Gostaria de começar aqui te fazendo a seguinte pergunta: “Porque temos medo de errar, quando lideramos nossas empresas?”. Reflita bem.
Eu sei que a sua resposta é meio óbvia: “Porque nós não gostamos das consequências dos erros, Andrea! Que pergunta boba”.
Você está certo por um lado: sim, nós evitamos os erros porque odiamos as suas consequências.
Mas por outro lado, essa pergunta não é boba não, porque eu quero que você reflita comigo: quais são essas consequências?
Tenho certeza que para você vai ser fácil listar as principais e mais óbvias: primeiramente, custos! Além disso, frustração, perda de clientes, problemas de reputação, ineficiências, e muitas coisas mais.
Todas consequências ruins, não é?
Mas eu quero reformular a pergunta de forma diferente: “Quais podem ser as consequências positivas dos erros?”.
Agora ficou difícil, não é? Mas reflita bem.
Aprendizagem é uma. A possibilidade de fomentar a colaboração é outra (pense bem, ao errar e compartilhar comigo o erro você está me dando a chance de eu te ajudar). Descartar caminhos errados quando não sabemos para onde ir é mais uma. Além disso tudo, os erros podem nos tornar mais fortes pois nas vezes seguintes estamos mais preparados, a partir destes aprendizados, e assim por diante.
O mais interessante de tudo é que quando entendemos que podemos aprender dos erros, e que eles podem nos ajudar, mudamos totalmente a atitude diante deles e começamos a experimentar mais.
E é por isso que iremos explorar neste artigo como que as tecnologias da Web3, como por exemplo blockchain e NFTs podem nos ajudar a minimizar o custo da experimentação, e a maximizar o aprendizado a partir dela - ainda mais se errarmos.
Vamos começar com uma reflexão sobre o papel dos erros., que inclusive odiamos nos negócios, e que tentamos constantemente minimizar: saindo do mundo dos negócios, e indo para o mundo da ciência, você acha que um cientista vai descobrir alguma coisa se ele não se permitir errar? Obviamente não, pois justamente nem irá experimentar!
E veja bem que eu entendo muito de como um cientista pensa, pois cresci com uma em casa: a minha mãe, que é até hoje pesquisadora de células do câncer na Universidade de Gênova, na Itália. E quando eu era adolescente, lembro até hoje que nos dias em que ela voltava do trabalho e me dizia: “Nossa, filho, hoje o dia de trabalho foi ótimo!, eu já ficava empolgado e imaginava finalmente realizar o meu sonho de me tornar o filho de uma ganhadora do prêmio Nobel.
Só que não, porque assim que então eu perguntava para ela “Mãe, me conta! O que você descobriu?”, ela me olhava com cara estranha e falava “Mas Andrea, eu não descobri nada não”. Ai eu retrucava: “Mas como que você considera então seu dia bom de trabalho se não descobriu nada?”. Mas a resposta que me dava, me ensinou até hoje a forma em que deveríamos olhar para erros nos negócios. Ela dizia: “É porque eu consegui fazer muitos experimentos, e mesmo que todos falharam, eu descobri várias formas em que minhas hipóteses não funcionam”.
Percebe? Às vezes o aprendizado do erro no meio do caminho é mais importante do que o acerto de primeira para um cientista, porque se aprende muito mais com ele!
E porque um cientista aprende com o erro? Porque ele controla tudo que acontece no laboratório, e monitora todas as variáveis para poder aprender com elas. Isso não é verdade nos negócios (onde a gente não tem todas as variáveis sob controle! Pense no exemplo de uma empresa farmacêutica: ela sabe em tempo real como o paciente por exemplo reage à nova embalagem na hora dela pegar com a mão na loja? Obviamente não, pois esses são dados que só as farmácias, ou seja um intermediário, podem monitorar).
Porém isso está mudando: em um mundo da Web3 e do Metaverso que é 3d e imersivo, tudo é metrificado - e consequentemente todas nossas ações, experimentos e pilotos nos fornecem feedback, e é dele que precisamos para aprender com um erro!
Voltemos ao exemplo da embalagem diferente no mundo do Metaverso: se hoje a empresa farmacêutica não tem visibilidade da reação de uma nova embalagem de produto por parte do consumidor final, ao lançar uma nova embalagem no Metaverso ela poderá medir a dilatação da pupila do consumidor ao vê-la pela primeira vez, o tempo médio gasto a olhar para a bula, a porcentagem de clientes que colocam ela de volta na gôndola, a porcentagem que pega ele, e até a porcentagem dos indecisos que ficam olhando para ela sem saber o que fazer. Se você comparar essas métricas com as do grupo de controle, que é exibido a embalagem tradicional, a empresa farmacêutica irá saber qual das embalagens performa melhor. E caso a nova embalagem não tenha tido o impacto esperado, bem, pelo menos o erro foi detectado no começo, e ficou fácil e rápido agir em cima do aprendizado. Pense em como ficamos no escuro no mundo analógico, onde não conseguimos metrificar nada disso - e os erros nos ensinam pouco e nada.
