Transformação Digital: Como sobreviver e prosperar em uma era de extinção em massa

Autor: Thomas M. Siebel

Ideias centrais:

1 – Estamos testemunhando a extinção em massa no mundo corporativo. Desde 2000, 52% das empresas da “Fortune 500” foram adquiridas, fundidas ou declararam falência. Estima-se que 40% das empresas existentes hoje fecharão suas operações nos próximos 10 anos.

2 – A computação em nuvem (cloud computing) é a primeira das quatro tecnologias que impulsionam a transformação digital. Sem ela, a transformação digital não seria possível.

3 – Aprendizado de máquina é quando os algoritmos de IA aprendem por meio de exemplos e experiências, em vez de depender de regras predefinidas e codificadas, que caracterizam os algoritmos tradicionais.

4 – Entre 2011 e 2012, a Internet das Coisas (IoT) trouxe vários produtos de sucesso ao consumidor, como o termostato remoto Nest e a lâmpada inteligente Philips Hue. Em 2014, o Google comprou a Nest por US$ 3,2 bilhões.

5 – A revolução na indústria de energia está sendo impulsionada pela descarbonização, descentralização e digitalização.

6 – Embora todo executivo C-Level deva ser a força motriz por trás da agenda da transformação digital, é preciso que haja um executivo sênior dedicado e singularmente focado nos resultados da transformação digital. O CDO (Chief Digital Officer) deve ter autoridade e orçamento para fazer as coisas acontecerem.

Sobre o autor:

Thomas Siebel é CEO da C3.ai, fornecedora líder de softwares de inteligência artificial para empresas. Líder em tecnologia de informação, Siebel esteve na vanguarda de grandes ciclos de inovação, incluindo bancos de dados, softwares de aplicação corporativa, computação na internet, inteligência artificial e internet das coisas.

Introdução:

O sociólogo Daniel Bell introduziu o conceito de Sociedade Pós-Industrial e passou a prever uma mudança fundamental na estrutura da interação econômica e social humana – com impacto na ordem da Revolução Industrial –, uma mudança que ele chamou de “A Era da Informação”. Bell desenvolveu sua teoria no contexto da história da civilização econômica, definindo três eras: Pré-Industrial, Industrial e Pós-Industrial.

Sociedades Pré-industriais. Bell descreve a sociedade pré-industrial como um jogo contra a natureza, em que a força muscular bruta é aplicada, principalmente nas indústrias extrativas: pesca, mineração, agricultura, silvicultura. A energia transformadora é a humana. A força muscular é moderada pelas vicissitudes da natureza. Existe uma alta dependência das forças naturais: chuva, sol vento.

Sociedades Industriais. Bell descreveu as sociedades industriais produtoras de bens como um jogo contra a natureza fabricada. Ele escreve que nessa etapa a máquina predomina e os ritmos da vida são mecanicamente ritmados: o tempo é cronológico, metódico, uniformemente espaçado. É um mundo de coordenação no qual homem, materiais e mercados são adaptados à produção e distribuição de bens. O jogo é sobre a agregação de capital para estabelecer empresas de manufatura e aplicar energia à produção e distribuição de bens.

Sociedades Pós-Industriais. Uma sociedade pós-industrial tem a ver com a prestação de serviços. É um jogo entre pessoas. É uma sociedade alimentada por informação, não por força muscular, nem por energia mecânica. “Se uma sociedade industrial é definida pela quantidade de bens que marca um padrão de vida, a sociedade pós-industrial é definida pela qualidade de vida medida pelos serviços e equipamentos – saúde, educação, recreação e artes – que hoje estão disponíveis para todos.

