Por Dilma Campos.

Racismo algorítimico deve ser sempre lembrado na medida em que estamos depositando nossa confiança na inteligência artificial. Você já pensou sobre esta necessidade neste futuro próximo e o impacto disso nos negócios?

Joy Buolamwini, mulher preta, estava no primeiro ano de sua pós-graduação no MIT em 2015 quando criou um experimento chamado “Aspire Mirror”, que tentava mudar a imagem de seu rosto na tela do computador, para funcionar como se fosse um espelho, mas os softwares simplesmente não conseguiam reconhecer sua face. A Amazon criou um programa de inteligência artificial para encontrar bons candidatos a vagas de emprego, que discriminava mulheres no processo de seleção.

A empresa deixou de usar o programa, mas só descobriu a falha após um ano de desenvolvimento. Uma campanha de uma rede de farmácias patrocinadora da Seleção Brasileira Feminina de Futebol mostra uma resposta enviesada dos três chatbots de IA mais conhecidos do mundo – entre eles o ChatGPT – , que dizia que quem havia feito mais gols pela Seleção Brasileira era Pelé, quando a resposta correta seria Marta (119 gols, contra os 95 dele).

O que essas histórias nos alertam sobre a Inteligência Artificial?

Há um iminente risco de perpetuarmos os preconceitos de gênero, raça e etnia de nossa sociedade se continuarmos a usar a IA como temos feito até hoje. Um viés que pode trazer severos danos de imagem e reputação das marcas e consequências ainda piores para as pessoas impactadas pelos erros da tecnologia.

Esse alerta se torna ainda mais urgente considerando uma pesquisa do BCG que ouviu 1.400 executivos C-level, que diz que 89% dos líderes consideram a IA e a GenAI uma das três prioridades tecnológicas para suas empresas, sendo que mais da metade (51%) coloca estas tecnologias no topo da lista dos investimentos.

Se os negócios estão sendo redesenhados usando tecnologias emergentes como a IA, o que precisa ser feito para evitar erros como os das histórias contadas no início deste artigo?

Em primeiro lugar, alertar os executivos, lideranças e CEOs que tomam as decisões de investimentos na tecnologia sobre a importância da diversidade e da responsabilidade ética das marcas como premissas de desenvolvimento, em especial enquanto a regulamentação da IA ainda não foi aprovada. Afinal, os algoritmos da inteligência artificial são treinados com base em dados que precisam prever a diversidade de raça, gênero e etnia da população brasileira e mundial.

Parece óbvio, mas por que ainda precisamos falar sobre isso? Uma pesquisa do Google for Startups, “O Impacto e o futuro da Inteligência Artificial no Brasil” mostrou que falta diversidade nas empresas de IA: 49% não têm mulheres na liderança, 61% não têm pessoas negras nestes cargos e 71% não têm pessoas LGBTQIAPN+. Sem o olhar diverso, será que os programas de IA e os algoritmos que estão sendo desenvolvidos nesse ecossistema têm a premissa de incluir todas as pessoas em sua diversidade? Muito provavelmente não.

Uma iniciativa brasileira que está indo na contramão desta tendência é a DEB, uma IA desenvolvida pelo Instituto Identidades do Brasil, ONG que promove a igualdade racial no mercado de trabalho e na sociedade. Desenvolvida por uma equipe de especialistas em diversidade do Instituto, DEB tira dúvidas sobre a pauta étnico-racial, apoiando o letramento racial de empresas e organizações.

Antes de finalizar, quero destacar uma fala de Joy Buolamwini, a pesquisadora do início desse texto que, depois de ter descoberto as falhas nos sistemas de reconhecimento facial de pessoas pretas, intensificou os estudos e fundou a Liga da Justiça Algorítmica, além de publicar o best-seller Unmasking AI. Sua reflexão resume de forma exemplar porque as empresas têm de se preocupar com o tema, se não pela questão ética, pelo impacto disso no negócio: “Se você criou uma ferramenta de IA que não funciona para a maioria das pessoas do mundo, você acha que realmente criou uma boa ferramenta?”

