Criando uma narrativa

novas (mas nem tanto) tecnologias; IOT; industrie 4.0; CDO; Ambidexterity; Emprego

Prof. Pedro Costa Ferreira

Novas (mas nem tanto) tecnologias; Iot; Industrie 4.0; Ambidexterity; CDO; Emprego

Our goal!!!!

Nosso objetivo é discutir a velocidade com que as coisas estão mudando e abordar os temas: big data, data science, ambidexterity e emprego.

[tempo estimado: 60 minutos]

Criando uma narrativa

Inteligência Artificial

"I am telling you, the world's first trillionaires are going to come from somebody who masters AI and all its derivatives and applies it in ways we never thought of,“

"Whatever you are studying right now if you are not getting up to speed on deep learning, neural networks, etc., you lose,"

"We are going through the process where software will automate software, automation will automate automation."

Mark Cubarn

Mind-Boggling facts

Self driving trucks

Life insurance business + IoT

+

Como funciona:

1. Cliente acumula pontos no Vitality

2. Ganha um Vitality status (Gold, Silver, etc)

3. Aproveita os prêmios

Incentivar usuários

Recolher dados de Wearables

Analisar

Big Data

Agir sobre

os dados

The Wearables Usage Cycle in the Life Insurance Business

+

=

+

Sensory
Devices

=

Network /
Connectivity

Internet
of
Things

Data Analytics
Architecture

Improved
Decision
Power

A Internet of Things conecta bilhões de sensores e dispositivos como objetos de consumo diário e equipamentos industriais em rede

A quantidade crescente de dados produzidos por esses sensores e dispositivos conectados são, portanto, adquiridos, registrados e armazenados em redes

Internet of Things ajuda conectar o mundo físico para a Internet

A arquitetura de Data Analytics fornecerá análise em tempo real de armazenamento e transmissão de dados de sensores

A análise de dados de entradas em rede é então utilizada para uma melhor tomada de decisão, maior eficiência, novos serviços ou segmentação de clientes

Indústria 4.0

Background

Primeira máquina têxtil 1784

Primeira Revolução Industrial

Através da introdução de instalações de produção mecânica com o auxílio de vapor d'água

Segunda linha de montagem Abatedouros de Cincinneti, 1870

Segunda Revolução Industrial

Através da introdução de uma divisão do trabalho e produção em massa com o auxílio da energia elétrica.

Primeiro controlador lógico programável (CLP), Modicon 084, 1969

Terceira Revolução Industrial

Através do uso de eletrônica e sistemas de TI que automatizam ainda mais a produção

Quarta Revolução Industrial

Através do uso de sistemas ciber-físicos

Grau de complexidade

Tempo

Final do século XVIII

Início do século XX

Início dos anos 1970

Hoje

1ª Revolução Industrial:

Teve início na segunda metade do séc. XVIII na Inglaterra.
Chegou ao Brasil apenas em meados de 1910, devido à Primeira Guerra Mundial.

2ª Revolução Industrial:

Ocorreu no último terço do séc. XIX nos EUA.
Só chegou ao Brasil na década de 1940 com Vargas.

3ª Revolução Industrial:

Iniciou-se no início dos anos 1970 no Japão e outros países industrializados da Ásia.
Chegou ao Brasil apenas em meados das décadas 1980-90.

Seria a Indústria 4.0 a oportunidade para o Brasil finalmente estar up to date com o que está sendo desenvolvido na indústria internacional?

Real-Time Networking

A Indústria 4.0 promoverá a conexão entre todas as etapas da cadeia produtiva via Internet.

Cadeias de valor rígidas serão transformadas em redes de valores altamente flexíveis [Kagermann, 2016].

Esses avanços promoverão:

Otimização das linhas de produção.
Customização dos produtos em tempo real.
Ganhos de produtividade e, consequentemente, maior competitividade global e fortalecimento da indústria de transformação.

