Manjula Sriram (00:10):
Vou começar com uma filosofia muito básica que sigo: sem erros, não há inovação. É preciso permitir que as pessoas cometam erros para que a inovação ocorra. Se eu olhar minha bagagem de erros, há muitos que eu cometi. No momento em que as pessoas param de cometer erros, a inovação não acontece.

Tom Soderstrom:
Com certeza. E como você mostra sua vulnerabilidade? Por exemplo, eu começaria com meus erros, e tenho muito o que escolher. Mas isso fez com que fosse normal que outras pessoas cometessem erros.

Manjula Sriram:
Na verdade, aceitar que você cometeu erros, mostrando seu lado humano. Nós cometemos erros todos os dias. Você tem que abraçar a dificuldade desse erro.

Tom Soderstrom:
Isso cria uma cultura de experimentação. No Jet Propulsion Laboratory da NASA, construímos um rover de código aberto e o ensinamos a falar e nos seguir usando a Alexa. Eu o estava apresentando para cerca de 6.000 pessoas. Eu disse: “Bom dia!” e o robô disse, pela voz da Alexa: “Bom dia”. Então eu disse: “Ok, vire à esquerda”. Ele nem se mexeu. “Vire à direita”. Ele nem se mexeu. Eu fiquei arrasado. Um dos líderes desceu ao auditório e disse: “Ei, ótima demonstração”. Eu disse: “Como assim? Não funcionou”. Ele disse: “Funcionou por cerca de um segundo, e você se atreveu a tentar. Pense alto”. E acho que isso só mostra aos futuros líderes que está tudo bem, basta experimentar.

Tom Soderstrom:
Uma coisa que aprendi da maneira mais difícil no JPL foi que fizemos muitas experiências e, no começo, eu não envolvia a segurança cibernética. Depois de incluir segurança cibernética, os protótipos davam certo e não acontecia vazamento de dados. Como você lida com isso fazendo algo tão grande como tecnologia espacial e de satélites?

Manjula Sriram:
É uma pergunta muito grande e importante que precisamos responder. O espaço se tornou muito popular nos últimos 18 meses. Ele ficou muito obscuro por muito tempo, então você tinha segurança pela obscuridade. mas isso mudou agora. Tornou-se muito crítico. Devemos aceitar que teremos vulnerabilidades de segurança, mas trabalhar em grupo e identificar os riscos. É uma abordagem baseada em riscos. Algumas vulnerabilidades de segurança podem não ser tão relevantes porque o risco dessa ocorrência não é tão alto.

Tom Soderstrom:
No que diz respeito à liderança, descobri que precisávamos formar esse vínculo pessoal porque, no começo, o diretor de segurança e eu brigávamos. Eu dizia: “Bom dia, Wes. Lembre-se de que seu trabalho é proteger, mas permitir que o trabalho seja feito”. E ele respondia: “Bom dia, seu trabalho é não inventar coisas malucas”. Então nos tornamos amigos, e isso realmente criou essa cultura amigável de colaboração.

Manjula Sriram:
Fornecemos esse tipo de recurso para nossa organização e continuamos implementando muita segmentação de ambientes onde residem nossas joias da coroa e quem pode acessá-las. Somos muito cuidadosos com tudo isso.

Tom Soderstrom:
O espaço está crescendo rapidamente. A nova economia espacial tem um custo de 5% para cada um dos componentes em comparação com o que custava há 15 anos. E a indústria privada financiará mais do que o governo em breve. Portanto, há uma grande competição por esse talento. Como você atrai o talento? Como você os treina?

Manjula Sriram:
Temos um programa chamado Orbit Program para recém-formados na faculdade que estão interessados em nossa indústria espacial. Eles têm seis meses de experiência em todos os diferentes departamentos. Alguns deles entrarão em nosso centro operacional de rede, trabalharão com as estações espaciais terrestres ou trabalharão com as equipes de produto. E, ao final desses 18 meses, eles decidem com qual grupo têm afinidade, e nós fornecemos essa liderança a partir daí. Também temos um programa de estágio muito forte na Iridium. No ano passado, tivemos cerca de 49 estagiários. Tentamos contratar as melhores pessoas. E o espaço em si é tão inovador que as pessoas podem se deslocar de um departamento para outro. Temos programas fortes de treinamento.