Caroline Verre

Por Renata Horta – Diretora de Crescimento da Troposlab

A inovação não se sustenta somente em novas tecnologias, o gestor de inovação deve estar atento às tendências comportamentais que aceleram ou não sua adoção, assim como ao processo comportamental de apropriação tecnológico e o que suporta ou não esse processo. Com essa análise mais completa as empresas podem se preparar melhor, vencendo a ansiedade das decisões e criando caminhos mais prováveis para incorporar as inovações.

Expectativas versus realidade no desenvolvimento tecnológico

A inovação não se sustenta somente nas novas tecnologias, mesmo que seja instigante pensar em todo o potencial da Inteligência Artificial, por exemplo, esse hype pode gerar expectativas irrealistas. É conhecido o gráfico que compara expectativas versus realidade de novas tecnologias no tempo, as impressoras 3D, realidade aumentada e muitas outras passaram por essa curva.

Quando estamos diante do potencial tecnológico imediatamente começamos a discutir todas as possíveis aplicações que a tecnologia pode ter, em poucos minutos conseguimos construir cenários que vão se realizar 3, 5 ou 10 anos à frente. Não é possível discutir a importância e impacto que a Inteligência artificial já tem, nem a velocidade com que soluções estão sendo desenvolvidas e entrando no mercado, principalmente a partir das plataformas que foram colocadas à disposição nos últimos meses. Mas, usando esse exemplo, temos também que reconhecer que a complexidade de desenvolvimento, o custo de acesso e implementação, o nível de especialização exigido dos talentos envolvidos, a demanda por regulamentações, as preocupações com um tratamento ético ou com a privacidade e segurança, nos mostram onde realmente está pavimentado o caminho de desenvolvimento dessa tecnologia, bem distante das nossas expectativas futuristas, sejam elas otimistas ou pessimistas. 

São vários os fatores que nos levam das expectativas elevadas ao “Vale da Desilusão” como mostra o gráfico de Ian Beacraft apresentado em tradução livre para ilustrar esse artigo. A velocidade, o tamanho da incoerência entre realidade e expectativa e o tempo para chegar ao plateau de produtividade vão depender da tecnologia e de interesses sociais, econômicos e políticos.

O gráfico foi apresentado por Ian Beacraft – CEO e Futurista Chefe da Signal e Cipher.

Apropriação comportamental de novas tecnologias

Os estudos sobre o processo de adoção de novas tecnologias descrevem a existência de elementos comportamentais críticos, mas ainda podemos avançar muito no entendimento de quais são esses elementos comportamentais. Tatear elementos que influenciam esse processo pode ajudar a calibrar expectativas e tomar decisões que de fato ajudam a organização a se preparar para incorporar ou desenvolver novas tecnologias. 

Podemos começar separando essa apropriação em dois níveis: o coletivo e o individual.

No nível coletivo, temos as decisões políticas e econômicas, que vão depender muito do significado associado a essa nova tecnologia. A dificuldade de compreender e formar um nexo é um grande gargalo para isso. Se simplificamos demais, a insegurança do desconhecido pode tornar o processo muito mais longo. Entender as narrativas que estão sendo construídas e contribuir para visualização de cenários otimistas, favorece a construção de significados que engajam, geram interesse positivo e proatividade na solução das questões inerentes ao desenvolvimento da tecnologia.

Digamos que todo o coletivo está “resolvido” e que agora desejamos que as pessoas da organização se apropriem dessa nova tecnologia. Precisamos inicialmente reconhecer o que é esse processo, aqui descrito em 4 grandes etapas:

1. Curiosidade: nessa etapa entramos no passo “sei que existe” em que tomamos conhecimento da tecnologia e vamos através de informações básicas para o “sei para que serve”. Note que são dois passos muito diferentes, eles mudam a capacidade de discutir ou de criar soluções a partir dessas tecnologias. Nenhum desses passos é suficiente para se apropriar dentro de uma organização, mas é muitas vezes aqui que as ações de comunicação e cultura param.
2. Prática e Autoconfiança – nessa fase começamos a nos comportar ativamente diante da tecnologia, utilizamos e aprendemos como ela pode nos servir. É uma etapa que pode ser longa, precisamos ganhar repertório. Normalmente ela também ocorre de forma desestruturada, por tentativa e erro, gerando um processo de aprendizado que pode ser bastante frustrante, especialmente quando há pressão da organização para que seja incorporada. 
3. Conhecimento e prazer – nessa fase somos motivados pelos benefícios gerados e aprendemos um pouco mais, começamos a discutir e a modificar a tecnologia para nos servir ainda melhor. Isso acontece através de comunidades de prática, cursos de tecnologia, e bastante interesse. Aqui começamos a nos tornar capazes também de ensinar, apoiando o processo de quem está nas etapas anteriores.
4. Conhecimento e Prazer – nessa faze estamos no saber criar, aprofundamos no conhecimento da tecnologia, muitas vezes formalizando esse aprendizado em mestrados e doutorados, fortalecendo competências técnicas, e conseguimos efetivamente fazer parte das discussões de vanguarda e da criação tecnológica.

