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As pessoas vivem e trabalham cada vez mais em ambientes digitais. A COVID-19 acelerou a transição para interações mais virtuais e digitais. A segurança é uma preocupação em muitos serviços. Mas parte do problema é que os especialistas em segurança, as empresas que abordam as preocupações dos clientes e até os governos se concentram em mensagens negativas e querem oferecer restrições e ferramentas difíceis de usar, em vez de se concentrarem nas oportunidades e em tornar a Internet um ambiente mais confiável. O pensamento é muitas vezes demasiado técnico e teórico, não baseado no comportamento humano ou na experiência do utilizador.

A confiança é uma base fundamental para sociedades e empresas. Os países onde as pessoas confiam umas nas outras normalmente funcionam melhor do que os países com confiança superficial. É difícil tornar um país ou cidade mais seguro apenas adicionando mais policiais ou restrições. Se as partes empresariais não podem confiar umas nas outras, apenas tentam concentrar-se em ganhos rápidos a curto prazo e não querem criar compromissos e investimentos a longo prazo. 

Temos a mesma situação no ambiente digital, mas muitas partes ainda acreditam que restrições adicionais, mais ferramentas de policiamento e soluções de transações modernas e sem confiança melhorariam a situação. Podemos ver isso em muitos níveis. Em muitas empresas, agentes de segurança e especialistas nos dizem o que não deve ser feito, o quão arriscado tudo é e criam todo tipo de regras para a organização. Às vezes, os governos também adotam modelos muito simplificados. Alguns países até restringem o que as pessoas podem ver e fazer na Internet. Mas mesmo os EUA e o Reino Unido querem avançar para modelos mais populistas, como a proibição da encriptação de ponta a ponta na luta contra o terrorismo ou a protecção das crianças. Claro, é um pedido totalmente irrealista e não contribui muito para tornar a Internet um lugar melhor ou mais seguro.

Todos sabemos o quão complexo pode ser o uso de aplicativos bancários digitais e serviços de identificação e assinatura. Geralmente são construídos de uma perspectiva muito técnica, tornando algo tecnicamente à prova de balas. Ainda assim, eles não são à prova de usuários preguiçosos quando os usuários não usam o serviço ou esquecem as recomendações de segurança ao usar o serviço. 

O Financial Times organizou o seu relatório anual Fórum Financeiro Europeu no início de fevereiro, e um tema crucial foram os serviços financeiros digitais. Vários oradores enfatizaram a confiança digital como uma componente crítica para o desenvolvimento de serviços digitais. Hoje em dia, muitas coisas são feitas online, com serviços de e-mail e mensagens, videochamadas e assinaturas digitais. Se as partes não puderem confiar umas nas outras, será praticamente impossível conduzir negócios digitais.

O Facebook exclui bilhões de perfis falsos anualmente, todos nós recebemos muitos e-mails suspeitos diariamente e as empresas criam bots e perfis falsos no LinkedIn apenas para gerar contatos para vender mais. As empresas usam soluções para proteger as comunicações e o compartilhamento de informações internamente. Ainda assim, cada vez mais negócios estão sendo feitos entre organizações e, na maioria das vezes, e-mail, Zoom e WhatsApp são as ferramentas típicas, simplesmente porque são as mais fáceis de usar. 

É bastante evidente que são necessárias melhores soluções de confiança. Mas devem basear-se no comportamento humano natural e, de alguma forma, gerar confiança construída ao longo de gerações nas sociedades e comunidades. Os especialistas em criptografia não podem criar confiança digital.

Normalmente, a confiança é construída passo a passo com a interação humana. Vocês podem estar na mesma turma na escola, estudar juntos em uma universidade, trabalhar juntos, ou morar no mesmo bairro ou ter os mesmos hobbies. Ou você conhece alguém em quem confia e essa pessoa o apresenta a outra pessoa, e você imediatamente confia nela por inferência. A confiança não é preto e branco. Você constrói isso com o tempo, depende do contexto e pode perder a confiança rapidamente. E a confiança não se baseia num conjunto de regras e restrições; baseia-se principalmente em experiências positivas com alguém.

Estamos entrando em uma nova era de confiança digital. Então a pandemia acelerou a necessidade de fazer isso. Precisamos de novas soluções para construir e gerir a confiança digital, e elas terão de incluir inovações sociais e técnicas. E também precisarão trabalhar com nossas ferramentas digitais diárias, como e-mail, chat, videochamadas e compartilhamento de dados. Dado que a confiança na sociedade se baseia em experiências e oportunidades positivas, precisamos de ferramentas digitais de confiança baseadas em experiências positivas, na aprendizagem mútua e na descoberta de mais oportunidades.

O artigo apareceu pela primeira vez em Disruptivo.Asia.

As empresas coletam dados há anos. Dados úteis podem oferecer vantagens competitivas e ser a base para muitos serviços e uma melhor experiência do cliente. Também houve muitas empresas que quiseram se tornar agregadoras de dados, coletando e vendendo dados. Mas as histórias de sucesso do Big Data não estão na venda de dados. Às vezes, os dados são quase um ativo tóxico. O que podemos aprender com as formas como os dados foram melhor utilizados e monetizados? Temos agora a mesma questão com os dados pessoais e muitas partes querem repetir os mesmos velhos erros.

Há quinze anos, numa das minhas primeiras startups, desenvolvemos um slogan de marketing: Dados – o ouro negro do século XXI. Foi e ainda é uma comparação relevante, mas ganhar dinheiro com dados é muito diferente do negócio do petróleo. Lá você tem linhas de negócios separadas para perfurar e refinar petróleo e depois vender produtos refinados. Podemos ver algo semelhante no negócio dos dados, mas ganhar muito dinheiro na cadeia de valor é muito diferente no negócio do petróleo e dos dados.

Google, Facebook e Amazon são as superpotências do mercado de dados. Eles principalmente coletam e depois criam serviços que utilizam dados. Eles podem comprar alguns dados de terceiros, mas essa não é a principal forma de obter dados e, na verdade, eles não os vendem. A reputação das empresas que se concentram na negociação de dados é hoje em dia bastante instável. Como me disse uma vez uma pessoa que dirige operações de dados para uma gigante do Vale do Silício, eles estão cada vez mais céticos em relação à compra de dados quando não conhecem suas fontes, quão precisos eles são, como as empresas que os estão vendendo os obtiveram. isso e como eles conduzem seus negócios.

Não me interpretem mal, algumas empresas obtêm receitas significativas com a venda de dados e algumas empresas gastam centenas de milhões comprando dados. Mas não tem sido uma área para construir unicórnios e empresas que moldam o mundo como se esperava há talvez 10 ou 15 anos. Depois, havia muitas expectativas em relação à troca de dados e outros modelos de negócios criativos de comércio de dados.

Hoje em dia, os dados são comercializados mais como uma mercadoria do que como uma fonte única de valor acrescentado. As empresas compram dados externos para enriquecer seus dados e ajudar suas soluções a utilizar melhor os dados. O valor real é alcançado quando as empresas criam soluções para utilizar dados em marketing, vendas e operações. Pode-se até afirmar que o vencedor não possui a maioria dos dados, mas sim as melhores ferramentas para utilizá-los. É claro que os gigantes da Internet possuem muitos dados. Ainda assim, os bancos, as operadoras de telecomunicações e os retalhistas também têm muito (e a oportunidade de cobrar mais), mas geralmente têm sido lentos a utilizá-lo. Essas empresas de sucesso também oferecem o valor dos dados aos seus usuários, como a pesquisa do Google, mapas e outros serviços, e a melhor experiência do cliente da Amazon.

