O significado importa

A felicidade é efeito colateral de um propósito. E quando estamos felizes, sabemos que produzimos mais. Por isso, quando o assunto é produtividade pessoal, grande parte das metodologias prega um alinhamento das ações com nossos objetivos de longo prazo, para sabermos se o que estamos fazendo está nos levando para o caminho que escolhemos. Entender o significado das nossas ações é um motivador muito poderoso.

Na metodologia GTD, por exemplo, esse alinhamento é alcançado por meio de um modelo de seis níveis, que determina os alicerces da nossa vida para dar clareza das prioridades que devem influenciar nossas decisões. É um modelo hierárquico de prioridades em que cada nível deve estar alinhado com os superiores: ações, projetos, áreas de foco, metas, visão e, por fim, propósito.

Quando se trata de organizações, os resultados de um estudo da Harvard Business School mostram que o propósito da organização é um fator que está ganhando importância. Cada vez mais pessoas, independentemente da geração, escolhem empregos que permitam que elas se conectem com o seu propósito pessoal. Esse mesmo estudo aponta que 85% das empresas orientadas por um propósito conseguiram um crescimento positivo, enquanto houve queda em 42% das empresas sem propósito evidente.

E como conectar nosso trabalho com os propósitos de uma organização? Estamos acostumados com uma estratégia baseada em metas, onde alguém com posição superior define quais marcos devemos alcançar e somos avaliados e recompensados a partir dos resultados obtidos. Mas como constata John Doerr, em “Avalie o Que Importa” (Alta Books): “Os colaboradores precisam de mais do que marcos para motivação. Eles estão sedentos por significado, por entender como seus objetivos relacionam com a missão da empresa”.

O modelo de Objetivos e Resultados-Chave (OKR) oferece uma alternativa. Trata-se de uma ferramenta simples para criar ações específicas e mensuráveis, comunicando e monitorando o progresso em direção a elas. Em linhas gerais, os objetivos são curtos e inspiradores, criam clareza e definem a direção da organização.

Para que o sistema funcione, os OKRs devem ser públicos e definidos em todos os níveis – idealmente cada colaborador estabelece seus próprios objetivos e resultados-chave, alinhados com os objetivos dos níveis superiores. A partir deles são criados os projetos e ações, constituindo um modelo hierárquico muito próximo do que oferece o GTD.

A transparência e o alinhamento dos OKRs trazem significado para as nossas ações, assim sabemos que o nosso esforço está sendo importante para alcançar o propósito da própria organização. Essa conexão também nos ajuda a construir resiliência e sermos persistentes. Se o nosso propósito profissional está em equilíbrio com nosso propósito pessoal, damos um significado melhor para as nossas segundas-feiras.

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Gerenciamento de referências com o Evernote

Durante a fase de processamento do GTD, podemos identificar coisas que não exigem ações, entretanto, contém informações importantes que podem ser usadas para alguma tarefa ou projeto futuro. A metodologia chama esse tipo de informação de material de referência. Saber organizar as referências de maneira eficiente é fundamental no GTD.

Embora esses materiais possam ser físicos, como um livro, uma conta ou um relatório impresso, a grande maioria atualmente nos chega no formato digital, como e-books, planilhas, artigos na Web, e-mails, etc. No caso do material físico, precisamos manter as coisas simples. Um conjunto de pastas etiquetadas e de fácil acesso muitas vezes já é suficiente. 

Com relação ao material digital, podemos recorrer ao Evernote, utilizando as etiquetas para identificar o tipo do material e o assunto. No meu caso, utilizo o caractere & para identificar o tipo e o caractere # para identificar o assunto. Por exemplo, este artigo teriam as etiquetas: &Artigo #GTD. Como todas as outras listas do GTD (projetos, próximas ações, checklists) também estão organizadas no Evernote, o gerenciamento dos materiais de referência fica mais intuitivo e divertido, além de seguro, pois as informações são sincronizadas com a nuvem.

Muitas vezes gostaríamos que as anotações de uma tarefa ou os materiais de suporte de um determinado projeto se tornem materiais de referência. Essas informações já estão organizadas em notas do Evernote e, portanto, precisamos apenas alterar as etiquetas para organizá-las como referências.

Uma outra situação comum é quando estamos navegando na Internet e encontramos alguma informação que parece interessante, mas estamos sem tempo ou energia suficiente para ler aquilo naquele exato momento. As pessoas lidam com isso de diversas maneiras. As mais comuns são deixar a aba do navegador aberta, o que acaba nos frustrando à medida que elas acumulam, ou adicionar as páginas aos Favoritos do próprio navegador, o que dificulta a organização e a pesquisa das informações.