Capítulo 1 – Equilíbrio pontuado

Extinção em massa. Diversificação em massa. Quando a ciência e a tecnologia encontram os sistemas sociais e econômicos, você tende a ver algo como equilíbrio pontuado. Algo que permanecerá estável por um longo período e que, de repente, rompe radicalmente, até encontrar uma nova estabilidade. Exemplos incluem a descoberta do fogo, a domesticação dos cães, a agricultura, a pólvora, o cronógrafo, o transporte transatlântico, a imprensa Gutenberg, a máquina a vapor, a máquina de Jacquard, a locomotiva, a eletrificação urbana, o automóvel, o avião, o transistor, a televisão, o microprocessador e a internet. Cada uma dessas inovações colidiu com a sociedade estável, e então um pequeno inferno eclodiu.

A evidência sugere que estamos no meio de uma pontuação evolutiva: estamos testemunhando a extinção em massa no mundo corporativo nas primeiras décadas do século XXI. Desde 2000, 52% das empresas da Fortune 500 foram adquiridas, fundidas ou declararam falência. Estima-se que 40% das empresas existentes hoje fecharão suas operações nos próximos 10 anos. Na esteira dessas extinções, vemos uma especiação em massa de entidades corporativas inovadoras com DNA inteiramente novo, como Lyft, Google, Zelle, Square, Airbnb, Amazon, Rwilio, Shopify, Zappos e Axios.

Capítulo 2 – A transformação digital

Primeira onda: a digitalização. Antes que os grupos de trabalho começassem a adotar computadores pessoais na década de 1980, a computação era completamente centralizada. Mainframes eram controlados por um pequeno grupo de administradores, e era necessário reservar tempo apenas para poder usá-los. Mainframes e minicomputadores foram usados principalmente para realizar cálculos.

A chegada do PC marcou o início de uma grande flexibilidade de uso. Os trabalhadores podiam controlar seus horários e fazê-lo de forma mais eficiente. Além dos cálculos, os trabalhadores poderiam executar tarefas com processamento de texto (com aplicativos de software como WordStar, WordPerfect e Microsoft Word) e design gráfico (Corel Draw, PageMaker, Adobe Illustrator).

Segunda onda: a internet. As primeiras instâncias da web, como as páginas iniciais do Yahoo! e Netscape, consistiam principalmente de páginas estáticas e de uma experiência de usuário passiva e somente de leitura. No início dos anos 2000, o surgimento da Web 2.0 trouxe melhorias de usabilidade, dados gerados pelo usuário, aplicações web e interação através de comunidades virtuais, blogs, redes sociais, Wikipédia, YouTube e outras plataformas colaborativas.

Os índices de transformação digital estão surgindo em todos os lugares para capturar o quão preparados (ou despreparados) os CEOs e suas empresas estão. O índice de transformação digital da Dell classifica 4.600 líderes empresariais em sua jornada digital. O índice da indústria digital da McKinsey Global Institute (MGI) classifica os setores dos Estados Unidos baseado em seu grau de digitalização, sua transformação digital.

Capítulo 3 – A era da informação se acelera

Computação em nuvem. A computação em nuvem (cloud computing) é a primeira das quatro tecnologias que impulsionam a transformação digital. Sem computação em nuvem, a transformação digital não seria possível. A computação em nuvem é um modelo de acesso a grupos compartilhados de recursos configuráveis de hardware e software – redes de computadores, servidores, armazenamento de dados, aplicativos e outros serviços – que podem ser fornecidos rapidamente com o mínimo esforço de gerenciamento, normalmente por meio da internet. Esses recursos podem ser de propriedade privada de uma organização para seu uso exclusivo (“nuvem provada”) ou de propriedade de terceiros para uso por qualquer pessoa em uma base de pagamento conforme o uso (“nuvem pública”).

Big data. O segundo vetor de tecnologia que conduz a transformação digital é o “big data”. Os dados, claro, sempre foram importantes, mas na era da transformação digital, seu valor é maior que nunca. Muitos aplicativos de IA, em particular, exigem grandes quantidades de dados para “treinar” o algoritmo, e esses aplicativos melhoram à medida que a quantidade de dados ingeridos cresce. O termo “big data” foi usado pela primeira vez em campos como astronomia e genômica no início dos anos 2000. Esses campos geraram conjuntos de dados volumosos que eram impossíveis de processar de forma rentável e eficiente usando arquiteturas de computador de processamento centralizado tradicionais.