Estamos agora a assistir aos primórdios dos dados pessoais, ou seja, à forma como as pessoas podem utilizar os seus próprios dados. Algumas iniciativas e empresas querem construir soluções baseadas em visões ideológicas; as pessoas têm direitos morais de possuir e controlar seus dados. Esses não se saíram muito bem; apenas um pequeno grupo de pessoas está interessado nestes projectos ideológicos. 

Depois, há aquelas empresas que querem ajudar as pessoas a coletar seus dados e vendê-los. Isto apresenta muitos desafios práticos, incluindo como fazer com que um mercado de dados funcione com procura e oferta suficientes. O preço também é um desafio complexo, assim como os termos e condições associados, se você vende seus dados para uma finalidade e como rastrear seu uso. Não é fácil fazer com que este mercado de dados pessoais funcione corretamente. A promessa de valor para o usuário costuma ser decepcionante, como receber alguns dólares mensais para assistir a anúncios. 

A opção mais óbvia que funcionou com as empresas de big data por mais de dez anos foi esquecida. Por que não oferecer às pessoas ferramentas melhores para coletar e utilizar seus dados? Quando algumas empresas querem ajudar as pessoas a controlar e utilizar os seus dados, vendendo-os, é semelhante a recomendar à Google, Amazon e Facebook que vendam todos os dados que recolhem. Essas empresas alcançaram sua posição e poder atuais por terem as melhores ferramentas para utilizar os dados que obtêm. O mesmo acontece com os indivíduos. Se quiser capacitá-los com seus dados, você precisa oferecer as melhores ferramentas para utilizar esses dados pessoalmente.

A utilização de dados pessoais incluirá muitos conceitos, e ainda não conhecemos todos eles. Precisamos de um mercado aberto para inovar e desenvolver essas ferramentas. Mas pode ter, por exemplo, ferramentas para planear melhor as finanças pessoais, encontrar os melhores preços, gerir melhor a saúde e o bem-estar e obter ajuda em todo o tipo de necessidades e atividades diárias. A visão de longo prazo é construir uma IA pessoal que ofereça um painel para orientar todas as atividades diárias.

Tal como acontece com as empresas de dados, os dados pessoais também podem ser enriquecidos com fontes de dados externas. Por exemplo, dados públicos como comparação de preços, tráfego, saúde pública e dados de mapas combinados com dados pessoais tornam-nos mais poderosos. O treinamento de modelos de dados para aprendizado de máquina e IA melhora quando pode usar dados de muitos usuários. 

Em muitos aspectos, a melhor maneira de utilizar dados pessoais é semelhante ao que as principais empresas de dados têm feito há anos. Mas parece que com uma nova oportunidade de negócio, muitas partes optam primeiro por modelos muito complexos, como justificar dados com pensamentos ideológicos ou querer construir uma troca de dados baseada em blockchain com sistemas de gestão de direitos digitais. Freqüentemente, a solução mais simples e melhor é copiar uma que funcionou anteriormente em outro lugar.

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A Inteligência Artificial (IA) está surgindo em todos os lugares, pelo menos nas discussões. Sistemas inteligentes estão sendo usados ​​em muitos lugares e estão se tornando mais inteligentes. Mas o verdadeiro gargalo não é a inteligência ou os “cérebros” dos sistemas; é que a IA também precisa de “mãos” para fazer as coisas.

IA se tornou uma palavra-chave muito popular nos últimos cinco anos. A maioria dos grupos de gestão e conselhos de administração de empresas deseja ver algum desenvolvimento de IA em suas organizações. Infelizmente, a realidade e os casos de uso e expectativas reais nem sempre estão alinhados. O maior problema é não ter modelos de aprendizado de máquina (ML) ou IA inteligentes o suficiente para analisar dados, lidar com tarefas e tomar decisões.

Vejamos uma tarefa simplificada de IA. Um sistema coleta dados, analisa os dados, tira as conclusões e decisões necessárias e envia os resultados para uso operacional. Se todo um sistema for construído para funcionar em torno da IA, como um carro autônomo, a capacidade de analisar os dados e tomar decisões pode ser o gargalo. Mas a maioria dos sistemas são diferentes.

Podemos dar outro exemplo utilizando IA – automatizando o processamento de reclamações de seguros. Temos as mesmas fases, mas os dados e as interações com outros sistemas são muito mais complexos:

1. Um segurado preenche uma reclamação, provavelmente um formulário da web, mas em alguns casos, ainda pode ser um formulário em papel. Eles também possuem alguns outros documentos, por exemplo, recibos, um relatório de infração ou um relatório médico. Para obter tudo em formato digital, por exemplo, OCR (Optical Character Recognition) e PNL (Natural Language Processing), podem ser necessários.
2. A seguradora coleta dados de outras fontes. Por exemplo, podem utilizar o histórico de seguros de uma pessoa a partir de uma base de dados nacional, dados de classificação de crédito, registos criminais, dados de outros incidentes semelhantes. Todos os tipos de dados que podem ser usados ​​para verificar se as informações contidas na reclamação fazem sentido, estão alinhadas com outras fontes de dados, dentro de uma margem estatística do comportamento esperado e não são fraudulentas.
3. Em seguida, o sistema analisa os dados e toma uma decisão. A decisão pode ser pagar uma determinada quantia, não pagar ou enviar o caso para investigação mais aprofundada.
4. Quando a decisão for tomada, o sistema deve então enviar uma carta ou e-mail ao tomador do seguro, armazenar a decisão e todos os documentos, iniciar o processo de pagamento e informar terceiros (por exemplo, base de dados do seguro nacional, prestador de cuidados de saúde, outras partes em incidente, polícia). 
5. Depois disso, o segurado pode não ficar satisfeito com a decisão e desencadear um novo processo.

Neste exemplo, podemos ver que a análise de dados e a tomada de decisões são uma pequena parte do fluxo geral do processo. Existem muitas outras partes, principalmente obter dados de diversas fontes, formatar os dados, inserir dados de decisão em outros sistemas e desencadear ações em diferentes sistemas. E o que torna isso ainda mais complexo é que normalmente os dados estão em muitos formatos diferentes e uma parte da informação está faltando ou é imprecisa (basta pensar no formulário de sinistro que o segurado preenche e adiciona anexos). Mesmo o caso de um valor de dado ser “nulo” precisa ser tratado, “nulo” não é “zero” e dependendo do conjunto de dados pode ter significado ou não. São necessários muitos manipuladores.

Uma das minhas empresas implementou esse tipo de sistema há vários anos. Embora fosse uma seguradora e um ambiente digitalmente avançados (Escandinávia), ainda havia muito trabalho a ser feito. Uma regra prática típica no negócio de dados é que 60% a 80% do trabalho consiste em pré-processar os dados. Esta é a realidade quando se tenta implementar IA em qualquer empresa com muitos sistemas existentes, e alguns deles podem ser bastante antiquados. Basta pensar em SAP, Netsuite e links para sistemas bancários.

Podemos até pensar em uma solução mais moderna para obter dados de vários dispositivos vestíveis (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura, etc.) para um só lugar e trazê-los para um formato no qual você possa construir soluções de ML/AI. . Mesmo coletar todos esses dados não é tão simples quanto você imagina, mesmo quando as pessoas falam sobre APIs abertas. APIs ainda não são tão comuns e, embora uma API seja estruturada, a qualidade dos dados incluídos pode variar de uma fonte para outra.

Um termo que comecei a gostar é “mãos de IA”. Significa soluções, como obter dados coletados de muitos sistemas antigos e novos, formatá-los em um só lugar e depois obter os resultados do processamento para uso operacional em outros sistemas. As empresas muitas vezes esquecem ou ignoram o desenvolvimento das “mãos” quando é mais interessante falar sobre as últimas inovações para os “cérebros”. Como sempre, pensar bem raramente é suficiente; você deve primeiro coletar e organizar as informações e depois fazer as coisas com base em seus pensamentos.

