Como a direção autônoma criou uma guerra de talentos

Em janeiro de 2015, alguns dos melhores pesquisadores de autonomia de veículos do mundo começaram a desaparecer do National Robotics Engineering Center (NREC) em Carnegie Mellon. Até o final do mês, cinquenta membros da equipe do NREC haviam desertado do instituto de pesquisa – um terço do total de funcionários do NREC – incluindo muitos de seus principais funcionários e o diretor do centro.

Os antigos funcionários reapareceram a apenas alguns quarteirões de distância, dentro de uma antiga fábrica de chocolate agora de propriedade da Uber Technologies, que havia comprado e reformado o espaço para abrigar o escritório principal de seu Grupo de Tecnologias Avançadas. O Uber atraiu os pesquisadores do NREC com pacotes de compensação altíssimos e a promessa de causar um impacto tangível ajudando os carros a se dirigirem no mundo real – não apenas no laboratório.

Mais tarde naquele ano, Carnegie Mellon e Uber assinaram uma “parceria estratégica” para redefinir seu relacionamento e criar um caminho mais formal para os pesquisadores da CMU se envolverem com o Uber, mas outros players do espaço automotivo já haviam notado. Por mais audaciosa que tenha sido, a manobra ousada da Uber foi apenas a salva de abertura em uma batalha para encontrar e recrutar os talentos mais valiosos do mundo – especialistas em direção autônoma – por qualquer meio necessário.

Nos últimos anos, a guerra de talentos aumentou. Hoje, a divisão Waymo do Google está envolvida em um processo contra a Uber, acusando o ex-funcionário e especialista em direção autônoma Anthony Levandowski de roubar segredos comerciais depois que a Uber pagou quase US$ 700 milhões para adquirir sua startup, a Otto. As montadoras tradicionais entraram na briga, com a General Motors pagando US$ 580 milhões para adquirir a Cruise Automation e a Toyota destinando US$ 1 bilhão para construir uma equipe de pesquisa de 200 pessoas para carros autônomos. Com um mercado de US$ 42 bilhões em jogo, especialistas em direção autônoma estão sendo cortejados com o mesmo tipo de fervor – e compensação – que estrelas do rock e atletas de alto nível.

Como o talento impulsiona a inovação na automação veicular

Conforme discutido em nosso artigo sobre a crescente importância do software para a indústria automobilística, os veículos autônomos alterarão fundamentalmente a cadeia de valor automotiva. Até um passado recente, as montadoras eram potências de hardware com competência central em fabricação e logística. Mas o software sofisticado será igualmente vital para os carros de amanhã – para carros autônomos, tão necessários quanto o motor e a transmissão.

Do ponto de vista do talento, a necessidade mais óbvia dos players no espaço de mobilidade – redes de transporte como Uber e Lyft, montadoras como Tesla e GM e novos participantes como Waymo e Apple – é encontrar especialistas em aprendizado de máquina, visão computacional e inteligência artificial com o know-how para projetar a “inteligência orientadora” de veículos autônomos. Esses são os sistemas que traduzem as entradas do sensor e os dados do mapa em recursos de direção autônoma que demonstram enorme confiabilidade em uma ampla variedade de condições.

Mas a necessidade de talento não termina aí. Os carros autônomos estão no nexo de quatro tendências tecnológicas inter-relacionadas, cada uma representando um horizonte que deve ser levado ao limite para criar uma experiência de mobilidade superior que conquistará os consumidores na próxima década. No restante deste artigo, revisamos essas tecnologias – conectividade, autonomia, mobilidade compartilhada e eletrificação – para ajudar as partes interessadas do setor automotivo a priorizar sua busca por talentos.

1. Conectividade

Como é o caso de todas as aplicações da tecnologia de aprendizado de máquina, os recursos de direção autônoma são um produto de seus dados. Com dados de alta qualidade, os veículos autônomos podem tomar decisões melhores e mais confiáveis ​​sobre onde e como dirigir.

A maioria dos dados de missão crítica necessários para que os carros se autodirijam chegarão de um complemento robusto de sensores a bordo – por exemplo, Teslas totalmente autônomos têm oito câmeras, doze sensores ultrassônicos e radar voltado para a frente. Mas para maximizar o desempenho e a segurança, os veículos autônomos precisarão se conectar a fontes de dados adicionais.

Em um nível básico, isso envolve conectar-se a sistemas de orientação GPS e aplicativos de tráfego baseados em nuvem, como o Waze, para ajudar os veículos a gerar rotas ideais. As montadoras já estão no topo dessa tendência, e o Gartner estima que cerca de 250 milhões de veículos estarão conectados à Internet até 2020. Mas reduzir a latência e alcançar os mais altos padrões de segurança e conforto implica que carros autônomos também compartilharão dados e se comunicarão com outros veículos e com a infraestrutura e estradas ao seu redor. Por exemplo, sinais de trânsito inteligentes podem interagir diretamente com os veículos – a cidade de Atlanta até planeja construir estradas separadas para carros autônomos, completas com sinais de trânsito e parquímetros incorporados a sensores.

Os carros autônomos consumirão dados de uma ampla variedade de fontes, o que implica que a experiência em conectividade e Internet das Coisas será essencial nesse campo. Será igualmente importante manter os melhores especialistas em segurança que possam detectar vulnerabilidades e limitar o risco de que os veículos conectados sejam invadidos ou explorados.

