O Starship da SpaceX, o foguete mais poderoso já construído, decolou de uma plataforma de lançamento na costa do sul do Texas na manhã de uma quinta-feira de abril de 2023. Ele explodiu no ar logo após a decolagem, o que aparentemente indicava um enorme fracasso – mas a verdade é que assim que explodiu, a equipe da SpaceX já estava comemorando o resultado do teste.
Eles escreveram no X (antigo Twitter): “Com um teste como este, o sucesso vem do que aprendemos, e o teste de hoje nos ajudará a melhorar a confiabilidade da Starship, pois a SpaceX busca tornar a vida multiplanetária”.
Elon Musk, o fundador da Space X, também fez um post parabenizando a empresa e disse que a equipe “aprendeu muito” na preparação para o próximo lançamento de teste que, segundo ele, acontecerá em alguns meses.
Percebe o paradoxo? No caso deles, entenderam que a explosão de um foguete fosse até quase necessária para aprender alguns detalhes antes de outra missão – que provavelmente será bem-sucedida. Caso não tivessem se permitido errar, quem sabe se eles estariam onde estão hoje – inovando de forma profunda no setor de exploração espacial. Isso é um pouco atitude de cientista. O problema é que isso é o oposto de atitude de líder e gestor, que sempre buscam minimizar o erro.
Mas no mundo da Inteligência Artificial, onde tudo é metrificável (e, de fato, ela consegue nos ensinar mais do que qualquer outra coisa a partir desses dados), uma cultura do erro ou, como eu gosto de dizer, “antifrágil”, é fundamental. E é do papel da IA para conseguir tudo isso que iremos falar neste artigo.
Veja bem: recentemente assisti ao especial da Netflix chamado “Return to Space” ou, em português, “De Volta ao Espaço”, que narra a trajetória da SpaceX. Ele oferece uma visão aprofundada dos desafios da exploração espacial e de como a equipe talentosa da empresa aerospacial de Elon Musk trabalhou para superá-los.
No decorrer do documentário, é brilhantemente ilustrada uma verdade crucial sobre liderança. Depois dos desastres com as missões da Columbia e Challenger, a NASA, de forma compreensível, tornou-se bastante avessa ao risco. Com o intuito de evitar falhas públicas, passou a ser extremamente cautelosa, até demais, segundo muitos especialistas.
Eles testaram cada detalhe de suas invenções inúmeras vezes e não arriscavam nada a menos que tivessem 100% de certeza de seu funcionamento. Embora isso tenha evitado novos desastres, também limitou a inovação e tornou o progresso devagar.
Ao contrário, a SpaceX foi fundada sob a premissa de que a inovação requer erros. Essa ideia era defendida principalmente por Elon Musk. Nos primeiros dias, a SpaceX cometeu uma série de erros públicos e embaraçosos, e muitos de seus gerentes pensaram que Elon ficaria furioso e demitiria a equipe.
No entanto, Musk — cujo dinheiro era literalmente queimado a cada explosão e falha de ignição — adotou uma abordagem diferente da NASA. Ele entendeu que a exploração espacial só pode avançar com inovação e que isso é arriscado. Os fracassos são inevitáveis, mas, se vistos sob a luz correta, fornecem lições inestimáveis. Portanto, ele promoveu uma cultura na SpaceX em que as pessoas se esforçavam para alcançar a perfeição, mas não se apavoravam quando falhavam. Elas experimentavam, aprendiam e inovavam ainda mais. Eventualmente, alcançaram um desempenho excepcional, impulsionado em parte pelo “poder do fracasso”.
Você pode discordar dessa mentalidade, pois como líder valoriza o sucesso. Você se esforça, exige o mesmo dos outros, estabelece metas altas, motiva, treina e tenta inspirar. Ótimo para você, mas quero frisar que o sucesso não é ruim, no entanto, o fracasso é quase indispensável para alcançá-lo. Portanto, uma ferramenta adicional em sua caixa de ferramentas como líder deve ser a forma como você encara o fracasso.
Conheço líderes que estabelecem padrões tão elevados e reagem tão negativamente ao fracasso que suas equipes se paralisam pelo medo de errar. Eles preferem desempenho medíocre a arriscar lutar por metas mais altas. Você não quer isso. Esse tipo de mentalidade inibirá a inovação e estagnará sua empresa.
