Jacques Wainer
Versão de 28/3/2001
Pode-se dizer que a informática como um fenômeno de mercado tem 40 anos. Nos anos 60 e 70 a informática se resumia ao grandes computadores, a fabricantes como IBM, Digital, etc, e a programas de caráter mais empresarial, tais como sistemas de controle de estoque, de recursos humanos, de contas a pagar, etc. Os anos 80 viram o surgimento dos micro computadores e da informática pessoal, isto é programas de uso individual, tais como planilhas, editores de texto, etc. Também é deste período o investimento em redes (locais) que interligam os vários computadores. E a segunda metade dos anos 90 viu o surgimento da Internet como um objeto de consumo de massas.
Quanto dinheiro foi investido, por exemplo, nos Estados Unidos nestes 40 anos da era da informática? Segundo o Departamento de Estatísticas do Trabalho (Department of Labor Statistics - DLS), a soma de todos os investimentos em computadores nos Estados Unidos, de 1960 a 1998 é de 500 bilhões de dólares (dolar de 1996); em software gastou-se 1 trilhão de dólares (dolar de 1996) e em comunicações, outros 1 trilhão de dólares. Estes números não dizem muito pois tanto software quanto computadores são substituídos. Se contarmos a desvalorização, etc. o valor acumulado em 1998 dos bens de computadores nos EUA era de 228 bilhões de dólares (em dólares de 1996), e em software, 250 bilhões de dólares. (DLS-2000)
Quanto, nestes 40 anos, este investimento trouxe de aumento de produtividade, de aumento de riquezas para as empresas e para as nações de modo geral? Não há nenhuma evidencia que a informática trouxe qualquer aumento de produtividade no setor terciário nestes 40 anos. Ou seja os trilhões de dólares investidos em informática não trouxeram nenhum beneficio para quem os investiu. E pensarmos num nível de tarefas individuais, por exemplo a edição de um texto, parece obvio que editar um texto no computador é muito mais eficiente que edita-lo numa maquina de escrever, principalmente no que se refere a correções de erros: qualquer editor de texto permite que se corrija apenas a palavra que esta errada, em vez de ter-se que redigitar toda a pagina no caso da maquina de escrever. Qualquer editor moderno ainda aponta erros de ortografia e propõe correções. Parece óbvio que produzir um texto deve ser muito mais rápido quando feito através do computador do que usando uma maquina de escrever. Como isso não trouxe benefícios para a produtividade das empresas? Da mesma forma se pensarmos em sistemas organizacionais tais como controle de pagamentos, de conta corrente nos bancos, etc, parece inadmissível que tais sistemas não trouxeram beneficio para bancos, por exemplo, ou para grandes companhias de venda em varejo que podem fazer um controle mais rápido e preciso sobre seus estoques.
Esta aparente inabilidade de investimentos em informática se traduzirem em aumento de produtividade é chamado de paradoxo da produtividade. O paradoxo parece ter sido primeiro tornado público por Robert Solow em 1987 que disse "os computadores estão por toda parte menos nas estatísticas de produtividade". Desde então o paradoxo tem sido estudado por uns poucos pesquisadores na sua maioria americanos, o que é surpreendente tendo em vista a importância do assunto. Entre os pesquisadores que estudam o fenômeno estão
É importante notar que os pesquisadores que estudam o paradoxo não são membro de seitas minoritárias dentro da economia: os dados que embasam a existência do paradoxo são dados obtidos pelo Departamento de Estatísticas do Trabalho (DLS) do Departamento de Comercio americano, e mesmo nas publicações de 1999, este departamento concorda com as avaliações que o paradoxo é real mas aponta otimisticamente para indicações de melhoria. Dos pesquisadores listados acima, apenas Eric Brynjolfsson defende a posição que o paradoxo não existe, mas suas opiniões são recebidas com um grande entusiasmo pelo jornalismo econômico. XXX
O modo como o paradoxo é tratado pela imprensa, a baixa quantidade de publicações acadêmicas a respeito, etc é um fenômeno que por si só merece um estudo mais aprofundado – se trilhões de dolares estão sendo investidos sob a justificativa de aumento de produtividade que não esta acontecendo, por que tão poucas pessoas sabem disso? Alguns aspectos deste fenômeno parecem explicáveis: o poder da área de produção de IT na economia, o medo de ser associado com uma visão ludita da tecnologia, o poder que setores de informática detêm dentro de organizações, apego ingenuamente otimista às potencialidades da Internet e outras tecnologias de redes, etc.
Porque nos preocuparmos com produtividade? O senso comum nos diz que existem outras medidas econômicas que são mais importantes para o cidadão que produtividade. Por exemplo, renda familiar, ou inflação , ou desemprego parecem ser medidas econômicas que tem impacto sociais mais importantes. No entanto, segundo a teoria clássica de economia, produtividade é uma media de extrema importância.
Em termos abstratos, produtividade é uma medida de eficiência na conversão de recursos em bens econômicos, isto é, é a relação entre o que é produzido (bens e/ou serviços) e recursos que são usados para produzi-los. Neste capitulo estamos interessados em produtividade do trabalho, ou do trabalhador, e portanto, o recurso usado, e portanto o denominador da relação, são horas totais trabalhadas.
Há várias medidas de produtividade do trabalho, o que por si só gera muito debate e falsas conclusões quando comparamos resultados da literatura. Do ponto de vista macroeconômico, isto é, para todo um pais, a medida tradicional de produtividade do trabalhador é produto interno bruto por horas totais trabalhadas. Uma outra medida usada pelo BLS é produto interno de negócios (business sector output) por horas totais trabalhadas. O produto interno de negócios nos EUA é por volta de 80% do PIB e não inclui produtos e serviços gerados pelo governo, por instituições que não visam lucro, e pelo trabalho domestico.
Quando falamos de um setor da economia em particular, por exemplo montagem de carros, ou produção de frango congelado, pode-se medir produtividade do trabalhador pelo produto interno bruto daquele setor dividido pelas horas totais trabalhadas, mas isto pode gerar alguma distorção pois como um todo aquele setor precisa adquirir serviços ou insumos de outros setores da economia. Por exemplo a montagem de carros compra peças de fornecedores, varios tipos de aço, etc. Portanto sempre que possível, deve-se calcular produtividade como o valor agregado (isto é, o valor do bem produzido menos os custos dos insumos necessários para produzir o bem) dividido pelas horas totais trabalhadas.
