O interesse na alocação de profissionais da área de TI nas empresas tornou-se, com o passar dos dias, mais recorrente. Nós, aqui da Pasquali Solution, somos uma empresa especializada na alocação desses profissionais e resolvemos criar esse blog com o intuito de sanar suas dúvidas e poder deixá-los alinhados sobre este e outros assuntos da área de Tecnologia da Informação.
Bem, vamos explicar neste post um pouco mais sobre as vantagens da alocação de profissionais de TI para sua empresa, quais setores esse tipo de serviço pode ser aplicado e ainda pontuaremos quais áreas desse ramo estão em ascensão.
A alocação de profissionais em Tecnologia da Informação tornou-se mais significativa; podemos dizer até imprescindível para empresas de pequeno, médio ou grande porte. A crescente demanda na busca de profissionais especializados ou mão de obra qualificada no mercado, que está bem escassa atualmente, traz um novo e ótimo panorama, nos norteando para os vários benefícios da terceirização, já que algumas dessas vantagens para o contratante é a diminuição de despesas para abrir uma seleção de contratação deste profissional, além de poupar tempo com treinamentos, gastos com rescisão, impostos, entre outros.
Podemos dizer que, até pouco tempo atrás, a área de Tecnologia da Informação era vista apenas como o setor de suporte à empresa, ou seja, com pouca relevância no âmbito dos ganhos financeiros. Entretanto, se anteriormente era usada para apenas automatizar tarefas e aliviar o trabalho humano, de forma gradual, tornou-se uma facilitadora nos processos organizacionais – otimizando atividades, eliminando barreiras de comunicação, entre outros quesitos pertinentes ao negócio.
No cenário atual, questões como inserção de processos que possam melhorar a performance de sua empresa soam muito atrativo, não é verdade? De fato, a área de TI começou a ser enxergada como uma das válvulas propulsoras no tocante a assuntos como redução de custos operacionais e incrementos de lucros, ou seja, com uma equipe de TI funcionando bem, seja terceirizada ou não, há grandes chances do seu negócio crescer de forma exponencial.
Por meio da alocação de profissionais em TI as empresas, além de obter maior flexibilidade, redução de custos, acesso à tecnologia de ponta, terão mais tempo para concentrar-se em seu core business e nas suas competências essenciais.
Pontuamos também que a terceirização em TI é uma grande aposta para aumentar a capacidade operacional do seu negócio, já que pode atender de forma adequada os seus clientes, criar serviços inovadores e conquistar um nível de eficiência ainda mais alto.
Citamos ainda que, ao implementar o outsourcing em sua empresa, você conseguirá flexibilidade nas rotinas diárias, ampliará sua capacidade de resposta a dementadas do mercado, tornará os seus serviços mais escaláveis, obterá ganhos financeiros diretos e contará com tecnologia de ponta e atualização tecnológica.
A terceirização da área de Tecnologia da Informação só cresce e é importante lembrar que, dentre todas as atribuições citadas anteriormente, podemos ainda mapear processos que possam manter o alinhamento de estratégias dos negócios da empresa.
Além disso, podemos também controlar as ações de BYOD ( Bring Your Own Device), manter sistemas funcionando e atualizados, acompanhar as rápidas mudanças no âmbito tecnológico, propor soluções, inovações e redução de custos, implantar melhorias na experiencia do usuário e clientes, proteger a empresa contra possíveis ameaças, contratar e manter especialistas, coletar, analisar e transformar os dados em informações relevantes, acompanhar a transformação digital e novos hábitos de consumo, entre outras.
Quer mais vantagens?
• Agilidade e assertividade na
contratação;
• Diminuição nos riscos trabalhistas;
• Flexibilidade na troca de
profissionais;
• Foco no core business;
• Menos custos;
• Profissionais multidisciplinares.
Algumas áreas de atuação:
• Reparos e manutenção;
• Treinamento da equipe;
• Desenvolvimento de aplicativos;
• Administração de rede;
• Administração e serviços para servidor/cliente;
• Data base;
• Consultoria e reengenharia;
• Serviços de desktop;
• Segurança de dados;
• Suporte ao usuário final;
• Terceirização total da infraestrutura de TI.
