Pagamentos digitais em breve serão feitos com qualquer coisa, dos nossos celulares e relógios inteligentes até geladeiras e carros, incluindo nosso próprio corpo ou o ambiente. O benefício disso é duplo: mais opções de pagamento e compras mais rápidas, mais convenientes e mais seguras. Usando novos dispositivos conectados, biometria e lojas adaptadas (como a Amazon Go) tudo ao nosso redor vai gerenciá-los.
Uma desvantagem? Pode tornar-se tão fácil gastar dinheiro que você desperdiçará todo o seu salário sem perceber (e isso é exatamente o que os varejistas esperam que você faça em compras por impulso).
Entretanto, conforme mostra o CNet, este admirável mundo novo dos pagamentos digitais sem cartões de crédito ou senhas não chegará da noite para o dia. Devido à rígida estrutura regulatória do setor financeiro, veremos nossos rituais de pagamento mudarem de forma incremental à medida que as regras evoluem para acompanhar avanços tecnológicos.
A disponibilidade de redes de pagamento móvel como a Apple Pay e a Samsung Pay são apenas o começo. Dar permissão para efetuar um pagamento ainda atrasa o processo de compra. Mas comprar está ficando mais rápido graças a tecnologias biométricas de todo tipo.
Selfie Pay
Se você se interessou pelo “selfie pay” da Mastercard ou pelo Face ID da Apple, já está familiarizado com os fundamentos dos pagamentos biométricos que estão tomando forma. A biometria facial ou por digitais é questão de segurança e também de conveniência. Segundo pesquisa realizada pela Mastercard com a Universidade de Oxford, 93% dos consumidores preferem usar biometria a senhas tradicionais ou PINs.
Leitura biométrica de veias
Uma empresa britânica, a Sthaler, está testando uma autenticação biométrica chamada Fingopay: o leitor cria um mapa 3D de veias de um dedo, criando uma chave pessoal mais segura do que apenas usar uma impressão digital, já que cada veia do dedo é única e as chances de que duas pessoas tenham a mesma estrutura são de 3,4 bilhões para uma.
As biometrias são consideradas seguras porque são totalmente exclusivas. É verdade que as impressões digitais e o reconhecimento facial foram falsificados no passado. Mas é provável que isso se torne mais difícil de ser feito à medida que a tecnologia se torna mais precisa e refinada, como acontece com o sistema de leitura de veias de Sthaler.
Futuro promissor
Os experimentos do Amazon Go, porém, ainda não foram para além de Seattle, e como isso vai funcionar em escala é uma questão. Trata-se de uma tecnologia complexa. Mas a Amazon não é a única empresa que quer fazer isso acontecer. Um supermercado britânico está testando um aplicativo feito com a Mastercard que permite digitalizar e pagar por itens com o celular enquanto se anda pela loja em experiência similar.
Aos poucos as coisas estão saindo do papel. E, em breve, talvez ninguém tenha mais que esperar em longas filas para pagar pelo que comprou.
Fonte: IDG Now
Muito se fala em data science, ou ciência de dados. Mas o que é data science? Ela combina diversas disciplinas, incluindo estatística, análise de dados, machine learning e ciência de computação.
Pode ser algo assustador para quem é novo na área, mas é preciso manter em mente que há diferentes papeis e empresas que darão ênfase para algumas habilidades no lugar de outras, então não é necessário ser um expert em tudo.
Uma dica de especialistas para começar: “cientista de dados” ou “data scientist” é um termo frequentemente utilizado de maneira geral para descrever trabalhos que são drasticamente diferentes.
Ou seja, entender as principais diferenças entre cada posição é um primeiro passo essencial para quem quer saber mais sobre essa carreira.
Habilidades de data science: quais são mais importantes?
Um conselho importante para quem busca emprego na área de data science é ler a descrição com cuidado. Isso permite que você se candidate para trabalhos para os quais está qualificado ou planeje que habilidades específicas desenvolver para ter os trabalhos que quer.
Há algumas empresas em que um data scientist é sinônimo de analista de dados. Seu trabalho pode consistir em tarefas como extrair dados de bases de dados SQL, tornar-se um mestre de Excel ou Tableau e produzir visualizações básicas de dados e dashboards.
Ocasionalmente, você pode analisar resultados de um teste A/B ou liderar uma conta corporativa do Google Analytics.
Uma vez que você tenha domínio de suas responsabilidades cotidianos, uma empresa como essa pode ser um ótimo ambiente para testar coisas novas e expandir seu conjunto de habilidades.
Algumas empresas chegam ao ponto em que têm muito tráfego (e uma quantidade crescente de dados) e começam a procurar alguém para constuir grande parte da infraestrutura de dados que será necessária para o futuro.
Elas também buscam uma pessoa para fazer análises. Para esse tipo de posição, verá vagas postadas com essas duas posições: “cientista de dados” e “engenheiro de dados”.
Já que você seria o primeiro ou um dos primeiros contratados na área de dados, grande expertise com estatística e machine learning será menos importante que ótimas habilidades em engenharia de software.