Inteligência artificial. A terceira maior tecnologia que impulsiona a transformação digital é a inteligência artificial. IA é a ciência e engenharia de fazer máquinas inteligentes e programas de computador capazes de aprender e resolver problemas de maneira que normalmente requerem inteligência humana.

Aprendizado de máquina: um subconjunto muito amplo de IA é a classe de algoritmos que aprende com exemplos e experiências (representados por conjuntos de dados de entrada/saída) em vez de depender de regras predefinidas e codificadas que caracterizam os algoritmos tradicionais.

Internet das coisas (IoT). A quarta tecnologia que impulsiona a transformação digital é a internet das coisas (IoT). A ideia básica da IoT é conectar à internet qualquer dispositivo equipado com capacidades adequadas de processamento e comunicação, para que possa enviar e receber dados. É um conceito muito simples, com potencial para criar valor significativo, mas a história da IoT não termina aí. A potência e o potencial reais da IoT derivam do fato de a computação rapidamente estar se tornando onipresente e interligada à medida que os microprocessadores vão se tornando cada vez mais baratos e mais eficientes em termos energéticos e as redes vão se tornando miss rápidas.

Capítulo 4 – A nuvem elástica

Agora, entrando em sua segunda década, a computação em nuvem elástica é uma base essencial e força motriz da transformação digital. Ao fornecer acesso universal a quantidades ilimitadas de recursos computacionais e a capacidade de armazenamento em uma base de pay-as-you-go (pagamento conforme o uso), eliminando a necessidade de desembolsos de capital inicial dispendiosos, a nuvem democratizou a TI, permitindo que organizações de qualquer tamanho apliquem a IA a conjuntos de dados de qualquer tamanho.

Virtualização. É a capacidade de criar partições privadas em recursos computacionais, de armazenamento e de rede e é a inovação tecnológica que torna possível a nuvem de hoje. Isso é o que permite que provedores de nuvem como AWS, Azure e Google Cloud ofereçam aos clientes recursos privados e seguros, mantendo grandes pools de servidores e instalações de armazenamento em locais centrais, conectados por redes de alta velocidade. A virtualização de aplicativos foi popularizada pela primeira vez no início da década de 1990 com o Java da Sun Microsystems.

Nuvem pública. Em 2006, a Amazon Web Services (AWS) introduziu o Simple Storage Service (S3) para armazenar dados de qualquer tipo e tamanho; o Elastic Compute Cloud (EC2), uma máquina virtual IaaS (Infraestrutura como Serviço, em português) para computação em qualquer escala; e o Simple Queue Service (SQS), para enviar e receber mensagens entre componentes de software de qualquer volume. Isso marcou a introdução da nuvem pública.

Capítulo 5 – Big Data

O que há de mais diferente no big data, no contexto da transformação digital de hoje, é o fato de que agora podemos armazenar e analisar todos os dados que geramos – sem interferências de sua fonte, formato, frequência, ou se estão estruturados ou não. Os recursos do big data também nos permitem combinar conjuntos inteiros de dados, criando “supersets” de dados em massa, que podemos alimentar com sofisticados algoritmos de IA.

O processador Intel 8008 é uma invenção relativamente moderna, introduzida em 1972. Era um processador de 8 bits, o que significa que podia adicionar números até 8 bits de comprimento. Sua taxa de clock da CPU era de até 800 kilohertz, o que significa que poderia adicionar números binários de 8 bits a taxas de até 800 mil vezes por segundo.

Um processador mais moderno – por exemplo, a unidade de processamento gráfico (GPU) NVIDIA V100 – aborda strings de 64 bits que podem ser processadas em velocidade de até 15,7 trilhões de instruções por segundo. Essas velocidades são entorpecedoras.

