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Informática

Inovação no setor público

Professor Márcio Hunecke

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Informática

INOVAÇÃO NO SETOR PÚBLICO

Design Thinking

Design Thinking é o conjunto de métodos e processos para abordar problemas, relacionados a futuras aquisições de informações, análise de conhecimento e propostas de soluções. Como uma abordagem, é considerada a capacidade para combinar empatia em um contexto de um problema, de forma a colocar as pessoas no centro do desenvolvimento de um projeto; criatividade para geração de soluções e razão para analisar e adaptar as soluções para o contexto. Adotado por indivíduos e organizações, principalmente no mundo dos negócios, bem como em engenharia e design contemporâneo, o design thinking tem visto sua influência crescer entre diversas disciplinas na atualidade, como uma forma de abordar e solucionar problemas. Sua principal premissa é que, ao entender os métodos e processos que designers usam ao criar soluções, indivíduos e organizações seriam mais capazes de se conectar e revigorar seus processos de criação a fim de elevar o nível de inovação.

Assim, ao utilizar métodos e processos utilizados por designers, o design thinking busca diversos ângulos e perspectivas para solução de problemas, priorizando o trabalho colaborativo em equipes multidisciplinares em busca de soluções inovadoras. Dessa forma, busca-se “mapear a cultura, os contextos, as experiências pessoais e os processos na vida dos indivíduos para ganhar uma visão mais completa e assim, melhor identificar as barreiras e gerar alternativas para transpô-las”. Para que tal ocorra, O Design Thinking propõe que um novo olhar seja adotado ao se endereçar problemas complexos, um ponto de vista mais empático que permita colocar as pessoas no centro do desenvolvimento de um projeto e gerar resultados que são mais desejáveis para elas, mas que ao mesmo tempo financeiramente interessantes e tecnicamente possíveis de serem transformados em realidade.

Características

Design thinking é um método prático-criativo de solução de problemas ou questões, com vistas a um resultado futuro. Nesse sentido é uma forma de pensar baseada ou focada em soluções, com um objetivo inicial, em vez de começar com um determinado problema. Então, concentrando no presente e no futuro, os parâmetros do problema e suas soluções são exploradas simultaneamente. O que o diferencia do método científico é que este se inicia definindo todos os parâmetros do problema em questão para a definição de um objetivo. Já o

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design thinking identifica e investiga tantos aspectos conhecidos como ambíguos, buscando alternativas possíveis que podem até mesmo redefinir o problema inicial.

Em 1972, o psicólogo, arquiteto e designer Bryan Lawson iniciou um estudo empírico para entender como diferentes grupos buscam soluções para um determinado problema. Ele reuniu dois grupos de estudantes, alunos do último ano de arquitetura e pós-graduandos em engenharia, e pediu para que eles criassem uma estrutura térrea a partir de blocos coloridos. O perímetro da construção deveria ser construído de forma a otimizar a cor vermelha ou azul, no entanto, havia certas regras para a colocação dos blocos e suas relações. A partir desse experimento, Lawson descobriu que:

Os engenheiros adotaram uma técnica onde tentaram uma série de projetos em que usaram o máximo de diferentes blocos e suas combinações, o mais rápido possível. Dessa forma, eles tentaram maximizar a quantidade de informações sobre as combinações possíveis. Se eles pudessem descobrir a regra que governa qual combinação de blocos é permitida, eles poderiam, então, procurar uma combinação que otimizasse a cor desejada dentro do projeto. Por outro lado, os arquitetos selecionaram seus blocos de forma a conseguir um perímetro colorido apropriado. Se esta se mostrava inaceitável, era substituída pela próxima combinação de blocos coloridos mais favorável e assim, o processo se repetia até conseguir uma solução aceitável.

Assim, a partir desse estudo, Nigel Cross concluiu que cientistas resolvem problemas a partir de análise, enquanto o designer o faz a partir de síntese.

Análise e síntese – Os termos análise e síntese têm sua origem no grego clássico e significam, respectivamente, “dissolução” e “conjunto ou reunião de proposições”. Análise é definida como o procedimento no qual se quebra ou separa um todo, conceitual ou material, em suas partes ou componentes. Síntese é oposto, onde elementos separados são combinados de forma a criar um novo ou coerente todo. No método científico, análise e síntese são dualidades complementares. Toda síntese é construída a partir dos resultados de uma análise anterior e toda análise demanda uma síntese subsequente para verificação e correção de resultados.

Isso não significa que design thinking não necessita de análise para encontrar uma solução final, no entanto a abordagem de um design thinker, em termos de solução de problemas, é a partir de uma perspectiva de um objetivo. Os arquitetos do Experimento de Blocos trabalharam o problema criando todos coerentes para encontrar uma solução ótima, ao contrário da abordagem dos engenheiros que desmontaram o problema em partes.

O design thinking propõe que um novo olhar seja adotado ao se endereçar a problemas complexos, com um ponto de vista mais empático que permita colocar as pessoas no centro do desenvolvimento de um projeto e gerar resultados que são mais desejáveis para elas, mas que ao mesmo tempo financeiramente interessantes e tecnicamente possíveis de serem transformados em realidade. Nesse sentido, ele é parte do paradigma Arquitetura/Design/Antropologia (A/D/A), caracterizado pela inovação e pelo human-centered design. Esse paradigma também é focado em um estilo de trabalho colaborativo e interativo e um pensamento mais abdutivo, comparado as práticas associadas com as formas mais tradicionais de administração, ligadas ao trinômio Matemática/Economia/Psicologia (M/E/P).

Apesar de apresentar as mais diversas etapas, de forma nenhuma o Design Thinking pode ser pensado de forma linear, em uma sequência de fase. Ao contrário, cada etapa permeia a outra, fazendo parte de um todo coerente. Devido a sua natureza não-linear, a configuração das fases de um processo pode ser configurada de forma a se adequar a um problema ou projeto em questão.