Uma vez que nossas referências estão organizadas no Evernote, podemos recorrer ao plugin chamado Evernote Web Clipper para enviar a página diretamente para o nosso sistema. O plugin é suportado pela maioria dos navegadores e adiciona um ícone do Evernote ao lado da barra de endereços. Quando clicamos no ícone, ele permite selecionar o formato de captura (artigo, artigo simplificado, captura de tela, PDF, e-mail), o caderno e as etiquetas.

Eu utilizo a etiqueta %ParaLOA (Para Ler/Ouvir/Assistir). Então adiciono essa etiqueta diretamente a partir do Evernote Web Clipper e, logo após a captura, a página estará organizada em uma lista do Evernote onde posso consultar posteriormente. Eventualmente, transformo os itens dessa lista em referências simplesmente adicionando as etiquetas de tipo e assunto.

Com nossas referências centralizadas no Evernote e organizadas com etiquetas, podemos usar seus recursos de pesquisa para achar a informação que precisamos para apoiar a execução das nossas tarefas e projetos.

Para saber os detalhes de implementação da metodologia GTD usando o Evernote, sugiro assistir o vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=YWiIn18Hwwo.

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Preste atenção!

É final de tarde de domingo. Enquanto escrevo este texto, luto para não pegar o meu smartphone e verificar as mensagens do WhatsApp. Meus amigos, provavelmente, estão falando sobre futebol, um dos meus assuntos preferidos. Meus filhos estão na sala. O mais velho joga videogame enquanto que a caçula assiste vídeos online em um tablet. Minha esposa já há algum tempo desliza o dedo na tela do Facebook.

Todos os dias estamos expostos a um oceano de informações que nos distraem. Isso não é um quadro atual, mas se agravou nos últimos anos, prejudicando nossa capacidade de nos concentrarmos. Esse fenômeno já havia sido descrito em 1977 pelo economista vencedor do Nobel Herbert Simon: “A riqueza de informação cria pobreza de atenção, e com ela a necessidade de alocar a atenção de maneira eficiente”.

Alocar a atenção de maneira eficiente para produzir trabalhos profundos é um dos grandes diferenciais dos trabalhadores da era do conhecimento. Quem resume essa hipótese é Cal Newport, em “Trabalho Focado, como ter sucesso em um mundo distraído” (Alta Books, 2018): “A capacidade de realizar trabalhos profundos está se tornando cada vez mais rara, ao mesmo tempo em que se torna cada vez mais valiosa em nossa economia. Consequentemente, os poucos que cultivam essa habilidade, e a transformam no centro de sua vida profissional, prosperam”.

O cenário pode ser pior do que o vislumbrado por Newport. A capacidade de manter o foco e produzir trabalhos cognitivamente complexos não significa apenas prosperidade, mas sobrevivência em um momento de grandes avanços na inteligência artificial. Num estudo chamado “O futuro do emprego”, Carl Frey e Michael Osborne chegam a uma estimativa perturbadora: 47% dos empregos nos EUA correm grande risco de serem computadorizados nas próximas duas décadas. Evidentemente, o alvo são os trabalhos superficiais – aqueles que não costumam agregar valor e são fáceis de replicar.

A boa notícia é que a habilidade de nos mantermos concentrados para produzirmos trabalhos expressivos pode ser aprimorada. Daniel Goleman em “Foco” (Objetiva, 2014), argumenta que a atenção funciona como um músculo: se não a utilizamos, fica atrofiada; se a exercitamos, se desenvolve e se fortalece. Podemos fortalecer o nosso músculo da atenção meditando alguns minutos por dia, evitando a execução simultânea de várias tarefas e abolindo o uso da Internet em horários específicos.

Um dos piores inimigos da concentração, claro, são as redes sociais. Tal constatação já não gera muito debate; todos sentimos isso. Para algumas pessoas, essas ferramentas são vitais para o sucesso e felicidade. Entretanto, para a maioria, os impactos negativos dessas ferramentas na vida pessoal e profissional superam substancialmente os impactos positivos. Nesses casos, para o bem da nossa atenção, o melhor a se fazer é abandoná-las.

A atual subvalorização da concentração não afeta apenas nossa produtividade. Sofrem também nossas relações interpessoais, nossa capacidade de interpretação e até a nossa empatia. Quanto mais distraídos estamos, mais superficiais são nossas conclusões. É o fim do “pensamento meditativo”, uma forma de reflexão que, como bem definiu o filósofo Martin Heidegger, é a essência da nossa humanidade. Precisamos prestar atenção para não nos tornarmos máquinas, ou sermos substituídos por elas.

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O poder da colaboração

“Eu trabalho sozinho em casa. Sempre trabalhei. Foi assim que iniciei o desenvolvimento do Linux. Não o iniciei como um projeto colaborativo, mas sim como um entre vários projetos que tinha feito na época. Em parte, porque eu precisava ver o resultado final, mas, principalmente, porque eu apenas gostava de programar”.

