Algoritmos em português

Três livros interessantes para ajudar a entender o mundo “data-driven” em construção agora estão disponíveis também em português. Vamos lá:⁣

Algoritmos de Destruição em Massa (Algorithms of Math Destruction, Cathy O’Neil): pode ser um ponto de partida interessante, cheio de casos e com linguagem fácil, sem excessos matemáticos. Se concentra mais no efeito, no problema, que na estrutura. Cathy O’Neil já é figura conhecida dos documentários “Dilema das Redes” e “Coded Bias”, sempre com seu cabelo azul. ⁣

A Era do Capitalismo de Vigilância (The Age of Surveillance Capitalism, Shoshana Zuboff): indicado como um dos livros de 2019 por Barack Obama, mas não apenas isso, também um trabalho sólido sobre os impactos em diversos setores do circuito de produção e negociação de “modificação comportamental” conduzido por empresas de tecnologia. ⁣

Algoritmos para Viver (Algorithms to Live by, Brian Christian e Tom Griffiths): esse é mais cascudo, tenta relacionar padrões de escolhas que realizamos no cotidiano com princípios matemáticos. Talvez seja mais indicado para quem está interessado em se tornar cientista de dados. Mais estrutura, menos efeitos sociais. ⁣

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Lifelong Kindergarten

Mitchel Resnick tem mais de 30 anos de experiência de pesquisa no MIT Media Lab. Com seu grupo Lifelong Kindergarten desenvolveu o conceito de aprendizagem criativa e projetos para crianças como o ambiente de programação Scratch e os kits de robótica da LEGO.

Muitos pensam no jardim de infância como uma etapa natural. Mas o conceito tem menos de 200 anos, foi inventado na Alemanha e seu criador Friedrich Froebel queria uma ruptura radical com a abordagem de ensino das escolas da época.

Mas para Resnick estamos enfrentando um grande problema. O jardim de infância vai se aproximando cada vez mais do restante da escola. Por isso a proposta de realizar o oposto: tornar toda a vida escolar, e profissional também, mais parecida com o jardim de infância.

Resnick foi aluno de Seymour Papert, matemático e educador pioneiro do uso de computadores na educação, que acreditava na computação como uma ferramenta de disrupção, subversiva, que traria para as crianças possibilidades de criação livre e aberta. Infelizmente, hoje as crianças parecem ter ficado com o papel de ferramenta dessas tecnologias. 

Para Papert, a tecnologia na educação deveria ser baseada em “pisos baixos” e “tetos altos”. Ou seja, oferecer maneiras simples aos iniciantes darem os primeiros passos, mas também possibilidades de trabalhar em projetos cada vez mais sofisticados ao longo do tempo.

O ponto central do livro e de Mitchel Resnick é que precisamos engajar crianças em experiências de aprendizagem criativa, não só no jardim de infância mas por toda a vida. 

Nesses espaços elas são incentivadas às experimentações, criação de protótipos, mashups malucos, materialização de coisas que não existem. E justamente esse espírito criativo se perde na própria escola ao longo do tempo.  

No mundo em aceleração precisamos aprender a capacidade de adaptação a condições em constante transformação. Nesse contexto, o sucesso de indivíduos, comunidades, empresas e países será dependente da capacidade de pensar e agir criativamente. Para além de uma sociedade da informação ou do conhecimento, vamos viver numa sociedade da criatividade.

Recomendo fortemente aos pais e mães, o livro traz muitas idéias, estratégias e ferramentas de como estimular uma aprendizagem criativa. Como disse o poeta irlandês W. B. Yeats, citado no livro, “Educação não é encher um balde, mas acender uma chama”.

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Hit Makers

Reza a lenda que na década de 80, o produtor/baixista Liminha trouxe dos EUA, depois de uma turnê com os Mutantes, um livro com um título tipo “Como criar hits na música”. O livro era um presente para um amigo, o guitarrista Lulu Santos.⠀

É muito atraente a idéia de que um livro continha as fórmulas e ingredientes para mais de 30 anos de sucesso do maior hit maker brasileiro. Afinal, americanos tentam explicar tudo. Fica como uma lenda para ser contada nos estúdios e ensaios.⠀

Mas é possível criar um hit?⠀

Derek Thompson tenta responder essa pergunta revendo sucessos da música, design, cinema e diversos objetos de desejo. Essa não é uma busca solitária. Todos os anos indústrias investem seus milhões para tentar descobrir o que está por trás de um super sucesso.⠀