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Assim, um processo de design thinking pode ser dividido, mas não sequenciado, em:

Imersão – Dividida em duas partes, preliminar e em profundidade, é quando uma equipe se aproxima de um problema, a partir das mais diversas perspectivas e pontos de vistas. A imersão preliminar é quando o problema é entendido, a partir de um enquadramento e de pesquisas, tanto de campo inicial (pesquisa exploratória) quanto de referências, locais e globais (pesquisa desk). Nessa fase, os mais diversos atores do processo são identificados, além do escopo e limites de um projeto, fornecendo insumos para a fase seguinte, a de imersão em profundidade.

A imersão em profundidade inicia-se com um Projeto de Pesquisa, seguindo de uma exploração do contexto do problema, muitas vezes, utilizado técnicas emprestadas da antropologia, como entrevistas, trabalho de campo, etc. A partir dos dados coletados, cria-se cartões de insights com reflexões e conclusões geradas durante a fase de imersão, de forma a facilitar a consulta e o manuseio. Dessa forma, é possível criar insumos para a etapa de análise e síntese.

Análise e síntese – Os dados coletados na fase de imersão, organizados em cartões de insights, devem ser submetidos a uma fase de análise e síntese, de forma a serem organizados e criar padrões identificáveis, dentro de uma lógica que permita a compreensão do problema em questão. Nessa etapa, várias ferramentas podem ser usadas, como: cartões de insight, diagramas de afinidades (organização e agrupamento de cartões de insight com base em afinidades, similaridades, dependências ou proximidades, gerando um organograma), mapas conceituais (visualização gráfica, construída para organizar dados coletados em trabalho de campo), critérios norteadores (diretrizes balizadores do projeto), etc.

Ideação ou ideation – É a fase onde o perfil de um público alvo é definido, daqueles que serão “servidos” pelas soluções criadas, a partir de ideias inovadoras para um tema do projeto em questão. Para tal, utiliza-se como insumo a síntese criadas a partir das fases anteriores. Nessa fase, além da equipe multidisciplinar envolvida em todo o projeto, outros sujeitos são incluídos como usuários (público) e profissionais da área em questão, de forma a obter várias perspectivas e um resultado mais rico e diverso.

Nessa fase, brainstormings são realizadas, além de sessões de Co criação com o público e profissionais da área, gerando ideias que serão capturadas. Aqui ideias ousadas são bem-vindas, de forma que se evita qualquer julgamento de valores. Por isso o senso crítico não pode inibir os sujeitos envolvidos, sendo promovido apenas para o debate de ideias.

Prototipação ou prototipagem – É o momento que ideias abstratas ganham conteúdo formal e material, de forma a representar a realidade capturada e propiciar a validação de todo o conteúdo apreendido. E apesar de ser apresentado como fase final do processo de design thinking, ele pode permear todo projeto, de forma a acontecer simultaneamente com a imersão, análise e síntese, e ideação. Nessa fase que as soluções inovadoras devem ser criadas, criando oportunidades de negócios, no caso de uma empresa.


Toolkit de design thinking para o governo

Fase EMPATIA

A fase da Empatia pretende entender o contexto do problema e identificar as necessidades e oportunidades que irão nortear a geração de soluções. Essa fase consiste em um mergulho a fundo no ambiente de vida dos atores e do assunto trabalhado. O foco é no ser humano e o objetivo é levantar informações de quatro tipos:

1. O que as pessoas falam?

2. Como as pessoas agem?

3. O que as pessoas pensam?

4. Como as pessoas se sentem?

A ideia é identificar comportamentos extremos e mapear seus padrões e necessidades latentes. A pesquisa é qualitativa e não pretende esgotar o conhecimento sobre segmentos de consumo e comportamento, mas ao levantar oportunidades de perfis extremos, permite que soluções específicas sejam criadas, que muitas vezes atendem a mais grupos, mas que não teriam surgido se o olhar não tivesse sido direcionado para as diferenças.

Ferramentas: Mapa de atores, Desk research, Matriz HCD, Mapa de empatia, Jornada do usuário, Mosca na parede, Cartões de insight, 5 Por quês, Sombra e Pesquisa análoga.



Fase (RE)DEFINIÇÃO

Na fase da (Re)definição o desafio será analisado profundamente. Muitas vezes, o problema a princípio apontado é meramente uma consequência de fatos ainda desconhecidos. Somente após ter passado pela 1ª fase do Design Thinking, a da empatia ou imersão, é possível conhecer verdadeiramente o problema, detectar onde reside suas causas.

É necessário primeiro saber o que é que se busca solucionar para, então, vislumbrar as oportunidades de atuação. Segundo Einstein, se fosse dado a ele uma hora para resolver um problema, ele gastaria 55 min pensando no problema e 5 min pensando nas soluções. Isso porque quanto mais se pensa num problema, mais efetiva será sua solução.

A primeira providência é transcrever o problema na forma de uma pergunta desafiadora para o grupo, começando por “Como nós poderíamos...?”.

Para chegar ao cerne da questão que se pretende resolver é necessário formular muitas perguntas, fazendo com que as pessoas deem um passo atrás e reconsiderem práticas enraizadas, com o objetivo de trazer à tona informações ocultas ou omitidas, que poderão conduzir a valiosos insights e ajudar a resolver o problema de formas inesperadas.

Ferramentas: Diagrama de afinidades, Matriz de (re)definição de problema, Entrevista em profundidade, Personas e Como podemos.

Fase IDEAÇÃO

O objetivo da fase de Ideação é gerar ideias inovadoras que solucionem um problema. Para isso, é fundamental que o que se pretende resolver já tenha sido definido na fase anterior e devidamente compreendido pela equipe.

Já que as atitudes, o pensamento e a colaboração das pessoas são influenciados pelo ambiente, é importante garantir um espaço inspirador para a geração de ideias, que facilite seu compartilhamento de modo livre, igualitário, sem julgamentos e, idealmente, longe das rotinas diárias dos participantes.

Nesta fase, deverão integrar a equipe representantes dos vários grupos de atores mapeados na fase de Empatia, garantindo a diversidade de visões e experiências a respeito do tema.

É feito aos participantes um convite à “pensar fora da caixa”! Para isso, pode-se recorrer a várias ferramentas, que deverão ser escolhidas de acordo com as características da equipe.