Em 2001, Doug Laney, na época um analista do META Group, descreveu três características principais que caracterizam big data: volume (o tamanho do conjunto de dados, medido em bytes, gigabytes, exabytes ou mais), velocidade (a velocidade de chegada ou de alteração dos dados, medida em bytes por segundo, em mensagens por segundo ou em novos campos de dados criados por dia) e variedade (incluindo formato, forma, meios de armazenamento e mecanismos de interpretação).

Capítulo 6 – O renascimento da IA

Algoritmos de IA têm uma abordagem diferente dos algoritmos tradicionais baseados em lógica. Muitos algoritmos de IA são baseados na ideia de que, em vez de codificar um programa de computador para executar uma tarefa, deve-se projetar o programa para aprender diretamente dos dados. Assim, em vez de ser escrito explicitamente para identificar imagens de gatos, o programa de computador aprende a identificar gatos usando um algoritmo de IA derivado da observação de um grande número de diferentes imagens de gatos. Em essência, o algoritmo infere o que é uma imagem de um gato analisando muitos exemplos de tais imagens, assim como um humano aprende.

O campo da IA foi revigorado na década de 2000, impulsionado por três grandes forças. Primeiro, a Lei de Moore em ação – a rápida melhoria do poder computacional. Na década de 2000, os cientistas da computação puderam alavancar melhorias dramáticas no poder de processamento e reduções no fator de forma da computação (computadores mainframe, minicomputadores, computadores pessoais, notebooks e a emergência de dispositivos móveis de computação), e houve um declínio constante nos custos de computação.

Em segundo lugar, o crescimento da internet resultou em uma quantidade muito maior de dados rapidamente disponíveis para análise. As empresas de internet Google, Netflix e Amazon tinham acesso a dados de milhões e bilhões de consumidores.

Em terceiro lugar, avanços significativos nos fundamentos matemáticos da IA foram feitos na década de 1990 e continuaram na década de 2000, junto à implementação bem-sucedida dessas técnicas. Um avanço importante aconteceu no subcampo da IA chamado aprendizado de máquina, o aprendizado estatístico.

Capítulo 7 – A Internet das Coisas

A Internet das Coisas (IoT) para o consumidor foi ainda mais impulsionada entre 2011 e 2012, quando vários produtos de sucesso, como o termostato remoto Nest e a lâmpada inteligente Philips Hue, foram introduzidos. Em 2014, a IoT atingiu o mainstream quando a Google comprou a Nest por US$ 3,2 bilhões, a Consumer Electronics Show apresentou a IoT, e a Apple apresentou seu primeiro relógio inteligente. A IoT do consumidor é mais visível na adoção crescente de dispositivos vestíveis (especialmente relógios inteligentes) e “alto-falantes inteligentes”, como o Amazon Echo, Google Home e Apple HomePod, uma categoria que cresce quase 48% ao ano nos EUA.

Como outro exemplo, a IoT tem um impacto significativo na agricultura. Um produtor de batata na Holanda agora administra uma das fazendas de batata mais avançadas do mundo por causa da IoT. Vários tipos de sensores em sua fazenda monitoram coisas como nutrientes do solo, níveis de umidade, luz solar, temperatura e outros fatores, fornecendo grandes quantidades de dados valiosos, o que permite que o agricultor use suas terras com mais eficiência do que outras fazendas. Ao conectar cada parte do processo agrícola através da IoT, ele sabe exatamente quais partes de sua terra precisam de mais nutrientes, onde as pragas estão comendo folhas ou quais plantas não estão recebendo luz solar suficiente. Equipado com esses dados, o agricultor pode tomar as decisões certas para otimizar a produção de sua fazenda.