Existe uma outra medida de produtividade que é relevante quando se fala sobre TI. Os ganhos de produtividade podem ser divididos em duas partes: ganho devido ao investimento de capital no trabalho (ou no trabalhador) e ganhos devido a técnicas, tecnologias, engenharia, etc. Ou seja, o ganho de produtividade num porto pode ser devido a compra de um guindaste novo (ganho devido ao capital), ou porque se organizou os guindastes existentes de um tal jeito que é possível descarregar navios mais rapidamente (ganho devido a técnica ou a mudanças na organização do trabalho). Este último componente é chamado de produtividade multi-fatorada (multi-factor productivity – MFP) ou fator total de produtividade (total factor productivity –TFP). Os pesquisadores que trabalham com produtividade de TI tendem a concordar que os ganhos de TI deveriam aparecer como produtividade multi-fatorada; isto é, TI causaria uma mudança na forma de trabalho. Eu discordo desta posição. Me parece que investimento em TI para um trabalhador de informação deveria ser comparável a comprar um guindaste para um estivador, são investimento de capital em ferramentas que aumentam a produtividade do trabalhador que as usa.
Quando falamos de uma empresa em particular, as medidas de produtividade do trabalho mais comuns são:
faturamento por horas totais trabalhadas, faturamento por funcionário, lucro por funcionário ou lucro por horas totais trabalhadas.
Por outro lado quando pensamos em tecnologia de informação, em particular em aquisição de TI numa empresa, pode-se entender isto como um investimento que esta sendo feito pela empresa, e portanto neste caso estamos interessados na produtividade do investimento, ou seja quando dinheiro vai ser ganho tento em vista o investimento que se pensa em fazer em TI. É claro que o dinheiro que vai ser ganho virá de ganhos na produtividade do trabalhador que possuirá mais ferramentas computacionais (computadores, software, infra-estrutura, etc) para executar suas tarefas. Mas do ponto de vista de uma decisão empresarial, investir em TI deve ser tratado como qualquer investimento. Produtividade de investimentos são medidas por
ROI (return on investment) que é a relação entre o dinheiro que se espera ganhar (por ano) e o que foi investido. Um ROI de 40% significa que a cada ano espera-se ganhar 40% do que foi investido. Outra forma de medir ROI é o periodo que levará para que os ganhos compensem os investimentos. No exemplo anterior o ROIseria de 30 meses, isto é, depois de dois anos e meio o investimento já se pagou e a partir daí ele passa a "dar lucro".
Existe duas razões pela qual a produtividade é uma medida de extrema importância. A primeira é que na economia clássica, o aumento de produtividade é um dos limites para o crescimento real da economia. A idéia é a seguinte: a economia de uma nação esta limitada apenas pela sua capacidade de produzir, quem produz mais tem uma economia maior. Então o aumento da economia se da por duas razoes: 1) ou mais trabalhadores entraram no sistema produtivo, e portanto estes trabalhadores a mais produzem mais e portanto a economia cresceu, ou 2) ou a produtividade dos trabalhadores aumentou, isto é os mesmos trabalhadores agora produzem mais e portanto de novo a economia. Assim, no caso clássico o aumento de economia é a soma do aumento de produtividade com o aumento (proporcional) da força de trabalho: se a produtividade aumentou 2% e a força de trabalho outros 1%, a economia então pode crescer 3%. Alem do mais, aumento de produtividade é classicamente a única forma de tornar um bem ou serviço mais acessível: o aumento da força de trabalho aumenta a produção de um bem por exemplo, mas o custo "mínimo" deste bem não diminui com o aumento do numero de trabalhadores que produzem o bem mas apenas com o aumento de produtividade na produção do bem. Por outro lado, o aumento de produtividade normalmente gera num primeiro momento um maior desemprego: se uma empresa pode fazer o mesmo numero de bens com o mesmo numero de funcionários, ela despedirá os funcionários extras. Talvez por causa desta forte correlação entre produtividade e desemprego (ou pelo menos um desemprego inicial), pessoas preocupadas com o bem social não dão a atenção devida à produtividade.
É claro que a economia real é mais complexa que isto, mas de um certo modo tanto o crescimento da força de trabalho como o aumento da produtividade são talvez os fatores básicos de um crescimento real e prolongado da economia. Por exemplo, nos anos 70 e 80 quando se falava de uma perda do poderio econômico dos estados unidos frente ao Japão e talvez a Alemanha, o que se falava como sendo as causas desta perda era exatamente o baixos ganhos de produtividade americanos em relação aos japoneses, especialmente os devidos ao uso de tecnologias de fabricação (robôs etc) e os devidos ao aumento de qualidade. As visões de uma "nova economia" ou pelo menos um novo ciclo de liderança econômica americana que surgiram em 1999 vem principalmente da avaliação do aumento de produtividade da economia americana no período 1995-2000.
A segunda e talvez mais importante razão para se falar em produtividade é que produtividade é a medida pela qual se deve julgar, comparar, e avaliar tecnologias. O principal objetivo (do ponto de vista clássico) de desenvolver ou comprar uma tecnologia é o aumento de produtividade. A principal razão para comprar um guindaste se você é o dono de um porto é que o guindaste permite que você faça mais como por exemplo descarregue containers mais pesados, ou faça o mesmo serviço que antes com custos menores.
Certamente a área de produção de TI se beneficia da crença que a tecnologia de informação é necessária ou contribui para o aumento da produtividade de nações e empresas. Uma visão mais limitada de TI incluiria os fabricantes e vendedores de computadores e outros equipamentos correlatos (impressoras, equipamento de redes, etc), e fabricantes e vendedores de software. Provavelmente deveríamos também incluir toda uma ara de prestação de serviços na área de informática, desde consultorias, manutenção, escolas especiais, etc. Mas uma visão mais ampla das tecnologias de informação incluem também as telecomunicações, tanto a produção de equipamento de telecomunicações (centrais, telefones, cabos, transmissores, etc) quanto o fornecimento do serviço.
No entanto, o departamento de comercio americano inclui outras áreas de negócios como componentes do setor de produção de TI. Em particular a área de transmissão de radio e TV, TV a cabo, etc, e a produção de bens nestas áreas (televisores, rádios, equipamento de transmissão). No geral as áreas de produção de TI são classificadas em 4 grandes famílias:
Os setores acima correspondem, na média entre 1990 a 1997, a 8.2% do PIB privado, não agrícola, americano (sem contar agricultura, o governo e atividades de organizações que não visam o lucro). Deste grupo, os que produzem bens físicos (itens 1 e 3), correspondem a 2% do PIB privado, não agrícola dos EUA e o subconjunto que produz serviços (itens 2 e 4) corresponde a 6.2%.
Em 2000, as o setor de produção de TI gerou 8% do PIB americano, mas foi responsável por 30% do crescimento de economia americana naquele ano. Mais importante, este setor tem crescido 10% ao ano nos EUA (DE-2000).
Em 1998 as empresas de produção de TI empregavam nos EUA 5.2 milhões de pessoas, ou 4% da forca de trabalho americana, com um salário médio anual de US$ 58.000,00 (o salario médio americano em 2000 foi de US$ 31.400,00 ao ano).
A importância de TI na economia americana pode ser vista de outras perspectivas. As dez maiores empresas americanas em termos de valor de mercado de suas ações são na ordem : Microsoft, Cisco, GE, Intel, Exxon, Oracle, Lucent Technologies, Wall-Mart, IBM, AT&T. Destas, Microsoft, Cisco, Intel, Oracle, Lucent, IBM e AT&T são da área de produção de TI. Se listarmos as dez maiores fortunas pessoais nos EUA, de novo os dois primeiros colocados são donos de negócios de produção de TI.
