Por uma Cultura Organizacional +Digital

“As empresas precisam acompanhar o ritmo e atender às demandas desse ecossistema de negócios em rápida evolução” – Josh Bersin (Deloitte diretor)

Cultura Digital

O mundo dos negócios está passando por um momento de transição que envolve não só novas tecnologias, mas também mudanças geopolíticas, econômicas e sociais. A concorrência global, a mudança de comportamento e demanda dos consumidores estão exigindo dos líderes e gestores organizacionais uma mudança de visão e atitude na relação com o mercado, clientes, colaboradores etc.

Responder à velocidade dos acontecimentos, incertezas em relação ao futuro, complexidade e falta de clareza, tem exigido deles não só repensar a estratégia, estrutura, capacidade, processos, operações e tecnologia, mas também rever o mais importante e mais intangível valor da organização, sua cultura.

Elementos-chave das Organizações Efetivas

 

Cultura Organizacional

“Uma das principais barreiras para o sucesso das empresas na atualidade são as deficiências em sua cultura organizacional.” – Julie Goran, Laura LaBerge, e Ramesh Srinivasan (Culture for a digital age)

A cultura é um conjunto de valores e normas que orientam as interações humanas. Está presente nos valores adotados pela gerência, nas premissas tácitas dos funcionários e nos comportamentos comumente aceitos que ajudaram uma organização a ter sucesso no ambiente escolhido. Muitas vezes é descrita como “a maneira como fazemos as coisas por aqui“.

A cultura é a responsabilidade executiva principal. Pessoas que oferecem soluções simples para a mudança de cultura organizacional não sabem do que estão falando. A cultura compreende um conjunto de valores e práticas que se reforçam mutuamente, sendo apenas algumas delas conscientes. A mudança de cultura exige um esforço intenso e atenção constante. É preciso acompanhamento e ajuste contínuo para garantir que valores e práticas permaneçam alinhados, mesmo quando as demandas competitivas da empresa mudam. É preciso gerenciamento transparente de desempenho em todos os níveis com o compromisso de todos da empresa de viver de acordo com a cultura almejada.

O bom da cultura é que ela fornece coerência e continuidade. O ruim da cultura é que ela pode enraizar uma empresa em práticas passadas que não se encaixam mais em um mundo em mudança.

Why do not we have any fresh ideas around here

Mudança para uma cultura mais digital e inovadora

Para simplificar o que significa ser digital atualmente, podemos dizer que é permitir o acesso de indivíduos ou sistemas à informações sobre produtos e serviços da empresa, poder fazer pedidos e interagir a qualquer hora, em qualquer lugar e de diversas formas digitais, ou seja, via web, dispositivos móveis (tablet, smartphone e outros), ou sistemas.

Empresas digitais revolucionam a maneira como as pessoas e as organizações interagem, reinventam os setores e quebram o poder dos entrincheirados, muitas vezes causando disrupções (ou rupturas) em outras empresas e setores.

Para muitas empresas legadas, a mudança de cultura é o maior desafio para uma transformação digital, porém, mudar a  cultura é mais difícil do que a estratégia, porque grande parte da cultura é inconsciente. Além disso, os líderes precisam entender a cultura predominante de uma empresa antes de tentar modernizá-la. Se eles repentinamente direcionam as pessoas a fazer coisas que são contrárias a valores profundamente arraigados, discussões racionais podem rapidamente se transformar em críticas morais excessivamente rigorosas. Por outro lado, incorporar o melhor da cultura digital em uma cultura herdada não significa sacrificar a integridade, a estabilidade, a moral dos funcionários ou a herança de uma empresa. É igualmente importante que os líderes legados compreendam quais valores e práticas digitais eles esperam adotar.

Combinar os ativos e competências de uma empresa tradicional com uma cultura pronta para digital pode ser uma fórmula vencedora para competir com participantes digitais velozes em qualquer setor.

Os líderes que atuam em empresas digitais reconhecem a imensa escalabilidade das soluções digitais,  e  geralmente se concentram em alguns valores da cultura, como impacto, velocidade, abertura e autonomia – sendo que:

  • Criar impacto significa fazer o que precisa ser feito sem depender de muitas políticas e coordenação formalmente estruturadas, assumindo que o lucro seguirá como resultado de suas ações.
  • A velocidade permite que a empresa se coloque à frente dos concorrentes e acompanhe rapidamente os desejos dos clientes. Significa tomar decisões rápidas e arriscadas e agir em seguida.
  • A abertura incentiva os funcionários a desafiarem o status quo e trabalharem com qualquer pessoa, buscando informações, conhecimentos e insights relevantes onde quer que estejam para ajudá-los a alcançar seus objetivos rapidamente.
  • A autonomia dá às pessoas a liberdade de fazer o que é certo para a empresa e seus clientes sem esperar pela aprovação formal a cada passo – concentrando-se nas tarefas que acreditam ser mais importantes aos clientes. Os colaboradores, devidamente habilitados, podem experimentar rapidamente sem medo de falhar, aumentando as chances de resultados verdadeiramente novos.

Juntos esses valores podem promover uma força de trabalho comprometida e capacitada, onde os funcionários sentem uma responsabilidade pessoal de mudar constantemente a empresa – e consequentemente o mundo.

Os colaboradores se organizam rapidamente para realizar experimentos e atingir seus objetivos, sem se preocupar com o título, a função ou a afiliação organizacional de cada um.

A ênfase em dados e resultados impulsiona a responsabilidade, incentivando a busca persistente por resultados escaláveis ​​e focados no cliente. Esse sistema de valores inter-relacionados e práticas ativadas digitalmente podem ser notavelmente eficazes quando bem administrados.

As empresas tradicionais tendem a compartilhar o foco de suas contrapartes digitais em clientes e resultados. Elas diferem culturalmente na maneira como visam minimizar os problemas por meio de regras estritas, direcionam a integridade para todos os comportamentos diários e trabalham para criar estabilidade para as partes interessadas. Alguns nativos digitais acham essa combinação pesada e burocrática, mas nem todas as práticas tradicionais precisam ser eliminadas na busca pela cultura digital, pois estabilidade e integridade são qualidades de valor.

Em vez de abandonar todas as práticas passadas, as empresas tradicionais devem tentar criar uma cultura digital que abraça o melhor de seu legado. Como então aproveitar o melhor das práticas das empresas digitais:

  • A maior vantagem das empresas digitais é a velocidade com que elas criam e testam inovações. As empresas tradicionais devem tentar cultivar hábitos de experimentação rápida e auto-organização dentro de uma estrutura de tomada de decisão baseada em dados. A experimentação rápida e a auto-organização conduzem fortemente medidas de desempenho, incluindo crescimento e inovação.
  • Valores como a integridade e a estabilidade, comuns às empresas tradicionais, apreciados pelos clientes, funcionários, reguladores e acionistas podem ser mantidos, desde que bem administrados, pois mesmo muitas empresas digitais de sucesso começaram a melhorar suas práticas de integridade e estabilidade à medida que amadureceram.
  • A velocidade e a interconexão do mundo digital exigem uma nova orientação para os clientes, resultados e regras. Perguntar aos clientes sobre suas necessidades deve ser complementado antecipando os desejos deles e experimentando de forma proativa para encantá-los. Avaliações de desempenho pouco frequentes e opacas devem ser substituídas ou suplementadas pela atenção contínua a metas transparentes e métricas de desempenho. Sempre que possível, regras e controles estritos devem dar lugar a diretrizes mais amplas e monitoramento transparente. Funcionários que usam regras para impedir mudanças devem ser aconselhados a serem mais flexíveis.

Outras práticas a considerar

Criar uma identidade estratégica: Atualmente, toda empresa precisa ter uma marca distinta e coerente, ou melhor uma identidade poderosa, na qual o propósito, a proposta de valor da empresa, os recursos principais, a experiência do cliente e do funcionário e a cultura se reforçam mutuamente. Empresas tornam-se ícones no mercado, onde assumem um compromisso absoluto com sua maneira abrangente de fazer negócios e com uma grande visão do que a empresa precisa ser.

Nesse sentido, faz-se necessário uma boa comunicação, como criar uma boa história, onde o líder de negócios define o tom, traduzindo a nova identidade estratégica da empresa em linguagem vívida e cotidiana – para que todos possam ver como seus empregos contribuem e por que cada parte da mudança é importante. Isso pode implicar na articulação de  um propósito e uma visão de longo prazo da empresa que vai além de ganhar dinheiro.

Funcionários e clientes entendem que as empresas são poderosas e que existem para alcançar algo com esse poder – conectando pessoas, produzindo riqueza, criando produtos e serviços ou trazendo novas formas de valor à sociedade. Quando há uma declaração clara e sugestiva de como a empresa cria valor, não apenas para os acionistas e proprietários, mas para o mundo em torno dela, os funcionários sentem uma conexão com a nova identidade. Eles entendem como isso os ajudará a prosperar e os deixarão orgulhosos de estar associados a ela.

Ao assumir esta identidade e objetivos que a empresa realmente possa atender, isso permitirá uma melhor conexão com a comunidade. E aqui vale considerar na cultura quais valores sociais a empresa deve adotar,  como qualidade ambiental, uso sustentável de recursos, frugalidade, integridade, ética, liderança comunitária ou outras formas de servir a sociedade.

Desenvolver um documento base sobre a cultura da organização: Veja os Princípios de Liderança da Amazon e o Código de Cultura da Netflix que podem servir de base para a elaboração de um documento próprio a ser comunicado e compartilhado com todos os colaboradores da empresa para alinhamento, principalmente para novos contratados.

Gerar confiança: É preciso observar como as pessoas se sentem, pois decisões difíceis podem estar sendo tomadas, incluindo a venda de parte da empresa, a redução de funcionários e mudanças radicais na estratégia. Mas se as pessoas virem motivos de esperança, investirão seu tempo e esforço na construção da nova identidade. Elas confiarão que a empresa cumprirá o que prometeu.

