Roy Price é um homem de quem a maioria de vocês provavelmente nunca ouviu falar,
embora ele possa ter sido responsável
por 22 minutos um tanto medíocres da sua vida em 19 de Abril de 2013.
Pode também ter sido responsável pelos 22 minutos muito divertidos,
mas não para muitos de vocês.
E tudo isso está ligado a uma decisão
que Roy teve de tomar há cerca de 3 anos.
Então vejam, Roy Price é um executivo sênior na Amazon Studios,
que é a companhia de produção de TV da Amazon.
Ele tem 47 anos, é magro, seu cabelo é arrepiado,
descreve a si próprio no Twitter com "filmes, TV, tecnologia, tacos."
E Roy Price tem um emprego de muita responsabilidade, porque é seu dever
escolher os programas, o conteúdo original que a Amazon produzirá.
E claro que esse é um campo muito competitivo.
Digo, já existem tantas séries por aí
que Roy não pode escolher qualquer série.
Ele tem que encontrar séries que são muito, muito boas.
Então, em outras palavras, ele tem de encontrar séries
que estão bem na ponta direita desta curva aqui.
Esta curva aqui é a distribuição da classificação
de cerca de 2,5 mil programas de TV no website IMDB,
e a pontuação vai de um a dez,
e a altura aqui mostra quantas séries obtiveram esta pontuação.
Então se a sua série obtém uma nota nove ou maior, é uma vencedora.
Uma série entre as 2% melhores.
São séries como "Breaking Bad", "Game of Thrones", "The Wire"...
então todas essas séries são viciantes.
após ter assistido a uma temporada, seu cérebro está assim tipo:
"Onde eu posso conseguir mais episódios?"
Esse tipo de série.
No lado esquerdo, apenas para esclarecer, aqui,
você tem uma série chamada "Criancinhas e Tiaras"
(Risos)
o que deve te dizer o suficiente
sobre o que se passa naquela ponta da curva.
Roy Price não está preocupado em entrar naquela ponta esquerda da curva,
porque eu acho que você teria de ser muito inteligente
para bater "Criancinhas e Tiaras."
Então a parte que ele está preocupado é este pico do meio da curva aqui,
o pico da TV mediana,
aqueles programas que não são nem muito bons nem muito ruins,
não empolgam para valer.
Ele precisa ter certeza que está na extremidade a direita.
Então a pressão está presente,
e é também a primeira vez
que a Amazon está fazendo algo assim
e Roy Price não quer se arriscar.
Ele quer criar um sucesso.
Ele precisa de um sucesso garantido,
e então o que ele faz é realizar uma competição.
Ele coleta um punhado de ideias para séries
e dessas ideias, por meio de uma avaliação,
são selecionadas oito candidatas,
e faz apenas o primeiro episódio de cada uma dessas séries
e os coloca on-line de graça para qualquer um assistir.
Quando a Amazon está dando coisas de graça
você vai pegá-las, certo?
Então milhões de pessoas estão assistindo àqueles episódios.
O que eles não percebem é que, enquanto assistem às séries,
na verdade, eles estão sendo observados.
Observados por Roy Price e sua equipe,
que gravam tudo.
Gravam quando alguém aperta o “play”, quando alguém pressiona o “pause”,
que partes pulam, que parte assistem novamente.
Assim coletam milhões de dados específicos
porque querem ter aqueles dados
para então decidir qual série devem produzir.
E com certeza, eles colhem todos os dados
fazem o processamento dos dados e uma resposta surge,
e a resposta é:
"Amazon deve fazer uma comédia em série sobre quatro senadores Republicanos."
Produziram essa série.
Alguém sabe o nome da série?
Público: "Alpha House."
Isto! "Alpha House",
mas parece que não muitos de vocês aqui se lembram dessa série, na verdade,
porque ela não ficou tão boa.
É na verdade apenas uma série mediana,
literalmente mediana pois a média desta curva aqui é 7,4 pontos,
e "Alpha House" fica em 7,5,
portanto um pouquinho acima da média,
mas certamente não o que Roy Price e sua equipe almejavam.
