com epilepsia, que é o padrão-ouro para monitorar convulsões. Embora esses conjuntos de dados sejam valiosos, os dados brutos também são enormes, difíceis e demorados para decifrar manualmente. O corpus de apreensão ajudou a “rotular” grande parte dos dados – um pouco semelhante aos dados de rotulagem no aprendizado supervisionado de máquinas – abrindo caminho para as máquinas “lerem” melhor os registros cerebrais elétricos humanos. Isso, por sua vez, permite aos cientistas explorar maneiras de detectar convulsões automaticamente.

Isso é incrível. Ser capaz de prever um episódio de convulsão, especialmente alguns minutos antes que ele ocorra, poderia fornecer aos pacientes um sistema de alerta precoce que ajuda a reduzir lesões e até salvar vidas. O desafio de seis semanas não nos leva lá. Mas é uma poderosa prova de conceito do que é possível durante o bloqueio para acelerar a pesquisa em neurociência.

O Desafio NeurekaTM – Picone ofereceu seu apoio ao desafio, construindo vários sub-bancos de dados do Seizure Corpus para várias equipes desenvolverem seus algoritmos de software e testarem a precisão e a eficiência. Ao todo, o conjunto de dados forneceu quase 1.100 horas de gravações de EEG de quase 700 pacientes, o que encapsulou mais de 3.500 eventos convulsivos.

O objetivo principal era usar o aprendizado de máquina ou outros métodos de IA para detectar convulsões o mais cedo possível, enquanto utilizava o mínimo de canais EEG. Normalmente, o fone de ouvido de padrão internacional possui 21 canais (incluindo referência e terra) embutidos em uma engenhoca do tipo swimcap. É intensivo em dados, volumoso e desconfortável para o uso diário.

“Ao diminuir o número de canais necessários para detectar convulsões, poderíamos potencialmente criar um equipamento mais confortável para ajudar as pessoas com epilepsia a monitorar suas convulsões em casa”, disse Iskander.

Para orientar os participantes, Roy na NeuroTechX e Picone na Temple University organizaram uma sessão de demonstração on-line sobre estrutura, organização e análise de dados, enquanto o desafio manteve um canal animado do Slack para apoiar perguntas imediatas.

“A competição nos mostrou que grandes conjuntos de dados clínicos não são ‘problemas de livros didáticos’ que você vê na escola quando começa. Os dados são confusos, provêm de diferentes equipamentos de hardware e são usados ​​de maneira diferente por vários profissionais “, disse Roy. “Essa variabilidade é um desafio para treinar modelos de alto desempenho. Mas também é necessário que o modelo de IA generalize bem a partir do conjunto de dados de treinamento “.

No total, em apenas 6 semanas, incluindo recrutamento, treinamento e avaliação de modelo de dados, o desafio recebeu 15 envios, com várias soluções superando os modelos atuais de detecção de crises.

“Os sistemas com melhor desempenho deste ano foram baseados em aprendizado profundo. Encontramos duas descobertas importantes: a primeira, que o pré-processamento dos dados pode resultar em melhorias significativas no desempenho, a segunda, que a redução inteligente do número de canais de EEG, se executada corretamente, pode fornecer um ótimo desempenho com uma complexidade significativamente reduzida ”, disse Picone.

No espírito da ciência aberta, o código do vencedor será lançado on-line para que outras pessoas continuem desenvolvendo. Os resultados da competição serão apresentados no Simpósio de Processamento de Sinais IEEE em Medicina e Biologia na Temple University, na Filadélfia, PA, em dezembro deste ano.

O conjunto de dados de desafio permanece aberto hoje para outras pessoas analisarem. Para a equipe tri-organizacional, no entanto, o desafio foi uma vitória inequívoca.

“Após esse desafio bem-sucedido, já estamos ansiosos pelo próximo!” disse Roy.

“Ainda estamos longe da aceitação clínica, os resultados da competição demonstram que o desempenho melhorou significativamente no último ano. É apenas uma questão de tempo até que o desempenho clinicamente aceitável seja alcançado “, disse Picone.

Para Iskander, o desafio é uma prova de conceito do poder de adotar uma abordagem colaborativa de dados abertos para resolver distúrbios neurológicos difíceis – mesmo que, ou especialmente durante a pandemia em que os cientistas sejam afastados de seus laboratórios.

“Estamos impressionados com as abordagens criativas exploradas nesta competição. O desafio não é o fim de tudo. Com os documentos em andamento e os resultados em aberto, esperamos que o desafio ajude a acelerar o monitoramento remoto de pessoas com epilepsia e a aumentar seu bem-estar durante e após a pandemia “, disse ele.

Shelly Xuelai Fan Neurocientista e autora do livro “A Inteligência Artificial nos substituirá?”.

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Organizações exponenciais

O conceito de organizações exponenciais foi criado por Peter Diamandis juntamente com Salim Ismail, Michael Malone e Yuri Van Geest no contexto da Singularity Univerity. As organizações exponenciais são aquelas que, segundo os autores, são 10 vezes melhores, mais rápidas e mais baratas que as organizações convencionais. Ou seja, elas produzem mais resultado com muito menos recursos e impactam muito mais pessoas.  Eles criaram o livro “Organizações Exponenciais” baseado num estudo profundo de mais de 60 obras clássicas de autores consagrados sobre gestão da inovação, entrevistas com dezenas de executivos C-level da Fortune 200, 90 empreendedores e visionários de alto impacto e investigações sobre as características das 100 startups com crescimento mais rápido e mais bem-sucedidas do mundo.

Uma comparação entre o Google e a General Motors permite ilustrar bem o conceito. Em 1979, a General Motors empregava 840 mil pessoas enquanto em 2012 o Google empregava 38 mil (4,5% da força de trabalho da GM). No entanto, enquanto a GM gerou U$ 11 bilhões (em números atualizados para 2012), o Google gerou US$ 14 bilhões em ganhos (20% acima do resultado da GM).

Uma diferença central entre as organizações tradicionais e as exponenciais é que estas últimas possuem um ambiente baseado na informação. Assim, no lugar de muitos colaboradores, as organizações exponenciais se apoiam em tecnologias da informação. Com esta base digital, elas convertem informação em serviços ou produtos digitais e os oferecem no mundo digital e on-demand, criando uma enorme vantagem competitiva.