Construir confiança não é apenas uma questão de ganhar adesão, significa ter um olhar psicológico ao projetar cada movimento para que ele se relacione com clientes, funcionários, investidores, reguladores e outras partes interessadas. Isso requer cuidado, planejamento e uma atitude em relação às pessoas que geralmente contraria os padrões. A verdade é que as pessoas podem mudar até suas atitudes, crenças e comportamentos mais fundamentais se reconhecerem o valor de fazê-lo e tiverem a oportunidade de desenvolver suas habilidades.

Quanto aos clientes, é importante incorporar a identidade e gerar confiança na qualidade da experiência criada.

Começar pela liderança: A cultura segue a sugestão de seus líderes. Estão eles capacitados e em sincronia, ou estão visivelmente desconfortáveis ​​um com o outro e distantes de todos? No último caso é necessário melhorar a liderança por meio de treinamento e conversação intensivos. A imagem abaixo exibe algumas características desejadas aos lideres para lidar com pessoas, desafios e a promessa da tecnologia digital  através de diferentes lentes: FuturistaTecnólogoInovador e Humanitário.

Qualidades de uma liderança exponencial

Trabalhar elementos de incentivo aos colaboradores: Traduzir confiabilidade em incentivos tangíveis, como salário, promoção e benefícios. Os incentivos não precisam ser caros; eles podem incluir horários flexíveis, oportunidades educacionais, participação em uma parte do crescimento da empresa, ou acesso a mentores ou projetos específicos – considerando o que as pessoas querem dessa transformação. Autonomia deve ser considerada, permitindo aos colaboradores controlar seu próprio orçamento ou parte do sistema, com responsabilidade clara e comunicação aberta sobre como elas podem contribuir para a nova identidade estratégica – em um local de trabalho que incentiva quem anseia por experimentação e criatividade como forma de aprender.

Considerar que haverá resistência: Alguns colaboradores-chave adotarão uma oposição à sua nova estratégia. Deve-se observar se há uma razão pela qual se opõem; verificar se há como se envolver com essas pessoas e fazer um esforço de boa-fé para conquistá-las. Se for necessário demitir pessoas é importante garantir que recebam o apoio necessário para encontrar novas funções em outro lugar. Tratá-los de maneira justa dará aos que ficam mais motivos para se comprometerem com a nova identidade, cultura e estratégia da empresa.

Tempo e paciência: Mudanças não ocorrem do dia para a noite, requerem muito trabalho, dedicação e tempo. Não é um projeto simples e rápido, mas sim um processo de melhoria continua.

Considerações Finais

“Se você não acredita na flexibilidade dos funcionários de sua empresa, não acredita na capacidade de transformação da sua empresa. É provável que essa descrença se torne uma profecia auto-realizável.” – Carol Dweck (Growth Mindset)

Desenvolver uma cultura pronta para digital não significa acabar com tudo o que é bom na cultura de uma empresa tradicional. Em vez disso, é uma questão de comunicar os valores desejados e, em seguida, introduzir algumas novas práticas, ajustando outras. Pode-se desenvolver os pontos fortes da cultura digital sem sacrificar a integridade e a estabilidade.

A palavra mais importante na transformação digital não é digital, mas transformação. O lançamento de projetos de tecnologia é apenas o ponto de partida. O objetivo final é passar da construção de sistemas e processos para a construção de capacidades – construindo uma cultura onde a inovação é a norma e onde os funcionários buscam constantemente aprendizado e crescimento, aproveitando ao máximo as melhores novas tecnologias e técnicas.

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Sobre o autor:

Nei Grando é diretor executivo da STRATEGIUS, teve duas empresas de tecnologia, é mestre em ciências pela FEA-USP com MBA pela FGV, organizador e autor do livro Empreendedorismo Inovador, é mentor de startups e atua como consultor, professor e palestrante sobre estratégia e novos modelos de negócio, inovação, organizações exponenciais, transformação digital e agilidade organizacional.

Detalhes: aqui, Contato: aqui.

Artigos referência:

  • Kent, Al; Lancefield, David; Reilly, Kevin. The four building blocks of transformation (2018).
  • Westerman, George; Soule, Deborah L.; Eswaran, Anand. Building a Digital Ready Culture in Traditional Organizations (2019).

Links de apoio:

Livros:

  • Katzenbach, Jon R.; Thomas,James; Anderson, Gretchen. The Critical Few: Energize Your Company’s Culture by Choosing What Really Matters (2018).
  • Magaldi, Sandro. Salibi Neto, José. O novo Código da Cultura: vida ou morte na era exponencial (2019).

Outros artigos relacionados:

 

 

Inovação na Economia Criativa

Recentemente tive a oportunidade e o prazer de apresentar no Pixel Show a palestra “Inovação na Economia Criativa”, onde procurei mostrar que o conhecimento e a imaginação possibilitam a criatividade, e que a criatividade, com o ambiente, processo e gestão apropriados pode conduzir à inovação. Apresentei a Economia Criativa como transformadora da criatividade e da arte em negócios inovadores que se destacam no mercado e que transformam a economia e a sociedade. Então, a partir disso, achei relevante escrever este artigo sobre o tema.

Segundo Lala Deheinzelin, em seu livro “Novas Economias Viabilizando Futuros Desejáveis”, na economia criativa, a Arte é o destaque, pois ela sempre estará na raiz de qualquer atividade criativa. Envolvendo a arte, temos as Indústrias Criativas, como  uma visão setorial, que inclui as artes somada a tudo o que produz conteúdo (audiovisual, publicações, mídia) e aos serviços criativos (moda, arquitetura, design, turismo). Numa camada acima temos uma perspectiva mais abrangente, de Territórios Criativos (cidades ou distritos), que trabalham seus diferenciais de experiências culturais a partir de um contexto geográfico. Envolvendo tudo isso, vem a camada Economia Criativa, que inclui não apenas as indústrias e territórios criativos, mas tudo aquilo que gera valor agregado a partir de atributos intangíveis – qualificando, diferenciando e valorizando negócios, indústrias e instituições. E, finalmente, tudo isso está imerso na Cultura, como matriz e DNA de uma sociedade, quem será o norte para escolha de uma determinada linguagem artística, setor criativo, território ou intangível para valor agregado.

Podemos então questionar: Por que Investir em Criatividade?

Ora, em primeiro lugar, porque economia criativa abrange muitas áreas, como: produtos audiovisuais, novas mídias, design, artes cênicas, publicações editoriais, artes visuais, e outras; e cada uma tem sua importância na economia, principalmente na geração de renda, criação de empregos e exportação. Além disso, ela melhora a cultura que é um componente essencial do desenvolvimento sustentável e representa uma fonte de identidade, inovação e criatividade para o indivíduo e a comunidade. Ao mesmo tempo, a criatividade e a cultura têm um valor não monetário significativo que contribui para o desenvolvimento social inclusivo, para o diálogo e a compreensão entre os povos.

“Onde vão nossos filmes, vão nossos produtos, vai nossa forma de viver.” – Franklin Roosevelt, 1930

Outra razão importante para se investir em criatividade é porque o mercado global de bens criativos tem feito muito, muito dinheiro. A criatividade e a inovação, tanto no nível individual quanto no grupo, tornaram-se a verdadeira riqueza das nações no século XXI. As indústrias culturais e criativas devem fazer parte das estratégias de crescimento econômico de qualquer país, de acordo com o relatório da UNESCO sobre cultura e desenvolvimento sustentável.  Estamos vivendo um novo momento, onde o mundo é convidado a abraçar a ideia de que a inovação é essencial para aproveitar o potencial econômico das nações.

Devemos investir em criatividade, também porque no futuro, segundo um estudo da IBM de 2010 com 1.500 CEOs, a criatividade será a habilidade mais importante para os líderes, principalmente porque este será o diferencial humano perante a era de automação que virá da inteligência artificial.

Creativity is the Intelligence Having Fun

Em suma, a criatividade, facilitadora da Inovação, somada ao empreendedorismo pode proporcionar um novo impulso para o crescimento econômico e a criação de empregos, expandindo oportunidades para todos, incluindo mulheres e jovens. E pode fornecer soluções para alguns dos problemas mais urgentes – dos conhecidos Objetivos para Desenvolvimento Sustentável (ODS) – como a erradicação da pobreza e a eliminação da fome.

Da Criatividade para a Inovação

Conforme expliquei com mais detalhes no post A Criatividade e a sua relação com a Inovação, o desbloqueio da criatividade envolve fatores internos: Imaginação, Conhecimento, Atitude; e fatores externos: Recursos, Cultura, Ambiente.

O conhecimento, é a caixa de ferramentas para a  imaginação, que é o catalisador para a transformação do conhecimento em novas ideias. E a atitude fornece a unidade necessária para se avançar em problemas difíceis.

Os ambientes têm um impacto enorme sobre esse processo, e os criativos são profundamente influenciados por espaço, regras, recompensas, recursos e cultura.

Assim, o indivíduo e o ambiente são interdependentes de forma interessante, não óbvia e essencial para a resolução criativa de problemas.

A ideia é apenas um elemento no Processo de Desenvolvimento de algo potencialmente inovador, porque ao final, será o cliente/usuário quem dirá se o produto, ou serviço o encantou a ponto de considerá-lo inovador.

O Design Thinking pode ser utilizado no início deste processo, pois este método tem como objetivo algo desejável pelo cliente/usuário, viável economicamente e praticável tecnicamente. Ele busca o equilíbrio entre o racional e o emocional, com a colaboração dos envolvidos, explorando ideias e fazendo experimentos com protótipos e testes. Para isso ele incluí, em um loop (com diversas iterações) com interações junto ao usuário, etapas como: Empatia (ou de descoberta do problema, reais desejos e/ou necessidades do cliente), Definição (ou de interpretação da descoberta), Ideação (com brainstorming e seleção de ideias), e experimentação com desenvolvimento de Protótipo e Teste.