Separamos ainda algumas áreas cogitadas por especialistas como emergentes. São elas: computação cognitiva, análise de dados, IoT, Machine Leaning e Blockchain.
Se você está passando por aqui pela primeira vez, seja bem-vindo! E se quiser saber um pouco mais sobre os nossos serviços, basta clicar nesse link aqui.
A modernidade está evoluindo em um ritmo exponencial, e com essa evolução o uso e presença da tecnologia em nossas vidas se torna maior todos os dias. Não importa a área que você trabalhe, que o seu negócio atue, ou qualquer coisa que você faça em sua rotina, a presença da tecnologia é indispensável em todas as ocasiões atuais.
Este fenômeno possui o nome de revolução tecnológica e está transformando a maneira que as pessoas encaram o mundo. A revolução tecnológica se baseia na transformação e de um ambiente materialista e físico para um digital e intangível. Exemplos de desenvolvimentos na indústria são as transformações digitais, a inteligência artificial e a internet das coisas, onde todas acabam por ser desenvolvidas pela mesma base: a Tecnologia.
Sendo tão importante quanto outras revoluções mundiais que aconteceram, esta possui seu centro nas tecnologias da informação, processamento e comunicação, permitindo que dados sejam coletados e analisados mais eficientemente e procedimentos sejam concluídos sem tanto esforço manual, deixando mais aberturas para que as pessoas possam usar suas mentes e principalmente tempo para realizar aquilo que elas realmente almejam.
As principais características da revolução tecnológica se mostram por meio da interação entre o real e o digital, onde máquinas, robôs, programas e pessoas trabalham juntos para que o trabalho seja feito. Porém, seja qual for a tecnologia utilizada, nada seria possível sem os engenheiros de software.
Esses especialistas em tecnologia dedicam-se à diferentes áreas para desenvolver e levar programas a vida para que os avanços do mundo sejam e realmente eficazes. Desenvolvedores de software são amplos, e se especializam em diferentes áreas, para diferentes propósitos, como, por exemplo, as especializações em Back-End, Front-End, Business Intelligence, Inteligência Artificial, Cloud Computing e muitas outras áreas.
Para um negócio, não interagir com tecnologias como a Internet das coisas, que torna a geração, análise e processamento de dados por meio da inteligência artificial e outras máquinas sofisticadas de maneira autônoma e segura, utilizar a Computação em nuvem para armazenar volumes gigantescos de dados e ter acesso a eles por um meio digital, ter confiança em Sistemas Cibernéticos para automatizar e melhorar procedimentos da indústria e tarefas corriqueiras é uma maneira de se ausentar da corrida do mercado e ficar atrás de todos os concorrentes.
A Pasquali Solution trabalha com os engenheiros de software de mais alta qualidade em sua equipe. Prontos para levar o ápice da revolução Tecnológica para o seu negócio, nossos especialistas trabalham com as ferramentas certas para concluir com excelência qualquer necessidade de um projeto. Nossos processos são flexíveis e se encaixam completamente nos requisitos do seu negócio, o que significa que apenas os melhores desenvolvedores serão disponibilizados para a sua empresa.
Por meio de uma contratação rápida e eficiente, os inícios dos nossos profissionais em tecnologia são praticamente imediatos, abandonando a dificuldade de se encontrar alguém e, acima de tudo, salvando uma abundância de tempo para levar o sucesso e desenvolvimento tecnológico da sua empresa para um nível novo.
Há mais de 20 anos trabalhando com os mais diversos profissionais de tecnologia para todas as áreas do mercado, a Pasquali se tornou uma referência no setor de Tecnologia da Informação, saiba mais sobre as vantagens e benefícios dos nossos serviços visitando nosso site https://www.pasqualisolution.com.br/ e entrando em contato conosco hoje mesmo!
A modernidade está evoluindo em um ritmo exponencial, e com essa evolução o uso e presença da tecnologia em nossas vidas se torna maior todos os dias. Não importa a área que você trabalhe, que o seu negócio atue, ou qualquer coisa que você faça em sua rotina, a presença da tecnologia é indispensável em todas as ocasiões atuais.
