De Big Data a Dados Profundos

Nos últimos dez meses, presidi e co-facilitei o programa IDEAS China do MIT — uma jornada de inovação de dez meses para um grupo de cerca de 30 líderes empresariais chineses de alto escalão. Este ano, o programa IDEAS China contou com a participação de executivos de um importante banco estatal chinês. Um dos objetivos dessa equipe era reinventar o futuro da organização diante do Big Data e outras mudanças disruptivas relacionadas, o que me proporcionou uma maior exposição a esse aspecto da economia global. Por exemplo, Jack Ma, o visionário fundador do Alibaba, afirma que “Em cinco anos, prevemos que a era da humanidade passará da era da tecnologia da informação para a era da tecnologia de dados”.

Mas o que significa estar na era da “tecnologia de dados” e do “big data”? Até hoje, muitas vezes significava que grandes empresas como Google, Amazon, Facebook e Apple — as mesmas empresas que costumávamos amar e que agora começamos a questionar, desconfiar ou temer — coletam seus dados sem pedir permissão e os vendem para outras empresas sem o seu conhecimento (até que você perceba os anúncios direcionados que aparecem na sua tela). Acho interessante que a visão inicialmente muito positiva que as pessoas tinham desses impérios americanos de big data tenha começado a mudar primeiro na Europa, mas agora também em muitas outras partes do mundo, incluindo a América do Norte. Edward Snowden nos tornou mais sensíveis ao uso indevido do big data. Mas esse é apenas o problema superficial. O verdadeiro problema está em um nível mais profundo.

O verdadeiro problema do Big Data é que estamos cada vez mais terceirizando nossa capacidade de sentir e pensar para algoritmos programados em máquinas. Embora isso pareça muito conveniente e interessante a princípio, e ofereça acesso a serviços que muitos de nós desejamos, também levanta uma questão sobre quem realmente detém o Big Data, sobre o direito dos indivíduos e cidadãos de possuírem seus dados pessoais e de exercerem escolhas quanto ao seu uso.

Embora o Big Data tenha certamente aberto um leque totalmente novo de possibilidades, gostaria de sugerir uma distinção entre Big Data superficial e Big Data profundo . Dados superficiais são apenas dados sobre os outros: o que os outros fazem e dizem. É disso que praticamente todo o Big Data atual é composto.

Os dados profundos são usados ​​para fazer com que pessoas e comunidades se enxerguem . Eles funcionam como um espelho: permitem que você se veja — tanto como indivíduo quanto como parte de uma comunidade. Ao longo dos meus vinte anos de vida profissional, tenho ajudado equipes e organizações a passar por processos de inovação profunda e mudança transformadora em diversos setores e culturas. A principal lição que aprendi com todos esses projetos é que a chave para a mudança transformadora é fazer com que o sistema se enxergue . É por isso que os dados profundos são importantes. Eles são importantes para o futuro de nossas instituições, nossas sociedades e nosso planeta.

Mas o que acontece hoje com o Big Data muitas vezes é o oposto: o Big Data é usado para manipular nosso comportamento, para nos bombardear com anúncios que nunca solicitamos. O Big Data superficial é usado para terceirizar o pensamento humano para algoritmos, para reduzir nosso nível de consciência aos limites do pensamento habitual. O Big Data profundo, se desenvolvido e cultivado da maneira correta, poderia nos ajudar a aumentar o nível de consciência e a mudar o sistema , deslocando a consciência das partes interessadas desse sistema da consciência do ego (consciência do meu próprio nicho) para a consciência do ecossistema (consciência do todo).

Permita-me resumir a distinção entre big data superficial e big data profundo com dois desenhos simples:

Big data (ciência 1.0): dados que informam sobre o mundo (fonte: A. Oechsner).

Dados profundos (ciência 2.0): dados que nos ajudam a enxergar a nós mesmos (fonte: A. Oechsner).

A jornada da ciência 1.0 para a 2.0 é uma jornada de redirecionar o feixe da observação científica para o próprio observador — tanto individual quanto coletivamente.

Ao final de nossa reunião de encerramento na semana passada, os principais líderes do banco estatal chinês refletiram sobre sua trajetória nos últimos dez meses. Cada um deles relatou uma profunda mudança em sua forma de pensar e agir. Seguem dois exemplos:

“Essa jornada não se resume a ferramentas e conhecimento; ela transforma sua maneira de pensar e permite que você, diante dos desafios, saia da sua zona de conforto mental. Sinto que eu mesma passei por uma transformação. Também percebi essa mudança entre meus colegas. Chegamos a um consenso com mais facilidade. Sinto que há uma mudança de intenção entre eles. Como resultado, estamos mais conectados com nossa experiência e conseguimos executar melhor.”

“Para mim, a jornada IDEAS é uma jornada do coração. Ela abriu uma nova forma de pensar, uma nova forma de me relacionar e uma nova forma de ser.”

Em essência, o que os participantes do IDEAS descreveram foi uma transformação de
• Pensamento: da transferência de padrões antigos ao pensamento criativo
• Conversando: do debate ao diálogo construtivo
• Colaboração: de uma abordagem egocêntrica/reativa para uma abordagem mais ecocêntrica e cocriativa

Ao longo dos últimos meses, enquanto permaneciam em seus empregos, os participantes se dividiram em quatro equipes, cada uma tentando prototipar uma nova forma de operar para explorar oportunidades futuras. O que me impressionou foi que cada equipe acabou desenvolvendo uma nova plataforma de colaboração interorganizacional que utilizava dados como ferramenta para transformar a comunicação entre seus stakeholders. Todos os protótipos ainda estão em fase inicial. Mas uma lição que foi mencionada repetidamente pelas equipes foi a importância de mudar a mentalidade do "eu" para o "nós" , do ego para o "eco" .

A questão que os esforços deles me deixaram é a seguinte: em um nível social, que tipos de infraestruturas de dados profundos poderiam facilitar essa "reflexão do feixe de observação" de volta para o observador no nível de ecossistemas inteiros?

Por exemplo, hoje usamos o PIB para medir o progresso econômico. O PIB é uma excelente medida de dados superficiais. Mas qual seria a ferramenta equivalente de dados profundos para medir o progresso econômico real em uma comunidade? Acredito que incluiria um novo sistema de indicadores baseado em resultados reais (por exemplo, expectativa de vida) e no bem-estar dos indivíduos e de suas comunidades (por exemplo, qualidade de vida). No ano passado, nós — o Presencing Institute, em parceria com a GIZ Global Leadership Academy (Ministério Alemão da Cooperação para o Desenvolvimento) e o Centro de Felicidade Nacional Bruta no Butão — lançamos o Laboratório Global de Bem-Estar . O laboratório conecta líderes governamentais, empresariais e da sociedade civil de todo o mundo que estão desenvolvendo novos indicadores e ferramentas de dados profundos que ajudam comunidades e ecossistemas a se enxergarem , a fim de perceber e prototipar novas formas de atuação.

Onde você já observa os primeiros indícios desses novos sistemas de indicadores ou ferramentas de análise de dados aprofundada? O que podemos aprender com esses primeiros exemplos? O que a análise de dados aprofundada significaria para você? Quais são as verdadeiras fontes de bem-estar e felicidade em sua vida pessoal e profissional, e quais métricas poderiam ajudá-lo a enxergar e perceber seu próprio caminho de desenvolvimento de forma mais significativa? Como podemos liderar juntos a transição do big data para a análise de dados aprofundada nos negócios, na sociedade e no desenvolvimento pessoal?

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