Resumidamente, estamos propondo 4 níveis de apropriação comportamental para os indivíduos. Reconhecer em que nível as pessoas da organização estão, em cada área por exemplo, e em que nível elas precisam estar para entregar a estratégia tecnológica, nos ajuda a planejar esse processo.

Reconhecer o processo humano de aprendizado por trás da apropriação é uma forma inteligente de planejar e acelerar a transformação digital das empresas. Quanto mais sistematizamos esse processo dentro das organizações, mais fácil será percorrer as diversas ondas de transformação tecnológica que estão por vir.

Idealmente, o planejamento do processo de apropriação tecnológica pode ser feito também por governos, entidades de classe e instituições que desejam fomentar empregos e novas tecnologias, uma vez que é condição necessária para seguirmos adiante como seres humanos felizes e produtivos em um ambiente tecnológico. A ausência do processo estruturado gera uma incapacidade de se adaptar que impacta de forma global a vida das pessoas e da sociedade.

Caroline Verre

Por Pedro Teixeira – Diretor de Futuro e Inovação da Troposlab

Inovação aberta é um daqueles vários conceitos do mundo da inovação que é fácil de entender e difícil de colocar em prática. O termo Open Innovation tem origem em 2003 com Henry Chesbrough, professor da Universidade de Berkeley e ex-gerente de empresas de tecnologia. Desde então, difunde-se pelo mundo e evoluí junto às empresas.

A lógica é simples: 

• em vez de sua empresa ter todas as ideias sozinha, ela pode colaborar com fornecedores, universidades, parceiros, clientes e concorrentes e trazer ideias, projetos e tecnologias de fora. Isso para ter produtos, serviços e processos mais competitivos no mercado em que atua;
• além disso, ela pode dar outros destinos para as ideias, projetos e tecnologias que surgem dentro do negócio e não são aproveitadas. Isso permite novas receitas com royalties, vendas de tecnologias ou por meio de receitas de spin offs que surgem a partir da empresa mãe.

Mas o que temos visto na prática em relação à execução de projetos de inovação aberta?

O primeiro aspecto que eu gostaria de abordar é justamente um que muitas empresas fazem e não reconhecem como inovação aberta. Principalmente dentro da indústria, é comum haver projetos de codesenvolvimento entre uma determinada empresa e seus fornecedores. Nesses casos, há ideias que surgem nos fornecedores e são implementadas conjuntamente nas indústrias ou ideias que surgem na indústria e são executadas nos parceiros.

Vamos pensar em um motor de carro como exemplo. Não faltam casos no mercado em que equipes de desenvolvimento de várias empresas diferentes (fornecedoras entre si) se juntam para desenvolver o projeto de um novo motor. Isso é inovação aberta, mas dificilmente o mercado enxerga dessa forma.

Outra relação importante, quando se fala de inovação aberta, é a que ocorre entre universidades e empresas. Nesse tipo de relação, é bem fácil entender em que um contribui e o outro recebe. As universidades são especialistas em desenvolver novas tecnologias.   Atuam no início do processo de desenvolvimento, estudando conceitos, experimentando e desenvolvendo metodologias e produtos com possibilidade de proteção intelectual (patentes e afins). Já as empresas são especialistas em transformar essas tecnologias em produtos. Isso ao criarem especificações de materiais, desenvolverem linhas de produção e otimizarem processos para a produção em massa. Nesse caso, o produto de um é a matéria prima do outro.

