“Predição é muito difícil, especialmente se for sobre o futuro”
Conheci essa frase atribuída a Niels Bohr (foto) pela primeira vez quando ainda era estudante de Engenharia Química na disciplina de física quântica. Ela sempre ficou no meu inconsciente. Com certeza, devido a sua simplicidade, assertividade e por ser extremamente paradoxal, essa frase tem o poder de me incomodar constantemente quando estou diante dos desafios.
Escutei isso também no mestrado, quando tentávamos correlacionar a utilização de agentes biológicos para o controle de industriais e quando desenvolvemos modelos de dispersão de poluentes atmosféricos para o polo industrial no Rio de Janeiro.
No mercado financeiro talvez tenha sido onde mais ela se tornou realidade, no antigo banco Nacional, quando dava meus primeiros passos em modelagem ou no Bozano, Simonsen quando estruturamos um banco de varejo dentro de uma cultura de atacado.
Essa mesma frase também foi constante em uma das mais importantes redes de varejo, quando iniciamos a implantação de métodos mais científicos de aprovação e de recuperação de crédito e ainda escuto e ouço todos os dias da minha vida, seja na vida profissional, política ou pessoal.
Sim, prever é difícil. Mas não impossível.
Uma das atividades a que me dedico é estudar quais os fatores levam a uma pessoa, ou grupo de pessoas, a ter uma maior probabilidade de sucesso em suas previsões. De fato, não há nada melhor do que recorrer às previsões feitas no passado recente e verificar o resultado obtido, procurando identificar os fatores que levaram às previsões, condições de contorno da análise, momento social e background dos “futurólogos”.
Dessa forma, conseguimos identificar as interferências que podem ter distorcido e alterado o tecido do “continuum”, afetando o resultado e, é claro que não temos a clareza total para eliminar os interesses não ortodoxos existentes nessas previsões.
Mas tudo isso é apenas uma pequena introdução ao tema, para podermos comparar e analisar o quão distante estamos da previsão publicada no livro – The Fourth Industrial Revolution, do Phd Klaus Schwab, baseado no estudo Deep Shift – Technology Tipping points and social Impacts, Global Agenda Council on the future of software and society, The World Economic Forum, september/2015.
Esse estudo tinha como objetivo identificar quais eram os pontos de inflexão que existiriam até o ano de 2025, ou seja, aqueles que permitiriam termos saltos de quânticos para níveis de maior energia, ou até mesmo perdas para alguns setores, em algum aspecto da sociedade mundial.
Um ponto de atenção é que ele possui um viés que exclui países com baixo IDH ou sob regimes totalitários, onde a velocidade dos avanços ou disponibilidade da informação é precária.
É evidente que o maior ruído nessa velocidade de atingimento dos indicadores pode ser atribuído aos efeitos da pandemia que causou diretamente um “tsunami” nas economias mundiais, que pode gerar um impacto de 3 a 4 anos alterando o horizonte de eventos para 2029.
O intuito, hoje, não é analisar os impactos sociais que essas previsões poderão trazer sobre determinados grupos, regime de trabalho, impacto na relação entre países, perda de valor da mão de obra etc. mas apenas comparar se estamos mais próximos de atingir a previsão ou não.
Para facilitar dividi em 4 grupos: Atingido, factível, provável e difícil
Atingido:
⦁ 1 trilhão de sensores conectados à internet;
⦁ 80% das pessoas com presença digital na internet;
⦁ Mais de 50% do tráfego da internet voltado para utilitários e dispositivos domésticos;
⦁ Primeira arrecadação de impostos através de blockchain;
⦁ Produção do primeiro veículo impresso em 3D.
⦁ Economia compartilhada nos setores de T&E. (1)
Factível:
⦁ 90% da população com acesso regular à internet;
⦁ 90% da população com smartphones;
⦁ 30% das auditorias corporativas realizadas por IA;
⦁ 90% das pessoas com armazenamento ilimitado e gratuito (financiado por propaganda publicitárias);
⦁ Primeiro governo a substituir o censo por fontes de big data;
⦁ A primeira cidade sem semáforos com mais de 50.000 pessoas.
Provável:
⦁ A primeira máquina de IA como membro de um conselho de administração;
⦁ 10% de todos os automóveis em uso nos EUA serão sem motoristas;
⦁ Primeiro transplante de fígado impresso em 3D;
⦁ 10% dos óculos de leitura conectados à internet;
⦁ Primeiro celular implantável disponível comercialmente.
Difícil:
⦁ 10% das pessoas com roupas conectadas à internet (Exclui smartwatches);
⦁ 5% dos produtos impressos em 3D;
⦁ 10% do PIB armazenados pela tecnologia blockchain.
Com as previsões caminhando velozmente para superarem 85% de acertos, na minha percepção, estamos caminhando fortemente para um novo ponto de inflexão na curva de desenvolvimento, onde a única certeza é que o avanço é inevitável. E isso não se trata de “se”, mas de “quando” e, nessa visão, as empresas terão que investir em maior ou menor grau na sua capacidade de:
⦁ Implementar processos para utilização de ferramentas baseadas em IA com capacidade de analisar a fusão dos domínios físicos, digitais e biológicos dos processos produtivos, comerciais e relevância perante a sociedade;
⦁ Capacitar e atrair talentos com habilidades cognitivas elevadas, habilidades de solução de problemas complexos e multidisciplinares, habilidade sociais, habilidades de análise de processos;
⦁ Entender e lidar com o novo consumidor;
⦁ Tratar a escassez de recursos (físicos e humanos qualificados).
Obrigado a meu filho, equipe e amigos que me ajudaram a revisar e criticar esse pequeno artigo.
Reais saudações a todos em um mundo cada dia mais virtual.
Hone Lundgren
(1) Livre tradução
https://www.linkedin.com/pulse/predi%C3%A7%C3%A3o-%C3%A9-muito-dif%C3%ADcil-especialmente-se-sobre-o-futuro-lundgren/
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