Projetando com algoritmos

No início de junho ganhou repercussão uma campanha da Nutella, ainda restrita à Itália, que denominada Nutella Unica propos criar uma dezena de milhões de embalagens do produto com um design de rótulo que fosse… único, em cada embalagem. Para projetar essas milhões de variações foi usado um algortimo, que executou o desenho final de cada rótulo em função de um dado número de constraints de variáveis de cor e forma, programadas em um sistema. A campanha foi um sucesso, venderam tudo, e em breve deverá ter uma extensão para outros países da Europa.

Ter sido uma campanha publicitária tende a confundir nossa percepção da importância desse fato, porque dá a impressão de um iniciativa de impacto apenas espetaculoso, ‘fancy’, como tendem a ser algumas leituras de apropriações que a publicidade faz de novas tecnologias, mas o que aconteceu é mais que isso.

É mais um sinal (para usar termos do mundo de big data) de desafios que vejo como a próxima fronteira do design no uso da tecnologia, afetando perfis, modelos de trabalho, processos e mindsets.

Vamos esquecer a motivação primária — de ter sido criado para uma campanha publicitária — e vamos olhar para o problema de design que emergiu e as soluções possíveis desse problema.

O problema: criar uma dezena de milhões de rótulos que fossem, todos, seguramente diferentes uns dos outros.

As soluções possíveis para esse problema passam pelas seguintes hipóteses:

  • dar essa missão a um grupo de designers da empresa ou da agência, para eles criarem cada uma das dez milhões de variações. Nesse caso, imaginando um time de tamanho razoável de profissionais competentes, comprometidos e velozes, trabalhariam talvez alguns meses (com sorte), numa atividade, diria, de um nível de desgaste beirando o insuportável, e no seu objetivo individual, de um desperdício da capacidade criativa e experiência desse time que beiraria a estupidez.
  • outra opção seria tentar criar um modelo em camadas, com uma equipe de supervisão tentando definir padrões de variação e a partir daí terceirizando a execução dessas variações a um imenso grupo de designers menos qualificados e experientes, que executariam de forma artesanal os guidelines de variação definidos pelo grupo de designers líder.
  • outra opção seria confiar o processo a um modelo de criação colaborativa, em rede, distribuindo esse trabalho no limite a 10 milhões de designers anônimos diferentes, que teria cada um a missão de criar um rótulo, ou um pequeno conjunto diferentes deles, e assim teríamos as variações necessárias.

Pelo menos em tese essas são soluções possíveis (outras ideias, por favor sugiram). Mas são em tese, porque 3 coisas não são fáceis de garantir na prática: 1) o objetivo mais importante, que é a própria variabilidade, já que embora esteja se trabalhando para que ela ocorra, não há como garantir a não-repetição idêntica de duas ideias em 10 milhões, nem a capacidade de se auditar que repetições não ocorreram; 2) manter o projeto em um custo razoável, que em um cálculo de padeiro talvez não pudesse extrapolar ao que custaria o tempo de projeto de uma equipe de design para criar e evoluir um novo padrão de embalagem somado ao custo de criação de uma campanha publicitária; 3) controlar o prazo e, se desejado, alguma discrição sobre o trabalho, para manter o tamanho do impacto da campanha no momento em que ela fosse para a rua, e isso é importante.

Decumpando o desafio de forma mais técnica, temos três coisas para resolver que, quando desejamos juntar, são um problema que cresce exponencialmente: variabilidade, volume e velocidade. Conciliar essas três dimensões num único projeto é um problema que inevitavelmente coloca a tecnologia como aliada obrigatória para a solução ser algo viável. E olha que coincidência, os três ‘Vs’ acima são os mesmos que definem Big Data.

Programar uma máquina para processar um conjunto de variáveis que gerem 10 milhões de combinações diferentes é o que esses já conhecidos parceiros do design, os computadores, fazem com um pé nas costas. Mais do que isso, delegar esse processo à computação, permite que os mecanismos de controle sejam altamente eficientes, com testes que garantam que foram criados, de fato, 10 milhões de variações, que era o principal critério de sucesso do projeto. Ainda melhor, no caso de no meio do processo as variáveis escolhidas se mostrarem insuficientes para entregar esse resultado, ou algum padrão de combinação dessas dar algo inesperado ou indesejado, basta reprogramar e rodar tudo de novo com novos parâmetros. Finalizado, é só mandar produzir.

Daí você entende, concorda, mas questiona: ok, faz todo sentido para essa campanha, mas que utilidade terá isso no dia-a-dia do design de produtos? Depende de qual produto, ou melhor, de qual promessa de produto. A nutella, dentro da embalagem de Nutella, não precisa variar em escala, aliás, melhor que não seja assim. Mas e uma peça de roupa, por exemplo? O que se definiu como ‘mass-customization’, um propósito que parece até paradoxal, é uma tendência para bens de consumo alinhada com o desejo dos consumidores de hoje. É uma aplicação importante. Parou aqui? Não.

E se o seu produto é digital, onde design e produção tendem, no limite, a não ter separação técnica entre um e outro processo ou ‘material’, e onde não existe, também no limite, um produto ‘finalizado’? E se a gente imaginar que a variabilidade, com escala e velocidade, em um processo contínuo, possam ser valores do próprio produto ou serviço final de design que é demandado?

Não é publicidade. É o mundo real, que pode redefinir muito do lugar onde o design está confortavelmente acomodado, e que virá como um tsunami a nos desafiar. Estejamos espertos e preparados.


Zero and one is everything – the whole universe – and equally the circle and line, which is the futura typeface, can express everything.
Hansjörg Mayer