Ainda, as organizações exponenciais têm impacto desproporcionalmente grande – ao menos 10 vezes maior – quando comparadas com as organizações no mesmo ramo de atuação, dada a utilização de novas técnicas organizacionais que alavancam as tecnologias aceleradoras. Peter Diamandis descreve o processo de desenvolvimento dessas empresas como uma sequência de 6 passos que apelidou de 6Ds: Digitalizada, Enganosa (Deceptive), Disruptiva, Desmaterializada, Desmonetizada e Democratizada.

Assim, qualquer tecnologia que se torna digitalizada entra num período de crescimento enganoso (Deceptive) onde como em qualquer exponencial, os números muito pequenos continuam pequenos, mesmo que dobrem (0.04, 0.08, 0.16…). No entanto, de acordo com o autor, assim que estes números atingem o ponto de inflexão da curva, os crescimentos passam a ser de outra ordem de grandeza e não passam mais imperceptíveis, tornando o fenômeno disruptivo. Ao se tornar disruptiva, a tecnologia se desmaterializa, ou seja, ela não precisa mais de componentes físicos, tornando-se apenas informação digital – por exemplo na forma de um aplicativo num smartphone. Com isto, o produto ou serviço desmonetiza, tal como o UBER desmonetizou frotas de taxis. Por fim, o último passo é a democratização já que o mundo digital permite que se atinja a escala de bilhões de pessoas e não depende mais da colossal estrutura e quantidade de recursos que era necessário antes com bens de consumo não digitais (como é o caso da Coca-Cola, por exemplo).

Figura 1 – Tempo para empresa atingir o valor de U$ 1 Bilhão – Adaptado de [1]

A figura 1 mostra o número de anos que levou para empresas típicas da Fortune 500 e empresas exponenciais atingirem o valor de mercado de 1 bilhão de dólares. Enquanto o grupo de empresas tradicionais levou em média 20 anos, o Google levou apenas 8 anos, o Facebook 5 anos, a Tesla 4 anos, o Uber e o Whatsapp 3 anos, o Snapshat 2 anos e o Oculus Rift apenas 1 ano.

Dentro deste novo paradigma, a marca, a reputação, o tamanho, o faturamento e a participação de mercado não são mais garantias de que uma empresa estará viva amanhã. Nesse paradigma é possível com pouco recurso e em pouco tempo se construir um novo negócio bem-sucedido. Um exemplo desta mudança de paradigma são as Fintechs: startups oferecendo serviços financeiros, como meios de pagamento, serviços bancários e de seguros. No passado, o valor necessário de investimento em sistemas, infraestrutura de hardware para suportar tais transações, e, ainda estrutura física de atendimento, concentrava naturalmente a oferta de tais serviços em torno de bancos criados a partir de grandes fortunas familiares. Dada esta mudança na barreira de entrada e acesso ao mercado, hoje o mercado está inundado de Fintechs oferecendo os mais diversos serviços financeiros.

Figura 2 – Tempo para empresa atingir o valor de U$ 1 Bilhão – Adaptado de [1]

As empresas tradicionais tem crescimento linear, pois dependem fortemente de ampliação de infra-estrutura física para crescerem, o que impõe limitação física e do capital disponível (figura 2). Para uma empresa vender mais, ela precisa crescer sua força de venda, sua estrutura de distribuição, montar subsidiárias, novas fábricas e etc. Por outro lado, as organizações exponenciais basicamente entregam bits & bytes pela internet na forma de diferentes serviços, de forma que estão virtualmente acessíveis globalmente desde o dia em que colocam o serviço no ar, o que viabiliza um crescimento de comportamento exponencial (figura 2). Assim, o estágio de desenvolvimento das tecnologias computacionais, de redes de computadores e outras – como por exemplo, impressoras 3D, óculos de Realidade Virtual e técnicas de inteligência artificial – estão fazendo com que as organizações lineares fiquem para trás. Apenas para ilustrar, mesmo um componente físico pode ser entregue pela rede, visto que um usuário com uma impressora 3D pode receber as informações digitais pela rede e imprimir o dispositivo físico. De fato, há pesquisas inclusive com impressoras de comida, que permitirão que certos pratos sejam impressos no local do usuário, a partir de instruções digitais recebidas pela internet.    

De certa forma, o menor tamanho das empresas exponencias constitui uma vantagem adicional além do menor custo: tratam-se de organizações mais ágeis, e, portanto com maior capacidade de adaptação e resposta às mudanças ambientais, adoção de novas tecnologias e apropriação de valor. Estas empresas dependem menos de capital disponível para realização de mudanças e lançamento de novos produtos/serviços, permitindo a realização de pivotamento de estratégia. O pivotamento seria uma mudança de curso radical na estratégia da empresa em resposta à insucessos no atingimento de metas ou ao detectar mudanças consideráveis no ambiente.

Para uma empresa ser exponencial ela precisa ter um conjunto de atributos identificados pelos autores. O primeiro deles é o Propósito Transformador Massivo (MTP), que foi encontrado, sem exceção, em todas as empresas investigadas. Trata-se de um propósito daquilo que a empresa deseja fazer (e não daquilo que já é feito) com um potencial de atingir uma massa considerável de pessoas (para ser massivo e portanto poder ser exponencial).

Os autores propuseram o acrônimo SCALE (Staff, Community, Algorithms, Leverage, Engagement) para o conjunto de atributos das empresas exponenciais, sob a ótica da empresa de dentro para fora, tal como mostrado na Tabela 1. Ao contrário das empresas tradicionais, as exponenciais se apoiam mais em recursos humanos externos do que internos para crescerem, como no caso do UBER: quantos motoristas a UBER tem contratado? Estas empresas usam portanto o conceito de Equipes sob Demanda, e, sob o conceito de plataforma, as empresas exponenciais alinham os interesses com recursos externos e podem crescer rapidamente com menos dependência de um grande time interno.

As empresas exponenciais que possuem um bom MTP conseguem atrair uma multidão de admiradores que vão muito além das pessoas diretamente envolvidas no dia a dia com a empresa e que se tornam uma extensão da empresa (“Comunidade + multidão”).

A utilização de algoritmos (outro atributo) por parte destas empresas permite a automação do processo de entendimento de como a comunidade funciona e pensa. Com isto, estas empresas podem manter o público mais engajado com menos dependência de recursos humanos, bem como aumentando a personalização de conteúdo, configurações e até anúncios para os diferentes usuários. 

