De olho nas novidades do mercado, desta vez trouxemos para você um TOP 10 das principais estratégias de tecnologia para 2020 que a Gatner divulgou. Vamos conferir a lista?
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Análise
As 10 principais tendências tecnológicas estratégicas anuais do Gatnerdestacam o que as empresas precisam considerarcomo parte de seu processo estratégico de planejamento tecnológico de cinco anos. Essas tendências têm um impacto profundo nas pessoas e nos espaços em que elas habitam.
Até 2025, as tecnologias relacionadas a essas tendências sofrerão mudanças significativas. Os líderes de inovação tecnológica devem examinar o impacto comercial e aproveitar as oportunidades para aprimorar as técnicas existentes ou criar novos processos, produtos e modelos de negócios. Prepare-se para a grande mudança que essas tendências trarão – elas vão transformar as indústrias e seus negócios.
Centrado nas pessoas:
■ A Hyperautomation lida com a aplicação de tecnologias avançadas, incluindo IA e aprendizado de máquina para automatizar cada vez mais os processos.
■ A multiexperiência lida com a maneira como as pessoas percebem, interagem e controlam o ambiente digital.
■ A democratização explora como criar um modelo simplificado para as pessoas consumirem produtos digitais.
■ O aumento da capacidade humana explora como os humanos são física e cognitivamente interessados por esses sistemas.
■ Transparência e rastreabilidade se concentram nos desafios de privacidade de dados e ética digital é a aplicação de design, princípios operacionais e tecnologias para aumentar transparência e rastreabilidade, gerando a confiança.
Espaços inteligentes:
■ A borda fortalecida enfatiza como os espaços ao nosso redor são cada vez mais preenchidos por sensores e dispositivos que conectam pessoas entre si e com serviços digitais.
■ A nuvem distribuída examina uma grande evolução na computação em nuvem, onde os aplicativos, plataformas, ferramentas, segurança, gerenciamento e outros serviços estão mudando fisicamente de um modelo centralizado de data center para aquele no qual os serviços são distribuídos e entregues em o ponto da necessidade. O ponto de necessidade pode se estender aos data centers de clientes ou até os dispositivos de borda.
■ Coisas autônomas exploram como as coisas físicas nos espaços ao redor das pessoas são aprimorada com mais recursos para perceber, interagir, mover e manipular esses espaços com vários níveis de orientação humana, autonomia e colaboração.
■ O blockchain prático se concentra em como o blockchain pode ser aproveitado em empresas práticas casos de uso que estão se expandindo nos próximos três a cinco anos.
■ A segurança da IA lida com a realidade de proteger os sistemas de IA que estão por trás das tendências centradas nas pessoas.
Tendência Nº 1: Hiperautomação
Automação refere-se ao uso da tecnologia para facilitar ou executar tarefas que originalmente exigiam alguma forma de julgamento ou ação humana. O termo “tarefas” refere-se não apenas às tarefas e atividades em execução, ambiente de trabalho ou operacional, mas também engloba tarefas de pensamento, descobrindo e projetando essas automações.
Tendência Nº 2: Multiexperiência
Até 2028, a experiência do usuário passará por uma mudança significativa na forma como os usuários percebem o mundo e como eles interagem com ele. As plataformas de conversação estão mudando a maneira como as pessoas interagem com o mundo digital. Realidade virtual (VR), realidade aumentada (RA) e realidade mista (RM) estão mudando a maneira como as pessoas percebem o mundo virtual. Essa mudança combinada à percepção e modelos de interação levam à futura experiência multissensorial e multitoque.
Tendência No. 3: Democratização
A democratização está focada em fornecer às pessoas acesso a conhecimentos técnicos (por exemplo, ML, desenvolvimento de aplicativos) ou experiência no domínio comercial (por exemplo, processo de vendas, análise econômica) via uma experiência radicalmente simplificada e sem a necessidade de treinamento extensivo e dispendioso. A noção de “Acesso do cidadão” (por exemplo, cientistas de dados do cidadão, integradores do cidadão), bem como a evolução do cidadão, modelos de desenvolvimento e sem código são exemplos de democratização. Desenvolvimento de especialista, sistemas ou assistentes virtuais baseados em IA e modelos de decisão é outro aspecto importante da democratização. Esses sistemas aconselham ou tomam ações em nome das pessoas para ampliar seus conhecimentos ou experiências, além de seu treinamento.
Tendência No. 4: Aumento de capacidade Humana
O aumento de capacidade humana refere-se ao aprimoramento das capacidades humanas através do uso de tecnologia e ciência. Os seres humanos sempre usaram tecnologia e ciência dessa maneira. Mesmo antes da introdução do computador, tecnologias como a máquina de escrever, copiadora e a imprensa aumentaram a capacidade humana de criar, copiar e publicar texto. Óculos para audição e dentes postiços são exemplos históricos de aumento humano. O aumento de capacidade humana explora como a tecnologia pode ser usada para fornecer informações cognitivas e físicas. melhorias como parte integrante da experiência humana. Em vez de computadores e aplicativos sendo algo fora da experiência humana normal, eles se tornam naturais – e às vezes necessário – em nosso cotidiano.
Tendência Nº 5: Transparência e Rastreabilidade
A ética digital e a privacidade são preocupações crescentes para indivíduos, organizações e governos. Os consumidores estão cada vez mais conscientes de que suas informações pessoais são valiosas e exigem controle. As organizações reconhecem o risco crescente de proteger e gerenciar dados pessoais e os governos estão implementando legislação rigorosa para garantir que o façam.
Tendência n ° 6: A margem empoderada
A computação de bordo descreve uma topologia de computação na qual o processamento e o conteúdo de informações de coleta e entrega são colocados mais próximos das fontes, repositórios e consumidores. A computação de bordo baseia-se nos conceitos de processamento distribuído. Ele tenta manter o tráfego e processamento local para reduzir a latência, explorar os recursos da borda e permitir maior autonomia no limite.
Tendência Nº 7: Nuvem Distribuída
Uma nuvem distribuída refere-se à distribuição de serviços de nuvem pública para diferentes locais fora os data centers, enquanto o provedor de nuvem pública de origem assume responsabilidade para operação, governança, manutenção e atualizações. Isso representa uma mudança significativa do modelo centralizado da maioria dos serviços públicos de nuvem e levará a uma nova era na Cloud Computing.
Tendência nº 8: Coisas autônomas
Coisas autônomas são dispositivos físicos que usam IA para automatizar funções executadas anteriormente por humanos. As formas mais reconhecíveis de coisas autônomas são robôs, drones, veículos / navios e aparelhos autônomos. Elementos de IoT com inteligência artificial, como equipamentos industriais e aparelhos de consumo também são um tipo de coisa autônoma.
Cada dispositivo físico tem um foco para sua operação no que se refere aos seres humanos. Sua automação vai além da fornecida por sistemas rígidos. Modelos de programação exploram a IA para fornecer comportamentos avançados que interagem de maneira mais natural com o seu entorno e com as pessoas. Coisas autônomas operam em muitos ambientes (terra, mar e ar) com diferentes níveis de controle. Elas foram implantadas com sucesso em ambientes altamente controlados, como minas.
Como a capacidade tecnológica melhora licenças de regulamentação e a aceitação social aumentada, coisas autônomas serão cada vez mais implantadas em espaços públicos não controlados.
Tendência No. 9: Blockchain Prático
Uma blockchain é uma lista em expansão de registros transacionais irrevogáveis assinados criptograficamente e compartilhados por todos os participantes de uma rede. Cada registro contém um carimbo de data e hora e links de referência para transações anteriores. Com essas informações, qualquer pessoa com direitos de acesso pode rastrear um evento transacional em qualquer ponto de sua história, pertencente a qualquer participante. Um blockchain é um projeto arquitetônico do conceito mais amplo de livros distribuídos.
Blockchain e outros distribuídos tecnologias de contabilidade fornecem confiança em ambientes não confiáveis, eliminando a necessidade de uma autoridade central. Tornou-se o atalho comum para uma coleção diversificada de produtos de contabilidade distribuídos.
Tendência n ° 10: segurança da IA
Nos próximos cinco anos, a IA, e especialmente o ML, será aplicada para aumentar a tomada de decisão humana em um amplo conjunto de casos de uso. Ao mesmo tempo, haverá um aumento maciço no potencial de pontos de ataque com IoT, computação em nuvem, microsserviços e sistemas altamente conectados em smart espaços. Embora isso crie grandes oportunidades para permitir a auto-automação e alavancar a transformação dos negócios, ela cria novos desafios significativos para a equipe de segurança e líderes de risco. Existem três perspectivas principais a serem exploradas ao considerar o impacto da IA o espaço de segurança:
■ Protegendo sistemas com IA. Isso requer a proteção de dados de treinamento de IA, pipelines de treinamento e Modelos ML.
■ Aproveitando a IA para aprimorar a defesa de segurança. Isso usa o ML para entender padrões, descobrir ataques e automatizar aspectos dos processos de segurança cibernética enquanto aumenta as ações dos analistas de segurança humana.
