A Nova Era da Inovação

A inovação nunca é um evento único, mas um processo de descoberta, engenharia e transformação e essas três coisas raramente acontecem ao mesmo tempo ou no mesmo lugar. Claramente, a pandemia de Covid-19 marcou um ponto de inflexão que demarcou várias mudanças importantes nessas fases.

A tecnologia digital mostrou-se transformadora, pois entramos em quarentena e encontramos um mundo inteiro de videoconferência e outras tecnologias que mal sabíamos que existiam. Ao mesmo tempo, foi revelado que a engenharia da biologia sintética – e a tecnologia do mRNA em particular – era mais avançada do que pensávamos.

Isto é apenas o começo. Começamos a cruzar uma nova fronteira em que a tecnologia digital se torna tão comum e mundana que é difícil lembrar como era a vida sem ela, enquanto novas possibilidades alteram a existência a tal ponto que dificilmente acreditaremos.

Novos paradigmas para uma nova era

No passado recente, o maior desafio foi o ritmo da mudança. As coisas mudaram rápido, então tivemos que correr para acompanhar. Mas, nos próximos 20 anos, trabalharemos com novas tecnologias que estamos apenas começando a entender. Isso mudará muito os problemas que enfrentaremos. Não será apenas o ritmo da mudança, mas a própria natureza dessa mudança com a qual lutaremos.

Considere a computação quântica e os chips neuromórficos, duas tecnologias pós-lei de Moore que provavelmente serão amplamente implantadas após 2022 e que funcionam de maneira muito diferente das estruturas de computação tradicionais. Embora saibamos teoricamente qual deve ser o potencial destes, em termos práticos, sabemos muito pouco. Afinal, ninguém nunca os usou antes.

Também estão surgindo campos completamente novos, como genômica, nanotecnologia e robótica, que são tecnologias verdadeiramente de ponta que exigem especialistas em nível de doutorado para trabalhar com eles. Ao contrário de construir um novo aplicativo para iPhone ou criar uma interface de usuário, eles não se prestam à antiga abordagem “iterar, adaptar e pivotar”, pelo menos não por algumas décadas.

Outra coisa a considerar serão as restrições de recursos. Existem relativamente poucos especialistas treinados em áreas como aprendizado de máquina e há rumores de que aqueles qualificados são pagos como atletas profissionais. Poucas empresas, fora Google, IBM, Microsoft e algumas outras, são capazes de competir por eles.

O desafio à frente: superar o vale da morte

Ao longo da última geração, a inovação tem sido principalmente um problema de engenharia. Os desenvolvedores de software aprenderam linguagens como Python e C++, que eram baseadas em linguagens anteriores, rastreando sua linhagem desde os primeiros ancestrais como Fortran e COBOL. Os designs de chips e baterias seguiram caminhos semelhantes.

Agora, no entanto, estamos entrando em um território verdadeiramente novo e simplesmente se mover mais rápido não será mais suficiente. O desafio central será preencher a lacuna – conhecida no mundo científico como o “Vale da Morte” – entre descoberta e comercialização. No passado, este foi principalmente um papel do governo, mas nos próximos anos, o setor privado terá que intensificar.

Em vez de simplesmente abrir caminho para o sucesso, os gerentes acharão cada vez mais importante identificar e acessar novas descobertas no mundo acadêmico. Também precisaremos criar uma nova geração de organização inovadora, que integre os esforços de agências governamentais, instituições acadêmicas e empresas privadas.

À medida que entramos nesta nova era de inovação, a colaboração se tornará um atributo competitivo chave. Não será mais suficiente ser ágil e disruptivo, teremos que descobrir e construir.

Arquiteturas pós-digitais

Nos últimos 50 anos, a indústria de computadores – e a tecnologia da informação em geral – foi impulsionada pelo princípio conhecido como Lei de Moore, que determinava que poderíamos dobrar o número de transistores em chips a cada 18 meses. No entanto, agora a Lei de Moore está terminando e isso significa que teremos que revisitar algumas suposições muito básicas sobre como a tecnologia funciona.

Para ser claro, o fim da Lei de Moore não significa o fim do avanço. Existem várias maneiras de acelerar a computação. Podemos, por exemplo, usar tecnologias como ASIC e FPGA para otimizar chips para tarefas especializadas. Ainda assim, essas abordagens vêm com compensações, a lei de Moore essencialmente nos deu inovação de graça.

Outra saída para o enigma da Lei de Moore é mudar para arquiteturas completamente novas, como computadores quânticos, neuromórficos e, possivelmente, biológicos. No entanto, aqui novamente, a transição não será perfeita ou sem compensações. Em vez de tecnologia baseada em transistores, teremos múltiplas arquiteturas baseadas em princípios lógicos totalmente diferentes.

Portanto, parece que em breve entraremos em uma nova era de computação heterogênea, na qual usamos a tecnologia digital para acessar diferentes tecnologias adequadas a diferentes tarefas. Cada uma dessas tecnologias exigirá linguagens de programação e abordagens algorítmicas muito diferentes e, provavelmente, diferentes equipes de especialistas para trabalhar nelas.