As organizações exponenciais utilizam ativos alavancados ao invés de imobilizarem ativos em suas operações. Ou seja, elas procuram possuir apenas os recursos que são escassos e não as commodities, pois estes últimos podem ser alugados, contratados ou compartilhados, e não oferecem vantagem competitiva alguma.

Já em termos de atributos da empresa para dentro, os autores propõem um conjunto de atributos representados no acrônimo IDEAS (Interfaces, Dashboards, Experimentations, Autonomy, Social).

A quantidade de dados gerada nessas empresas é colossal, bem como os processos gerados pelos fatores externos descritos. Esses dados precisam ser controlados internamente e para isso essas empresas utilizam interfaces, que são processos, padronizações ou metodologias essenciais neste gerenciamento. As interfaces automatizadas permitem a gestão de uma quantidade enorme de informações e processos com poucos recursos humanos e poucos procedimentos manuais, suportando, portanto, o crescimento exponencial.

Da mesma forma, estas empresas se apoiam em Dashboards para reunir automaticamente dados e indicadores. Com isto, todos na empresa possuem acesso em tempo real ao que está acontecendo na empresa e podem tomar decisões rapidamente, de forma descentralizada e com informações concretas. Estas empresas se baseiam fortemente em métricas e outros indicadores para entender o que está acontecendo e tomar decisões.

Estas empresas se apoiam na prática da experimentação para saber o que seus clientes ou potenciais consumidores querem antes de produzirem o serviço ou produto. Enquanto as empresas geralmente lineares produzem um novo produto/serviço e gastam recursos tentando convencer as pessoas a comprarem, as organizações exponenciais realizam vários experimentos com protótipos para entender exatamente qual é a necessidade de seus clientes. Outro exemplo de experimento é a utilização de financiamentos coletivos para um novo produto, que além de garantir o dinheiro para viabilizar um projeto, permite testar a aceitação de uma ideia de um produto/serviço antes de investir consideráveis recursos como tempo e dinheiro no desenvolvimento dele.

Outro atributo geralmente presente nas organizações exponenciais é o conceito de autonomia. Estas empresas contam com equipes multidisciplinares autogeridas, com autoridade descentralizada, portanto, e com mais independência, garantindo velocidade e qualidade nas decisões.

MTP – Propósito Transformador Massivo
IInterfacesEquipes sob DemandaS
DDashboardsComunidade e MultidãoC
EExperimentaçãoAlgoritmosA
AAutonomiaAtivos AlavancadosL
SSociaisEngajamentoE
Tabela 1 – Características das organizações exponenciais– Adaptado de [1]

Por fim, um último atributo identificado nas pesquisas realizadas pelos autores é a utilização de tecnologias sociais, que habilitam o trabalho em qualquer lugar, tais como e-mails, sistemas corporativos descentralizados, sistemas de compartilhamento de arquivos, ferramentas de chat e comunicação, e, gerenciadores de tarefas e projetos, que garantem o sincronismo e a fluidez das informações mesmo com os membros em lugares fisicamente distantes. Com isto as decisões se tornam mais rápidas e mais amplas.

De acordo com os autores, o MTP + IDEAS + SCALE é a fórmula para uma organização se tornar uma plataforma e consequentemente se tornar exponencial, tais como Uber, Netflix, Airbnb, etc.  Os atributos IDEAS propiciam ordem, controle e estabilidade para a organização, enquanto os atributos SCALE viabilizam a criatividade, o crescimento e a operação no regime de incerteza. Juntos, estes elementos criam um equilíbrio que permite que a organização se torne exponencial. 

Ainda, há um conjunto de conceitos importantes dentro do paradigma de organizações exponenciais que devem ser considerados. Deve-se migrar a concepção de crescimento linear de empresas para uma curva exponencial. O custo marginal das vendas precisa tender a zero para que a empresa seja exponencial. A utilização de sistemas de reputação digital para usuários é fundamental para gerar engajamento entre usuários, pois eles passam a competir por um ranking ou classificação, estando sujeito aos mecanismos de pressão dos pares.

Finalmente, um conceito importante é a automação das funcionalidades que geram receitas para a empresa, permitindo que o negócio se escale e a organização se torne exponencial, já que não depende de colaboradores para intermediar esses processos.

Alexandre Moreira Nascimento é consultor, pesquisador em Inteligência Artificial e Dispositivos Autônomos Inteligentes e expert da SingularityU Brazil.

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Inovações disruptivas

Há muitos anos, um jovem chamado Clayton fundou uma startup atuando no mesmo mercado de empresas gigantes, como DuPont e Alcoa. Ao contrário do que era esperado, a empresa de Clayton, chamada Ceramics Process Systems Corporation, foi a única que teve sucesso no nicho de mercado em que ele atuava. Ou seja, por incrível que pareça, as empresas gigantes do setor não conseguiam ter sucesso, mesmo com muito mais recursos humanos e financeiros. Por que isto aconteceu? Seria porque Clayton e seus sócios (professores do MIT) eram mais espertos que os executivos destas empresas?

No entanto, mesmo sem entender a razão, Clayton observou que às vezes categorias inteiras de negócios colapsavam em um curto espaço de tempo, e que muitos destes negócios eram administrados por gestores experientes e com histórico de sucesso. Um exemplo disso é o que ocorreu com empresas como a Kodak, por exemplo, que produziam filmes para fotografias, e, que foram seriamente impactadas pelo surgimento das câmeras digitais. Então, a razão não parecia estar apenas ligada a competência técnica de seus gestores. Clayton resolveu estudar o tema profundamente em um doutorado e, posteriormente lançou o livro “The Innovator’s Dilemma”, baseado na teoria da Inovação Disruptiva que criou a partir de seus estudos.

O conceito central da teoria é a distinção entre tecnologias de sustentação e tecnologias disruptivas. As tecnologias de sustentação são voltadas para a produção de inovações que trazem melhorias incrementais: por exemplo, um computador com um processador mais rápido e mais memória, ou uma televisão com uma imagem de maior definição. Já as tecnologias disruptivas são geralmente mais simples, mais baratas e muitas vezes mais convenientes de serem utilizadas.

Assim, as empresas tradicionais que dominam um determinado setor ou mercado, criam e produzem um produto muito bom e conseguem manter sua base de clientes utilizando tecnologias de sustentação para melhorarem os produtos em novas versões ao longo de diferentes gerações de produtos. Como consequência, os produtos vão se tornando cada vez mais sofisticados, e, atingem um nível de qualidade que ultrapassa o nível de performance necessário para satisfazer mesmo os consumidores high-end que são os mais sofisticados e exigentes que atendem.