■ Antecipar o uso nefasto de IA por atacantes. Identificando esses ataques e se defendendo contra eles serão uma adição importante à função de segurança cibernética.
Entre em contato conosco e tire todas as suas dúvidas de como podemos te ajudar a fazer seu negócio crescer de forma exponencial.
Fazemos questão de deixá-lo por dentro de tudo o que acontece no mundo do entretenimento. Hoje, trouxemos alguns filmes que irão estrear neste ano de 2020.
Vamos à lista:
1. O grito: A trama se inicia depois que uma jovem mãe mata a família em sua própria casa. Uma mãe solteira e um detetive tentam investigar e resolver o caso. Mais tarde, eles descobrem que a casa é amaldiçoada.
2. Godzilla vs. Kong: é um futuro filme de monstros estadunidense dirigido por Adam Wingard e escrito por Terry Rossio. É uma continuação de Godzilla II: Rei dos Monstros e Kong: Skull Island e também um remake de King Kong vs. Godzilla de 1962, e será o quarto filme do MonsterVerse da Legendary Entertainment.
3. Jungle Cruise: a trama será um futuro filme norte-americano de aventura, baseado na atração do parque da Disney com o mesmo nome. O diretor será Jaume Collet-Serra e o elenco é constituído por Dwayne Johnson, Emily Blunt, Jack Whitehall, Édgar Ramírez, Jesse Plemons e Paul Giamatti.
4. Kingsman: O Grande Jogo: Um homem precisa correr contra o tempo para impedir que os piores tiranos e criminosos da história exterminem milhões de pessoas e destruam a humanidade.
5. Dois Irmãos: Uma Jornada Fantástica: Ambientado em um subúrbio de um mundo de fantasia, o filme da Disney-Pixar, apresenta dois irmãos elfos adolescentes que embarcam em uma missão extraordinária para descobrir se ainda há um pouco de mágica por aí.
6. O chamado de Floresta: Adaptação do clássico literário norte-americano “O Chamado de Floresta” (The Call Of The Wild, Jack London, 1903). A 20th Century Fox traz para o cinema a história de Buck, um cão de grande coração cuja feliz vida doméstica é virada de cabeça para baixo quando, subitamente, é tirado de sua casa na Califórnia e levado para o exótico e selvagem rio Yukon, no Alasca, durante a corrida do ouro em 1890. Como novato na equipe de cães puxadores de trenós – se tornando mais tarde o líder da matilha – Buck vive a aventura de sua vida, encontrando seu verdadeiro lugar no mundo e se tornando seu próprio mestre.
7. Minions:The Rise of Gru é um futuro filme estadunidense de animação digital de comédia em 3D, dirigido por Kyle Balda, sendo um spin-off da principal série de filmes Meu Malvado Favorito, assim como uma continuação do filme Minions, de 2015.
8. Artemis Fowl: O Mundo Secreto. Artemis Fowl é um garoto de 12 anos muito inteligente que usa sua capacidade para roubar. Um dia, ele descobre um local mágico chamado mundo das fadas. Decidido a roubar a fortuna local, ele sequestra um elfo e cobra um resgate para libertá-lo.
9. “SCOOBY! O Filme” revela como os amigos de longa data, Scooby e Salsicha, se encontram pela primeira vez e como se juntaram aos pequenos detetives Fred, Velma e Daphne para formar a famosa Mistério S/A. Agora, com centenas de casos resolvidos e aventuras compartilhadas, Scooby e sua gangue encaram o maior e mais desafiador mistério de todos os tempos: uma trama que libera o fantasma do cão Cerberus sob o mundo. Enquanto eles se apressam para impedir esse “apocãolipse”, a gangue descobre que Scooby tem um legado secreto e um destino mais épico do que qualquer um poderia imaginar.
10. Tenet: é um filme de ação e suspense escrito e dirigido por Christopher Nolan. É estrelado por John David Washington, Robert Pattinson, Elizabeth Debicki, Dimple Kapadia, Michael Caine e Kenneth Branagh. Tenet está programado para ser lançado pela Warner Bros.
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Para se manter em uma disputa acirrada no mercado, as corporações devem oferecer serviços ótimos e uma experiência memorável de forma positiva.
Quão bem o seu bot gerencia a experiência do seu cliente?
Segundo o Gartner, os chatbots são uma das principais tecnologias emergentes que devem ter o maior impacto nos projetos de CX nos próximos três anos, enquanto os CIOs identificaram os chatbots como o principal aplicativo baseado em IA usado em suas empresas.
O uso de assistentes baseados em IA disparou para mais de um terço dos consumidores dos EUA desde que a Siri foi lançada pela primeira vez em 2012. Os consumidores tendem a usar essas ferramentas para tarefas simples, como verificar o clima, enviar mensagens ou ouvir sua lista de reprodução favorita do Spotify.
No entanto, esses bots estão prestes a ficar muito sofisticados muito rapidamente. Em 2018, o CEO do Google, Sundar Pichai, demonstrou como o Google Assistant será usado em breve para agendar compromissos, ligando para empresas locais e conversando com um humano do outro lado. Esse é o futuro.
A pergunta que as empresas precisam fazer é: Deseja que os bots de IA de terceiros atuem como intermediários entre você e seus clientes?
Bots precisam ser dimensionados com eficiência com um toque pessoal
Eficiência não é uma coisa ruim. O desafio é que, se for o ponto focal, pode ser altamente problemático e, na verdade, criar uma experiência ruim para o cliente.
Veja o cenário clássico de central de atendimento que todos conhecemos, em que os usuários são solicitados a responder uma série de perguntas pressionando os botões ou dizendo “sim” ou “não”.
Essas experiências podem ser um exercício circular de frustração. No final do dia, elas são impulsionadas pela eficiência: a organização pode querer reduzir o número de pessoas em um call center ou automatizar os estágios iniciais de uma chamada.
Essas abordagens podem cair bastante. O exemplo acima não oferece um toque pessoal, nem uma ótima experiência do cliente.
Ele pode facilmente enviar clientes correndo em alta velocidade em direção a um concorrente que ofereça melhor CX, ou seus clientes podem simplesmente optar por usar assistentes de IA de terceiros para interagir com você – e, no processo, automatizar você em segundo plano.
A estratégia certa para as empresas que avaliam bots é projetar experiências surpreendentes do cliente que possam ser escaladas com eficiência com a tecnologia.
Aqui estão três maneiras principais de garantir que o CX permaneça central em sua estratégia de bot:
Projete a experiência do cliente primeiro. De cima para baixo, a equipe executiva e de liderança precisa perguntar: “Como podemos criar uma experiência melhor que se concentre diretamente no cliente?” Se você pelo menos não priorizar o CX da mesma forma que a eficiência, isso prejudicará a organização a longo prazo. A experiência do bot deve fornecer algo de valor ao consumidor, não apenas à sua organização. O que seu cliente recebe em troca quando você pede que ele use um bot?
Automatize interações sem sentido. Com muita freqüência, as empresas simplesmente usam bots para reduzir custos dentro de um processo existente. Isso é incrivelmente preguiçoso. É melhor reservar um tempo para repensar os processos à luz da experiência desejada do cliente. Encontre maneiras de automatizar interações mundanas ou sem sentido de clientes.
A tecnologia bot está longe de ser perfeita e longe de ser perfeitamente compreendida. Seja um chatbot ou um robô ativado por voz, existem limitações sobre o que essas ferramentas podem fazer. As interfaces áudio-verbais são fundamentalmente diferentes dos sistemas de computação tátil visual de hoje, que mudarão a maneira como as experiências do usuário precisam ser projetadas.
Uma mudança fundamental em direção à criação de experiências convincentes
Houve uma mudança fundamental no sentido de priorizar o CX. Um estudo recente de Walker, por exemplo, descobriu que, até 2020, a experiência do cliente ultrapassará preço e produto como o principal diferencial.
No entanto, muitas vezes ainda pensamos em usar tecnologias orientadas por IA, como bots, de uma maneira privilegiada, voltada para a empresa, focada em tornar as coisas mais eficientes. Ainda damos menos atenção a como os clientes realmente usarão a tecnologia.
Em breve, os bots se tornarão mais sofisticados. Os assistentes ativados por voz farão muito mais do que verificar o clima e enviar mensagens, agendar compromissos, pedir mantimentos e muito, muito mais.
Se as empresas continuarem priorizando a eficiência e não a CX, correm o risco de serem levadas a segundo plano, à medida que os consumidores adotam intermediários altamente sofisticados e orientados por IA (como Google e Amazon). Portanto, certifique-se de colocar o CX na frente e no centro, independentemente do tipo de bot que você usa. Em breve, sua empresa dependerá disso.
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Os mundos da inteligência artificial e da segurança cibernética tornaram-se profundamente entrelaçados nos últimos anos, à medida que as organizações trabalham para acompanhar – e idealmente bloquear – hackers maliciosos cada vez mais sofisticados. Hoje, uma startup que construiu uma solução de aprendizado profundo que alega poder identificar e impedir até vírus que ainda não foram identificados gerou uma grande rodada de financiamento de alguns grandes parceiros estratégicos.