Para garantir o sucesso de uma sessão de geração de ideias, deverão ser observadas algumas regras, tais como:

• Mantenha o foco no tópico!

• Não bloqueie as ideias! Busque quantidade!

• Seja visual, desenhe suas ideias!

• Evite posturas críticas, ainda que de forma não-verbal! Não faça julgamentos!

• Encoraje ideias incomuns, não usuais, esquisitas!


No final dessa fase, o grupo deve coletar, categorizar, refinar e selecionar as melhores, as mais práticas ou as mais inovadoras dentre as ideias geradas.

Ferramentas: Brainwriting, SWAP, Gerador rápido de ideias, “A pior ideia possível”, Brainstorming, E se..., Analogias, The world café, Clusterização e Cenários futuros.

Fase PROTOTIPAÇÃO

Na fase de Prototipação são construídos protótipos para ajudar a pensar realisticamente sobre a maneira como as pessoas irão interagir com o conceito projetado. A construção de modelos ajuda na visualização de ideias como reais e tangíveis, além de auxiliar na iteração de soluções de forma rápida. Criar protótipos diferentes, que evidenciem aspectos variados do produto ou serviço, possibilita às pessoas um feedback honesto e evita a escolha prematura.

O protótipo é capaz de causar uma sensação em alguém antes mesmo da solução existir.

Protótipos devem ser construídos da maneira mais simples e rápida possível, testar rápido e barato.

O protótipo deve responder uma pergunta que poderá ser, por exemplo, sobre o conceito de ser desejável, útil, fácil de usar, viável ou possível. Deve-se ter em mente as seguintes questões:

• Para que estamos prototipando isso?

• O que queremos saber?

• O que queremos testar?

• O que queremos descobrir?

Ferramentas: Nova jornada do usuário, Storyboard, Modelo de volume ou maquete, Encenação e Prototipagem geral.

Fase TESTE

A fase de Teste é a última da abordagem de Design Thinking e, por essa razão, crucial para o sucesso de um projeto. Agora as ideias serão colocadas à prova para sua validação pelos usuários dos serviços/produtos e perante o mundo real.

O protótipo não só tangibiliza a ideia, mas também é o meio para se atingir o objetivo de testar as ideias, receber feedbacks, descobrir problemas e derivar abordagens alternativas para as soluções. Nesse sentido, o teste faz parte do processo de prototipação, que inclui rápidos ciclos de criação de soluções e de verificação se tais soluções cumprem com seu potencial. Na fase de teste, as soluções devem ser sempre aperfeiçoadas e refinadas até que todos os aspectos problemáticos tenham sido removidos delas ou aperfeiçoados ou até não haja mais valores a serem agregados dentro do escopo e do contexto do projeto.

Durante a fase de teste dos protótipos há que se retomar à de empatia, podendo, inclusive, aplicar algumas das ferramentas utilizadas nessa fase, tais como os mapas de empatia, as Jornadas dos usuários e outros, para comparar feedbacks de usuários. Isso mostra a natureza



iterativa do Design Thinking. Pode-se adicionar também uma dinâmica de aperfeiçoar e retestar a solução numa série de iterações, podendo resultar, inclusive, na identificação de novas áreas para a inovação e aperfeiçoamento para ideias existentes.

Durante todas as fases do Design Thinking, há que se conceber a possibilidade de ter que dar um passo atrás ou, até mesmo, refazer todo o processo. Nesse sentido, cabe guardar o registro das ideias que, a princípio, não foram prototipadas, pois, em algum momento poderão ser retomadas na íntegra ou em parte. O mais importante é que a equipe esteja sempre aberta a aprender com os erros das iterações anteriores e seguir em frente rumo a uma solução satisfatória para o desafio em questão.

Ferramentas: Mágico de Oz, Teste contextual, Teste/iteração, Feedback e Mural de projeto.

Co criação

Co criação é uma iniciativa de gestão, ou forma de estratégia econômica, que reúne diferentes partes (por exemplo, uma empresa e um grupo de clientes), a fim de produzir conjuntamente um resultado mutuamente valorizado.

O termo começou a ser usado em 2004, desde o lançamento do best-seller “O futuro da Competição” escrito por C. K. Prahalad e Venkat Ramaswamy, que disseminou o conceito mundialmente.

Co criação é um conceito de marketing e negócios. A Co criação é uma forma de inovação que acontece quando as pessoas de fora da empresa como fornecedores, colaboradores e clientes associam-se com o negócio ou produto agregando inovação de valor, conteúdo ou marketing, e recebendo em troca os benefícios de sua contribuição, sejam eles através do acesso a produtos customizados ou da promoção de suas ideias.

Um dos principais casos de Co criação é a própria Wikipédia, pois é editada por milhares de pessoas no mundo todo, e assim protagoniza um dos pilares da Co criação, a colaboração.

Modelos

A Co criação pode surgir de várias formas, e pode ser orquestrada ou surgir sem nenhuma estrutura pré-definida. Porém, certas características estão sempre presentes, são elas a atividade de contribuição e a atividade de seleção da contribuição. Esta abordagem simples que busca entender a fundo o conceito de Co criação foi desenvolvida pelo especialista em Marketing Aric Rindfleisch. Aric argumenta que, independentemente da situação específica, um processo de Co criação precisa de inputs e que estes inputs precisam ser escolhidos e alguma forma, portanto subdividindo o conceito/experiência da Co criação em duas variáveis, as atividades de contribuição e as atividades de seleção, com cada uma destas ações podendo ser guiada pelo tanto pela firma quanto pelos usuários. A atividade de contribuição representa a forma como os inputs são recebidos e a de seleção indica a forma como será decidido qual input utilizar na criação do produto/serviço. O modelo, portanto, pode ser facilmente visualizado na forma de uma matriz dois por dois onde cada um dos quadrantes representa uma forma diferente de Co criação.


