A indústria de petróleo e gás tem crescido continuamente desde seu início, tornando a tecnologia indispensável para uma operação eficiente. Entre todas as diferentes tecnologias e softwares de apoio a esta indústria, três têm se destacado: inteligência artificial (IA), Big Data e a Internet das Coisas (IoT).
Na indústria do petróleo, essas três tecnologias têm desempenhado papeis importantes:
– A inteligência artificial está sendo utilizada na automação de tarefas como interpretação de falhas e horizontes, modelagem geológica, operações de poços e uma variedade cada vez maior de trabalhos que são tão acurados quanto os feitos pelo ser humano.
– Big Data tem sido utilizado no gerenciamento e movimentação de grandes volumes de dados em alta velocidade, sejam eles dados sísmicos 3D, de perfuração de poços, de monitoramento da produção ou qualquer outro dado que seja grande demais para um sistema convencional manipular.
– A Internet das Coisas é útil para muitas coisas, mas uma das mais rentáveis para a indústria é o monitoramento de equipamentos e realização da manutenção preventiva de ativos, proporcionando uma redução dessas perdas. A Internet das Coisas também garante a segurança dos trabalhadores, notificando-os sobre atividades perigosas, como o uso indevido de equipamentos de segurança e a invasão de áreas proibidas, e resgatando-os mais rapidamente. Através da Internet das Coisas, os recursos naturais e as vidas humanas estão cada vez mais protegidos.
A Pasquali Solution está há mais de 20 anos oferecendo desenvolvedores e engenheiros especializados em Tecnologia da Informação para a indústria de Petróleo e Gás, levando melhorias e permitindo a conclusão eficiente e ágil de qualquer projeto. Nossos especialistas possuem um conhecimento abrangente das tecnologias necessárias para essa indústria, potencializando o crescimento de seu negócio.
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Essas ferramentas de análise de dados poderão te ajudar a descobrir insights que possam estar ocultos em meio a uma gama de dados.
Com o avanço da tecnologia, cada vez mais se faz necessário que as organizações voltaem seus olhares para obter ferramentas projetadas para organizar, categorizar e inferir conclusões estatísticas de várias fontes de dados.
Sabemos que, dentre tantas opções, é importante fazer uma escolha para encontrar um aplicativo correto e usar seus recursos com eficácia para que possa levar a uma transformação radical.
1 – Trifacta Wrangler
Este aplicativo fora projetado para ajudar os analistas de dados a limpar e preparar dados confusos de diversas fontes. Depois que os conjuntos de dados são importados para o Trifacta Wrangler, o aplicativo irá organizar e estruturar os dados automaticamente. Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a preparar dados para análises mais detalhadas, sugerindo transformações e agregações comuns.
O Trifacta Wrangler pode importar dados do Microsoft Excel, arquivos JSON e arquivos CSV brutos. A ferramenta também faz o perfil dos dados para indicar a porcentagem de linhas com valores ausentes, incompatíveis ou inconsistentes e categoriza visualmente os dados por tipo, como a data ou hora, a string ou o endereço IP associado a cada ponto de dados. O Trifacta Wrangler está limitado a 100 MB de dados e está disponível para download em dispositivos Windows e MacOS.
Também conhecida como DMelt, é uma plataforma computacional para análise estatística de Big Data e visualização científica. O programa é usado com mais frequência em ciências naturais, engenharia e modelagem e análise de mercados financeiros. A plataforma suporta muitas linguagens de programação, incluindo Python, BeanShell, Groovy, Ruby, Java e outras.
As organizações podem acessar vastas bibliotecas por meio de scripts dinâmicos, incluindo mais de 40 mil classes Java para computação e visualização e 500 módulos Python. Recursos mais avançados exigem uma licença de desenvolvedor ou comercial, mas a edição gratuita da DataMelt inclui muitos dos principais recursos necessários para explorar, analisar e visualizar dados.
Roda em dispositivos Windows, Linux, macOS e Android.