As tecnologias disruptivas geralmente começam em novos mercados, permitindo que seus fabricantes cresçam rapidamente. Geralmente quando estas tecnologias são introduzidas no mercado, elas possuem um preço mais baixo e um nível de performance relativamente baixo quando comparado com os produtos oferecidos pelos líderes. No entanto, o nível de qualidade e performance são adequados para as necessidades que uma parcela low-end do mercado. E, como consequência desta expansão e de sucessivas melhorias da tecnologia, passam a atrair uma parcela cada vez maior de consumidores. Assim, com o tempo, elas acabam tomando os mercados tradicionais das empresas dominantes.

Em suma a dinâmica da competição entre os líderes do mercado os empurra para criar cada vez mais sofisticações em seus produtos. Os recursos destas empresas são investidos massivamente nesta competição por inovação, proteção e expansão no mercado diante de seus competidores. Tal escalada na competição entre as empresas tradicionais e líderes cria, de acordo com Clayton Christensen, um vácuo abaixo delas, que é aproveitada pelos inovadores disruptivos, que vão abocanhando parcelas do mercado considerado “low-end” com produtos mais baratos e com menos funcionalidades. Como as parcelas “low-end” são geralmente negligenciadas pelos fabricantes tradicionais, esta expansão não exige grande esforço e recursos por parte dos inovadores disruptivos, que geralmente nem encontram respostas competitivas das empresas estabelecidas. Assim, de acordo com Clayton, “os líderes acabam sendo mortos por debaixo”.

Um exemplo desse fenômeno pode ser observado em como a Toyota conseguiu com o Corolla provocar a disrupção das três empresas tradicionais do setor automobilístico na década de 70 nos Estados Unidos. Enquanto a General Motors, Ford e Chrysler competiam produzindo carros cada vez mais confortáveis, mais potentes, mais seguros e com mais funcionalidades, a Toyota produziu um carro muito mais barato, mais leve, com um consumo mais econômico, de elevada confiabilidade e durabilidade necessitando de menos manutenção. Mesmo sendo um carro menos confortável, menos seguro, e com muito menos acessórios que seus competidores, ele foi adotado por parcelas do mercado que não compravam carros ou que compravam carros usados. Com isto, eles construíram um novo mercado para carros novos, o que gerou um crescimento do mercado. Em suma, a Toyota adicionou novas fatias ao bolo original, de forma que passou a ter uma participação significativa sobre o volume total.

Um conceito muito importante da teoria de Clayton é que uma empresa entrando com uma tecnologia disruptiva no mercado compete geralmente contra o não consumo. Ou seja, enquanto as empresas tradicionais competem entre si pelos mesmos consumidores, elas deixam uma parcela do mercado aberta e inexplorada para os novos entrantes. Assim, as empresas com uma tecnologia disruptiva estão convertendo não consumidores em consumidores, o que permite dizer que elas competem contra o não consumo.

Pode-se imaginar então que a saída para uma empresa seria manter duas frentes: uma com tecnologias de sustentação e outra com tecnologias disruptivas. Desta forma uma empresa estabelecida estaria protegida de novos entrantes com produtos disruptivos. No entanto os dois objetivos são conflitantes, e as pressões de investidores dificultam o processo de inovação. Inovações geralmente geram margens de lucro baixas no início, e, retornam no longo prazo, o que conflita com os interesses de retornos imediatos de acionistas. Adicionalmente, o perfil dos colaboradores que são bons inovadores difere dos bons recursos operacionais.  

O termo inovação disruptiva acabou virando um termo usado de forma indiscriminada no mundo de negócios, ainda mais quando se trata do contexto de novos negócios ou startups. No entanto, é importante ressaltar que tal entendimento de disrupção não é o mesmo de acordo com a teoria de Clayton Christensen. O senso comum entende que disrupção é interromper o progresso normal de alguma coisa ou fazer com que algo não possa continuar em seu caminho normal. Já sob a ótica de Clayton, de acordo com a interpretação de Ilan Mochari, disrupção é o que acontece quando os incumbentes estão tão focados em agradar seus clientes mais rentáveis que acabam negligenciando ou julgando erradamente as necessidades de outros segmentos.

Outro ponto importante a ser observado é que a ideia de disrupção de Clayton Christensen está mais associada à um processo do que um produto ou serviço específico. De fato, de acordo com Clayton, leva tempo para saber se um modelo de negócio inovador irá ter sucesso. No entanto, mesmo obtendo-se o sucesso, o novo modelo pode ser apenas mais um competidor no mercado, ou, uma empresa que empurra os negócios já estabelecidos para fora do mercado. A chave para se entender é observar o processo e entender se o produto ou serviço está evoluindo o modelo de negócio para atender melhor às necessidades dos consumidores.

O caso da Toyota com o carro Corolla nos Estados Unidos é um exemplo de um processo de disrupção no mercado de automóveis. Nos EUA, o Corolla é um carro barato, diferentemente do que ocorre no Brasil. Assim, enquanto as empresas americanas competiam entre si e lançavam carros com cada vez mais acessórios, a Toyota introduziu o Corolla por um preço muito mais baixo do que era praticado por lá, mas o carro tinha menos acessórios, bem como menos itens de conforto. Por outro lado, o Corolla não exigia tanta manutenção e era mais econômico, principalmente quando comparado com outros carros de características similares. Isto permitiu que pessoas que só compravam carros usados, e que, portanto, não eram o principal alvo das montadoras, bem como os que não compravam carros, pudessem fazer parte do mercado de carros novos. Com isto a Toyota conquistou uma parcela significativa neste novo mercado consumidor de carros. Ou seja, em termos práticos, a Toyota foi capaz de capturar um público mais low-end que comprava carros usados, e ainda criou um novo mercado com as pessoas que não compravam carros.  

Por fim, esta teoria não funciona em todos os negócios, de acordo com o próprio Clayton. Um exemplo disto é o McDonald’s que entrou no segmento inferior do mercado e lá permaneceu.  Nas indústrias em que isto ocorre há um núcleo tecnológico. Em outras palavras, nessas indústrias há um sistema dentro do produto ou de sua produção que define sua performance e pode ser estendido para fatias superiores do mercado para fazer as coisas de uma forma melhor. Isto explica a razão do McDonald’s ter permanecido na sua posição. Para se mover para os mercados acima ele poderia vender sanduíches à um preço mais elevado, mas teria que emular as características de qualidade dos hambúrgueres de qualidade superior.

