Beau Lotto
Beau Lotto é um neurocientista que ajuda as organizações a compreender a perceção e a tomada de decisões em situações de incerteza, através da investigação em neurociência e do design de experiências imersivas.
- Neurocientista cuja investigação se centra na perceção e na forma como o cérebro interpreta informações sensoriais incertas.
- Ocupou cargos académicos de alto nível na University College London, incluindo o de professor adjunto de Neurobiologia no Instituto de Oftalmologia.
- Fundador do Lab of Misfits, um estúdio que combina neurociência com design de experiências imersivas.
- Liderou o Lottolab, um espaço de investigação sobre perceção aberto ao público no Museu da Ciência de Londres.
- Autor de Deviate: The Science of Seeing Differently e coautor de Why We See What We Do: An Empirical Theory of Vision.
- Apresentou três palestras na plataforma TED.
Full Profile
Principais tópicos de discussão
- Neurociência da perceção
- Tomada de decisões em situações de incerteza
- Comportamento humano e percepção
- Inovação e mudança através da percepção
- Experiências imersivas e neurociência aplicada
- Pensamento organizacional e adaptação
Ideal para
- Líderes seniores e executivos que lidam com incertezas e mudanças
- Equipes de inovação e transformação
- Fóruns de estratégia e tomada de decisões
- Organizações que exploram insights comportamentais e pensamento centrado no ser humano
Resultados para o público
- Compreensão de como a perceção molda a tomada de decisões e o comportamento
- Perspetiva sobre como lidar com a incerteza e a ambiguidade em ambientes complexos
- Estruturas para repensar suposições e padrões de pensamento
- Maior consciência de como a percepção humana influencia a inovação e a mudança
Por que as organizações trabalham com Beau Lotto
- Combina investigação em neurociência com trabalho aplicado em experiências imersivas e contextos organizacionais.
- Ligam os conhecimentos científicos sobre a perceção aos desafios práticos em torno da tomada de decisões e da mudança.
- Reúne investigação académica, comunicação científica pública e trabalho criativo em estúdio numa única perspetiva sobre como as pessoas e as organizações respondem à incerteza.
Biografia
Beau Lotto é um neurocientista cujo trabalho se concentra na perceção e na forma como os seres humanos interpretam informações sensoriais incertas. A sua investigação explora como o cérebro gera comportamentos a partir de dados incompletos, oferecendo insights sobre a tomada de decisões, adaptação e inovação em ambientes complexos.
Ocupou cargos académicos seniores na University College London, incluindo o de leitor em Neurobiologia no Instituto de Oftalmologia. O seu trabalho académico examina a perceção e o comportamento através de sistemas biológicos e adaptativos, ligando a neurociência a questões mais amplas sobre como os indivíduos e as organizações respondem à incerteza.
Além da academia, Beau fundou o Lab of Misfits, um estúdio que combina neurociência com design de experiências imersivas. Através deste trabalho, colaborou com organizações como o Cirque du Soleil, a Microsoft e a L'Oréal, aplicando conhecimentos científicos sobre a perceção a contextos criativos e organizacionais.
Também liderou o Lottolab, um espaço de investigação sobre a perceção aberto ao público no Museu da Ciência de Londres, concebido para envolver o público em experiências ao vivo que exploram a perceção visual e as ilusões. Este trabalho foi apresentado nos programas Horizon da BBC e contribuiu para uma compreensão mais ampla do público sobre como a perceção molda a experiência humana.
Beau é autor de Deviate: The Science of Seeing Differently (Desviar-se: a ciência de ver de forma diferente) e coautor de Why We See What We Do: An Empirical Theory of Vision (Por que vemos o que vemos: uma teoria empírica da visão). Também deu três palestras na plataforma TED, partilhando pesquisas e ideias sobre perceção, incerteza e comportamento humano com públicos globais.
Talks
Uma exploração experiencial sobre por que o cérebro humano não gosta de dúvidas, por que a incerteza é inevitável e como entrar na incerteza é fundamental para a adaptação e o sucesso nos sistemas naturais.
Principais conclusões:
- Por que o cérebro evoluiu para evitar a incerteza e como isso molda o comportamento e a tomada de decisões
- Por que mudanças e descobertas significativas exigem o envolvimento com a incerteza
- Como os sistemas naturais abordam o risco e a incerteza como parte da adaptação
Uma análise da adaptabilidade através da lente da neurociência comportamental, explorando como indivíduos e organizações podem liderar de forma eficaz quando o futuro é incerto.
Principais conclusões:
- Por que a adaptabilidade é uma capacidade crítica para líderes e organizações
- Como a perceção influencia a forma como as pessoas respondem à incerteza
- Como a inteligência perceptiva apoia a liderança em ambientes complexos e incertos
Uma perspetiva baseada na neurociência sobre a mudança, que explora por que a mudança é necessária e temida, e como questionar e reformular suposições permite a transformação.
Principais conclusões:
- Por que o valor da mudança depende do contexto
- Como as perguntas e as metáforas atuam como catalisadores da mudança
- Por que a mudança se torna inevitável quando as suposições e as perspetivas mudam
Uma exploração da liderança através da neurociência comportamental, com foco nas qualidades que se correlacionam com o sucesso organizacional e a capacidade de orientar outras pessoas em situações de incerteza.
Principais conclusões:
- As qualidades de liderança associadas ao sucesso organizacional
- Por que a liderança eficaz envolve orientar os outros em situações de incerteza
- Como a perceção influencia a liderança e a tomada de decisões
Uma palestra que explora como o cérebro transforma informações brutas em significado e como indivíduos e organizações podem aprender a reconhecer novos insights nos dados.
Principais conclusões:
- Por que os dados não têm significado inerente até serem interpretados pelo cérebro
- Como a perceção molda o significado que atribuímos às informações
- Princípios para reconhecer insights que já podem existir nos dados disponíveis