Vender TI é um bom e crescente negocio. A questão é se comprar TI é ou não um bom negocio.
Para verificar se a tecnologia de informação traz algum beneficio à produtividade, seria preciso, idealmente, verificar quais atividades dentro das empresas fazem maior uso das TI, verificar se houve aumento de produtividade com o uso de TI, e finalmente verificar qual a contribuição que estas atividades trazem para o aumento de produtividade da nação ou para a lucratividade das empresas. Infelizmente não ha dados com tal nível de precisão embora veremos mais abaixo pelo menos uma tentativa de derivar aproximações para tais dados.
Uma segunda alternativa seria verificar quais os setores da economia fazem maior uso de TI, e verificar se houve ou não aumento de produtividade nestes setores, se possível extraindo os outros fatores que poderiam ter causado também um aumento ou diminuição da produtividade. Esta é a linha de investigação mais adotada.
O DC usa duas definições para o termo "fazem maior uso de TI" no parágrafo acima. Uma definição é a porcentagem de investimento em TI frente todos os investimentos das empresas de um setor. A segunda definição é o valor de investimento em TI por funcionário. Se selecionarmos os 15 setores com maior proporção de investimento em TI sobre investimento total e os 15 setores com maior investimento em TI por funcionário, usando dados de 1998, segundo o DC, o resultado será a seguinte lista de 20 setores de atividades que são os maiores consumidores de TI. O total de setores não soma 30, pois vários setores aparecem em ambas as listas.
Este conjunto apresenta algumas peculiaridades devido a definição ampla de TI adotada pelo DC. Por exemplo serviços de transmissão de radio e TV, porque aparece na lista de setores de TI também aparece na lista de consumidores de TI: para transmitir radio e TV as companhias usam uma grande quantidade de equipamentos de transmissão, tanto como porcentagem dos equipamentos totais, e quanto em investimento por empregado.
O setor de consumidores de TI corresponde a 48.2% do PIB privado dos EUA, onde os produtores de bens correspondem a 5% e os de serviço a 43.2%. Entre os consumidores de TI os setores de serviços são os mais significativos tanto em número de setores, quanto em porcentagem do PIB. Isto parece concordar com uma visão de senso comum que computadores e telecomunicações são compradas como suporte para atividades de escritório, para prover ferramentas para "trabalhadores de informação" ou "trabalhadores de conhecimento".
E é exatamente este o problema. O setor de serviços, o grande consumidor de TI, não tem tido ganhos de produtividade significativos. A tabela abaixo, dados do EDE2, resume os ganhos de produtividade dos setores que produzem, os que consomem e os que não são muito TI intensivos, para o período de 1990 a 1997.
|
Setor |
Ganho de produtividade media anual (1990 a 1997) |
|
Setor privado, não agrícola |
1.4 |
|
Produtores de TI |
10.4 |
|
bens |
23.9 |
|
serviços |
5.8 |
|
Consumidores de TI |
-0.1 |
|
bens |
2.4 |
|
serviços |
-0.3 |
|
Não TI intensivos |
1.1 |
|
bens |
1.3 |
|
serviços |
1.3 |
|
Todos os setores não produtores de TI |
0.5 |
Tabela 1 Ganhos de produtividade médios anuais por setores.
Ou seja os setores consumidores de TI tomados como um todo, não tiveram nenhum ganho de produtividade durante o período de 1990 a 1997. Destes setores, os produtores de serviços, os principais consumidores de TI tiveram uma perda de produtividade de 0.3% ao ano. É curioso notar que os produtores de serviços que não são grandes consumidores de TI tiveram algum ganho de produtividade no mesmo período.
Para os outros anos no período 1970 a 2000, infelizmente os dados disponíveis não estão agrupados nos grupos acima (produtores de TI, bens e serviços, consumidores de TI, bens e serviços, e não TI intensivos, bens e serviços). Mas a tabela abaixo resume para os vários setores, com detalhe maior para os setor de serviços, os ganhos de produtividade media anual para os períodos de 1960 a 1973, 1973 a 1997, e o período de 1987 a 1997.
|
Setores |
1960-1973 |
1973-1997 |
1987-1997 |
|
Total setor privado |
2.5 |
0.9 |
1.1 |
|
Agricultura |
3.9 |
3.8 |
2.2 |
|
Mineração |
3.6 |
1.2 |
4.4 |
|
Construção |
-2.1 |
-0.7 |
-0.1 |
|
Manufatura |
3.3 |
2.7 |
2.9 |
|
duráveis (menos eletrônicos) |
3.7 |
2.4 |
2.5 |
|
eletrônicos |
0.2 |
5.8 |
8.7 |
|
não duráveis |
3.6 |
2.1 |
1.3 |
|
Serviços |
2.2 |
0.4 |
0.7 |
|
transportes |
3.2 |
0.9 |
0.8 |
|
comunicações |
5 |
3.9 |
2.9 |
|
utilidades(utilities) |
4.8 |
1.5 |
3.8 |
|
atacadistas |
3.3 |
2.9 |
4 |
|
imobiliária |
2 |
0.8 |
1.6 |
|
finanças |
1.3 |
0.5 |
1.6 |
|
outros serviços |
1.3 |
-0.5 |
-0.7 |
|
Serviços |
|||
|
bancos(depository and nondep) |
0.2 |
-0.3 |
-0.3 |
|
security and commodities brokers |
0 |
4 |
8.8 |
|
seguradores (carriers) |
1.9 |
-0.1 |
4.6 |
|
seguradoras (agentes) |
0.2 |
-0.8 |
-0.3 |
|
holding and investment |
0.1 |
-0.3 |
0 |
|
serviços de negócios |
-0.2 |
-0.4 |
0 |
|
serviços de saúde |
0.6 |
-1.5 |
-2.2 |
|
serviços legais |
0.9 |
-2.5 |
-0.8 |
|
serviços educacionais |
0 |
-0.5 |
-0.9 |
Tabela 2 Ganhos de produtividade para vários setores.
Resumindo, os setores que mais compram tecnologia da informação, que são setores de serviços, na sua maioria, não tiveram ganhos de produtividade significativos, quando comparados com os setores que não são grandes compradores de TI e quando comparados com o período pre-1973.
Roach (1987, 1992) em vez de estudar a produtividade de setores da economia, tenta avaliar a produtividade dos trabalhadores de escritório, ou trabalhadores da informação, que em principio são os consumidores de TI. A figura abaixo mostra que, de 1979 a 1992, houve um crescimento linear do capital investido num trabalhador de escritório enquanto que a produtividade deste trabalhador se manteve constante. Ou seja, embora tenha havido um crescimento nos investimentos para prover os trabalhadores de escritórios com ferramentas computacionais, não houve nenhum ganho de produtividade para estes trabalhadores. Outros estudos mostram que a produtividade dos trabalhadores de chão de fabrica (blue collar) cresceu no período.