Alexandre Moreira Nascimento é consultor, pesquisador em Inteligência Artificial e Dispositivos Autônomos Inteligentes e expert da SingularityU Brazil.

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A startup brasileira que ficou entre as cinco melhores soluções do mundo pelo Pandemic Challenge, da Singularity University

Seguindo metodologias ágeis e contando com colaboração internacional, a empresa brasileira especializada em biotecnologia Visto.Bio deu vida a um cosmético patenteado globalmente que ficou entre as cinco melhores soluções do mundo pelo “Pandemic Challenge” da Singularity University.

O reconhecimento se deve à ideia inovadora de unir ao processamento molecular do álcool com princípios ativos de óleos essenciais nativos do Brasil com capacidade antiviral comprovada, resultando em um produto que protege por até 24 horas contra microorganismos.

Com o reconhecimento da pandemia pela Organização Mundial da Saúde em março deste ano, a empresa passou a desenvolver a nova versão de uma fórmula criada em 2014 que, além de proteger contra microorganismos, é eficaz para evitar a propagação de vírus.

“Criamos a marca com objetivo de gerar transformações nos hábitos da sociedade, na busca por um equilíbrio entre pessoas, roupas e planeta. São transformações de hábitos e consumo que já estavam em curso e, em situações como a atual, são aceleradas”, conta Renan Serrano, fundador da empresa criada para incentivar as pessoas a lavarem menos suas roupas, reduzindo impactos ambientais – desde o consumo de água e produtos químicos nas lavagens, até o aumento da durabilidade das peças.

A nova fórmula do Visto.Bio Antisséptico já possui certificações de laboratórios habilitados pela Anvisa para uso seguro, não prejudicial a crianças, animais e plantas. O produto confere de forma biotecnológica, inodora e hipoalergênica uma assepsia 100% natural, agindo como uma barreira protetiva aliada no combate à disseminação de doenças e microorganismos, reduzindo cargas virais.

No final de 2019, a empresa recebeu aporte de 1,2 milhão de reais, sendo o maior cheque da história da Anjos do Brasil. A marca já possui parceiros de varejo como Farm, Animale, Natalie Klein e Carrefour, interessados na proteção de clientes e colaboradores. Conversamos com o fundador e CEO da Visto.Bio, Renan Serrano.

No processo de pesquisa e criação de produtos da Visto.Bio como se dá a busca por inovação?
Serrano – Hoje, temos um fluxo de inovação que se dá de maneira rápida. Identificamos os problemas na sociedade, buscamos mensurar o impacto desses problemas na vida das pessoas e no meio ambiente, e em uma semana validamos se essa situação é passível de ser solucionada.

Durante a pandemia, elencamos dez cenários e conseguimos evoluir em três. O primeiro foi a necessidade de um produto antisséptico, que acabou nos tornando a primeira startup do país a entregar essa solução para o mercado. Por ser um produto cosmético, hipoalergênico, dermatologicamente testado e sustentável em sua cadeia, acabou levando a um segundo cenário, em que o produto age como desodorante – podendo ser usado em diferentes superfícies (tecidos variados, corpo e cabelo). O terceiro cenário é disponibilizar nossa equipe de pesquisa e desenvolvimento para apoiar empresas e startups em qualquer estágio de maturidade para trabalharmos em conjunto, avaliando possibilidade e viabilidade. Ajudamos a avaliar a questão das patentes, a pesquisa de mercado, enfim, no que for possível. Diferentemente de uma aceleradora que tem interesses financeiros, nosso objetivo é fomentar uma rede de apoio.

Qual a sensação de ter a Visto.Bio sendo eleita como uma das cinco melhores soluções do mundo pelo Pandemic Challenge da Singularity University?
Serrano – A equipe ficou muito feliz. Foi um reconhecimento importante, que nos deu mais confiança. No Brasil, a inovação não tem tanto mérito. Um exemplo disso foi o produto desodorante que poderia ser aplicado na roupa. A Anvisa nos informou que não há categoria de desodorante para uso em roupas. Segundo o órgão regulador, ou é desodorante ou não é desodorante. Ou seja, a inovação ainda é bastante reprimida em território nacional por questões de esferas maiores.

Entre desistir e abandonar o país para criar em lugares mais abertos, optamos por permanecer e levantar a bandeira para ajudar o Brasil a se colocar como um dos principais pólos de inovação, pesquisa e desenvolvimento do mundo. Essa premiação nos ajuda a mostrar que há coisas boas feitas no Brasil e que o mundo deve continuar de olho em nós.

Quando a Visto. Bio lançou no mercado uma solução antisséptica com óleos essenciais dificilmente imaginaria que em alguns anos o mundo precisaria exatamente desse tipo de produto. Agora que atravessamos uma pandemia, qual a inovação a empresa tem em mente?
Serrano – Acreditamos que ainda estamos no processo de enfrentamento da pandemia e, infelizmente, pode ser a primeira de diversas que ocorrerão em períodos cada vez menos espaçados. O intuito é continuarmos evoluindo nossa fórmula, visando uma proteção permanente de maneira não-tóxica, saudável para as pessoas e também para o planeta.

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O levante dos aspirationals

Aspirationals não é uma daquelas gerações que os psicólogos gostam de nos enquadrar pela data de nascimento. Nem é só mais um tipo de consumidor que o pessoal de marketing gosta de segmentar para identificar preferências. É um termo criado para englobar uma camada da sociedade que compartilha novos valores e que começa a aparecer com mais frequência.

O aumento da educação e da capacidade de comunicação independente via redes sociais deu o poder e a voz que os Aspirationals precisavam para se revelarem, e isso justifica seu maior número entre as gerações mais novas. Contudo, eles já representam mais de um terço do total de consumidores mundiais, segundo estudos da GlobeScan.

No momento atual, além do COVID-19, o mundo está sendo sacudido pelas manifestações que iniciaram nos EUA e se estenderam para outros países, questionando não somente o racismo estrutural, mas a própria economia mundial que não consegue lidar com obstáculos e incertezas em momentos de crises – gerando enorme desemprego p.e.

As empresas que podem estão se digitalizando e automatizando seus processos. Com isso, os empregos não serão os mesmos quando a pandemia acabar. O avanço inevitável das tecnologias exponenciais, principalemente Inteligência Artificial, fará com que esse movimento continue acelerando. Portando, é de se esperar que uma camada da população esclarecida – mas acostumada a ficar em silêncio – comece a se movimentar.