Mas inovação, principalmente de produtos pelas empresas, vai além disso, pois envolve ainda: Estratégia e Modelo de Negócios, Gestão da Inovação, Produção, Marketing, Distribuição, Lançamento, Vendas e Retorno Positivo do Cliente.

É a Tecnologia que Potencializa a Criatividade

O surgimento do ecossistema criativo-digital – onde a informação, mídia e conteúdo criativo convergem no espaço digital – permitiu que ideias e informações fossem globalizadas rapidamente, liberando o potencial de crescimento para a economia criativa. Quanto mais conectados nos tornamos, maior a demanda por conteúdo de qualidade, bens e serviços criativos. Exemplos:

Xilogravura e Photoshop: O premiado desenhista Fernando Vilela cria em xilogravura e finaliza com softwares digitais (Photoshop/Procreate).

Esculturas modeladas em 3D: O escultor Richard Orlinski usa materiais industriais e sistemas computacionais para modelar sua arte.

Outro exemplo: Jack Storms Collections

A inteligência artificial ajuda a acelerar o processo de criação

PaintSchainer: O Software PaintsChainer faz coloração automática de desenhos graças à inteligência artificial, e está sendo usada para a animação 2D. O artista português Jonny do Lake acredita que o uso da tecnologia é bem vinda para economizar o tempo de produção.

Uma visão de futuro com a realidade mista

Novos recursos tecnológicos, como os da Realidade Virtual e Realidade Aumentada, abrem novas possibilidades para criatividade humana, agregando informações relevantes ao contexto e nos transportando além do tempo e espaço.

Veja este exemplo de Criatividade e Inovação acelerada com o uso desta tecnologia emergente. Vídeo: Envisioning the Future with Windows Mixed Reality

A Tecnologia está aprendendo a Criar para somar Possibilidades

A aprendizagem de máquina virou uma preciosa ferramenta do processo criativo

Magenta: Magenta é um projeto de código aberto da Google, que explora o papel da aprendizagem de máquina como uma ferramenta ao processo criativo.

A inteligência artificial pode criar combinações com base em tudo o que ela analisa que já existe.

As máquinas já estão criando a partir do que elas reconhecem

Games by Angelina: Angelina (criada pelo britânico Michael Cook) é uma inteligência artificial gera milhares de videogames e combina os melhores resultados para formar um novo jogo.

Screenwriter Benjamin: Benjamin é uma IA que parte de uma base de dados de roteiros de ficção científica para produzir novos textos (sinopse de filmes).

Plant Jammer: O App de geração de receitas tem uma IA que ajuda as pessoas a cozinharem receitas com aquilo que possuem na geladeira.

Hey, relaxem! A IA não substituirá (tão cedo) o poder de criação humano

A pesquisadora sênior do Google PAIR (People + AI Research), Fernanda Viégas esclarece que apesar dos avanços, a inteligência artificial está longe de alcançar a sofisticação do cérebro humano. “Conseguimos correr, pular, cantar. A IA ainda não faz tais coisas com competência”.

A tecnologia nos ajudará a criar o futuro que queremos

Maria Pestana, uma das curadoras da exposição “The Future Starts Here” que ocorrem em 2018 no museu Victoria & Albert, em Londres, diz que a história mostra que a insegurança de novas tecnologias não se justifica, mas que é preciso tomar cuidado com a tendência à uniformização de gostos.

Considerações finais

“Criatividade é tudo na Economia Criativa, e a tecnologia pode ser mais do que ferramenta de apoio aos Criativos Humanos em sua arte, é elemento chave para Inovação, transformação econômica e desenvolvimento sustentável.”

Para ver as imagens das artes nos slides clique aqui.

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Sobre o autor:

Nei Grando é diretor executivo da STRATEGIUS, teve duas empresas de tecnologia, é mestre em ciências pela FEA-USP com MBA pela FGV, organizador e autor do livro Empreendedorismo Inovador, é mentor de startups e atua como consultor, professor e palestrante sobre estratégia e novos modelos de negócio, inovação, organizações exponenciais, transformação digital e agilidade organizacional.

Detalhes: aqui, Contato: aqui.

Referências:

Veja também:

 

DISRUPTalks: Histórias e Dicas para quem Sonha Empreender

Com o apoio da Editora Reflexão Business e do Centro Universitário Belas Artes, ontem ocorreu na Belas Artes o evento de lançamento do livro “DISRUPTalks: histórias e dicas para quem sonha empreender”, organizado por Caroline Dias de Freitas e Leila Rabello,  que fomenta o empreendedorismo e as competências do século XXI. Com este livro, queremos ajudar pessoas a terem diferentes visões sobre si e sobre o mercado, desmistificando conceitos ultrapassados e ensinando-as a serem arrojadas, vislumbrarem oportunidades e despertarem as suas potencialidades.

O grande projeto e suas diferentes vertentes, visam desmistificar o conceito de que o empreendedorismo, gestão de negócios, inovação e gestão de futuro, e a administração de tempo são algo restrito, inatingível e seleto a um grupo específico de pessoas.

As histórias que os autores contam, visam proporcionar ao público soluções aplicáveis à qualquer negócio ou estágio de carreira, aproximando-o de seu propósito para alcançar uma vida com mais significado.

As histórias deste livro:

Aprender, apreender e empreender: uma jornada desafiadora – Isabela Esteves

É óbvio que você quer estabilidade e segurança? – Magno Paganelli

O ser humano não imagina do tudo que é capaz – Marcelo Schulman

Não sabendo que era impossível, fui lá e fiz – Marina Pechlivanis

Escolha de sócios e governança da empresa – Nei Grando

Prefácio de Alessandro Saade.

 

Disruptalks - Historias e Dicas para quem Sonha Empreender

O meu capítulo sobre Escolha de Sócios e Governança da Empresa, descreve de forma introdutória e resumida informações importantes sobre a relação entre sócio e as melhores práticas de governança corporativa nos estágios pré-operacionais e iniciais de uma empresa. Conto duas histórias empreendedoras que vivi relacionada ao conteúdo. Porém, na jornada empreendedora, existem muitas outras áreas do conhecimento a considerar na criação e gestão de uma empresa, assim espera-se que um potencial empreendedor ou sócio – busque pelo menos um mínimo de tais conhecimentos, além do apoio de mentores e advisors, para reduzir os riscos e incertezas que fazem parte de um negócio na prática.

Governança Corporativa para Startups e Scale-Ups

Na governança, o capítulo destaca as fases de ideação e validação do negócio, bem como, resumidamente, o que deve ocorrer em cada um dos pilares: Estratégia e Sociedade, Pessoas e Recursos, Tecnologia e Propriedade Intelectual e Processos & Accountability.

Feliz em colaborar com este meu terceiro livro, agradeço a todos que me ajudaram na jornada empreendedora, na aprendizagem acadêmica, no meu aperfeiçoamento como mentor, consultor, conselheiro e palestrante – com amizade, coleguismo profissional e apoio emocional.

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Sobre o autor:

Nei Grando é diretor executivo da STRATEGIUS, teve duas empresas de tecnologia, é mestre em ciências pela FEA-USP com MBA pela FGV, organizador e autor do livro Empreendedorismo Inovador, é mentor de startups e atua como consultor, professor e palestrante sobre estratégia e novos modelos de negócio, inovação, organizações exponenciais, transformação digital e agilidade organizacional.

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Referências:

Veja também:

 

Introdução à computação cognitiva

A explosão de dados, principalmente dados não estruturados, nos últimos anos, levou ao desenvolvimento de um novo tipo de sistema de computador conhecido como sistema cognitivo. Ao contrário dos sistemas programáveis ​​que o precederam, o foco dos sistemas cognitivos não é fazer cálculos rápidos em grandes quantidades de dados por meio de programas de computador tradicionais. Sistemas cognitivos são sobre explorar os dados, encontrar novas correlações e novo contexto nesses dados para fornecer novas soluções. Os sistemas cognitivos visam expandir os limites da cognição humana em vez de substituir ou replicar a maneira como o cérebro humano funciona.

A computação cognitiva está se tornando um novo setor. Está chegando uma nova revolução industrial, conectada à automação de trabalhos em transporte, atendimento ao cliente e assistência médica, para citar alguns.

O sustento de tal revolução será uma nova geração de desenvolvedores qualificados que entenderão bem a computação cognitiva para visualizar novos aplicativos de negócios e, finalmente, construir a nova web cognitiva.

Este artigo resume brevemente a história da computação cognitiva e as eras da computação porque, para entender o futuro da computação cognitiva, é importante colocá-lo no contexto histórico.

Este artigo também descreve conceitos básicos que são relevantes para qualquer discussão sobre sistemas cognitivos.

Cognitive Computing

Breve histórico da computação cognitiva

O conceito de máquinas inteligentes existe há muito tempo. Surpreendentemente, no século 19, o livro do matemático George Boole de 1854, The Laws of Thought, mostrou que operadores lógicos (e, ou, não) forneceram a base para as leis do pensamento. Na mesma época, Charles Babbage concebeu a criação do que descreveu como um mecanismo analítico.

Em 1950, Alan Turing, cientista da computação e matemático inglês, abordou o problema da inteligência artificial e propôs um experimento que ficou conhecido como Teste de Turing. É um teste da capacidade de uma máquina de exibir comportamento inteligente semelhante a um humano.

O teste foi uma adaptação de uma competição de estilo vitoriano chamada “jogo de imitação“.

O experimento de Turing foi baseado em um avaliador humano que julgou as conversas em linguagem natural entre um humano e uma máquina projetada para gerar respostas semelhantes a humanos.

