SXSW — o que aprendemos por lá
Infelizmente por conta de agenda, perdemos o primeiro dia do evento. Para quem não conhece, o #SXSW é uma das maiores conferências de tecnologia e ainda tem jogos, filmes e música! O time: Éfrem Maranhão Filho (NITE-CEUMA), João Faraco e Gabriel Di Bernardi (OLX) e Sobhan Daliry e Tayara Antonello (NZN). Primeiro, #freebulletpoints:
- O evento é gigante (70+ mil participantes!). Vá preparado para pegar (muita) fila, principalmente para os "famosinhos";
- Para quem trabalha com Marketing é imperdível, só para ver as ativações das marcas já é incrível;
- Não espere ver temas em muita profundidade, pois esse não é o foco, se quiser isso, vá para eventos específicos da área (ex. SaaStr);
- É aparentemente muito bom para networking, principalmente usando o app e que daria para falar com pessoas de qualquer empresa digital. Na prática não, todo mundo com medo de perder uma palestra, o famoso F.O.M.O. — ou a fila para ela.
Coisas legais que vimos
Primeiro fato que chamou a atenção, a quantidade "equilibrada" — aspas porque não fizemos nenhuma análise, mas sempre foi o comentário entre nós — de gênero no palco. Segundo, tinha palestra para tudo (!) desde de Elon Musk, o qual quer mudar o mundo — aliás, tinha várias palestra de "como [preencha aqui a tecnologia preferida] vai mudar o mundo — a workshop de como montar um vibrador (movimento maker).
Aqui vou pular lançamentos de filmes, rôbos dançando e fazendo sushi e as casas/festas de países /marcas e vou direto para os temas que chamaram atenção.
Futuro do mundo
Carros autônomos já é uma realidade, e na entrevista do John Krafcik da Waymo, fala que o importante era entender a diferença dos níveis de autonomia e como as pessoas misturam isso. Para ele, em contextos bem fechados já funciona muito bem — ex. Phoenix, cidades com clima constante e mais novas, pois são mais fáceis. Ele citou exemplos de contextos específicos — dificil para uma AI compreender — que só entenderam depois de testar na rua, como o lugar de pegar as pessoas que acabaram as compras no supermercado — imagina o carrinho parando na porta e a fila de carro esperando atrás você colocar as compras no carro, facilita sua vida…edificulta a de todo mundo!
Indústria 4.0 ainda está nos early adopters, mas evolui rápido…você como eu já achava que era uma realidade? Então veja os números: 16% das fábricas tem um plano para indústria 4.0 e 26% tem um executivo alocado para tal…é, isso foi apresentado no painel A Venture Capital Outlook on Industry 4.0 Tech.
É importante lembrar que robôs não são novos na manufatura, mas eles não eram/são inteligentes, a internet das coisas vai impactar drasticamente a manufatura, mas ainda há muitos desafios. Tem gente que ainda foi mais além, como o Peter Diamandis que além do IoT, fala de avatares — já viu Substitutos?! Bem por ai, porém mais focado em trabalho mesmo. E na pegada do XPRIZE apresentado, uma grande vantagem para as startups nesse espaço: velocidade e criatividade os quais grandes empresas não conseguem. Alem disto, o surgimento de Robotics as a Service reduz o custo de adoção.
Algo relevante foi a discussão do fato de nos próximos 5 anos deverá evoluir mais rápido a adoção, MAS não por causa de líderes inovadores, e sim pela preocupação dos executivos de não ficar para trás e perderem o bonde. Além dos executivos, há o fato dos políticos não querem falar sobre o assunto por conta dos desempregos — ou recolocação em massa, pois indústrias não morrem, se transformam — porém, não falar não irá fazer o problema desaparecer.
Na brincadeira de prever o futuro, Ray Kurzweil já começou polêmico falando de como o mundo nunca esteve tão em paz, mas que hoje a gente escuta mais por estar mais conectado. Uma grande parte da discussão foi sobre como reduzir viés em software e como isso pode cada vez mais ser algo discriminatório disfarçado de AI — se quiser entender mais. Ao mesmo tempo, essa AI vai permitir que todos sejamos super-heróis em 2045(!), pois somos a única espécie a qual usa tecnologia para "aumentar" — aumentar aqui no sentido de augment, ex. realidade aumentada — nós mesmos. De quebra, ele ainda terminou respondendo se a gente vive em uma simulação? Depende da sua definição de simulação!