O aumento da voz dos Aspirationals está ajudando a criar um “novo capitalismo” que já foi exposto no manifesto das 181 maiores empresas americanas no ano passado. Juntas elas representam mais de 17 milhões de empregos e sabem que para sobreviver no longo prazo vão precisar se adaptar aos novos valores emergentes na população, que estão além do lucro.

Isso não quer dizer que o lucro e o crescimento econômico não importam – Aspirationals consomem e querem ter muitas experiências – mas para eles as empresas e os governos devem estar alinhados com questões de sustentabilidade, tanto em relação ao meio ambiente quanto ao bem estar social – que em última análise é o objetivo de toda economia.

Parece difícil para um país como o Brasil com tantos desafios básicos pensar em questões de sustentabilidade e longo prazo. Alguns economistas inclusive justificam o crescimento passado dos países desenvolvidos – e mais recentemente da China – à liberdade de infringir regras de meio ambiente e direitos humanos, e por isso defedem que países em desenvolvimento sigam os mesmos passos.

A razão deles está nos indicadores da economia industrial, mas o avanço das tecnlogias está nos distanciando dela cada vez mais. O surgimento de novos arranjos econômicos cresce a passos exponenciais, desestruturando muitos dos modelos econômicos montados no século passado. Ficar preso a eles é mero apego ou estratégia protecionista.

Não se trata somente da nova economia digital, mas da economia real com todas suas necessidades de criação e distribuição de recursos para resolver os grandes desafios globais. As tecnologias estão tornando as cadeias de produção e suprimento cada vez mais eficientes, e um mundo com pouca necessidade de trabalho humano e sem escassez de recursos é uma questão de tempo.

Espalhar tecnologia para todos os cantos do planeta acelera o progresso mundial, podemos melhorar a educação, o poder de comunicação, a capacidade de interação e dar acesso à ferramentas de produtividade que dinamizam as economias locais. Governos que se fecham à globalização ou aos avanços da tecnologia podem até melhorar momentâneamente alguns indicadores industriais, mas vão fazer sua população pagar pelo atraso no futuro.

As brigas entre governos dificilmente representam as vontades das suas populações, porém com a comunicação concentrada na mão de poucos ficava difícil perceber isso. Somos seres sociais, e agora nos comunicamos livremente pelo mundo digital, compartilhando ideais que extrapolam sistemas políticos, classes sociais, gerações, etnias e fronteiras.

Os gráficos acima foram retirados do estudo da GlobeScan que resumiu seus resultados em Cinco Aspirações Humanas. São elas:

  1. Abundância sem desperdício: Usar a criatividade e evitar a escassez.
  2. Verdade como ela é: Aceitar as imperfeições e mostrar a verdade.
  3. Estar mais próximo: Saber quem são as pessoas por trás das organizações.
  4. Ter de tudo: Poder experimentar e consumir o que o progresso nos traz.
  5. Fazer algo bom: Saber como impactar de forma positiva o mundo a cada dia.

O estudo buscou identificar o comportamento de 22 mil pessoas ao redor do mundo para saber como as marcas devem se posicionar no futuro. Os itens 1,4 e 5 são abordados com frequência na Singularity University e vê-los emergindo na população reafirma o otimismo que sabemos que podemos (e devemos) levar para dentro de todas as organizações do Brasil.

Eduardo Ibrahim é Faculty de Inteligência Artificial e Economia Comportamental da SU Brazil

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O reconhecimento facial e a vigilância digital acabarão com o protesto anônimo?

Já se passaram quase duas semanas desde que as pessoas saíram às ruas em Minneapolis para protestar contra a brutalidade policial após a morte de George Floyd e Breonna Taylor nas mãos da polícia. Desde então, as manifestações ganharam força e se espalharam para cidades dos EUA e do mundo.

O protesto é um componente crítico da democracia saudável. Um megafone pode atrair a atenção dos que estão no poder e ser instrumento de mudanças. Nos EUA, é um direito constitucional. Porém, cada vez mais, as agências policiais estão solicitando imagens de protesto, e as mais recentes tecnologias estão trazendo consigo o poder de lançar uma rede de vigilância cada vez maior.

Quando São Francisco se tornou a primeira cidade dos EUA a proibir o reconhecimento facial, em maio de 2019, talvez os legisladores tivessem em mente algo como o que vem ocorrendo nas últimas semanas. Em épocas passadas, o anonimato em protestos era garantido pelo volume de pessoas. “Apenas um rosto na multidão” realmente tinha significado. Agora, com smartphones, câmeras de alta definição e algoritmos poderosos, protestos anônimos podem em breve ser uma coisa do passado.

Enquanto cidades como Oakland e Berkeley, Califórnia, Somerville, Brookline e Massachusetts também proibiram o reconhecimento facial, outras cidades em todo o país ainda permitem e usaram ativamente o reconhecimento facial na aplicação da lei recentemente.

Os algoritmos de reconhecimento facial identificam as pessoas pesquisando e combinando com imagens de vastos bancos de dados. Esses bancos de dados podem ser limitados a fotos de arquivo policial ou imagens mais específicas, como fotos da carteira de motorista. A startup Clearview AI compôs um banco de dados de bilhões de imagens extraídas de milhares de sites on-line sem consentimento – incluindo sites como Facebook e YouTube – e vendeu o acesso ao banco de dados e ao software de reconhecimento facial a centenas de agências policiais.

Um artigo do Buzzfeed News, na semana passada, disse que os departamentos de polícia de Minneapolis e arredores usaram Clearview em fevereiro. Outro artigo da publicação de ciência e tecnologia da Medium, One-Zero, observou vários outros exemplos de uso recente de reconhecimento facial e solicitações dos departamentos de polícia locais e do FBI para filmagens e imagens dos protestos.

A capacidade existe e os sistemas foram usados, mas nem sempre é claro como as autoridades estão empregando o reconhecimento facial no dia-a-dia e durante os protestos.

Os defensores argumentam que, usada com responsabilidade, a tecnologia pode ser uma ferramenta valiosa para localizar com mais sucesso as pessoas que cometeram crimes. Mas suas limitações também foram bem documentadas, não apenas em termos de precisão geral, mas também em viés interno, com alguns algoritmos que confundem pessoas de cor e mulheres em taxas muito mais altas.