O teste estudou se o interrogador pode determinar quais respostas são dadas por um computador e quais são respostas de um humano. A ideia era que, se o interlocutor não pudesse distinguir a diferença entre humano e máquina, o computador seria considerado “pensando”.

O termo Inteligência Artificial foi cunhado pelo professor John McCarthy para uma conferência sobre o assunto, realizada no Dartmouth College em 1956. McCarthy define o assunto como a “ciência e engenharia de fabricação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes“.

Em 1960, o pioneiro da computação J.C.R. Licklider escreveu seu artigo seminal “Simbiose Homem-Computador”. O artigo descreve a visão de Licklider de um relacionamento complementar ou simbiótico entre humanos e computadores. A citação a seguir é um exemplo das pesquisas e percepções de Licklider:

“A simbiose homem-computador é um desenvolvimento esperado na interação cooperativa entre homens e computadores eletrônicos. Isso envolverá um acoplamento muito próximo entre os membros humanos e eletrônicos da parceria. Os principais objetivos são:

  1. Permitir que os computadores facilitem o pensamento formulativo, pois agora facilitam a solução dos problemas formulados.
  2. Permitir que homens e computadores cooperem na tomada de decisões e no controle de situações complexas sem dependência inflexível de programas predeterminados …

Análises preliminares indicam que a parceria simbiótica executará operações intelectuais com muito mais eficiência do que o homem sozinho pode realizá-las.

As eras da computação

Para entender o futuro da computação cognitiva, é importante colocá-lo no contexto histórico. Até o momento, duas épocas distintas da computação ocorreram: a era da tabulação e a era da programação. Estamos entrando na terceira e mais transformadora era da evolução da computação, a era da computação cognitiva (era cognitiva).

The three eras of computing

As eras podem ser descritas da seguinte maneira:

_ Era tabulativa (décadas de 1890 a 1940)

A primeira era da computação consistiu em sistemas eletromecânicos de uso único que contavam, usando cartões perfurados para inserir e armazenar dados e, eventualmente, instruir a máquina sobre o que fazer. Essas máquinas de tabulação eram essencialmente calculadoras projetadas para contar e resumir informações, e elas faziam muito bem, mas acabavam limitadas a uma única tarefa.

Essas máquinas suportavam o dimensionamento de negócios e da sociedade e eram usadas em aplicativos governamentais, como dados do censo de população de processos e aplicativos comerciais, como contabilidade e controle de estoque. As máquinas de tabulação evoluíram para uma classe de máquinas, conhecida como equipamento de registro de unidade, e a indústria de processamento de dados.

_ Era da programação (década de 1950 – presente)

Esta era começou com a mudança de tabuladores mecânicos para sistemas eletrônicos e começou durante a Segunda Guerra Mundial, impulsionada por necessidades militares e científicas. Após a guerra, os “computadores” digitais evoluíram rapidamente e se mudaram para empresas e governos. A era da computação programável começa.

A grande mudança é a introdução de sistemas de computação de uso geral programáveis: eles podem ser reprogramados para executar tarefas diferentes e resolver vários problemas nos negócios e na sociedade. Mas, em última análise, eles devem ser programados e ainda estão um pouco limitados na interação com os seres humanos. Tudo o que sabemos agora como um dispositivo de computação, do mainframe ao computador pessoal, ao smartphone e tablet, é um computador programável. Alguns especialistas acreditam que essa era da computação continuará a existir indefinidamente.

_ Era cognitiva (2011 – futuro)

Como Licklider previu, a computação cognitiva é uma evolução necessária e natural da computação programável. Os sistemas de computação cognitiva visam estender os limites da cognição humana. As tecnologias de computação cognitiva não se destinam a substituir ou necessariamente replicar a maneira como o cérebro humano funciona; trata-se de ampliar as capacidades do cérebro humano. Os seres humanos se destacam no raciocínio, no pensamento profundo e na solução de problemas complexos. Mas a capacidade humana de ler, analisar e processar grandes volumes de dados, estruturados e não estruturados, é bastante fraca. Essa, é claro, é a força do sistema de computador. O primeiro papel de um sistema de computação cognitiva é combinar forças de humanos e máquinas em uma situação colaborativa.

Outro elemento-chave dos sistemas cognitivos é uma interação mais natural entre humano e máquina, combinada com a capacidade de aprender e se adaptar ao longo do tempo.

O futuro da computação é cognitivo

Em seu artigo, “Computação, cognição e o futuro do conhecimento: como os seres humanos e as máquinas estão forjando uma nova era de entendimento”, o Dr. John E. Kelly III declara:

Aqueles de nós envolvidos em ciência da informação séria e em sua aplicação no mundo real dos negócios e da sociedade entendem o enorme potencial dos sistemas inteligentes. O futuro dessa tecnologia – que acreditamos ser cognitiva, não “artificial” – tem características muito diferentes daquelas geralmente atribuídas à IA, gerando diferentes tipos de desafios e oportunidades tecnológicos, científicos e sociais, com diferentes requisitos de governança, política e gerenciamento.

No mesmo artigo, o Dr. Kelly define a computação cognitiva:

A computação cognitiva se refere a sistemas que aprendem em escala, argumentam com propósito e interagem com os seres humanos naturalmente. Em vez de serem explicitamente programados, eles aprendem e raciocinam com suas interações conosco e com suas experiências com o ambiente.

As demandas atuais impulsionadas pelo Big Data e a necessidade de decisões baseadas em evidências mais complexas estão indo além da regra rígida anterior e da abordagem lógica da computação.

A computação cognitiva permite que as pessoas criem um novo tipo de valor, encontrando respostas e insights bloqueados em volumes de dados. A computação cognitiva serve para aprimorar a experiência humana com sistemas que raciocinam sobre problemas como um humano.

Quando nós, como seres humanos, tentamos entender algo e tomar uma decisão, passamos por quatro etapas principais:

  1. Observar os fenômenos visíveis e os corpos de evidência.
  2. Interpretar o que vemos recorrendo ao que sabemos para gerar hipóteses sobre isso.
  3. Avaliar quais hipóteses estão certas ou erradas.
  4. Decidir (escolher) a opção que parecer melhor e aja de acordo.

Assim como os humanos se tornam especialistas, passando pelo processo de observação, interpretação, avaliação e tomada de decisão, os sistemas cognitivos usam processos semelhantes para raciocinar sobre as informações que absorvem.

O impacto da computação cognitiva em nossas vidas

Quer você perceba isso ou não, a computação cognitiva já está afetando nossas vidas.

Frequentemente, quando você conversa com um call center, é provável que sua interação seja com um computador. Os artigos que você lê podem ter sido escritos por uma máquina. Em muitos casos, como compras on-line, a computação cognitiva entende seu comportamento e atividades e faz recomendações com base nesse entendimento. Os chatbots equipados com computação cognitiva foram criados para oferecer suporte com êxito aos serviços de resolução de reclamações.

Muitas profissões estão sendo aprimoradas pela computação cognitiva. Por exemplo, um médico que diagnostica um paciente com sintomas incomuns teria que procurar uma vasta quantidade de informações para chegar a um diagnóstico adequado. A computação cognitiva pode ajudar esse médico fazendo muitas pesquisas e análises preliminares para ele e podendo recomendar as próximas etapas.

Considere um gerente de patrimônio que aconselha os clientes em suas carteiras individuais de aposentadoria. Enquanto fatos e regras básicas se aplicam, necessidades, circunstâncias e interesses individuais entram em jogo.

Classificar todas as informações relacionadas e personalizar as recomendações para um cliente específico pode ser uma tarefa impressionante, facilitada pela computação cognitiva.

Em essência, a computação cognitiva pode contextualizar as informações que muitos profissionais lidam diariamente, a fim de gerar valor real a partir delas.

Conceitos básicos

Considere estes conceitos básicos:

_ Cognição

A cognição, o “ato de pensar”, é o processo mental de adquirir entendimento através do pensamento e de experiências pessoais ou compartilhadas. As habilidades baseadas no cérebro fazem parte de toda ação humana e são essenciais para a execução de qualquer tarefa, da mais simples à mais difícil.

As tarefas incluem sentidos humanos (audição, toque, olfato, visão, paladar e até percepção extra-sensorial), aprendizado, lembrança, habilidades motoras, linguagem, empatia, habilidades sociais e capacidade de resolução de problemas.

Como afirmado, a cognição é o processo de aquisição de conhecimento através de pensamentos, experiências e sentidos. O processamento cognitivo nos ajuda a entender e interagir com o mundo ao nosso redor, do básico ao complexo.

_ Inteligência Artificial (IA)

O estudo e desenvolvimento de sistemas de IA visam a construção de sistemas de computador capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. As máquinas baseadas em IA destinam-se a perceber seu ambiente e executar ações que otimizam seu nível de sucesso. A IA de hoje pode ser considerada fraca, pois foi projetada para executar tarefas restritas e específicas. O objetivo de muitos pesquisadores é criar uma IA forte que aprenda como um humano e possa resolver problemas do tipo humano.

A pesquisa de IA usa técnicas de muitos campos, como ciência da computação, filosofia, linguística, economia, reconhecimento de fala e psicologia, que se manifestam em aplicações como sistemas de controle, processamento de linguagem natural, reconhecimento facial, reconhecimento de fala, analítica, correspondência de padrões , mineração de dados e logística.

_ Computação cognitiva

Os seres humanos são inerentemente capazes de um conjunto de habilidades que nos ajudam a aprender, descobrir e tomar decisões:

  • Podem aplicar bom senso, moral e razão através de dilemas.
  • Podem pensar em novas ideais e fazer generalizações quando faltam pistas e informações essenciais.
  • Mas são restringidos pela quantidade de tempo gasto para aprender, processar e absorver novas informações, e limitados pelos vieses inconscientes que todos possuímos que influenciam as decisões que tomamos.