Este fenômeno possui o nome de revolução tecnológica e está transformando a maneira que as pessoas encaram o mundo. A revolução tecnológica se baseia na transformação e de um ambiente materialista e físico para um digital e intangível. Exemplos de desenvolvimentos na indústria são as transformações digitais, a inteligência artificial e a internet das coisas, onde todas acabam por ser desenvolvidas pela mesma base: a Tecnologia.
Sendo tão importante quanto outras revoluções mundiais que aconteceram, esta possui seu centro nas tecnologias da informação, processamento e comunicação, permitindo que dados sejam coletados e analisados mais eficientemente e procedimentos sejam concluídos sem tanto esforço manual, deixando mais aberturas para que as pessoas possam usar suas mentes e principalmente tempo para realizar aquilo que elas realmente almejam.
As principais características da revolução tecnológica se mostram por meio da interação entre o real e o digital, onde máquinas, robôs, programas e pessoas trabalham juntos para que o trabalho seja feito. Porém, seja qual for a tecnologia utilizada, nada seria possível sem os engenheiros de software.
Esses especialistas em tecnologia dedicam-se à diferentes áreas para desenvolver e levar programas a vida para que os avanços do mundo sejam e realmente eficazes. Desenvolvedores de software são amplos, e se especializam em diferentes áreas, para diferentes propósitos, como, por exemplo, as especializações em Back-End, Front-End, Business Intelligence, Inteligência Artificial, Cloud Computing e muitas outras áreas.
Para um negócio, não interagir com tecnologias como a Internet das coisas, que torna a geração, análise e processamento de dados por meio da inteligência artificial e outras máquinas sofisticadas de maneira autônoma e segura, utilizar a Computação em nuvem para armazenar volumes gigantescos de dados e ter acesso a eles por um meio digital, ter confiança em Sistemas Cibernéticos para automatizar e melhorar procedimentos da indústria e tarefas corriqueiras é uma maneira de se ausentar da corrida do mercado e ficar atrás de todos os concorrentes.
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A modernidade está evoluindo em um ritmo exponencial, e com essa evolução o uso e presença da tecnologia em nossas vidas se torna maior todos os dias. Não importa a área que você trabalhe, que o seu negócio atue, ou qualquer coisa que você faça em sua rotina, a presença da tecnologia é indispensável em todas as ocasiões atuais.
Este fenômeno possui o nome de revolução tecnológica e está transformando a maneira que as pessoas encaram o mundo. A revolução tecnológica se baseia na transformação e de um ambiente materialista e físico para um digital e intangível. Exemplos de desenvolvimentos na indústria são as transformações digitais, a inteligência artificial e a internet das coisas, onde todas acabam por ser desenvolvidas pela mesma base: a Tecnologia.
Sendo tão importante quanto outras revoluções mundiais que aconteceram, esta possui seu centro nas tecnologias da informação, processamento e comunicação, permitindo que dados sejam coletados e analisados mais eficientemente e procedimentos sejam concluídos sem tanto esforço manual, deixando mais aberturas para que as pessoas possam usar suas mentes e principalmente tempo para realizar aquilo que elas realmente almejam.
As principais características da revolução tecnológica se mostram por meio da interação entre o real e o digital, onde máquinas, robôs, programas e pessoas trabalham juntos para que o trabalho seja feito. Porém, seja qual for a tecnologia utilizada, nada seria possível sem os engenheiros de software.
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Para um negócio, não interagir com tecnologias como a Internet das coisas, que torna a geração, análise e processamento de dados por meio da inteligência artificial e outras máquinas sofisticadas de maneira autônoma e segura, utilizar a Computação em nuvem para armazenar volumes gigantescos de dados e ter acesso a eles por um meio digital, ter confiança em Sistemas Cibernéticos para automatizar e melhorar procedimentos da indústria e tarefas corriqueiras é uma maneira de se ausentar da corrida do mercado e ficar atrás de todos os concorrentes.
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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?
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais em TI. Fique atento às novidades do mundo dos negócios assine nossa newsletter.
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.
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.
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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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Segundo a Gartner, nessa lista abaixo estão as principais tendências para o ano de 2020. Devemos ficar de olho para entender melhor para onde o horizonte está apontando no mundo dos negócios no setor de tecnologia da informação e comunicação.