No entanto, criará também desafios e riscos como:

Desenvolver produtos em que não há um mercado relevante.
Segurança e soberania dos dados, armazenados em cloud.

sharing economy

Computação cognitiva

Nowcasting

web-scraping

computação quântica

Internet of Things

self-driving trucks

inteligência artificial

data economy

robots

BIG DATA

Data science

Blockchain

deep learning

IoT

machine learning

statistics

Computação cognitiva

Internet of Things

statistics

sharing economy

Nowcasting

robots

Blockchain

IoT

data economy

self-driving trucks

inteligência artificial

IoT

machine learning

computação quântica

deep learning

Bit coin

cloud computing

web-scraping

Data science

BIG DATA

Muitos fatos disruptivos estão acontecendo

Qual é o insumo que está relacionado com tudo isso que falamos até agora?

DADOS

Foram produzidos mais dados nos últimos dois anos que em toda a história da humanidade

The world’s most valuable resource is no longer oil, but data

Fonte: The Economist ( http://econ.st/2pjSWDL)

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

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                BIG DATA

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BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

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BIG DATA

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                BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

BIG DATA

                BIG DATA

BIG DATA

“Big Data”, pode ser entendido em termos de 3 dimensões complementares:

Novos paradigmas de obtenção de informações;

Algoritmos estatísticos concebidos em torno dos problemas de classificação, previsão e descobrimento de padrões, denominados de forma geral como algoritmos de “aprendizagem estatística” ou “aprendizado de máquina”;

Novas estratégias computacionais.

Pra que tantos Dados?

Predição;

Personalização;

As pessoas têm interesses individuais;

Tantas informações são passadas que o cronológico perde sentido;

Mostrar a mesma publicidade pra mim e pra minha mãe não faz sentido;

Queremos saber mais sobre o público;

DATA
SCIENCE ?

Qual o real ritmo da mudança?

“The world is changing faster than we can accept change.”

Bob Caspe (2015)

Quanto tempo esses aparelhos/apps levaram para alcançar 50 milhões de usuários?

Enquete

75 anos

13 anos

3,5 anos

2,3 anos

19 dias

Evolução das tecnologias de Transporte e Comunicação

Século
XIX

Uma carta levaria cerca de 30 dias para atravessar o Oceano Atlântico em um navio a vapor

1922

Em 1922, Charles Lindbergh partiu de NY e pousou em Paris, se tornando a primeira pessoa a atravessar o Atlântico em 34hrs

HOJE

Menos de 100 anos depois, hoje a Internet conecta bilhões de pessoas ao redor do mundo em tempo real

Porque o problema de grande parte das empresas é justamente o fato de elas não conseguirem acompanhar a velocidade da mudança!

Por que estamos falando sobre tudo isso?
Por que isso importa pra você?

Tamanho e sucesso no passado não garantem resultado futuro!

Foram listadas entre as 500 maiores do mundo da Fortune.

500

As 500 maiores (1994 e 2004)

As 500 maiores (1955 e 2015)

153

Faliram ou foram adquiridas

130

Operaram mudanças significativas na estratégia de negócio

Continuam na lista

1994

2004

1955

2015

No passado...

No séc XVIII, Thomas Edson enfraqueceu o mercado de Lampião...

Em 1908 Henry Ford enfraqueceu os cocheiros...

Nos anos 1930 a TV enfraqueceu o rádio...

Hoje

Uber vs Táxi

WhatsApp & Telecom

Netflix vs TV

Tesla vs Montadora de automóveis

"40% dos negócios vão falir em 10 anos"

John Chambers, CEO da Cisco por 20 anos

Para ele, isso vai fazer a economia dar uma reviravolta gigantesca: empresas acomodadas e sem inovação vão falir, dando espaço para novas empresas alinhadas com as inovações tomarão seus lugares – tendência que já está ocorrendo com milhares de startups de tecnologia.