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Tom Soderstrom:
Uma das coisas que fizemos no JPL que teve sucesso foi trazer os estagiários; eles rejuvenesceram a organização, mas precisávamos ter projetos para que eles ingressassem e trabalhassem imediatamente.

Manjula Sriram:
Temos um programa chamado Uplinks. É trabalhar com a nova geração da equipe, que tem menos experiência. E é uma oportunidade para nós, como membros seniores, aprendermos como eles querem ser gerenciados, como querem ser liderados, e é uma oportunidade para eles aprenderem com nossa experiência. É um encontro individual, sentamos, escolhemos tópicos e discutimos. Selecionamos um livro e lemos juntos. Essa é uma maneira de trazer diversidade de pensamento. Afinal, a diversidade é uma ideia sobre muitas coisas, certo?

Tom Soderstrom:
Uma das coisas que estamos observando ao conversar com líderes em todo o mundo é que todas essas novas tecnologias estão chegando, mas há uma infraestrutura existente com pessoas que resistem a mudanças. Como você traz novas tecnologias para a sua organização?

Manjula Sriram:
Você precisa pensar em novas tecnologias. Todos têm medo das consequências para seu cargo, do que sabem hoje, de qual é seu trabalho. Nós, como líderes, precisamos entender essa insegurança e dar a eles a oportunidade de aprimorar suas habilidades. Essa é a peça chave: garantir que estamos oferecendo a oportunidade de aprimorar suas habilidades. As pessoas podem escolher um caminho diferente, e você lhes dá a oportunidade de fazer isso. Nenhuma decisão é uma decisão ruim nesse cenário. Queremos aprimorar as habilidades das pessoas, dar a elas a oportunidade de treinamento, oferecer projetos e incentivá-las.

Tom Soderstrom:
Como você obtém sinergia, companheirismo e produtividade com essas equipes globais?

Manjula Sriram:
Na verdade, tenho um post-it no meu laptop: “Nem longe dos olhos, nem longe do coração”.

É tão simples quanto sua linguagem corporal, o que ela diz sobre você quando você se senta com os braços cruzados. Você pode estar com frio, mas em uma videochamada, a pessoa pensa: “Ela não quer ouvir o que eu tenho a dizer”. Pequenas coisas precisam ser ponderadas. Sua linguagem corporal se torna muito crítica. Eu tenho uma equipe na Índia, a Iridium tem equipes em Londres, então temos equipes em todo o mundo. Tentar entender a linguagem comum, tentar entender as diferenças culturais, mas respeitá-las, é muito importante.

Tom Soderstrom:
Existe algum conselho que você poderia dar às pessoas se elas tiverem uma equipe global? “Faça isso, mas não faça aquilo de jeito nenhum?”

Manjula Sriram:
Não presuma nada. Uma das principais coisas que você deve fazer é perguntar. Se você está pensando em algo, você deve fazer uma pergunta. Um exemplo muito simples: estávamos tentando fazer um relatório e eu o queria em formato HTML, e a outra pessoa estava pensando em me dar um formato PDF. Era uma pergunta muito simples. Eu poderia ter dito: “Quero em formato HTML”.

O outro conselho é supor que uma pergunta seja apenas uma pergunta. Você pode chegar e me dizer: “Olha, é assim que eu estou fazendo tal coisa”. Eu poderia dizer: “Por que você fez isso dessa maneira?”. Você pode supor que estou questionando sua escolha de tentar resolver um problema, mas estou apenas fazendo a pergunta: “Por que você fez isso dessa maneira?”. Se colocarmos isso em prática, acho que muitas das diferenças globais desaparecem.

Tom Soderstrom:
Uma das coisas que descobrimos é que, para ter uma boa experiência de IA generativa, é necessário ter uma estratégia de dados boa e prática. Onde você está nessa jornada?

Manjula Sriram:
Na verdade, estamos nos estágios iniciais de nossa jornada de dados. Temos muitos dados, se você conseguir colocá-los em silos. Temos dados de telemetria que falam sobre o que está acontecendo com os satélites. Temos dados de cobrança, que me dizem como meu cliente está usando as informações. Tenho outros tipos de dados que me dirão como reagir se algo estiver acontecendo com meu satélite. E hoje, para calcular esses números, levamos dias, não horas. Então, nossa jornada atual é conseguir centralizar esses dados. Centralizar os dados, modernizá-los e criar modelos de IA com base neles. Acho que devemos nos concentrar mais na IA e garantir que as pessoas saibam como treinar os modelos e construí-los.