Na realidade, estas “mãos” são como robôs de software (RPA) que pode funcionar com diferentes sistemas e dispositivos. Estes incluem componentes de software adicionais (por exemplo, OCR, PNL, limpeza de dados, APIs) para obter os dados e desencadear ações (por exemplo, envio de e-mails, início de pagamento, início de entrega). Outras ferramentas úteis são webhooks que podem acionar tarefas em segundo plano, por exemplo, no ambiente sem servidor e como verificação de dados e execução de PNL. Isto significa a capacidade de trabalhar com um grande número de sistemas e formatos diferentes. 

Código aberto geralmente é a melhor maneira de atender a muitos tipos de necessidades, desde sistemas pequenos e raros até sistemas grandes. Existem muitos formatos de dados e até mesmo dados não formatados que nenhuma empresa pode implementar em seu sistema proprietário. Aqui, o código aberto é a única opção. Essas “mãos” e “cérebros” devem ser baseados em linguagens de programação comumente usadas e amplamente disponíveis (por exemplo, Python) que ajudam a fazer com que “cérebros” e “mãos” trabalhem juntos utilizando componentes de código aberto.

Para obter mais uso de IA e ML, precisamos de mais e melhores “mãos” para IA. Os grupos de gestão também devem investir nestas capacidades se quiserem implementar e utilizar IA. E o mesmo acontece com os serviços ao consumidor, alguém deve oferecer soluções onde os dados estejam disponíveis em um formato utilizável e existam ferramentas para obter resultados no uso real. No Gartner Hype Cycle do ano passado, muitas soluções de IA estavam no auge. São necessárias “mãos” de IA para melhorar a produtividade.

O artigo apareceu pela primeira vez em Ásia disruptiva.

A automação e a digitalização devem aumentar a produtividade do trabalho. Mas o crescimento da produtividade tem sido estável ou decrescente na maioria dos países desenvolvidos durante os últimos 20 anos. Isto tem sido visível em países onde a maioria dos empregos, e especialmente os novos empregos, não se encontram na indústria transformadora, mas sim nos serviços e no trabalho de informação. Portanto, seria justo assumir que a tecnologia e a digitalização não ajudam a melhorar a produtividade. Henry Ford, Jeff Bezos e Larry Page não ganharam muito porque otimizaram operações antigas; é porque eles criaram modelos operacionais totalmente novos. A oportunidade reside no desenvolvimento de novas maneiras de fazer as coisas, e não na otimização das antigas.

Economistas mundialmente famosos, como Daron Acemoglu, Greg Mankiw e conselheiros de muitos governos, tentam compreender as razões do crescimento mais lento da produtividade. Não tentarei compreender todos os factores macroeconómicos, mas concentrar-me-ei em pequenas questões práticas, como quais poderão ser os estrangulamentos na digitalização e automatização do trabalho de informação.

Escrevi anteriormente sobre como precisamos de digitalização real, não de projetos de consultoria. O problema de muitos projetos de automação e digitalização é que eles apenas tentam otimizar os processos existentes e implementá-los em sistemas de TI legados. Tanto esses processos como sistemas foram desenvolvidos antes que as atuais oportunidades de serviços digitais estivessem prontamente disponíveis. O modelo ideal seria construir novos processos com tecnologia de ponta com foco no valor real da empresa para seus clientes. Se você automatizar processos antigos que são desnecessários para oferecer valor aos clientes, isso não melhorará a produtividade. É por isso que empresas genuinamente digitais como Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba e muitas startups ganham negócios de empresas antigas.

É necessária muita coragem por parte da administração e dos investidores para perturbar os modelos antigos, em vez de apenas tentar “otimizá-los”. A realidade é que ajustar modelos antigos com TI antiga poderia proporcionar uma pequena melhoria percentual na produtividade, mas se quiser obter muito mais, talvez 100 ou 1,000 por cento de ganho, você deve criar novos modelos para operar com os mais recentes tecnologia.

Eu também escrevi anteriormente sobre a tendência de low-code e desenvolvimento cidadãoe como raramente pode ajudar a implementar soluções robustas e bem planejadas. Este é outro exemplo de por que a automação de processos nem sempre traz valor significativo quando o desenvolvimento cidadão é tendência na automação. Suponha que uma empresa deva criar novos modelos de operação para que os clientes possam se comunicar digitalmente com ela e digitalize todas as interações internas e com fornecedores. Nesse caso, não adianta se cada funcionário (isto é, cidadão-desenvolvedor) começar a automatizar suas rotinas da era pré-digital.

É um fato triste que a automação real também torne algum trabalho desnecessário. Se você apenas permitir que os funcionários automatizem algo de que não gostam, isso não tornará a empresa significativamente mais eficaz. É claro que, ao se livrar de rotinas enfadonhas, cada indivíduo e departamento podem se tornar mais eficazes. Mas, na realidade, mudanças significativas necessitam de mudanças muito mais fundamentais. Uma loja de discos não se torna um novo Spotify simplesmente porque os funcionários automatizam parte de seu trabalho rotineiro. E um varejista tradicional não se torna uma nova Amazon quando os funcionários automatizam suas rotinas. Essas empresas precisam de uma nova forma de operar com novos processos e novas funções para os seus funcionários. Descobrir processos existentes e automatizá-los pode trazer algumas economias, mas se você criar novas formas de operar com base em novas ferramentas, poderá criar um negócio totalmente novo.

IA, digitalização e automação (incluindo RPA, automação de processos robóticos) estão no centro destas mudanças. Hoje em dia, são termos exagerados e é fácil zombar deles. A sua reputação será prejudicada se essas tecnologias não forem utilizadas de forma adequada; eles se tornam uma vitrine, como batom em um porco. Suponha que você coloque um pouco de IA e um pouco de automação em seus processos e sistemas antigos. Nesse caso, não se trata de torná-los mais digitais ou inteligentes, mas apenas de adicionar mais uma camada de complexidade e, possivelmente, de problemas técnicos. Algumas empresas gostariam de usar máquinas para observar pessoas e usar IA para criar automação para realizar as mesmas tarefas. Parece uma visão tecnológica empolgante, mas é uma ideia estranha que o modelo ideal para máquinas seja copiar como as pessoas fazem algo tradicionalmente.

Henry Ford não construiu um carro para todos pedindo aos antigos construtores de oficinas que automatizassem algumas de suas rotinas. Jeff Bezos não digitalizou o varejo pedindo aos caras que recebem pedidos por telefone e preenchem formulários de pedidos em papel que usassem chamadas VoIP e digitalizassem documentos de pedidos. Os fundadores do Google não revolucionaram o negócio de publicidade on-line fazendo cópias on-line das páginas amarelas. Eles criaram novos modelos do zero, como poderiam oferecer o melhor valor aos seus clientes com a tecnologia mais recente. Mas muitas empresas ainda tentam desenvolver as suas operações acrescentando novos truques a modelos antigos.

A automação, a IA e a digitalização mudarão a maioria das empresas e mudarão significativamente a forma como a informação funciona. Melhorar os processos existentes é uma oportunidade multibilionária, mas criar modelos novos e mais eficazes para operar em centenas de bilhões ou trilhões. As melhorias trazem ganhos de curto prazo; novos modelos operacionais e de negócios criam empresas que prevalecerão no futuro.