O Deep Instinct, que usa o aprendizado profundo para aprender a identificar e parar vírus conhecidos e outras técnicas de hackers, além de poder identificar abordagens completamente novas que não foram identificadas antes, arrecadou US$ 43 milhões em uma série C.
O financiamento está sendo liderado pela Millennium New Horizons, com a Unbound (uma empresa de investimentos com sede em Londres fundada por Shravin Mittal), LG e Nvidia. O investimento eleva o total arrecadado pela Deep Instinct para US$ 100 milhões, com HP e Samsung entre seus patrocinadores anteriores. As empresas de tecnologia são todas estratégicas, pois (como no caso da HP) agrupam e revendem as soluções do Deep Instinct ou as usam diretamente em seus próprios serviços.
A empresa com sede em Israel não está divulgando a avaliação, mas notavelmente, ela já é lucrativa.
A segmentação de vírus ainda desconhecidos está se tornando uma prioridade mais importante à medida que o cibercrime cresce. O CEO e fundador Guy Caspi observa que atualmente existem mais de 350.000 novos malwares gerados por máquinas criados todos os dias “com técnicas de evasão cada vez mais sofisticadas, como zero-days e APTs (Ameaças persistentes avançadas)”. Quase dois terços das empresas foram comprometidas no ano passado por ataques de malware novos e desconhecidos originados nos terminais, representando um aumento de 20% em relação ao ano anterior, acrescentou.
E os ataques de dia zero têm quatro vezes mais chances de comprometer as organizações. “A maioria das soluções cibernéticas no mercado não pode proteger contra esses novos tipos de ataques e, portanto, mudou para uma abordagem de detecção e resposta”, disse ele, “que por design significa que eles ‘assumem uma violação’ acontecerá.”
Embora já exista uma grande profusão de ferramentas de cibersegurança baseadas em IA no mercado hoje, Caspi observa que o Deep Instinct adota uma abordagem criticamente diferente por causa do uso de algoritmos de redes neurais profundas, que são essencialmente configurados para imitar a maneira como o cérebro humano pensa .
“O Deep Instinct é a primeira e atualmente a única empresa a aplicar aprendizado profundo de ponta a ponta à segurança cibernética”, disse ele em entrevista.
Para ele, isso fornece uma forma mais avançada de proteção contra ameaças do que as soluções tradicionais comuns de aprendizado de máquina disponíveis no mercado, que dependem de extrações de recursos determinadas por humanos, o que significa que elas são limitadas pelo conhecimento e pela experiência do especialista em segurança, e só pode analisar uma parte muito pequena dos dados disponíveis (menos de 2%, diz ele). “Portanto, as soluções tradicionais baseadas em aprendizado de máquina e outras formas de IA têm baixas taxas de detecção de novos malwares invisíveis e geram altas taxas de falsos positivos”. Há um crescente corpo de pesquisa que apóia essa idéia, embora ainda não tenhamos visto muitas soluções de segurança cibernética de aprendizado profundo (ainda não, de qualquer maneira).
Ele acrescenta que o aprendizado profundo é o único sistema autônomo baseado em IA que pode “aprender com dados brutos, pois não é limitado pelo conhecimento tecnológico de um especialista”. Em outras palavras, não se baseia apenas no que um humano insere no algoritmo, mas em enormes quantidades de big data, provenientes de servidores, dispositivos móveis e outros pontos de extremidade, que são inseridos e lidos automaticamente pelo sistema.
Isso também significa que o sistema pode ser usado alternadamente em vários pontos finais diferentes. Muitas soluções de segurança cibernética baseadas em aprendizado de máquina, ele observa, são voltadas para ambientes Windows. Isso é lógico, já que o Windows e o Android representam a grande maioria dos ataques hoje em dia, mas os ataques entre sistemas operacionais estão em ascensão.
Embora o Deep Instinct seja especializado em prevenir ataques cibernéticos desconhecidos pela primeira vez, como APTs e ataques de dia zero, Caspi observa que no ano passado houve um aumento tanto na quantidade quanto no impacto dos ataques cibernéticos em outras áreas. Em 2019, o Deep Instinct viu um aumento no spyware e ransomware, além de um aumento no nível de sofisticação dos ataques que estão sendo usados, especificamente com mais ataques sem arquivos usando scripts e powershell, ataques “vivendo fora da terra” e o uso de documentos armados, como arquivos e PDFs do Microsoft Office. Eles ficam ao lado de grandes ataques de malware como Emotet, Trickbot, New ServeHelper e Legion Loader.
Hoje, a empresa vende serviços diretamente e via parceiros (como a HP), e está focada principalmente em usuários corporativos. Mas como há muito pouco na implementação técnica (“Nossa solução é quase autônoma e todos os processos são automatizados [e] o cérebro de aprendizado profundo está lidando com a maior parte da segurança”, disse Caspi)), o plano a longo prazo é criar uma versão do produto que os consumidores também podem adotar.
Com uma grande parte do software antivírus frequentemente se mostrando fútil na proteção dos usuários contra ataques nos dias de hoje, isso pode ser uma adição bem-vinda ao mercado, apesar de já estar lotado.
“Não faltam fornecedores de software de segurança cibernética, mas nenhuma empresa, além do Deep Instinct, descobriu como aplicar o aprendizado profundo para automatizar a análise de malware”, disse Ray Cheng, sócio da Millennium New Horizons, em comunicado. “O que mais nos empolga no Deep Instinct é sua capacidade comprovada de usar sua rede neural proprietária para detectar efetivamente vírus e malware que nenhum outro software pode capturar. Essa proteção genuína em uma era de ameaças crescentes, sem a necessidade de sistemas excessivamente caros ou complicados, é uma mudança de paradigma.”
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A Pasquali Solution é uma empresa com uma vasta experiência de quase duas décadas com core business no nicho de alocação de profissionais da área de TI.
Entre em contato conosco para que possamos tirar suas dúvidas e te ajudar a realizar seus projetos e fazer sua empresa crescer de forma exponencial.
Aqui em nosso blog já fizemos várias matérias sobre IA é seus avanços. Isso porque fazemos questão de deixá-lo por dentro do que acontece no mundo dos negócios, principalmente no nicho da tecnologia.
A Pasquali Solution é uma empresa que está há quase duas décadas na área de alocação de profissionais de TI.
Dito isso, nós conseguimos, ao longo desses anos, galgar mais conhecimentos sobre as mais variadas vertentes.
Desta vez, trouxemos um pouco mais de conhecimento sobre o tema IA e separamos um TOP 5 de etapas para que você possa preparar sua empresa para a era digital e a inserção da IA.
A inteligência artificial é provavelmente a invenção mais importante da humanidade. É uma ideia de 60 anos que decolou cinco anos atrás, quando chips rápidos permitiam computação maciça e sensores, câmeras e robôs alimentavam algoritmos com fome de dados.
Passamos em alguns anos para uma nova era em que o aprendizado de máquina (um subconjunto funcional de IA), big data e tecnologias capacitadoras estão transformando todas as áreas. Em todos os setores há um grande conjunto de dados por trás de cada pergunta. Cada campo é computacional: saúde, manufatura, direito, finanças e contabilidade, varejo e imóveis. Todos trabalhamos com máquinas inteligentes – e elas estão ficando inteligentes rapidamente.
Um relatório do Fórum Econômico Mundial indicou que 89% das empresas americanas planejam adotar análises de big data de usuários e entidades até 2022, enquanto mais de 70% desejam integrar a Internet das Coisas, explorar mercados habilitados para web e aplicativos e tomar vantagem do aprendizado de máquina e da computação em nuvem.
Dadas essas mudanças importantes e rápidas, é um bom momento para considerar o que os jovens precisam saber sobre IA e tecnologia da informação. Primeiro, todos precisam ser capazes de reconhecer a IA e sua influência nas pessoas e sistemas e ser proativos como usuário e cidadão. Segundo, todos devem ter a oportunidade de usar IA e big data para resolver problemas. E terceiro, os jovens interessados em ciência da computação como carreira devem ter um caminho para a construção da IA.
Os computadores percebem o mundo usando sensores. Os exemplos incluem reconhecimento de fala e visão computacional; questões emergentes incluem a natureza da inteligência e as limitações da percepção humana e do computador.
Os agentes mantêm representações do mundo e as usam para raciocinar. Os exemplos incluem tipos de algoritmos, o trabalho que eles fazem e suas limitações.
Os computadores podem aprender com os dados. Os exemplos incluem tipos de aprendizado de máquina – no entanto, existem preocupações sobre questões como viés nos dados de treinamento.
Agentes inteligentes exigem muitos tipos de conhecimento para interagir naturalmente com os seres humanos. Os exemplos incluem a interação com assistentes digitais, chatbots e robôs. Questões emergentes envolvem a natureza da consciência e as limitações da interação da IA.
As aplicações de IA podem impactar a sociedade de maneiras positivas e negativas. Questões emergentes incluem o uso, justiça e transparência de algoritmos e prováveis impactos sociais.
Empresas
As empresas adeptas da tecnologia tem o potencial de aprimorar as operações com a implementação correta das tecnologias de inteligência artificial.