Figura 1.11 pg 31 landauer.
O período de 1995 a 2000, apresenta ganhos de produtividade em relação ao período pos-1973 em geral. O crescimento da produtividade americana entre 1997 a 1999 foi de mais de 3% ao ano, bem maior que a media entre 1973 a 1997. Tal ganho de produtividade global trouxe um otimismo que foi batizado de " A Nova Economia" sobre a qual falaremos mais adiante. Não temos dados específicos sobre os setores produtores e consumidores de TI para ver como este ganho de produtividade se distribui entre as varias áreas. Mas o XXX
Nenhuma pesquisa macroeconômicas contradiz com as evidencias apresentadas acima, embora como veremos há varias argumentações na direção que tal informação macro econômica talvez seja errônea. Algumas explicações para o paradoxo afirmam que os investimentos em TI são tais que não causariam aumento de produtividade. Por exemplo se investimentos em TI permitem uma empresa ofereça serviços extra aos seus clientes e portanto permite que esta empresa compita melhor no mercado, tais investimentos não seriam visíveis nas medidas macro-economicas. Isto porque todo o investimento que transfere mercado de uma empresa para outra do mesmo ramo não aumenta a produtividade do setor; apenas redistribui as rendas entre as empresas.
Portanto, uma investigação no nível de empresas poderia fornecer outras indicações dos efeitos positivos de investimentos em TI. Strassmann talvez tenha sido um dos primeiros pesquisadores a tentar medir correlações entre investimento em TI e lucratividade. Embora a pesquisa publicada dele não seja muito sofisticada em termos do ferramental estatístico usado, Strassmann faz afirmações do tipo: não existe nenhuma correlação entre nível de gastos em TI e lucratividade, medida de varias formas. Os dados de Strassmann são de empresas clientes da sua firma de consultoria e incluem empresas de manufatura, vendas, bancos, entre outros. A figura abaixo é um exemplo típico das afirmações de Strassmann. Lucratividade é medida em "return on equity" que é o lucro das empresas menos XXX
Figura 8 pg 34 strassmann
Figura 2 eric, ACM 98 pg 52
Erik Brynjolfsson em vários artigos tem obtido conclusões diversas das de Strassmann. Em uma pesquisa, Brynjolfsson obtem uma correlação pequena porem positiva entre investimento em TI e produtividade multi-fatorada. A figura XXX representa resultados típicos da pesquisa de Byronjolson, que deve ser comparada com a figura similar de Strassmann. As diferenças entre as figuras são: a) Brynjolfsson usa produtividade multifatorada, Strassmann uma medida de lucratividade. b) Strassmann usa dados de apenas um ano, Brynjolfsson usa dados de menos empresas mas de vários anos. c) Strassmann usa dados de empresas de diferentes setores, Brynjolfsson não é claro sobre de que setores da economia suas amostras são retiradas. d) Strassmann não afirma nada sobre analises estatisticas, alem do fato que ele "não achou nenhuma correlação", Brynjolfsson afirma que a correlação que ele encontra é estatisticamente significantiva.
Alem de correlação entre produtividade multi-fatorada e investimentos em TI, Brynjolfsson verifica que empresas que tem uma estrutura de funcionamento com menos níveis hierárquicos tentem a ter uma correlação maior entre produtividade e TI, enquanto empresas com muitos níveis hierárquicos, tendem a ter uma correlação negativa, isto é mais investimentos em TI resulta em menos produtividade.
Em outras pesquisas Brynjolfsson calcula o ROI de investimentos em TI, isto é quanto por ano estes investimentos geram de dinheiro. Os detalhes dos dados e da metodologia usada não são claros, mas Brynjolfsson obtem resultados de um ROI de 60% em investimentos em TI para empresas de manufatura. Isto significa que $1000,00 de investimento rendem $600,00 por ano (em produção) que é um ROI extremamente alto (os ROi usuais são de 10%).
Finalmente Brynjolfsson calcula quanto cada dólar investido em TI reflete no valor das ações de uma empresa. Comparando-se varias empresas do mesmo setor, e dentro da suposição que o valor de mercado, isto é o valor das ações de uma empresa são uma medida correta de como o mercado avalia a empresa baseado em alguns itens de gastos e de faturamento, Brynjolfsson calcula que $1,00 de gastos em TI aumentam em $10,00 o valor de mercado da empresa.
Claramente existe uma contradição entre os resultados de Strassmann e de Brynjolfsson. Não apenas estes, mas Brynjolfsson (93) sumariza várias pesquisas de produtividade de TI em nível de empresas e mostra que a maioria deles não concorda com os resultados dos outros.
Em resumo, embora haja muito mais divergencias nos estudos baseados em empresas que nos estudos macro economicos, no minimo pode-se dizer que há evidencias contraditórias sobre se investimento em TI traz algum beneficio para a lucratividade (ou produtividade) das empresas.
Se o paradoxo da produtividade é real, como é possível explica-lo? Se o senso comum nos diz que compútadores ajudam as nossas atividades, onde este ganho de produtividade esta sendo perdido para que não seja notado nos niveis macro economico e mesmo de empresas individuais.
As explicações para o paradoxo são na sua maioria teóricas no sentido que elas não são embasadas por dados empíricos. Desta forma é difícil dizer quais das explicações é a mais correta, ou qual explica a maior porcentagem da "perda de produtividade". Certamente todas as explicações tem algum impacto na perda de produtividade das TI, provavelmente com diferentes pesos em diferentes empresas, ramos de negócios e países.
As explicações podem ser classificadas nas seguintes famílias, tendo em vista o nível onde elas identificam a perda de produtividade:
É claro que a fronteira entre estes níveis de explicações é meio nebulosa.
Erros de medição: A principal explicação macro econômica é que para o setor de serviços é muito difícil medir o que seria a produção. O próprio BEA que coleta a maioria das informações usadas pelos pesquisadores, aponta para as limitações do seu método de coleta de dados para o setor de serviços. Em particular para a área bancaria, o BEA não mede o valor produzido diretamente mas calcula-o, assumindo que não há ganho de produtividade algum, baseado no tamanho da força de trabalho. Portanto qualquer calculo do ganho de produtividade nesta área será por força de construção nulo. Outras áreas como seguros, seguro saúde, etc são consideradas pelo BEA como áreas difíceis de medir.