Com a ausência de regras e regulamentos claros, há potencial para uso indevido e, quanto maior e mais profunda a vigilância digital, mais ela pode provocar medo e congelar a liberdade de expressão.

“Essas tecnologias de vigilância não devem ser usadas em manifestantes”, disse ao BuzzFeed, Neema Singh Guliani, consultor legislativo da ACLU. “A ideia de que você tem grupos de pessoas que estão levantando preocupações legítimas e agora podem estar sujeitas a reconhecimento ou vigilância, simplesmente porque optam por protestar, amplia as preocupações gerais com a aplicação da lei com essa tecnologia”.

Nos EUA, nenhum regulamento federal governa o reconhecimento facial, deixando-o com uma colcha de retalhos de leis estaduais e municipais. Em um artigo da Wired em dezembro passado, Susan Crawford argumentou que essa abordagem pode trazer alguns benefícios. O governo federal pode não ser capaz de agir tão cedo. Enquanto isso, debates e experimentos locais em nível de cidade e estado podem informar e pressionar uma regulamentação mais ampla no topo.

Os smartphones transmitem uma variedade de informações que podem ser interceptadas e gravadas. E, embora nós humanos reconheçamos as pessoas por seus rostos ou vozes, os algoritmos que permitem esse tipo de vigilância não têm essas limitações. Muitas vezes, eles são capazes de encontrar padrões que não podemos ver e nem mesmo entendemos. Os pesquisadores mostraram que os algoritmos podem identificar as pessoas por sua marcha ou batimentos cardíacos (medidos por laser a 200 metros). Pode não haver um banco de dados de marcha e batimentos cardíacos ainda, mas a tecnologia está aqui.

A questão mais ampla não é qual parte da informação está sendo usada, mas que ela pode ser usada de maneira generalizada. Limitar como, quando, por que e quem usa pode ajudar a proteger liberdades vitais.

A questão, como sempre, é como manejar a tecnologia para melhor nos servir?

Crawford sugere exigir mandados para investigações e limitar o uso em tempo real. Também podemos restringir o armazenamento de dados, exigir auditoria profunda e relatórios públicos sobre o uso da tecnologia, punir o uso indevido e proibir o uso em áreas propensas a discriminação.

Se queremos uma sociedade flexível o suficiente para responder às vozes de seu povo, precisamos acompanhar de perto como essas tecnologias serão implantadas no futuro.

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Um mercado de trabalho centrado no humano: por que é importante e como construí-lo

Muito antes de o coronavírus surgir e destruir nosso “normal” pré-existente, o futuro do trabalho era um tópico amplamente discutido e debatido. Observamos a automação lentamente expandir e reduzir mais e mais os empregos, e passamos a nos perguntar do que a inteligência artificial é capaz.

A pandemia rapidamente virou o mundo do trabalho de ponta cabeça, deixando milhões de pessoas desempregadas e forçando outras milhões a trabalharem remotamente. Mas as questões essenciais permanecem praticamente inalteradas: ainda queremos garantir que não sejamos substituídos, que agreguemos valor e que tenhamos uma sociedade com equidade – em que diferentes tipos de trabalho sejam valorizados de maneira justa.

Para abordar essas questões – bem como o impacto da pandemia – nesta semana, a Singularity University realizou um summit digital sobre o futuro do trabalho. Quarenta e três palestrantes de diversas origens, países e setores da economia compartilharam seus conhecimentos sobre tudo, desde o trabalho nos mercados em desenvolvimento até o porquê de não querermos voltar ao normal anterior.

Gary Bolles, presidente do hub de Futuro do Trabalho da Singularity University, iniciou a discussão com seus pensamentos sobre um futuro do trabalho centrado no ser humano, incluindo por que é importante e como construí-lo.

O que é trabalho? – “Trabalho” parece ser um conceito simples de definir, mas muda constantemente de forma ao longo do tempo. Bolles definiu o trabalho, basicamente, como habilidades humanas aplicadas a problemas.

“Não importa se é um piso sujo, uma estratégia complexa de entrada no mercado ou um grande desafio no mundo”, disse ele. “Nós, como seres humanos, criamos valor aplicando nossas habilidades para resolver problemas do mundo.” Você pode pensar nos problemas que precisam ser resolvidos como a demanda e as habilidades humanas como a oferta, e os dois estão em constante oscilação. Com eventuais reviravoltas no período de algumas décadas ou séculos.

E estamos no meio de um desses pontos de virada agora (já estávamos, antes da pandemia). As habilidades há muito procuradas estão diminuindo. O relatório Future of Jobs de 2018, do Fórum Econômico Mundial, listou coisas como destreza manual, gerenciamento de recursos financeiros e materiais, controle de qualidade e conscientização de segurança, como habilidades em declínio. Enquanto isso, as habilidades da próxima geração precisarão incluir pensamento e inovação analíticos, inteligência emocional, criatividade e análise de sistemas.

Com a chegada da pandemia – Com o surto de coronavírus e sua disseminação pelo mundo, o lado da demanda do trabalho diminuiu; todos os problemas que precisavam ser resolvidos deram lugar ao problema muito maior e mais imediato de manter as pessoas vivas. Mas, como resultado, dezenas de milhões de pessoas em todo o mundo estão sem trabalho – e essas são apenas as que estão sendo contadas – uma fração do total real. Existem milhões adicionais em empregos sazonais ou que possuem atividades informais, agora sem trabalho também.

“Esta é a nossa oportunidade de focarmos no tema”, disse Bolles. “Como podemos ajudar as pessoas a se re-engajarem com o trabalho? Como gerarmos trabalhos melhores, uma economia melhor e um conjunto melhor de heurísticas de design para o mundo que todos queremos?”

Bolles elencou cinco questões-chave – algumas estimuladas pelo impacto da pandemia – nas quais as conversas sobre o futuro do trabalho devem se concentrar para garantir que seja um futuro centrado no ser humano.

1. Como é um mercado de trabalho inclusivo? Em vez de ver nossos sistemas atuais de trabalho como imutáveis, precisamos realmente entender esses sistemas e como queremos alterá-los.

2. Como podemos aumentar o valor do trabalho humano? Sabemos que robôs e softwares se darão bem no futuro – mas, para que os humanos também estejam bem, precisamos planejar isso intencionalmente.