Olhando assim parece óbvio que a relação entre esses dois agentes evoluiria muito ao longo do tempo. Mas o  que vimos nos últimos 20 anos não é bem assim. Sim, houve evolução. Hoje, as universidades brasileiras têm Núcleos de Inovação Tecnológica (NITs), que são responsáveis pelo contato com empresas, as novas gerações de professores estão mais abertas ao relacionamento com empresas e a falta de vagas no mercado de trabalho para mestres e doutores recém-graduados faz com que eles estejam muito mais abertos a realizarem projetos em parceria com empresas.

No entanto, esses dois mundos ainda falam línguas diferentes. Os prazos na universidade são bem maiores do que as expectativas das empresas e a burocracia de parceiras e acordos de propriedade intelectual ainda afastam muitas instituições para longe dos pesquisadores. Hoje, há no mercado dois tipos de empresas se aproximando das universidades: aquelas que são obrigadas por lei a disponibilizar parte da receita e/ou lucro em P&D e aquelas que têm áreas de inovação e P&D muito estruturadas e enxergam potenciais parcerias tecnológicas.

E foi justamente por esse afastamento entre esses dois mundos que surgiu uma nova relação no mercado. A relação entre empresas e startups.

As startups, mesmo que inconscientemente, tornaram-se a conexão das grandes empresas com as novas tecnologias. Como esses negócios são mais ágeis, em alguns casos até surgiram ligados à universidade, eles já assimilaram alguma tecnologia ou, no mínimo, parte do uso dela em certo mercado, e transformaram em solução que as grandes empresas podem consumir internamente ou incorporar em seus portfólios.

Ainda assim, a relação entre grandes empresas e startups ainda é algo novo para ambos os lados. E há uma evolução nos formatos de relacionamento entre eles.

No início, as empresas associavam relacionamento com startups à execução de Hackathons. O tal do hackathon era solução para tudo. Um hackathon nada mais é do que uma “maratona hacker”: workshop prático de poucos dias no qual vários grupos com competência técnica de desenvolvimento de soluções (digitais, em geral) reúnem-se e pensam em soluções para problemas da empresa patrocinadora. Como resultado, a empresa tem várias soluções à disposição e os participantes competem por um prêmio ou pela possibilidade de ter aquela empresa como cliente.

Com o tempo, as empresas perceberam que precisavam nutrir relacionamento com essas startups, e que as soluções levavam tempo para serem desenvolvidas. Assim, muitas instituições migraram para programas de aceleração. Muitas empresas lançaram programas para atrair e selecionar startups que resolviam problemas cotidianos ou  tinham tecnologia para criar potenciais soluções. Essas startups aceleradas recebiam algum tipo de auxílio financeiro para execução de Provas de Conceito (POCs). Como resultado, a empresa ganhava um novo fornecedor mais tecnológico e a startup  um grande cliente. 

Esse processo ainda existe, mas nem sempre as empresas têm tempo ou recursos para criar estruturas desse tipo. Assim, várias delas migraram para processos de mapeamento de startups do ecossistema e apresentação interna dessas soluções para as áreas interessadas (RH, Produção, Compras). A diferença é que esses processos de mapeamento levam geralmente à contratação e não ao  codesenvolvimento.

Enquanto o mercado evoluia, algumas empresas perceberam que poderiam não só se tornar clientes dessas startups, mas também sócias. Afinal, elas contribuiam para o processo de desenvolvimento das soluções dessas startups. O problema é que, em geral, as startups não estavam dispostas a ceder percentuais de seus negócios em troca desse tipo de parceria. Por outro lado, elas continuavam com demandas por novos recursos. Por isso, as empresas viram a oportunidade de participar de outra forma: tornando-se investidoras.

Nascia aí o Corporate Venture Capital (CVC).

Algumas empresas criaram fundos para investir em startups. Além do papel tradicional de investidor, colocando recursos, as empresas têm a vantagem de usarem a estrutura e atuação em determinado mercado como campo de testes ou de expansão da atuação das startups. Assim, além do aporte investido, o CVC tem o potencial de expor a startup em dezenas, centenas ou milhares de clientes por meio das unidades ou canais de distribuição que a empresa já usa.