De fato, uma ampla implementação comercial da IA tem o potencial de fazer mais mal do que bem. Sem um plano adequado para adoção, as empresas podem sofrer as conseqüências prejudiciais da má alocação de recursos e financiamento. O resultado? O reverso da otimização, perda de tempo e, em última análise, ROI negativo – fatores que uma empresa em ritmo acelerado não pode arriscar. Portanto, é importante estabelecer um roteiro estratégico para a adoção acelerada da IA, da qual as empresas digitalmente maduras possam seguir, implementar e posteriormente se beneficiar.
Uma breve visão geral dos principais modelos de maturidade da IA
Os modelos de maturidade ajudam as empresas a se concentrarem em suas iniciativas de Inteligência Artificial. Esses modelos devem fornecer uma estrutura útil para identificar seu potencial impacto estratégico nos negócios, avaliar os atuais recursos de IA da organização e priorizar investimentos em tecnologias, habilidades e processos necessários para aumentar a prontidão e alcançar os resultados desejados.
Os modelos de maturidade permitem que os profissionais determinem se as ambições de IA de uma empresa são ou não exageradas ou realistas. Além disso, os modelos de maturidade devem ser úteis o suficiente para capturar o núcleo do que a IA oferece sem criar a falsa implicação de que existe um corpo estático das melhores práticas de implementação.
Abaixo estão alguns modelos e metodologias que foram observados como parte do Modelo de Maturidade dos Pioneiros da IA:
A estrutura “IA pragmática” dos “blocos de construção”: proposta por Mike Gualtieri, da Forrester Research, essa estrutura defende a aceleração da evolução da tecnologia corporativa através da adaptação passo a passo das tecnologias de IA de “blocos de construção”, como aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
Modelo de maturidade da IA do Gartner: propõe indicadores de maturidade para medir o progresso da adoção da IA e ajustar as metas da empresa, bem como a utilização da estrutura de “blocos de construção” acima.
Modelo de Maturidade Adrian Bowles: essa estrutura descrita por Adrian Bowles, da Aragon Research, tem como objetivo avaliar o alcance de uma empresa na IA com base em sua tecnologia e habilidades atuais.
Modelo de abordagem da fase de maturidade da organização empresarial: um roteiro de maturidade passo a passo que começa com a automação, seguido pela centralização e digitalização dos dados e termina com a reformulação do ambiente de trabalho para se alinhar totalmente às ambições da IA.
As quatro ondas do negócio inteligente por dia de trabalho: a Workday, divide a maturidade da IA em quatro estágios simples: automação, informação, descoberta e transformação.
Curva de maturidade da IA da Microsoft: semelhante ao Workday, a Microsoft também decompõe a maturidade da IA em quatro etapas, começando com o entendimento de como aplicar a IA, a digitalização, a experimentação e a preparação do modelo de negócios com a prontidão da IA.
Escada de inteligência artificial da IBM: a estrutura da IBM concentra-se nas etapas iniciais que uma empresa deve tomar para se preparar para a adoção da IA, como reconhecer recursos de dados e aumentar a análise por meio de métodos de aprendizado de máquina.
O Modelo de Maturidade dos Pioneiros da IA utiliza todas as estruturas acima para apresentar uma abordagem coesa e implementável.
A.I. Modelo de Maturidade de IA dos Pioneiros (Mark Minevich / AI Pioneers 2019)
O modelo de maturidade dos pioneiros da IA fornece uma estrutura para cada nível de maturidade da IA e descreve seu relacionamento com uma empresa em cada estágio. O avanço nessas etapas não é linear nem esperado a uma determinada velocidade de adoção. As empresas que implantam a IA devem abordar o roteiro com vontade de mudar a velocidade e a estratégia ao longo da progressão e manter o modelo em mente como uma ferramenta de medição e benchmarking, com o objetivo de ajudá-las a avançar nas etapas subsequentes da maturidade.
Exemplos relevantes dessa estrutura em ação incluem a NBA utilizando a IA para exibir momentos importantes dos jogos de basquete ou o TikTok acionando seu algoritmo de recomendação do usuário com tecnologias de aprendizado de máquina. Ambas as empresas implementaram uma abordagem em fases para a adoção da inteligência artificial, conforme sugerido pelo modelo dos pioneiros da IA. Além disso, já tendo defendido uma mentalidade centrada em dados, a NBA e o TikTok já estavam tecnologicamente preparados e maduros desde o início para prosseguir corretamente com suas respectivas ambições de IA e, mais importante, com adoção acelerada. A NBA e o TikTok são exemplos perfeitos do que as empresas com o mais alto nível de maturidade de hoje se assemelham, um assunto que será discutido posteriormente.
Observando as empresas com o mais alto nível de maturidade de hoje
Em 2019, a Dataiku (uma empresa que desenvolve IA para soluções empresariais) realizou uma pesquisa intitulada “Pesquisa de maturidade da IA: onde estamos no caminho da IA corporativa?” Os resultados de mais de 350 participantes da pesquisa permitiram à Dataiku estabelecer insights concretos sobre o nível de maturidade das empresas digitais. Entre vários fatores, os dados da pesquisa, da Dataiku descobriu que as organizações de adoção de IA mais bem equipadas têm o seguinte em comum:
As empresas já estão usando alguma forma de tecnologia de aprendizado de máquina para aumentar os processos;
As empresas possuem unidades de dados dedicadas;
As empresas instituem alguma forma de educação dos funcionários para se preparar para a adoção.
Para entender melhor as empresas com o mais alto nível de maturidade atual, é aconselhável revisar as métricas envolvidas na preparação da adoção. Estatísticas da Forbes revelam que 37% dos líderes da indústria de IA investiram mais de US $ 5 milhões em tecnologias de inteligência artificial para otimizar processos. Com base nas implementações de IA, o The Enterprisers Project mostra que a instituição da empresa de tecnologias de inteligência artificial aumentou três vezes nos últimos 12 meses, e 2 em cada 3 grandes organizações adotarão a IA de alguma forma nos próximos 24 meses.
Cada empresa centrada na IA seguiu alguma forma de roteiro de implementação para cumprir seus objetivos de maturidade de inteligência artificial. As informações a seguir fornecem uma orientação de 5 pontos que as empresas com inclinação digital podem instituir para acelerar a adoção da IA.
1. Mas primeiro, dados
A primeira etapa da jornada de adoção da IA exige que as empresas já possuam fortes recursos de análise de dados e coleta de métricas. Tecnologias de inteligência artificial, como algoritmos de aprendizado de máquina, devem receber um fluxo substancial e consistente de dados para serem úteis. Se as empresas não são orientadas a dados, o poder da IA desaparece, pois carece de combustível e capacidade de fornecer idéias significativas para orientar as decisões das empresas.
Atualmente, existem maneiras de calcular o nível de maturidade da adoção da IA para empresas, o que pode ajudar a apontar as organizações na direção certa para a implementação. Uma dessas ferramentas é fornecida pela Microsoft, que usa um questionário baseado em pesquisa para avaliar a capacidade de adoção das empresas. O Worldlink também fornece um guia de aprendizado de máquina em oito etapas e maturidade em inteligência artificial para permitir a auto-avaliação da organização. Mais importante, a utilização das referidas avaliações de maturidade em conjunto para empresas já centradas em dados é uma maneira infalível de alinhar as organizações em direção à adoção acelerada da IA e ao progresso contínuo na maturação.
2. Como posso ajudá-lo?
Tendo identificado fortes recursos de análise de dados, as empresas devem determinar como a IA pode ajudar, estabelecendo uma pergunta de negócios rigorosamente formulada. Neste momento, a intenção específica da IA é esclarecida. Por exemplo, as empresas podem otimizar as operações com IA por meio da automação de recursos humanos ou implementar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar a satisfação e a produtividade dos funcionários. Qualquer que seja o objetivo, as empresas devem apresentar uma proposta de como a inteligência artificial pode ser útil para economizar tempo e acelerar o roteiro para a integração adequada da IA.
3. Testando as possibilidades
O próximo segmento do roteiro trata de testes e avaliações de aplicativos candidatos de IA. Antes da implantação oficial, as empresas devem avaliar os mecanismos de IA pretendidos em um nível micro, a fim de minimizar erros, aproveitar todo o potencial da IA e garantir uma transição suave na hora do lançamento. Isso significa projetar experimentos exclusivos e modificar os principais indicadores de desempenho (KPIs) para medir o progresso e a eficácia da iniciativa. Um exemplo de teste pode ser o teste A / B, no qual algoritmos e funcionários de aprendizado de máquina realizam processos idênticos em uma tentativa de determinar empiricamente a extensão da capacidade de manutenção da IA. Outros testes quantitativos incluem testes de exatidão, precisão e velocidade.
Em conjunto com a primeira rodada de experimentação, períodos de teste de várias semanas podem ser implementados para examinar e criticar mais a eficácia das metodologias deduzidas, como se as empresas já estivessem no ambiente pós-lançamento de curto prazo.
