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.
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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Nós dispomos de vários profissionais que podem te auxiliar a realizar seus projetos e fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.Entre em contato conosco via email ou chat.
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.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Estamos conectados com as novidades que o mundo dos negócios nos traz.
Para que possamos ajudar você a atingir seus objetivos e realizar seus projetos para fazer sua corporação crescer de forma exponencial, entre em contato conosco por email ou chat.
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.”
Separamos um top 6 dos tópicos que definem essa facilitação. É extremamente importante manter-se por dentro do que está para acontecer no futuro.
1) A IA passará da identificação de tendências à tomada de decisões inteligentes
À medida que a tão esperada promessa de IA e aprendizado de máquina for cumprida, veremos mais dessas ações “inteligentes”. Isso permitirá que as empresas criem fluxos de trabalho habilitados para essa tecnologia que levam a maiores ganhos de produtividade. Por exemplo, no momento a IA pode prever quando uma impressora precisa de um novo cartucho de toner, mas, dando um passo adiante, ela pode solicitar o toner antes que ele acabe, criando uma experiência perfeita.
2) O trabalho ficará mais rápido
A IA depende do poder de processamento e dos dados – e, à medida que ambos aumentam, a evolução da IA cresce exponencialmente.
Os avanços na IA levarão a fluxos de trabalho que oferecem resultados mais focados, mais eficientes, mais rápidos e mais controlados. Embora seja impossível prever exatamente qual será o estado da IA em 10 anos, essas tendências devem influenciar diretamente as áreas relacionadas à manufatura, saúde e segurança.
3) Chatbots serão seus novos assistentes
Do HAL ao Wall-E, os robôs fazem parte da nossa psique coletiva desde que o termo foi cunhado em 1920. E em breve os funcionários terão seus próprios chatbots com inteligência artificial para atuar como assistentes pessoais, agendar viagens de negócios, agendar reuniões e gerenciar listas.
Departamentos inteiros contarão com chatbots como parte de suas maiores estratégias de transformação digital. Ao mesmo tempo, o avanço do entendimento da linguagem natural (NLU) tornará a comunicação bot-to-bot tão eficaz que os humanos podem se libertar de vários processos de negócios.
A perspectiva de comunicações bot-to-bot formando a próxima geração de tecnologia API é uma evolução óbvia na tecnologia corporativa. Os bots de nível corporativo podem automatizar tarefas demoradas, como solicitar suprimentos, pagar fornecedores e faturar clientes usando uma plataforma de mensagens para gerenciar essas atividades.
4) A IA será vista menos como uma ameaça e mais como um facilitador
O impacto da IA nos empregos e na força de trabalho não pode ser evitado ou esquecido. A boa notícia é que estamos ouvindo muito menos conversas sobre pessoas sendo substituídas por ela. E com a adoção de fluxos de trabalho focados no usuário que permitem que o trabalho flua naturalmente pela empresa, os funcionários estão começando a entender o poder das grandes experiências no trabalho.
Os líderes e funcionários de negócios estão percebendo o potencial da IA, não apenas para substituir tarefas servis e redundantes, mas para aumentar novas habilidades para os funcionários. E as organizações com visão de futuro apressarão os programas para qualificar e redirecionar os funcionários para aprimorar a agilidade organizacional, a produtividade e as experiências.
5) A realidade aumentada será realmente a realidade da próxima década no trabalho
O mundo da realidade aumentada, virtual e mista deu trancos e barrancos no estilo Tron recentemente. Dos serviços de campo às aplicações médicas, os usos da realidade aumentada surgem regularmente.
Nos próximos anos, os hápticos e a robótica nos aproximam do uso da realidade mista em uma escala mais ampla – não apenas visualizando um ambiente virtual, mas interagindo com ele. O aumento do 5G permitirá o processamento baseado em borda, reduzindo drasticamente a necessidade de hardware localizado e reduzindo significativamente os efeitos do intervalo de tempo para torná-lo uma experiência muito mais realista.
6) Previsões mais perspicazes serão possíveis nos próximos anos
A IA nos permitirá não apenas entender as tendências, mas usar modelagem matemática para prever eventos antes que eles aconteçam. Ao analisar os problemas anteriores e suas eventuais soluções, a IA poderá fazer recomendações para evitar cenários de crise e manter as operações normais dentro de uma organização e sua rede. A IA preditiva beneficiará muito áreas críticas de negócios, incluindo segurança cibernética e atendimento ao cliente. Isso já está acontecendo em muitos casos.