“40% das empresas no Reino Unido não vão existir mais substancialmente nos próximos 10 anos, o mesmo com os Estados Unidos”, disse.

Serão 50 bilhões de aparelhos conectados na Internet das Coisas em 2020 e 500 bilhões em 2030; isso vai mudar o mundo.

Qual será sua estratégia para não acabar do lado errado desses 40%?
Quais são os caminhos possíveis?

Ambidexterity

4 ingredientes (necessários, mas não suficientes) para ter sucesso

Estratégia clara que justifique a necessidade de ser ambidestro [exploitation and exploration]

Suporte e comprometimento dos C-levels

Arquitetura Ambidestra

Identidade comum: visão, valores e cultura

1

2

4

3

Estratégia clara que justifique a necessidade de ser ambidestro [exploitation and exploration]

1

"Ambidexterity is, by its very nature, inefficient".

Charles O’Reilly and Tushman
[Perseguir novas ideias podem (e irão) gerar payback negativo]

Se a necessidade de ser ambidestro não estiver clara, as pressões de curto prazo irão esmagar os esforços de explorar coisas novas!

Identificar os ativos e habilidades da organização que podem ser usadas como uma vantagem competitiva pela unidade de exploração.

Suporte e comprometimento dos C-levels

2

Sem o engajamento dos líderes da empresa, a área de "exploração" é vista como distração, ameaça ou perda de recursos e pode ser esmagada pelas demandas de curto prazo;

$$ Budget estável;

Pensar premiação que leve em conta os resultados de médio e longo prazos!

Cortar pessoas que não estão comprometidas com esta estratégia.

Supervisão e apoio da equipe sênior

Organização com certo grau de diferenciação e integração

Alinhamento operacional para compartilhar ativos

Equipe de Liderança

Unidade de Negócios

Unidade de Inovação

Unidade Operacional

Design Organizacional Ambidestro

Arquitetura Ambidestra

3

O alinhamento institucional [estrutura; processos] nas unidades de exploitation e exploration são muito diferentes, mas as duas áreas precisam "conversar" [ e.g, IT, HR, Finanças]

Identidade comum: visão, valores e cultura

4

"One of the big deals of ambidexterity is the inability of team to deal with the contradiction of the two area"[Michael Tushman]

Todos precisam entender que fazem parte do mesmo time (sem isso, não há cooperação!);

A empresa precisa estar preparada para conviver/coordenar (consistente e inconsistente);

É preciso estar preparado para suportar as tensões entre essas duas estratégias!

Emprego e a Nova Revolução Tecnológica

Em 2025, as máquinas inteligentes irão substituir 1 em cada 3 empregos

Emprego e a Nova Revolução Tecnológica

Em 2013, Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne, professores da Universidade de Oxford, publicaram um relatório chamado "O Futuro do Emprego: quão suscetíveis são os trabalhos à informatização?".

Os autores examinaram como diferentes empregos são suscetíveis a informatização, através da implementação uma nova metodologia para estimar a probabilidade de informatização para mais de 700 ocupações detalhadas.

De acordo as estimativas, cerca de 47% do emprego total dos EUA está em risco. Embora o relatório seja específico para o mercado de trabalho dos EUA, é fácil ver como o estudo pode se aplicar em todo o mundo.

Qual é a chance de um robô tomar o seu emprego?

Você será substituído por um robô?

Rank	Profissão	Risco de Automação
1	Atendente de Telemarkenting	99,0%
2	Datilógrafo	98,5%
3	Secretária	97,6%
4	Gerente de Contas Financeiras	97,6%
5	Pesador, Corretor ou Classificador	97,6%
6	Inspetor de Rotina e Testador	97,6%

Ou encontrará novos caminhos?

