Sobre teletrabalho

Na década de 1980, Alvin Toffler (no livro "A 3a Onda") previu que as pessoas iriam trabalhar de casa. Isso geraria menos trânsito nas cidades e menos prédios de escritórios. As pessoas então iriam sair após o trabalho para entretenimento.

Toffler errou a previsão. Isso não aconteceu devido à tecnologia.

Foi preciso uma combinação de Pandemia + Tecnologias da informação para tornar isso uma realidade (ou pelo menos, algo bem mais comum).

Já Jeremy Rifkin acertou ao fazer uma previsão na década de 1990 (no livro "O Fim dos Empregos") de que os empregos iriam se modificar pelo avanço da tecnologia. O teletrabalho está acabando com alguns postos em áreas como transporte de pessoas e locação de locais físicos para trabalho. Mas aumentou demanda de serviços e vagas em empresas de infraestrutura de comunicação.

O teletrabalho permite a cada pessoa escolher onde quer morar e trabalhar, pois será um lugar somente para isso. Antes era preciso morar perto do trabalho para evitar perda de tempo no trânsito. Agora pode haver uma melhor distribuição de residências. Já há reportagens falando do deslocamento de pessoas para cidades do interior ou menos populosas. Talvez isso equilibre a distribuição de pessoas entre cidades, sem grandes concentrações. E pode ser uma boa oportunidade de negócios em cidades menores (inclusive para profissionais liberais).

Vão se dar melhor as empresas que conseguirem aumentar o número de clientes com pouco aumento nos custos. É o que Jeremy Rifkin discute no livro "Sociedade do Custo Marginal Zero".

Por outro lado, tem gente contra o teletrabalho. Marissa Meyer, presidente do Yahoo, acabou com o teletrabalho para seus funcionários por achar que eles estavam se encontrando menos e assim estavam discutindo menos ideias (tendo menos colaboração).

O argumento dela é embasado pelos estudos de Steven Johnson ("De onde vêm as boas ideias"). Ele relembra que os salões e cafés em Paris e Londres foram importantes para que grandes pensadores se encontrassem, trocassem ideias e desenvolvessem criações e inovações. Isso ficou bem claro no filme "Meia-noite em Paris" de Woody Allen.

Complexidade de sistemas

Quando um sistema fica mais complexo, ele se torna mais difícil de ser entendido ou fica mais difícil prever suas consequências ou funcionamento.

Há uma diferença entre sistemas complicados e sistemas complexos.

Um sistema complicado é aquele que pode ter seu funcionamento controlado, rastreado ou bem entendido. Ele até pode possuir muitos componentes, mas as interações entre eles pode ser controlada ou rastreada. Então o resultado final é previsível, caso os componentes funcionem como esperado. Esse é o caso de um foguete e é por isso que conseguimos enviar pessoas à Lua. Cada peça tem uma função e se relaciona com outras através de entradas e saídas. Ao entender cada relação, pode-se prever ou planejar o resultado final.

Já um sistema complexo, mesmo possuindo poucos componentes, pode ter muitas interações ou então o comportamento de alguns componentes pode não ser previsto, e aí fica mais difícil prever o resultado final (pode ser algo bem diferente do esperado). É isso que acontece com sistemas que envolvem pessoas. Não temos como prever como cada pessoa irá se comportar ou que decisão tomará.

A complexidade de um sistema aumenta conforme:

- o número de componentes;

- a diversidade de componentes, ou seja, quantos tipos diferentes existem (ex. um formigueiro possui um número pequeno de tipos de formigas por suas funções);

- o número de interações; entre 2 elementos, temos um canal de interação; com 3 elementos são 3 canais; com 4 elementos, o número de canais dobra para 6;

- a diversidade nos tipos de interações. Ex. o Facebook considera poucos tipos de ligações. A mais comum é “amizade”. Dentro deste tipo maior (a rede social de um usuário), podemos ter “familiares”. Mas o número de tipos de ligações ainda é pequeno.

A consequência nefasta de um sistema muito complexo é que a mesma entrada pode gerar resultados diferentes.

Além disso, pode ocorrer o fenômeno “pilha de arroz/areia”. Você vai colocando um grão de cada vez e a pilha vai crescendo. Num momento, ao colocar apenas um grão, a pilha desmorona. Você se pergunta “por que caiu, se foi só um grão a mais?”.

A explicação está nas relações. Este grão influenciou 1 ou 2, mas cada um desses influenciou outros e assim por diante (leia sobre sistema exponenciais, série de Fibonacci e Lei de Potência). A influência pode ter sido mínima, por exemplo, o deslocamento mínimo de um grão. Mas vários deslocamentos pequenos podem ter desestruturado o equilíbrio da pilha.

Quais as implicações do estudo de sistemas complexos?

Análise de problemas e causas

Fica mais difícil de fazer manutenção numa máquina ou software com maior complexidade (muitos componentes ou muitas interações). As técnicas para aumentar coesão e diminuir acoplamento podem diminuir a complexidade. O objetivo é entender melhor como cada componente se relaciona (com quais outros e de que forma).

Previsões baseadas em fórmulas matemáticas

Se a relação entre os componentes é uma fórmula, podemos ter um sistema com muitas fórmulas envolvendo diferentes variáveis (ex. previsão do tempo, jogos que simulam administração de uma empresa ou ambiente).

A simulação pode ajudar a entender as diferentes consequências. Mesmo fornecendo como entrada os mesmos dados, os resultados podem ser diferentes num sistema complexo.

Previsões de mercados ou comportamento de grupos sociais

Simulações para tentar entender o que pode acontecer com o coletivo, sem precisar entender o comportamento individual. A ideia é fazer várias simulações mudando parâmetros e entender quais os resultados possíveis.

Simulações sociais são boas para compreender sistemas que envolvem pessoas ou seres vivos. O Software NetLogo foi feito para fazer este tipo de simulação.

Aplicações incluem planejamento de saídas de emergência e movimentação de manifestações de rua. Também pode-se tentar prever o resultado de ações de marketing nas vendas e na logística de uma empresa.