A iHeart Media, por ex, maior proprietária de estações de rádio FM nos EUA, também é proprietária do HitPredictor. O serviço tenta prever o potencial de sucesso de uma música. Trechos são tocados três vezes para um público online, sem mais informações, para testar seu potencial de sucesso.⠀

As notas são de 0 a 100 e uma média final de 60 pontos identifica as músicas com potencial de se transformarem em um hit. (“Hotline Bling”, com Drake, por ex, teve média 70,25).⠀

Mas o caminho para a criação de um hit não precisa ser necessariamente algorítmico. Quer lançar um produto de sucesso? Recorra ao método MAYA, ou “most advanced yet acceptable”.⠀

A idéia é simples: públicos orientam suas preferências a partir de uma mistura de complexo e simples, um estímulo depertado por coisas novas com certo conforto já familiar. Uma tensão entre ser surpreendido e o que já se conhece, um pouco de atração pelo novo, mas com certa resistência com aquilo com que não se está familiarizado.⠀

Ou seja, para vender algo familiar, torne-o surpreendente. E para vender algo surpreendente torne-o familiar. 

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Full-Spectrum Thinking

O ponto central de “Full-Spectrum Thinking”, novo livro de Bob Johansen, do Institute for the Future, está na idéia de que precisamos mudar de uma perspectiva de categorias para um pensamento mais aberto, considerando um espectro mais amplo de possibilidades.

De forma individual, cada pessoa deixa de ser categorizada com um título ou função, para ser percebida a partir de múltiplas identidades, mais fluidas, com diversas camadas, tanto em espaços físicos quanto virtuais.

Isso pode trazer mais tranquilidade a quem hoje não consegue se definir de forma objetiva. Você tem dúvidas de como preencher aquele campo “profissão” em formulários? Sem problemas.

Para o mercado, o produto abre espaço para um espectro maior de negócios, se transformando em novos serviços, modelos de assinatura e transições entre essas possibilidades.

Dois pontos trabalhados por Bon Johansen merecem mais atenção:

1 Cada vez mais os mercados serão redes complexas. E na confusão da complexidade, a vantagem estará na “clareza” – clareza de saber para onde ir, mas muito flexível sobre como chegar lá – e a desvantagem na “certeza”. A complexidade traz muitas certezas, mas muitas delas falsas.

2 A solução para a complexidade está na diversidade. Equipes cuidadosamente formadas são mais capazes de resolver problemas complexos. Como ter rapidamente uma perspectiva mais ampla sobre problemas? Claro, pela soma de muitas perspectivas.

Uma equipe plural não é apenas uma forma mais ética e responsável de condução de negócios. É também uma condição para competitividade e inovação. Equipes formadas por semelhantes são mais ágeis, mas equipes diversas criam inovações mais robustas. 

Portanto, se sua equipe é formada por profissionais na mesma faixa etária, com o mesmo tipo de formação, mesmo gênero, mesma cor, que moram nos mesmos bairros, o futuro (breve) pra você talvez seja ainda mais complexo e confuso. 

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Vale de Israel

Como um país fundado em 1948, sem recursos naturais, com tensões em todas as suas fronteiras, se tornou um líder global em áreas como segurança de computadores, biotecnologia, aeronaves não tripuladas, tecnologia de imagens médicas, internet das coisas, entre outras?

Sem dúvida, o principal recurso de Israel é seu capital humano. E muitos livros tentam resumir o caldeirão de influências que forjaram o país. “Vale de Israel” trata principalmente de um deles: Pesquisa e Desenvolvimento.

Pela impossibilidade de criar uma oferta massiva de produtos padronizados para seu pequeno mercado, o modelo israelense se concentrou em exportar ciência, pesquisa, engenharia e inovação. 

Quatro fatores seriam essenciais para o sucesso israelense em P&D:

– Universidades de excelência, concentradas especialmente no campo científico;

– Capital humano único em termos de experiência, resiliência, disciplina, habilidades e diversidade cultural;

– Sinergia muito forte entre academia e indústria. Cada universidade tem uma empresa de transferência de tecnologia, que em apenas um ano pode levar as inovações para o mercado;

– O Tsahal, exército israelense, que além de ser um catalisador de P&D, possui um modelo de hierarquia flexível, com mais autonomia, que se reflete no perfil profissional israelense. O serviço militar é obrigatório, por 3 anos, também para mulheres.