A área de software tem uma tendência natural à Co criação, com software de código-fonte aberto onde todos podem editá-lo. A empresa também pode criar um esqueleto funcional de um software onde os usuários fazem sugestões à medida que o utilizam, adequando-o às suas necessidades. O modelo pode surgir antes do produto estar no mercado, depois de introduzido no mercado ou em um mesmo tempo. E, para isso, existem muitos softwares que desempenham um papel muito importante no apoio à Co criação, recebendo e organizando a recepção de ideias e sugestões, como o JA voice.

Em todo o mundo, a Co criação de produtos e serviços é incipiente. As empresas têm entrado neste ramo ainda com muita cautela, pois, nem mesmo elas sabem o rumo que um projeto de Co criação pode levá-la. Entretanto, se bem administrado, este processo tem maior chance de levar o produto/serviço a um ponto mais próximo do desejo do consumidor.

Atualmente (2014) existem autores, entre eles o brasileiro Augusto Franco, que propõem uma “Co criação interativa”, a qual sugere a desconstrução dos muros de criatividade adotados pela definição de Co criação tradicional (empresa x stakeholders), ou seja, o debate de ideias é promovido em um ambiente livre de hierarquia ou limites metodológicos. Assim, teríamos uma inovação Co criativa.

Living Lab

Living Lab Mato Grosso do Sul

Um laboratório vivo (em inglês living lab) é um conceito de pesquisa. Um laboratório vivo é um ecossistema de inovação aberta, que muitas vezes opera em um contexto territorial (por ex.: cidade ou região), que integra concorrentemente processos de pesquisa dentro de uma parceria público-privado.

O conceito se baseia na abordagem da Co criação feita pelo usuário integrando os processos de pesquisa e inovação. Eles são integrados através da exploração, experimentação e avaliação da inovação em ideias, cenários, conceitos e artefatos tecnológicos relacionados, quando aplicados a casos de uso da vida real. Tais casos envolvem comunidades de usuários, não apenas como sujeitos de observação, mas também como uma fonte de criação. Esta abordagem permite considerar concorrentemente tanto o desempenho global de um produto ou serviço, como sua adoção potencial pelos usuários. Esta reflexão pode ser feita no estágio inicial de pesquisa e desenvolvimento e durante todos elementos do ciclo de vida de um produto, de seu projeto até a reciclagem.



Ambiente da vida real, local habitual onde o usuário (residente, trabalhador, estudante, visitante, consumidor ou cidadão) vive, trabalha, estuda, joga e se diverte. Neste ambiente real co cria, experimenta novas ideias, produtos e serviços e realiza experimentação e testes. O ambiente da vida real substitui o ambiente clássico de laboratório onde os cientistas e técnicos investigam e desenvolvem produtos e serviços para satisfazer necessidades de mercado que muitas vezes não conseguem satisfazer ou não existem.

Living Lab pode ser interpretada de várias maneiras, desde o mais padrão que é o uso de um ambiente para que as empresas, autoridades públicas e cidadãos trabalhem juntos para desenvolver e validar novos serviços, até em questões específicas como um ambiente de inovação aberta onde são realizadas experimentações para a vida real. O laboratório pode ter um espaço físico ou virtual.

Como funciona

O processo de laboratório vivo, que integra tanto a pesquisa centrada no usuário e a inovação aberta, é baseado em uma espiral de maturidade que envolve simultaneamente uma equipe multidisciplinar nas seguintes quatro atividades principais: Co criação, Exploração, Experimentação e Avaliação.

Living Lab MS

Inaugurado no dia 03 de junho de 2016 com o propósito de falar sobre inovação, empreendedorismo e inovação de uma forma disruptiva, somos um laboratório de inovação onde a comunidade traz ideias, nós discutimos através de mentorias que promovem conexões e entramos com a aceleração, para que os negócios possam ser repetíveis e escaláveis.

Nosso trabalho é voltado para o engajamento de parceiros e empreendedores afim de consolidar a comunidade e fomentar o ecossistema de inovação e empreendedorismo no estado de Mato Grosso do Sul.

Blockchain

A blockchain (também conhecido como “o protocolo da confiança”) é uma tecnologia de registro distribuído que visa a descentralização como medida de segurança. São bases de registros e dados distribuídos e compartilhados que têm a função de criar um índice global para todas as transações que ocorrem em um determinado mercado. Funciona como um livro-razão, só que de forma pública, compartilhada e universal, que cria consenso e confiança na comunicação direta entre duas partes, ou seja, sem o intermédio de terceiros. Está constantemente crescendo à medida que novos blocos completos são adicionados a ela por um novo conjunto de registros. Os blocos são adicionados à blockchain de modo linear e cronológico. Cada nó – qualquer computador que conectado à essa rede tem a tarefa de validar e repassar transações – obtém uma cópia da blockchain


após o ingresso na rede. A blockchain possui informação completa sobre endereços e saldos diretamente do bloco gênese até o bloco mais recentemente concluído.

A blockchain é vista como a principal inovação tecnológica do bitcoin visto que é a prova de todas as transações na rede. Seu projeto original tem servido de inspiração para o surgimento de novas criptomoedas e de bancos de dados distribuídos.

Blockchain é um tipo de Base de Dados Distribuída que guarda um registo de transações permanente e à prova de violação. A base de dados blockchain consiste em dois tipos de registros: transações individuais e blocos.

Um bloco é a parte atual da blockchain onde são registrados algumas ou todas as transações mais recentes e uma vez concluído é guardado na blockchain como base de dados permanente. Toda vez que um bloco é concluído um novo é gerado. Existe um número incontável de blocos na blockchain que são vinculados uns aos outros – como uma cadeia – onde cada bloco contém uma referência para o bloco anterior.

Smart Contracts

Um contrato inteligente (Smart Contract em inglês) é um protocolo de computador auto executável, criado com a popularização das criptomoedas, feito para facilitar e reforçar a negociação ou desempenho de um contrato, proporcionando confiabilidade em transações online. Com objetivo principal de permitir que pessoas desconhecidas façam negócios de confiança entre si, pela internet sem a necessidade de intermédio de uma autoridade central.