Os dispositivos IoT são sensores que podem monitorar remotamente o estado de dispositivos, sistemas e organismos em tempo real ou quase real. Estão se proliferando em todas as cadeias de valor: viagens, transporte, energia, aeroespacial, saúde, serviços financeiros, sistemas de defesa e governo. E estão se tornando onipresentes: relógios inteligentes, medidores inteligentes, monitores de câmeras domésticas. Todas as aeronaves, os veículos e equipamentos de construção modernos estão sendo equipados com sensores que permitem ao operador ou fabricante monitorar o equipamento.

Capítulo 8 – A IA no governo

Os governos nacionais em todo o mundo veem claramente a IA como uma tecnologia estratégica, sendo que mais de 25 países publicaram estratégias nacionais de IA nos últimos anos. Esses documentos de estratégia abrangem a política de IA por meio de pesquisa científica, desenvolvimento de talentos, educação, adoção e colaboração dos setores público e privado, ética, normas e regulamentos de privacidade de dados e infraestrutura digital e de dados.

Nenhum país tem sido mais ambicioso em sua estratégia nacional para a supremacia global da IA do que a China. Apoiada por investimentos maciços em P&D, a China prevê um futuro em que a IA inspire todos os aspectos das suas operações industriais, comerciais, governamentais e militares, incluindo armas avançadas alimentadas por IA em todos os domínios: terra, ar, mar, espaço e ciberespaço.

Os investimentos do Departamento de Defesa dos Estados Unidos em IA proporcionam oportunidades de melhorar as capacidades operacionais militares enquanto melhoram a acessibilidade e racionalizam as principais funções empresariais para proporcionar vantagem competitiva militar. Fazê-lo em ritmo acelerado e em parceria com empresas inovadoras é uma prioridade do Departamento de Defesa.

O Pentágono criou um novo Centro de Inteligência Artificial Conjunta para coordenar e avançar com as atividades da IA relacionadas à defesa. Esses esforços tornam mais fácil para o governo trabalhar com startups e outras empresas não habituadas a trabalhar com o governo federal.

Capítulo 9 – A empresa digital

Para os cientistas e engenheiros de dados, mais dados significam problemas mais interessantes para resolver, e os melhores cientistas e engenheiros de dados querem trabalhar nos problemas mais interessantes. Se uma grande empresa é capaz de executar com sucesso uma transformação digital, seu data moat – por exemplo, sua vantagem em ter mais e melhores dados do que os concorrentes – se traduz na capacidade de atrair cientistas de dados superiores, construir algoritmos e resultados de inteligência artificial superiores, gerar insights superiores e, finalmente, alcançar um desempenho econômico superior. Google, Amazon e Netflix são exemplos claros de como essa vantagem de dados se manifesta.

ENGIE, a empresa francesa de energia integrada, é em muitos aspectos o arquétipo de uma grande empresa que abraça a transformação digital. Com mais de 150 mil empregados e operações em 7 países, a ENGIE registrou 60,6 bilhões de euros em receitas em 2018. A ENGIE gera grandes quantidades de dados a partir dos seus 22 milhões de dispositivos IoT e centenas de sistemas empresariais e operacionais. Em 2016, a CEO da ENGIE, Isabelle Kocher, reconheceu duas forças inextricáveis que abalaram o núcleo da indústria da ENGIE: transformações digitais e energéticas. Nas palavras da própria ENGIE, a revolução na indústria de energia está sendo impulsionada pela “descarbonização, descentralização e digitalização”. Kocher reconheceu que, para sobreviver e prosperar neste novo mundo da energia, a ENGIE teria de passar por uma transformação digital fundamental.

Os militares norte-americanos consagram um terço de seu orçamento anual à manutenção. Qualquer redução nesse número tem implicações profundas na prontidão militar – para não mencionar os impactos sobre os recursos disponíveis, o moral e muito mais. A partir de meados de 2017, vários grupos internos da Força Aérea norte-americana começaram a considerar que a aplicação da IA à manutenção de aeronaves aliviaria falhas não planejadas, aumentaria a disponibilidade de aeronaves e melhoraria a regularidade dos cronogramas de manutenção.