Tudo isto exige coragem da administração e dos investidores. Eles devem ser corajosos o suficiente para descartar modelos antigos de operação e sistemas antigos. É bom prometer a cada funcionário que nada mudará ou prometer um crescimento estável de 2% aos investidores. Ainda assim, como vimos no retalho, este modelo leva a enormes colapsos, significativamente quando os concorrentes alteram as regras de negócio e de mercado. Os líderes que desejam criar grandes sucessos devem começar a construir as suas operações com base em robôs de software, IA e processos digitais, e não apenas esperar que os modelos antigos possam ser feitos um pouco melhor. E eles deveriam começar hoje.

O artigo foi publicado pela primeira vez em Ásia disruptiva.

Um personal trainer dá instruções sobre o que fazer na academia. Na maioria dos casos, ele ou ela pede apenas coisas básicas de você, como seu objetivo, para perder peso ou desenvolver músculos, e talvez quantas vezes você já visitou a academia antes. Um grupo crescente de consultores de bem-estar ensina como dormir, comer e trabalhar melhor. Eles podem pedir que você mantenha um diário de sono e alimentação. Hoje em dia, as pessoas têm cada vez mais dispositivos vestíveis para medir atividades diárias, batimentos cardíacos, sono, glicemia e muitas outras coisas. Mas ainda existe uma ligação muito fraca entre dados, bem-estar e serviços de formação. No entanto, isso vai mudar.

Li sobre consultores do sono cuja tarefa principal é ensinar as pessoas a repetir algumas palavras quando tentam dormir. Dizem que ajuda você a relaxar e dormir melhor. Porém, hoje em dia as pessoas possuem diversos aparelhos que medem o sono, a frequência cardíaca na hora de dormir, os intervalos de sono, até a temperatura corporal e o quão difícil tem sido o seu dia. Não seria melhor se esses consultores do sono pudessem utilizar seus dados e não apenas ensinar mantras?

Durante o bloqueio do COVID, muitas academias de ginástica foram fechadas. Eles passaram a oferecer serviços online, incluindo sessões virtuais de personal trainer, aulas de ginástica online e vídeos sobre como treinar em casa. Mas esta é principalmente uma comunicação unilateral. A academia não utiliza seus dados para criar um plano mais personalizado para você. Por que não? Tecnicamente seria bastante viável, mas teriam que desenvolver novos serviços para este modelo. Muitos clientes estariam dispostos a pagar mais por serviços pessoais do que pelas aulas padrão.

O mundo está cheio de serviços para perder peso. As pessoas pagam por serviços online para obter instruções sobre alimentação diária e exercícios. Alguns serviços ajudam a monitorar suas calorias quando você registra suas entradas diárias de alimentos. A maioria dos serviços ainda é elementar e não usa dados disponíveis em dispositivos vestíveis. Hoje em dia, você pode até monitorar a glicemia em tempo real. Seria bastante útil com dados de exercícios, frequência cardíaca e sono para serviços pessoais de controle de peso.

O mercado de wearables está aumentando. O mercado de smartwatches, em particular, está a crescer de forma constante, aproximadamente 20% anualmente com base em pesquisas de mercado, e espera-se que atinja quase 100 mil milhões de dólares até 2027, contra 150 mil milhões de dólares este ano. Os smartwatches conquistam participação de mercado de alguns outros dispositivos iniciais que apenas mediam passos e dados de frequência cardíaca, coisas básicas. Ao mesmo tempo, novas categorias estão a crescer, como os anéis inteligentes (por exemplo, oura) e glicemia, aplicativos de saúde metabólica (por exemplo, Níveis e dados). Withingsfez parte da Nokia durante alguns anos, mas a Nokia vendeu-a aos seus fundadores e deu-lhe baixa, justamente quando o mercado começou a crescer. É uma empresa que possui uma gama mais extensa de produtos, desde relógios até medidores digitais de pressão arterial e equipamentos de monitoramento do sono sob o colchão.

Então, as pessoas estão começando a coletar muitos dados pessoais. Mas muitas pessoas ainda estão confusas sobre como utilizar esses dados. Apple Health é um serviço que ajuda a combinar dados de vários dispositivos se você tiver um iPhone. Mas é provavelmente o produto UX mais confuso e pior que a Apple possui. Tal como acontece com os dados de negócios, as pessoas precisam de ferramentas para utilizar os dados, e os dados brutos são difíceis de entender.

Existem também outras fontes de dados de saúde. Os testes de DNA oferecem informações sobre perfis genéticos pessoais. Os registos digitais de cuidados de saúde estão a começar a ficar disponíveis em alguns países. Esses dados também podem ser combinados com dados vestíveis.
Parece uma combinação perfeita. Os serviços de bem-estar devem começar a tornar-se mais pessoais e baseados em dados reais, e não apenas em algumas instruções padronizadas, porque as pessoas são, de facto, indivíduos e diferentes. Os dispositivos vestíveis fornecem cada vez mais pontos de dados que são difíceis de interpretar. Ambas as partes poderiam melhorar seus negócios se aprendessem a utilizar melhor os serviços da outra parte.

Como isso pode acontecer na prática? Existem, pelo menos, três maneiras de fazer isso:

1. Os fabricantes de dispositivos vestíveis poderiam começar a oferecer mais aplicativos e serviços para utilizar dados na vida diária. Provavelmente farão algo nesta área, mas não é o seu negócio principal, e as pessoas devem ser capazes de combinar dados de muitas fontes, e não apenas usar dados de silos específicos de dispositivos.
2. Os serviços de bem-estar poderiam começar a oferecer serviços de recolha de dados de diferentes fontes e desenvolver formas de os utilizar. Mas a maioria destes prestadores de serviços (academias, personal trainers ou consultores de bem-estar) não são especialistas em tecnologia de dados.
3. Haverá jogadores que ajudarão a coletar dados de vários dispositivos e fontes e os oferecerão em um formato fácil. Terceiros podem fazer solicitações para que pessoas e prestadores de serviços de bem-estar utilizem os dados. Este é o caminho mais viável para trabalhar com muitas fontes de dados, ter competência em tecnologia de dados e trabalhar com muitos prestadores de serviços de bem-estar. Esta é também a melhor solução para garantir a privacidade dos dados.

Qualquer consultor empresarial profissional costuma analisar os números e processos de uma empresa antes de começar a dar instruções. Seria bizarro ter um consultor que tentasse melhorar a saúde de uma empresa, sem olhar para os dados existentes. Mas na consultoria de bem-estar ainda é muito típico. Isso mudará nos próximos anos e veremos serviços de bem-estar baseados em dados pessoais reais. E este mercado crescerá rapidamente; as pessoas estão dispostas a pagar por uma melhor saúde e bem-estar geral.

O artigo apareceu pela primeira vez em Ásia disruptiva.

Quando comecei minha carreira na década de 1990, trabalhei como desenvolvedor de software para uma empresa que produzia caça-níqueis e sistemas de cassino. Um dia, um grupo de consultores apareceu em nosso departamento. Vieram dizer-nos que o nosso desenvolvimento de software não era muito eficiente e que com novas ferramentas visuais o mesmo trabalho poderia ser realizado de forma muito mais eficaz. Eles prometeram redesenhar o software da nossa mais recente plataforma de jogos em seis meses com alguns desenvolvedores. Anteriormente, havíamos levado dois anos com quase 20 pessoas para fazer a mesma coisa. Nossa gestão comprou a história deles. Então, eles começaram a reescrever o software e, a partir de então, todos nós tivemos que nos adaptar às ferramentas de desenvolvimento de máquinas de estado visuais de arrastar e soltar. 

O mesmo está acontecendo novamente. Low-code e desenvolvimento cidadão estão novamente em alta e as empresas estão vendendo ativamente suas ferramentas caras, permitindo que qualquer pessoa projete software ou automatize tarefas. Por que ter desenvolvedores caros quando você pode ensinar seus funcionários a gerenciar suas necessidades diárias com ferramentas simples de arrastar e soltar? Toda a indústria de software mudará novamente!

