[Trecho em portugues do livro Pretotyping escrito por Alberto Savoia traduzido por mim]
O Experimento da IBM
A primeira vez que eu ouvi falar sobre esta historia, foi em uma apresentação, em uma conferencia sobre desenvolvimento de software alguns anos atras. Não tenho certeza de quão preciso a minha descrição dos fatos é; Provavelmente eu desconheço todos os detalhes e fatos, mas neste caso, a moral da historia é muito mais importante do que os detalhes. Com estas premissas em mente, abaixo segue a historia como eu me lembro.
Algumas décadas atras, bem antes da era da internet e do início da computação ubíqua pessoal, a IBM era conhecida pelos seus computadores mainframe e suas máquinas de escrever. Naquele tempo, digitar era uma atividade que pouquíssimas pessoas eram boas – especialmente secretarias, escritores e alguns programadores. A maioria das pessoas digitava com um único dedo – devagar e de forma ineficiente.
A IBM se posicionou para alavancar as suas tecnologias de computação e seu negócio de máquinas de escrever para desenvolver uma máquina que traduz fala para texto. Este dispositivo, permitiria que as pessoas falassem em um microfone e suas palavras iriam “magicamente” aparecer na tela, sem a necessidade da digitação.
Possuía o potencial para que a IBM lucrasse muito dinheiro, e fazia sentido para a empresa fazer um grande investimento nisto.
Entretanto, ocorreram alguns grandes problemas. Computadores nesta época eram muito menos poderosos e muito mais caros do que atualmente, e para traduzir a fala para texto requeria muito poder computacional. Além disso, mesmo com o poder de processamento adequado, traduzir fala para texto era (e ainda é) um problema de computação científica muito complexo. Para resolver, precisaria de um grande investimento – mesmo para IBM – e muitos anos de pesquisa. Mas para isto, todo mundo teria que querer esta máquina. Seria um tiro certo. Não é?
Algumas pessoas na IBM não estavam convencidas de que todas as pessoas e empresas que disseram que “queriam e com certeza comprariam e utilizariam” uma máquina para traduzir a fala em texto acabariam cumprindo a sua palavra. Eles temiam que a empresa poderia acabar gastando anos pesquisando e muito dinheiro desenvolvendo algo que poucos iriam de fato comprar: um negócio desastroso. No dialeto pretotyping: eles não tinham certeza que traduzir a fala para texto era a coisa certa. No final de contas, as pessoas nunca utilizaram o sistema que traduzia fala para texto, então, como eles poderiam ter certeza de que as pessoas iriam querer um? A IBM queria testar a viabilidade do negócio desse dispositivo, mas mesmo um protótipo levaria anos e ao invés disso, eles conceberam um engenhoso experimento.
Eles colocaram clientes em potencial na frente do sistema que traduzia a fala para texto, pessoas que disseram que comprariam com certeza o produto, em uma sala com um computador, uma tela e um microfone – mas sem teclado. Eles disseram que eles haviam construído uma máquina que traduzia a fala para texto e queriam testar para ver se as pessoas gostariam de usar. Quando as cobaias começaram a falar no microfone o texto aparecia na tela: praticamente de forma instantânea e sem erros! O usuários ficaram impressionados: era bom demais para ser verdade – e não era real.
O que estava de fato acontecendo, e o que faz desse experimento muito perspicaz, é que não existia nenhuma máquina que traduzisse a fala para texto, nem mesmo um protótipo dela. O computador na sala era falso. Na sala ao lado, havia um grupo especializado de digitadores ouvindo o que o usuário estava falando através do microfone e digitando as palavras e comandos pelo teclado: a moda antiga. Qualquer coisa que o especialista digitava no teclado aparecia na tela do usuário: a configuração convenceu que o que estava aparecendo na tela era a saída de uma máquina que traduzia fala para texto.
Então, o que a IBM aprendeu com este experimento?
Aqui vai o que eu ouvi: Depois de ficarem inicialmente impressionados com a “tecnologia”, a maioria das pessoas que havia dito que compraria e utilizaria a máquina que traduz a fala para texto mudou de idéia depois de usar o sistema por algumas horas. Mesmo sendo veloz e traduzindo quase que perfeitamente pelos digitadores, usar a voz para inserir mais do que algumas linhas de texto em um computador trazia vários problemas, entre elas: A garganta das pessoas ficaria dolorida no final do dia, geraria barulho no ambiente de trabalho, e não servia para qualquer tipo de material confidencial.
Baseado nos resultados deste experimento, a IBM continuou a investir em tecnologias para tradução de fala para texto mas em uma escala muito menor – eles não apostaram toda empresa nesta iniciativa.
Como aconteceu, foi a decisão correta de negócio. Teclados estão se confirmando como difíceis de superar para a maioria das tarefas de entrada de texto. Trinta anos atras, a maioria das pessoas não eram capazes de digitar; mas olhe em qualquer escritório (ou qualquer cafeteria) atualmente e você vera pessoas de todas as idades e profissionais digitando em seus laptops. Em dispositivos em que não é possível a existência de um teclado completo, como celulares, tradução da fala para texto pode ser a coisa certa, mas o teclado ainda é o periférico a ser superado. O teclado é definitivamente uma coisa certa.
A abordagem da IBM foi engenhosa, mas como você chamaria? A configuração de tradução de fala para texto com um tradutor/digitador profissional não seria o que as pessoas chamariam de “protótipo” – a menos que eles estivessem considerando esconder os digitadores vivos e respirando dentro dos computadores. Eles não tinham prototipado o sistema que traduz fala para texto, eles fingiram que tinham o protótipo, e utilizaram a reação dos usuários finais sobre o produto. Desta forma, eles foram capazes de coletar dados e informações de mercado preciosas baseadas no uso ao invés de opiniões, e eles fizeram isto com um investimento pequeno: em pouco tempo e com pouco dinheiro.
Acredito que foi uma abordagem muito interessante e que agregou muito valor, e isso que foi feito é tão diferente de criar um protótipo que merece o seu próprio nome (falarei mais sobre isso depois) e merece mais estudo.
Agile Coach .Ninja 