A computação cognitiva está entre as subdisciplinas que moldam a IA. Trata-se de montar um sistema que combina o melhor dos humanos e da máquina. Considere recursos que os humanos naturalmente possuem, como imaginação e emoções, combinados com recursos em que os computadores se destacam, como processamento de números, identificação de padrões e processamento de grandes quantidades de informações. A computação cognitiva usa os pontos fortes da máquina para “simular” os processos do pensamento humano em um modelo computadorizado.

Os sistemas cognitivos usam técnicas, como aprendizagem de máquina, mineração de dados, processamento de linguagem natural e correspondência de padrões para imitar o funcionamento do cérebro humano. Tais sistemas são ideais para interagir com um mundo cada vez mais complexo.

Human and Cognitive Systems ara Complementary

_ Big data

Geralmente, as características de big data são definidas pelos cinco Vs: variedade, volume, velocidade, veracidade e visibilidade. O big data requer formas inovadoras de processamento de informações para extrair insights, automatizar processos e auxiliar na tomada de decisões. Big data pode ter dados estruturados que correspondem a um padrão formal, como conjuntos de dados e bancos de dados tradicionais. Além disso, o big data inclui formatos semiestruturados e não estruturados, como documentos de processamento de texto, vídeos, imagens, áudio, apresentações, interações em mídias sociais, fluxos, páginas da web e muitos outros tipos de conteúdo. Os dados não estruturados não estão contidos em um banco de dados regular e estão crescendo exponencialmente, constituindo a maioria de todos os dados do mundo.

Structured and Unstructered data

_ Tecnologia de resposta a perguntas (QA – Question-Answering)

Os sistemas cognitivos podem ingerir milhões de páginas de texto e aplicar a tecnologia de resposta a perguntas para responder a perguntas feitas por humanos em linguagem natural. Essa abordagem permite que as pessoas “façam” perguntas e obtenham respostas quase instantâneas a perguntas complexas.

Combinada com outras interfaces de programas aplicativos (APIs) e análises avançadas, a tecnologia de QA se distingue da pesquisa convencional (que é acionada por palavras-chave) ao fornecer uma discussão mais conversacional.

_ Aprendizado de máquina (ML – Machine Learning)

O aprendizado de máquina é um tipo de IA que dá aos computadores a capacidade de aprender e agir sem serem explicitamente programados. Isso significa que o modelo do computador melhora com o tempo, aprendendo com seus erros e novas experiências (exposto a novos dados), aumentando sua inteligência. Se um programa de computador pode melhorar o desempenho de determinadas tarefas baseadas em experiências passadas, ele aprendeu. Isso difere de executar a tarefa sempre da mesma maneira, porque foi programado para isso.

_ Processamento de linguagem natural (NLP – Natural Language Processing)

A NLP é um campo da IA ​​e refere-se ao processamento por computadores da linguagem natural.

Idioma natural é qualquer idioma humano, como inglês, espanhol, árabe ou japonês, que deve ser diferenciado das linguagens de computador, como Java, Fortran ou C++.

NLP é a capacidade do software de computador entender a fala humana. Ao usar os recursos da NLP, os computadores podem analisar o texto escrito em linguagem humana e identificar conceitos, entidades, palavras-chave, relações, emoções, sentimentos e outras características, permitindo que os usuários extraiam informações do conteúdo.

Qualquer sistema que use a linguagem natural como entrada e seja capaz de processá-la é um sistema de processamento de linguagem natural (por exemplo, software de detecção de spam). Um classificador de spam é um sistema que analisa o conteúdo da linha de assunto do e-mail para avaliar se o e-mail recebido é ou não spam.

_ Computação em nuvem

Computação em nuvem é um termo geral que descreve a entrega de serviços sob demanda, geralmente pela Internet, com base no pagamento por uso. Empresas em todo o mundo oferecem seus serviços aos clientes. Os serviços podem ser análise de dados, mídia social, armazenamento de vídeo, comércio eletrônico e computação cognitiva de uma maneira disponível na Internet e suportada pela computação em nuvem.

_ Interfaces de programa aplicativo (APIs – Application Program Interfaces)

Em geral, as APIs expõem recursos e serviços. As APIs permitem que os componentes de software se comuniquem facilmente. O uso de APIs como método de integração injeta um nível de flexibilidade no ciclo de vida do aplicativo, facilitando a tarefa de conexão e interface com outros aplicativos ou serviços. As APIs abstraem o funcionamento subjacente de um serviço, aplicativo ou ferramenta e expõem apenas o que um desenvolvedor precisa, para que a programação se torne mais fácil e rápida.

As APIs cognitivas geralmente são entregues em uma plataforma aberta baseada em nuvem, na qual os desenvolvedores podem infundir cognitivos em aplicativos, produtos e operações digitais usando uma ou mais APIs disponíveis.

No modelo de computação cognitiva, todos esses conceitos são combinados, eliminando a necessidade de os usuários serem especialistas em métodos cognitivos e permite que eles se concentrem na criação de melhores soluções.

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Os sistemas cognitivos permitem que os usuários se concentrem na construção de melhores soluções para os problemas do dia-a-dia

Como esses conceitos e tecnologias se relacionam?

O modelo de computação cognitiva pretende ter alto valor em vários domínios. Ao aplicar esse modelo, os usuários não precisam gastar tempo aprendendo detalhes complexos sobre ferramentas para poder usá-las efetivamente ou interpretar grandes quantidades de informações para tirar conclusões. Em vez disso, os usuários gastam seu tempo identificando padrões úteis, tomando decisões e tomando medidas para melhorar os processos comerciais e operacionais.

Como a computação cognitiva imita o pensamento, a qualidade da saída é tão boa quanto os algoritmos e modelos usados ​​no início. Esses modelos são aprimorados com a aprendizagem de máquina.

Enquanto um especialista humano pode passar semanas analisando volumes de dados, o modelo do computador pode fazer isso em segundos. Por exemplo, uma equipe de médicos pode realizar um estudo que monitora centenas de crianças por muitos meses para prever fatores que causam diabetes em crianças pequenas. Num futuro próximo, o mesmo estudo pode ser previsto com precisão por um modelo de computador que leva segundos para analisar volumes de dados, a um custo muito menor. Para agregar ainda mais valor, outras fontes de dados podem ser incluídas para melhorar os resultados das previsões. Exemplos de dados a serem incluídos são história familiar, estilo de vida, normas culturais e atividades familiares. Esses são os tipos de dados que fazem o equivalente a uma pesquisa conduzida por seres humanos que leva vários anos para ser concluída.

Um grande problema com a maioria das ferramentas analíticas é que elas exigem que um especialista no assunto (por exemplo, piloto, médico, advogado) se torne um especialista em computadores. Um objetivo da computação cognitiva é exigir apenas habilidades de conversação do especialista no assunto para permitir que essa pessoa extraia informações valiosas. A mineração e análise de dados agora significa “simplesmente perguntar“. Com o tempo, as tecnologias de NLP e QA se tornaram melhores na identificação de padrões de fala e na verdadeira compreensão do que o usuário diz no contexto das informações disponíveis.

Com muitos dados para analisar, você precisará de um supercomputador para obter informações?

Aqui é onde o poder da computação em nuvem pode ajudar. Vários fornecedores estabeleceram ambientes de computação em nuvem e oferecem acesso à nuvem pela Internet. Os usuários solicitam os serviços de que precisam e fornecem acesso aos seus dados. Os fornecedores oferecem um modelo de pagamento por uso e fornecem personalização do ambiente para atender às necessidades específicas dos usuários. O modelo de computação em nuvem reduz muito as barreiras de acesso e, com disponibilidade global, qualquer pessoa no mundo com conectividade à Internet tem acesso a esses serviços.

Várias APIs que fornecem acesso a vários serviços permitem acesso rápido, fácil e intuitivo aos sistemas de computação. A maioria das APIs é independente da linguagem de programação, o que significa que seus desenvolvedores podem trabalhar em qualquer linguagem de programação. O uso de APIs para compartilhamento de dados, serviços e funções de negócios entre pontos de extremidade (como aplicativos, dispositivos e sites) cria a oportunidade de reduzir o custo e o tempo para a integração.

Características dos sistemas cognitivos

Muitas pessoas acreditam que a única maneira de lidar com o ataque de dados hoje e no futuro é através do uso de sistemas cognitivos. Os sistemas cognitivos têm várias características principais:

_ O primeiro elemento-chave dos sistemas cognitivos é expandir os limites da cognição humana em vez de substituir ou replicar a maneira como o cérebro humano funciona. Os seres humanos são excelentes em pensar profundamente e resolver problemas complexos, no entanto, nossa capacidade de ler, analisar e processar grandes volumes de dados é baixa. Ler, analisar e alavancar grandes volumes de dados é a força dos sistemas de computador. Um elemento-chave de um sistema cognitivo é combinar esses dois pontos fortes (humano e computador) em uma solução colaborativa. Mais do que pesquisar grandes quantidades de dados, o sistema cognitivo deve combinar diferentes partes de informações e, possivelmente, raciocinar para estabelecer conexões e relacionamentos.

O sistema precisa fazer análises suficientes para extrair elementos-chave, entender o problema que o ser humano está tentando resolver e, com base nesse contexto, trazer informações para o problema. O objetivo é que um ser humano aproveite facilmente as informações fornecidas pelo sistema cognitivo e permita que o ser humano explore as evidências e use esse insight para resolver seu problema ou tomar decisões.

_ O segundo elemento chave é ter uma interação mais natural entre computadores e seres humanos. Até recentemente, para interagir com os computadores, os humanos tinham que se adaptar à maneira como trabalhavam à interface do computador, que costumava ser rígida e inflexível. Os sistemas cognitivos fornecem um envolvimento muito mais natural entre o computador e o humano.

O reconhecimento de fala, por exemplo, permite que o ser humano interaja com o computador usando comandos de voz.