Automação do trabalho de escritório (por exemplo, ferramentas RPA) é uma área da moda que os cidadãos-desenvolvedores assumiram. O mesmo acontece com os aplicativos de dados. Por que contratar cientistas de dados caros quando você pode simplesmente oferecer ferramentas de baixo código a qualquer pessoa para obter informações e insights de dados brutos? Já ouvi falar dessas mesmas ferramentas de baixo código que permitem aos indivíduos criar aplicativos usando seus dados pessoais de saúde. Parece legal?

Três meses depois, esses consultores voltaram para nós. Eles nos disseram que não fazia sentido redesenvolver todo o software da plataforma de jogos, mas poderiam criar uma peça menor para provar seu ponto de vista. Assim, foi acordado que eles só desenvolveriam novos softwares com seu modelo e ferramenta em pequenos componentes, começando com um dispositivo que reconhecesse as moedas quando os jogadores as inserissem.

Mas é tão simples? Por que as principais empresas de software do Vale do Silício pagam US$ 250,000 mil anualmente por bons desenvolvedores, se podem simplesmente pegar caras aleatórios nas ruas (ou pelo menos nos escritórios) e levá-los a criar software com ferramentas de baixo código? Ou por que reclamar da falta de cientistas de dados, se você pode fazer com que qualquer assistente de escritório encontre relevância nos dados com ferramentas de baixo código.

Mais dois meses (o tempo total agora é de cinco meses) e os consultores voltaram para nós. Desta vez, eles disseram que não fazia sentido, então reescreveriam o código que já havíamos feito. Eles poderiam escrever um manual sobre como projetar software de melhor qualidade e também poderiam nos vender sua ferramenta de design para que pudéssemos usá-la para melhorar nosso planejamento de software. 

Algumas pessoas constroem suas próprias casas e outras usam desenhos prontos. Mas você gostaria de ir a um arranha-céu ou a uma ponte projetada por um “cidadão engenheiro civil”? Ou você gostaria de fazer um voo de piloto cidadão em uma aeronave automatizada? Por que é necessário ter pilotos profissionais mais caros?

Não quero dizer que devamos ter credenciamento oficial para ser desenvolvedor de software, mas é fato que os sistemas mais complexos do mundo hoje em dia são construídos com software. Não é simples construir sistemas críticos complexos. É muito mais complicado do que projetar um arranha-céu ou uma ponte. Para construção, você tem fórmulas precisas para fazer cálculos, mas muitas estruturas de soluções de software são tão complexas que você não pode ter fórmulas ou modelos simples para provar que funcionam. Tenho visto pessoalmente pessoas sem experiência ou formação tentando entender como desenvolver software, especialmente software robusto. Não funciona corretamente; um estudo mostra que onze dos doze projetos de desenvolvimento cidadão falharam.

Existem tarefas que as pessoas podem programar facilmente. Algumas pessoas criam macros do Excel para seus próprios fins. As pessoas criam algumas ferramentas simples para ajudá-las nas tarefas diárias; eles sabem como usá-los, sem necessidade de lidar com entradas de dados erradas ou situações particulares. Ao mesmo tempo, não é ideal deixar o desenvolvimento de software mais complexo para os cidadãos-desenvolvedores com estas ferramentas simplificadas.

Também é bom ser claro nas definições. Às vezes, o marketing de baixo código usa exemplos, como ferramentas de design, que não precisam de código algum. Low-code é uma abordagem de desenvolvimento de software que requer pouca codificação ou codificação simplificada para construir aplicativos e processos. Portanto, uma ferramenta de design gráfico de arrastar e soltar para usuários finais não é uma ferramenta de desenvolvimento de baixo código até que você queira convencer seu público de que é um ótimo exemplo de baixo código.

Acabei de ouvir uma organização que investiu em ferramentas de desenvolvimento cidadão e gastou centenas de horas para ensinar milhares de seus funcionários a usar essas ferramentas. Mas eles ainda só podem fazer coisas básicas. A administração admitiu que não os deixaria criar soluções e processos de missão crítica ou importantes, nem implementar software mais complexo.

Finalmente, depois de seis meses no meu caso de início de carreira, os consultores não conseguiram implementar nenhum software com sua ferramenta visual. Eles vieram até nós com um manual para uma melhor codificação e organizaram um workshop de meio dia. Para ser honesto, depois de todos estes anos, não me lembro muito daquela sessão, mas uma das suas afirmações era que as ferramentas visuais são melhores que o código de software, porque as pessoas são naturalmente visuais. Nossos desenvolvedores discordaram deles porque não achavam que essas ferramentas visuais funcionassem para necessidades sérias de programação. Após o workshop, nunca mais tivemos notícias desses consultores e continuamos a fabricar máquinas com linguagens de programação profissionais.

Esses consultores foram pagos por esses seis meses e pela ferramenta de design, e então encontraram o próximo cliente (vítima). O mesmo está acontecendo novamente; as empresas estão comprando licenças de software e treinamento para que todo o seu pessoal produza software. Não me interpretem mal; Acredito que ferramentas e métodos de desenvolvimento de software estão em desenvolvimento e muitas ferramentas podem ajudar. Mas é crucial entender a diferença entre ferramentas pessoais para automatizar algo ou criar macros do Excel e criar software confiável que possa executar muitos sistemas e processos essenciais. A realidade é que o mundo precisa de mais desenvolvedores de software profissionais e de software mais confiável. Não devemos misturar o desenvolvimento profissional de software e suas ferramentas. Com algumas ferramentas simplificadas, cada funcionário de escritório pode criar algumas macros ou automatizar suas próprias tarefas simples; são domínios totalmente diferentes.

O artigo apareceu pela primeira vez em Ásia disruptiva.

Normalmente este é o momento de fazer previsões para o próximo ano. Normalmente, o foco está nas tendências de tecnologia e negócios e na avaliação de quais delas podem acertar no momento do próximo ano. Desta vez é diferente. Em 2020, a pandemia perturbou as tendências normais. Parou alguns negócios, mudou alguns e acelerou outros. Então, o que podemos esperar ver quando as vacinas mudarem a maré da pandemia?

Se resumirmos brevemente 2020, acelerou os negócios digitais em alguns anos, interrompeu os negócios de viagens e hotelaria, transferiu muitas atividades das lojas físicas para o online e ensinou as pessoas a utilizar muitas novas ferramentas tecnológicas. Em 2021, as questões são: quais destas tendências continuarão, quais voltarão no tempo até à pré-pandemia e quais negócios mudaram para sempre.

Um ou dois anos não mudarão fundamentalmente os seres humanos. As pessoas podem aprender a utilizar novos serviços e produtos, mas as necessidades básicas não mudam. Vejamos, por exemplo, como as pessoas se adaptaram aos serviços de entrega de comida, mas ainda querem conhecer outros seres humanos. As pessoas também procuram soluções fáceis, mas geralmente hesitam em fazer coisas que não entendem ou que não testaram. Mas a entrega ao domicílio e as reuniões Zoom, por terem de ser adotadas, tornaram-se opções do quotidiano, que rapidamente aprendemos a utilizar de forma eficaz. 

Então, quais são as perspectivas para 2021? Devemos pensar nas coisas que as pessoas aprenderam em 2020 e também no que perderam em 2020. Depois, devemos também considerar quais tecnologias e serviços deram um salto em 2020. Também podemos avaliar quais tendências começaram antes da pandemia e quais as que o a pandemia acelerou. Com base nisso, podemos avaliar com um pouco mais de precisão o que podemos esperar ver.