4. Teste decisivo da segunda rodada e estabelecimento de casos de uso concretos
Após a rodada inicial de testes, haveria uma fase experimental secundária definida por períodos de teste mais longos e o estabelecimento de casos de uso concretos. Durante a fase secundária os períodos de teste durariam mais tempo para emular melhor o ambiente pós-lançamento a longo prazo. O produto desse processo avaliativo final teria a forma de casos de uso definitivos de IA que poderiam aumentar positivamente as operações da empresa e, consequentemente, serem usados na próxima fase do roteiro de adoção: alterar o modelo de negócios.
5. Alterando o modelo de negócios para incluir a IA
Neste ponto da jornada de adoção da IA, as empresas precisam aumentar seus modelos de negócios para acomodar a inteligência artificial. Esta etapa do roteiro é crucial para retransmitir as implicações da IA para todas as partes interessadas envolvidas, de investidores a clientes e elaborar o impacto da instalação.
De olho no futuro
Depois que o modelo de negócios for alterado, as empresas terão atingido o nível adequado de maturidade para adotar corretamente a inteligência artificial, terminando assim a longa jornada para casa. Por fim, como a IA experimenta inovação persistente nos próximos anos após o lançamento, as empresas que implementaram um roteiro estratégico de adoção estarão bem equipadas para incluir os novos avanços tecnológicos.
De forma geral vimos que uma mentalidade centrada em dados é essencial para a conclusão bem-sucedida do processo como todo. A aceleração adequada da maturidade empresarial para adoção da IA significa que as empresas devem se concentrar em otimizar suas unidades de dados e preparar iniciativas educacionais antes de iniciar o processo de implementação. As organizações também devem ser dinâmicas em sua abordagem e estar dispostas a alterar sua estratégia de negócios para incorporar inteligência artificial a cada passo do caminho. Essa é a essência de uma empresa de IA digitalmente madura.
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Massacrado pela crítica, Venom acabou sendo um dos maiores sucessos comerciais de 2018, faturando incríveis US$ 856 milhões em bilheteria. Por esse motivo, a Sony fez questão de desenvolver uma sequência, que já está sendo filmada.
Para a nova fase da trama, o personagem será interpretado por Woody Harrelson em Venom 2.
Além de Hardy e Harrelson, o filme conta com os retornos de Michelle Williams e Reid Scott como Anne e Dr. Dan Lewis, respectivamente. Naomie Harris e Stephen Graham também irão participar da sequência, em papéis ainda não confirmados.
Com direção de Andy Serkis, Venom 2 chega aos cinemas no dia 2 outubro de 2020.
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1. Trate bem seu pessoal e faça com que se sintam importantes
Gary Foote, CIO da equipe Rich Energy Haas F1, diz que uma força de trabalho produtiva de TI ajuda a garantir que as pessoas da empresa não sejam impedidas pela tecnologia de fazer o que fazem de melhor, seja um especialista em finanças que queira analisar números ou um corrido engenheiro que quer fazer um carro andar mais rápido.
“Queremos ter certeza de que estamos dando às pessoas as ferramentas necessárias de maneira ininterrupta”, diz ele, antes de sugerir que a chave para criar essas ótimas ferramentas é criar uma força de trabalho forte. “Quando você tem ótimas pessoas, o resto se encaixa.”
Conquistar esse recurso, no entanto, é apenas o ponto de partida. Depois de ter boas pessoas, é realmente importante mantê-las. Foote diz que os CIOs que procuram criar uma força de trabalho produtiva e leal devem tratar bem as pessoas.
“Você precisa treiná-los e fazer com que seu pessoal se sinta parte de um time. E essa última parte é onde temos muita sorte, porque somos um time por definição e as pessoas compram já nessa visão “, diz ele.
“Mas você quer garantir que as pessoas se sintam realmente comprometidas com o que estão fazendo. E eu não diria que somos perfeitos – ainda temos trabalho a fazer para garantir a atração das melhores pessoas. e garantir que, quando tivermos essas pessoas, cuidemos delas “.
2. Certifique-se de que sua equipe entenda os benefícios de seu trabalho
Chris Worle, diretor digital da empresa de serviços financeiros Hargreaves Lansdown, faz parte de uma das novas gerações de líderes digitais que, em vez de sempre ser um profissional de TI, subiu ao topo através do departamento de marketing. Ele diz que criar uma força de trabalho produtiva pode ser desafiador, especialmente quando sistemas de tecnologia mais antigos e formas de trabalho arraigadas agem como barreiras para uma agenda de transformação digital.
“Na verdade, é realmente difícil, principalmente quando você está enfrentando a tecnologia legada e os desafios que isso traz. E quando você está gerenciando uma equipe que está apresentando idéias, entendendo os clientes e moldando a visão, mas não consegue executar completamente. Isso é difícil”, diz ele.
O papel de Worle é superar essas barreiras e fazer com que as mudanças sejam mantidas. Tendo se tornado CDO em junho passado, ele agora trabalha em estreita colaboração com o David Davies, CIO da Hargreaves Lansdown, para garantir que haja um forte vínculo entre digital e TI. E ele diz que a chave para criar uma força de trabalho produtiva em um negócio com capacidade digital é garantir que os funcionários entendam o impacto de seu trabalho.
“É por isso que muito trabalho de transformação digital em andamento é realmente sobre compartilhar sua visão com as pessoas, obter aceitação e fazer com que elas entendam que seremos capazes de oferecer benefícios para os negócios e nossos clientes no ritmo”, diz Worle.
3. Garanta que seus funcionários e seus stakeholders estejam satisfeitos
Craig Donald, CIO da Football Association, diz que existem duas facetas fundamentais para criar uma força de trabalho produtiva: uma é garantir que sua equipe esteja feliz e motivada; a outra é garantir que as partes interessadas seniores saibam que sua equipe está trabalhando da melhor maneira possível.
“Uma combinação dessas duas coisas me permite ter uma boa noção de onde estamos em termos da escala de produtividade”, diz ele.
No que diz respeito à motivação da equipe, Donald diz que realiza sessões regulares de feedback e stand-ups com a equipe de TI no escritório. Ele também reúne sua equipe em dias de folga.
“Acho que é uma boa maneira de avaliar como a equipe está se sentindo – e acho que a produtividade geralmente flui disso. Se você pode ver que a equipe está motivada e feliz, geralmente acho que a produtividade é alta”, diz Donald.
Quanto à interação com as principais partes interessadas, ele diz que os CIOs provavelmente descobrirão que seus chefes sempre irão querer mais e poderão acreditar que a equipe de TI não é tão produtiva quanto poderia ser. Donald usa dados e apresentações para provar que sua equipe está cumprindo suas metas.
“Tenho que confiar nas estatísticas. Digo que essas são as coisas em que trabalhamos nas últimas semanas e são as que desenvolvemos. Também faço shows e demonstrações regulares com o conselho”, ele diz.
4. Desenvolva uma visão que apóie a estratégia de negócios
Shaun Le Geyt, CIO do Parkinson no Reino Unido, diz que os líderes de TI que desejam que sua equipe cumpra as metas de produtividade devem se concentrar nas pessoas que usarão seus sistemas e serviços, em vez de se concentrar na tecnologia que estão implementando.
“Há momentos em que a tecnologia surge e você sabe que é a coisa certa a discutir. Mas gerenciar mudanças culturais é tão importante quanto gerenciar mudanças tecnológicas”, diz ele.
Garantir que a equipe entenda os requisitos dos usuários é um desafio, já que a Parkinson UK emprega mais de 450 funcionários e também conta com uma rede dinâmica de funcionários especializados, profissionais de saúde e assistência social, voluntários e pesquisadores. Le Geyt diz que os CIOs que desejam produtividade de alto nível devem desenvolver uma forte visão para seu pessoal.
“Concentre-se nas necessidades da organização – coloque as pessoas em primeiro lugar”, diz ele. “Você precisa adotar uma abordagem estratégica, inovadora e visionária. Você deve trabalhar em estreita colaboração com a equipe de liderança para garantir que sua equipe de TI esteja apoiando a estratégia de negócios da maneira correta”.
5. Crie um programa de trabalho definido
Lee Wilmore, diretor de inteligência de dados da editora TI Media, precisa trabalhar com recursos limitados, por isso é crucial que sua equipe seja o mais produtiva possível. Sua equipe de dados está usando informações de clientes, na tentativa de criar mais receita com cada pessoa que interage com as marcas da empresa, que incluem Country Life, TV Times e Woman’s Own.
“Temos mais de 40 marcas que exigem projetos”, diz ele. “Há mais trabalho do que jamais poderíamos fazer ao mesmo tempo. Temos que priorizar os requisitos de negócios”.
O objetivo de Wilmore é usar a plataforma de big data que ele criou com o especialista em tecnologia Talend para ajudar a identificar novas oportunidades de venda para os clientes. E ele diz que a ferramenta de colaboração Trello é essencial para ajudar sua equipe a trabalhar produtivamente em nome da empresa. Permite o estabelecimento de um conjunto de programas de trabalho.