Se você busca um novo modelo de negócio, trabalho ou desenvolvimento de inovação, não pode perder de vista o que está acontecendo por lá.

“O Vale de Israel – O Escudo Tecnológico da Informação”. Edouard Cukierman e Daniel Rouach. Ed. BestSeller, 2020.

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The Master Algorithm

No livro “The Master Algorithm”, o autor Pedro Domingos, professor de ciência da computação na Universidade de Washignton, apresenta uma hipótese central: “A existência de um algoritmo único capaz de descobrir todo o conhecimento – passado, presente e futuro – a partir de dados, um algoritmo-mestre.”

Hoje algoritmos estão no centro de nossa vida cotidiana. Não apenas nos resultados do Google, sugestões de livros e filmes da Amazon e Netflix, seleção de posts do Twitter e Facebook ou filtros de spam do Gmail. Mas também no controle de carros, elevadores, catracas de acesso a edifícios, pulseiras de monitoramento de dados pessoais (wearables), dispositivos de comunicação e incontáveis sistemas de bancos, companhias aéreas, fábricas e negócios. E cada vez aprendem mais e mais com os dados que processam continuamente.

O avanço em sua capacidade de aprendizado levou ao surgimento dos learning algorithms. A estes são colocados os dados de entrada e os resultados desejados. Mas não a forma como chegar a esses resultados. Os learners, como também são chamados, são capazes de produzir, testar, descartar e refinar hipóteses. São algoritmos capazes de criar outros algoritmos. Nos learners está a base para o machine learning, conceito no qual computadores podem produzir seus próprios programas.

Mas por que estamos criando máquinas capazes de desenvolver seus próprios aprendizados? Podemos nos concentrar em problemas imediatos, como encontrar a cura do câncer, por exemplo. De forma resumida, considere duas dificuldades no tratamento do câncer. A primeira é que a doença se desenvolve provocando uma série de outras complicações relacionadas a ela. Não há um padrão, mas uma grande variedade de formas do avanço da doença. Também não há um tipo único de reação aos medicamentos usados no tratamento. Cada paciente reage de uma forma particular a partir da condição de seu corpo. Está aí a segunda dificuldade. Com a evolução do machine learning, algoritmos podem se tornar capazes de desenvolver estratégias particulares de tratamento para cada paciente a partir das características de sua doença e da condição fisiológica do seu corpo. E ainda formular medicamentos individuais para cada um deles. Enquanto grupos de cientistas humanos poderiam levar quase uma vida para testar centenas de hipóteses, os learners realizariam o mesmo trabalho em frações de um segundo.

O livro traz comparações sobre a forma de funcionamento e as diferentes propriedades de computadores e do cérebro humano, que servem de pistas sobre como o aprendizado das máquinas pode se desenvolver com o tempo. Computadores fazem cálculos através de uma pequeno passo de cada vez. Como resultado eles precisam de muitas etapas para realizar algum processamento útil. Mas por outro lado, essas etapas podem ser realizadas de forma muito rápida porque seus transistores podem ligar e desligar bilhões de vezes por segundo. Já o cérebro humano pode executar um grande número de cálculos em paralelo, com bilhões de neurônios trabalhando ao mesmo tempo. Mas cada um desses cálculos é lento porque os neurônios podem disparar na melhor das hipóteses mil vezes por segundo.

master

Comentei com o Prof. Rodrigo Firmino, da PUC-PR, sobre a idéia do algoritmo-mestre. Sua resposta foi rápida: “Será Deus?”. Para os religiosos, com certeza, sim. Deus pode ser a fórmula que dá sentido a todos os eventos e seres vivos. Se um algoritmo define “o que fazer” e “como fazer”, a idéia de um algoritmo-mestre depende de uma determinada perspectiva. Para os biólogos essa resposta pode estar no DNA, para os neurocientistas no cérebro humano, e para os matemáticos numa equação universal, que contém a sequência Fibonacci, sua linha de ouro e todas as outras equações. Talvez os físicos pensem nas leis de Newton ou leis quânticas ainda desconhecidas. Para o inventor britânico Charles Babbage, pioneiro da computação, ainda no século XIX, Deus não criou as espécies, mas o algoritmo para sua criação. A evolução, portanto, seria o verdadeiro algoritmo-mestre.