Comentário. Uma resposta a esta explicação aponta para o fato de que se os erros de medidas são proporcionais, isto é se pode-se dizer que uma porcentagem fixa da produção do setor terciário não esta sendo levada em conta nas estatísticas oficias, isto não resolve o paradoxo por si só. Se por exemplo 50% da produção do setor terciário não esta sendo levada em consideração pelos métodos de coletas do BEA, isto não traz conseqüências para o calculo do ganho de produtividade pois o que é computado é a variação da produção. Por exemplo se a produção do setor terciário num ano foi medida como X, que significa que na realidade foi 2X, e no ano seguinte foi medida como Y, então o ganho de produtividade real é (2Y-2X)/2X dividido pelo numero de empregados do setor. Isto é igual a (Y-X)/X dividido pelo numero de empregados no setor, que é exatamente o ganho de produtividade usando os dado medidos em vez dos valores reais. Finalmente se os erros de medição do setor terciário forem uniformes para o setor e constantes no tempo, resta ainda explicar porque os setores de serviço que não são fortemente dependentes de TI tiveram algum aumento de produtividade no período de 90 a 97, como ilustra a tabela 1, e porque houve um decréscimo dos ganhos de produtividade depois de 1973.
Roach comenta que horas trabalhadas no setor terciário são subavaliadas e subreportadas ao BEA, principalmente com a introdução de tecnologia como computadores em casa, celulares, fax, etc. Segundo Roach é provável que medições inferiores que o real de produção do setor terciário sejam compensadas pelas medições inferiores que o real em horas trabalhadas.
Por outro lado existem evidencias que indicam que se ha erro de medidas da produção do setores de serviços, este erro não pode ser muito alto. Baily and Gordon (1988) encontraram erros de medição nos setores bancários e de companhias aéreas. Mas eles afirmam que tais erros provavelmente existiam para os dados pre-1973, e portanto existe uma perda real nos ganhos de produtividade. Eles avaliam que tais erros contribuiriam no máximo com 0.2 pontos percentuais (ou seja soma-se no máximo 0.2 nas percentagens de ganho de produtividade). Landauer propõe um outro argumento que de uma certa forma limita o possível erro de medição dos setores terciários. Segundo ele, se erros são responsáveis pelas quedas do crescimento de produtividade após 1973, então em 1995 o PIB real dos EUA seria um trilhão de dólares maior que o "medido" e que esta diferença seria percebida.
Finalmente pode-se argumentar que metodologicamente isto é uma desculpa após o fato, pois são exatamente estas áreas difíceis de medir que mostram nenhum ou ganhos negativos de produtividade. Ou seja, os métodos e pressuposições por trás da coleta destes dados só foram escrutinados com mais cuidado porque estes dados são os que mais contrariam as expectativas.
Muito cedo para sentir os ganhos: Uma outra explicação afirma que é muito cedo para que os investimentos feitos em IT se convertam em ganhos de produtividade sensíveis no nível macro econômico. Paul David (1990) argumenta que um processo semelhante aconteceu com a substituição de maquinas movidas a força hidráulica ou a vapor, para maquinas elétricas, e que levou 30 anos (de 1890 a 1920) para que tal substituição causasse algum ganho de produtividade na economia americana. Na verdade durante o período que o motor elétrico substituiu as outras formas motrizes nas empresas, a produtividade se manteve constante e portanto houve algo semelhante ao paradoxo para o motor elétrico.
Se o numero de 30 anos é um número mágico que mede o tempo de substituição de uma tecnologia por outra, teremos uma "feliz coincidência" que se considerarmos 1965 como o começo da revolução da TI, então os ganhos a partir de 1995 seriam os ganhos reais da TI depois dos 30 anos de substituição. Infelizmente uma teoria econômica não pode se basear num número mágico de 30 anos, e deve explicar quais os fatores que foram importantes neste processo de substituição.
Comentário. Contra esta teoria existe o fato que a dinâmica e os mecanismos de adoção da tecnologia de informação e do motor elétrico são completamente diferentes. Primeiro, a velocidade de adoção de TI foi muito mais rápida que a do motor elétrico. Por exemplo em 1900, dez anos após a introdução da inovação, 5% das industrias usavam maquinas elétricas, em comparação já em 1980, 15 anos depois da introdução pressuposta das TI, 100% dos bancos já tinham computadores (Landauer 1995). Entre outras razões, o custo de adotar uma maquina elétrica numa fabrica era muito maior que o custo de adotar computadores num escritório, e portanto a velocidade de adoção do motor eletrico foi menor. Segundo, a forma da adoção também é diferente. Durante vários anos, mesmo depois de 1920 havia a convivência de motores com diferentes força motriz: elétrica, a vapor e hidráulica. Ou seja a adoção da tecnologia de motores elétricos, não desvalorizou os investimentos anteriores em maquinas com diferentes forças motrizes. Mas a adoção de TI, com muito maior intensidade substituiu as tecnologias anteriores. Arquivos de fichas, maquinas calculadoras mecânicas, e mesmo maquinas de escrever deixaram de ser usadas muito rapidamente depois da introdução de TI.
Segundo David, os ganhos de produtividade do motor elétrico começaram a acontecer quando 50% das fabricas já haviam adotado tal tecnologia e o máximo ganho de produtividade se deu com 70% de adoção. Tais marcas já foram há muito ultrapassadas para a TI.
Um segundo ponto atribuído a David é que demorou 30 anos para as fabricas realmente "entenderem" o motor elétrico e incorpora-lo nos seus processos fabris. Por exemplo uma fabrica baseada em força hidráulica ou a vapor possuía apenas um produtor de movimento (a caldeira ou a roda d’água) cuja força motriz era distribuída para as maquinas através de correias, eixos, etc. Isto impunha restrições em como as fabricas eram organizadas (devido as restrições nos eixos e correias), nos turnos e modos de trabalho (porque uma maquina não poderia ser desligada independentemente das outras). Este argumento não faz uso do número mágico de 30 anos, mas apenas afirma que melhorias tecnológicas levam tempo até se tornarem visíveis como ganhos de produtividade, pois as organizações precisam aprender a usa-las de forma apropriada. Tal argumento tem sido usado no contexto de TI: computadores por si só não trazem ganhos de produtividade, o que traz tais ganhos são as transformações no modo de trabalhar e de construir as organizações que os computadores possibilitam. Voltaremos a este argumento quando discutirmos as explicações organizacionais.
TI como corrida armamentista: A explicação inter-organizacional diz que investimentos em TI são investimentos que permitem uma empresa competir com as outras e não necessariamente aumentar a sua produtividade. Se uma empresa rouba o mercado de outra não há ganho de produtividade—as duas empresas juntas continuam produzindo a mesma coisa com o mesmo numero de empregados—mesmo que a segunda empresa tenha despedido alguns empregados devido a diminuição dos lucros, a outra terá que contratar estes mesmos empregados (na verdade o mesmo número de novos empregados) para dar conta dos novos clientes. Desta forma investimento em TI seria equivalente a uma corrida armamentista: um investimento que as empresas não podem deixar de fazer com medo que isso as tornaria incapazes de competir, embora não traga nenhum ganho para elas. Assim um banco ofereceria serviços via Internet pois tem medo de perder os seus clientes para outros bancos que tem tal serviço, sem nenhuma consideração se haverá retorno para tal investimento.