Segundo Brian Burke, VP de pesquisas do Gartner, “colocar as pessoas no centro de sua estratégia destaca um dos aspectos mais importantes da tecnologia — como ela afeta clientes, funcionários, parceiros de negócios, sociedade ou outros grupos constituintes importantes. Indiscutivelmente, todas as ações da organização podem ser atribuídas à forma como ela afeta esses indivíduos e grupos, direta ou indiretamente. Essa é uma abordagem centrada nas pessoas”, afirma.
Vamos à lista?
1. Hiperautomação
Essa tendência foi iniciada com a automação de processos robóticos (RPA, de Robotic Process Automation, em inglês). Mas, a RPA por si só não é hiperautomação, que requer uma combinação de ferramentas para ajudar a suportar a replicação de partes de onde o humano está envolvido em uma tarefa.
Portanto, a Hiperautomação é a combinação de múltiplas ferramentas de aprendizado de máquina, software empacotado e automação para simplificação do trabalho. A mesma refere-se tanto à amplitude das ferramentas, quanto a todas as etapas da automação — descobrir, analisar, projetar, automatizar, medir, monitorar e reavaliar.
Então, compreender a variedade de mecanismos de automação, como eles se relacionam e como podem ser combinados e coordenados é um dos principais focos da hiperautomação.
2. Multiexperiência
“O modelo mudará de um com pessoas com conhecimento de tecnologia para um de tecnologia com conhecimento em pessoas. O ônus da tradução da intenção passará do usuário para o computador. Essa capacidade de se comunicar com os usuários por meio de muitos sentidos humanos fornecerá um ambiente mais rico para o fornecimento de informações diferenciadas”, afirma Burke.
Até o ano de 2028, a experiência dos usuários passará por uma mudança significativa na maneira como as pessoas percebem o mundo digital e como interagem com ele. De acordo com o Gartner, as plataformas de conversação estão mudando a maneira como os usuários interagem com o mundo digital.
É fato que a realidade virtual, a realidade aumentada e a realidade mista estão mudando a forma pela qual as pessoas percebem o universo cibernético. Tal mudança combinada nos modelos de percepção e interação leva à futura experiência multissensorial e multimodal.
3. Democratização da expertise
A democratização está focada em fornecer às pessoas o acesso a conhecimentos técnicos ou conhecimentos de domínio de negócios por meio de uma experiência radicalmente simplificada e sem a necessidade de treinamento extensivo e dispendioso.
O “acesso do cidadão”, bem como a evolução do desenvolvimento do cidadão e modelos sem código, são exemplos de democratização.
Até 2023, o Gartner espera que quatro aspectos principais da tendência de democratização se acelerem, incluindo democratização de:
dados e análises — ferramentas direcionadas a cientistas de dados que se expandem para atingir a comunidade de desenvolvedores profissionais;
desenvolvimento — ferramentas de Inteligência Artificial para alavancar aplicativos customizados;
design — expandindo os fenômenos de baixo código e sem código, com automação de funções adicionais de desenvolvimento de aplicativos para capacitar o cidadão-desenvolvedor e
conhecimento — profissionais que não são de TI obtendo acesso a ferramentas e sistemas especializados que os capacitam a explorar e aplicar habilidades especializadas além de seus próprios conhecimentos e treinamento.
4. Aprimoramento humano
Para compreender melhor o que é o aprimoramento humano, é necessário entender que o mesmo explora como a tecnologia pode ser usada para fornecer melhorias cognitivas e físicas como parte integrante da experiência humana.
Já o aprimoramento físico melhora os humanos ao alterar suas capacidades físicas inerentes por meio da implantação ou hospedagem de um elemento de tecnologia em seus corpos, como um dispositivo vestível.
Quanto ao aprimoramento cognitivo, pode ocorrer por meio do acesso a informações e da exploração de aplicativos em sistemas de computadores tradicionais e na interface multiexperiência emergente em espaços inteligentes.
Acredita-se que nos próximos 10 anos os níveis crescentes de aprimoramento físico e cognitivo se tornarão predominantes à medida que os indivíduos buscarem melhorias pessoais. De certa forma, criará um novo efeito de “consumerização”, onde os funcionários procuram explorar seus aprimoramentos pessoais — e até estendê-los — para melhorar o ambiente de seus escritórios.