2. Autonomia

Tendo ingerido uma ampla variedade de dados de sensores internos e fontes externas, os carros autônomos devem transformá-los em orientação de rota e controle. Os algoritmos que produzem autonomia são o componente mais fundamental dos veículos autônomos, e a autonomia é a capacidade no centro da guerra de talentos.

A plataforma de educação on-line Udacity lançou recentemente um nanograduação “Auto-Driving Car Engineer” ministrado por Sebastian Thrun, professor de Stanford e um dos padrinhos da pesquisa de carros autônomos, e seu currículo fornece um vislumbre das muitas competências de software necessárias para produzir autonomia veicular de qualquer grau. As áreas essenciais de conhecimento incluem aprendizado profundo, visão computacional, processamento e fusão de sensores, localização e controle – cada um com submódulos detalhados. Juntas, essas habilidades permitem que os engenheiros projetem sistemas que possam reconhecer sinais e sinais de trânsito, manter faixas, ajustar-se a condições climáticas adversas, reagir ao fluxo de tráfego e prevenir colisões em potencial.

É notável que vários módulos do curso da Udacity sejam patrocinados por empresas que pesquisam tecnologia de carros autônomos, incluindo Mercedes-Benz e Uber, o que implica que os principais players de mobilidade estão tão ansiosos para bloquear talentos autônomos que estão dispostos a contratar engenheiros diretamente fora da escola.

3. Mobilidade Compartilhada

A pesquisa em veículos autônomos foi acelerada tremendamente pelo crescimento de redes de transporte como Uber e Lyft, bem como serviços de compartilhamento de carros como Zipcar e Car2go. Em particular, Uber e Lyft estão apostando no fato de que carros autônomos reduzirão substancialmente o custo variável de seus serviços, eliminando motoristas, tornando o compartilhamento de viagens competitivo em custo e conveniência com a posse de um carro.

A popularidade do Uber e do Lyft, combinada com fatores culturais que reduziram o valor da propriedade de um carro para a demografia mais jovem, fez com que os players de mobilidade de todos os tipos se sentassem e prestassem atenção. A Tesla é uma montadora que abraçou a ideia de que o futuro da mobilidade automotiva pode envolver muito menos propriedade de veículos, anunciando planos para uma “Tesla Network” de Teslas autônomos que poderiam pegar outros passageiros durante o tempo de inatividade. A GM também adotou uma abordagem agressiva, adquirindo os ativos da startup de compartilhamento de viagens Sidecar e fazendo parceria com a Lyft para financiar sua expansão e buscar uma série de iniciativas estratégicas, enquanto a Ford anunciou sua intenção de lançar um veículo totalmente autônomo para compartilhamento de viagens por 2021.

Quer desejem fornecer veículos para redes de compartilhamento de viagens ou criar suas próprias redes, os players de mobilidade precisarão investir em talentos para entender os desafios no espaço, desde roteamento inteligente enquanto carona até manutenção e segurança dos passageiros.

4. Eletrificação

Carros autônomos com motores de combustão interna existirão no futuro, especialmente para aplicações de longa distância. Mas, à medida que a tecnologia das baterias melhora em alcance e custo, é mais provável que a próxima geração de veículos autônomos seja elétrica.

As razões para isso remetem a outras tendências tecnológicas que catalisaram o desenvolvimento de veículos autônomos. Por um lado, os veículos elétricos têm o potencial de serem mais fáceis de manter, porque consistem em apenas três componentes principais – bateria, inversor e motor elétrico. Na maturidade, eles também podem ser mais fáceis de reabastecer por meio de tecnologia sem fio, como carregamento por indução, tornando-os adequados aos padrões de uso intenso de compartilhamento de viagens.

Os carros elétricos também são mais fáceis de serem controlados por computadores e podem fornecer energia confiável ao conjunto de sensores que os veículos autônomos usam para coletar dados e controlar seus movimentos. Já, 58% dos veículos autônomos leves são construídos sobre um trem de força elétrico, enquanto outros 21% usam um trem de força híbrido. Com isso dito, até que a tecnologia da bateria permita que os veículos elétricos correspondam à gama de carros a gasolina, os motores híbridos preencherão a lacuna, oferecendo alcance e compatibilidade superior com as necessidades exclusivas dos veículos autônomos.

Um bom talento para dirigir sozinho é difícil de encontrar

A guerra de talentos na automação veicular está apenas começando. A demanda por talentos técnicos e de negócios nas quatro áreas descritas acima crescerá à medida que as organizações em todo o espaço de mobilidade aumentarem sua convicção na rápida progressão da tecnologia e das normas legais que atualmente impedem a adoção generalizada de carros autônomos.

Garantir talentos com profundo conhecimento em autonomia é essencial para produzir veículos autônomos, mas os players de mobilidade não devem parar por aí. Os vencedores da guerra de talentos precisarão analisar todo o conjunto de competências necessárias para produzir experiências de direção autônoma seguras e de alta qualidade, empregando táticas criativas para bloquear talentos e garantir seu caminho para o crescimento sustentável na próxima era da mobilidade.