Não é modismo: Pandemia abre caminho para nova definição de smart cities

Desde o final da década de 1960, o mundo se acostumou com o termo smart cities, ou cidades inteligentes. Ao menos nos últimos cinco anos, cidades pelo mundo todo têm sido listadas e premiadas por tentar evidenciar seus avanços tecnológicos e, por consequência, quantificar a melhoria na qualidade de vida de seus cidadãos.

Tudo muito bonito, quase romântico, até chegarmos no fatídico 2020, ano que será certamente lembrado para sempre como uma referência para entender a história da civilização humana.

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Se eram tão inteligentes, por que então cidades como Nova York, Londres, Barcelona, Milão e Rio de Janeiro simplesmente colapsaram? Essa é uma das perguntas mais recorrentes entre os estudiosos do conceito smart city.

Hoje vou dar um spoiler de um novo conceito de cidades inteligentes que estou publicando oficialmente este mês em parceria com meu colega e sócio, Ross McKenzie, e com a colaboração dos mais renomados especialistas mundiais do nosso setor, como:

• Jonathan Reichental (EUA), autor do best-seller "Smart Cities for Dummies";
• Boyd Cohen (Espanha), idealizador do conceito Smart City Wheel;
• Jorge Saraiva (Portugal), presidente da Rede Europeia de Laboratórios de Políticas Municipais e;
• Paul Copping (Reino Unido), diretor de Tecnologia da Intelligent Merchant City, projeto em construção na Inglaterra.

Se os mais céticos já tinham argumentos afiados contra as "cidades inteligentes", acreditem, agora eles estão fazendo muito barulho mundo afora.

"As cidades inteligentes morreram."

"Não passava de um modismo."

"Era um conceito puramente comercial."

E por aí vai.

Fazendo uma análise simples e direta, puramente causa versus efeito, alguém poderia até estar pensando: será que dá para dizer que eles têm um pouco de razão? As cidades falharam sim, mas a resposta também é direta: não!

O conceito de cidades inteligentes não era (ou é) um simples modismo, uma espécie de jogo de palavras. Éramos nós que não analisávamos da maneira correta por ter uma visão míope e simplória do conceito.

Smart city é sim um modelo acadêmico de caráter social aplicado e certamente muito mais complexo do que se desenhava.

Ele não deriva de uma relação causal, como pensavam algumas empresas globais no início da década de 1970 que simplesmente tentavam vender soluções tecnológicas para as cidades; a ideia era que bastava atuar na organização e controle da gestão pública para resolver, ou pelo menos mitigar, os problemas urbanos.

Não era de todo errado e funcionou bem para a época, mas as cidades evoluíram e o conceito também. Todavia, ainda encontramos pessoas que pensam que cidade inteligente é sinônimo de uso de tecnologia.

Cidades inteligentes também não são modelos matriciais, teoria amplamente difundida a partir principalmente do ano 2000 e muito bem aceita antes da pandemia do covid-19, afinal, fazia bastante sentido devido ao seu certo grau de complexidade e elaboração.

Em termos práticos, estruturas matriciais são perfeitas para ilustrar as relações entre duas ou mais variáveis e, especialmente, para criar modelos, padrões que possam ser reaplicados.

E, assim, se passaram mais de duas décadas em que o benchmarking era a principal ferramenta prática na implementação do "kit cidade inteligente".

Tanto o modelo causal quanto a tese das cidades como estruturas matriciais estavam certos em linhas gerais, mas não respondiam todas as questões. Fizeram parte da evolução, da jornada. Erguemos cidades que se diziam inteligentes, mas falharam, sucumbiram frente à primeira grande crise pandêmica de sua era.

Faltou resiliência, sim, não por ausência de planejamento ou entendimento do conceito, mas principalmente pelo erro no entendimento do sistema como um todo.

Nossas cidades, mais ou menos inteligentes, são ecossistemas dinâmicos, o que as classificam, na realidade, como modelos sofisticados de redes neurais.