5. Transparência e Rastreabilidade
O mercado consumidor está mudando e essa mudança é perceptível. Os consumidores estão cada vez mais conscientes de que suas informações pessoais são valiosas e exigem controle. As empresas reconhecem o risco crescente de proteger e gerenciar dados pessoais e os governos estão implementando legislações rigorosas para garantir que as empresas façam esse controle.
Se faz necessária cada vez mais a transparência e rastreabilidade, pois são elementos críticos para apoiar essas necessidades de ética e de privacidade digitais.
Elas se referem a uma variedade de atitudes, ações, tecnologias e práticas de suporte projetadas para atender aos requisitos regulatórios, preservar uma abordagem ética para o uso da inteligência artificial e outras tecnologias avançadas, e reparar a crescente falta de confiança nas empresas.
À medida que as organizações desenvolvem práticas de transparência e confiança, devem se concentrar em três áreas:
inteligência artificial e aprendizado de máquina;
privacidade, propriedade e controle de dados pessoais e
projeto alinhado eticamente.
6. Borda Empoderada
Você sabe o que é a edge computing ou (computação de borda)? Essa tipologia de computação é focada no processamento de informações, coleta e entrega de conteúdos e são colocadas mais próximas das fontes, repositórios e consumidores dessas informações. Ela tenta manter o tráfego e o processamento local para reduzir a latência, explorar os recursos e permitir maior autonomia na borda.
“Grande parte do foco atual na edge computing vem da necessidade de sistemas de internet das coisas para fornecer recursos desconectados ou distribuídos no mundo incorporado de IoT para setores específicos, como manufatura ou varejo”, diz Burke.
“No entanto, a edge computing se tornará um fator dominante em praticamente todos os setores e casos de uso, pois a borda é capacitada com recursos de computação cada vez mais sofisticados e especializados e mais armazenamento de dados. Dispositivos de borda complexos, incluindo robôs, drones, veículos autônomos e sistemas operacionais, acelerarão essa mudança”, conta.
7. Nuvem distribuída
Vamos entender melhor o que seria uma nuvem distribuída: esse termo tem como base a distribuição de serviços de nuvem pública para diferentes locais, enquanto o provedor de origem assume a responsabilidade pela operação, governança, atualizações e evolução dos serviços do ambiente.
Isso representa uma mudança significativa do modelo centralizado da maioria dos serviços públicos de Nuvem e levará a uma nova era na Cloud Computing.
8. Coisas autônomas
Podemos entender como coisas autônomas os dispositivos físicos que usam a inteligência artificial para automatizar funções executadas anteriormente por seres humanos. As formas mais reconhecíveis de coisas autônomas são robôs, drones, veículos ou navios e aparelhos autônomos.
Sua automação vai além das ferramentas fornecidas por modelos rígidos de programação, e eles exploram a inteligência artificial para fornecer comportamentos avançados que interagem mais naturalmente com os ambientes e as pessoas.
Conforme a capacidade tecnológica melhora, coisas autônomas serão cada vez mais implantadas em espaços públicos não controlados, pois a regulamentação permite e a aceitação social cresce.
“À medida que as coisas autônomas proliferam, esperamos uma mudança de aparelhos inteligentes independentes para um enxame de coisas inteligentes colaborativas, no qual vários dispositivos trabalharão juntos, independentemente das pessoas ou com contribuições humanas. Por exemplo, robôs heterogêneos podem operar em um processo de montagem coordenada. No mercado de entrega, a solução mais eficaz pode ser usar um veículo autônomo para mover pacotes para a área de destino. Robôs e drones a bordo do veículo podem assumir a entrega final do pacote”, diz Burke.
9. Blockchain prático
Qual seria o potencial do blockchain? Ele tem o potencial de remodelar os setores ao permitir confiança, fornecer transparência e habilitar a troca de valor entre os ecossistemas de negócios, reduzindo potencialmente os custos, reduzindo os tempos de liquidação das transações e melhorando o fluxo de caixa.
Os ativos podem ser rastreados até sua origem, reduzindo significativamente as oportunidades de substituições por produtos falsificados. O rastreamento de ativos também têm valor em outras áreas, como rastrear alimentos em uma cadeia de suprimentos para identificar mais facilmente a origem da contaminação ou rastrear peças individuais para ajudar em recalls de produtos. Outra área em que o blockchain tem potencial é o gerenciamento de identidades.