A IA mudará duas coisas muito importantes: ganhará a capacidade de realmente entender o que as informações de seu processamento significam. O uso da NLU para realmente vincular informações e entender dados surgirá nos próximos 2 a 5 anos. Isso significa que, em vez de ser direcionado para onde a resposta está, você receberá a resposta, em alguns casos, tendo essa resposta construída a partir de várias fontes
A outra coisa é a capacidade de recomendar uma resposta para evitar uma situação. A capacidade de analisar ações passadas e suas resoluções e, em seguida, passar para um modelo prescritivo com recomendações e ações automatizadas baseadas em eventos históricos aparecerá em breve.
Uma coisa que os líderes e visionários da tecnologia podem concordar é que a taxa atual de mudança na tecnologia torna quase impossível prever o futuro daqui a 10 anos, quando se trata de tecnologias dinâmicas que mudam o setor, como a IA.
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Já falamos em outros posts que o avanço da tecnologia só aumenta. Assim como em muitos outros setores, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão mudando a engenharia. Embora essas tecnologias estejam agora aparentemente “em toda parte”, não devemos ignorar o quão verdadeiramente incríveis elas são e as coisas notáveis que elas nos permitem fazer hoje e nos permitirão fazer amanhã. Para os engenheiros, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem fazer com que as tarefas que eles desenvolvam evoluam, mas também podem ajudá-los a fazer coisas que não eram capazes antes.
O que é inteligência artificial e aprendizado de máquina?
Primeiro vamos esclarecer nossas definições de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
O campo da inteligência artificial (IA) foi iniciado em 1956, mas foi apenas na última década que foram feitos progressos significativos para permitir que a tecnologia seja amplamente usada e experimentada por muitos círculos externos da tecnologia. Hoje, a inteligência artificial é uma das tecnologias emergentes de mais rápido crescimento e descreve máquinas que podem executar tarefas que antes exigiam inteligência humana.
O aprendizado de máquina leva um passo adiante. É uma das mais recentes tecnologias de inteligência artificial, nas quais as máquinas podem aprender recolhendo dados, analisando-os, realizando ações e aprendendo com os resultados dessa ação.
Como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são usados na engenharia?
A inteligência artificial usada no setor de engenharia usa componentes de software e hardware. À medida que as máquinas se tornam mais sofisticadas, elas serão capazes de suportar não apenas linhas de produção inteligentes e tarefas complexas de fabricação, mas também poderão projetar e melhorar tarefas ao longo do tempo – com pouca ou nenhuma intervenção humana – por meio do aprendizado de máquina. Os robôs têm sido usados pelos fabricantes de automóveis na linha de produção há algum tempo e passaram de tarefas simples de engenharia para agora lidar com muitos movimentos de precisão necessários para algumas das partes mais complexas do processo.
Muitas das tarefas responsáveis pelos engenheiros, como design e simulação, podem ser aprimoradas com o suporte de ferramentas de inteligência artificial. Considere como o CAD (Computer Aided Design) já foi apenas uma ferramenta complementar à engenharia e hoje é uma parte fundamental do fluxo de trabalho diário. Essas ferramentas ajudarão a melhorar os recursos dos engenheiros e tornarão possível explorar as opções de design e economia de peso que nunca foram possíveis antes.
Outra maneira pela qual a inteligência artificial pode dar suporte às tarefas de engenharia é dividir os silos entre os departamentos e ajudar a gerenciar efetivamente os dados, a fim de obter informações a partir dele. Os programas de IA podem fornecer automação para tarefas de baixo valor, liberando os engenheiros para executar tarefas de maior valor. Ao usar o aprendizado de máquina para descobrir padrões nos dados, as máquinas serão incrivelmente importantes para ajudar no julgamento da engenharia.
O que acontece com o papel de um engenheiro?
Embora existam muitos benefícios de inteligência artificial e aprendizado de máquina em engenharia, alguns engenheiros estão preocupados com o fato de seus trabalhos serem assumidos por máquinas. A automação assumiu e continuará assumindo os trabalhos que os humanos fizeram historicamente; no entanto, isso pode liberar humanos para realizar tarefas de nível superior e assumir empregos que exigem habilidades únicas de humanos que ainda não existem. Em um estudo da Universidade de Stanford, “Estudo de Cem Anos de Inteligência Artificial”, não há nada iminente sobre a ameaça ao emprego, e mesmo quando ou se chegarmos lá, ela será equilibrada pelos impactos positivos na sociedade e pelo aumento das capacidades Um relatório da Universidade de Oxford afirma que as profissões de ciência e engenharia são as menos ameaçadas e terão grandes benefícios com as ferramentas de inteligência artificial.