O meu conceito City SmartUp, de 2016, já defendia uma nova perspectiva na modelagem das cidades inteligentes: a proposta era usar o modelo de gestão das startups no desenvolvimento de políticas e projetos de smart cities.

A metodologia foi aplicada com sucesso em cidades pelo mundo, inclusive no Brasil, e serviu de base para o novo conceito, cunhado ao longo dos últimos 18 meses e recém-apresentado, chamado The Neural.

Para explicar a tese, iniciamos pela própria morfologia do termo smart city.

Em inglês, a palavra smart tem dois significados: o primeiro positivo, que remete a inteligente, contudo, também pode ser usado para designar esperteza em um sentido que pode ser até pejorativo. Por isso muitos não gostam do termo.

Segundo a Oxford Languages, inteligência é capacidade de compreender e resolver novos problemas e conflitos e de adaptar-se a novas situações, e podemos resumir a inteligência humana em três termos principais: raciocínio, resolução de problemas e aprendizado.

Sendo assim, parece realmente fazer sentido chamar esse processo de evolução (e revolução) urbana de cidade inteligente, concorda? Estávamos sim no caminho certo, porém, provavelmente com o mapa errado.

O conceito The Neural defende que a inter-relação entre as diversas verticais da cidade —que chamaremos de pilares como saúde, educação, segurança e saneamento— e as tecnologias usadas para a resolução dos problemas urbanos é regida pelo modelo de redes neurais.

Exatamente como no cérebro humano, a inteligência urbana deriva da combinação entre o raciocínio e análise lógica, a orientação dos projetos na resolução dos problemas e a capacidade de nossas cidades aprenderem com as experiências.

Também como no cérebro humano, as conexões neurais não acontecem necessariamente seguindo constantemente uma ordem sequencial, estandardizada e repetitiva. Pelo contrário, uma vez alterado qualquer elemento básico na inter-relação das variáveis, as conexões neurais se refazem, buscando um novo caminho, ratificando o modelo raciocínio-resolução-aprendizado.

Assim, evoluímos como espécie, e precisamente assim nossas cidades se tornam mais inteligentes.

Em termos práticos, o conceito The Neural propõe seis camadas básicas para o entendimento e principalmente desenvolvimento de projetos e políticas de cidades inteligentes:

1. City DNA (DNA da cidade);
2. As dimensões inteligentes;
3. As tecnologias fundamentais (ou de base);
4. Os pilares urbanos contemporâneos;
5. As tecnologias de ponta e;
6. Casos de uso (use cases).

Dois fatores importantes para compreender o conceito: o modelo deve ser aplicado sempre do centro (DNA da cidade) para as extremidades e quanto mais externa a camada, mais volúvel ela é.

O centro é rígido, quase que imutável, enquanto às tecnologias de ponta e casos de uso variam conforme o contexto particular de cada cidade e reagem rapidamente às mudanças externas e ambientais.

Com essa novo modelo, começamos a entender por que muitos projetos de cidades inteligentes são um grande fracasso, não acha?

Projetos em que prefeitos e empresas focam na solução de problemas simplesmente tentando copiar casos de sucesso de outras cidades, sem levar em consideração os aspectos particulares do ecossistema local, já nascem fadados ao fracasso por não serem "à prova do futuro".

Políticas públicas e investimentos em tecnologias de base como conectividade, infraestrutura distribuída e capacidade computacional são fundamentais para o desenvolvimento de qualquer cidade inteligente, mas será que estamos fazendo? Será que não estamos colocando mais esforços em implementar um app com inteligência artificial ou um projeto-piloto de veículos autônomos para nossa cidade, ao invés de garantir internet de qualidade para todos?

As smart cities são um fracasso mundial? Modismo?

Repito: não!

Eu acredito que simplesmente não entendíamos a profundidade e complexidade do tema.

Interessante, não acha? Nos nossos próximos textos iremos nos aprofundar em cada uma dessas seis camadas para entendermos melhor as tendências das smart cities na era pós-covid-19.

Uma grande semana para todos e nos vemos no próximo texto.