Mas tudo sempre vem com um desafio. Um CVC precisa funcionar dentro da trilha de investimentos já consolidada. Uma startup que captou recursos de um CVC pode precisar posteriormente de mais recursos que só conseguirá em um fundo de investimentos. Assim, os percentuais, a lógica de venda da participação em rodadas futuras e todo processo de relacionamento entre sócio e investidor precisa ser dominado pelo CVC para que ele não mate o desenvolvimento da startup. Às vezes, o mais rentável para ambos os lados será vender a empresa ou a participação de um sócio investidor. Entender e aceitar isso é fundamental para que o investimento seja proveitoso para as partes.

Já processos de inovação aberta com clientes e concorrentes são mais raros no mercado. Existem algumas iniciativas que ilustram as apresentações sobre o assunto. Mas, na prática, não é algo comum. Com os concorrentes talvez por raciocínio lógico. Já é difícil para uma empresa se abrir para a parceiros, fornecedores, universidades e startups; imagine para quem concorre pelos mesmos clientes. E, no caso de clientes, observa-se que as empresas ainda são receosas em compartilhar projetos em desenvolvimento. Elas se preocupam muito em manter uma comunicação eficiente com o cliente quando fazem algo em colaboração para que eles não fiquem com a impressão de que estão vendo algo inacabado.

Poderíamos ficar mais vários parágrafos falando sobre exemplos e possibilidades de inovação aberta,  mas espero que nossa discussão tenha lhe dado um primeiro retrato sobre o que tem funcionado ou não para que você trace suas próprias estratégias no tema.

Caroline Verre

A inteligência artificial (IA) no mercado do entretenimento ainda está em fase de entendimento de como pode ser impactada, mas já se vislumbra que será uma ferramenta que contribuirá significativamente para a produtividade e a criatividade, sem substituir os talentos humanos.

Há uma previsão de convergência entre cinema e jogos, com o entretenimento em tempo real, onde a IA desempenhará um papel crucial na renderização instantânea. É este o ponto que Lisa Su, CEO da AMD, em Conversa com Ryan Patel, Futurista e Claremont Graduate University, e David, responsável pelos efeitos visuais de Avatar 2, discutem no painel do SXSW 2024, “AI and Future”.

Pessoas de todas as idades estão explorando as possibilidades da IA, trazendo uma energia criativa para todos os campos. Cada vez mais estamos vendo produções de texto, vídeo e outras contribuições com a IA Generativa.

Mesmo com o montante de conteúdos, o objetivo é aumentar o poder computacional em espaços menores, tornando-o mais rápido e acessível. Considera-se que a IA seja a tecnologia mais relevante dos últimos 50 anos e a era da IA está transformando fundamentalmente nossa maneira de viver.

Segundo os especialistas, prevê-se que em uma década, a IA estará presente em todos os aspectos de nossas vidas.

Os chips (GPUs) usados na IA, antes adaptados de jogos, agora estão sendo desenvolvidos exclusivamente para esse fim. Em breve, teremos nossos próprios computadores com IA, independentes de conexão com a nuvem, o que representa uma mudança significativa da lógica de software para hardware.

Na discussão, os especialistas alertam que as empresas que investirem em IA terão vantagens significativas sobre aquelas que não o fazem. Isto já foi mencionado e inclusive é objeto de estudo de Alexandre Nascimento.

A IA está em constante desenvolvimento, aprendendo conosco enquanto nós aprendemos com ela, em um momento de evolução mútua sem precedentes. A construção de máquinas mais poderosas, mas que consumam menos energia, é essencial para os objetivos globais de sustentabilidade.

Dada a rápida expansão e o poder da IA, é crucial permanecer vigilante. Um conselho para pessoas e jovens é desenvolver habilidades de pensamento crítico e resolução de problemas, preparando-se para um futuro impulsionado pela inteligência artificial e que as referências estejam além do que os ‘search engines’ proporcionam.

Caroline Verre

Por Poliana Abreu

Ray Kurzweil é um futurista, inventor e autor conhecido por suas previsões sobre o avanço da tecnologia e seus impactos na sociedade. Co-Fundador da Singularity University, é famoso por suas previsões sobre a singularidade tecnológica, um ponto no futuro em que a inteligência artificial superará a inteligência humana, levando a mudanças profundas na sociedade e na própria natureza humana.