Comentário. Esta explicação parece razoável para certas áreas de negócios e para certos investimentos em TI, mas é preciso se lembrar que os investimentos em TI começaram muito antes da existência da Internet. Atualmente parece natural assumir que bancos, supermercados, livrarias, etc acabem criando diferentes serviços via Internet para seus clientes por pressão da concorrência. Mas muito dos investimentos em TI predatam estas novas aplicações e serviços. Os primeiro investimentos foram em sistemas corporativos de grande porte, para controle de pagamentos, de estoques. Um segundo momento, os investimentos foram na sua maioria em prover micro computadores para os "trabalhadores de informação". Só recentemente que os investimentos são em domínios visíveis aos clientes, tais como comercio eletrônico, reclamações via Internet, etc. Não me parece razoável assumir que todos estes investimentos anteriores foram para manter os cliente.
TI e os imensuráveis: Uma outra critica, que eu vou classificar como similar a anterior, afirma que tecnologia de computação não é usada pelas empresas para a melhora da produtividade mas para melhorar aspectos "imensuráveis" do negocio, tal como qualidade, variedade, velocidade na entrega dos serviços e produtos, capacidade de adaptação as necessidades do cliente, capacidade de adaptação a mudanças no mercado, etc. Tais melhoras não causam o aumento de produtividade mas beneficiam os clientes de uma forma que não é capturada pelas medidas econômicas tradicionais. Brynjolfsson defende este argumento veementemente e realizou uma pesquisa entre diretores de informática de varias empresas que mostra que "beneficio ao cliente" e a mais comum justificativa para novos investimentos em TI.
Comentário. Na visão clássica de mercado estes imensuráveis deveriam se tornar mensuráveis: se uma empresa é capaz de produzir um bem ou um serviço com melhor qualidade que os concorrentes, ou cujo produto chega mais rápido nas mãos do cliente, então tal empresa deveria poder cobrar mais pelo produto ou serviço. Ou, o que é mais provável, estes imensuráveis são uma forma de competição no mercado: uma empresa oferece alguns imensuráveis, por exemplo melhor atendimento ao cliente, outra, oferece outros imensuráveis, entrega do serviço ou bem mais rápido, outra ainda, oferece mais opções de modificação ao cliente. Todas estas empresas estão, na pratica, competindo uma com as outras, mas em vez de centrarem suas energias nos ponderáveis do produto, elas competem entre si oferecendo um conjunto de imponderáveis.
Como uma conjectura, me parece que é do interesse de vários setores numa empresa que haja este esforço na entrega de imponderáveis, em vez de centrar esforços nos aspectos ponderáveis do produto. Por que é difícil comprar seguro de carro, ou qual banco cobra menos pelos serviços? Tanto as seguradoras como os bancos oferecem vários imponderáveis diferentes entre si, e portanto é difícil para um consumidor comparar os produtos ou serviços sendo oferecidos. Uma seguradora pede X de franquia, e mensalidade de Y, e oferece carro alugado, outra pede Z de franquia, e mensalidade de W, e oferece guincho 24 horas e um serviço de aviso de acidentes via Internet, e assim por diante. Em cada uma destas empresas, a oferta de serviços e facilidades não comparáveis entre si permite uma justificativa para departamentos que talvez não possam contribuir para a produtividade do negocio.
Custos de coletas de dados mandatorios. Strassmann (97) propõe ainda uma outra componente de uma possível explicação para o paradoxo. Nos Estados Unidos, os custos da coleta de dados que as empresas precisam coletar sobre suas operações e mandar para o governo são significativos. Em 1994, Strassmann calcula que foram gastos 98 bilhões de dólares para coletar e prover dados para o governo americano, que coletou 175 bilhões em taxas destas mesmas empresas. Nenhum outro autor segue nesta linha, nem Strassmann a enfatiza muito, e portanto devemos concluir que esta não é uma explicação "principal" para o paradoxo da produtividade, mas apenas "um dado a mais".
A explicação organizacional tem muitos defensores. A essência desta posição é que TI é uma ferramenta que por si só não traz benefícios mas que pode proporcionar grandes benefícios desde que a empresa/organização aprenda a trabalhar de novas formas. Por exemplo, a pesquisa de Brynjolfsson que mostra que empresas com um menor número de níveis hierárquicos tem uma correlação positiva entre investimento em TI e produtividade enquanto que empresas com muitos níveis hierárquicos tem uma correlação negativa. Castels também apresenta um argumento similar.
A explicação organizacional também pode usar dos argumentos de David sobre a historia de tecnologias revolucionarias. O motor elétrico realmente só começou a gerar aumento de produtividade quando os engenheiros perceberam que com o motor elétrico a organização de uma fabrica poderia seguir outra lógica que a usada ate então. Por exemplo as maquinas de trabalho poderiam estar organizadas segundo o fluxo de trabalho que flui de uma para outra, e não segundo regras de proximidade ao eixo central de uma fabrica movida a vapor.
Comentário. Mesmo que seja uma realidade que empresas com menos níveis hierárquicos possam aproveitar mais os ganhos de produtividade devido a TI resta explicar porque. Por que menos níveis hierárquicos causariam um ganho de produtividade? Eu gostaria levantar uma outra alternativa onde o numero de níveis hierárquicos é apenas um componente secundário. Na minha experiência ha muito desperdício de esforços em empresas muito descentralizadas, ou onde níveis intermediários de gerência tem poder de decidir sobre o desenvolvimento de sistemas computacionais. Neste casos, cada departamento por assim dizer tem o seu sistema local, que representa os objetivos e idiossincrasias do departamento e não são parte de um processo ou sistema global. Estes sistemas departamentais acabam gerando uma serie de retrabalhos quando um processo cobre vários departamentos. Por exemplo o nome do cliente deve ser entrado no sistema departamental do departamento de vendas, de contas a pagar, de marketing, de transportes, e possivelmente no de estoque, fabricação, etc.
Como cada sistema foi desenvolvido com os objetivos dos respectivos departamentos acaba sendo muito difícil integrar tais sistemas; por exemplo, o campo endereço para o departamento de vendas é o endereço de cobrança, e o endereço de entrega para o de transporte, e o de contato para o de marketing, etc. Alem destas diferenças de sentido, de formato de dados, de infra-estrutura computacional, ha pouca motivação para que os departamentos abram mão do controle do seu sistema para integra-los num sistema global.
Custos "produtivos": As explicações gerenciais centram-se mais na questão dos custos da TI. Segundo esta explicação o aumento de produtividade de setores que usam TI é baixa porque os custos de TI acabam sendo muito altos. Entre estes custos estão por exemplo:
Os exemplos de custo acima são custos visíveis e passíveis de serem mesurados a partir dos orçamentos dos departamentos de TI das varias empresas. Os dois primeiros são os únicos que seria de se esperar como custos operacionais de computadores: computadores são maquina e portanto precisam de manutenção e para funcionarem dependem de uma infraestrutura de redes, servidores, pessoal de suporte, etc. Em particular o software deveria ser um insumo permanente: uma vez que um sistema foi implantado, para resolver um problema o sistema deveria continuar em funcionamento por tempo indeterminado. Na pratica, tanto o hardware quanto o software acabam tendo custos de manutenção e substituição mais altos do que se deveria esperar.