Os serviços digitais estão ajudando as pessoas em muitas situações. As reuniões virtuais nos ajudam a economizar tempo e dinheiro. As assinaturas digitais facilitam o processamento de contratos e a utilização de serviços jurídicos. A entrega em domicílio torna as compras de supermercado mais simples e rápidas. Às vezes é mais eficaz trabalhar em casa. Estas foram mudanças óbvias em 2020, mas ainda são bons exemplos de tendências que continuarão após a pandemia.

Companhias aéreas, hotéis, restaurantes e muitos outros serviços de hospitalidade sofreram bastante em 2020. Muitas pessoas mudaram a sua opinião sobre viagens e refeições fora de casa e questionam se precisarão de apanhar tantos voos no futuro. Esta parte é provavelmente muito mais complicada. As pessoas ainda querem conhecer novos lugares, conhecer outras pessoas e romper com as rotinas diárias e o ambiente. Mas, ao mesmo tempo, muitos as empresas provavelmente estão repensando o valor das viagens de negócios e reuniões físicas.

As pessoas agora veem o valor das reuniões físicas e dos serviços de hospitalidade sob uma nova luz, tendo vivido sem eles durante tanto tempo. As pessoas também perceberam que podem trabalhar com a mesma eficácia em casa ou em locais remotos. No entanto, os dados indicam que as reservas de voos para o final de 2021 são fortes e que estão a surgir novos modelos de negócio, como a assinatura mensal de voos.

As empresas de varejo foram as que mais sofreram com bloqueios e restrições. Muitos varejistas, até mesmo cadeias e lojas de departamentos bem conhecidas e estabelecidas há muito tempo, estão fechando. Mas seria é um erro pensar que a pandemia foi a única razão por esta. O varejo físico está em apuros há anos e, surpreendentemente, é por isso que demorou tanto para alguns clientes adotarem as compras on-line e usarem os serviços de entrega em domicílio.

A situação da COVID não impactou apenas as empresas de consumo. Os negócios B2B também mudaram. Não realizamos feiras, conferências e meetups para encontrar novos produtos, serviços e contatos. Isto impulsionou a adopção de canais de vendas online de “self-service”, mas, ao mesmo tempo, as vendas tradicionais “presenciais” são vitais para a maioria das empresas B2B. Não há dúvida de que as empresas B2B também sofreram, e certamente haverá falências após a pandemia, quando as empresas forem forçadas a fazer um teste de realidade.

Com base no que foi dito acima, aqui estão algumas de minhas previsões para 2021:

1. Os negócios de viagens, hotelaria e serviços aumentarão quando as restrições e os riscos da pandemia acabarem. Isto não significa que todas as empresas do sector sobreviverão ou que os serviços serão os mesmos de antes de 2020. Ainda assim, será um excelente momento para novas empresas entrarem no sector, adquirirem alguns negócios existentes e inovarem em novos modelos de negócio.
2. Mais negócios de varejo ficarão online, e as lojas de rua continuarão a falir. 
3. Mais serviços serão digitais e online, mas isso não significa que todos os novos serviços digitais serão lucrativos. A concorrência será feroz em muitas áreas e as empresas terão de atingir volumes significativos para sobreviver. Muitos precisarão se tornar globais para conseguir isso. 
4. Uma oportunidade mais significativa do que os serviços digitais ao consumidor será a criação de componentes que tornem a utilização dos serviços mais fácil, segura e eficaz para os consumidores. Estas incluirão uma melhor utilização dos dados para os consumidores, uma maior confiança nos serviços e em terceiros, e soluções para melhorar as experiências dos clientes (por exemplo, VR/AR para compras, melhores plataformas para educação à distância e melhores soluções para gerir entregas ao domicílio).
5. O negócio imobiliário comercial passará por mudanças significativas. Muitas lojas de varejo desaparecerão, as necessidades de espaço para escritórios mudarão e surgirão novos requisitos. Por exemplo, as empresas precisarão de novos tipos de espaço de escritório para acomodar as pessoas que trabalham em casa, chegando ocasionalmente ao escritório, algo mais parecido com 'mesas quentes' do que com cubículos.
6. As operações de comércio eletrónico podem necessitar de melhorar a experiência do cliente e o marketing, utilizando locais do tipo showroom, onde os clientes podem ver fisicamente os produtos e fazer encomendas, e onde as empresas podem promover as suas marcas. Cafés e restaurantes também precisarão de mais espaço para acomodar o distanciamento social.
7. As pessoas ficarão mais conscientes das questões de saúde e bem-estar e usarão dispositivos vestíveis para lhes fornecer mais dados. Isto criará muitos novos serviços digitais para melhorar o bem-estar e monitorizar a saúde e obter serviços de saúde remotos quando necessário.

Estes são apenas alguns exemplos do que esperamos, mas ilustram as mudanças e tendências que veremos após a pandemia. É claro que a maior questão é se a vacinação em massa irá acelerar o regresso a alguma normalidade ou se iremos encontrar novas surpresas. De qualquer forma, devemos sempre nos preparar para a próxima fase dos negócios e estar prontos quando ela chegar.

O artigo apareceu pela primeira vez em Ásia disruptiva.

TikTok é uma grande história de sucesso, mas também uma grande questão política. Uma parte menos conhecida é como o TikTok está revolucionando o modelo de rede social em sua viralidade. Isso me lembra o antigo debate, o que é mais importante, interesses pessoais ou redes sociais.
É possível que o conceito tradicional de rede social tenha atingido os seus limites? O modelo TikTok está mudando todo o cenário das plataformas sociais?

Há mais de 15 anos, uma pequena equipe e eu iniciamos o que foi provavelmente a primeira empresa de análise de dados de redes sociais do mundo (Xtract). Isso foi muito antes do sucesso do Facebook, LinkedIn ou Twitter. Começamos a trabalhar com diversos tipos de empresas que possuíam alguns dados de conexão social, incluindo telecomunicações e serviços online. Criamos ferramentas para analisar os dados com o intuito de direcionar as atividades de marketing.

Nosso software analisou bilhões, até mesmo trilhões de pontos de dados, e também pesquisamos como funciona a influência nas redes sociais. Por que as pessoas seriam influenciadas por outras pessoas a comprar algo, abandonar ou se tornarem usuários ativos? O resultado foi que não era apenas o influenciador ou a rede social que importava. Dependia também do contexto, por exemplo, do produto em questão. É bastante natural entender como uma pessoa pode influenciar você sobre qual carro comprar e outra pessoa sobre quais livros você lê, e às vezes sua própria opinião pode ser mais importante do que a de sua rede social.

Há muitas maneiras de analisar o comportamento do consumidor para entender as preferências e qual a melhor forma de traçar seu perfil. A criação de perfil pode ser baseada em todos os tipos de dados disponíveis, mas podemos dividi-la em quatro categorias principais:

1. Dados demográficos (por exemplo, idade, sexo, área de moradia, educação)
2. Comportamento (produtos que você usa e compra, jornais que você lê, músicas e filmes que você gosta, hobbies, etc.)
3. Rede social (a quem você está conectado e com que intensidade)
4. Psicometria (por exemplo, tipos de personalidade).

Os serviços de redes sociais têm sido uma grande história de sucesso nos últimos 15 anos porque têm sido capazes de capturar o tempo dos usuários e também dos anunciantes. Os gráficos sociais desempenham um papel vital nesses serviços, ou seja, as pessoas compartilham conteúdo com seus contatos e é assim que as coisas se espalham entre os usuários.

