Opinião: Por que algumas tecnologias “inovadoras” não funcionam

Elvis Chipiro escolhido memória universal (da lista de 2005). A visão era que uma tecnologia de memória governasse todos eles – flash, memória de acesso aleatório e unidades de disco rígido seriam incluídas em um novo método que dependia de estruturas minúsculas chamadas nanotubos de carbono para armazenar muito mais bits por centímetro quadrado. A empresa por trás da tecnologia, Nantero, levantou fundos significativos e assinou parceiros de licenciamento, mas teve dificuldades para entregar um produto dentro do prazo estabelecido.

A Nantero enfrentou desafios ao tentar produzir sua memória em grande escala, pois pequenas variações na forma como os nanotubos eram dispostos poderiam causar erros. Também se revelou difícil derrubar tecnologias de memória que já estavam profundamente enraizadas na indústria e bem integradas nas fábricas.

Fotografia de campo claro (da lista de 2012), escolhido por Cherry Tang, permite tirar uma foto e ajustar o foco da imagem posteriormente. Você nunca mais lidaria com uma foto borrada. Para que isso fosse possível, a startup Lytro desenvolveu uma câmera especial que captava não apenas a cor e a intensidade da luz, mas também o ângulo de seus raios. Foi uma das primeiras câmeras desse tipo projetada para consumidores. Mesmo assim, a empresa fechou em 2018.

No final das contas, a Lytro foi superada por empresas estabelecidas como Sony e Nokia. A câmera em si tinha uma tela minúscula e as imagens produzidas eram de resolução bastante baixa. O reajuste do foco nas imagens usando o software da própria empresa também exigiu bastante trabalho manual. E os smartphones – com suas práticas câmeras integradas – estavam se tornando onipresentes.

Muitos estudantes ao longo dos anos selecionaram Projeto Loon (da lista de 2015) – um dos chamados “moonshots” do Google X. Propunha o uso de balões gigantes para substituir redes de torres de telefonia celular para fornecer acesso à Internet, principalmente em áreas remotas. A empresa realizou testes de campo em vários países e até forneceu serviço emergencial de Internet para Porto Rico durante o rescaldo do furacão Maria. Mas a empresa encerrou o projeto em 2021, com o CEO do Google X, Astro Teller, dizendo em uma postagem no blog que “o caminho para a viabilidade comercial provou ser muito mais longo e arriscado do que o esperado”.

Sean Lee, da minha turma de 2025, viu a razão do seu fracasso na própria missão da empresa: o Project Loon operava em regiões de baixos rendimentos onde os clientes tinham poder de compra limitado. Houve também obstáculos comerciais substanciais que podem ter retardado o desenvolvimento – a empresa dependia de parcerias com fornecedores de telecomunicações locais para fornecer o serviço e teve de obter aprovações governamentais para navegar nos espaços aéreos nacionais.

Embora este projecto específico não tenha se tornado um avanço, o objectivo geral de tornar a Internet mais acessível através da conectividade de alta altitude foi levado a cabo por outras empresas, mais notavelmente a Starlink com a sua constelação de satélites de órbita baixa. Às vezes, uma empresa tem a ideia certa, mas a abordagem errada, e uma empresa com uma tecnologia diferente pode fazer mais progressos.

Como parte deste exercício de aula, também pedimos aos alunos que escolham uma tecnologia da lista que eles acham que poderá fracassar no futuro. Também aqui as suas escolhas podem ser bastante esclarecedoras.

Lynn Grosso escolheu dados sintéticos para IA (uma escolha de 2022), o que significa usar IA para gerar dados que imitem padrões do mundo real para outros modelos de IA treinarem. Embora se tenha tornado mais popular à medida que as empresas tecnológicas ficaram sem dados reais para alimentar os seus modelos, ela salienta que esta prática pode levar ao colapso do modelo, com modelos de IA treinados exclusivamente em dados gerados, acabando por quebrar a ligação aos dados extraídos da realidade.