Para que seja considerado um contrato inteligente, a transação deve envolver mais do que uma simples transferência de moeda virtual entre duas pessoas (como uma transferência de pagamento, por exemplo), deve envolver duas ou mais partes (como todo contrato), e a implementação do contrato não deve requerer envolvimento humano direto a partir do momento este é firmado. Em vez de escritos num papel em linguagem jurídica, são implementados com linguagem de programação e executados em um computador. Neste protocolo, são definidas regras e consequências estritas, do mesmo modo que um documento jurídico, declarando as obrigações, os benefícios e as penalidades dos envolvidos. Além disso, diferentemente de um contrato tradicional, um contrato inteligente é capaz de obter informações, processá-las e tomar as devidas ações previstas de acordo com as regras do contrato.

A maioria dos negócios necessita de algum elemento de confiança, como por exemplo, ao fazer uma compra online, o cliente confia que o estabelecimento irá enviar o produto após efetuar o pagamento. Por sua vez, o dono do estabelecimento confia que, após o envio do produto, o crédito do cliente que foi usado para comprar o produto não será revertido, para que o cliente não leve o produto de graça. Esse tipo de cenário acontece rotineiramente, e vem sido resolvido, até agora, fazendo a transação por meio de grandes instituições nas quais as duas partes envolvidas confiam. Por exemplo, mesmo a internet permitindo que pessoas comprem e vendam produtos entre si, a maioria do comércio pessoa a pessoa no ocidente acontece por meio de um único website gigante chamado eBay (no Brasil, o Mercado Livre ou OLX), devido



ao problema da confiança. Além desses intermediários gigantes cobrarem taxas significativas pelo serviço de mediação, eles ainda têm o controle sobre o que é comercializado e como esse comércio pode se dar, limitando a liberdade de mercado das pessoas. Por isso, ao resolver o problema da confiança sem a necessidade de um intermediário, os contratos inteligentes podem reduzir os custos de transação e os preços para o consumidor, além de aumentar a liberdade para que os negócios sejam geridos da maneira que as pessoas envolvidas no processo quiserem.

Exemplo: Ir a uma locadora, escolher o carro, assinar uma série de papéis, contratar ou não um seguro, com todos os seus termos e suas cláusulas, dar garantias, definir o número de diárias ou da quilometragem… Tudo isso antes de entrar no carro e dirigir. É uma burocracia e tanto, não concorda? Pois é possível melhorar (e muito) esse processo.

A Docusign e a Visa criaram um protótipo a fim de simplificar tudo isso. Nessa proposta, o locador entra no carro escolhido e, pelo próprio painel de controle do veículo, consegue ler e assinar um contrato inteligente. Ali mesmo ele fica sabendo do valor cobrado pela diária ou pelo quilômetro rodado, entende as regras para manutenção, abastecimento e pagamento de pedágios e pode até escolher um serviço de download de músicas para baixar e ouvir na estrada!

O aplicativo embarcado no carro consegue usar informações do GPS para detectar a distância percorrida, usar equipamentos de pagamento automático de pedágios para considerar o valor desse serviço e, ao final do aluguel, ainda fazer a cobrança automaticamente!

Como você pôde ver, o contrato inteligente leva em conta todos os requisitos contidos nele mesmo, calcula o valor de Bitcoins a ser transferido do locador para o locatário, fazendo essa transferência dentro da lógica de blockchain. Tudo isso sem intervenção direta do motorista.

Cidades Inteligentes

Cidades inteligentes (CI) são projetos nos quais um determinado espaço urbano é palco de experiências de uso intensivo de tecnologias de comunicação e informação sensíveis ao contexto (IoT), de gestão urbana e ação social dirigidos por dados (Data-Driven Urbanism). Esses projetos agregam, portanto, três áreas principais: Internet das Coisas (objetos com capacidades infocomunicacionais avançadas), Big Data (processamento e análise de grandes quantidades de informação) e Governança Algorítmica (gestão e planejamento com base em ações construídas por algoritmos aplicados à vida urbana). O objetivo maior é criar condições de sustentabilidade, melhoria das condições de existência das populações e fomentar a criação de uma economia criativa pela gestão baseada em análise de dados.


As cidades nunca estiveram tão populosas. Há 200 anos apenas Londres, Tóquio e Pequim tinham mais de um milhão de habitantes. Hoje são 442 metrópoles que bateram os sete dígitos. Mais de metade da população mundial já vive em centros urbanos e, segundo estimativas da ONU, até 2030, esse percentual deve subir para 70%. Com tanta gente aglomerada, surgem problemas de trânsito, poluição, falta de moradia e acesso à saúde, mas também inovações e elas estão cada vez mais hi-tech.

O conceito de smart cities, ou cidades inteligentes, se define pelo uso da tecnologia para melhorar a infraestrutura urbana e tornar os centros urbanos mais eficientes e melhores de se viver. A ideia ganhou força nos últimos anos e foi impulsionada pela construção de cidades inteligentes como Songdo, na Coreia do Sul, e Masdar, em Dubai.

Grandes empresas de tecnologia (como a IBM e a Siemens, que criaram departamentos de pesquisa na área), instituições de ensino (como o MIT e seu centro de investigações e protótipos para cidades inteligentes) e governos apostam no conceito.

A classificação das cidades com relação ao nível de tecnologia adotada recebe quatro nomenclaturas. Tais nomenclaturas levam em consideração tanto o nível de tecnologia adotada quanto a abrangência da mesma na cidade. A seguir as quatro nomenclaturas são detalhadas.

A primeira classificação é Digital City (ou ainda digital community, information city ou e-city), refere-se a uma comunidade conectada que combina infraestrutura de comunicações de banda larga, uma infraestrutura flexível de computação orientada a serviços com base em padrões abertos e serviços inovadores que atendam às necessidades dos governos e seus funcionários, cidadãos e empresas. O uso de padrões abertos é considerado como uma questão importante para interoperabilidade entre os diversos sistemas de informação e computação, uma vez que os dados de uma pessoa ou serviço podem ser utilizados em áreas diversas, sem a necessidade de novas informações no sistema.

