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A ciência de vencer.

Se a economia tradicional concentra-se em verificar a maneira como os mercados atingem o equilíbrio, a teoria do jogo examina as estratégias usadas pelos jo­gadores para vencer, transformando-a no ideal para as interações complexas de uma economia em rede. Desenvolvida inicialmente por John von Neumann e Oskar Morgenstern, nos idos de 1940, como uma ra­mificação da matemática, a teoria do jogo transforma interações complexas em grades simplificadas, mos­trando os prováveis resultados positivos ou negativos de qualquer movimento. 

A utilização clássica da teoria do jogo está em analisar como uma empresa e seus concorrentes poderiam rea­gir a determinada estratégia ou a tal conjunto de acon­tecimentos. O desafio é calcular quais poderiam ser todos os fatores e jogadores.

O conhe­cimento cria crescimento econômico, que por sua vez esti­mula o conhecimento, que dá origem ao crescimento.

Os economistas tradicionais veem o crescimento como produto de pessoas e objetos: uma população que está aumentando estimula o crescimento oferecendo mais empregos; uma base de máquinas em expansão torna a mão-de-obra mais eficiente. A nova teoria do cresci­mento, fundamentada em um trabalho realizado nos anos 1950 por Robert Solow, defendida atualmente por Paul Romer, de Stanford, indica que o conhecimento -particularmen­te o tecnológico- é crucial para o processo. Embora possa parecer óbvio, esse ponto de vista subverte toda uma geração de teorias econômicas.

Na ausência de políticas autodestrutivas, a nova teoria do crescimento é essencialmente otimista: o co­nhecimento alimenta a si mesmo, ainda mais quando é reforçado pela tecnologia da informação. Assim, as economias baseadas no conhecimento podem espe­rar um progresso cada vez mais rápido, estimulado pela abundância cada vez maior de ideias.

Formas de extrair sinais do meiodo ruído.

Nenhuma equação pode prever o crescimento de um carvalho ou, segundo o exemplo clássico, saber se uma borboleta que agita suas asas hoje pode provocar uma tempestade um mês depois a 16 mil quilômetros de distância. Mas os computadores podem simular esses fenômenos, começando com algumas regras simples que descrevem um processo e depois aplicando-as milhares ou milhões de vezes.

Os modelos construídos nos computadores não são mui­to bons para fazer previsões. Mesmo quando as regras são bem compreendidas, é difícil captar todos os fato­res que interferem na evolução do mundo real. Mas o nível de compreensão criado pelos modelos pode dar sustentação a intuições e julgamentos das pessoas.

Como medir o significado.

Há cerca de 50 anos, Claude Shannon, engenheiro dos Laboratórios Bell, publicou uma monografia so­bre a primeira definição moderna de informação: uma mensagem que reduz a incerteza. E acrescentou que a quantidade de informação transportada por qualquer mensagem pode ser mensurada examinando-se o grau de redução da incerteza.

O trabalho de Shannon teve um impacto maior sobre a engenharia das telecomunicações que sobre a estraté­gia corporativa. Mas sempre é útil lembrar: a informa­ção é constituída por mensagens, ainda que corriquei­ras, que mudam nossas ideias a respeito do mundo.

O estudo de como e por que os grandes sistemas comportam-se de uma manei­ra que não pode ser explicada pela soma de suas partes.

Os mercados livres provavelmente são o melhor exem­plo de sistemas adaptáveis complexos (complex adaptive systems), como estes são conhecidos pelos pesquisa­dores que trabalham em locais como o Santa Fé Institute, no Estado do Novo México.

A teoria da complexidade, que teve origem no estudo de ambientes naturais, também ajuda a explicar como as “alças” de feedback podem provocar a parada dos sis­temas. Quer se trate de restrições na área de teleco­municações, quer sejam bilhões de dólares de subsídios em alimentos, criar círculos viciosos ou virtuosos é igualmente fácil. A vantagem é que, ajudando a reco­nhecer as inúmeras formas pelas quais os sistemas podem provocar panes não intencionais, a teoria da complexidade cria novas ferramentas para corrigi-las.

O tempo necessário para colocar um novo produto no mercado ou para atualizar um que já existe.

Antes da Revolução Industrial, o ciclo de produção muitas vezes tinha uma duração medida em séculos. Depois, veio sendo encurtado em função de merca­dos cada vez maiores e de tecnologias cada vez mais flexíveis. Os fabricantes de automóveis de Detroit po­diam dar-se ao luxo de levar dez anos para alterar um modelo básico, mas a concorrência dos japoneses, muito mais rápidos, mudou a situação. Hoje os profis­sionais exaustos que criam sites na Web falam sobre o “tempo da Internet”, na qual o tempo de produção está se aproximando de zero ou, em outras palavras, mudança e inovação ininterruptas e contínuas.

Ferra­mentas para criar, classificar, armazenar e mover dados.

Os computadores, os softwares usados por eles e as re­des que os interligam são as tecnologias fundamentais da nova economia, aquelas capazes de gerar capacida­des. A tecnologia da informação representa hoje, in­dividualmente, a maior parcela da economia dos EUA, aproximadamente 11 % do PIB. Mas a nova economia não se resume apenas a grande desenvolvimento tec­nológico. 

As novas tecnologias bem-sucedidas costumam come­çar como hobbies e lentamente substituem tecnologias mais antigas. (Vocês se lembram do caso das carrua­gens sem cavalos?) Com o tempo acabam por trans­formar setores e mercados inteiros. E, finalmente, passam a fazer parte da paisagem.

Ferramentas inteligentes.

A tecnologia da Era Industrial transformou os traba­lhadores em simples engrenagens. A revolução da in­formação não pode fazer isso. As máquinas podem continuar produzindo sapatos ou parafusos, quer haja alguém olhando, quer não. Mas a tecnologia de hoje tem a ver com comunicações, não com produção —e a comunicação exige o envolvimento ativo do ser humano. Portanto, se os computadores alienarem os traba­lhadores do conhecimento, que são o próprio sangue da companhia, ou atrapalharem o que essas pessoas precisam fazer para manter seus conhecimentos atua­lizados, estarão fazendo mais mal do que bem.

Forma abreviada de total offer test (teste de oferta total). Pesquisa do tipo central location, na qual uma amostra de consumidores é exposta a todos os componentes de uma marca nova ou ainda não lançada-o nome, a embalagem, a comunicação e o produto em si, de modo que todos esses componentes sejam avaliados separadamente, quanto a sua contribuição para a receptividade da marca.

“É a integração dos processos do negócio, desde o usuário final até os fornecedores originais, que proporcionam os produtos, serviços e informações que agregam valor para o cliente” (Prof Hugo Yoshizaki).