Para que os engenheiros se preparem para a Indústria 4.0, quando a automação de fábrica, big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina transformam a maneira como trabalhamos, os engenheiros devem se preparar para se adaptar às ferramentas mais recentes disponíveis para eles e aprender a trabalhar ao lado de robôs e máquinas aconselhando-os. Os engenheiros devem otimizar o trabalho que precisa ser feito para que as interações entre humanos e robôs sejam as melhores possíveis.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina são a base da engenharia avançada. Embora ainda existam perguntas, principalmente sobre como o trabalho dos engenheiros mudará, é inútil resistir à transformação. Não há dúvida de que a IA ajudará a gerenciar dados de engenharia com mais eficiência e será um componente essencial do futuro da engenharia. Quanto mais cedo for adotado e adaptado; mais cedo a engenharia será capaz de capitalizar as vantagens da tecnologia.
A Pasquali Solution é uma empresa do ramo B2B que aloca profissionais de TI. Estamos nessa área há quase duas décadas. Entre em contato conosco e descubra como podemos te ajudar a fazer sua empresa crescer de forma exponencial.
Shadow IT é a utilização de ferramentas, soluções e/ou sistemas instalados diretamente por seus usuários, sem o conhecimento do departamento de TI.
Os profissionais de TI da sua organização provavelmente se esforçam muito para garantir que suas contas, logins, senhas e sistemas internos estejam seguros e protegidos.
Mas o que acontece quando um funcionário cria uma conta externa sem o conhecimento de TI? Isso é conhecido como Shadow IT, e um post publicado na quinta-feira pela 1Password explica por que apresenta um risco à segurança.
A melhor maneira de ilustrar o Shadow IT é pintar uma imagem dele. Digamos que um colega de trabalho queira usar um determinado serviço externo internamente. Talvez essa pessoa queira usar a Amazon para comprar produtos para o departamento, o Uber para montar caronas para as pessoas, a Grammarly para verificar se há erros nos documentos internos ou o Contato constante para criar campanhas por e-mail. O funcionário cria sua própria conta com o serviço externo, talvez usando uma senha fraca ou insegura.
Agora, esse funcionário começa a compartilhar documentos e informações internos com o serviço externo. Se um desses serviços sofrer uma violação de dados ou vazamento de senha, isso colocará em risco o funcionário e sua organização, expondo dados confidenciais. E tudo isso acontece sem o conhecimento ou gerenciamento de seu pessoal de TI e segurança.
Em uma pesquisa com mais de 2.100 adultos nos EUA que trabalham em um escritório com uma equipe de TI e usam um computador, a 1Password constatou que 63% dos entrevistados criaram pelo menos uma conta nos últimos 12 meses sem o conhecimento de TI. Além disso, 52% dos que o criaram fizeram entre duas e cinco contas, enquanto 16% criaram mais de cinco dessas contas.
As contas de TI sombra colocam outros problemas, de acordo com os resultados da pesquisa. Cerca de 37% dos entrevistados disseram que compartilharam uma conta externa com um colega. Mas é o método de compartilhar as informações de login que pode ser arriscado. Quase 40% disseram que compartilharam a conta com um colega de trabalho por e-mail, enquanto 17% disseram que a compartilharam por meio de mensagens instantâneas.
Mas se as informações não forem compartilhadas e o funcionário da conta de TI Shadow deixar a empresa, outras pessoas poderão ficar bloqueadas. Além disso, esse funcionário provavelmente ainda terá acesso à conta e essas informações podem até chegar às mãos de um concorrente.
Os funcionários que criam contas de TI Shadow não necessariamente criam senhas seguras e diferentes para cada site. Cerca de 33% dos entrevistados disseram que reutilizam senhas memoráveis, enquanto 48% disseram que usam um padrão de senhas semelhantes em todos os setores. Menos de 3% disseram que usam uma senha exclusiva para cada site.
Proibir totalmente o Shadow IT é uma solução para esse problema. Mas essa medida desaceleraria a produtividade e a inovação dos funcionários, pois exigiria que todos obtivessem aprovação da TI antes de criar uma conta externa.
Uma outra solução naturalmente recomendada pelo 1Password é usar um gerenciador de senhas. Muitos gerenciadores de senhas agora oferecem planos de nível de negócios através dos quais as políticas de senha podem ser gerenciadas centralmente. E há uma variedade de gerenciadores de senhas a considerar.
Além do 1Password, outros programas eficazes são LastPass, Dashlane, RoboForm e Keeper Password Manager. Embora os gerenciadores de senhas não sejam perfeitos, eles são uma solução viável até que métodos mais eficazes de autenticação biométrica se tornem universais.
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Em um mercado tão concorrido como o de tecnologia, se destaca aquele que souber implementar a inovação em seu negócio com primazia e de forma rápida.
Desta vez trouxemos um TOP 5 de dicas fundamentais de mindset para você inserir na sua cultura organizacional o pensamento inovador.