Engajamento de audiência com conteúdo…e o futuro do Marketing
Praticamente todas as paletras e entrevistas não apresentavam mais um futuro com ads, pelo menos não como vemos hoje — valeu adblocks! — e muito se falou de geração de conteúdo e como as tendências de marketing força para a geração de conteúdo sem muita escapatória.
Teve muita gente falando de como vídeos com histórias reais é o melhor engajamento, atualmente, claro. Bem como de engajamentos conversacionais — principalmente o Google falando disso, ou empurrando goela abaixo — pois o contexto passar a ser cada vez mais importante para ter a atenção do cliente e cada vez mais dificil para proporcionar a experiência.
Por falar nelas, não só conteúdo, mas como o futuro do marketing está cada vez mais associado as experiências que a marca proporciona. Podemos vivenciar várias ativações de marca no SXSW, desde muito tecnológicas as mais “simples” — e que por sinal foram as mais criativas e marcantes — como a da Exploding Kittens que conseguiu nos reter por uns 30 minutos! Ou seja, é o Marketing puxando a Tecnologia e vice-versa…mas nem sempre. A critatividade conta muito nessas horas. Como falamos no início, para a turma focada em Marketing Digital o evento tem muita coisa e várias deverão servir de inspiração.
Jogos elentrônicos e E-esportes
É impressionante o motante de grana que já gira em torno do mundo gamer e com certeza girará muito mais — sim, sou bem ignorante no tema. Quem ainda vê joguinhos como coisas bobas, precisa começar a ver como o Netflix os percebe, disputando a atenção na hora de lazer. Muita gente entrou pesado nesse mundo e há muitas possibilidades de O2O. O ecommerce precisa aprender com a turma de jogos como executar bem isso, pois teve muita coisa bacana.
Vimos gente ganhando dinheiro na feira jogando — está bem, isso já é bem conhecido, empresas testando novos conceitos de jogos . Por exemplo, casual games no qual se paga para "sentar na mesa" — feito pôquer — e palestras de como recrutar, treinar e ser profissional deste mundo. Ou ainda como se usam estatísticas — como basquete, beisebol, futebol americano e futebol — em sistemas analíticos sofisticados como isso e isso.
Dados, dados…e mais dados…mas o que fazer com eles?!
Gostamos de ver sobre uma outra ótica de como o problema não é só a falta de pessoas mais analíticas, mas que precisamos de ferramentas melhores para análise de dados. Ainda é muito para engenheiros e não para o grande público e precisamos entender como mudar isso.
Assim, surge outra questão, como vamos educar as pessoas sobre ciência de dados? Ah, e outra observação muito válida foi o seguinte cenário: PhDs não conseuguem emprego como professores/pesquisadores e vão para indústria…virar cientista de dados! Será que essa é a melhor abordagem? Deve ser por isso tanta gente saindo da profissão.
Outros temas como será possível ser esquecido — temos o direito de ter fatos esquecidos — e entender bem o que as empresas podem guardar sobre nós, principalmente em tempos de Cambridge Analytica. Será que o problema dos dados serem controlados por grandes corporações? E será os sistemas com o armazenamento de dados P2P a solução para nossa privacidade?
Tinha gente, como Christopher Wolfram, que mostrou como estudar a humanidade através das notícias e entender fatos históricos, os diversos lados e mostrando gráficos — como o da foto que metade do povo já pegou o celular. Uma coisa ficou clara, ser literado em dados será bem necessário em um futuro próximo.
Freelas/ Autonômos, como será o trabalho digital e como remunerar
Houve vários talks de como geradores de conteúdo (inclua aqui músicos, autores, artistas, etc) e como conseguir novos meios de receber receita — enfâse na receita para não chamar mais de roalties, muito complicado e não deixa claro os intermediários. Com essa aproximação de modelo, muitos freelancers/artistas/autonômos podem operar como startups e usar as lições aprendidas, como por exemplo, o modelo de capital de risco.
Ai entra o outro ponto, como produtizar tecnologia/freela/ativos digitais?
Como o modelo de empresas digitais já demonstrou, perguntar como as pessoas usariam seu produto não é a realidade, porque eles não usaram. Com o digital, fica bem mais fácil testar do que fazer uma pesquisa. O alerta foi feito para conseguir diferenciar o primeiro uso do uso recorrente e se faz sentido para o que se está vendendo, ou seja, os artistas usando o modelo de testar hipóteses dos MVPs.
