A literatura econômica considera o período do início dos anos 2010 como o início da Quarta Revolução Industrial (QRI), tal qual apresentada em Davos no ano de 2016, de forma precisa por Klaus Schwab, Fundador e Presidente Executivo do Fórum Econômico Mundial, em sua obra intitulada "The Fourth Industrial Revolution"; onde destaca a diversidade de desafios e a importância do entendimento e modelagem da nova revolução tecnológica fundamentada no tratamento dos dados, inteligência artificial, IoT (Internet das Coisas) e demais tecnologias da informação e comunicação (TIC); e as sua implicações em todos os setores da vida moderna, inclusive na gestão das cidades inteligentes e sustentáveis.
Dentro desta perspectiva, surgiu a demanda por transparência e divulgação de dados pelas gestões públicas - movimento open data - bem como a aplicação de novas tecnologias para a coleta e análise de dados, de forma que seja possível desenvolver soluções para elevar o bem-estar nas cidades. Um exemplo dessa nova realidade é a instalação de sensores e câmeras em postes para a iluminação pública inteligente, que liga e regula a intensidade da luz de acordo com a iluminação natural e o movimento na via, coletando, ao mesmo tempo dados importantes dessas vias, como número de pessoas e carros em circulação, velocidade e imagens. O uso dessas tecnologias gera os conhecidos Big Data, por serem produzidos em alto volume, variedade e velocidade, sendo, talvez, sua característica mais interessante, a produção de forma espontânea e em tempo real.
Esse tipo de dado pode ter diferentes naturezas, por exemplo, dado numérico, texto, áudio ou mesmo imagem que carecerão de processamento para que possam efetivamente gerar informação relevante para alimentar a tomada de decisão e a gestão pública. A simples coleta e armazenamento dos dados não implica impacto na gestão ou na tomada de decisão. Esses dados em grande volume, são em geral, não-estruturados e devem ser analisados a partir de ferramentas específicas para que se possam extrair conclusões práticas.
Na fase de processamento são aplicados modelos analíticos, desde métodos estatísticos de descrição, clusterização, previsão, até técnicas computacionais mais recentes, conhecidas como algoritmos de machine learning, que são capazes de processar imagens e textos. Um exemplo desse tipo de processamento são algoritmos que analisam os pixels das imagens captadas por câmeras de segurança e a partir do posicionamento dos elementos da imagem, conseguem predizer a probabilidade de uma situação de risco no local, podendo enviar alertas de segurança e otimizar o trabalho da força de segurança.
O uso estratégico dos dados com processamento adequado, torna-se uma ferramenta poderosa ao gestor público, permitindo antecipar problemas e crises, prever tendências e identificar padrões de comportamento que geram oportunidades para a criação de novas políticas públicas, mais efetivas, já que conseguem capturar singularidades que não eram possíveis antes. Nunca houve tantos dados disponíveis, vindos de diferentes fontes, nem tanto poder de armazenamento e processamento computacional. São inúmeras as oportunidades oferecidas pela revolução dos dados ao desenvolvimento das Cidades Inteligentes e Sustentáveis. Por outro lado, tanto poder traz consigo desafios, como questões éticas envolvidas na coleta e processamento dos dados, bem como a mecânica de processamento de algoritmos conhecidos como caixa preta, porém esta discussão fica para um novo artigo.
Neste sentido, é relevante e de grande utilidade para os gestores públicos, o anúncio realizado no último mês de abril pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) quanto à criação da plataforma "inteli.gente" desenvolvida para os municípios brasileiros com o objetivo da obtenção do diagnóstico de seu nível de maturidade no quesito "cidades inteligentes e sustentáveis", tudo com diretrizes e eixos de atuação e indicadores de desempenho das cidades para a elaboração de uma política nacional customizada e alinhada com os padrões internacionais de desenvolvimento definidos pelo Modelo de Maturidade para Cidades inteligentes da União Internacional de Telecomunicações (ITU), agência das Nações Unidas para Tecnologia da Informação. A iniciativa inédita conta com a participação de pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), apoiado pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP.
Por fim, em relação à revolução dos dados na gestão das cidades inteligentes e sustentáveis, inseridas no contexto da QRI, vai gerar grandes benefícios e grandes desafios diante de rupturas e mudanças tão significativas, onde as novas tecnologias vão se apresentando aos gestores públicos, os quais também necessitam de adaptabilidade à era digital, tanto no Brasil como em todo o mundo.