Assim Linus Torvalds descreve o início do desenvolvimento de um software (mais especificamente, o núcleo de um sistema operacional) lançado em 1991 e que, atualmente, está em dois terços de todos os servidores da Internet; nos 500 maiores supercomputadores do mundo; em 75% dos smartphones (o Android é baseado no Linux); nos sistemas de controle de tráfego aéreo e em inúmeros equipamentos médicos. O Grande Colisor de Hádrons e o foguete Falcon 9, da SpaceX, usam o Linux em seus sistemas de controle. Também é possível que ele esteja na sua Smart TV, no seu roteador de Internet e, futuramente, na sua geladeira e no seu carro autônomo.

Um software criado por um jovem finlandês hoje influencia mais as nossas vidas do que qualquer outro, desafiando empresas como a Microsoft e Apple e sendo fundamental para os negócios de outras gigantes como o Facebook, Google e Amazon.

São vários os fatores que levaram o Linux ao sucesso, assim como outros softwares livres/código aberto, mas os principais, sem dúvida, se resumem à colaboração. De acordo com um relatório apresentado em 2017 pela Linux Foundation, uma organização sem fins lucrativos criada para fomentar o crescimento do Linux, desde 2005, 15.637 desenvolvedores de mais de 1.400 empresas contribuíram para o Linux. Apenas em 2016, foram mais de 4.300 desenvolvedores.

Nas organizações, isso não é uma novidade. Uma cultura de colaboração resulta em inovação, melhores produtos, maior produtividade e capacidade de agir rapidamente. Especialmente no setor de tecnologia da informação, as metodologias mais recentes de desenvolvimento e manutenção de softwares priorizam o trabalho colaborativo. Não à toa, as empresas emergentes (startups) criam espaços de trabalho que encorajam esse comportamento.

A tecnologia é fundamental para conseguirmos realizar a conexão entre os colaboradores e aprimorarmos a comunicação em grande escala. De acordo com um porta-voz do Slack, uma plataforma de colaboração que atualmente supera os 8 milhões de usuários diários, “estamos nos estágios iniciais de uma transformação de 100 anos sobre como as pessoas vão trabalhar e se comunicar”. O próprio Linus Torvalds enxergou a necessidade de uma nova ferramenta para organizar melhor as contribuições que são feitas para o Linux e criou um sistema de controle que se tornou o padrão de fato para o desenvolvimento colaborativo de software.

Embora pesquisas recentes mostrem que as pessoas são mais produtivas quando trabalham sozinhas, a criação e desenvolvimento de novas ideias é cada vez mais um processo colaborativo. A ciência hoje se tornou muito complexa e especializada para que uma única pessoa consiga avanços significativos. O próximo passo da evolução do nosso conhecimento não depende mais de alguns poucos cérebros privilegiados, mas de como conectamos eficientemente a maior quantidade de cérebros hiper-especializados na pesquisa e desenvolvimento. O Linux é a prova disso.

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Utilização de CPU em sistemas Linux multi-thread

O Hyper-threading (HT) é uma tecnologia da Intel introduzida nos processadores Xeon em 2002 que permite que um núcleo do processador execute mais de uma thread de uma única vez.

O Hyper-threading simula dois processadores lógicos em um único núcleo de processador físico. Recursos do processador físico como cache de memória, unidade lógica e aritmética, barramentos, são compartilhados entre os processadores lógicos. Naturalmente, os processadores lógicos competem por estes recursos e ficam aguardando se as unidades desejadas já estiverem sendo usadas.

Apesar de simular dois processadores lógicos, o Hyper-threading não oferece o dobro de desempenho como um núcleo físico. Segundo a Intel, o aumento de desempenho é de até 30%, dependendo da configuração do sistema. Os ganhos são mais expressivos em ambientes multitarefa.

O kernel Linux enxerga o processador lógico, correspondente a thread adicional do Hyper-threading, como um núcleo tradicional. Por exemplo, um processador com 6 núcleos e Hyper-threading habilitado totaliza 12 núcleos.

O problema é que as ferramentas padrões de monitoramento das distribuições Linux (top, mpstat, vmstat, etc) consideram que todos os processadores têm o mesmo desempenho e não refletem os efeitos colaterais do compartilhamento de recursos do Hyper-threading.

Supondo que 6 processos single-thread estejam em execução neste sistema, considerando que cada um utilize 100% de um núcleo do processador, as ferramentas de monitoramento irão mostrar o total de utilização de processamento em 50%. Entretanto, como sabemos que as threads não oferecem desempenho similar aos dos núcleos, este percentual está incorreto.

Não há uma maneira simples de resolver este problema. Outros sistemas operacionais, como o AIX, calcula o percentual total fazendo aproximações com base no desempenho estimado de cada thread. Especificamente no Linux é importante não tratar os valores de processamento de forma isolada quando estiver realizando o monitoramento e estabelecer um threshold para o percentual total abaixo de 70%.

Referências:

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