Você terá grandes oportunidades para brilhar e crescer num ambiente experimental, mas terá menos orientação e pode enfrentar um risco maior de estagnar na carreira.
Há diversas empresas para quem dados (ou sua plataforma de análise de dados) são o produto. Nesse caso, a análise dados ou machine learning podem ser bem intensos.
Esta é provavelmente a situação ideal para alguém que tem um background formal em matemática, estatística ou física.
Os engenheiros de machine learning frequentemente focam mais na produção de ótimos produtos orientados a dados do que em responder questões operacionais para uma empresa.
Organizações que caem neste grupo podem ser voltadas para consumidores e proprietárias de grandes quantidades de dados ou oferecer serviços de base de dados.
Muitas empresas buscam um generalista para se juntar a uma equipe estabelecida de cientistas de dados. A empresa que está conduzindo a entrevista liga para dados mas provavelmente não é uma empresa de dados.
É igualmente importante que você consiga conduzir análises, produzir códigos, criar visualização de dados, etc. Entre as habilidades mais importantes de um generalista de data science são relacionadas a big data e experiências com conjuntos de dados bagunçados.
Geralmente, essas empresas estão buscando generalistas ou querem preencher lacunas específicas em suas equipes, como visualização de dados ou machine learning.
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Fonte: cienciaedados.com
Inteligência artificial (AI) é a buzzword do momento. Empresas fazem planos robustos e startups prometem desenvolver projetos incríveis sobre essa tecnologia. Os níveis de interesse e investimento em inteligência artificial têm crescido tanto nos últimos três anos que alguns já começam a traçar paralelos com a bolha da internet, que ocorreu nos anos 90. Mas, afinal, o que é AI e como ela realmente pode ajudar a sua empresa a crescer?
Os sistemas de AI são capazes de realizar, de forma muito mais eficiente, tarefas simples e repetitivas do cotidiano de grandes organizações, como emitir e conferir notas fiscais, conferir pedidos de benefícios de empregados, enviar e-mails de cobranças a fornecedores e até tomar decisões complexas como, por exemplo, definir qual cliente tem maior probabilidade de comprar um determinado produto.
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Após ter implementado alguns processos e colhido os frutos dessa automação, o próximo passo nessa jornada é incluir alguns elementos cognitivos no caminho, como reconhecimento de imagens, chatbots – é um robô que conversa com as pessoas via chat – ou até alguns algoritmos baseados em aprendizado de máquina (machine learning). Por exemplo, é possível automatizar todo o processo de pagamento de uma nota fiscal, com robôs que reconhecem o valor da nota, validam o processo e executam o pagamento.
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O terceiro passo nessa jornada é mais complexo, pois quando a empresa começa a desenvolver modelos baseados em Machine Learning para prever resultados futuros com base em seus dados históricos. São projetos de investimento mais elevado, mas que permitem, por exemplo, otimizar o consumo de matérias-primas, aprimorar a manutenção de equipamentos e até melhorar a compreensão sobre seus clientes.
Grandes empresas brasileiras já estão trabalhando fortemente na adoção da inteligência artificial em suas operações e colhendo benefícios concretos e impressionantes. Mas a sua empresa não precisa ser uma grande corporação para começar a trabalhar com a inteligência artificial. Projetos de RPA, por exemplo, podem ser executados com orçamentos relativamente modestos e até mesmo ser realizados de forma modular, no qual a automação de um processo piloto é capaz de ter resultados expressivos que podem ser utilizados para financiar os próximos passos, criando assim um ciclo virtuoso de automação e eficiência.
*Martin Seefelder é gerente sênior da Deloitte Brasil e certificado em inteligência artificial para negócios pelo MIT (Massachusetts Institute of Technology)
Fonte: IDG Now
A década de 70 marcou fortemente o mundo da informática, indo desde o surgimento da Apple e da Microsoft até o aparecimento dos primeiros computadores pessoais portáteis e o surgimento da linguagem de programação BASIC e da interface gráfica produzida pela Xerox (e que serviu de “inspiração” para Jobs na Apple). O mundo, nessa época, já pensava em tomar decisões usando dados processados por computador. Novas metodologias para construção de software e armazenamento de dados também se fizeram necessárias, pois era preciso prover essas máquinas com programas cada vez mais poderosos. Rapidamente, as organizações se deram conta de que o segredo para a vantagem competitiva passava pela onerosa capacidade de adquirir e processar dados. Mas o que mudou de lá para cá, além do avanço dos hardware e do surgimento da Internet? TUDO! Simplesmente tudo!
Com o aumento da capacidade de processamento proporcionado pelos recentes hardware, as organizações passaram a tomar decisões mais rápidas em razão do baixo tempo de resposta. Computadores são máquinas que executam tarefas de forma bem mais rápida que seres humanos (salvo algumas raras exceções!). Entretanto, a análise crítica sobre os resultados desse processamento ainda era tarefa para humanos executarem. Quem naquela época, em sã consciência, entregaria a responsabilidade de tomar decisões sobre o futuro da sua organização a um computador (ou a um conjunto deles)?