3. Como o empreendedorismo pode ajudar a criar um mercado do trabalho melhor? Em muitas economias, o novo valor criado geralmente vem de empresas mais jovens; como fomentarmos o empreendedorismo?

4. Como será a interseção entre local de trabalho e geografia? Uma grande porcentagem da força de trabalho global agora está trabalhando em casa; quais poderiam ser alguns dos resultados disso? Como fica o trabalho informal?

5. Como podemos garantir uma evolução saudável do trabalho e da vida? A saúde e a proteção das pessoas em risco é o motivo pelo qual fechamos nossas economias, mas precisamos encontrar um equilíbrio que permita que as pessoas trabalhem, mantendo-as em segurança.

A resolução do problema não é o fim dele – O resultado final para o qual essas perguntas estão se dirigindo, e nosso objetivo principal, é maximizar o potencial humano. “Se descobrirmos maneiras de continuar fazendo isso, teremos um futuro de trabalho muito mais benéfico”, disse Bolles. “Todos nós deveríamos estar falando sobre onde podemos ter um impacto.”

Tínhamos muitos problemas a resolver no mundo antes de ouvir falar sobre o coronavírus, e agora temos ainda mais. O ritmo da automação está acelerando devido ao vírus? Sim. As empresas estão buscando maneiras de automatizar seus processos para impedir que seus funcionários fiquem doentes? Também.

Mas temos uma série de novos problemas em nossas mãos e não vamos parar de precisar de habilidades humanas para resolvê-los (sem mencionar os novos problemas que certamente surgirão, como efeitos de segunda e terceira ordem dos desligamentos).

Em um artigo de abril intitulado “The Great Reset”, Bolles descreveu três fases da crise do desemprego (atualmente ainda estamos na primeira fase) e o que devemos fazer para minimizar os danos. “A evolução do trabalho não é sobre o que acontecerá daqui a 10 a 20 anos”, disse ele. “É sobre o que poderíamos fazer de maneira diferente hoje.”

Assista à palestra de Bolles e à de dezenas de outros especialistas para obter mais informações sobre a construção de um futuro de trabalho centrado no ser humano aqui.

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Quais os resultados do maior teste de renda básica universal até o momento?

A perda generalizada de empregos devido à pandemia de coronavírus está levando a um interesse renovado pela ideia de uma renda básica universal (UBI – universal basic income). Isso coincidiu perfeitamente com a publicação dos resultados do maior experimento de UBI até o momento – mas, segundo o colunista da Singularity Hub, Edd Gent, eles sugerem que a ideia pode não ser uma Panaceia.

Mais de 36 milhões de americanos solicitaram subsídios de desemprego nos últimos 2 meses, já que o bloqueio fez com que muitas empresas reduzissem o quadro de funcionários ou até decretassem falência. Isso levou a níveis anteriormente inconcebíveis de auxílio estatal, incluindo pagamentos diretos em dinheiro aos cidadãos como parte do pacote de estímulo.

Os pedidos pela renda básica universal fazem parte de uma ideia que já estava ganhando popularidade nos últimos anos. Seria exatamente como a política que está sendo debatida enquanto é praticada, mas envolveria todos os cidadãos indiscriminadamente recebendo pagamentos regulares e sem restrições, podendo cobrir suas necessidades básicas.

Os defensores dizem que o UBI poderia simplificar o sistema de assistência social e, como os pagamentos não estariam relacionados ao status de emprego, as pessoas não se preocupariam em perder o benefício se procurassem trabalho. Em contrapartida, os que se opõem dizem que seria financeiramente insustentável e poderia desmotivar as pessoas a buscarem por emprego.

O tema foi a peça central da campanha de Andrew Yang para a nomeação presidencial democrática e um tópico importante entre as elites do Vale do Silício, preocupadas com o impacto que a automação poderia ter no mercado de trabalho. Mas o massacre econômico causado pela pandemia parece ter dado um impulso ainda maior à ideia.

Uma pesquisa recente constatou que 71% dos europeus apoiam a UBI. Até mesmo o Papa adotou a ideia em seu discurso de Páscoa. A ministra de Assuntos Econômicos da Espanha, Nadia Calvino, disse que o governo em breve lançará algum tipo de renda básica que permanecerá após o fim da pandemia. A presidente da Câmara estadunidense, Nancy Pelosi, se mostrou aberta à ideia em comentários recentes.

Prever o impacto de uma convulsão sem precedentes no relacionamento entre o Estado e o indivíduo é surpreendentemente difícil. Assim como a busca por evidências que favoreçam ou contrariem a proposta. Houveram diversos ensaios em pequena escala, mas o mais ambicioso até o momento ocorreu na Finlândia de 2017 a 2018, e o relatório final foi publicado na semana passada.

O estudo selecionou 2.000 pessoas desempregadas aleatoriamente e concedeu-lhes pagamentos mensais incondicionais de € 560. Seus resultados foram comparados com 173.000 pessoas nos benefícios-padrão de desemprego da Finlândia. Os pesquisadores concederam ao The Guardian os resultados que contêm munição tanto para proponentes quanto para detratores da ideia.

A conclusão principal foi que aqueles que receberam pagamentos incondicionais relataram uma melhora significativa no bem-estar financeiro e mental. Eles também viram uma ligeira melhora no emprego, com os destinatários trabalhando em média mais seis dias entre novembro de 2017 e outubro de 2018 do que o grupo de controle.

Dado que muitos prevêem a implantação de UBI em todo o país seria extremamente caro, um aumento tão modesto na probabilidade de voltar ao trabalho foi anunciado por alguns como um fracasso. Mas também parece contradizer os temores de que esse esquema desmotive as pessoas na procura por trabalho.

Para além dos resultados econômicos brutos, as pesquisas com os participantes que receberam a renda básica universal descobriram que a medida aumentou seus índices de bem-estar, segurança financeira e confiança no futuro. Os autores do relatório disseram ao The Guardian que os destinatários se sentiam mais capacitados para realizar trabalhos voluntários ou tentar iniciar novos empreendimentos.

O estudo só pode nos trazer isso, por hora. Apesar de ser o maior teste até o momento, é difícil extrapolar os resultados até a escala de um programa nacional e também é impossível prever o impacto que intervenções semelhantes teriam em países com culturas e sistemas governamentais muito diferentes.

No entanto, ocorrendo no meio do maior desastre global deste século, o lançamento do estudo é um lembrete oportuno de que talvez seja hora de políticos de todo o mundo reavaliarem sua relação com o Estado de bem-estar social.