A segunda classificação é Intelligent City, nesta, as cidades são definidas como territórios que trazem sistemas de inovação e ICTs dentro da mesma localidade, que combina a criatividade de indivíduos talentosos que compõem a população da cidade, instituições que melhoram a aprendizagem e espaços de inovação, geralmente virtuais, que facilitam a gestão do conhecimento. A combinação de criatividade das pessoas envolve a estratégia de inteligência coletiva, onde as tendências são identificadas e padronizadas, utilizando as experiências das pessoas de forma a colaborar coletivamente.

A terceira classificação é Smart City ou Cidade Inteligente, neste paradigma o uso de ICTs visa tornar os componentes de infraestrutura e serviços essenciais de uma cidade mais inteligente, interligado e eficiente. Este conceito já foi implementado em algumas cidades, tais como Brisbane, Malta, Dubai e Kochi. Um dos principais objetivos destas cidades é melhorar a qualidade de vida das pessoas, de acordo com diferentes pontos de vista, como por exemplo, o nível de acesso às informações, consulta aos recursos relevantes disponíveis, bem como o estado atual de tais recursos.

A quarta classificação é Ubiquitous City, neste cenário a cidade está totalmente equipada com redes através das quais as autoridades da cidade podem monitorar o que está acontecendo na cidade, como por exemplo o monitoramento do trânsito, a prevenção da criminalidade e prevenção de incêndio. O usuário pode acessar qualquer serviço da rede independentemente do lugar que se encontre, embora a sua posição seja relevante. Além de sistemas distintos compartilharem as mesmas informações, o número de dispositivos é significativamente maior



do que nas outras classificações. Esta classificação provoca opiniões distintas entre especialistas e usuários, com relação a seu uso. Alguns são completamente a favor, outros defendem a ideia que estes sistemas invadem a privacidade dos usuários além de tornarem vulneráveis sistemas relativamente restritos.

Segundo a união Europeia, Smart Cities são sistemas de pessoas interagindo e usando energia, materiais, serviços e financiamento para catalisar o desenvolvimento econômico e a melhoria da qualidade de vida. Esses fluxos de interação são considerados inteligentes por fazer uso estratégico de infraestrutura e serviços e de informação e comunicação com planejamento e gestão urbana para dar resposta às necessidades sociais e econômicas da sociedade. De acordo com o Cities in Motion Index, do IESE Business School na Espanha, 10 dimensões indicam o nível de inteligência de uma cidade: governança, administração pública, planejamento urbano, tecnologia, o meio-ambiente, conexões internacionais, coesão social, capital humano e a economia.

Apesar de ser um conceito relativamente recente, o conceito de Smart City já se consolidou como assunto fundamental na discussão global sobre o desenvolvimento sustentável e movimenta um mercado global de soluções tecnológicas, que é estimado a chegar em US$ 408 bilhões até 2020. Atualmente, cidades de países emergentes estão investindo bilhões de dólares em produtos e serviços inteligentes para sustentar o crescimento econômico e as demandas materiais da nova classe média. Ao mesmo tempo, países desenvolvidos precisam aprimorar a infraestrutura urbana existente para permanecer competitivos. Na busca por soluções para esse desafio, mais da metade das cidades europeias acima de 100.000 habitantes já possuem ou estão implementando iniciativas para se tornarem de fato Smart Cities.

Internet das Coisas

A Internet das Coisas (Internet of Things ou IoT em inglês) é uma rede de objetos físicos, veículos, prédios e outros que possuem tecnologia embarcada, sensores e conexão com a rede e é capaz de coletar e transmitir dados.

A Internet das Coisas emergiu dos avanços de várias áreas como sistemas embarcados, microeletrônica, comunicação e sensoriamento. De fato, a IoT tem recebido bastante atenção tanto da academia quanto da indústria, devido ao seu potencial de uso nas mais diversas áreas das atividades humanas.

A Internet das Coisas, em poucas palavras, nada mais é que uma extensão da Internet atual, que proporciona aos objetos do dia-a-dia (quaisquer que sejam), mas com capacidade computacional e de comunicação, se conectarem à Internet. A conexão com a rede mundial de computadores viabilizará, controlar remotamente os objetos e permitir que os próprios objetos sejam acessados como provedores de serviços. Estas novas habilidades, dos objetos comuns, geram muitas oportunidades tanto no âmbito acadêmico quanto no industrial. Todavia, estas possibilidades apresentam riscos e acarretam amplos desafios técnicos e sociais.

Cada aparelho eletrônico consegue ter sua identificação (que é feita por rádio frequência ‘RFID’), que é guardada em um banco de dados. Assim, quando esse aparelho se conectar a uma rede, como a internet, que consiga se conectar ao banco de dados, essa rede consegue identificar cada aparelho que esteja registrado no banco de dados.


Primeiro, para ligar os objetos e aparelhos do dia-a-dia a grandes bases de dados e redes e à rede das redes, a Internet, é necessário um sistema eficiente de identificação. Só desta forma se torna possível interligar e registrar os dados sobre cada uma das coisas. A identificação por rádio frequência conhecida como RFID é um exemplo de tecnologia que oferece esta funcionalidade, mas não é a única (vide NFC e Bluetooth p. ex.)

Segundo o registro de dados se beneficiará da capacidade de detectar mudanças na qualidade física das coisas usando as tecnologias sensoriais (sensor technologies). A inteligência própria de cada objeto aumenta o poder da rede de devolver a informação processada para diferentes pontos.

Finalmente, os avanços ao nível da miniaturização e da nanotecnologia significam que cada vez mais objetos pequenos terão a capacidade de interagir e se conectar. A combinação destes desenvolvimentos criará uma Internet das Coisas (Internet of Things) que liga os objetos do mundo de um modo sensorial e inteligente.

Assim, com os benefícios da informação integrada, os produtos industriais e os objetos de uso diário poderão vir a ter identidades eletrônicas ou poderão ser equipados com sensores que detectam mudanças físicas à sua volta. Até mesmo partículas de pó poderão ser etiquetadas e colocadas na rede. Estas mudanças transformarão objetos estáticos em coisas novas e dinâmicas, misturando inteligência ao meio e estimulando a criação de produtos inovadores e novos serviços.