Contratos inteligentes podem ser programados no Blockchain, em que os eventos podem desencadear ações, por exemplo, com o pagamento sendo liberado quando as mercadorias são recebidas.
“O blockchain permanece imaturo para implantações corporativas devido a uma variedade de questões técnicas, incluindo baixa escalabilidade e interoperabilidade. Apesar desses desafios, o potencial significativo de interrupção e geração de receita indica que as organizações deveriam começar a avaliar o Blockchain, mesmo que não prevejam a adoção agressiva das tecnologias no curto prazo”, explica o analista da Gartner.
10. Segurança de Inteligência Artificial
Já comentamos várias vezes sobre o tema AI. Mas vamos compreender melhor sobre sua aplicabilidade para o futuro.
A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina continuarão sendo aplicados para aprimorar a tomada de decisão humana em um amplo conjunto de casos de uso.
De fato, cria-se grandes oportunidades para permitir a hiperautomação e alavancar coisas autônomas para gerar transformação nos negócios, cria novos desafios significativos para a equipe de segurança e os líderes de risco, com um aumento maciço em pontos de ataque em potencial trazidos com a Internet das Coisas (IoT), Computação em Nuvem, microsserviços e sistemas altamente conectados em espaços inteligentes.
Os especialistas de segurança e risco deveriam se concentrar em três áreas principais: proteger os sistemas de Inteligência Artificial, alavancar a Inteligência Artificial para aprimorar a defesa de segurança e antecipar o uso nefasto de Inteligência Artificial pelos cibercriminosos.
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Nossa pauta de hoje é focada em uma das profissões em ascensão em nossa área: estou falando do Citizen Data Science. Já ouviu falar?
Vivemos em um contexto de vida cada vez mais associado a um cenário conectado à internet. Desta forma, conseguimos enxergar um futuro próximo totalmente fundamentado por tecnologia de ponta que conecta não só o ser humano, como principalmente as máquinas via IOT (internet das coisas), um dos pilares da Indústria 4.0, que já existem e foi inserida em vários países, a exemplo da Alemanha, onde foi originado esse sistema.
E com essa crescente inserção de transmissão de dados de uma máquina para outra ou entre as pessoas, cabe, neste momento, questionamentos de como conseguir fazer a transmissão de dados de forma cada vez mais rápida. Então, nasce o BIG DATA, outro pilar da Quarta Revolução Industrial. E com todos esses avanços e a distribuição que, de tão rápida, é quase insana, surge outra preocupação, mas, dessa vez, com o resultado das análises, o que nem sempre é tão simples.
O que é Citizen Data Science?
Então, por definição, a Ciência Cidadã de Dados ou Cidadão de Ciência de Dados tem a ver com a proposta de transformar o complexo em algo simples. Ou seja, tem a ver com a conexão entre teoria e prática, análise e otimização, especialidade e gerenciamento.
O principal objetivo
É tirar o aspecto de modelagem complexa de dados e transformar o processo em algo com visualização. Portanto, Citizen Data Science é uma maneira de exemplificar as informações obtidas, de modo que elas sejam entendidas mesmo por quem não é especialista.
O cientista de dados não é substituído, mas ele passa a atuar de forma muito dinâmica, em vez de focar apenas no aspecto técnico. O processo é encarado como uma “tradução” de conhecimentos complexos para algo acionável.
Os benefícios da Citizen Data Science?
Tal abordagem prevê o uso de informações concretas. Portanto, qualquer tomada de decisão se torna mais confiável. É também uma forma de consolidar todos os dados gerados e entender o que, de fato, eles querem dizer.
Por causa do funcionamento, essa abordagem se trata de algo que ajuda a integrar processos, avaliar projetos e implementar boas práticas.
Contudo, se torna um jeito de favorecer o entendimento das informações, mesmo por quem não é um especialista técnico no assunto. Sem falar que é um meio de melhorar a acessibilidade e de democratizar a informação.
De forma geral, é um jeito de peneirar o que realmente é importante, pois, com tantas informações geradas, muitos empreendimentos têm dificuldade em focar no que faz a diferença. Com essa abordagem, fica claro por qual caminho a empresa deve seguir.