Emprego e a Nova Revolução Tecnológica

Passo 1

Passo 2

Passo 3

Passo 4

Emprego e a Nova Revolução Tecnológica

David Autor [MIT]

IA e Humanos são complementares

IA e Humanos são concorrentes

Daniel Susskind [OXF]

Emprego e a Nova Revolução Tecnológica

A Model of Technological Unemployment [Daniel Susskind]

http://merlin.allaboutbirds.org/photo-id/

Universal Basic Income

The answer to automation?

http://eduardosuplicy.com.br/renda-basica-de-cidadania/

Você conhece um CDO?

Chief Data Officer (CDO), é uma categoria relativamente nova de C-Level, responsável pela governança de dados de uma organização.
Essencialmente, é dever do CDO gerenciar a utilização da informação como um ativo, via mineração e processamento de dados, troca de informações e outros meios.

O CDO garante que a importância estratégica dos dados seja devidamente mantida e gerenciada em toda a organização.

Aproveitar os dados como uma vantagem competitiva

Responsabilidades do CDO

Identificar novas oportunidades

Legitimar os dados

Incentivar e inspirar mudança

Você conhece um CDO?

CDO survey 2016 [Gartner]

25% das organizações globais já contrataram um CDO, em 2019, prevê-se que esse número vá para 90%

Aproximadamente 40% dos CDOs participam regularmente dos comitês executivos;

46% estão envolvidos na geração de receitas e 70% estão envolvidos em novas iniciativas e contribuindo para o aumento da competitividade das empresas;

The 2016 Chief Data Officer survey reveals CDOs drive digital business transformation

Ainda cético sobre as transformações que estão ocorrendo?!

"Whom the gods want to destroy, they send forty years of success"

Aristóteles

"The worst place to develop a new business model is from within your existing business model"

Clayton Christensen

"Without data, you're just another person with an opinion"

William Edwards Deming

"In god we trust, all others must bring data"

Quem sou eu...

Doutor em Engenharia Elétrica - (Decision Support Methods) e Mestre em Economia. Co-autor dos livros "Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos no Brasil" e "Análise de Séries Temporais em R: curso introdutório". É o primeiro e único pesquisador da América Latina a ser recomendado pela empresa RStudio Inc.

Atuou em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) no setor elétrico nas empresas Light S.A. (e.g. estudo de contingências judiciais), Cemig S.A, Duke Energy S.A, entre outras. Atuou como consultor em Big Data e Data Science nas empresas, Coca-Cola Brasil, Light SA, Duratex, ONS, entre outras. Ministrou cursos de estatística e séries temporais na PUC-Rio e IBMEC e em empresas como o Operador Nacional do Setor Elétrico (ONS), Petrobras e CPFL S.A.

Atualmente é professor de Econometria de Séries Temporais e Estatística, cientista chefe do Núcleo de Métodos Estatísticos e Computacionais (FGV|IBRE), coordenador do curso Big Data e Data Science (FGV|IDE) e sócio-diretor da empresa Model Thinking Br ( MTBr). É também revisor de importantes journals, como Energy Policy e Journal of Applied Statistics. Principais estudos são em modelos Econométricos, Incerteza Econômica, Preços, R software e Business Analytics [e.g detecção de fraudes; HR analytics].

Website pessoal ; Linkedin ; email: pedro@modelthinkingbr.com

Obrigado!

1 - Criando uma narrativa (dia 1)

By Pedro Ferreira

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Criando uma narrativa

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DADOS

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DATA SCIENCE ?

Qual o real ritmo da mudança?

Quanto tempo esses aparelhos/apps levaram para alcançar 50 milhões de usuários?

Evolução das tecnologias de Transporte e Comunicação

Tamanho e sucesso no passado não garantem resultado futuro!

No passado...

Hoje

"40% dos negócios vão falir em 10 anos"

John Chambers, CEO da Cisco por 20 anos

Qual será sua estratégia para não acabar do lado errado desses 40%? Quais são os caminhos possíveis?

Ambidexterity

Ambidexterity

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Você será substituído por um robô?

Ou encontrará novos caminhos?

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