Agora voltamos ao modelo do TikTok. Cresceu como uma bola de neve, com mais de 500 milhões de usuários em todo o mundo. Mas o TikTok não é realmente um serviço de rede social, embora a viralidade esteja em sua essência. As pessoas estão compartilhando vídeos, não principalmente em suas redes sociais, mas com base em categorias e hashtags. Os usuários têm excelentes ferramentas para criar seus vídeos e podem utilizar ideias e materiais existentes, por exemplo, duetos com outros vídeos, e depois compartilhá-los. Eles também podem ver como diferentes categorias e hashtags obtêm visualizações e também direcionar seus vídeos com base nisso e dessa forma para utilizar 'tendências'.

Este modelo também oferece muito mais oportunidades para novos usuários atrairem muitos espectadores. Na rede social tradicional demora um pouco para conseguir contatos e seguidores. E nos serviços de vídeo convencionais (como o YouTube) os algoritmos favorecem quem publica há muito tempo e acumula grande número de visualizações. Diz-se por vezes que o modelo de negócio chinês, com menos respeito pelos DPI e pelos direitos de autor, permite a todos, todos os dias, aproveitar as ideias e produtos mais recentes e tentar torná-los melhores para amanhã. O TikTok, de certa forma, segue esse princípio: todos podem ver o conteúdo de tendência e utilizá-lo para construir seu próprio sucesso.

Isso não é relevante apenas para TikTok e vídeos. Numa discussão recente com os principais cientistas da nossa empresa anterior de análise de dados, voltámos às velhas teorias sobre como os interesses pessoais e as redes sociais impulsionam o comportamento e poderíamos ver os fenómenos do TikTok também em alguns outros serviços.

Concluímos que, na verdade, vemos limites nas redes sociais para discussões sobre temas interessantes. Por exemplo, no Facebook, suas discussões têm sido limitadas principalmente às pessoas que são seus contatos. Se você tem uma área de interesse especial, depois de alguns anos com os mesmos amigos, não é mais tão proveitoso discutir lá. Hashtags não funcionam no Facebook. É o mesmo problema em muitos serviços de redes sociais, incluindo o LinkedIn. No Twitter, você pode acompanhar melhor temas específicos. Ainda assim, tem tantas mensagens que também aí você normalmente deve focar nas mensagens mais populares de quem tem muitos seguidores.

Chegamos então a outro problema das redes sociais. Eles têm muitos perfis falsos e as redes das pessoas foram diluídas quando aceitaram muitos amigos. Assim, os serviços de redes sociais têm um duplo problema: limitam as discussões e o conteúdo disponível e, na verdade, não representam a sua rede real. Por exemplo, se cada um de seus contatos do LinkedIn perguntasse se você faria uma apresentação a um contato próximo de cada um deles? Não pude fazer isso porque minha rede é muito extensa e não conheço bem todos os meus contatos. Quando só podemos ter uma rede num serviço, isso inclui demasiadas ligações para múltiplos propósitos, como construir confiança real, mas poucos contactos para tópicos de áreas de interesse especiais.

Isso poderia significar que o TikTok não é a única plataforma de vídeo que é um problema para muitos políticos, mas o primeiro sinal de um novo tipo de serviço de Internet que está por vir? Poderíamos começar a ver mais serviços que possam combinar melhor os diferentes interesses das pessoas, ajudar a chamar a atenção para conteúdos interessantes sem uma enorme base de seguidores e permitir-nos criar redes sociais em torno de diferentes áreas de interesse e propósitos? Também precisaríamos de serviços onde você pudesse construir redes de confiança para diversos fins. Quem são as pessoas que você pode recomendar, em quem você confia para obter apresentações de negócios, com quem deseja interagir para o seu trabalho e qual é a sua verdadeira rede de confiança pessoal?

Talvez em breve entremos em uma época pós-rede social que tenta combinar melhor o comportamento natural com interesses pessoais e diferentes redes para diferentes propósitos. Isto pode significar que vemos dois tipos de redes: 1) aquelas que permitem que você se concentre em seus interesses, sejam eles música, literatura, ciência, hobby especial ou qualquer outro; 2) redes reais de confiança para diversos fins, para negócios, vida pessoal, hobbies e interesses pessoais. As redes sociais atuais são muito de tudo e de pouco de tudo.

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O dicionário define confiança como “acreditar que alguém é bom e honesto e não irá prejudicá-lo, ou que algo é seguro e confiável”. A confiança pode ser algo difícil de ser compreendido pelas pessoas, mas no ambiente digital pode ser ainda mais complexo. Precisamos de confiança na maioria das situações diárias, mas como os serviços digitais, virtuais e cibernéticos são partes tão importantes das nossas vidas, precisamos de pensar melhor no que realmente é a confiança digital.

A situação da Covid-19 acelerou a utilização de muitos serviços virtuais e digitais. No início de março, disseram-me que deveria viajar fisicamente para assinar um inventário de bens para uma reunião com outros herdeiros. Em abril, disseram-me que não deveria comparecer fisicamente e que deveria assinar documentos online. Para mim, este é um bom exemplo de quão rapidamente as coisas podem mudar, quando de outra forma poderiam levar 10 anos para aprovar este tipo de mudança nas leis e regras.

Mesmo coisas básicas, como assinar documentos online, é uma bagunça hoje em dia. A DocuSign tem uma boa posição global para assinar documentos, mas não é “oficial” em todos os países ou situações. Possui ótima usabilidade, mas inclui compromissos entre usabilidade e segurança. Em alguns países, as autoridades, os bancos ou outros prestadores de serviços oferecem soluções de assinatura mais seguras, por exemplo, baseadas em cartões de identidade eletrónicos ou em tokens de identidade móveis, mas são mais difíceis de utilizar.

Talvez a assinatura de documento mais estranha tenha sido um serviço oficial nos EUA, onde a assinatura consistia em digitar meu nome entre barras (sério, esta era a instrução: “A pessoa apropriada deve assinar eletronicamente o formulário, digitando pessoalmente qualquer combinação de caracteres alfanuméricos precedidos e seguido pelo símbolo de barra (/, por exemplo, /mike miller/, /efr/ ou /374/). Esta assinatura eletrônica não deve ser digitada por outra pessoa em nome do signatário adequado.”). Outro extremo é o meu banco com sede em Hong Kong, que compara os documentos que envio com uma amostra da minha assinatura e, a cada segunda vez, não consigo escrever a minha assinatura da mesma forma.

A assinatura é apenas um exemplo muito simples de confiança, mas temos coisas mais complexas. A pessoa que conheço é realmente quem afirma ser? Eles vão cumprir sua promessa? Se eu falar confidencialmente, eles vão guardar essa informação para si? Se comprarem algo de mim, vão pagar ou têm dinheiro para pagar? Essas e muitas outras questões surgem nos negócios e na vida pessoal.

Na vida física, temos soluções para lidar com diversas questões de confiança. As pessoas têm cartões de identificação para provar sua identidade. Existem sistemas como pontuação de crédito, contracheques e demonstrações financeiras para comprovar a capacidade e o histórico de pagamento. Os seres humanos também aprenderam todos os tipos de sinais (como as pessoas se comportam, expressões faciais, história pessoal e muitas outras coisas) para fazer estimativas, em quem e no que confiam ou não. Muitas vezes a confiança também é transferível. Se eu confiar em alguém e ele recomendar que eu confie em alguém em quem ele confia, provavelmente confiarei nessa pessoa.

No mundo online e digital, temos mais componentes e variáveis ​​para avaliar e isso torna mais complexo avaliar a confiança. Talvez não vejamos a outra pessoa, apenas o seu número de telefone ou endereço de e-mail. Se virmos alguém online, como saber se a pessoa é realmente quem afirma ser? Quando nos encontramos fisicamente, as pessoas constroem confiança umas com as outras ao longo do tempo, mas como isso pode funcionar no ambiente digital? Se eu compartilhar alguns documentos e informações on-line com uma pessoa, como poderei saber se e como a outra pessoa os utiliza e compartilha?