Este é um aplicativo de análise e visualização de dados que permite aos usuários publicar dados interativos na web. A versão gratuita do Tableau é limitada a 1 GB de armazenamento de dados e 1 milhão de linhas de dados. A simplicidade e a intuição do Tableau Public tornaram-no uma das ferramentas de análise de dados mais populares.
O Tableau Public pode extrair dados do Planilhas Google, do Microsoft Excel, arquivos CSV, arquivos JSON, arquivos estatísticos, arquivos espaciais, conectores de dados da Web e OData. Os usuários podem gerar gráficos interativos, gráficos e mapas para serem compartilhados em mídias sociais ou incorporados em sites para disponibilidade pública. O Tableau Public está disponível para download no Windows e no macOS.
R é uma linguagem de programação amplamente utilizada para pesquisa em metodologia estatística. As organizações também podem aproveitar um conjunto integrado de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica. As principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento.
Esta é a ferramenta de análise e visualização de dados de código aberto desenvolvida na Universidade de Ljubljana, na Eslovênia. Os usuários podem extrair dados via programação visual ou scripts Python em uma janela de terminal, explorar estatísticas, box plots ou scatter plots e aprofundar seus dados com árvores de decisão, agrupamento hierárquico, heatmaps e projeções lineares.
A interface gráfica do usuário da Orange permite que os usuários se concentrem na análise exploratória de dados, em vez de codificação. A ferramenta também possui componentes para Machine Learning e complementos que estendem a funcionalidade de mineração de dados de fontes externas para execução de processamento de linguagem natural, mineração de texto, bioinformática, análise de rede e mineração de regras de associação.
O OpenRefine, antigo Google Refine, ajuda as organizações a lidar com dados confusos. O Google deixou de apoiar o projeto em 2012, mas o aplicativo ainda está disponível e é atualizado regularmente por voluntários. Ele pode executar várias tarefas em dados, incluindo limpeza, transformação e formatação de dados para torná-los mais adequados para análise e exploração. A ferramenta também permite que os usuários recuperem dados de serviços da Web externos para reconciliar e correlacionar dados de várias origens.
O OpenRefine não é a melhor ferramenta para grandes bancos de dados, mas continua sendo uma opção importante e bem vista por muitas organizações, devido à quantidade significativa de tempo que os analistas gastam na limpeza de dados para modelagem preditiva.
Está disponível para download no Windows, macOS e Linux.
A Plataforma KNIME Analytics foi projetada para ajudar as organizações a manipular, analisar e modelar dados por meio de programação visual. O software inclui mais de mil módulos, centenas de exemplos prontos para uso e uma variedade de ferramentas integradas para ajudar os usuários a descobrir possíveis insights ocultos em seus dados e prever futuros com o auxílio do aprendizado de máquina.
Em vez de escrever código, o KNIME permite que as organizações arrastem e soltem os pontos de conexão entre as atividades. A ferramenta de análise de dados também oferece suporte à combinação de dados entre arquivos de texto simples, bancos de dados, documentos, imagens, redes e dados baseados no Hadoop em um único fluxo de trabalho visual. A KNIME Analytics Platform é de código aberto e atualizada com novos lançamentos em uma base semestral.
Está disponível para dispositivos Windows, macOS e Linux.
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A Pasquali Solution é uma empresa B2B com o core business em alocação de profissionais de TI. Nossa empresa está há quase duas décadas no mercado de tecnologia da informação, aplicando várias soluções de TI para todos os segmentos do mercado.
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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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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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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.
A transformação digital é um processo no qual as empresas fazem inserção do uso da tecnologia para melhorar o desempenho. Dessa forma, podem aumentar o alcance e garantir resultados melhores. É uma mudança estrutural nas organizações, dando um papel essencial para a tecnologia.
De certa forma, trata-se de uma mudança radical na estrutura das empresas a partir da qual a tecnologia passa a ter um papel estratégico central, e não apenas uma presença superficial.
Sabemos que todo esse processo leva tempo e consome recursos, mas não são só as grandes empresas que podem implantar programas de transformação digital, pois não se trata de quem tem mais dinheiro.