Enquanto isso, porém, e mais ou menos ao mesmo tempo
em outra empresa,
outro executivo conseguiu produzir uma série de sucesso usando análise de dados,
e seu nome é Ted,
Ted Sarandos, que é o Diretor de Conteúdo da Netflix,
e assim como Roy, está na constante missão
de encontrar uma grande série,
e ele usa dados também para fazer isso,
mas o faz de um jeito um pouco diferente.
Em vez de realizar uma competição, o que ele fez, com sua equipe, claro,
foi examinar todos os dados que já tinham sobre os usuários do Netflix
a nota que o público deu a suas séries,
o registro de audição, de quais séries o público gosta etc.
E usam esses dados para descobrir
todos os detalhes sobre a audiência:
de que tipos de séries gostam,
que tipos de produtores, que tipos de atores.
Ao juntarem todas essas partes,
deram um salto de fé,
e decidiram licenciar
não uma comédia em série sobre quatro senadores
mas uma série dramática sobre um único senador.
Vocês conhecem a série?
(Risos)
Sim, "House of Cards", e Netflix, claro, acertou em cheio com essa série,
ao menos pelas duas primeiras temporadas.
(Risos) (Aplausos)
"House of Cards" obtém uma pontuação de 9,1 nesta curva,
logo ela está exatamente onde eles queriam que ela estivesse.
Agora, a questão, claro, é: o que aconteceu aqui?
Há duas empresas muito competitivas que dominam os dados.
Elas conectam todos esses milhões de dados específicos.
E então isso funciona muito bem para uma delas,
e não funciona para a outra.
Por quê?
Pois pela lógica isso deveria funcionar o tempo todo.
Digo, se estão coletando milhões de dados específicos
sobre uma decisão que irão tomar,
e deveriam estar aptos a tomar uma decisão muito boa.
Podem se valer de 200 anos de estatísticas.
Vocês estão detalhando isso com computadores muito poderosos.
O mínimo que se pode esperar é uma boa programação de TV, certo?
E se análise de dados não funciona assim,
então a coisa fica um pouco assustadora,
pois vivemos numa época em que estamos nos voltando aos dados mais e mais
para tomar decisões muito sérias que vão muito além de programas de TV.
Alguém aqui conhece a companhia Multi-Health Systems?
Ninguém. Ok, isso na verdade é bom.
Multi-Health Systems é uma empresa de softwares,
e espero que ninguém nesta sala
jamais entre em contato com esse software,
pois se entrar, significa estar na prisão.
(Risos)
Se alguém aqui nos EUA está na prisão e solicita liberdade condicional,
então é muito provável que o software de análise de dados dessa empresa
será usado para determinar se pode conceder a sua liberdade condicional.
É o mesmo princípio com a Amazon e Netflix,
mas agora, em vez de decidir se uma série será boa ou ruim,
vocês decidirão se uma pessoa será boa ou má.
E um programa de TV medíocre, de 22 minutos, pode ser muito ruim;
mais anos na prisão, porém, pode ser ainda pior.
E, infelizmente, há algumas evidências de que esta análise de dados,
apesar de ter muitos dados, nem sempre produz resultados ótimos.
Isso não ocorre porque uma empresa como a Multi-Health Systems
não sabe o que fazer com os dados.
Até as empresas que dominam esta análise erram.
Sim, mesmo a Google erra às vezes.
Em 2009, a Google anunciou que eles eram capazes, com análise de dados,
predizer surtos de gripe influenza, o sórdido tipo de gripe,
fazendo análise de dados sobre as buscas no Google.
E funcionou muito bem fez um estardalhaço na mídia,
incluindo o auge do sucesso científico:
uma publicação na revista "Nature".
Isso funcionou muito bem, ano após ano, após ano,
até que em um ano, falhou.
E ninguém podia dizer exatamente o porquê.
Apenas não funcionou aquele ano,
e claro que novamente virou notícia,
tendo até uma retratação
de uma publicação da revista "Nature".
Então mesmo as líderes na análise de dados, Amazon e Google,
às vezes erram.
E apesar de todas aquelas falhas,
os dados estão rapidamente se incorporando nas tomadas de decisão da vida real
no trabalho,
no cumprimento das leis,
na medicina.
Logo deveríamos levar em conta que a análise de dados está ajudando.