“The Master Algorithm” não é um livro de leitura simples para os que não pertecem ao campo da ciência da computação, embora muitas questões e idéias sejam simplificadas para um público mais amplo. São apresentadas diferentes escolas de machine learning e como cada uma delas busca seu algoritmo universal. Os exemplos e suas explicações, no entanto, são muito interessantes para criar um panorama das transformações produzidas pelas “máquinas que pensam” em um futuro bastante próximo.

p.s.: Atualização em 07/08/16: IBM’s Watson AI saved a woman from leukemia

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A Lógica do Cisne Negro

Antes de chegar à Austrália, os europeus acreditavam que todos os cisnes eram brancos. O encontro com apenas 1 cisne negro invalidou uma certeza comprovada pela observação de milhões de cisnes brancos, ao longo de séculos. 

Para Nassim Nicholas Taleb, essa história ilustra a fragilidade do aprendizado por meio de experiências e nossa limitação em prever o improvável. E principalmente, as ciladas que podemos produzir por não considerar o que não sabemos.

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Superprevisões

Se nossas decisões são baseadas no que acreditamos em relação ao futuro, vivemos num mundo de previsões. Para Tetlock e Gardner podemos desenvolver nossa capacidade de previsão do futuro. E até chegar ao nível de “superprevisores”. Livro interessante e rápido, apresenta os caminhos no trabalho de futuristas/previsores.

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De onde vêm as boas ideias

Todo mundo deve reconhecer a lâmpada como símbolo de uma boa idéia. Faz sentido se a gente pensar na iluminação que ela produz, mas pouco na sua forma.

Uma boa idéia é uma rede, um emaranhado, um enxame. E em sua maioria, não nasce pronta, e sim mal-acabada, ainda como intuição.

Steven Johnson discute nesse livro alguns padrões que mostram como intuições se conectam para formar idéias. Conexão é a palavra-chave porque intuições que não se conectam continuam sendo apenas intuições.

Por isso a importância dos cafés, papos no corredor, eventos, etc. Muitas vezes temos apenas intuições ou parte de uma idéia e precisamos buscar, nas intuições de outros, as partes que faltam às nossas.

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Remote – Office not Required

“Remote – Office not Required” faz a apologia da flexibilidade do espaço de trabalho. O livro foi escrito por Jason Fried e David Heinemeier Hansson, nomes por trás da ferramenta online Basecamp e do framework de desenvolvimento Ruby on Rails. 

Os autores relatam diversos casos de profissionais que participam plenamente desses projetos a partir de seus home offices em cidades distantes da sede da 37signals, localizada em Chicago. Hansson, por exemplo, diariamente finaliza sua pauta de trabalho sem sair de casa, na costa da Espanha.

Mas não precisamos ir tão longe para repensar novas composições e formas de trabalho. Estamos vivendo um processo de transformação de modelos, principalmente. Por isso, vale aproveitar o período atual de destruição das estabilidades para testar formas mais dinâmicas, práticas e eficientes de produção. “Remote – Office not Required” traz caminhos interessantes para a criação desses novos modelos. A leitura é simples e rápida. 

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Rise of the Robots: tópicos sobre um futuro sem trabalho

No livro “Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future”, Martin Ford aborda transformações significativas na relação entre trabalhadores e máquinas. Essas transformações alteram uma premissa básica sobre tecnologia: Máquinas deixam de ser apenas ferramentas para aumentar a produtividade dos trabalhadores. Elas se tornam os próprios trabalhadores.

A partir daí, Ford especula sobre uma questão central: O aceleramento da tecnologia pode ameaçar todo o sistema de trabalho ao ponto em que uma reestruturação fundamental pode ser necessária para que a prosperidade siga seu curso?

Rise-of-the-Robots

Robôs-Códigos

Mas primeiro, sobre que máquinas estamos tratando? É natural pensarmos inicialmente sobre um tipo de robô retratado em tantos livros e filmes. Um tipo de reprodução das características e funções humanas, potencializadas por recursos mecânicos, que poderiam torná-los mais fortes e rápidos. Robôs assim já povoam diversas indústrias há muito tempo, realizando tarefas repetitivas ou que representem algum tipo de risco aos trabalhadores humanos.

No entanto, há outras constituições dos robôs a considerar. Robôs que não são formados apenas por elementos mecânicos, mas também por softwares que processam dados, acessam servidores remotos, realizam cálculos complexos em períodos de tempo inacessíveis para trabalhadores humanos. E ainda aqueles que são apenas códigos, algoritmos, capazes de criar seu próprio aprendizado, estratégias para realização de tarefas, além de continuamente alterar sua própria constituição.