Então, podemos dizer que a transformação digital é um desafio muito mais de gestão do que apenas de marketing ou tecnologia. E é claro que causa um impacto significativo na sociedade de forma geral. Portanto, torna-se cada vez mais clara a importância de se implementar programas de mudança nas empresas.
Devemos lembrar que o uso da tecnologia vem transformando as nossas vidas a cada dia. Sim, as coisas ficaram mais rápidas, o volume de informações é infinitamente maior que antes e não para de aumentar.
Então, de forma geral, essa junção de fatores faz com que as pessoas estejam mais distraídas e exigentes do que nunca. Portanto, vemos aí uma das principais mudanças, a alteração comportamental.
Outro ponto a mencionar é que a nossa vida ficou bem “mais fácil”, pois serviços e produtos automatizados oferecem uma comodidade inimaginável há alguns anos.
Se pararmos para pensar e observarmos do ponto de vista de serviços de utilidade pública, a exemplo de hospitais, autoridades policiais e bombeiros, há uma mudança considerável no que tange à ideia de mais vidas salvas graças à tecnologia.
Em contrapartida, surgem desafios novos como transtornos ligados ao não preparo das empresas em relação às reclamações de clientes e o ato de digitalizar sem se preocupar com a experiência do usuário ao longo do processo de compra.
Começa a surgir então novas soluções e problemas com a evolução da tecnologia. Dessa forma, há uma necessidade urgente de adaptação das empresas para suprir as demandas da sociedade.
A Geração Z
De acordo com a Fast Company, neste ano de 2020 a geração Z representará 40% de todos os consumidores.
Essa geração, que é composta por pessoas que nasceram a partir de 1994, é considerada a de nativos digitais. É fato que essa geração cresceu cercada pelos dispositivos digitais. Então, fica claro que essas serão as pessoas que mais cobrarão essas mudanças. Um futuro que não está distante.
Dito isso, é bom lembrar que essa geração é considerada multitarefas e podem processar informações mais rapidamente do que qualquer geração anterior. Os seus membros estão aniquilando práticas de marketing que se tornaram obsoletas.
É válido dizer que eles são capazes de consumir conteúdos digitais em multitelas, usando uma ampla gama de dispositivos de forma simultânea. Além disso, eles já têm poder de compra e esperam que as empresas sejam digitais.
Então, podemos pensar qual será o papel das empresas nesse contexto?
Acreditamos que as empresas assumem responsabilidades importantes, dentre elas o de fornecer às gerações a tecnologia de espaço de trabalho digital que irá melhor a experiência dos funcionários, com o objetivo de atender suas diferentes expectativas e preferências.
É importantíssimo analisar a constante mudança dos hábitos e estilo de vida do seu cliente para entender a importância da transformação digital.
5 domínios da transformação digital
Esses são os cinco domínios da transformação digital: clientes, competição, dados, inovação e valor, de acordo com o livro “Transformação Digital: repensando o seu negócio para a Era Digital”, de David L. Rogers, especialista em estratégia digital,
Cliente
O primeiro domínio da transformação digital é o cliente. Isso não é novidade para você, já que mencionei tanto a sua importância durante esse post.
Pela teoria convencional, os clientes eram somente telespectadores aos quais as empresas dirigiam suas propagandas e o modelo de negócio era a produção e comunicação em massa. Na era digital, estamos avançando para um mundo mais dominado pela rede de clientes.
Nesse paradigma, os clientes se conectam e interagem com a marca dinamicamente. Hoje, eles estão o tempo todo se influenciando reciprocamente e construindo a reputação das empresas e marcas.
O uso de ferramentas digitais está mudando a maneira como os consumidores descobrem, avaliam, compram e usam os produtos, e como compartilham, interagem e se mantêm conectados com as empresas.
Isso está forçando as empresas a repensarem seus funis de marketing tradicionais e a reexaminar os caminhos dos clientes para as compras, que podem se alternar entre o uso de redes sociais, mecanismos de busca, laptops ou até mesmo por meio de um chat-online feito por um chatbot.
