POST DE CONVIDADO de Pete Foley
A maioria das inovações passa por um ciclo semelhante, muitas vezes representado como uma curva em S.
Começamos com algo potencialmente transformador. É inevitavelmente um diamante bruto; não otimizado e não totalmente compreendido. Mas então o otimizamos. Isso geralmente começa com uma curva inclinada bastante acentuada à medida que abordamos os “frutos mais fáceis de alcançar”, mas depois evolui para um estágio de ajuste fino. Eventualmente, reduzimos a eficiência até o ponto em que o custo incremental de melhorá-lo se torna ineficiente. Nós então o transformamos em commodity ou saltamos para outra curva em S.
Certamente este não é um modelo novo e existem múltiplas variações sobre o tema. Mas à medida que o ritmo da inovação acelera, algo fundamentalmente novo está a acontecer com este padrão de curva em S. As curvas S estão cada vez mais próximas. Cada vez mais estamos saltando para novas curvas em S antes de termos otimizado totalmente a anterior. Isto significa que estamos a inovar rapidamente, mas também que estamos frequentemente a dar mais “saltos no escuro” do que nunca.
Isso tem algumas consequências não intencionais:
1. Consequências cumulativas imprevistas. Não importa o quanto tentemos antecipar o desempenho de uma nova tecnologia no mundo real, sempre há surpresas. Muitas surpresas surgem logo após chegarmos ao mercado e criam incêndios que precisam ser apagados rapidamente (e literalmente no caso de algumas tecnologias de bateria). Mas outros efeitos imprevistos podem ser uma queima mais lenta (trocadilho intencional). O exemplo mais pertinente disto são, obviamente, os gases com efeito de estufa provenientes da industrialização e o seu impacto no nosso clima. É claro que levamos anos para reconhecer isso. Mas há muitos mais exemplos, incluindo o aumento da resistência aos antibióticos, a poluição plástica, os agentes cancerígenos ocultos, o aumento do custo dos cuidados de saúde e os problemas de saúde mental associados aos meios de comunicação social. Assim como a aplicação matadora de uma inovação é muitas vezes ignorada no seu início, suas falhas matadoras também podem ser ignoradas. E se a relação causal entre estas questões e a inovação for indireta, elas podem acumular-se em múltiplas curvas S antes de as notarmos. Quando o fazemos, a tecnologia está muitas vezes tão arraigada que pode ser um enorme desafio sair dela.
2. Efeitos de rede complexos mal compreendidos. O impacto da nova inovação é muito difícil de prever quando é introduzida num sistema complexo e multivariável. O bater de asas de uma borboleta pode propagar-se e amplificar-se através de um sistema, e quando a borboleta é uma tecnologia transformadora, o efeito pode ser profundo. Geralmente temos uma linha de visão dos efeitos causais de primeira geração: por exemplo, sabemos que os carros eléctricos utilizam uma rede eléctrica existente, tal como os parques de energia solar. Mas no mundo complexo e interligado de hoje, é difícil prever os efeitos da rede de segunda, terceira ou quarta geração e provavelmente não será rentável ou eficiente para um inovador tentar fazê-lo. Por exemplo, a interdependência entre a oferta e a procura de automóveis solares e eléctricos é um efeito de rede de segunda geração de que temos conhecimento, mas que já é difícil de prever na íntegra. Efeitos causalmente mais distantes podem ser ainda mais desafiadores. Por exemplo, o financiamento da rede rodoviária sem imposto sobre o gás, a interdependência dos custos e fornecimento do gás e da electricidade à medida que fazemos a transição, o impacto que terá de forma mais ampla nos custos globais da energia e na estabilidade sócio-política. Em seguida, adicione complexidades ao fornecimento de novas matérias-primas necessárias para apoiar as novas tecnologias de baterias. Esses são bastante desafiadores de modelar e, claro, são os desafios dos quais pelo menos estamos cientes. As consequências imprevistas de uma mudança tão importante são, por definição, imprevistas!