Com isso, o desafio recaía em adquirir a maior quantidade de dados possível, mesmo que não soubéssemos ainda como manipulá-los. Essa corrida impulsionou sobremaneira a evolução dos dispositivos de armazenamento de dados, como os disquetes (surgido em 1971), os discos rígidos, os cd-rom e as memórias Flash (pendrives e SSD) proporcionando um aumento na capacidade de armazenamento.
Atualmente, o volume de dados produzidos pela humanidade nos últimos dois anos ultrapassa o total já produzido nos últimos 5.000 anos de existência da civilização humana. Estima-se que são produzidos o equivalente a 2.5 Exabytes de dados por dia (2.621.440 TeraBytes), contra 100 GigaBytes por dia em 1992, 100 GigaBytes por segundo em 2003 e 28.875 GigaBytes por segundo, em 2013. A essa velocidade, chegaremos em 2020 gerando e processando, aproximadamente, 44 Zetabytes (1 zetabyte = 1.073.741.824 Terabytes). O crescimento do volume de dados tem se dado, principalmente, pelo advento da IoT (Internet das Coisas), pelo surgimento do Big Data, pela explosão no uso dos smartphones e pela Computação em Nuvem. A Internet e a WWW também tiveram papéis essenciais na disseminação de dados, disponibilizando “toneladas” de gigabytes de informações quase que instantaneamente, a todo momento, em qualquer lugar do planeta. Nesse cenário, diversas tecnologias surgiram para auxiliar na coleta, armazenamento, gestão, manipulação e interpretação dessa grande quantidade de dados.
Uma das primeiras iniciativas foram os Data Warehouses e as ferramentas de Mineração de Dados, ainda na década de 90 e início dos anos 2000. Na sequência, novas iniciativas surgiram, como o armazenamento em Nuvem e a Internet das Coisas (proporcionados pelo crescimento da Internet) e o Big Data e as técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), estes últimos proporcionados pelo aumento do poder computacional. Já a necessidade de se armazenar dados não estruturados (oriundos de diversas fontes de dados, como celulares, televisões, caixas de som, smartphones, carros, etc) deu um grande impulso na área de Análise de Dados, proporcionando o surgimento de uma nova profissão: o Cientista de Dados, profissional responsável por definir metodologias de armazenamento, gestão e interpretação dos dados e informações sob sua gestão.
Atualmente, com a ajuda da Inteligência Artificial, ferramentas de análise de dados auxiliam a tomada de decisão e ajudam a construir possíveis cenários usando a maior quantidade possível de dados e todo o poder computacional disponível. Essa realidade está levando a uma mudança de paradigma dentro das organizações, que precisam se adaptar, cada vez mais, a rápidas mudanças de ambiente e tomadas de decisão. A Amazon, por exemplo, além de possuir um complexo sistema de logística totalmente computadorizado para entrega dos seus produtos, também está inovando a entrega de produtos por meio de drones e, mais recentemente, proporcionando a construção de um supermercado onde não existem caixas para pagamento e os clientes apenas pegam os produtos, os colocam no carrinho e saem (AmazonGo). A conta é gerada automaticamente usando um complexo sistema de câmeras, Inteligência Artificial e técnicas de Visão Computacional (a mesma usada nos carros autônomos da empresa americana Tesla) e é debitada na conta Amazon do cliente.
É inegável, assim, que vivenciamos uma era onde estamos imersos em um oceano de dados. Segundo a Harvard Business Review, “em um mundo completamente inundado de dados, tem se tornado cada vez mais difícil utilizá-los; há tantos deles que, para que façam sentido, é necessário que se levante insights ou hipóteses para que sejam testados”. De fato, os dados dizem muito sobre muita coisa. Entretanto, atingimos a nossa capacidade humana de processar e extrair o que de mais valioso existe neles. Uma quase infindável malha de relacionamentos liga os dados a diversas situações e a bilhões de outros dados e interpretações. A saída, então, para as organizações tirarem o maior proveito dessa situação é permitir que a tecnologia faça seu papel, processando dados, criando informações e produzindo interpretações valiosas que guiarão os executivos a tomarem decisões cada vez mais sábias. Já as empresas que negarem essa realidade, certamente, serão deixadas para trás e “afundarão” nesse oceano de dados.
Stephen Hawking estava preso a um corpo paralisado por uma doença neuromotora, mas isso não o impedia de nos ajudar a compreender a vastidão do Universo.
O famoso físico britânico morreu aos 76 anos nesta quarta-feira, deixando ao mundo memoráveis reflexões sobre diferentes questões – da existência de Deus à origem do mundo.
Dependente de uma cadeira de rodas e impedido de falar, ele transmitia grande parte das suas ideias por meio de um sistema de computador que captava o movimento de seus olhos.
Das explicações para a existência do Universo aos aspectos negativos da fama, conheça algumas das mais famosas frases do cientista, que se dedicou a aproximar a Ciência do grande público.
Sobre buracos negros: “Einstein estava errado quando disse que ‘Deus não joga dados’. A existência dos buracos negros sugere não apenas que Deus brinca de dados, mas também nos confunde ao jogá-los onde não podem ser vistos”- no livro A Natureza do Espaço e do Tempo, publicado em 1996.