Em vez de ver os consumidores apenas como alvos de vendas, as empresas precisam reconhecer que os clientes em rede podem ser o melhor grupo de foco, influenciadores e parceiros de inovação em seu negócio.
Por isso, valorize o seu cliente e trate-o da melhor maneira possível!
Aspectos do cliente
Com o aumento da concorrência e o poder de decisão nas mãos do consumidor, a experiência do cliente é fundamental para atrair e fidelizar quem compra de você.
Descubra como trabalhar com eles para oferecer uma experiência cada vez melhor:
Segmentação do público: com base em ferramentas de analytics é possível segmentar o público com base em diversos dados e abordar os leads de forma personalizada;
Monitoramento das redes sociais: saber o que as pessoas pensam da marca é outra forma de conseguir feedback honesto que leva a melhorias na experiência do cliente;
Marketing de precisão: fidelizar quem já é cliente por fazer ofertas únicas, alinhadas com suas respectivas inclinações, é uma tendência que veio para ficar;
Processo de vendas simplificado: o cliente atual não quer complicação, é preciso tirar as barreiras dele para facilitar que chegue até a compra;
Atendimento ao cliente: estratégias como o suporte premium, SAC 2.0 e Customer Success garantem que o cliente tenha todas as necessidades supridas o tempo todo;
Conveniência e identificação: atender em vários canais e ser coerente na linguagem são formas de criar identificação com os clientes sem deixar de lado a conveniência.
User experience
Um bom investimento é o User Experience e design de serviços para entender a percepção dos usuários ao utilizar os seus serviços, pois proporciona para cada usuário a sensação de que aquele produto foi feito para ele e personalizado de acordo com seus gostos, o que faz com que ele se sinta mais perto da sua marca.
A experiência do usuário (UX) diz respeito a todas as práticas destinadas a tornar qualquer tipo de ferramenta digital — sites, softwares, aplicativos — mais acessível e adequada para a sua finalidade. Além disso, recursos estéticos e lúdicos também estão associados a essa atividade, promovendo design a um instrumento de engajamento.
Em meio à transformação digital que vivemos nos dias atuais, o UX design se torna decisivo para o sucesso de uma marca.
Competição
O segundo domínio da transformação digital é a competição. Está acontecendo algo interessante em relação a esse aspecto. Tradicionalmente, competição e cooperação eram vistas como opostas.
As empresas competiam com empresas rivais muito parecidas com elas mesmas e cooperavam com parceiros da cadeia de fornecimento que distribuíam seus bens ou forneciam os inputs necessários para a sua produção.
Hoje estamos caminhando para um mundo de fronteiras mais fluidas em relação aos setores. Os nossos maiores desafiadores podem ser concorrentes fora do nosso segmento que oferecem valores parecidos.
Essa “desintermediação digital” está virando de ponta cabeça parcerias e cadeias de fornecimento — os nossos parceiros de negócios de longa data podem tornar-se nossos maiores concorrentes se os nossos aliados tradicionais começarem a servir diretamente aos nossos clientes. O resultado final dessas mudanças é um grande deslocamento do que chamamos de competição.
A batalha é sobre uma disputa de influência entre empresas, com modelos de negócio muito diferentes, cada uma buscando a alavancagem diante do consumidor final.
Dados
O domínio seguinte da transformação digital são os dados: como as empresas produzem, gerenciam e usam a informação.
Até algum tempo atrás, os dados eram oriundos de pesquisas e pastas físicas armazenadas em grandes armários. Esses dados eram utilizados para previsões, avaliações e tomadas de decisões.
Em contraste, hoje nos deparamos com uma grande quantidade de dados. A maioria dos dados que inunda as empresas não é gerada por qualquer planejamento, como pesquisa de mercado, interações e processos dos clientes com a empresa. Com as mídias sociais, os dispositivos móveis e canais diversos, todos os negócios têm acesso a uma enxurrada de dados não estruturados, que são gerados sem planejamento e que podem ser usados cada vez mais para alimentar novas ferramentas analíticas.