_ Um terceiro elemento-chave dos sistemas cognitivos é o uso da aprendizagem, especificamente a aprendizagem de máquina. O aprendizado de máquina é realizado há muito tempo e os sistemas cognitivos devem ir além dos fundamentos básicos do aprendizado de máquina.

_ A intenção é ampliar o potencial de aprendizagem e a capacidade de adaptar-se ao longo do tempo com o uso, que é o quarto elemento-chave dos sistemas cognitivos. Portanto, ao usar esses aplicativos, um mecanismo de feedback captura os resultados dessa interação e o sistema deve aprender com a interação resultante e evoluir automaticamente ao longo do tempo, melhorando seu desempenho.

Com essa base de entendimento, você pode pensar em sistemas cognitivos como fornecendo em muitos casos esses recursos:

  • Entender: Os sistemas cognitivos entendem imagens, linguagem e outros dados não estruturados, como seres humanos. O sistema cognitivo operacionaliza praticamente todos os dados (estruturados e não estruturados), como os humanos.
  • Raciocinar: Os sistemas cognitivos podem raciocinar, compreender conceitos subjacentes, formar hipóteses e inferir e extrair ideias.
  • Aprender: Com cada ponto de dados, interação e resultado, os sistemas cognitivos desenvolvem e aumentam a experiência e continuam aprendendo, adaptando e melhorando sua experiência.
  • Interagir: Com habilidades para ver, conversar e ouvir, os sistemas cognitivos interagem com os seres humanos de maneira natural.

Resolvendo problemas da vida real com sistemas cognitivos

Os sistemas cognitivos direcionam o uso de big data para dar suporte aos processos de negócios. A maioria dos big data não possui organização ou estrutura formal. Os sistemas cognitivos podem penetrar na complexidade dos dados não estruturados e incorporar o poder do processamento de linguagem natural e do aprendizagem de máquina. Os sistemas cognitivos criam soluções para os problemas do dia-a-dia.

Os sistemas cognitivos criam novas maneiras de gerar valor para os consumidores e aprimoram a experiência ao longo do ciclo de vida da compra. Por exemplo, um planejador cognitivo de viagens pode considerar a identificação de idiomas, análises de conflitos, e insights pessoais para fazer recomendações de viagens que melhor atendam às necessidades do cliente. Outro exemplo é a revisão de um grande número de apólices de seguro para obter regras de apólice. Com essas regras, uma companhia de seguros pode impulsionar a padronização, reduzir os riscos e aprender mais amplamente com o conhecimento e a experiência dos subscritores.

Os fornecedores de sistemas cognitivos fornecem várias ofertas baseadas em comandos de voz e no uso de dados da Internet. Vários fornecedores fornecem sistemas cognitivos direcionados para os setores da saúde, automotivo, financiamento e seguro.

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Referências:

  • Este artigo trata-se de uma tradução literal do primeiro capítulo “Introduction to Cognitive Computing” do e-book “Building Cognitive Applications with IBM Watson Services – Volume 1 Getting Started” da Redbooks em parceria com IBM Skills Academy Program, escrito por diversos autores, em Junho de 2017.
  • What is AI? – (AISB – The society for the study of artificial intelligence and simulation of behavior)
  • Man-Computer Symbiosis – (J. C. R. Licklider – IRE Transactions on Human Factors in Electronics, volume HFE-1, pages 4-11, March 1960)
  • IBM IA Research
  • IBM Watson
  • IBM Watson: How it Works (vídeo)
  • How does IBM Watson work? (vídeo)

Sobre o tradutor:

Nei Grando é diretor executivo da STRATEGIUS, teve duas empresas de tecnologia, é mestre em ciências pela FEA-USP com MBA pela FGV, organizador e autor do livro Empreendedorismo Inovador, é mentor de startups e atua como consultor, professor e palestrante sobre estratégia e novos modelos de negócio, inovação, organizações exponenciais, transformação digital e agilidade organizacional.

Apoio: Núcleo Decide da FEA-USP

Núcleo Decide - FEA-USP

 

Estratégias de Escala para Startups

Startup = Growth” – Paul Graham

“Startups que escalam adequadamente crescem cerca de 20 vezes mais rápido do que startups que escalam prematuramente” – Startup Genome

Quando uma Startup amadurece ao ponto de ter um excelente produto, um mercado claro e considerável e um canal de distribuição robusto, ela tem a oportunidade crescer em escala – uma empresa que muda o mundo e atinge milhões ou até bilhões de vidas.

Recentemente postei sobre Estratégias para Startups, considerando que estratégia vai além de Modelagem de Negócios e uso de Lean Startup. Postei também sobre os atributos ExO que facilitam o Crescimento Exponencial, além de Modelo de Negócios Plataforma e Blitzscaling, como ciência e arte de construir um negócio escalável.

O objetivo deste texto, para mentores, investidores e empreendedores experientes é mostrar um quadro comparativo de quatro formas de atingir crescimento rápido em uma Startup que superou as fases iniciais e está pronta para começar a escalar, dependendo do ambiente e do estilo empreendedor.

Tipos de Escala de Startups

Os 4 tipos de crescimento escalar para Startups

O Crescimento Clássico Startup prioriza a eficiência em face da incerteza. Começar uma empresa inovadora é como pular de um penhasco e montar um avião na descida; ser eficiente em recursos permite “deslizar” para minimizar a taxa de descida, dando-lhe tempo para aprender coisas sobre seu mercado, tecnologia e equipe antes de chegar ao solo. Esse tipo de crescimento eficiente e controlado reduz a incerteza e é uma boa estratégia a seguir, enquanto tenta-se estabelecer certezas sobre o que Eric Ries e Steve Blank chamam de adequação do produto ao mercado: seu produto satisfaz uma forte demanda de mercado por uma solução específica problema ou necessidade.

O Crescimento Clássico Scale-up concentra-se no crescimento eficiente, uma vez que a empresa tenha certeza sobre o meio ambiente. Essa abordagem reflete as técnicas clássicas de administração corporativa, como a aplicação de “taxas mínimas”, de modo que o retorno sobre o investimento (ROI) de projetos corporativos exceda consistentemente o custo de capital. Esse tipo de otimização é uma boa estratégia a seguir quando se está tentando maximizar os retornos em um mercado estabelecido e estável.

A Escala Rápida (Fastscaling) significa sacrificar a eficiência para aumentar a taxa de crescimento. No entanto, como o Fastscaling ocorre em um ambiente de certeza, os custos são bem compreendidos e previsíveis. O escalonamento rápido é uma boa estratégia para ganhar participação de mercado ou tentar atingir metas de receita. Por exemplo, a indústria de serviços financeiros fica feliz em financiar o Fastscaling, seja comprando ações e títulos ou emprestando dinheiro. Os analistas e os banqueiros se sentem confiantes de que podem criar modelos financeiros elaborados que funcionem, até o último centavo, o provável ROI de um investimento rápido.

Blitzscaling significa que você está disposto a sacrificar a eficiência pela velocidade, sem esperar para ter certeza de que o sacrifício será recompensado. Se o crescimento clássico de startups é reduzir sua taxa de descida enquanto tenta-se montar o avião, Blitzscaling significa montar esse avião mais rápido, depois amarrar e ligar um conjunto de motores a jato enquanto você ainda está construindo o avião. É “faça ou morra”, com sucesso ou morte ocorrendo em um tempo notavelmente curto.

Vantagens e desvantagens do Blitzscaling

Dadas essas definições, pode-se perguntar “por que alguém iria perseguir o Blitzscaling. Afinal, combina a incerteza angustiante do crescimento inicial com o potencial de uma falha muito maior, mais embaraçosa e mais consequencial?”. Blitzscaling também é difícil de implementar. A menos que a empresa seja como a Microsoft ou o Google e possa financiar seu crescimento a partir de um fluxo de receita em crescimento exponencial, será preciso convencer os investidores a fornecerem o dinheiro necessário, e é muito mais difícil levantar dinheiro de investidores para uma aposta calculada (Blitzscaling) do que para uma coisa certa (Fastscaling). Para piorar as coisas, é necessário mais dinheiro para Blitzscaling do que para Fastscaling, porque a Startup terá de manter reserva suficiente de capital para se recuperar dos muitos erros que provavelmente fará ao longo do caminho.

Apesar dessas potenciais armadilhas, o Blitzscaling continua sendo uma ferramenta poderosa para empreendedores e outros líderes empresariais. Se estiver disposto(a) a aceitar os riscos da Blitzscaling quando os outros não estiverem, você poderá se mover mais rápido do que eles. Se o prêmio a ser ganho é grande o suficiente e a competição para vencê-lo é intensa o suficiente, o Blitzscaling se torna uma estratégia racional e até ideal. Para isso será necessário convencer o mercado de capital e o mercado de talentos – que inclui clientes e parceiros, bem como funcionários – a investir em sua ampliação, que será o combustível necessário para iniciar a escala.

Considerações finais

As fases de crescimento de uma Startup, desde o início, exigem conhecimentos e atitudes distintas do empreendedor. Por outro lado, a fase de escala exige muito mais, sendo que o perfil e conhecimento terá que agregar competências de gestão e atitudes de CEO. Pensar estrategicamente, saber contratar e gerir pessoas e montar times adequados, criar a cultura, convencer investidores, escolher estratégias e alinhá-las com execução a um ritmo muito “louco” de crescimento – exige maturidade, flexibilidade cognitiva, aprendizagem rápida, inteligência emocional e resiliência descomunais.

Ambientes de mercado e modelo de negócios distintos exigem estratégias distintas.

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Sobre mim: aqui, Contato: aqui.

Referências:

Este post é baseado num trecho de texto do livro Blitzscaling, de Raid Hoffman e Chris Yeh (2018), que traduzi livremente.