Por exemplo, na área de computadores pessoais, em 1995, computadores eram trocados a cada 3 anos em media. Esta periodicidade é muito menor do que seria justificável apenas por razões de manutenção. O processo pelo qual computadores ficam obsoletos a uma taxa muito mais alta que o razoável é um processo que vários de nós já passamos: devido a sua lógica de mercado, empresas de software lançam novas versões de seus produtos com alta frequência e deixam de dar suporte as versões antigas; as pessoas compram as novas versões com medo de perder compatibilidade; as novas versões são muito maiores e menos eficientes que as versões anteriores; depois de pouco tempo é preciso comprar um novo computador para que basicamente as mesmas aplicações, nas suas versões novas, possam rodar. Na minha experiência pessoal a grande maioria das pessoas a quem eu perguntei trocaram de versão do pacote Office, da Microsoft, não porque eles precisavam das novas funcionalidades, mas por medo que outras pessoas trocassem de Office e elas não poderiam mais abrir documentos Word ou Excel, e a Microsoft tem consistentemente criado novos formatos, incompatíveis com os anteriores, para armazenar documentos Word ou Excel. Argumentos baseados no medo de perda de compatibilidade também foram os mais comuns, na minha experiência, para mudar de Windows 95 para Windows 98. Portanto a substituição de software, por razões na maioria das vezes secundarias, gera a necessidade de substituição do hardware.
Na área de sistemas corporativos, isto é programas de grande porte, o problema também se reproduz mas por outras razões. Strassmann e outros tem apontado para o fato que não só ha talvez muito mais manutenção de software existente que seria preciso mas há também um desperdício, por varias razões, nos projetos de novos sistemas. Sobre a manutenção de sistemas já existentes, alguns tem argumentado que a baixa qualidade dos softwares No domínio de programas e sistemas organizacionais, existe também muito desperdício devido a baixa qualidade de software, baixa produtividade de criação de software e baixa qualidade nas decisões relativas a software em empresas.
Existe toda uma área dentro da ciência da computação que tenta estudar e melhorar os mecanismos de desenvolvimento de software, chamada Engenharia de Software. A engenharia de software cria e coleta medidas, define formalismos e metodologias para a especificação de software, etc mas uma conclusão comum na área é que o processo de criação de software é muito mais sujeito a erros e atrasos que por exemplo a construção de uma ponte ou o projeto de um avião. Por varias razoes os projetos de software acabam produzindo programas com erros, a um custo e depois de um tempo muito que o previsto. Por exemplo, num estudo em 1995 o Standish Group verificou que 31% dos projetos de softwares foram cancelados por ultrapassarem os custos ou o tempo de desenvolvimento; mais de 50% dos projetos acabam custando na media 189% a mais que o planejado.
A baixa qualidade e produtividade no desenvolvimento de software tem duas conseqüências. A primeira é que projetos são cancelados e seus custos tem, que ser absorvidos pelas empresas. A outra conseqüência é que mesmo quando os projetos se completam a termo, os produtos gerados, isto é o software, não é de boa qualidade e precisa sofrer manutenção constante. Isto parece ser ainda mais verdade para uma forma de desenvolver programas que conecta vários componentes de vários produtos diferentes, e portanto o software resultante depende do correto funcionamento de vários outros produtos.
Finalmente por razões que explicarei na seção seguinte as decisões quando ao desenvolvimento de novos projetos pode também ser criticada. Em particular os consultores, os fabricantes de aplicativos e as revistas do gênero tem contentemente proposto novos conceitos de programas, ou siglas, ganham aceitação nos círculos de decisão empresarial e passam a ser projetos a serem desenvolvidos. As siglas que surgiram recentemente, segundo uma lembrança pessoal, são: sistemas especialistas (87), cliente-servidor, groupware (91), knowledge management (92), ERP (Enterprise resourse planning) (92), Executive information systems (94), workflow (94), GED (gerenciamento eletrônico de documentos) (94), bug do milênio (96), data warehouse (96), OLAP (On-line analitical processing) (98), Intranet (98), CRM (Customer relation management), sem contar com as siglas relacionadas com comercio eletrônico e WEB: e-commerce, b2b, content management, SCM (Supply chain management) .
Custos "não produtivos" e "pseudo-produtivos". Alem de custos operacionais descritos acima, é preciso calcular os custos de um funcionário que não esta executando uma tarefa produtiva, mas esta usando o computador para:
Ha muito poucas pesquisas sobre estas atividades não produtivas no computador, com exceção da primeira. A primeira atividade é reconhecida mais amplamente como uma atividade não produtiva, que numa organização mais autoritária poderia ser evitada com mecanismos de controles. Ha historias de empresas que removem o jogo de paciência dos computadores, empresas que mantem um histórico dos acessos dos funcionários a paginas de Web, para desencorajar por exemplo acesso a paginas de pornografia, empresas que limitam de varias formas o uso de e-mail por funcionários, etc.
O segundo item da lista acima não é comumente reconhecido como uma atividade por si só. Mas na minha experiência, uma parte do tempo que as pessoas passam "sem o que fazer" na frente do computador, elas passam explorando o computador e os aplicativos. Nesta atividade de exploração estão incluídos, eu diria, as modificações de configuração do Windows, do pano de fundo, etc. Esta incluído também a exploração das ferramentas que os usuário normalmente usa, por exemplo lendo os manuais de ajuda, ou modificando o formato de documentos, ou explorando maneiras alternativas de fazer algo que ele já sabe fazer de algum modo, e assim por diante.
Strassmann (1997) relata um relatório da empresa de consultoria Gartner Group que calcula os custos das tarefas executadas por usuários, que incluem os três últimos itens acima. O Gartner Group calcula que são gastos $5000.00 dólares por funcionário nestas tarefas divididas da seguinte forma nos itens acima. Auxilio informal corresponde a um custo de $1100.00 por funcionário, manutenção do sistema e dos dados corresponde a um custo de $500,00 por funcionário por ano; finalmente tratando de erros, corresponde a custos de $1500,00 por ano por funcionário. Sobre a recuperação de erros, há um estudo da 3M reportado no Wall Street Journal, de 4 de janeiro de 1993 que 30% dos funcionários perdem dados anualmente e passam em media uma semana por ano para recuperar os dados.
Finalmente, vários pesquisadores tem apontado para a importância e a quantidade de tempo que as pessoas se dedicam a perguntar e responder questões de colegas. Este aprendizado por pares, se soma ao aprendizado por exploração como as principais formas de aprender a usar um programa. Talvez isto explique porque mais e mais computação é um assunto explorado em reuniões socais.