Inteligência Artificial

Inteligência artificial (por vezes mencionada pela sigla em português IA ou pela sigla em inglês AI – artificial intelligence) é a inteligência similar à humana exibida por mecanismos ou software. Também é um campo de estudo acadêmico. Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como “o estudo e projeto de agentes inteligentes”, onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso. John McCarthy, quem cunhou o termo em 1956 (“numa conferência de especialistas celebrada em Darmouth Colege” Gubern, Román: O Eros Eletrónico), a define como “a ciência e engenharia de produzir máquinas inteligentes”. É uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa do comportamento inteligente ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.

O principal objetivo dos sistemas de IA, é executar funções que, caso um ser humano fosse executar, seriam consideradas inteligentes. É um conceito amplo, e que recebe tantas definições quanto damos significados diferentes à palavra Inteligência.[3] Podemos pensar em algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a uma conclusão), aprendizagem (aprender com os erros e acertos de forma a no futuro agir de maneira mais eficaz), reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais, como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano). A construção de máquinas inteligentes interessa à humanidade há muito tempo, havendo na história tanto um registro significante de autômatos mecânicos (reais) quanto de personagens



místicos (fictícios) construídos pelo homem com inteligência própria, tais como o Golem e o Frankenstein. Tais relatos, lendas e ficções demonstram expectativas contrastantes do homem, de fascínio e de medo, em relação à Inteligência Artificial.

Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a inteligência artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, com problemáticas e metodologias próprias. Desde então, seu desenvolvimento tem extrapolado os clássicos programas de xadrez ou de conversão e envolvido áreas como visão computacional, análise e síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e muitas outras. Inicialmente a IA visava reproduzir o pensamento humano. A Inteligência Artificial abraçou a ideia de reproduzir faculdades humanas como criatividade, auto aperfeiçoamento e uso da linguagem. Porém, o conceito de inteligência artificial é bastante difícil de se definir. Por essa razão, Inteligência Artificial foi (e continua sendo) uma noção que dispõe de múltiplas interpretações, não raro conflitantes ou circulares.


Questões

1. (2017 – COMPERVE – IF-RN – Administrador)

O design thinking vem sendo usado frequentemente em situações que exigem a construção de contextos de inovação organizacional. No design thinking, a análise e síntese do problema pode utilizar a técnica

a) do mapa de empatia b) do cardápio de ideias c) do storyboard d) de cadernos de sensibilização

2. (2018 – CESGRANRIO – Transpetro – Engenheiro Júnior – Produção)

O Design Thinking vem sendo frequentemente adotado nas empresas para diferentes aplicações, tendo como objetivo primordial a construção de soluções de problemas considerados complexos. A característica determinante do Design Thinking, enquanto ações mobilizadoras para resolução de problemas, se dá pela(o)

a) organização do trabalho colaborativo das pessoas envolvidas, em uma lógica que articula simultaneamente análise e síntese.

b) ausência de métodos, procedimentos e ferramentas, justamente para que não haja nenhum viés na busca por soluções.

c) modelagem de dados e informações em softwares de simulação, fazendo com que não seja necessária a imersão direta dos participantes nos problemas reais.

d) participação única de especialistas que, com suas competências e experiências, criarão diversas soluções alternativas para o problema.

e) planejamento estruturado no início da definição do problema, antes de se construir uma solução única e otimizada.

3. (2015 – FGV – CODEMIG – Analista de Comunicação Integrada)

O design thinking é um processo que vem sendo empregado em diversas empresas para a geração de ideias. O nome “design” se relaciona com uma série de características do pensamento criativo, entre elas:

a) formalismo, ênfase na imagem e separação de informações;

b) formalismo, ênfase no texto e informações agrupadas;

c) intuição, ênfase na imagem e informações agrupadas;

d) intuição, ênfase no texto e separação de informações;

e) intuição, ênfase na imagem e separação de informações.

4. (2016 – COMPERVE – UFRN – Administrador)

Dentre as metodologias para inovação de negócios, podemos destacar o design thinking. Considere as seguintes afirmativas referentes a essa metodologia:

I – A técnica de personas consiste em entender o contexto do cliente a partir de suas vivências. II – O contexto de prototipação requer o desenvolvimento de um protótipo ou serviço que seja utilizável.III – O mapa de empatia é uma forma de visualizar o que o cliente faz, diz e pensa. IV – As técnicas “Um dia na vida” e “Sombra” se enquadram na fase de imersão.Em relação ao design thinking, estão corretas as afirmativas

a) I e IV.b) III e IV.c) I e II.d) II e III.


5. (2018 – COMPERVE – SESAP-RN – Administrador)

O gerenciamento de projetos pode ser feito por intermédio do uso de metodologias específicas, como o Project Model Canvas, que

a) utiliza conceitos de gerenciamento, neurociência e design thinking para simplificar a sua elaboração e tem um caráter completamente visual.

b) integra as tarefas de identificação, mapeamento, coleta e registro de informações para a análise e melhoria de processos.

c) utiliza uma metodologia ágil (Scrum) com mudanças rápidas ou requerimentos emergentes.

d) integra processos e subprocessos para descrever, de forma organizada, o trabalho a ser realizado durante o projeto.

6. (2017 – FEPESE – PC-SC – Agente de Polícia Civil)

No contexto de moedas virtuais, o Bitcoin mitiga o problema de gastar uma mesma moeda mais de uma vez (o problema de double-spending), empregando:

a) Blockchain.b) Criptografia simétrica centralizada.c) Criptografia assimétrica centralizada.d) Autenticação do gasto e sua validação

por um comitê central.e) Registro em tempo real no livro contábil

digital da entidade mantenedora do bitcoin.

7. (2015 – CESPE – FUB – Conhecimentos Básicos)

A rede que interligou nossos computadores e celulares entra em uma nova fase, ainda mais ambiciosa, na qual pretende conectar tudo o que existe na Terra. O nome é didático: Internet das coisas. Coisas são carros e semáforos. Coisas são relógios,

geladeiras e televisores. Coisas são até informações sobre nosso metabolismo pessoal, medidas à flor da pele. Bem-vindo a uma nova era. O ano de 2014 poderá ficar conhecido, na história da tecnologia, como o ano zero de uma revolução que começa a ocupar as vinte e quatro horas do dia de qualquer indivíduo, em casa, no trabalho, na rua.