Se não consegue ter uma grande recompensa, mude a percepção do que você vende. Por que isso é importante entender o que vende? Ver valor não é algo tão simples, como lembrado por Byron Reese da GigaOM, botamos o homem na lua antes de botar rodinhas nas malas, ou seja, as vezes tem coisas que estão bem na cara e a gente não percebe e isso ocorre de como precificar nosso trabalho.
Outro fator relevante discutido para o futuro do trabalho foi se o Robôs/AI/Tecnologia irá roubar o seu, e o meu, trabalho. Dom Price da Atlassian lembrou…seu trabalho vai ser roubado por outro humano e você vai ter que se reinventar várias vezes na vida pra se manter relevante para o mercado.
Ele também entrou em outra pauta importante — obviamente, não foi o único — a diversidade no trabalho e como nunca se teve "tantas" mulheres CEO nos EUA… e as aspas é porque esse número agora é 5%! O pior, elas estão normalmente em empresas que estão falhando, como ele falou "É como se já tivessemos tentado de tudo, qual testar uma mulher"? Ainda sobre diversidade, não se trata apenas da questão de liderança, mas no desenvolvimento de produto. O exemplo citado foi o airbag, o qual foi desenvolvido/testado por homens brancos e por conta disso, muitas mulheres e crianças morreram.
Comunicação, de modo geral, mas especificamente no ambiente de trabalho também foi dicustida. Por exemplo, muita comunicação pode ser ruim, pois são muita interrupções. Como também, o uso da palavra “favor”, pois se você a usa é porque a outra pessoa não tem accountability sobre a tarefa, ou seja, evite usá-la. Entretanto, se você quer ser eficiente? Tenha uma empresa, e uma comunicação, monolítica e especializada.
Se quer ser eficaz, foque na diversidade e autonomia. Robôs são eficientes e eficiente é ocupado sempre, porque tem q ser eficiente. Você quer ser mais eficiente ou eficaz? Veja a imagem acima apresentando os modelos de cultura de fábrica e de laboratório. A cultura ainda deve estar alinhado com o seu porquê e será que seu time, e empresa, estão alinhados com o seu? Fábrica ou Laboratório?Um ponto falado foi oWework vende uma cultura de trabalho — parecido com laboratório, no qual falhas são aceitas — e não um coworking. Neste esquema, times grandiosos precisa de: gente boa, boas práticas e ferramenta boa.
Educação ❤
Começamos com o aprendizado apresentado pelo famoso autor Walter Isaacson, o qual explicou como da Vinci entendeu o cruzamento de artes com engenharia e de como isso era a mesma receita da Apple. Até o fato de ser um outsider como o Steve Jobs. Imagina na época dele ser vegetariano, gay, canhoto e distraído! Essa turma borra a fantasia e a realidade — engenharia e arte — e assim que se deve ser pensado os processos educacionais, com menos barreiras e mais borrado.
Uma preocupação dos dirigentes acadêmicos e professores era como fazer parceria com players de negócios? Pois seremos aprendentes de técnicas pela vida toda — technical life long learners — e para tal as instituições de ensino precisarão conversar SEMPRE com o mercado.
Um dos testes apresentados pelo General Assembly foi ensinar bons alunos de outros cursos a programar e comparar com os do curso de ciência da computação, pois é o primeiro grupo saíram melhores desenvolvedores que o último. Seguindo a mesma lógica eles também criaram um programa para a Booz Allen — exclusivo e não o programa padrão — para passar treinamento sobre ciência de dados e análise de dados para os atuais funcionários. Com isso, reabilitando através de um data science journey os funcionários já existentes e recrutando pessoas externas com competições dentro do Kaggle. Para que isso tudo? A empresa quer ter mais de 5 mil cientistas de dados em 5 anos (desde 2016).
Eles fizeram uma turma de teste pequena e sabiam que podiam terminar o progama depois dessa primeira e testaram em várias localizações nos EUA. Acabou que melhorou para recrutar em outras áreas, porque as pessoas viram que a empresa investia nos funcionários . Este é um belo exemplo apresentado de como a proximidade entre academia e mercado fortalece ambos os lados, pois fica nítido como respondaram as questões: A minha empresa tem essas capacidades? Se não, como treinar ou trazer talentos?
Outro caso interessante, o da foto, foi o caso da Habour Space e de como eles borraram a linha entre programas acadêmicos e criação de startups! Pegaram uma cidade mais barata — condizente com a vida de estudante — com talentos — ou trazem de outros cantos — e que há um movimento forte de startups. Acho que isso parece com algo que fazemos por aqui, não?! :)