Sobre as razões para a existência do Universo: “Se encontrarmos uma resposta para isso, será o maior triunfo da razão humana, porque conheceríamos a mente de Deus”- no livro Uma Breve História do Tempo, publicado em 1988.
Sobre Deus: “Não é necessário invocar Deus para iniciar uma reação e fazer o Universo funcionar”- no livro O Grande Projeto, publicado em 2010.
Sobre sucesso comercial: “Eu quero que meus livros sejam vendidos em lojas de aeroporto”- em entrevista ao jornal americano The New York Times, em dezembro de 2004.
Sobre a fama: “O aspecto negativo da minha fama é que eu não posso ir a qualquer lugar do mundo sem ser reconhecido. Não adianta eu usar óculos escuros e peruca. A cadeira de rodas me entrega”- em entrevista a um programa de TV israelense em dezembro de 2006.
Sobre a imperfeição do mundo: “Sem imperfeição, você e eu não existiríamos”- no documentário O Universo de Stephen Hawking, transmitido pelo Discovery Channel em 2010.
Sobre eutanásia: “A vítima deve ter o direito de acabar com a própria vida, se ela quiser. Mas eu acho que seria um grande erro. Por pior que a vida pareça, sempre existe algo que você possa fazer e ser bem-sucedido. Enquanto há vida, há esperança”- fala citada no site de notícias People Daily Online, em junho de 2006.
Sobre a possibilidade de contato entre seres humanos e extraterrestres: “Acho que seria um desastre. Os alienígenas provavelmente estão bem mais avançados que nós. A história do encontro entre civilizações mais avançadas com povos primitivos neste planeta não é muito feliz, e eles eram da mesma espécie. Acho que devemos manter a cabeça baixa”- no programa In Naked Science: Alien Contact, do canal National Geographic, em 2004.
Sobre ser diagnosticado com uma doença neuromotora: “Minhas expectativas foram reduzidas a zero quando eu tinha 21 anos. Tudo desde então tem sido um bônus”- em entrevista ao The New York Times, em dezembro de 2004.
Sobre a morte: “Eu tenho vivido com a perspectiva de morrer cedo nos últimos 49 anos. Não tenho medo da morte, mas não tenho pressa para morrer. Eu quero fazer muita coisa antes disso”- em entrevista ao jornal britânico The Guardian, em maio de 2011.
Fonte: BBC Brasil
O big data é hoje uma ferramenta crucial para a tomada de decisões empresariais, razão pela qual profissionais com conhecimentos em análise de dados, ainda escassos, estão muito valorizados. Ao lado deles, os especialistas em segurança da informação estão no topo da lista dos mais requisitados. Há demanda em empresas de todos os portes, desde as grandes companhias que passam por uma transformação digital até as startups.
“As organizações não tratam tecnologia como custo, mas como investimento. Por isso, a área é promissora”, diz Mariana Horno, gerente sênior de recrutamento da Robert Half. Nas startups, também estão aquecidas as vagas para desenvolvedores, sobretudo para ambientes iOS e Android, que consigam implementar metodologias ágeis. Além de domínio técnico, entre os diferenciais para uma posição na área estão perfil analítico e bom relacionamento interpessoal.
“Aquele estereótipo de especialista em tecnologia que mal fala com a equipe não tem mais espaço nas empresas, que buscam integração entre as áreas”, diz Mariana.
Fonte: Revista Exame
Estamos nos aproximando rapidamente de um mundo onde pagamentos digitais integrados e seguros são realizados de qualquer lugar, com qualquer dispositivo e isso impacta diretamente a forma como fazemos negócios. A inovação no varejo sempre teve a ver com a redução do atrito e a oferta de uma experiência melhor ao consumidor e isso ganha ainda mais destaque com a revolução digital que vivemos. A segurança e a conveniência dos pagamentos precisam acompanhar a evolução da tecnologia de consumo. Listamos algumas tecnologias que vão impactar a forma como as pessoas pagam e fazem negócios.
1. Do cartão para a nuvem
Os consumidores passam aproximadamente 11 horas on-line todos os dias (Nielsen, junho de 2016). Uma vez que eles conseguem encontrar tudo o que precisam em segundos, a experiência de pagamento sai da linha de frente e se torna parte da experiência como um todo, deixando de ser um passo extra que precisa ser identificado e completado. Nesse novo mundo, o crédito ao consumidor não é pensado em termos de cartões e, sim, de contas. A questão não é mais onde os pagamentos Visa são aceitos, mas como: por meio de qualquer dispositivo, encontrando os consumidores em seus ambientes digitais preferidos.
2. O QR Code está em toda parte
O crescimento dos pagamentos por QR Code através de soluções de pagamento móvel que permitem que os consumidores paguem produtos e serviços por meio de um QR Code em um smartphone ou da inserção do número do estabelecimento comercial em um celular comum. O pagamento vai direto da conta do consumidor para o estabelecimento comercial e as duas partes recebem notificações quase que em tempo real.