Essas ferramentas de Big Data criam condições para que as empresas façam novos tipos de previsões, descubram padrões inesperados nas atividades de negócios e liberem novas fontes de valor. Agora os dados estão se transformando em uma grande vertente para todas as unidades organizacionais e em ativos estratégicos a serem desenvolvidos e explorados ao longo do tempo.
Os dados são componentes fundamentais de como todas as empresas funcionam, se diferenciam nos mercados e geram novo valor.
Já falamos um pouco sobre a importância dos dados ao longo do texto, mas se você quiser saber mais sobre como usá-los de uma forma prática, leia as tendências da transformação digital no próximo tópico.
Inovação
O quarto domínio da transformação digital é a inovação – o processo pelo qual novas ideias são desenvolvidas, testadas e lançadas no mercado.
Tradicionalmente, a inovação era gerenciada com foco exclusivo no produto acabado. Como os testes de mercado eram difíceis, a maioria das decisões sobre inovação se baseavam em intuição. Porém, o custo do fracasso sempre foi alto. Portanto, evitá-lo era e ainda é fundamental.
As startups e empresas de tecnologia de hoje fazem com que a inovação seja encarada de maneira muito diferente, com base no aprendizado contínuo, por experimentação rápida. À medida que facilitam e aceleram mais do que nunca o teste de ideias, é possível receber feedback do mercado desde o início do processo de inovação, mantendo-o constante até o lançamento e depois.
Essa nova abordagem à inovação se concentra em experimentos cuidadosos e em protótipos de viabilidade mínima, que maximizam o aprendizado ao mesmo tempo que minimizam os custos.
As premissas são testadas sucessivas vezes e as decisões sobre o projeto são tomadas com base em validação pelos clientes reais! Não é um processo mais confiável?
Dessa maneira, os produtos são desenvolvidos por meio de repetições sucessivas, mediante um processo que economiza tempo, reduz o custo financeiro e melhora o aprendizado organizacional.
Valor
O domínio final da transformação digital é o valor que o negócio entrega aos clientes. Normalmente, a proposta de valor da empresa era considerada duradoura ou quase constante. Os produtos podiam ser atualizados, as campanhas de marketing revigoradas, as operações melhoradas, mas o valor básico oferecido pelo negócio aos clientes era constante e definido pelo setor de atividade.
O negócio de sucesso era aquele que tinha uma proposta de valor clara, que estabelecia alguma diferenciação no mercado e que focava na execução e na entrega da melhor versão da mesma proposta de valor aos clientes, durante vários anos.
Na era digital, confiar em proposta de valor imutável é semear desafios e dar vantagem para concorrentes com propostas de valor mais atraentes.
Embora os setores sejam diferentes entre si quanto ao momento e à natureza de suas transformações impostas pelas novas tecnologias, quem achar que seu momento de mudar está longe será um dos primeiros a sentir o impacto.
A única prevenção segura em um contexto de negócios em mutação é escolher o caminho da evolução constante, considerando todas as tecnologias como maneira de estender e melhorar a proposta de valor aos clientes.
Em vez de esperar para adaptar-se quando a mudança tornar-se questão de vida ou morte, as empresas devem concentrar-se em aproveitar as oportunidades, descartando as fontes ruins de vantagem competitiva e adaptando-se desde agora para se manter na dianteira.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B que tem o core business em alocação de profissionais em TI. Possuímos uma vasta cartela de soluções de tecnologia da informação para o seu negócio. Entre em contato conosco via email ou chat para sanar todas as suas dúvida
O nosso intento por aqui é deixá-lo por dentro de tudo o que acontece no mundo dos negócios. Mais um ano novo chegou e as expectativas para fazer sua empresa continuar crescendo é enorme, não é verdade?
A Pasquali Solution é uma empresa do nicho B2B com core business em alocação de profissionais de TI.
Diante de nossas pesquisas, resolvemos trazer para vocês algumas das tecnologias que mais farão a diferença para o ano de 2020. Fique por dentro de tudo o que está por vir em nosso setor de tecnologia da informação.