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Três Horizontes para Mudança, Inovação e Crescimento Organizacional

“Não podemos prever o futuro, mas podemos inventá-lo.”
– Wilbert E. Moore,  sociólogo americano

Pode-se passivamente pensar o futuro como algo misterioso, desconhecido, difícil de prever,  arriscado, assombroso e até mesmo assustador. Por outro lado, pode-se vislumbrá-lo a partir de problemas e necessidades atuais, sinais presentes e tendências tecnológicas, comportamentais e de consumo entre outras, e proativamente cria-lo. E, neste caso, o futuro desejado começa a ser trabalhado no presente.

James Gardner March, em “Exploration and Exploitation” na aprendizagem organizacional, mostra a necessidade de equilíbrio adequado entre:

  • a exploração (exploitation) das velhas certezas – que busca benefícios imediatos e a curto prazo, com o refinamento, produção, eficiência, seleção, implementação, execução; e
  • a exploração (exploration) de possibilidades – a médio e longo prazo, com pesquisa, variação, tomada de risco, experimentação, flexibilidade, descoberta e inovação.

James G. March, explica que este equilíbrio é um fator primordial na sobrevivência e prosperidade das organizações, mas que exploitaton e exploration competem por recursos escassos e que isso costuma gerar alguns conflitos.

Destaca-se também a noção estratégica de “Organização Ambidestra”, de O’Reilly e Tushman. Ela postula que as empresas que querem fazer inovação contínua precisam executar seu modelo de negócios central enquanto inovam em paralelo. Em outras palavras, em uma empresa ambidestra é preciso ser capaz de “assobiar e chupar cana ao mesmo tempo”.

Os três horizontes

Ainda nesse tema estratégico, Baghai, Coley e White, em “A Alquimia do Crescimento”, sugerem que uma empresa aloque suas inovações em três categorias chamadas “Horizontes”. Eles apresentam como gerenciar o desempenho atual enquanto maximiza as futuras oportunidades de crescimento. O modelo de Três Horizontes que eles apresentam, adotado pela consultoria McKinsey, apresenta como resultado um mapa do potencial transformacional que nos permite atuar com mais habilidade, liberdade e criatividade no presente.

A ideia central e maior utilidade dos Três Horizontes, é a de chamar a atenção para os três horizontes como existindo sempre no momento presente, pois evidências sobre o futuro podem ser vistas pelos comportamentos atuais.

Pensar em termos de Três Horizontes é uma maneira de encontrar e moldar as intenções com mais clareza ao se olhar o primeiro horizonte do conhecido para o segundo horizonte da transição e finalmente o terceiro horizonte da transformação. Isso muda a percepção do potencial futuro do momento presente, revelando cada horizonte como uma qualidade diferente já existente no presente, e que pode se desenvolver dependendo das ações escolhidas.

Os Três Horizontes da Mudança, Inovação e Crescimento

H1: O primeiro horizonte (gerentes experientes)

H1 descreve o modo atual de fazer as coisas, e a maneira como pode-se esperar que isso mude se continuarem  se comportando do mesmo modo. Depende-se dos sistemas H1 para se fazer as coisas no dia-a-dia, como a rotina do trabalho ou ao usar transportes, ir a lojas, escolas, bancos, hospitais – e no geral não se quer ou precisamos pensar muito sobre eles; com isso perpetua-se o sistema quando se participa dele.

Fala-se muito sobre o ritmo da mudança, mas muitas coisas, pelos menos por um tempo, devem permanecer as mesmas. A inovação incremental e a mudança nos sistemas H1 estão acontecendo, mas apenas sustenta e amplia o modo como as coisas são feitas agora, de uma maneira planejada e ordenada; incertezas e riscos devem ser eliminados ou preparados para manter as coisas mais ou menos como estão.

Por outro lado, nada dura para sempre, e ao longo do tempo inevitavelmente descobre-se que algumas maneiras de se fazer as coisas estão ficando aquém do esperado – não mais atendendo às expectativas, deixando de se mover em direção a novas oportunidades ou estão fora de sintonia com as condições emergentes. Além disso, percebe-se que nossos métodos de melhoria e inovação H1 não levam aonde precisa-se ir e estão apenas sustentando a velha abordagem com seus fracassos; e essa abordagem estão mais adequados à finalidade, por exemplo carros que poluem e produzem trânsito longo e intenso.

H3: O terceiro horizonte (visionários e inovadores)

H3 é o sistema futuro. São essas novas formas de viver e trabalhar que se encaixam melhor com as necessidades e oportunidades emergentes. A mudança de H3 é transformadora, trazendo um novo padrão à existência que está além do alcance do sistema H1. Pode haver muitas visões concorrentes do futuro, algumas primeiras pioneiras provavelmente parecerão bastante irreais,  e algumas delas são irreais. À medida que se constrói o mapa de Três Horizontes, compara-se a própria visão com a de outros  e as tendências que estão se desenrolando para todos.

H2: O segundo horizonte (empreendedores)

H2 é a zona de transição e transformação das inovações emergentes que estão respondendo às deficiências do primeiro horizonte e antecipando as possibilidades do terceiro horizonte. Novas maneiras de fazer as coisas surgem de maneira desordenada, através de uma combinação de ação deliberada e adaptação oportunista à luz das circunstâncias.

Os empreendedores devem julgar o momento e reunir ideias e recursos para tentar uma nova maneira de fazer as coisas aqui e agora. Vivem em um território ambíguo, onde os modos antigos são dominantes, mas o novo está se tornando possível; pode-se olhar para o passado e se encaixar nos padrões familiares da vida, ou tentar se tornar a semente que cresce no novo. O empreendedorismo é difícil e a maioria das tentativas de fazer coisas novas falha; é muito mais fácil atender aos sistemas antigos e os jogadores de H1 geralmente dominam.

Convocando o futuro

O pesquisador científico Bill Sharpe, destaca que a partir disso pode-se olhar para o futuro de três maneiras:

  • visualizando padrões mais profundos de mudança sistêmica sob os eventos de superfície;
  • tornando o futuro acessível no presente na forma de intenção e ações;
  • trazendo todas as vozes de continuidade e mudança para o jogo como parte da discussão.

Esses Três Horizontes trazem um pensar sobre o futuro que reconhece a incerteza profunda, mas que responde com uma orientação ativa. Isso facilita o entendimento claro de como ações podem moldar o futuro a explorar. Isso é especialmente importante quando se olha para questões de ampla preocupação social, como atores no futuro. Aqui estamos particularmente preocupados em encontrar maneiras para os diversos grupos da sociedade se unirem para liberar o futuro do domínio das velhas formas de fazer as coisas – maneiras que não funcionam mais para nós.

Depoimentos destacam a forma como os Três Horizontes separam as coisas de uma forma útil e melhora o diálogo, porque as pessoas podem ver onde estão e podem evitar confusões e conflitos desnecessários entre os três horizontes. Acontece que é bastante natural, em quase todas as situações em que as pessoas estão trabalhando em alguma questão complexa, mostrarem as três “vozes” dos horizontes:

  • a voz gerencial de H1 preocupada com a responsabilidade de manter as coisas funcionando;
  • a voz empreendedora de H2 que está ansiosa para entrar e experimentar coisas novas;
  • a voz de aspiração e visão de H3 que se sustenta pelo comprometimento com um caminho melhor e a oportunidade que pode ser imaginada.

“Por padrão, muitas pessoas habitam apenas um horizonte em seu trabalho e veem outros horizontes com perplexidade, incompreensão ou hostilidade. No entanto, todos têm uma capacidade natural de trabalhar com os outros horizontes, e o núcleo da prática dos Três Horizontes é a flexibilidade de trabalhar com os três modos de consciência ao mesmo tempo” – Bill Sharpe

Uma vez que diferentes grupos são capazes de ver qual horizonte domina seu pensamento, eles também podem ver como isso se relaciona com os outros. Por exemplo, um apaixonado defensor das energias renováveis, o H3, pode esquecer facilmente como é ter as responsabilidades H1 de manter as luzes acesas e, em troca, o pensador H1, dominado por preocupações atuais, pode considerar o protagonista H3 simplesmente irrelevante. O empreendedor H2 pode estar se inspirando no terceiro horizonte, mas também está tendo que julgar quando é a hora certa de desafiar as organizações H1 para o domínio ou, em vez disso, lidar com elas.

“As pessoas não resistem a mudanças, elas resistem a serem mudadas.” – Richard Beckhard

A ideia é mudar de visão simples e unidimensional do tempo que se estende para o futuro para um ponto de vista tridimensional no qual obtém-se consciência de cada horizonte como uma qualidade distinta de relacionamento entre o futuro e o presente.

Uma versão enxuta dos três horizontes da Inovação

Steve Blank apresentou uma versão enxuta (lean) de uso dos três horizontes para acelerar a inovação de H2 e H3 com ferramentas usadas pelas startups como o canvas para modelagem de negócios, o modelo do desenvolvimento do cliente, os métodos da engenharia ágil, somados aos conceitos e práticas Lean Startup – que podem ser adaptadas para uso corporativo.

Buscando uma forma de as organizações existentes se tornarem ambidestras, construírem e testarem novas ideias em maior velocidade, se tornarem mais competitivas e evitarem a disrupção por terceiros, ele define os três horizontes na versão enxuta da seguinte forma:

  • As atividades de H1 apoiam os modelos de negócios existentes;
  • O H2 está focado em ampliar os negócios existentes com modelos de negócios parcialmente conhecidos;
  • O H3 está focado em modelos de negócios desconhecidos.

Cada horizonte requer foco diferente, gerenciamento diferente, ferramentas diferentes e objetivos diferentes.

O H1 é o principal negócio da empresa. Aqui, a empresa executa um modelo de negócios conhecido em termos de cadeia de suprimentos, características do produto, preços, canal de distribuição, clientes, concorrentes etc. Ele usa os recursos existentes e tem baixo risco de levar o próximo produto para fora da empresa.

