Algumas tecnologias marcam pontos de inflexão na história. Os exemplos mais recentes foram os ERPs e as ponto coms. No campo das metodologias, podemos citar o Scrum.
Essas práticas são impulsionadas por investimentos comerciais , especialmente das grandes consultorias. Mas não antes de começarem a ganhar espaço nas empresas de maneira orgânica.
No auge do hype, fica quase impossível para um executivo não adotar as tecnologias da moda. Sob risco de prejudicar o próprio currículo.
Lembro da época das ponto coms, quando todos queriam criar um site sem saber muito bem o motivo. Muitos executivos abandonaram cargos em grandes empresas para se dedicar às “ponto coms” , especialmente do varejo.
A academia segue os pássaros, não o contrário
Do ponto de vista acadêmico, quando um tema ganha massa crítica de aderência prática, ele torna-se objeto de pesquisa. O curioso é que, na cultura geral, a academia é vista como fonte de conhecimento inquestionável. A lógica popular é: “um artigo científico afirma que os pássaros voam”.
Na realidade, funciona ao contrário: primeiro os pássaros voam, e só depois o fenômeno torna-se objeto de pesquisa. A ciência prefere investigar os pontos em que o conhecimento empírico trava , como certos tipos de pássaros que, sem anatomia para voar, voam mesmo assim.
O ciclo clássico das tecnologias de alta potencialidade
Para tecnologias como a IA, a atenção massiva do mercado as transforma em panaceias , promessas de resolver todos os problemas das empresas. É aí que a academia entra e tenta responder quatro perguntas fundamentais:
- Pesquisas seminais: temos massa crítica de casos reais para estudar de forma quantitativa e qualitativa?
- Pesquisas sociométricas: temos um volume de estudos (papers) gerados sobre o tema que nos permita identificar padrões?
- Identificação de falseamentos: há quebra de padrões?
- O paradoxo da produtividade: sob quais condições a tecnologia em questão traz vantagem competitiva?
No último estágio, torna-se claro o valor real da tecnologia para resultados competitivos , e, o mais importante: sob quais condições esse valor é efetivamente capturado.
O que é o paradoxo da produtividade?
O paradoxo da produtividade refere-se ao fenômeno em que novas tecnologias altamente promissoras são amplamente adotadas, mas não resultam imediatamente nos ganhos de produtividade esperados.
Esse conceito foi popularizado pelo economista Robert Solow, que observou que, apesar dos avanços na computação nas décadas de 1970 e 1980, os impactos na produtividade das empresas não eram evidentes nos dados econômicos.
O paradoxo ocorre porque, embora a tecnologia tenha potencial, sua plena eficiência depende de fatores como:
- Tempo de adaptação: as empresas precisam mudar processos e treinar pessoas.
- Investimentos complementares: a tecnologia sozinha não basta; é preciso integração com outros sistemas e metodologias.
- Efeitos colaterais e ineficiências: no curto prazo, a adoção pode gerar desorganização ou aumento de custos antes que os benefícios sejam percebidos.
A IA seguirá o mesmo caminho?
Acredito que sim. Na geração de raciocínio e conteúdo, a IA é impressionante. Já na geração de imagens, ainda é bastante rudimentar , embora esteja melhorando.
No caso da IA, estamos possivelmente vendo esse ciclo se repetir: hype inicial, adoção massiva, desafios de implementação e, só depois, ganhos reais de produtividade sob condições específicas.
O interessante é que, no Brasil, as metodologias e tecnologias mais antigas costumam ser adotadas depois de algum tempo. Deve demorar um pouco para o ciclo completo se materializar por aqui. Só quando ficam velhinhas e decidem morar num país tropical.
Enquanto isso, minha sugestão para o vendedor de caldo de cana: anuncie “caldo de cana com IA”.