Pensando nos estabelecimentos comerciais que buscam aproveitar o potencial dos pagamentos com QR Code, algumas empresas adotaram padrões de QR interoperáveis para desenvolver ferramentas e capacidades que facilitem a geração e a implementação de códigos por emissores, credenciadores e demais players do comércio.
3. Tudo funciona como ponto de venda
Software e serviços transformam praticamente qualquer local ou dispositivo em um potencial ponto de venda. A linha que separa os ambientes de pagamento presencial e remoto ficou tão difícil de distinguir em alguns mercados que, em essência, deixou de existir. A era do terminal de transação de propósito único está chegando ao fim. Softwares transformam qualquer local e qualquer dispositivo em um ponto de venda. A transação pode ocorrer em qualquer ponto do processo de compra e pagamento, podendo ser física ou digital. Com isso, o ponto de venda tem o desafio de fazer mais do que capturar transações. O novo POS é mais do que apenas um local de pagamento – ele também é uma base de lançamento de ofertas capazes de construir relacionamentos e recompensar a lealdade do cliente.
4. Pagar em plataformas de mensagem
As plataformas de mensagem viabilizam o comércio, os pagamentos de pessoa a pessoa e muito mais. Plataformas de mensagem populares como WeChat, Facebook Messenger, WhatsApp e Line atingem bilhões de pessoas, oferecendo a elas um novo ecossistema de comércio. Muitas plataformas permitem que os consumidores comprem sem sair do aplicativo em que estão – e com a mesma facilidade com que enviam uma mensagem de texto. Os aplicativos de mensagens combinam perfeitamente com o comércio eletrônico, pois são personalizados e têm seus contatos. Por utilizarem dados da mídia social, conseguem oferecer contextos e recomendações mais ricos. Além disso, funcionam em uma série de equipamentos.
O interesse por pagamentos de pessoa a pessoa (P2P) tem aumentado e os aplicativos de mensagens oferecem uma forma fácil de atender a essa demanda. Os pagamentos P2P ainda dependem bastante de processos analógicos, mesmo que os pagamentos on-line ou presenciais estejam se tornando mais eletrônicos e integrados. Os estabelecimentos comerciais também se beneficiam: eles podem usar plataformas de mensagem para mostrar o estoque, gerenciar as experiências de compra e engajar o consumidor ao oferecerem mais suporte. Quando usadas para estimular a lealdade dos compradores, essas funcionalidades podem ser tão importantes quanto o pagamento em si.
5. A economia das APIs
As APIs permitem que uma empresa se conecte a inovações de terceiros e as utilizem como ponto de partida. As APIs (Interfaces de Programação de Aplicativo) são o padrão usado pelas empresas para trocar dados e desenvolver as experiências omnichannel inteligentes e integradas que os consumidores exigem. Hoje, as empresas não precisam mais deter toda a cadeia de valor. Elas podem focar em um elo da cadeia, conectando-se às APIs existentes para criar algo maior. Diferentes elementos se combinam para atuar como uma só proposta capaz de agregar valor ao consumidor. Com isso, as APIs desconstroem a ideia tradicional de cadeia de valor.
Fonte: IDG Now
2018 será um ano de muitos desafios macroeconômicos e políticos no Brasil. Embora exista, de fato, um cenário político e econômico de incertezas, as empresas têm investido intensamente em novas tecnologias como forma de criar diferenciação, aumentar competitividade, reduzir custos e fidelizar e atrair clientes – cada vez mais exigentes e digitais. Prova disso é que, globalmente, os investimentos em TI devem crescer acima de 4% em 2018, sendo que boa parte desse investimento será direcionado à digitalização dos negócios.
Nesse cenário, quais temas devemos priorizar na previsão de investimentos? O que é relevante para manter-se competitivo em uma sociedade com consumidores cada vez mais conectados? Apresento a seguir uma reflexão sobre cinco tendências tecnológicas que requerem atenção de líderes e profissionais envolvidos na transformação digital de seus negócios:
1) Network is back
Tratada como um tema menos sexy nos últimos anos, as redes IP nunca foram tão críticas para o sucesso dos negócios como agora. Ao mesmo tempo, são cada vez mais pressionadas a serem mais eficientes e inteligentes. As redes que suportarão a digitalização das empresas serão intuitivas – aprendendo, adaptando, automatizando e protegendo constantemente – para que possam também defender-se contra um cenário de ameaças cada vez mais complexas. A combinação de Machine Learning, serviços cognitivos, Software Defined Infrastructure (SDI) e Virtualização cria um cenário perfeito para a implementação de redes que antecipem ações e interrompam ameaças de segurança, ao mesmo tempo em que evoluem e aprendem. Em 2018, veremos as primeiras implementações de redes baseadas na intenção.