Em vez disso, você quer ensinar sua equipe a refletir sobre o fracasso — a aprender com ele e usá-lo como combustível para o crescimento.
Essa não é apenas uma mera chamada motivacional. Todos os grandes líderes, desde Michael Jordan a Thomas Edison, de Elon Musk a Steve Jobs, falharam de forma audaz e frequente. Mas a excelência veio com o tempo, pois eles estudaram seus fracassos, não os temeram e se tornaram melhores por meio deles. É isso que você quer em sua empresa
Resumindo, seja a SpaceX e não a NASA.
Você pode dizer: “essa é uma ideia interessante, mas meus erros são caros e pouco informativos. Acabo perdendo o controle dos custos e nem sempre sei o que eles querem me dizer.”
Bom, não hámais desculpas para continuar assim, já que a tecnologia nos permite minimizar o custo dos erros e maximizar os aprendizados a partir deles. Em particular, entre essas tecnologias, temos a Inteligência Artificial (IA).
A primeira coisa a entender é que os recentes avanços na área de IA permitem que ela aprenda com seus erros. Isso levanta uma questão importante: se a IA aprende com erros e nós humanos não, corremos o risco de ser substituídos mais rapidamente do que imaginamos? Nos últimos meses, os pesquisadores da OpenAI se concentraram no desenvolvimento de uma IA capaz de aprender melhor. Agora, os algoritmos de aprendizado de máquina conseguem se auto treinar e um novo algoritmo permite que a IA aprenda com seus próprios erros, de maneira similar aos seres humanos.
Esse desenvolvimento advém de um novo algoritmo de código aberto chamado Hindsight Experience Replay (HER), recentemente lançado pelos pesquisadores da OpenAI. O HER permite que um agente de IA “olhe para trás” em retrospectiva após concluir uma tarefa e reformula as falhas como sucessos.
Para ilustrar, lembre-se de quando aprendeu a andar de bicicleta. Nas primeiras tentativas, você falhou em manter o equilíbrio. No entanto, essas tentativas ensinaram o que não fazer ao se equilibrar numa bicicleta. Cada falha o aproximava do objetivo, mostrando como o ser humano aprende.
Um segundo ponto crucial é entender que a IA pode ajudar a minimizar os erros que cometemos, especialmente na análise de dados. Humanos são propensos a vieses e subjetividade na interpretação de dados. Mesmo se a análise for correta, ainda podemos tirar conclusões precipitadas. Contudo, a IA consegue evitar esses erros humanos, analisando dados de forma imparcial. Também, com a IA, os algoritmos podem criar visualizações de dados claras e intuitivas, ajudando-nos a interpretar os dados com mais precisão.
Isso nos leva à terceira grande consideração sobre o papel da IA na interpretação de erros: a importância dos dados. Hoje, graças à Internet das Coisas (IoT), sensores, wearables e outros, podemos aprender muito mais do que no passado. Considere o caso da SpaceX. Atualmente, é possível mensurar as razões dos erros e fracassos com muito mais precisão do que nas antigas missões da NASA, graças a tecnologias avançadas de IoT que monitoram tudo em tempo real. Esses dados são um insumo valioso para a IA identificar as razões e lições aprendidas com os erros cometidos.
Em resumo, as inovações tecnológicas possibilitam que a Inteligência Artificial contribua mais efetivamente para a manutenção de uma cultura voltada ao aprendizado com os erros. Mas a tecnologia não resolve tudo sozinha: é o líder que realmente possibilita isso ao criar um ambiente de experimentação e erros onde as pessoas sentem “segurança psicológica”. Esse conceito, popularizado pela professora de Harvard Amy Edmondson, expressa a crença de que alguém não será punido ou humilhado por expressar ideias, perguntas, preocupações ou erros.
Portanto, como sempre enfatizo, mesmo com a mais avançada tecnologia (como a Inteligência Artificial) em uma empresa para auxiliar no aprendizado com os erros, se isso não for acompanhado por uma transformação humana e cultural, a tecnologia será ineficaz.
Andrea Iorio