“Todo trabalho é dividido em um cartão e o importante é que você não pode fazer um sem um retorno claro do investimento”, diz Wilmore. “Isso significa que todos que trabalham para nós são bem claros sobre o que estão fazendo e por que estão entregando. E se houver alguma dúvida, o projeto não será trabalhado”.
A Pasquali Solutioné uma empresa que está há quase duas décadas na área de alocação de profissionais de TI. Com o nosso know-how, podemos te ajudar a fazer seu negócio crescer de forma exponencial. Entre em contato conosco por chat ou email.
Com o avanço da tecnologia nas últimas décadas, houveram várias mudanças das quais tivemos que dos adaptar. Uma delas é a inteligência de negócios, que realmente revolucionou o mundo dos negócios. A quantidade de armazenamento e troca de dados aumentaram de forma estratosférica. Outro acontecimento interessante foi que todos nós ganhamos acesso à nuvem.
O ano de 2019 foi particularmente importante para o setor de business intelligence. As tendências que se tornaram fortes desde o ano passado continuarão se desenvolvendo até 2020. Mas o cenário de BI está evoluindo ainda mais e o futuro da inteligência de negócios está com tendências emergentes para acompanhar. Em 2020, as ferramentas e estratégias de BI serão cada vez mais personalizadas. Dito isso, vamos conferir agora a lista dessas tendências:
1) Gerenciamento de qualidade de dados (DQM)
As tendências de análise na qualidade dos dados cresceram bastante no ano passado. O desenvolvimento de inteligência de negócios para analisar e extrair valor das inúmeras fontes de dados que reunimos em alta escala, juntamente com vários erros e relatórios de baixa qualidade: a disparidade de fontes e tipos de dados agregou um pouco mais de complexidade ao processo de integração de dados.
Uma pesquisa realizada pelo Business Application Research Center afirmou que o gerenciamento da qualidade dos dados é a tendência mais importante em 2020. Não é apenas importante reunir o máximo de informações possível, mas também a qualidade e o contexto em que os dados estão sendo usados e interpretados, foco principal para o futuro da inteligência de negócios.
Consequentemente, o aumento do gerenciamento de dados mestre está se tornando uma prioridade fundamental na estratégia de business intelligence de uma empresa.
O gerenciamento da qualidade dos dados não é apenas uma revolução nas tendências de BI 2020, mas também cresce como uma prática crucial a ser adotada pelas empresas em prol de seus investimentos iniciais. O atendimento a níveis rigorosos de qualidade de dados também atende aos padrões das recentes normas e exigências de conformidade. Ao implementar processos de qualidade de dados em toda a empresa, as organizações aprimoram sua capacidade de alavancar a inteligência de negócios e, assim, obter uma vantagem competitiva que lhes permite maximizar o retorno do investimento em BI.
2) Descoberta / visualização de dados
A descoberta de dados aumentou seu impacto no ano passado. A pesquisa já mencionada, conduzida pelo Business Application Research Center, listou a descoberta de dados nas três principais tendências de inteligência de negócios pela hierarquia de importância. Os profissionais de BI mostram constantemente que o empoderamento dos usuários de negócios é uma tendência forte e consistente.
Um elemento essencial a considerar é que as ferramentas de descoberta de dados dependem de um processo e, em seguida, as descobertas geradas trarão valor comercial. Requer a compreensão do relacionamento entre os dados na forma de preparação dos dados, análise visual e análise avançada guiada. “A alta demanda por ferramentas de descoberta de dados reflete uma enorme mudança no mundo do BI em direção ao aumento do uso de dados e à extração de insights”, enfatiza o Centro de Pesquisa. O uso de ferramentas de visualização de dados on-line para executar essas ações está se tornando um recurso inestimável para produzir insights relevantes e criar um processo de tomada de decisão sustentável. Dito isto, os usuários corporativos exigem software que seja:
Fácil de usar
Ágil e flexível
Reduz o tempo de percepção
Permite o manuseio fácil de um grande volume e variedade de dados
Descobrir tendências nas operações comerciais que você nem sabia que existiam ou permitir ações imediatas quando ocorre uma anomalia nos negócios tornaram-se ferramentas valiosas no gerenciamento eficaz de empresas de todos os tamanhos.
Como os humanos processam melhor os dados visuais, a tendência de descoberta de dados será incrementada como uma das tendências de BI mais importantes em 2020.
3) Inteligência Artificial
Essa é uma das principais tendências escolhidas pelo Gartner em seu relatório 2020 Strategic Technology Trends, combinando IA com coisas autônomas e hiperautomatização e concentrando-se no nível de segurança em que a AI corre o risco de desenvolver pontos vulneráveis de ataques. Inteligência artificial (IA) é a ciência que visa fazer com que as máquinas executem o que geralmente é feito por inteligência humana complexa. Freqüentemente vista como a maior inimiga da raça humana nos filmes (Skynet em Terminator, The Machines of Matrix ou Master Control Program of Tron), a IA ainda não está prestes a nos destruir, apesar dos avisos legítimos de alguns cientistas de renome e empresários de tecnologia.
Enquanto trabalhamos em programas para evitar esses inconvenientes, a IA e o aprendizado de máquina estão revolucionando a maneira como interagimos com nossas análises e gerenciamento de dados, enquanto o incremento nas medidas de segurança deve ser levado em consideração. O fato é que afetará nossas vidas, gostemos ou não.
As empresas estão evoluindo a partir de relatórios estáticos e passivos de coisas que já aconteceram com análises proativas com painéis ao vivo que ajudam as empresas a ver o que está acontecendo a cada segundo e a alertar quando algo não está como deveria ser. Soluções como um algoritmo de IA baseado nas redes neurais mais avançadas, oferecem alta precisão na detecção de anomalias à medida que aprendem com tendências e padrões históricos. Dessa forma, qualquer evento inesperado será registrado imediatamente e o sistema notificará o usuário.
Outro recurso que a IA oferece nas soluções de BI é o recurso de insights aprimorados. Basicamente, analisa completamente seu conjunto de dados automaticamente, sem a necessidade de um esforço do seu lado. Você simplesmente escolhe a fonte de dados que deseja analisar e a coluna / variável (por exemplo, receita) na qual o algoritmo deve se concentrar. Em seguida, os cálculos serão executados e retornarão a você com crescimento / tendências / previsão, direcionador de valor, correlações de segmentos-chave, anomalias e análise de variações hipotéticas. Esse é um ganho incrível de tempo, pois o que geralmente é tratado por um cientista de dados será executado por uma ferramenta, fornecendo aos usuários de negócios acesso a insights de alta qualidade e uma melhor compreensão de suas informações, mesmo sem uma sólida formação em TI.
O ganho de tempo também está presente na forma de assistentes de IA. As ferramentas começaram a desenvolver recursos de inteligência artificial que permitem que os usuários se comuniquem com o software em linguagem simples – o usuário digita uma pergunta ou solicitação e a IA gera a melhor resposta possível.
A demanda por ferramentas de análise de dados on-line em tempo real está aumentando e a chegada da Internet das Coisas (Internet of Things) também está trazendo uma quantidade incontável de dados, o que promoverá a análise e o gerenciamento estatísticos no topo da lista de prioridades. No entanto, hoje as empresas querem ir além e a análise preditiva é outra tendência a ser monitorada de perto.
Outro fator crescente no futuro da inteligência de negócios está testando a IA em um duelo. Para ilustrar, uma IA criará uma imagem realista e a outra tentará determinar se a imagem é artificial ou não. Esse conceito é chamado de redes adversárias generativas (GANs) e pode ser usado em processos de verificação online, como a tecnologia CAPTCHA. Quando o duelo acontece várias vezes, a IA pode se tornar mais inteligente para avaliar e quebrar esse tipo de sistema de segurança on-line. Os gigantes da tecnologia usam a IA de muitas maneiras diferentes que alternarão o processo de aprendizado de máquina e devemos ficar de olho nesse processo em 2020.
4) Ferramentas de análise preditiva e prescritiva
A análise de negócios de amanhã está focada no futuro e tenta responder às perguntas: o que acontecerá? Como podemos fazer isso acontecer? Assim, as análises preditivas e prescritivas são, de longe, as tendências de análise de negócios mais discutidas entre os profissionais de BI, especialmente porque o big data está se tornando o foco principal dos processos de análise que estão sendo alavancados não apenas pelas grandes empresas, mas também pelas pequenas e médias empresas.
Análise preditiva: é a prática de extrair informações de conjuntos de dados existentes para prever probabilidades futuras. É uma extensão da mineração de dados que se refere apenas a dados passados. A análise preditiva inclui dados futuros estimados e, portanto, sempre inclui a possibilidade de erros de sua definição, embora esses erros diminuam constantemente à medida que o software que gerencia grandes volumes de dados hoje se torna mais inteligente e eficiente. A análise preditiva indica o que pode acontecer no futuro com um nível aceitável de confiabilidade, incluindo alguns cenários alternativos e avaliação de riscos. Aplicada aos negócios, a análise preditiva é usada para analisar dados atuais e fatos históricos, a fim de entender melhor os clientes, produtos e parceiros e identificar possíveis riscos e oportunidades para uma empresa.