Porque, se é verdade que investimentos em TI não trazem aumentos de produtividade óbvios, ha tanto investimento em TI. Empresas que parecem funcionar com parâmetros objetivos de lucro parecem ter um ponto cego no que se refere a TI: investimentos são feitos e ao que parece não são avaliados.
Os consultores também tiveram uma mudança de papel segundo alguns. Passaram de avaliadores independentes de idéias e tecnologias para vendedores e desenvolvedores de uma particular tecnologia ou produto.
Num lado mais pessoal, informática virou um assunto comum, universal. Todos sabem algo sobre informática , ou tem computadores em casa ou usam-no no trabalho. O profissional de informática que tem um conhecimento superior sobre o assunto atinge um status maior entre os outros empregados da empresa.
Este cinco fatores acima, causam uma pressão para que a empresa decida por iniciar novos projetos em computação. E principalmente devido a transferencia de responsabilidade ninguém acaba se opondo a projetos novos na área de TI.
Formatação e esforço
Geração de relatórios
Finalmente, o menor nível de explicações para o paradoxo da produtividade são as explicações que atribuem aos programas que são usados a perda de produtividade. Segundo esta posição, programas são escritos por pessoas que não sabem quem os usará e em que contexto o programa será usado. Os programas acabam sendo difíceis de usar, e de aprender a usar.
Também nesta linha, critica-se por exemplo as empresas de produção de software. Como estas empresas lucram na sua maior parte da venda do software, a elas interessa criar sempre novas versões, que de alguma forma tragam o incentivo para que os consumidores troquem de versão de software. A Microsoft, por exemplo incentiva a troca de versões sob a ameaça de não suporte e não compatibilidade. A Microsoft, e outras empresas, também incentivam a troca de versões através do aumento do numero de funcionalidades: a nova versão contem mais (normalmente muito mais) funcionalidades que a velha. Mas este aumento em funcionalidades significa que o usuário do programa terá que aprender a utilizar o novo programa, e em particular aprender a fazer o que ele já fazia antes na versão anterior, mas de uma forma nova.
Quanto a primeira posição, existem alguns exemplos interessantes onde a intuição de um programador se mostra contraria ao que usuários realmente precisam. Por exemplo já em 1982, a Bell Labs estava experimentando com a possibilidade de ter mapas interativos em carros, que mostrassem a posição atual e o destino, e marcassem de forma clara o melhor caminho para o destino. Depois de verificar como vários grupos de pessoas usam mapas para se orientar, os pesquisadores verificaram que as pessoas preferem receber instruções verbais a se orientar através de mapas. Pessoas que receberam instruções verbais fizeram 40% menos erros do que as que receberam um mapa com o caminho marcado, e dirigiram menos e chegaram mais rápido ao seu destino. Curiosamente as pessoas que receberam tanto as instruções verbais quanto um mapa com o caminho marcado acabaram fazendo mais erros que aquelas que receberam apenas as fitas com as instruções verbais (Landauer 95). Programadores, que normalmente tem um nível de raciocínio lógico maior que a media, naturalmente preferem mapas a instruções verbais e assumiram que era isso que os usuários queriam e precisavam.
Defensores desta explicação para o paradoxo ainda propõe um método para o desenvolvimento de programas que, segundo eles traz grandes ganhos de produtividade. Este método é apropriado para o desenvolvimento de software para grupos específicos de usuários e envolve a produção de inúmeros protótipos, que são testados com um numero pequeno de usuários, em condições de laboratórios. Na media, a eficiência dos usuários em fazer a atividade suportada pelo programa melhora em 40% do primeiro ao ultimo protótipo.
Comentário
No fim de 2000 quando este capitulo foi escrito, ha três temas que são repetidos e reapresentados em jornais, revistas, debates acadêmicos, etc. O primeiro deles é a Internet. O segundo, é um desenvolvimento da Internet, a idéia de Sociedade da Informação. Sociedade da Informação é uma visão de uma realidade social possível derivada da idéia que as pessoas tem da Internet e do papel que ela pode ter no sociedade. E a terceira idéia, o equivalente econômico da Sociedade da Informação. É uma visão de como uma economia "baseada na Informação" e que estende algumas das tendências atuais da economia americana poderia funcionar.
Não é preciso explicar a Internet para o leitor; é muito provável que o leitor deste livro é também um consumidor da Internet, e tem suas próprias idéias de como a Internet mudou ou pode mudar a sua vida. A Internet tem crescido rapidamente no período de 1995 a 2000. A Internet cresceu de 12 milhões de usuários em 1995 (9 milhões só nos EUA) para 360 milhões de usuários em julho de 2000, 157 milhões deles nos EUA e Canada (NUA-2000).
A idéia de uma "Nova Economia", esta apoiada nos recentes resultados da economia americana, onde produtividade tem crescido, e desemprego e inflação diminuindo. Do ponto de vista da produtividade, o
período de 1995 ate 2000, quando este texto foi escrito, apresenta algumas singularidades. Primeiro neste período houve um aumento de produtividade da economia americana que tem características diferentes dos outros períodos de crescimento. O gráfico abaixo, com dados de DE2000 mostra que nos outros períodos de expansão, há uma queda do crescimento da produtividade com o passar do tempo. No período que começa em 91, há uma inversão, e o aumento da produtividade vem crescendo desde 1993.
A confluência destes dois fatores relativos ao período de 1995 a 2000 pode ter sido a uma das razões pelas quais alguns economistas postularam a existência de uma "nova economia" com altos índices de produtividade, alta adaptabilidade para mudanças no mercado, alto nível de emprego e baixa inflação.
Se o paradoxo da produtividade traz alguma lição é que na área de tecnologia de informação, intuição e bom senso tem muito pouco valor. É preciso mais pesquisas para verificar se TI traz ou não ganhos de produtividade e principalmente quais são as razoes para uma possível perda de produtividade.
Paradoxo no brasil
Medidas a-la Brynjolfsson mas com dados mais intuitivamente claros.
Brynjolfsson (98) – Erik Brynjolfsson and Lorin Hitt, Beyond the productivity Paradox: Computers are the catalyst for bigger changes. Communications of the ACM., 41(8), pp. 49-55, August 1998
Landauer 95 – Thomas Landauer, The trouble with computers, The MIT Press, 1995.
DLS 2000 – Division of Productivity Research, Office of Productivity and Technology, Bureau of Labor Statistics, U.S. Department of Labor, Washington D.C., 20212, telephone: (202) 691-5606, 2000.
Bayle and Gordon 1988 – M. Bayle and R. Gordon The productivity slowdown, measurement issues and the explosion of computer power. (No 1199). Cambridge, MA, National Bureau of Economic Research. 1988.
Davis 1990 – Paul David. The dynamo and the computer: An historical perspective on the modern productivity paradox. American Economic Review, 80(2), pp. 355-361, 1990.
Strassmann 1997 – Paul Strassmann. The Squandered Computer. The Information Economics Press. 1997.
Roach 1992 – S. Roach. Technology Imperatives. Morgan Stanley, 1992.