Na prática
Para que a Citizen Data Science seja aplicada, é preciso ter uma estrutura adequada. Isso significa, primeiramente, escolher as soluções corretas de software e integração. É o que gera, em primeiro lugar, os dados que serão analisados.
Na sequência, recomenda-se fazer uma triagem, selecionando os pontos que devem ser analisados e contar com profissionais capacitados. É possível ter o apoio de um cientista de dados ou de um Citizen Data Scientist.
Colhidas as informações e análises geradas, o objetivo agora é tomar decisões que ajudem o empreendimento a chegar mais longe. Então, é muito importante saber aproveitar os aspectos positivos desta abordagem, de modo a construir caminhos que fazem a diferença.
Portanto, a Citizen Data Science está totalmente ligada à capacidade de processar dados e apresentar resultados fáceis de entender e de aplicar. Consiste em uma abordagem acionável e de otimização, sendo uma ótima ferramenta para os negócios.
Carreira: o futuro
Podemos pontuar aqui que, para ser um profissional do futuro, um dos primeiros requisitos é estar por dentro de tudo o que acontece, não é verdade? Independentemente de qual seja área ou nicho, é imprescindível fazer parte de tudo o que acontece. Então, pode-se dizer que um profissional do futuro tem que estar atualizado e buscar capacitação é extremamente necessário para fazer a diferença no mercado de trabalho.
De olho no futuro
Para tornar-se um cientista nessa área, é necessário começar pela base ou estrutura da formação profissional. Por ser uma necessidade recente e em ascensão, pode ser difícil encontrar faculdades voltadas apenas para o tema. Portanto, aconselhamos a focar em áreas correlatas e expansíveis.
O Data Science é um processo facilitador na análise e na interpretação de dados que pode ajudar a melhorar seus negócios. No Brasil já existem algumas graduações em curso para que você possa se aperfeiçoar.
Afinal, a função da Citizen Data Science é ter uma aplicação prática, acessível e de fácil entendimento. A formação nessa área, portanto, tem o papel principal de estabelecer os conceitos necessários e ambientar o profissional do futuro sobre o tema.
Especializações em Citizen Data Science
Um dos pontos mais importantes consiste na especialização sobre esse tema, pois é isso que garante o uso dos dados da melhor maneira. Portanto, o recomendado é que o interessado no assunto busque capacitações específicas quanto à abordagem.
Cursos pontuais sobre o tema, podem trazer novos conhecimentos de estatística, matemática e tecnologia. É essencial entender sobre Big Data, soluções tecnológicas e aplicação prática nas empresas. Com essa capacitação, qualquer profissional tem a chance de atuar de forma completa.
Atento ao mercado
Por falar em mercado, um dos pontos essenciais sobre a Citizen Data Science é que ela está em constante transformação. É perceptível que com o desenvolvimento de inteligência artificial, cresce a promessa de criação de algoritmos cada vez mais complexos e capazes de obter certas informações. Logo, o tratamento dos dados também precisa evoluir.
Sabemos que, para se tornar o profissional do futuro, é essencial estar um passo à frente e acompanhar todas as mudanças nesse sentido. Como falamos no início do texto, é importante que você fique de olho tanto nas tendências quanto nos lançamentos, assim como nas propostas que já foram desenvolvidas e que chegam ao mercado.Com disciplina e a capacidade de se manter sempre atualizado, é possível conquistar uma atuação bem consistente.
Necessidades dos empreendimentos
Como mencionado anteriormente, uma das propostas da Citizen Data Science é gerar uma abordagem útil e acionável para as empresas.A função dos dados é auxiliar na tomada de decisões, bem como garantir competitividade e diferenciação.Portanto, é possível fazer com que o negócio cresça de forma exponencial e com um desempenho melhor.
Com visão crítica e especializada de um profissional da área, fica mais fácil entender do que a empresa precisa, quais são as expectativas e o que é mais relevante.Dessa forma, é possível selecionar os dados e recursos adequados de maneira direcionada.
A promessa da área de Citizen Data Science de formar um profissional do futuro cada vez mais integrado com informações e tecnologias é certa.Com o saber atualizado no segmento, é possível aproveitar essas mudanças.
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