3. Fundações Frágeis. Em muitos casos, uma curva S forma a base da próxima. Portanto, se não optimizarmos suficientemente a curva S anterior, as falhas poderão ser transferidas para a curva seguinte, muitas vezes sob a forma de “dados”. Por exemplo, um carro elétrico é um salto clássico em curva S dos motores de combustão interna. Mas por razões que incluem a eficiência do design, a compatibilidade com a infra-estrutura existente e, talvez o mais importante, o conforto cognitivo do consumidor, grande parte do design e da tecnologia de apoio é herdada de designs anteriores. Redesenhamos o motor, mas apenas evoluímos rodas, freios, etc., e mantivemos legados como 4+ assentos. Mas o setor automotivo é, em muitos casos, uma de nossas bases mais estáveis. Tivemos muito tempo para estabilizar as curvas S anteriores antes de saltar para novas. Mas as tecnologias mais recentes, como a IA, as redes sociais e a computação quântica, desfrutaram de muito menos tempo para estabilizar as curvas S fundamentais antes de avançarmos para abraçar novas curvas estreitamente espaçadas. Isso provavelmente aumentará as chances de consequências indesejadas. E já estamos vendo o canário na mina de carvão com alguns, com saúde mental inesperada e instabilidade social cada vez mais associada às redes sociais
Qual é a resposta? Não podemos ou não devemos parar de inovar. Enfrentamos demasiadas questões fundamentais relacionadas com o clima, a segurança alimentar e a estabilidade sócio-política que precisam de soluções, e precisam delas muito rapidamente.
Mas o enigma que enfrentamos é que muitas destas questões, se não todas, estão enraizadas em inovações bem intencionadas do passado e nas consequências não intencionais que delas derivam. Portanto, muitos dos nossos esforços de inovação estão focados na resolução de problemas criados por rodadas anteriores de inovação. Ninguém esperava ou pretendia que a revolução industrial tivesse impacto no nosso clima, mas agora grande parte da nossa actual capacidade de inovação está correctamente focada na gestão das consequências que criou (novamente, trocadilho intencional). O nosso desafio é que precisamos de continuar a inovar, mas também de quebrar o ciclo de inovação de hoje, estando cada vez mais focados em consertar o passado!
Hoje, novas ondas de inovação associadas à tecnologia “sustentável”, à manipulação genética, à IA e à computação quântica já estão a chegar às nossas costas. Estas inovações interdependentes irão provavelmente diminuir a escala e a complexidade da revolução industrial, e terão potencial para um impacto enorme, tanto bom como mau. E estão a ocorrer a um ritmo que nos dá pouco tempo para lidar com as consequências antecipadas, e muito menos com as imprevistas.
Vamos encontrar uma maneira? Uma resposta é simplesmente deixar acontecer e consertar as coisas à medida que avançamos. A inovação sempre foi um caminho acidentado e a humanidade tem uma longa história de dificuldades. A revolução agrícola permitiu, em última análise, que os humanos expandissem exponencialmente a nossa população, mas só depois de concentrar as pessoas em grupos sociais maiores que causaram doenças que devastaram muitas sociedades. Resolvemos isso em grande parte morrendo em grande número e criando imunidade coletiva. Era uma solução, mas não a ideal. Quando Londres corria o risco de ser soterrada por cocó de cavalo, o motor de combustão interna salvou-nos, mas isso, por sua vez, resultou nas alterações climáticas. De acordo com as projecções do Clube de Roma na década de 70, o crescimento económico deveria ter parado há muito tempo, atolado na fome e na contracção populacional. Em vez disso, os avanços na tecnologia agrícola permitiram-nos continuar a crescer. Mas esse aumento da população contribui substancialmente para os nossos problemas climáticos atuais. ‘Encontraremos um caminho’ é uma abordagem que funciona até que não funciona. e mesmo quando funciona, geralmente não é indolor e muitas vezes simplesmente adia em vez de resolver os problemas.
Antecipação? Outra opção é que temos que melhorar tanto na antecipação de problemas como na triagem do inesperado. Talvez a IA nos dê o poder de processamento para fazer isso, desde que, é claro, isso não se torne o nosso maior problema por si só.