Desde que foi publicado pela primeira vez em 2005, “The Singularity Is Near” de Ray Kurzweil e sua visão de um futuro exponencial geraram um movimento mundial. As previsões de Kurzweil sobre avanços tecnológicos em grande parte se tornaram realidade, com conceitos como IA, máquinas inteligentes e biotecnologia agora amplamente familiares ao público.

Presente no SXSW de 2024, Ray conversou com o jornalista Nick Thompson, sobre seu novo livro: “The Singularity Is Nearer” que será publicado em junho de 2024.
Tal como um cientista que procura investigar o sentido dos fenômenos e a lógica por traz das movimentações sociais, Kurzweil está sempre investigando questões que atravessam a sociedade. Isso implica que, muitas vezes, as respostas não serão objetivas e simplistas como muita gente quer.

Em certos momentos, Ray estava sendo requisitado no papel de prever algumas questões futuras. Não se tratava apenas disso. O “espírito do tempo” é compreender lógicas, energias, pulsões e o que atravessa uma sociedade.

Em seu último livro, Kurzweil previu que até 2029 os computadores alcançariam o nível de inteligência humana, desbloqueando soluções para os maiores desafios do mundo. Agora, o cientista acredita que até a década de 2030 a inteligência artificial se tornará superinteligente, ultrapassando em muito nossas capacidades e possibilitando avanços médicos na luta contra o envelhecimento.

Para Ray Kurzweil, cruzamos a fronteira da criatividade. É perceptível que isso tem ocorrido, principalmente com ajudas de IA Generativas. Cada vez mais nossa criatividade, que antes era recolhida por referências ou “criada do 0”, agora também acompanha um processo de criação a partir de dados massivos que as grandes corporações produzem.

Ele afirmou mais de uma vez, que se formos “diligentes”, a partir de 2029 entraremos num ciclo de rejuvenescimento. Dentre as inferências e deduções que um cientista lógico pode entregar, Kurzweil diz que até 2045 seremos capazes de conectar nossos cérebros diretamente à nuvem, aumentando nossa inteligência em um milhão de vezes e expandindo nossa consciência de maneiras que mal podemos imaginar.

Esse ponto de avanço tecnológico é conhecido como a “Singularidade”, mas ainda exigirá algumas questões, que se concentram em:

Poder computacional: Refere-se ao aumento exponencial na capacidade de processamento dos computadores, permitindo que realizem tarefas cada vez mais complexas em um tempo cada vez mais curto. Isso é crucial para o desenvolvimento e aprimoramento de inteligência artificial e outras tecnologias avançadas.

Interfaces Cérebro-Máquina (Brain-Machine Interfaces): Essas interfaces permitem uma comunicação direta entre o cérebro humano e as máquinas, permitindo que os indivíduos controlem dispositivos externos ou até mesmo interajam diretamente com sistemas de computadores. O desenvolvimento de interfaces cérebro-máquina é fundamental para a fusão entre humanos e inteligência artificial, conforme avançamos em direção à singularidade tecnológica.

Essa investigação do cientista, que procura compreender o “espírito do tempo” contemporâneo, chamou atenção da comitiva alemã em peso e é sempre uma questão que Ray Kurzweil traz para nós. Por isso podemos pensar ao seu lado sobre o futuro, ler e discutir algumas questões que sua contingência vem mostrando em seus pensamentos.

Caroline Verre

A pobreza da favela em um museu por meio das tecnologias sociais

A manhã do terceiro dia de SXSW começou com muita brasilidade e inovação social na Casa São Paulo, iniciativa da InvestSP, agência de desenvolvimento do Estado de São Paulo, que tem como objetivo desenvolver o Estado por meio da atração de investimentos, promoção de exportações, incentivo à inovação e melhorias no ambiente de negócios.

Edu Lyra, da Gerando Falcões, abriu o Favela Day, no SXSW 2024, com a energia e a clareza dignas de quem persegue um Propósito Massivo Transformador. Essa inspiração, de ir além do lucro para buscar impactar positivamente a sociedade em larga escala, nos ajuda a orientar a direção estratégica de longo prazo, motivando todos, tal como Edu Lyra coloca, em prol de uma causa maior e servindo como um farol orientador para tomadas de decisão alinhadas aos valores e propósitos da organização.