Veja. 31/12/2014, p. 162-3 (com adaptações).

Tendo o fragmento de texto acima como referência inicial e considerando as múltiplas implicações do tema que ele focaliza, julgue o item seguinte. A expressão cidades inteligentes é a denominação recente utilizada para definir centros urbanos que começam a funcionar como complexos laboratórios para experiências de crescente conexão, como a instalação de sensores conectados a semáforos, câmeras de segurança ou equipamentos que medem a poluição do ar.

( ) Certo ( ) Errado

8. (2016 – FCC – TRF – 3ª REGIÃO – Técnico Judiciário – Informática)

Para responder a questão considere o texto abaixo.

Cidades inteligentes, até demais

O conceito de “cidade inteligente” se popularizou como estratégia de solução e gerenciamento de problemas urbanos. Diz respeito à confluência de informação que circula em grandes cidades e ao uso da tecnologia para automatizar a gestão de setores urbanos, desde bases de dados de saúde e educação públicas, por exemplo, até os dados pessoais que circulam em redes sociais e aplicativos móveis. O advogado Cristiano Therrien, pesquisador em Direito da Tecnologia na Universidade de Montreal, no Canadá, conversou com o Observatório da Privacidade e Vigilância sobre o tema.



Observatório da Privacidade e Vigilância: O que é uma cidade inteligente?

Cristiano Therrien: Cidades inteligentes, cidades conectadas, cibercidades, cidades responsivas, são muitas as nomenclaturas usadas para destacar a dimensão informativa da cidade. Quando usamos essa terminologia, falamos da cidade enquanto um espaço de fluxos. A maioria das tecnologias necessárias para as cidades inteligentes já são viáveis economicamente em todo o mundo − fácil acessibilidade da computação em nuvem, dispositivos baratos de internet, sistemas de TI cada vez mais flexíveis. As duas cidades mais destacadas nos estudos de cidades inteligentes são Londres e Barcelona. Há experiências importantes em cidades brasileiras também.

OPV: A ideia de cidade inteligente sempre aparece relacionada à abertura de bases de dados por parte dos órgãos públicos. Você pode falar sobre isso?

CT: Encontramos muitas experiências diferentes em andamento nas cidades: uma parte prioriza a transparência como meio de prestação de contas e responsabilidade política frente à sociedade civil, como a ideia de governo aberto; outra parte prioriza a participação popular através da interatividade, bem como a cooperação técnica para o reuso de dados abertos por entidades e empresas.

Mas, se pensarmos na alternativa de projetos de cidades inteligentes que não envolvam políticas públicas de dados abertos, que não prestem conta detalhada de suas atividades, ao mesmo tempo em que disponham dos sofisticados sistemas para o gerenciamento de dados de cidadãos em larga escala, encontraremos condições para o surgimento de um estado de vigilância e controle, pondo em risco as liberdades individuais.

Em nome da eficiência administrativa, podem-se armazenar, por exemplo, enormes massas de dados de mobilidade urbana (placas e identificação por radiofrequência em veículos, passes e GPS em ônibus), cujos bancos de dados podem ou não intencionalmente identificar seus usuários. Dados de mobilidade são de grande utilidade pública e podem ser “anonimizados” (ter os seus identificadores pessoais eliminados) e abertos. Contudo, existem estudos que apontam que bastariam meros quatro pontos de dados para identificar os movimentos de uma pessoa na cidade.

(Adaptado de: “Observatório da Privacidade e Vigilância”. Disponível em: www.cartacapital.com.

br/sociedade/cidades-inteligentes-atedemais. Acesso em: 18.01.2016.)

O conceito de “cidade inteligente” envolve, entre outros,

a) a ideia de governança transparente, que equivale ao tratamento consensual dado a questões de ordem pública.

b) a solução de problemas públicos, por meio da contratação de consórcios privados ofertados em ambiente virtual.

c) o registro e a circulação de dados informatizados, visando ao atendimento de demandas da administração pública.

d) o rastreamento de indivíduos, promovido por empresas especializadas em prevenir a violência em meios digitalizados.

e) a eficiência administrativa, obtida pela criação de aplicativos móveis que priorizem a troca de dados pessoais.

9. (2018 – FEPESE – CELESC – Engenheiro de Segurança do Trabalho)

O desenvolvimento tecnológico cada vez mais rápido, em especial o das telecomunicações, prenuncia uma grande guinada nos meios de produção, anunciada como a 4ª Revolução Industrial.


Assinale a alternativa que identifica avanços que poderão possibilitar essa transformação.

a) A utilização da água para mover máquinas a vapor e a agricultura familiar.

b) O emprego da eletricidade para mover as máquinas industriais.

c) A Internet de 1ª Geração, a produção de energia limpa e o controle populacional.

d) A Internet de 5ª Geração, a Internet das Coisas e a Inteligência Artificial.

e) A célula fotoelétrica e a tecnologia da informação, permitindo o surgimento de máquinas automáticas.

10. (2017 – Quadrix – CFO-DF – Analista de Desenvolvimento de Sistema de Informação )

Julgue o item que se segue acerca de engenharia de software e inteligência computacional. Inteligência computacional é um conjunto de métodos e(ou) técnicas que procura desenvolver sistemas dotados de comportamento semelhante a certos aspectos do comportamento inteligente.


11. (2017 – Quadrix – CFO-DF – Analista de Desenvolvimento de Sistema de Informação)

Julgue o item que se segue acerca de engenharia de software e inteligência computacional. São exemplos de técnicas de inteligência computacional os algoritmos genéticos, as redes neurais e a lógica nebulosa (fuzzy).


Gabarito: 1. A 2. A 3. C 4. B 5. A 6. A 7. C 8. C 9. D 10. C 11. C

inovação no setor público professor márcio hunecke · inovaÇÃo no setor pÚblico design...

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