Um dos mais importantes propulsores da nova revolução dos robôs é o conceito de Cloud Robotics. Isso representa a transferência para a nuvem da maior parte da inteligência que comanda robôs, transformando-os em agentes suportados por hubs de computação. Isso na prática significa que muito da computação necessária para o pleno funcionamento de robôs avançados migra para pesados data centers, permitindo o surgimento de máquinas mais flexíveis, atualizáveis e baratas que não precisam conter todo o poder de processamento e memória dentro de si. Elas apenas precisam de altas taxas de transferência de dados para acessar recursos disponíveis na rede. Se uma máquina aplica inteligência para aprender e se adaptar ao ambiente, o novo conhecimento adquirido se torna disponível de forma instantânea para outras máquinas da rede, tornando mais rápido escalar esse aprendizado para uma grande quantidade de robôs. A Google, por exemplo, já investe em Cloud Robotics, oferecendo suporte e interfaces que permitem a essas máquinas o uso de serviços criados para os dispositivos com o sistema Android.

Nicholas Carr, no livro “The Big Switch”, também destaca uma diferença fundamental em relação aos avanços em tecnologia de informação. Diferente de avanços tecnológicos anteriores, TI encapsula inteligência, já que computadores podem tomar decisões e resolver problemas, se tornando máquinas que em certo (limitado) sentido “pensam”.

A Lei de Moore tem sido uma referência importante sobre o tempo de vida das inovações em diversas áreas. A aceleração dos avanços em hardware sugere que a indústria conseguiu manter um ritmo de curvas “S” em sequência. Em 18 meses um produto inicia seu declínio ao mesmo tempo que seu sucessor inicia sua ascenção. Mas o ambiente dos códigos tem outras regras, com taxas de progresso orientadas pela velocidade dos algoritmos, que em diversos casos está muito além do hardware. Ford cita uma análise do Instituto Zuse, de Berlim, que a partir dos computadores e softwares de 1982 estipulou o tempo de 82 anos de processamento para a resolução de um problema altamente complexo. Em 2013, o mesmo problema poderia ser resolvido em apenas 1 minuto. A redução de tempo, em um fator de 43 milhões, contou com hardware 1.000 vezes mais rápido, para os algoritmos o aumento de desempenho foi de 43.000 vezes.

Destruição X Criação

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Para o emprego de forma geral, a nova fase da revolução dos robôs pode criar um efeito de destruição x criação.

A “destruição” vai afetar inicialmente empresas de trabalho intensivo, em áreas como varejo, alimentação e serviços. O setor de serviços envolve a ampla maioria dos trabalhadores e já evidencia os impactos dessa onda de automação através da disseminação de caixas eletrônicos e diversos serviços do tipo self-service. Milhões de empregos estarão em risco, principalmente aqueles de menor salário. A startup Momentum Machines oferece uma máquina de produção de hamburguers gourmet capaz de realizar todas as etapas sem nenhuma interação humana, atendendo a uma infinidade de variações para cada cliente, como tipo de molho, ponto da carne, etc, numa velocidade de 400 unidades por hora. Não apenas a velocidade da produção é impossível para um trabalhador humano, mas principalmente o registro e memória das preferências de cada cliente.

Mas não vamos considerar apenas os trabalhos de menor salário. O atual mercado global de ações é o campo de trabalho de exércitos de algoritmos que batalham entre si pela conquista de lucros financeiros em operações realizadas em escalas inacessíveis para nós, tanto em relação ao tempo para tomada de decisões, quanto ao volume de dados analisados para tal. Além de substituir analistas bem treinados no mercado de ações, os algoritmos que constituem o que vem sendo chamado de algotrade, também desenvolvem progressos que estão além do controle e entendimento dos programadores que os desenvolveram.