2) Explosão da Internet das Coisas (IoT)
71% das empresas acredita que IoT atingirá um nível de relevância alto ou muito alto nos próximos três a cinco anos, de acordo com o IoT Snapshot, pesquisa realizada pela Logicalis sobre a maturidade do mercado brasileiro de internet das coisas. Além disso, 68% delas investiram mais em IoT em 2017, frente à 2016, segundo a pesquisa. Não há dúvidas de que 2018 será um ano extremamente importante para IoT, pois haverá popularização das redes de conectividade para sensores (redes LPWA em frequência licenciada, como LTE CAT M1, e não licenciada, como LoRa, SigFox), o surgimento e o amadurecimento de inúmeras startups com soluções inovadoras para IoT (do Agronegócio ao varejo) e será o início da implementação do plano nacional de IoT no Brasil, que, entre outros fatores relevantes, como o lançamento de novas PPPs (parcerias público privadas) para temas de cidades inteligentes, impulsionarão a adoção da tecnologia.
3) Segurança, segurança… e segurança
Os departamentos de TI e de cibersecurança enfrentarão novos desafios e ameaças no próximo ano. Embora em queda, o custo médio global de uma violação de dados está em torno de US$ 3,6 milhões e o tamanho das brechas de segurança cresce anualmente a uma taxa de 2%. À medida que a inteligência artificial e o Machine Learning amadurecem e passam a afetar diversas indústrias, também desempenham um relevante papel na segurança cibernética. Poderemos prever e identificar ataques com mais agilidade e precisão. Espera-se também que as empresas tomem ações mais preventivas para evitar ataques ransomware, como o WannaCry. A preocupação de segurança em IoT se mantém, embora novas tecnologias de proteção das redes de TI e TA (tecnologia de automação), autenticação e criptografia de sensores/devices se tornarão mais acessíveis e validadas. Mesmo assim, ouviremos falar com mais frequência sobre ataques de IoT botnets e IoT-based ransomware.
4) Convergência Blockchain/IoT
O Blockchain tem despontado como uma tecnologia capaz de prover uma infraestrutura segura para a próxima geração de sistemas IoT, uma vez que dispõe da capacidade de rastrear bilhões de dispositivos e promover o processo de transações e a coordenação deles. A sua abordagem descrentralizada pode ajudar a eliminar pontos únicos de falhas, fazendo com que os dados e as transações sejam mais seguras. Uma das aplicações do Blockchain, os contratos inteligentes (Smart Contracts), por exemplo, constituem uma funcionalidade que pode operar com internet das coisas e controlar transações de objetos no mundo físico, potencializando a criação de uma nova economia descentralizada e compartilhada. Veremos, ao longo de 2018, o amadurecimento da convergência entre Blockchain e IoT e o surgimento dos primeiros serviços baseados nessa tendência.
5) Inteligência Artificial aplicada
Machine Learning, computação cognitiva e, de forma mais ampla, a inteligência artificial estão em alta e com boa razão: o potencial dessas tecnologias hoje nos parece quase ilimitado. Se combinados à IoT, veremos com rapidez a ficção científica dos filmes transformada em realidade.
À medida que a inteligência artificial evolui, surgem novas aplicações avançadas: Deep Learning, Probabilistic Programming, Automated Machine Learning, Digital Twin, entre outras. Mas o que vemos agora e, provavelmente, em 2018, serão aplicações bem “pé no chão” da tecnologia, como data-driven machines, chatbots e sistemas de linguagem natural aplicados ao dia a dia das empresas com maior intensidade.
Por: Lucas Pinz, diretor de tecnologia da Logicalis
Fonte: CIO from IDG
A Dell Technologies elaborou uma ampla análise para projetar quais serão os maiores impactos de tecnologias emergentes em 2018. Os prognósticos são baseados na visão das principais lideranças das empresas que compõem o grupo — Dell, Dell EMC, Pivotal, RSA, SecureWorks, Virtustream e VMware — que relacionaram como inteligência artificial (IA), realidade aumentada/virtual, e avanços emergentes em aplicações de Internet das Coisas e cloud computing devem impactar o mercado no próximo ano.
Segundo Luis Gonçalves, vice-presidente sênior de vendas da empresa, nos próximos anos vamos ver essas tecnologias ganharem força e se tornarem cada vez mais comuns, com impacto nos negócios, criação de novas profissões e contribuição para o desenvolvimento da sociedade. De acordo com o executivo, no caso específico do Brasil, em razão do custo da mão de obra, deficiências de capacitação e de competividade, a tendência das empresas é concentrar o foco nas tecnologias mais voltadas ao engajamento do cliente, tais como big data, analytics e inteligência artificial.
“Do ponto de vista econômico, já não é mais a banda larga [que determina a necessidade das empresas de modernizar suas infraestruturas de TI], mas ter capacidade para processar um volume maior de dados, de maneira mais rápida, a um custo menor”, diz Gonçalves. Ele observa que em uma década a capacidade de processamento, armazenamento e transmissão de dados cresceu dez vezes. “Por isso, as empresas precisam modernizar e preparar a infraestrutura atual de TI para suportar novas cargas de trabalho e avançar na transformação digital dos negócios. Ou seja, otimizar a infraestrutura para torná-la mais eficiente e o processo de entrega de serviços mais simples, transparente, ágil e inteligente.”