Análise prescritiva: vai um passo além no futuro. Ele examina dados ou conteúdo para determinar quais decisões devem ser tomadas e quais medidas devem ser tomadas para alcançar um objetivo pretendido. É caracterizado por técnicas como análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais, mecanismos de recomendação, heurísticas e aprendizado de máquina. A análise prescritiva tenta ver qual será o efeito de decisões futuras para ajustar as decisões antes que elas sejam realmente tomadas. Isso melhora muito a tomada de decisões, pois os resultados futuros são levados em consideração na previsão. A análise prescritiva pode ajudá-lo a otimizar o planejamento, a produção, o estoque e o design da cadeia de suprimentos para oferecer o que seus clientes desejam da maneira mais otimizada.
5) Inteligência de negócios colaborativa
Hoje, gerentes e trabalhadores precisam interagir de maneira diferente, pois enfrentam um ambiente sempre mais competitivo. Cada vez mais, vemos um novo tipo de inteligência de negócios surgindo: o BI colaborativo. É uma combinação de ferramentas de colaboração, incluindo mídias sociais e outras tecnologias 2.0, com ferramentas de BI online. Isso é desenvolvido em um contexto de colaboração aprimorada, abordando os novos desafios que o negócio acelerado oferece, onde mais análises são feitas e relatórios editados. Ao falar sobre BI colaborativo, o termo “BI de autoatendimento” aparece rapidamente no sentido de que essas ferramentas de autoatendimento não exigem que uma equipe de TI acesse, interprete e compreenda todos os dados.
Essas ferramentas de BI facilitam o compartilhamento na geração de relatórios automatizados que podem ser agendados em horários específicos e para pessoas específicas. Por exemplo: eles permitem que você configure alertas de inteligência de negócios, compartilhe painéis públicos ou incorporados com um nível flexível de interatividade. Todas essas possibilidades são acessíveis em todos os dispositivos, o que aprimora os processos de tomada de decisão e solução de problemas.
Informações colaborativas, aprimoramento de informações e tomada de decisão colaborativa são o foco principal das novas ferramentas de BI. Mas o BI colaborativo não permanece apenas em torno das trocas ou atualizações de alguns documentos. Ele deve acompanhar os vários progressos das reuniões, chamadas, trocas de e-mails e coleta de idéias. Informações mais recentes preveem que a inteligência comercial colaborativa se tornará mais conectada a sistemas maiores e a conjuntos maiores de usuários. O desempenho da equipe será afetado e o processo de tomada de decisão prosperará nesse novo conceito. Vamos ver como ele será desenvolvido nos tópicos de tendências de inteligência de negócios de 2020.
6) Cultura orientada a dados
Mencionamos a importância da tomada de decisão orientada a dados nos negócios, mas, no próximo ano, a criação de uma cultura orientada a dados em toda a organização será uma das principais prioridades para profissionais de BI e gerentes de negócios – uma das tendências em análise de dados que certamente será o mais discutido. Tomar uma decisão sem depender dos dados pode levar a possíveis danos que serão difíceis de recuperar, mas, implementar a cultura de dados nos departamentos pode ser benéfico em todos os aspectos: a mentalidade dos funcionários mudará, os dados serão armazenados na nuvem onde é facilmente acessível, a segmentação precisa do mercado se tornará um padrão e os custos diminuirão significativamente.
A agilidade que uma cultura orientada a dados fornecerá a uma empresa é incomensurável – a resposta às mudanças do mercado será fácil de detectar e mais rápida de implementar. Atualmente, existem muitos dados disponíveis e as empresas precisam encontrar soluções que garantam sua vantagem competitiva. Ao capacitar todos e cada funcionário a trabalhar com dados e a basear suas decisões em quais informações eles podem derivar desses dados, cada empresa tem a chance de prosperar em nosso ambiente digital cruel, independentemente do setor. Construir modelos de análise avançados que podem otimizar resultados é uma das tendências mais recentes de BI que moldarão o futuro do BI.
Não apenas modelos preditivos afetarão o gerenciamento de dados de várias empresas, mas também a conexão de dados com um único ponto de verdade com a ajuda de vários conectores de dados. Várias fontes não estão mais congeladas em um departamento, mas são facilmente acessíveis a todos em uma empresa, e essas tendências emergentes em inteligência de negócios não serão apenas um “experimento científico” interessante, mas primeiro um exercício para tomar melhores decisões e, posteriormente, nos negócios. padrão.
7) Análise Aumentada
Continuamos nossa lista de tendências em análise de negócios com as propriedades aumentadas que entraram no mundo da análise nos últimos anos e no próximo ano estaremos ainda mais focados nas alterações na análise. Conectada à nossa tendência de criar uma cultura orientada a dados para poder tomar melhores decisões, a análise aumentada está, de acordo com o Gartner, no primeiro lugar das tendências de análise de dados em 2020. Automatizar descobertas e otimizar a tomada de decisões certamente afetará os negócios de todos os tamanhos.
A noção central da análise aumentada é que usa automação de aprendizado de máquina e técnicas de IA para “aumentar a inteligência humana e a consciência contextual”. Ele gera decisões menos tendenciosas e mais conscientização em toda a empresa e causará uma nova onda de interrupção da análise em 2020. Isso não significa que as habilidades de um cientista de dados ou recursos analíticos avançados desaparecerão completamente. Eles serão aumentados a ponto de a analítica poder ser usada por todos em uma empresa sem a necessidade de estudar matemática complexa ou ciência da computação, mas utilizá-los com a ajuda do software moderno. Isso trará a possibilidade de que mesmo usuários médios de negócios possam criar modelos de análise e tirar proveito de fórmulas complexas de maneira mais simples e acessível.
Estima-se que o mercado de análise aumentada atinja US $ 13 bilhões até 2023, com o CAGR de surpreendentes 24%. Esses dados certamente dão à indústria mais espaço para se desenvolver com tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial. Vamos pegar a indústria de transformação, por exemplo. A análise aumentada pode identificar relacionamentos significativos entre determinadas métricas e várias outras variáveis de negócios, gerar um painel e apresentar a história dos dados de maneira simples e não técnica. Outra utilização útil seria na forma de assistentes digitais capazes de ouvir e responder aos comandos de voz dos trabalhadores da produção. A análise de manufatura é apenas uma parte dos setores afetados por essas mudanças e ainda vamos ver como ela se desenvolverá no futuro.
8) BI móvel
A inteligência comercial móvel está se tornando mais incorporada às soluções de BI e no próximo ano a tendência certamente não perderá sua importância. De fato, é uma das tendências emergentes mais proeminentes em business intelligence identificadas por quase 3000 profissionais do setor pela pesquisa mencionada no início do artigo.
Alguns anos atrás, o BI móvel era considerado um grande turbilhão na comunidade de BI e análises. A penetração no mercado ainda está crescendo, embora lentamente, mas no próximo ano veremos ainda mais fornecedores e soluções de BI que terão essa opção em seus softwares, como os modernos painéis móveis. Mas não apenas os fornecedores, as empresas também implementam soluções móveis e as usam ativamente, uma vez que lhes proporcionará inúmeros benefícios: acessar suas informações a qualquer momento e em qualquer lugar – enquanto andam de trem ou relaxam na praia. A presença física em um escritório é menos necessária a cada ano e isso certamente afeta o setor de BI também. O Mobile BI permite que as empresas tenham acesso a seus dados também em tempo real, garantindo reações mais rápidas a quaisquer ocorrências de negócios e dando mais liberdade aos usuários que atualmente não estão no escritório, mas precisam acessar seus dados.
Essa é uma das tendências do mercado de inteligência de negócios que não desaparecerá tão cedo. Como foi avaliado em US $ 6,18 bilhões em 2018, também é esperado que cresça com uma taxa CAGR de 22,43% até 2024. Embora existam desafios que afetam as decisões das empresas de implementar BI móvel, como tamanho e design de tela limitados da interface para garantir a melhor usabilidade possível, os dispositivos móveis permanecerão, sem dúvida, como uma das tendências que serão consideradas pelas empresas em 2020.
9) Automação de dados
Os tópicos de inteligência de negócios não estariam completos sem a automação de dados (análise). Na última década, vimos tantos dados produzidos, armazenados e prontos para processar que empresas e organizações procuravam seriamente soluções modernas de automação de dados para lidar com grandes volumes de informações coletadas. O Gartner prevê que no próximo ano mais de 40% das tarefas de ciência de dados serão automatizadas, portanto, essa é uma das tendências em inteligência de negócios que precisamos observar.
Dezenas de ferramentas e fontes diferentes ainda fazem parte do gargalo que as empresas enfrentam atualmente. O BI chegou à solução para permitir que os usuários consolidem todos os dados que uma empresa gerencia e fornece métodos para descobrir, analisar, medir, monitorar e avaliar dados em grande escala. Mencionamos hiperautomação em nosso artigo para as 10 principais palavras-chave de TI para 2020, que o Gartner prevê que explodirá no próximo ano, e certamente concordamos.