Enquanto isso, a “criação” será responsável pelo surgimento de novas empresas e indústrias, que, no entanto, não contratarão muitos trabalhadores. Em 2005, o YouTube foi criado por três pessoas. Dois anos depois, quando foi adquirida pelo Google por U$ 1.65 bilhão, a empresa tinha apenas 65 trabalhadores, a maioria técnicos de alto nível, numa relação de U$ 25 milhões/trabalhador. Em 2012, foi a vez do Facebook adquirir o Instagram por U$ 1 bilhão, que na época tinha uma equipe de 30 pessoas, ou U$ 77 milhões/trabalhador. Já em 2014, também o Facebook adquiriu o WhatsApp por U$ 19 bilhões. A empresa era formada por 55 pessoas, numa impressionante relação de U$ 345 milhões/trabalhador. Ou seja, podemos estar seguindo em direção a um ponto em que a criação de empregos cada vez mais será menor, incapaz de atender plenamente a toda a força de trabalho futuramente disponível. Será o fim de um ciclo virtuoso, mantido pela transformação dos trabalhadores em consumidores da própria produção.

Imigrantes Invisíveis

Também é interessante observar um ponto discutido pelo autor sobre a falta de percepção das autoridades em relação aos novos trabalhadores digitais. Há uma grande preocupação nos EUA sobre a imigração de trabalhadores estrangeiros interessados em oportunidades de baixa qualificação no país. Uma parte considerável desses imigrantes vai aos EUA em busca de tipos de trabalho que já não interessam aos cidadãos americanos, nas áreas de construção, limpeza e serviços de alta rotatividade. As regras e políticas em relação a esses trabalhadores são fonte de controvérsias e intenso debate. No entanto, não há praticamente nenhuma preocupação em relação a serviços realizados por robôs-códigos, que mesmo baseados em servidores em países distantes, cruzam fronteiras a qualquer momento para atender demandas do mercado interno através de serviços online. Esses trabalhadores digitais entram nos EUA virtualmente, ameaçando de forma significativa trabalhadores de alto nível técnico, ocupando funções que realmente interessam aos americanos.

 

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Aerotropolis: The Way We’ll Live Next

A proposta das aerotrópoles é aproximar os aeroportos das cidades. Nada de terminais distantes dos centro urbanos. Nas aerotrópoles as cidades se desenvolvem ao redor de aeroportos.

A proposta parece nova, principalmente levando em conta o caso da nova cidade de Songdo, na Coréia do Sul, uma smart city criada ao redor do Aeroporto Internacional de Incheon, um super terminal com mais de 400 lojas, das marcas mais importantes de todo o mundo, além de diversas opções de lazer e serviços. De qualquer lugar de Songdo é possível chegar a Incheon através de transporte público em apenas 15 minutos. Os residentes dessa aerotrópole podem facilmente participar de reuniões nas principais cidades da China ou do Japão e voltar a tempo para jantar em casa.

aerocity

Mas “Aerotropolis: The Way We’ll Live Next” apresenta uma série de casos que mostram como aeroportos são responsáveis pelos desenvolvimento de concentrada vida urbana ao seu redor. Desde cidades-fábricas do período da Segunda Guerra Mundial, desenvolvidas para atender a demanda por suprimentos e material bélico dos EUA, até cidades-empresas, como se tornaria Memphis a partir de 1974 com a instalação da Federal Express – Fedex – em seu aeroporto, transformando uma antiga produtora de algodão numa das precursoras das aerotrópoles atuais. Em Memphis, de cada 4 trabalhadores, 3 são colaboradores da Fedex.

Também é espantoso ver como muitos mercados hoje são totalmente baseados no transporte aéreo, de flores da Holanda e frutas do Congo que chegam ainda frescas ao mercado europeu, até a produção de eletrônicos da China e o “turismo médico” da Malásia, que recebe um número cada vez maior de americanos em busca de procedimentos e cirurgias a preços mais baixos. Os autores também destacam o importante papel estratégico de companhias aéreas no desenvolvimento de centros emergentes, como Doha (Qatar Airways) e Dubai (Emirates).

Mas há um futuro possível baseado na combustão de gasolina azul por motores a jato?

Os autores John Kasarda e Greg Lindsay sinceramente reproduzem uma crítica ao futuro das aerotrópoles, a partir de uma carta enviada à revista Fast Company:

“Do modo como percebo a situação, a aerotrópole é um projeto de infraestrutura multibilionário que se equilibra precariamente sobre o setor de frete aéreo – totalmente dependente do petróleo – e que visa basicamente acelerar a criação de um modelo de produção escravizante e de caráter mundial para fornecer bugigangas para o Walmart. Esse conceito está fadado ao fracasso. O que vejo são megacorporações, governos, militares e dinossauros totalmente dependentes do petróleo e do crescimento, tentando desesperadamente se unir para tentar sobreviver, produzindo elefantes brancos como a aerotrópole. Investir nosso precioso tempo, dinheiro e energia em projetos mirabolantes como esse deve ser considerado criminalmente insano”.