Além de preparar desde já a infraestrutura, Gonçalves ressalta que, para enfrentarem o desafio de adaptar suas operações para a nova era da interação homem-máquina, as empresas terão também de aprimorar as suas capacidades no desenvolvimento de aplicações e qualificar a força de trabalho para essa nova realidade.
A análise lista, a seguir, as principais tendências que devem direcionar as estratégias das empresas em 2018:
1. Inteligência Artificial executará “tarefas de raciocínio” em alta velocidade
Nos próximos anos, a inteligência artificial vai mudar a forma como as pessoas trabalham com dados, não apenas em sua curadoria. As empresas aproveitarão a IA para fazer “tarefas de raciocínio” orientadas por dados, reduzindo significantemente o tempo que desperdiçam debatendo o escopo, cenários e testes de cada inovação. Isso dará mais liberdade para que tomem decisões e avancem com maior velocidade, evitando que novas boas ideias sejam desperdiçadas.
Ainda que muitos teóricos acreditem que a IA irá substituir empregos, novas tecnologias podem, inclusive, criar novas posições, desencadeando novas oportunidades. É esperado o aumento de demanda por um novo perfil de profissionais de TI, focado em treinamento e aperfeiçoamento de inteligência artificial. Esses profissionais serão responsáveis por definir os parâmetros para o que deve e não deve ser classificado para um resultado de negócios, determinar as regras de engajamento, e critérios sobre o que constitui ‘recompensa’, como exemplo de atividades. Uma vez que isso aconteça, a tecnologia poderá recomendar oportunidades comerciais positivas com muita agilidade.
2. Inteligência será incorporada à IoT
Em 2018, acontecerá um avanço significativo na incorporação de inteligência quase instantânea em veículos, organizações, casas e cidades conectadas. Com o custo de processamento de energia diminuindo, em breve, haverá 100 bilhões de dispositivos conectados e, rapidamente, 1 trilhão. A magnitude da combinação de dados, poder de processamento com o poder da Inteligência Artificial, vai ajudar as máquinas a orquestrarem melhor os recursos físicos e humanos. As pessoas devem evoluir para ‘condutores digitais’ com a tecnologia funcionando como uma extensão delas mesmas.
3. Headsets com realidade aumentada
Também não demorará até que a linha que separa a realidade “real” e a aumentada comece a diminuir. A viabilidade comercial da realidade aumentada (RA) já é evidente. Por exemplo, equipes de trabalhadores da construção civil, arquitetos e engenheiros usam headsets RA para visualizar novas construções, coordenar esforços com base em uma visão única de desenvolvimento e realizar treinamento remoto dos trabalhadores. Esta tecnologia irá redimensionar a eficiência humana ao aproveitar seu conhecimento para proporcionar uma evolução da força de trabalho. Outro campo onde será possível esperar grandes impactos é na área de entretenimento e nas arenas esportivas, que devem oferecer cada vez mais experiências imersivas.
4. Clientes e empresas estarão cada vez mais próximos
O estudo mostrou que 45% dos líderes de médias e grandes organizações acreditam que elas poderão estar defasadas no prazo de 5 anos e 78% avaliam que startups representem ameaça aos seus negócios. Nunca foi tão importante colocar a experiência do cliente em primeiro lugar. No próximo ano, as empresas usarão análise preditiva, aprendizagem de máquina e inteligência artificial para entender as necessidades dos clientes e, até mesmo, antevê-las. Os serviços de atendimento ao cliente serão o pivô da mistura entre homem e máquina, com o atendimento humano interagindo com agentes virtuais inteligentes, como um time, para oferecer a melhor experiência.
5. Imparcialidade garantida pela tecnologia
Durante a próxima década, tecnologias emergentes, como realidade virtual e IA, vão ajudar as pessoas a encontrar e agir em relação à informação sem interferência de emoções ou preconceitos externos, ao mesmo tempo em que as capacitará para exercer o julgamento humano quando apropriado. A inteligência artificial será utilizada em processos de recrutamento e para realizar promoções de cargos, enquanto a realidade virtual será utilizada em entrevistas para assegurar oportunidades exclusivamente por mérito, mascarando a identidade do candidato com um avatar.
6. Crescimento do eSports no mercado de mídia e entretenimento
O mercado gamer será impactado por novos dispositivos de realidade virtual e computação de alta definição, com milhares de jogadores e espectadores sintonizados nas batalhas virtuais. Além disso, o fenômeno de eSports aponta para uma tendência mais ampla que impacta, inclusive, atividades humanas. Os esportes tradicionais, por exemplo, terão parte de suas atividades digitalizadas, buscando monitoramento a partir da análise de dados para melhorar o desempenho e criar novas experiências para o público.
7. Migração para a “meganuvem”
Em 2018, as empresas devem mover-se com maior agilidade em direção a uma abordagem multi-cloud que integrará os modelos público e privado, hospedados, gerenciados e SaaS. No entanto, à medida que mais aplicativos e cargas de trabalho estarão divididas em várias nuvens, o gerenciamento se tornará um desafio.