Desacelere e seja mais seletivo? Num artigo anterior perguntei se ‘só porque podemos fazer isso significa que devemos?’. Isso foi através de lentes principalmente morais. Mas penso que as consequências não intencionais tornam esta questão ainda maior para uma estratégia de inovação mais ampla. Quanto mais inovamos, mais consequências provavelmente criaremos. E quanto mais rápido inovamos, mais vulneráveis ​​ficamos à fragilidade. A desaceleração cria resiliência, a velocidade a reduz. Portanto, uma opção é sermos mais seletivos em relação às inovações e olharmos de forma mais crítica para o equilíbrio entre benefícios e riscos. Por exemplo, até que ponto precisamos que alguns dos novos medicamentos e vacinas sejam lançados rapidamente no mercado? Toda a nossa pesquisa sobre manipulação genética é necessária? Precisamos realmente de um telefone novo a cada dois anos? É certo que em alguns casos os benefícios são claros, mas noutros casos, será que o lucro nos impulsiona mais do que deveria?
Na mesma linha, mas para ser provocativo, estaremos também a avançar demasiado rapidamente com as energias renováveis? Certamente é algo que precisamos. Mas será que estamos, por exemplo, a concentrar-nos demasiado numa única forma, quase de primeira geração, de tecnologia solar em grande escala? Ainda estamos naquela parte íngreme da curva de aprendizagem, por isso é muito provável que estejamos a perder consequências não intencionais. Será que uma transição mais faseada ao longo de cerca de uma década acrescentaria mais resiliência, permitir-nos-ia optimizar a tecnologia com base na experiência do mundo real e ajudar-nos-ia a descobrir questões imprevistas? Deveríamos criar um portfólio mais equilibrado e apoiar-nos mais em tecnologias mais estabelecidas, como a nuclear? Às vezes, mover-se um pouco mais lentamente leva você até lá mais rápido, e uma questão de longo prazo como o clima é uma excelente candidata para equilibrar velocidade, otimização e resiliência para, em última análise, criar uma rede mais eficiente, robusta e melhor compreendida.
A velocidade do desenvolvimento da IA ​​é outra questão óbvia, mas suspeito que seja mais difícil de avaliar. Neste caso, a caixa de Pandora está aberta e os apelos para abrandar a investigação em IA significariam provavelmente que os intervenientes responsáveis ​​parariam, mas a investigação continuaria noutros lugares, seja no subsolo ou em nações menos responsáveis. Uma IA norte-coreana superior a qualquer outra é um exemplo em que o risco de não se mover provavelmente supera o risco de consequências não intencionais
Regulamento? A regulamentação é uma boa forma de forçar uma avaliação mais criteriosa do benefício versus risco. Mas só funciona se os reguladores (governo) compreenderem a tecnologia, ou pelo menos os seus benefícios versus riscos, melhor do que os seus criadores. Isto pode funcionar razoavelmente bem no setor farmacêutico, onde temos um longo histórico. Mas é muito mais desafiador em áreas mais recentes da tecnologia. A IA é um excelente exemplo de que é quase certo que este não é o caso. E à medida que a complexidade de toda a inovação aumenta, a regulamentação tornar-se-á menos eficaz e cada vez mais susceptível de criar as suas próprias consequências indesejadas.
Sei que tudo isto pode parecer um pouco alarmista, e certamente qualquer apelo para abrandar a conversão de energias renováveis ​​ou o desenvolvimento farmacêutico será impopular. Mas a história mostra que o abrandamento cria resiliência, enquanto a aceleração cria instabilidade e ondas de crescimento e colapso. E uma corrida armamentista em que grande parte da nossa atual capacidade inovadora se concentra na resolução de problemas criados por inovações anteriores é uma corrida que corremos sempre o risco de perder. Assim, como as consequências imprevistas são, por definição, realmente difíceis de prever, será este um momento em que nós, na comunidade da inovação, precisamos de discutir sobre a desaceleração e a sermos mais selectivos? Onde devemos inovar e onde não? Quando devemos agir rapidamente e quando poderemos ser melhor servidos por alguma procrastinação produtiva. Precisamos de melhores processos de avaliação de riscos? É sempre mais fácil fazer esse tipo de análise retrospectivamente, mas será que realmente temos esse luxo?
Crédito da imagem: Pixabay
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