Fica então o paradoxo do desenvolvimento de mercados globais de produtos e fluxos internacionais X modelos insustentáveis de energia e transporte. Por enquanto, parece não haver solução possível para ambos.

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Outliers

A versão em português traz um subtítulo perigoso: “Descubra porque algumas pessoas têm sucesso e outras não”. ⠀

Parece um livro de auto-ajuda, rumo ao sucesso. Mas não eh nada disso. Malcolm Gladwell faz uma desconstrução do self-made man. Os outliers, ou foras de série, são na verdade fruto da história, da comunidade, das oportunidades a que tiveram acesso. Uma rede de vantagens, conquistadas ou herdadas, faz aquele que pensa se fazer sozinho. ⠀

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The Black Box Society

No livro “The Black Box Society”, Frank Pasquale retrata como algoritmos atualmente desempenham um papel fundamental na construção (ou destruição) de reputações, no surgimento de novas empresas e no destino da economia.

O termo caixa-preta do título é usado em dois sentidos, tanto como um dispositivo que monitora sistemas e pessoas continuamente, como as caixas-pretas que monitoram aviões, quanto um dispositivo cujo funcionamento é desconhecido. Conhecemos os dados de entrada e saída, mas não o processo de transformação. Para as corporações que desenvolvem essas caixas-pretas um dos objetivos principais é a opacidade, termo que resume a idéia de incompreensibilidade que deve envolver sua operação.

Enquanto hábitos de consumo, histórico de navegação online e comportamento pessoal são monitorados, empresas estão conectando os pontos e produzindo sistemas de avaliação para mensurar credibilidade e reputação. O livro apresenta uma variedade de casos que mostram como a mineração de dados é aplicada no varejo, nos sistemas de crédito, seguros e planos de saúde. O ponto-chave desse relato de casos é chamar a atenção sobre os limites dos processos de Big Data e como eles podem afetar nossa vida cotidiana. Se empresas estão definindo a reputação de seus clientes – e principalmente de seus futuros clientes – através de algoritmos opacos e inacessíveis, como saber mais sobre as formas pelas quais estamos sendo diariamente avaliados?

Pasquale também discute como o comportamento das grandes empresas de busca, como Google e Apple, levanta questões de confiança. Nem sempre os critérios que definem os resultados das pesquisas são claros. Quando a Google é acusada de barrar da primeira página de resultados um site de comparação de preços (Foundem X Google), o que isso pode representar? Apenas um resultado algorítmico, fruto de índices e análises frias, ou uma ação corporativa sobre um possível concorrente? Através do PageRank, a Google afirma relacionar resultados por relevância e importância, produzindo a idéia de igualdade (todos podem estar lá) e elitismo (alguns resultados são mais importantes que outros). O argumento comum é o da neutralidade. Mas quando ela adquire uma empresa de determinado setor, há influência na forma como os resultados sobre ela são apresentados? Serão os concorrentes deslocados para as últimas páginas? Uma transparência mais qualificada poderia ser a resposta para questões desse tipo.

pasquale

Se controle sobre dinheiro e informação fazem parte do subtítulo do livro, se torna obrigatória uma discussão sobre os modelos de operação do mercado financeiro atual. Transações eletrônicas já correspondem a 70% dos negócios do mercado de ações. Essas operações são executadas por algoritmos que trabalham a velocidades incompreensíveis para nós – na ordem dos milionésimos de segundos – aumentando ainda mais a opacidade sobre o funcionamento desse mercado. A descrição do “algorithm trading” é útil para mostrar como esses sistemas financeiros tiveram influência sobre as crises econômicas recentes nos EUA.

Para Pasquale, o ponto de partida para aperfeiçoar empresas de reputação, busca e finanças é aprender mais sobre o que eles estão fazendo e definir padrões mais altos e melhores práticas de auditoria que permitam uma regulação mais substantiva do setor privado. Mesmo que o sigilo seja visto como uma estratégia de negócio, ele destrói nossa habilidade de entender o mundo que está sendo criado. E a idéia de opacidade cria oportunidades para esconder condutas anticompetitivas, discriminatórias ou descuidadas sob um manto de inescrutabilidade técnica.

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