A inteligência de negócios trouxe muitas possibilidades de automação e, em 2020, veremos ainda mais. As barreiras de longa data entre cientistas de dados e usuários de negócios estão sendo lentamente misturadas em um balcão único para qualquer requisito de dados que uma empresa possa ter – desde coletar, analisar, monitorar e relatar descobertas. Um cenário pode incluir relatórios inteligentes – análises preditivas e relatórios automatizados aumentam os recursos dos usuários de negócios para automatizar os dados por conta própria, sem a ajuda do departamento de TI. Por outro lado, os cientistas de dados ainda gerenciarão análises complexas, onde são necessários scripts e codificações manuais.
10) Análise incorporada
Quando a análise de dados ocorre no fluxo de trabalho natural de um usuário, análise incorporada é o nome do jogo. As empresas reconheceram o potencial de incorporar várias soluções de BI, como painéis ou relatórios de KPI, em seu próprio aplicativo, melhorando assim seus processos de tomada de decisão e aumentando a produtividade. Antigamente estranguladas pelas planilhas, as empresas perceberam como a utilização do BI incorporado lhes permite fornecer maior valor em seus próprios aplicativos. De fato, de acordo com a pesquisa da Allied Market, o mercado de análise embarcada deve atingir US $ 60,28 bilhões até 2023, com um CAGR de 13,6% a partir de 2017, e este é um dos tópicos de análise de negócios que ouviremos ainda mais em 2020.
Se você precisa criar um relatório de vendas ou enviar vários painéis para os clientes, a análise incorporada está se tornando um padrão nas operações comerciais e, em 2020, veremos ainda mais empresas adotando-o. Departamentos e proprietários de empresas estão procurando soluções profissionais para apresentar seus dados sem a necessidade de criar seu próprio software. Simplesmente rotulando em branco o aplicativo escolhido, as organizações podem obter uma apresentação e um relatório aprimorados que podem oferecer aos consumidores. Essa é uma das tendências em análises que podem ser implementadas imediatamente, já que muitos fornecedores já oferecem essa oportunidade e garantem que o aplicativo funcione perfeitamente e sem muitas complexidades.
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Vamos conhecer o TOP 10 das melhores tendências de data analytics para o ano de 2020.
Vamos à lista:
1. Deep Learning
Para Frank J. Bernhard, diretor de dados da SHAPE-Digital Strategy, o Deep Learning já saiu do estágio de tendência para um status de consolidação. E o que isso significa? Não é mais algo novo, e sua implementação já é quase mandatória. A diferença está na forma como cada empresa emprega a prática em suas operações, e quais estratégias estão tomando para se destacarem em comparação à concorrência.
2. Automated Machine Learning
Automated Machine Learning, ou AutoML, é a aposta de Marcus Borba, fundador e consultor da Borba Consulting. Para ele, a rápida evolução dos serviços de aprendizado de máquina nos últimos anos possibilitou o surgimento de funções ainda mais ágeis e automatizadas neste setor, sendo de grande valia para marcas, principalmente pela sua fácil utilização e independência.
3. Gráficos Semânticos
Roxane Edjlali, diretora sênior de gerenciamento de produtos da MicroStrategy e ex-analista do Gartner, afirma que os gráficos semânticos são essenciais para agregar valor aos negócios: “o gráfico semântico vai se tornar a espinha dorsal que suporta Data e Analytics em um cenário de dados que muda constantemente. As organizações que não usam um gráfico semântico correm o risco de ver o ROI relacionado às análises cair devido à complexidade crescente e aos custos organizacionais resultantes.”, explica.
4. Visão humana
Dados são excelentes, mas, para Chandana Gopal, Diretora de Pesquisa do IDC, as pessoas que os aplicam precisam, também, estar familiarizadas com questões etnográficas e o contexto humano por trás de todas as situações coletadas.
Segundo Gopal, os dados, de forma crua, são incompletos caso não envolvam este valor.
5. Embeeded Analytics
Segundo Doug Henschen, VP e analista da Constellation Research, a nova geração de Embeeded Analytics vai acelerar o tempo e obtenção de insights. “A análise concisa fornecida no contexto de aplicativos e interfaces específicos acelera a tomada de decisões. Esse estilo de incorporação e a curadoria de análises concisas e contextuais podem levar mais tempo, e com os avanços, incluindo métodos de desenvolvimento no-code e low-code, estamos vendo uma adoção crescente da próxima geração de Embeeded Analytics.”
6. Data e Analytics
Da mesma forma que a visão humana é necessária para complementar a inteligência de dados, as empresas precisam se acostumar a diversificar estas bases de referências. David Menninger, vice-presidente e diretor da Ventana Research, explica que as grandes organizações dificilmente têm uma plataforma exclusiva e padronizada de Data e Analytics, e essa tendência de variar fontes será cada vez mais comum.
7. Habilidades orientadas a dados
O vice-presidente de educação da MicroStrategy, Hugh Owen, explica que as habilidades orientadas a dados vão se tornar um requisito nas companhias, que devem passar não apenas a recrutar mais pessoas com capacidades analíticas, mas a capacitar os funcionários atuais para estas habilidades.
8. Inteligência Artificial
Assim como o Deep e Machine Learning já se tornaram mandatórios em um mercado data-oriented, a inteligência artificial também é um braço que não pode ficar de fora nas estratégias de negócios. A equipe de pesquisadores da Forrester Research indica que, em 2020, as equipes de ciências de dados devem passar de 70% a 90% de seu tempo criando novos e melhores modelos de IA para serem implementados.
9. Inteligência Móvel
Mark Smith, CEO e diretor de pesquisa da Ventana Research, sugere que, neste ano, veremos metade das companhias reavaliando suas operações em dispositivos móveis e compreendendo que são insuficientes para atender às expectativas dos clientes. Após isso, uma grande remodelação destas funções digitais será observada.
10. Experience Management
R “Ray” Wang, fundador e analista principal da Constellation Research, comenta que a IA irá potencializar o Experience Management: “à medida que os aplicativos são decompostos pelo processo de negócios para headless microservices, a automação e a inteligência irão desempenhar um importante papel na criação de personalização e eficiência em massa e em escala. A Empresa Inteligente levará o contexto e o Data Analytics para impulsionar suas próximas ações.”
Primeiro filme em live-action do porco-espinho azul. O título levará o icônico personagem dos games para as telonas em uma aventura com Jim Carrey e James Marsden no elenco. Com visual repaginado para agradar aos fãs, Sonic: O Filme estreia em 13 de fevereiro nos cinemas.
8 – Bob Esponja: O Incrível Resgate
Em live-action, o longa-metragem prepara uma divertida jornada de volta à Fenda do Biquíni, onde iremos reencontrar Bob Esponja, Patrick Estrela, Lula Molusco e Senhor Sirigueijo. Previsto para estrear no dia 11 de junho, Bob Esponja: O Incrível Resgate terá Keanu Reeves no elenco.
7 – Ghostbusters – Mais Além
Dirigida por Jason Reitman (Juno), a obra dá sequência aos clássicos dos anos 80, explorando o legado dos personagens de Bill Murray, Dan Aykroyd, Sigourney Weaver, Ernie Hudson e Harold Ramis. Ghostbusters – Mais Além tem sua estreia prevista para julho.
6 – SCOOBY! O Filme
Como Salsicha conheceu Scooby-Doo? Conheceremos a história dessa famosa amizade em uma animação fofinha, cheia de personagens da Hanna-Barbera e com Zac Efron, Amanda Seyfried e Mark Wahlberg. SCOOBY! O Filme será lançado em 14 de maio nos cinemas.
5 – Aves de Rapina: Arlequina e sua Emancipação Fantabulosa
Após o fracasso de Esquadrão Suicida, a Arlequina (Margot Robbie) merecia outra chance para brilhar e terá isso nesta produção, que destaca personagens femininas da DC Comics. Aves de Rapina: Arlequina e sua Emancipação Fantabulosa estreou em 6 de fevereiro.
4 – Os Eternos
A Marvel Studios está pronta para se lançar novamente nos confins do universo e, com isso, nos apresentar a alguns dos seres mais poderosos da galáxia. Com Angelina Jolie, Salma Hayek, Richard Madden e Kit Harington, Os Eternos deverá chegar em novembro.
3 – Viúva Negra.
Justiça seja feita: a personagem de Scarlett Johansson merece despedida melhor que em Vingadores: Ultimato. Agora, conheceremos um pouco mais sobre sua história, origens na Rússia e familiares. Viúva Negra tem estreia anunciada para 30 de abril.
2 – Um Lugar Silencioso – Parte 2
Com roteiro e direção de John Krasinski, a sequência de Um Lugar Silencioso promete novamente uma experiência de muito suspense estrelado por Emily Blunt, Djimon Hounsou e, claro, muitos alienígenas sinistros. Um Lugar Silencioso – Parte 2 chega em 19 de março.
1 – Mulher-Maravilha 1984
Dona do universo DC, a Princesa Amazona retorna para uma nova aventura situada na década de 1980, período no qual encara ameaças inéditas, porém, se vê diante de um reencontro inesperado. Mulher-Maravilha 1984 estreia nos cinemas no dia 4 de junho.
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