Capítulo 10 – Uma nova pilha de tecnologia

A atual função da etapa em tecnologia da informação que tenho discutido tem uma série de requisitos únicos que criam a necessidade de uma pilha de tecnologia de software totalmente nova. Os requisitos dessa pilha para desenvolver e operar um aplicativo empresarial IA ou IoT eficaz são assustadores.

Para desenvolver um aplicativo de IA ou IoT empresarial eficaz, é necessário agregar dados de milhares de sistemas de informação corporativos, fornecedores, distribuidores, mercados, produtos em uso do cliente e redes de sensores para fornecer uma visão quase em tempo real da empresa estendida.

As velocidades de dados neste novo mundo digital são bastante dramáticas, exigindo a capacidade de ingerir e agregar dados de centenas de milhões de endpoints em frequências muito altas, às vezes excedendo mil ciclos de Hz (mil vezes por segundo).

Os vetores de tecnologia que possibilitam a transformação digital incluem computação em nuvem elástica, big data, IA e IoT. Os analistas da indústria estimam que esse mercado de software excederá US$ 250 bilhões até 2025, e a McKinsey estima que as empresas gerarão US$ 20 trilhões por ano em valor agregado com o uso dessas novas tecnologias. Esse é o mercado de software empresarial de crescimento mais rápido da história e representa um mercado de substituição completo para software de aplicação empresarial.

O requisito final para a nova pilha de tecnologia de IA é o que chamo de suporte à nuvem poliglota – a capacidade de “misturar e combinar” vários serviços de múltiplos prestadores de serviços de computação em nuvem e de trocar e substituir facilmente esses serviços. Os fornecedores de nuvem estão fornecendo ao mercado um ótimo serviço.

Capítulo 11 – O plano de ação do CEO

A transformação digital inverteu completamente o ciclo de adoção da tecnologia que prevaleceu nas décadas anteriores. Anteriormente, as novas tecnologias frequentemente saíam dos laboratórios de pesquisa, novas empresas eram formadas para comercializar as tecnologias e, com o tempo, elas eram introduzidas na indústria por meio da organização de TI. E, eventualmente, após adoção gradual, ganhavam a atenção do CIO. Só depois de anos (se é que alguma vez) é que elas chegavam à mesa do CEO, e isso normalmente apenas sob a forma de um resumo ou de uma aprovação do orçamento, que exigia sua assinatura.

Hoje, os CEOs iniciam e adaptam as transformações digitais. Essa é uma grande mudança, é um paradigma inteiramente novo para a adoção de tecnologia inovadora, impulsionada tanto pela natureza existencial do risco (transformar ou morrer) quanto pela magnitude do desafio. Antes o CEO geralmente não estava envolvido em decisões estratégicas de TI, mas hoje ele ou ela é a força motriz.

Diretor digital. Embora toda a C-suíte deva ser a força motriz por trás da agenda da transformação digital, é preciso que haja um executivo sênior dedicado e singularmente focado nos resultados da transformação digital – um diretor digital (CDO) que tenha autoridade e orçamento para fazer as coisas acontecerem. Tenho visto esse modelo funcionar muito bem.

O papel principal do CDO é o de evangelista-chefe e facilitador da transformação digital, focado na estratégia de transformação e que se comunica com toda a organização sobre os planos de ação e resultados O CDO precisa ter, ou ser capaz de estabelecer, relacionamentos fortes em toda a organização, para ajudar os líderes das linhas de negócios a transformar seus processos.

Ficha técnica:

Título: Transformação digital: Como sobreviver e prosperar em uma era de extinção em massa

Título original: Digital Transformation: Survive and Thrive in an Era of Mass Extinction

Autor: Thomas M. Siebel

Primeira edição: Alta Books

Resumo: Rogério H. Jönck

Edição: Monica Miglio Pedrosa