Vamos às dicas:
Passo 1: Desenvolva ou melhore sua estratégia de inovação
Sabemos que a adoção de uma mentalidade inovadora tem a ver com a implementação de pequenas mudanças incrementais que abrem caminho para a melhoria contínua e o crescimento. Mas não é possível fazer isso sem um planejamento estratégico.
O ideal, portanto, é colocar no papel os objetivos a serem alcançados em termos de inovação, métodos e ferramentas a serem utilizados, planos de ação (com seus devidos responsáveis especificados), métricas e indicadores de desempenho a serem mensurados. Enfim, um planejamento estratégico – só que 100% voltado para a inovação. Vale lembrar que rodá-lo a partir de práticas ágeis promove um ganho enorme em eficiência.
Essa iniciativa, além de ser um fio condutor dos esforços, também serve como um marco para que as pessoas comecem a ver valor na inovação. Gradativamente, da direção aos profissionais da operação, passando pelas lideranças, o pensamento inovador vai deixando de ser algo meramente abstrato e passa a ganhar tons de concretude.
Passo 2: Monte um comitê de inovação
Ao desenvolver ou revisitar a estratégia de inovação do seu negócio, você já deu um recado claro aos seus funcionários. Agora é importante ir além.
O passo seguinte que sugerimos é a organização de um comitê de inovação. Reúna um grupo seleto de profissionais e dê a ele a missão de fomentar a cultura inovadora.
É aconselhável montar um comitê multidisciplinar e multi hierárquico. Em outras palavras: reúna pessoas com habilidades, experiências, funções e cargos/responsabilidades diferentes. Diversidade e heterogeneidade são palavras mandatárias!
Em cada empresa, o papel do comitê de inovação varia. Em linhas gerais, suas atividades consistem em criar o portfólio de inovação, selecionar ideias, intermediar debates, mensurar e comunicar resultados das discussões e ações em torno da estratégia de inovação.
O principal objetivo dessa equipe é sugerir e construir soluções novas para os problemas, entregando valor para todos os envolvidos e gerando resultados reais para a empresa. Assim, quanto maior a pluralidade de ideias, mais inovador se torna o ambiente corporativo.
Passo 3: Incentive a colaboração interna e externa
Outro ponto crucial para a implementação da mentalidade inovadora é a colaboração. É muito importante criar um clima de ajuda mútua, de intercâmbio de ideias.
Assim como nas demais estratégias do negócio, promover a integração dos departamentos e das mais variadas equipes ajuda muito. Investir na comunicação interna, promover eventos de integração, criar metas conjuntas com equipes aparentemente “concorrentes” pode ajudar.
Da mesma forma, o incentivo à colaboração com fornecedores, clientes e parceiros de negócios também eleva o mindset de inovação. Esses públicos externos podem ajudar as pessoas, tão absortas em seus afazeres, a visualizar gargalos, modificar processos, ter ideias disruptivas, entre outras coisas.
Quando a cultura da colaboração se inovar, você vai perceber que será muito mais fácil implementar uma estratégia de inovação aberta. Não sabe o que é isso? Depois volte para ler esse artigo: Inovação Aberta: o que é, quais tipos e benefícios!
Passo 4: Invista em tecnologia e em pessoal qualificado
Tudo o que foi dito até aqui pode ter um upgrade imenso com investimentos certeiros em tecnologia.
Com bons softwares e serviços de TI, é possível esquematizar melhor a estratégia de inovação, dar subsídios informacionais e ferramental para o pessoal do comitê de inovação, melhorar a comunicação e a colaboração (internas e externas) e muito mais.
Da mesma forma, a contratação de profissionais qualificados e com pensamento orientado pela inovação (ou desejo de) facilita a geração do mindset corporativo de inovação. Colocar essa premissa para o pessoal do RH é bastante indicado.
Muitas vezes, investir na qualificação da equipe já contratada é bastante útil. As pessoas querem aprender mais, desenvolver novas habilidades e se manterem profissionalmente competitivas. Que tal fazer da qualificação (cursos rápidos, palestras, pós-graduações etc.) um benefício visível aos funcionários e vantajoso para a empresa?
Passo 5: Valorize as ideias inovadoras
Por fim, se você ainda não está em um cargo de liderança e/ou de direção do negócio, mas quer incentivar o crescimento da empresa onde trabalha, envie o link deste artigo ao seu chefe, ele vai gostar. Saiba que todos os esforços de gerar a mentalidade inovadora é potencializado com a devida valorização das ideias disruptivas.
Se a inovação é realmente um valor no seu negócio, valorize as pessoas e equipes mais inovadoras. O apoio às iniciativas, o investimento (tempo, dinheiro, ferramentas etc.) e, sobretudo, o entusiasmo das lideranças é muito importante.
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