Vamos à lista?
Automação de processos robóticos (RPA)
De acordo com o Gartner, a RPA está superando todos os outros segmentos do mercado de software corporativo em todo o mundo, com receita esperada de US$ 1,3 bilhão neste ano. Em 2018, o mercado cresceu 63%, alcançando os US$ 846 milhões. Com um caminho comprovado para a geração de valor para os negócios, a expectativa é de que ainda mais empresas implementem iniciativas de RPA nos próximos meses.
Cada vez mais as empresas estão vendo grandes ganhos com um conceito simples: delegar tarefas repetitivas aos robôs. Chamada de automação de processos robóticos (RPA), essa tecnologia já faz parte do nosso dia a dia e está tendo um impacto na simplificação dos fluxos de trabalho para os primeiros usuários – bem antes de muitos pensarem que a tecnologia seria utilizada nas organizações.
“A taxa de avanço e utilidade funcional da automação de processos robóticos é chocantemente boa e parece estar melhorando a cada hora”, diz Matt Stevens, CEO da AppNeta, de Boston. “Eu realmente não esperava ver esse nível de inteligência ou capacidade chegar tão rapidamente.”
2. Inteligência artificial
Já comentamos aqui sobre a IA e sabemos que sem sua ajuda às empresas para solucionar problemas, as equipes de tecnologia ou de negócios não conseguiriam êxito.
A IA também está desempenhando um papel importante na defesa de organizações contra ameaças de segurança, uma tendência que Vinay Sridhara, CTO da Balbix, espera que continue ganhando força no próximo ano.
“As empresas estão usando a inteligência artificial para permitir que suas equipes de segurança cibernética tenham uma ideia precisa do risco de violação, analisando até várias centenas de bilhões de sinais variáveis em toda a rede”, declara Sridhara.
3. DataOps
De acordo com Renee Lahti, da Hitachi Vantara “adotar uma abordagem ágil para gerenciar dados com inteligência artificial e aprendizado de máquina pode ajudar a dar às empresas uma vantagem em 2020”. Tal abordagem colaborativa e multifuncional de análise, conhecida como DataOps, pode ser altamente inovadora quando adotada.
“As empresas estão apenas descobrindo isso”, diz Lahti. “É mais sobre as pessoas do que sobre a adoção do processo. De acordo com o Gartner, a atual taxa de adoção de DataOps é de menos de 1% do mercado – mas esse 1% terá uma enorme vantagem competitiva.”
4. Vídeo e comunicação unificada
De acordo com algumas pesquisas com cerca de 300 empresas, foi visto que, para determinar o que os colaboradores consideram como fatores para uma experiência positiva, os pesquisadores do MIT tiveram uma surpresa no topo da lista: o vídeo. Os investimentos em tecnologia de vídeo levam à inovação, além de melhor colaboração e produtividade, descobriram os cientistas.
Pode-se ver que a experiência dos funcionários está se tornando um fator crucial para o sucesso organizacional – não apenas em termos de produtividade, mas também como uma chave para atrair talentos.
5. 5G
Mais uma revolução na área de tecnologia da informação e comunicação. Desta vez, os olhos se voltam a chegada do 5G.
“As organizações estão avançando suas estratégias 5G mesmo antes da ampla disponibilidade da rede”, declara Jason Hayman, gerente de pesquisa de mercado da TEKsystems.
Dheeraj Remella, CTO da Voltbot, também considera importantes as promessas do 5G, mas adverte que as expectativas em torno da tecnologia podem resultar em problemas.
“Se as operadoras e as empresas não conseguirem lidar com o ataque de dados que vem com o 5G, cria-se o potencial de incitar revoltas contra determinadas marcas ou tecnologias”, diz Remella.
Para combater o problema, Remella acredita que as empresas devem implementar arquiteturas de dados escaláveis e em tempo real e, em última instância, impulsionar ações, tomando decisões inteligentes e dinâmicas através de múltiplos fluxos de dados.