O que isso significa é que aqueles que executarem as operações de TI no futuro, seja um CTO ou um gerente de TI iniciante, provavelmente não entenderão mais do que uma pequena parte do sistema. Eles terão que confiar fortemente na experiência de outros em uma extensão que não é necessária hoje.

Bits Conduzindo Átomos

Embora a revolução digital pareça estar desacelerando, os computadores assumiram um novo papel ao ajudar a capacitar tecnologias em outros campos, como biologia sintética, ciência dos materiais e manufatura 4.0. Estas, ao contrário de tantas tecnologias digitais, estão enraizadas no mundo físico e podem ter o potencial de serem muito mais impactantes.

Considere a revolucionária tecnologia de mRNA, que não apenas nos permitiu desenvolver uma vacina contra a Covid em tempo recorde e salvar o planeta de uma pandemia mortal, mas também possibilita a criação de novas vacinas em questão de horas. Não há como conseguir isso sem computadores poderosos conduzindo o processo.

Existe um potencial semelhante na descoberta de materiais. Basta dizer que todo produto que usamos, seja um carro, uma casa, um painel solar ou qualquer outro, depende das propriedades dos materiais para desempenhar sua função. Alguns precisam ser fortes e leves, enquanto outros precisam de propriedades elétricas especiais. Computadores poderosos e algoritmos de aprendizado de máquina podem melhorar muito nossa capacidade de descobrir materiais melhores (sem mencionar a superação de interrupções na cadeia de suprimentos).

Não se engane, esta nova era de inovação será de átomos, não de bits. O desafio que enfrentamos agora é desenvolver cientistas da computação que possam trabalhar efetivamente com biólogos, químicos, gerentes de fábrica e especialistas de todos os tipos para realmente criar um novo futuro.

Criação e destruição

O termo destruição criativa tornou-se tão arraigado em nossa cultura que mal paramos para pensar de onde veio. Foi amplamente cunhado pelo economista Joseph Schumpeter para superar o que muitos viam como uma “contradição” essencial do capitalismo. Essencialmente, alguns pensavam que, se os capitalistas fizessem bem seu trabalho, haveria mais-valia crescente, que seria então apropriada para acumular poder para manipular ainda mais o sistema em favor dos capitalistas.

Schumpeter apontou que isso não era necessariamente verdade por causa da inovação tecnológica. As ferrovias, por exemplo, mudaram completamente os contornos da competição no meio-oeste americano. Certamente, houve concorrência desleal em muitas cidades e vilas, mas uma vez que a ferrovia chegou à cidade, a competição floresceu (e se não vier, a cidade morreu).

Durante a maior parte da história desde o início da Revolução Industrial, esta tem sido uma história feliz. A inovação tecnológica deslocou empresas e trabalhadores, mas resultou em aumento da produtividade que levou a mais prosperidade e indústrias inteiramente novas. Este ciclo de criação e destruição tem sido, em sua maior parte, virtuoso. Ou seja, até bem recentemente. A tecnologia digital, apesar do hype, não produziu o tipo de ganhos de produtividade que as tecnologias anteriores, como eletricidade e combustão interna, mas na verdade deslocou o trabalho em um ritmo mais rápido.

Simplificando, os ganhos de produtividade da tecnologia digital são muito escassos para financiar novas indústrias suficientes com melhores empregos, o que criou desigualdade de renda em vez de maior prosperidade.

Precisamos passar de mercados disruptivos para enfrentar grandes desafios

Não há dúvida de que a tecnologia digital tem sido altamente disruptiva. Em indústria após indústria, do varejo à mídia, viagens e hospitalidade, as ágeis iniciantes digitais colocaram indústrias estabelecidas em suas cabeças, mudando completamente a base sobre a qual as empresas competem. Muitos titulares não sobreviveram. Muitos outros estão muito diminuídos.

Ainda assim, em muitos aspectos, a revolução digital foi uma grande decepção. Além dos parcos ganhos de produtividade, vimos um aumento global do populismo autoritário, salários estagnados, redução do crescimento da produtividade e mercados competitivos mais fracos, sem contar uma epidemia de ansiedade, aumento da obesidade e diminuição da expectativa de vida.

Nós podemos e devemos fazer melhor. Podemos aprender com os erros que cometemos durante a revolução digital e mudar nossa mentalidade de perturbar os mercados para enfrentar grandes desafios. Esta nova era de inovação nos dará a capacidade de moldar o mundo ao nosso redor como nunca, em nível molecular e alcançar coisas incríveis.

No entanto, não podemos simplesmente deixar nosso destino aos caprichos do mercado e das forças tecnológicas. Devemos realmente escolher os resultados que preferimos e construir estratégias para alcançá-los.

As possibilidades que desbloquearemos a partir de novas arquiteturas de computação, biologia sintética, ciência avançada de materiais, inteligência artificial e outras coisas nos darão esse poder.

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