O gerenciamento neste H1 funciona criando e melhorando processos, procedimentos, custos, incentivos e KPIs repetíveis e escalonáveis ​​para executar e medir o modelo de negócios. Aqui já cabe às equipes de H1 a operarem com missão e intenção e não apenas com processos e procedimentos. Neste Horizonte, o gerenciamento de produto costuma usar o método StageGate® ou o equivalente.

No H2, a organização amplia seu core business. Aqui, a empresa procura novas oportunidades em seu modelo de negócios existente, experimentando um canal de distribuição diferente, usando a mesma tecnologia com novos clientes ou vendendo a clientes existentes novos produtos, etc. O H2 usa principalmente recursos existentes e tem risco moderado de obter novos recursos para tirar o produto da porta. O gerenciamento no Horizonte 2 funciona por reconhecimento de padrões e experimentação dentro do modelo de negócios atual.

O H3 é onde a empresa coloca seus empreendedores malucos (mavericks), que não se encaixam nos padrões e normas do programa H1, mas que em uma startup, seriam os potenciais CEOs fundadores. Esses inovadores querem criar modelos de negócios novos e potencialmente arriscados. Aqui a empresa está essencialmente incubando uma startup. Eles operam com velocidade e urgência para encontrar um modelo de negócios repetitivo e escalável. As equipes do H3 precisam estar fisicamente separadas das divisões operacionais, em uma incubadora corporativa ou em suas próprias instalações. E precisam de seus próprios planos, procedimentos, políticas, incentivos e KPIs, diferentes dos do H1.

O gerenciamento de produtos para o H2 e H3 usa as ferramentas ágeis e enxutas existentes e comuns ao mundo das startups que trazem velocidade de experimentação, desenvolvimento e validação de produtos mínimos viáveis (MVPs). As equipes são pequenas, pois contam com até 5 pessoas e podem conversar com mais de 100 clientes em 10 semanas e oferecer uma série de MVPs iterativos e incrementais. Este tamanho mínimo de equipes e despesas possibilita às empresas executarem várias iniciativas em paralelo.

As áreas de apoio da corporação que atendem H1 (jurídicas, financeiras, compras e outras) devem apoiar as equipes de H2 e H3.

As inovações bem-sucedidas de H2 e H3 poderão ser adotadas por uma unidade ou divisão H1, as equipes podem crescer para se tornarem um grupo autônomo ou podem ser vendidas ou separadas. Para fazer isso funcionar, os executivos e gerentes do Horizonte 1 precisam de incentivos e descrições de trabalho para apoiar as atividades do Horizonte 2 e 3.

Considerações Finais

“Não basta mudar as estratégias, estruturas e sistemas, a não ser que se mude os pensamentos que as produziu.” – Peter Senge

Os Três Horizontes permitem olhar o presente e o futuro organizacional de uma forma mais ambidestra e coerente, um pensar melhor que parte do conhecido para a transição e finalmente para a transformação. Assim, pode-se trabalhar com os três partindo do momento presente, pois as evidências sobre o futuro podem ser vistas pelos comportamentos atuais.

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Sobre o autor:

Nei Grando é diretor executivo da STRATEGIUS, teve duas empresas de tecnologia, é mestre em ciências pela FEA-USP com MBA pela FGV, organizador e autor do livro Empreendedorismo Inovador, é mentor de startups e atua como consultor, professor e palestrante sobre estratégia e novos modelos de negócio, inovação, organizações exponenciais, transformação digital e agilidade organizacional.

Detalhes: aqui, Contato: aqui.

Artigos referência:

Livros:

  • Baghai, M., Coley, S., White D. (1999). The alchemy of growth: practical insights for building the enduring enterprise. New York: Perseus.

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Racionalidade Limitada e Vieses Cognitivos

A limitação da racionalidade procura compreender aspectos que influenciam a tomada de decisão do indivíduo baseada em sua limitação de informação. Essa teoria, desenvolvida primeiramente por Herbert Simon, propõe a complementação da racionalidade como “otimização”, que vê a tomada de decisão como um processo totalmente racional de encontrar uma opção ideal dada a informação disponível.

Para Herbert Simon, a racionalidade pessoal está limitada por três dimensões:

  1. A informação disponível;
  2. A limitação cognitiva da mente individual;
  3. O tempo disponível para tomada de decisão.

Herbert Simon assinala que a maioria das pessoas são só parcialmente racionais e que elas agem através de impulsos emocionais não totalmente racionais em muitas de suas ações.

Ao deparar-se com algum tipo de problema que seja mais complexo dos que ocorrem no dia a dia, a reação natural de todo indivíduo é reduzir o problema a um modelo que seja mais fácil de compreender. Isso ocorre devido à limitação na absorção de todas as informações e o tempo necessário para sintetizá-las e processá-las. Por isso, contenta-se com as decisões que sejam satisfatórias o suficiente e que atendam as devidas expectativas, porém a decisão tomada não necessariamente é a ideal.

Vieses Cognitivos

A limitação cognitiva se dá pelos vieses cognitivos, tendências psicológicas que levam o cérebro humano a tirar conclusões incorretas. Tais preconceitos são considerados uma forma de “atalho cognitivo”, geralmente baseado em regras práticas, e incluem erros no julgamento estatístico, na atribuição social e na memória. Esses vieses são um resultado comum do pensamento humano e muitas vezes distorcem drasticamente a confiabilidade de evidência anedótica e legal. O fenômeno é estudado em ciência cognitiva e psicologia social.

Existem dezenas de vieses cognitivos. Segue uma lista de 12 vieses mais comuns no processo decisório, conforme o quadro que resume o capítulo 2 do livro “Processo Decisório” de Max H. Bazerman e Don Moore.

Vieses Cognitivos no Processo Decisório

Vieses que emanam da Heurística da Disponibilidade

  1. Facilidade de lembrança – Indivíduos julgam que eventos que são mais facilmente recuperados da memória, com base na vivacidade ou recência, são mais numerosos do que os eventos de igual frequência cujas instâncias são menos facilmente lembradas.
  1. Recuperabilidade – Os indivíduos são tendenciosos em suas avaliações da frequência de eventos com base em como as suas estruturas de memória afetam o processo de pesquisa.

Vieses que emanam da Representatividade Heurística

  1. Insensibilidade aos índices básicos – Ao avaliar a probabilidade de eventos, as pessoas tendem a ignorar os índices básicos, caso qualquer outra informação descritiva seja fornecida, mesmo que seja irrelevante.
  1. Insensibilidade ao tamanho da amostra – Ao avaliar a confiabilidade das informações de amostra, os indivíduos frequentemente deixam de apreciar o papel do tamanho da amostra.
  1. Interpretações erradas da chance – Indivíduos esperam que uma sequência de dados gerados por um processo aleatório pareça “randômica”, mesmo quando a sequência é demasiadamente curta para essas expectativas sejam estatisticamente válidas.
  1. Regressão à média – Indivíduos tendem a ignorar o fato de que eventos extremos tendem a regredir à média em ensaios subsequentes.
  1. A falácia da conjunção – Indivíduos falsamente julgam que conjunções (dois eventos que ocorrem concomitantemente) são mais prováveis de acontecer do que um conjunto mais global de ocorrências do qual o conjunto é um subconjunto.

Vieses que emanam da Heurística da Confirmação

  1. A armadilha de confirmação – Os indivíduos tendem a buscar informações de confirmam o que eles acham que é verdade e deixam de procurar evidências que não confirmam.
  1. Ancoragem – Indivíduos fazem estimativas para valores com base em um valor inicial (derivado de eventos passados, a atribuição aleatória, ou qualquer informação estiver disponível) e, normalmente, fazem ajustes insuficientes a partir da âncora ao estabelecer um valor final.
  1. Vieses de eventos conjuntivos e disjuntivos – Indivíduos mostram uma tendência para superestimar a probabilidade de eventos conjuntivos e subestimar a probabilidade de eventos disjuntivos.
  1. O excesso de confiança – Os indivíduos tendem a ser excessivamente confiantes na infalibilidade de seus julgamentos ao responder a perguntas extremamente difíceis.
  1. Previsão retrospectiva (hindsight) e a maldição do conhecimento – Depois de descobrir se ou não um evento ocorreu, as pessoas tendem a superestimar o grau em que eles teriam previsto o resultado correto. Além disso, os indivíduos não conseguem ignorar informações que possuem, mas que os outros não tem ao prever o comportamento dos outros.

Considerações finais:

Ao tomar decisões, precisamos estar cientes de nossa racionalidade limitada, manifesta através de vieses cognitivos, padrões de distorção de julgamento que ocorrem em situações particulares, levando à distorção perceptual, julgamento pouco acurado, interpretação ilógica, ou o que é amplamente chamado de irracionalidade.

Mais detalhes sobre os vieses podem ser encontrados no capítulo 2 do livro de Bazerman & Moore.

“Nosso conhecimento só pode ser finito, mas nossa ignorância deve ser necessariamente infinita.  … Vale a pena lembrar que, embora haja uma vasta diferença entre nós no que diz respeito aos fragmentos que conhecemos, somos todos iguais no infinito de nossa ignorância.” – Karl Popper

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Referências:

  • Baserman, Max H., & Moore, Don. (2010). Processo Decisório. Tradução de Daniel Vieira. Rio de Janeiro: Elsevier. p. 55-56.
  • Haselton, Martie G., Nettle Daniel, & Andrews Peter W. (2005). “The evolution of cognitive bias” in Buss DM (ed.). The Handbook of Evolutionary Psychology. Hoboken, NJ, US: John Wiley & Sons Inc. p. 724–746.
  • Simon, Herbert.(1957). “A Behavioral Model of Rational Choice” in Models of Man, Social and Rational: Mathematical Essays on Rational Human Behavior in a Social Setting. New York: Wiley.

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