Na SingularityU, falamos muito sobre o “moonshot”, essa meta ousada e disruptiva que nos direciona a resolver grandes desafios globais utilizando tecnologias exponenciais.

O Moonshot da Gerando Falcões é claro e foi reforçado em Austin: Transformar a pobreza da favela em peça de museu.

Para atingir este Moonshot, Edu trouxe sobre a importância da “Ficção Social”, que é uma postura de resiliência, quase teimosia para que o sonho não seja engolido pela realidade.

Edu conta que no início da sua jornada, recebeu muitos ‘nãos’ e isso o ensinou a “Querer teimar na vida quando te dão um não como resposta” e, mesmo olhando obstáculos (não ter dinheiro, não querer ajudarem), é necessário encontrar caminhos e alternativas para fazer o que você sonha.

A Gerando Falcões cresceu de apenas uma favela para cinco e agora conta com 300 colaboradores, focados na missão de acabar com a pobreza. Esse crescimento foi feito por um plano estratégico, baseado em 4 tecnologias
sociais:

Rede de líderes: Isso começou há 5 anos atrás. Pensando em mudar o Brasil, Edu destacou que precisamos de muita densidade de líderes reais. A Falcon’s University foi feita para formar líderes sociais e empreendedores. Hoje são 2.000 líderes sociais nas favelas no Brasil graças a este movimento comunitário.

Favela 3D: Digital, digna e desenvolvida. A representação da construção de um bairro de favela é só o começo para colocar esta peça em um grande museu da pobreza, principalmente para lembrar que isso só pode estar no passado e o futuro será diferente. Acabar com a pobreza das favelas está começando por São Paulo e estas iniciativas.

Decolagem: “A gente lida com pobreza da mesma forma. Com mesmo remédio. Mas a realidade não é assim.” Com esta frase, Edu Lyra mostrou que a Gerando Falcões criou o projeto “decolagem”, que é um programa transformador, onde cria trilhas personalizadas de superação de pobreza de cada família. Eles atuam como mentores sociais para 60 famílias.

Junto com essa família, o mentor cria trilhas de superação para ela sair da pobreza. Toda a família tem uma trilha com metas. Quando o mentor visita a família, ele está ajudando a sair dessa condição. Ninguém aprende a sair da pobreza na escola.

Isso se trata de um processo social, pragmático e mental que não se aprende sozinho. Essas mentorias dão autoestima para evoluir socialmente. Isso tudo com base em dados e índices que vão sendo acompanhados durante os anos. “O contrário de pobreza não é riqueza. É dignidade”, destacou Edu Lyra.

As Maras: As mulheres têm um desafio especial de colocar no ambiente de trabalho. Em média, cuidam de cerca de 3 a 4 filhos. Como sair da pobreza de forma resiliente nesta situação complicadíssima que tem até problemáticas de gênero?

A resposta dada pela Gerando Falcões está pelas Maras: Mulheres focadas em vender roupas de segunda mão na favela. São mulheres que começaram a gerar renda, melhorar sua situação e agora já contam com mais de 1.000 mulheres. Segundo Edu Lyra, a convergência dessas 4 tecnologias pode vencer a pobreza.

Para encerrar, Edu trouxe seus Aprendizados nestes anos à frente do Gerando Falcões:

Amor e missão: Se você não ama o que você faz, nos momentos mais difíceis vira tortura. Para ele, o Brasil precisa de um sonho que parece impossível para, finalmente, deixarmos o discurso de país do futuro e sermos efetivamente.

Isso é ser guiado por missão. Missão é diferente de um trabalho. Missão você dá tudo que possui e destacou o quanto “a gente faz tudo em torno de uma missão”.

Pessoas com as quais trabalhamos: Empreender é uma oportunidade de conhecer pessoas incríveis e ter uma trajetória incrível com elas.

Mais do que isso: é nos momentos de crise que as pessoas se conectam. O que o empreendedor precisa é um grupo de pessoas de time que estão dedicadas e vai falar: você não vai desistir.

Empreender é escolher gente que estará conosco. Ao fim, trouxe um recado para os negócios e líderes brasileiros: “Temos que encontrar um modelo de geração de renda em escala para a base da pirâmide além do acúmulo de capital para um grupo pequeno.”

Caroline Verre