Também temos soluções para lidar com essas coisas virtualmente. Por exemplo, precisamos de dispositivos e aplicativos de segurança para acessar nossas contas bancárias; as empresas têm controles de acesso aos seus serviços e redes para usar suas ferramentas virtuais. Para muitos destes serviços ainda é necessário fazer algo fisicamente, por exemplo, visitar algum lugar ou enviar alguns documentos por correio. Mas fazer algo fisicamente primeiro é realmente um desafio de usabilidade para muitos serviços online, e a COVID-19 colocou-nos agora em muitas situações em que isso nem sequer é possível.

É exatamente por isso que temos menos segurança em serviços onde a usabilidade é melhor e não é muito difícil começar a utilizá-los. DocuSign é suficiente para muitas assinaturas; O Zoom é seguro o suficiente para realizar reuniões; O WhatsApp é a solução fácil para bate-papo diário e o e-mail é a maneira mais fácil de enviar muitos documentos. Mas já vimos casos suficientes em que estas soluções também têm os seus riscos, por vezes significativos. Sabemos que são suficientes para a maioria das necessidades, mas muitas necessidades também vão além do nível de confiança que podem oferecer.

Isto demonstrou, de uma forma muito prática, que precisamos de novas soluções para lidar com a confiança digital em situações diárias. Essas soluções precisam ter boa usabilidade e oferecer o nível de confiança adequado para cada necessidade. A discussão sobre segurança cibernética é facilmente muito polarizada. Temos fanáticos por segurança cibernética que afirmam que nenhum sistema é seguro o suficiente e que nenhum sistema com usabilidade de nível normal pode ser seguro. Depois temos aquelas pessoas ignorantes que estão prontas para usar qualquer sistema que seja apenas uma solução fácil. Temos muitos tipos de soluções para identidade e segurança digital, mas no geral esta área ainda é bastante confusa.

Um dos motivos é que o processo de pensamento para desenvolvê-los costuma ser muito técnico e se concentra em um aspecto específico da segurança. Talvez devêssemos pensar mais sobre o que a confiança realmente significa em diferentes situações e como as pessoas têm lidado com isso há milhares de anos. Um exemplo simples é a confiança transferível ou como a sua rede de confiança pessoal pode ajudá-lo em serviços digitais. Talvez assim possamos encontrar conceitos e tecnologias para criar uma verdadeira confiança digital entre pessoas e dispositivos.

O artigo apareceu pela primeira vez em Ásia disruptiva.

As redes de pessoas moldam o mundo. O livro de Niall Ferguson A Praça e a Torre dão uma excelente introdução à sua história. As redes têm desempenhado um papel importante na política, nos negócios e na vida cotidiana. Podem ser redes muito públicas e transparentes, ou sociedades secretas, ou mesmo fictícias, como partes da rede Illuminati. 

As organizações oficiais podem ser muito diferentes das redes reais. Todos conhecemos empresas onde o organograma conta uma história sobre quem toma as decisões e a rede real de pessoas que tomam as decisões é muito diferente. As redes também podem ser mais dinâmicas do que as organizações oficiais e podem sobreviver às mudanças.

As empresas tentam se tornar mais dinâmicas e ágeis. Freqüentemente, as estruturas organizacionais criam atrito para serem dinâmicas, reagirem rapidamente ou serem proativas nos negócios. As próprias organizações poderia ser mais dinâmico, mas depois vem a TI. Os processos são aplicados a sistemas de TI complexos, mas é difícil mudar rapidamente as ferramentas e as soluções de TI. Ouvimos histórias sobre como um CEO pode usar a sua rede dentro da organização em diferentes níveis quando são necessárias algumas mudanças rápidas ou novas atividades e a organização é demasiado lenta para implementá-las.

Muitas estruturas organizacionais e práticas de gestão têm sua história em organizações militares. Hoje em dia, muitas pessoas hesitam em adotar estilos de gestão militar nos negócios, porque são vistos como modelos antiquados de comando e controle. Mas é importante lembrar que os ambientes militares e de segurança ainda podem oferecer exemplos e lições para organizações muito modernas.

Por exemplo, as organizações militares têm tradicionalmente operado com modelos muito formais. Quando os exércitos lutam entre si, eles têm linhas de frente, concentram as tropas em pontos onde podem fazer avanços e defender as fronteiras. Esta não é mais a realidade. Guerrilhas, terroristas, células activistas, tropas não oficiais (como na Ucrânia) e redes dinâmicas representam um risco mais significativo para muitos países do que as forças tradicionais. Novos modelos fundamentais são agora necessários para operar e gerir organizações militares e de segurança. 

As guerras no Afeganistão, no Iraque, na Ucrânia e na Síria não têm sido uma questão de combates entre exércitos oficiais, e muitos países têm assistido a ataques de terroristas locais, e células independentes ou indivíduos que o fizeram estão frequentemente associados a redes globais. Isto forçou as organizações militares e de segurança a encontrar novos modelos para lutar contra estes inimigos. Significa também que as suas próprias organizações precisam de ser mais dinâmicas. 

As organizações militares têm tradicionalmente tido estruturas muito hierárquicas. Suas operações e tecnologias foram construídas para dar suporte a esses modelos; cadeias de comando, direitos baseados na posição organizacional e comunicações limitadas entre organizações paralelas. Agora eles foram forçados a repensar os modelos existentes. Ao mesmo tempo, a consumerização está a chegar também aos exércitos; as pessoas usam telefones celulares, redes sociais e aplicativos de mensagens durante as operações. As organizações militares podem ignorar ou proibir estas ferramentas ou começar a utilizá-las. Alguns já seguiram o último caminho. Também muda a forma como as organizações operam e, especialmente, como podem tornar-se redes mais dinâmicas com base nas situações, necessidades e recursos.

Muitas empresas têm necessidades semelhantes de encontrar modelos mais dinâmicos para operar, ajustar processos com base nas necessidades e utilizar recursos rapidamente quando necessário. Isto entra facilmente em conflito com os organogramas, procedimentos fixos e sistemas de TI que suportam processos, partilha de informações e comunicações. Essas necessidades não estão apenas dentro das organizações, mas também com clientes, parceiros, fornecedores e outras partes. É mais desafiador criar e manter redes dinâmicas dentro das organizações tradicionais e dos seus pontos de contato. Às vezes, as redes podem ser diferentes, algumas mais hierárquicas, algumas baseadas em outros artefatos de confiança. 

Tudo isto cria novas necessidades de tecnologia TIC para apoiar estas redes. Na prática, eles utilizam formas informais de trabalho, como videochamadas, e-mails em grupo e grupos de WhatsApp. Mas esses métodos não oficiais não incluem realmente formas de gerir redes, segurança ou o uso sistemático de diferentes ferramentas. Eles são usados ​​para lidar com necessidades específicas e não para gerenciar redes. A maioria das ferramentas de negócios foi projetada para funcionar em organizações tradicionais, com hierarquias, estruturas formais e estabilidade.

As redes são um modelo tradicional de cooperação entre as pessoas. A tecnologia digital oferece mais ferramentas para trabalhar globalmente e criar todos os tipos de redes para necessidades gerais ou específicas. Mas ainda não temos as ferramentas para operar estas redes digitais da mesma forma que as pessoas aprenderam a gerir redes na vida física. Eles se baseiam na confiança que você ganha e perde e são ajustados às necessidades diárias. Veremos o surgimento de novas soluções nesta área e como os militares, as empresas e os indivíduos podem criar e gerir melhor as redes digitais.

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Cortesia de imagem Avexer – local trust networks in crisis management.