A meganuvem irá tecer várias nuvens privadas e públicas para comportar-se como um sistema coerente e holístico, que oferecerá uma visão unificada e inteligente de todo um ambiente de TI. Para tornar a meganuvem possível, será preciso criar inovações de nuvens múltiplas em rede (para mover dados entre nuvens), armazenamento (para direcionar dados para a nuvem correta), computação (para utilizar o melhor processamento e aceleração para as cargas de trabalho), orquestração (para ligar redes, armazenamento e computação em conjunto entre nuvens) e, como nova oportunidade, os clientes terão de incorporar Inteligência Artificial e aprendizado de máquina para trazer a automação e insights para esse ambiente de TI de próxima geração. Armazenamento em nuvem: Entenda com a SONDA os 9 maiores erros e aprenda a evitá-los Patrocinado
8. Desafios de segurança
Neste mundo cada vez mais interligado, a dependência de terceiros nunca foi maior e as organizações contam com sistemas altamente interconectados. Essa arquitetura traz novos desafios de segurança, uma vez que as invasões e ataques podem ter pequenos sistemas ou dispositivos como portas de acesso.
Devido à relação cada vez mais entrelaçada entre pessoas e máquinas, pequenas falhas podem causar grandes impactos de segurança. Por isso, será um ano em que as empresas vão priorizar a implementação de ferramentas de segurança cibernética e tecnologias efetivas para proteção de dados e evitar ameaças.
Fonte: IDG Now
Você já deve ter ouvido da quantidade de gente que tem ganhado dinheiro com Bitcoin, mas eu preciso lhe contar sobre o lado oculto da história — do qual a maioria das pessoas não quer ouvir falar.
Há muito tempo, a Internet era um território sem lei e ainda em 1994, quando comecei a usá-la, era possível encontrar praticamente qualquer coisa à venda na rede. Com a popularização da tecnologia e a universalização do acesso, vieram as leis e o estado com suas regras. Para que a liberdade fosse restabelecida sem as amarras do mundo real, os verdadeiros “donos” criaram uma nova rede: a Deep Web, acessível apenas por meio de um navegador específico. Nela, os hackers e as pessoas que queriam negociar coisas ilegais podiam fazê-lo novamente, sem a mão pesada da sociedade. Só faltava uma coisa: o dinheiro. Como operar as transações sem deixar rastros na superfície?
Foi aí que quatro piratas digitais usando um pseudônimo, tiveram uma idéia: criar um problema matemático em que cada solução levaria o dobro do tempo da anterior para ser encontrada. Além disso, desenvolveram um jogo em que a primeira pessoa que descobre a resposta tem o direito de anotá-la em um arquivo, com seu número único, e pode transferi-la para outra pessoa, via internet. Simples? Pois isso é o Bitcoin.
Por muitos anos, cada “solução” para o problema não valeu mais do que alguns centavos, mas serviu para resolver o maior problema da Deep Web e permitiu que bens e serviços ilegais pudessem ser livremente transacionados, como acontecia no início da Internet. O que muita gente percebeu foi que isso tinha um potencial muito maior; essa ideia de compartilhar um problema e um arquivo com as regras e respostas sobre ele, seguida da validação dos dados e da disseminação pela rede poderia mudar a forma como a humanidade lida com a informação.
Lembra do episódio em que uma modelo, depois de ter sido gravada fazendo sexo na praia, exigiu que os vídeos fossem retirados da rede e conseguiu graças à ação da Justiça? No caso dos Bitcoins, cumprir essa decisão seria impossível. Não há quem processar ou mandar prender, porque a informação está desmembrada e integrada ao mesmo tempo. Cada parte pode, de forma independente, remontá-la. Isso pode salvar a humanidade do seu maior problema: o poder e o controle do estado sobre a transferência de valores.
Imagine a situação hipotética de todo mundo adotar o Bitcoin: será impossível que os órgãos de controle e regulação imponham a cobrança de impostos; um juiz não terá absolutamente nenhum poder para retirar qualquer centavo de ninguém, nem poderá exigir a identidade de uma determinada conta — que é anônima mas absolutamente rastreável, para garantir que não ocorra o roubo das moedas. Nossa sociedade caminha para um ambiente anárquico sem precedentes na história recente, talvez mais justo do que nunca, onde o mérito e o conhecimento superarão o poder, os interesses individuais e a caneta.
Não acredito na intenção do Bitcoin, e por isso aposto em tecnologias criadas para o bem como o Ethereum — países com ideias progressistas, como o Canadá, cogitam usá-lo para anotar toda a sua constituição e eventualmente tornar obsoleta a profissão mais conflitante da nossa sociedade: os políticos. Mas se você pretende mesmo investir em Bitcoin, esteja preparado para, de uma hora para outra, vê-lo valer nada. O valor de mercado dele será ditado por uma das leis mais antigas do mundo — a da oferta e procura —, com possibilidade de ganhos excelentes para quem não tem pressa. Enquanto isso, aguardemos os feitos dos piratas do passado ajudarem a melhorar nosso futuro.
Por Piero Contezini, empreendedor, cofundador e CEO da Asaas.
Fonte: IDG Now