Agora, pessoalmente tenho visto muito desse esforço com os dados,
pois trabalho com genética computacional,
que é também um campo no qual muita gente inteligente
usa inimagináveis quantidades de dados para tomar decisões muito importantes
como decidir sobre uma terapia contra o câncer ou desenvolver uma droga.
E ao longo dos anos, tenho notado um tipo de padrão
ou tipo de regra, se quiserem, sobre a diferença
entre tomadas de decisão bem-sucedidas pelo análise de dados
e decisões mal-sucedidas,
e acho que este é um padrão que vale a pena compartilhar, e que funciona assim.
Quando estiverem resolvendo um problema,
vocês no fundo farão duas coisas.
A primeira é que você dividem esse problema em suas menores partes
para que consigam analisar os detalhes em profundidade,
e daí vocês fazem a segunda parte.
Vocês juntam novamente todas as partes
para chegar a uma conclusão.
E às vezes vocês têm de fazer isso novamente,
mas são sempre aquelas duas coisas:
dividir e remontar novamente.
E agora a parte crucial é que o dados e a análise
são apenas bons para a primeira parte.
Dados e análise de dados, não importa quão poderosos,
podem apenas ajudá-los a dividir um problema e entender suas partes.
Eles não são adequados para colocar essas partes juntas novamente
e assim chegar a uma conclusão.
Todos nós temos uma ferramenta que pode fazer isso:
é nosso cérebro.
Se há algo no qual um cérebro é bom,
é juntar pequenas partes novamente,
mesmo quando se tem informação incompleta,
e chegar uma boa conclusão,
especialmente se é o cérebro de um expert.
Acredito que é por isso que a Netflix foi tão bem-sucedida,
porque usaram dados e cérebros onde cada um se encaixa no processo.
Primeiro eles usam dados para entender vários aspectos de sua audiência,
que de outra forma não teriam sido capazes de entender em profundidade.
Mas a decisão de pegar todas essas pequenas partes
e juntá-las novamente e fazer uma série como "House of Cards",
isso não estava nos dados.
Ted Sarandos e sua equipe tomaram a decisão de licenciar essa série,
o que também significou, a propósito,
que eles estavam correndo um grande risco pessoal com aquela decisão.
E na Amazon, fizeram isso da forma errada.
Usaram dados o tempo todo para guiar a tomada de decisão,
primeiro ao fazerem a competição de ideias para a TV
depois quando selecionaram "Alpha House" para fazer como série.
O que, claro, foi uma decisão segura para eles,
pois poderiam sempre apontar para os dados, dizendo:
"Isso é o que os dados nos dizem".
Mas isso não levou ao resultado excepcional que estavam esperando.
Então os dados são, claro, uma ferramenta muito útil para tomar melhores decisões
mas eu acredito que as coisas deem errado
quando as estatísticas começam a guiar essas decisões.
Não importa quão poderosos sejam, dados são apenas uma ferramenta,
e para manter isso em mente, eu achei esse dispositivo aqui muito útil.
Muitos de vocês vão...
(Risos)
Antes de existirem dados,
era este o aparelho de decisão usado.
(Risos)
Muitos reconhecerão isso.
Este brinquedo é chamado de Bola 8 Mágica
e é realmente incrível,
pois se têm que tomar uma decisão, um sim ou não,
vocês só precisam chacoalhar a bola e aí recebem uma resposta
"Muito provavelmente", bem aqui nesta janela, em tempo real.
Estarei com ela lá fora para demonstrações.
(Risos)
O fato é que, obviamente, tomei algumas decisões na minha vida
que, olhando para trás, deveria ter apenas ouvido a bola.
Mas, sabem, se vocês têm os dados disponíveis,
vão querer substituir isto por algo muito mais sofisticado,
como análise estatística para tomar uma decisão melhor.
Mas isso não muda a configuração básica.
Portanto "a bola" pode ficar mais e mais esperta,
mas acredito que ainda cabe a nós tomar decisões
se quisermos alcançar algo extraordinário,
na extremidade direita desta curva.
E acho que é uma mensagem muito encorajadora, na verdade,
que mesmo em vista de enormes quantidades de dados,
ainda é vantajoso tomarmos decisões,
sermos especialistas no que fazemos
e correr os riscos.
Porque no fim, não são os dados,
mas os riscos, que colocarão vocês na extremidade direita da curva.
Muito obrigado.
(Aplausos)