Além disso, Remella vê o 5G como impulsionador de outras soluções. “A promessa do 5G é forçar as organizações a identificar os processos atuais que estão prontos para mudanças e garantir que a TI possa atender às demandas das novas redes”, explica. “Por esse motivo, o 5G está impulsionando a adoção de outras tecnologias, desde a computação de ponta até a realidade virtual.”
6. Contêineres
Contêineres e microsserviços estão atraindo o interesse de organizações que precisam desenvolver e dimensionar rapidamente códigos, especialmente ao lidar com a IoT ou a Nuvem.
“É interessante ver projetos de IoT utilizando muitas tecnologias de vanguarda, como edge computing, servidores e contêineres, juntamente com estruturas organizacionais em DevOps e microsserviços”, afirma Todd Loeppke, CTO da Sungard AS.
As experiências imersivas acabaram sendo um pouco lentas para serem entregues. Ainda assim, a promessa é atraente, e Bill Bodin, CTO da Kony, criadora de aplicativos corporativos, vê a realidade aumentada (AR, na sigla em inglês), em particular, proporcionando benefícios comerciais a diversos setores industriais.
Com a AR, diz ele, “podemos aumentar as prateleiras e os produtos em tempo real. Em manutenção, reparos e muitas aplicações industriais, podemos criar sobreposições informacionais em equipamentos mecânicos ou elétricos, colocando as principais métricas de instrumentação diretamente nas mãos das pessoas que atendem a área.”
Bodin cita exemplos na indústria de turismos e viagens, com aeroportos fornecendo exibições virtuais, personalizadas para o viajante. “Nos bancos, podemos usar a realidade aumentada para direcionar os clientes para as principais áreas de serviço e mostrar dinamicamente os nomes e áreas de especialidade da equipe”, acrescenta. “Para aqueles que trabalham com equipamentos bancários, como os caixas eletrônicos, podemos fornecer visualizações de falhas de periféricos internos e fornecer referências de reparo seguras, adaptadas precisamente ao problema.”
Todd Maddox, pesquisador da Amalgam Insights, também vê usos potenciais para experiências imersivas em programas de treinamento. “O VR tem um grande potencial para treinamento de habilidades, em especial para o treinamento de habilidades sociais, como empatia, comunicação e afins”, explica.
RV e a RA são muito eficazes porque estão fundamentadas na aprendizagem experiencial e porque envolvem amplamente múltiplos centros de aprendizagem e de desempenho no cérebro, incluindo sistemas cognitivos, comportamentais, emocionais e experienciais.”
8. IoT e edge computing
Um relatório de pesquisa da CompTIA de 2019 revelou que cerca de um terço das empresas dos EUA acredita que as estratégias de IoT podem ajudar a impulsionar suas receitas.
Loeppke, da Sungard, está vendo avanços em IoT, mas também vê a necessidade de ferramentas de IA e ML para lidar com os dados gerados de uma forma que seja mais acessível para as empresas.
“O big data já existe há cerca de 10 anos, mas o verdadeiro desafio do big data é encontrar uma maneira de entender e descobrir como usá-lo para fins comerciais”, diz Loeppke. “Ferramentas tradicionais têm sido usadas com sucesso limitado na minha opinião. Com a tecnologia de ML sendo mais acessível, mais empresas serão capazes de fornecer uma melhor experiência ao cliente.”
Diversos profissionais com quem falamos também mencionaram os benefícios do processamento inteligente – incluindo a redução de dados – na borda antes de serem enviados para a Nuvem.
“O que os humanos realmente se importam é a interação com o mundo real, que requer inteligência”, afirma Sumir Karayi, fundador e CEO da 1E. “É por isso que acho que a edge computing substituirá a IoT. As pessoas pensam na IoT como essa entidade que se conecta à Nuvem e, com isso, efetivamente fornece inteligência à Nuvem, em vez de ser inteligente em si. E eles estão certos em pensar isso, porque os dispositivos conectados geram toda uma massa de dados sobre os quais você não tem controle. A edge computing, por outro lado, oferece recursos locais de tomada de decisão e mais controle de dados pessoais.”
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