Um exemplo claro desta oportunidade de entender melhor o cliente no mundo da Web3 vem da indústria da moda: o e-commerce de moda de luxo Farfetch lançou em Agosto 2021 uma funcionalidade que permite que as pessoas pré-encomendarem roupas de Balenciaga, Off-White ou Dolce & Gabbana que são apenas digitais. O site colaborou com o estúdio DressX, que projeta roupas virtuais, para obter uma renderização o mais convincente possível destas peças, que são então fabricadas no atelier apenas de acordo com as pré-encomendas - um formato é especialmente atrativo para marcas de luxo como essas.
Mas tem mais um segundo grande ponto relacionado aos erros, além da vantagem de obter feedback: no mundo dos digital twins e das simulações perfeitas, pense em qual mais uma das grandes consequências negativas do erro some do mapa? Pense bem: seus custos!
Ou seja, o mundo dos digital twins nos permite minimizar o custo ao máximo: no exemplo acima da embalagem do medicamento, obviamente é muito mais barato simular isso através do Metaverso, do que mandar a produzir essas embalagens, distribuir elas em farmácias selecionadas, esperar os dados de Sell-out das farmácias chegarem, analisar esses dados e ainda por cima fazer recall caso o teste não for bem sucedido!
Temos que de fato abrirmos ao mundo da Web3 que nos permite criar cópias virtuais de objetos, ambientes e até pessoas reais, para podermos minimizar ao máximo o custo dos experimentos, e, no caso, dos erros. Isso se aplica em todo setor: desde os custos de ensaios clínicos de novos medicamentos (que podem ser feitos de forma remota através de digital twins - ou seja réplicas digitais dos participantes, criados com os dados de saúde medidos em tempo real por wearables e sensores), até a experimentação da montagem de uma nova peça de carro na linha de produção (como a BMW faz, em parceria com a NVIDIA), até mesmo simulações de quebra de barragens no caso de mineradoras que possam prevenir, intervir e minimizar o custo de seus erros - que às vezes podem ser enormes!
Veja um grande exemplo disso no Metaverso: durante a pandemia de Covid-19, artistas, músicos, e até palestrantes como eu, não podiam se exibir presencialmente e isso estimulou a criatividade deles para achar formatos alternativos de engajar com seus fãs e público. E no mundo do Metaverso, onde como dissemos a experimentação é barata e nos fornece feedback, o DJ Marshmello (que é famoso também por ser um grande gamer) se juntou ao Fortines (um dos maiores jogos do mundo, da Epic Games, e grande exemplo de Metaverso) para fazer um experimento: ele tocaria "dentro"do Fortnite (obviamente dentro um estúdio, mas transmitido em tempo real no Metaverso), ao vivo para o público do Fortnite - sem nenhuma garantia obviamente que isso fosse funcionar: podia bem ser que as pessoas estivessem no Fortnite para jogar apenas, e não para assistir shows. Mesmo assim, já que os custos de um experimento como esse são minimizados no Metaverso, foram lá e fizeram. Resultado? Mais de 10 milhões de pessoas conectadas assistindo o show do Marshmello, que muito provavelmente se surpreendeu ao ter a maior audiência de sempre dele num contexto virtual.
Aqui a grande mensagem para os líderes é que no mundo da Web3 precisamos entender que nem todo erro é ruim, mas que existe uma certa categoria de erro que podemos definir de "erro inteligênte" (que tem certas características: é desenhado para nos fornecer algum tipo de feedback, e tem seu custo minimizado graças ao Digital), e que isso tudo nos leva a fomentar uma cultura antifrágil dentro da empresa. O que isso significa?
Pense numa barra de vidro: se ela cair no chão ele quebra, e você não faz mais nada com ela. Ele é frágil.
Ao mesmo tempo, pense numa barra de aço: se ele cair no chão ele não quebra, mas fica aí, no chão. Nada muda nele.
Agora, pense num osso: se cair e quebrar, ele volta a calcificar mais forte, para se preparar melhor para as próximas "pancadas".
Percebe? Muito se fala que empresas têm que ser resilientes, mas resiliência não é o suficiente no mundo da Web3: o termo vem da palavra latina "resilire" que significa "voltar ao estado normal". No mundo da Web3 e do Metaverso, onde cada experimento e erro nos fornece feedback e é mais barato, a grande habilidade dos líderes está em criar uma cultura antifrágil, que fomenta a experimentação constante e o aprendizado através do erro.
O objetivo é se enquadrar no quadrante direito acima na matriz que desenvolvi, que mede a cultura antifrágil ao longo de 2 grandes eixos: o grau de digitalização e o grau de aprendizado a partir dos erros. Com isso, dá para categorizar organizações em 4 grandes quadrantes, seguindo a imagem abaixo:
