Jogos brasileiros não estão disponíveis apenas em celulares: alguns estúdios já conseguiram disponibilizar as criações também no PC e nos três consoles da atualidade.
O Olhar Digital separou cinco jogos produzidos dentro do Brasil e que podem ser jogados em máquinas atuais – seja no seu PC, ou no PS4, Xbox One ou Switch, em alguns casos. Confira a lista completa abaixo:
Horizon Chase Turbo
Criado pelo estúdio gaúcho Aquiris, “Horizon Chase Turbo” é uma versão expandida de um game de mesmo nome lançado para celulares. Ele tem gráficos estilizados e é quase um sucessor espiritual da clássica série Top Gear. Para quem gosta de um bom jogo de corrida sem todas as complicações dos simuladores atuais, é uma excelente opção. Disponível para PC e PlayStation 4, em breve também no Xbox One e Switch.
Dandara
Cria do estúdio Long Hat House, de Belo Horizonte, “Dandara” é um jogo bastante interessante: ele homenageia Dandara, guerreira negra que foi esposa de Zumbi dos Palmares. No jogo, a personagem Dandara precisa atravessar o mundo saltando entre superfícies diferentes, e ganhando novas habilidades para conseguir chegar a mais lugares. Disponível para PC, PlayStation 4, Xbox One e Nintendo Switch.
Shiny
Desenvolvido pelo estúdio paulistano Garage 227, “Shiny” é um jogo que deixa a violência de lado e coloca o jogador no controle de um robô que precisa resgatar amigos. Para isso, ele precisa atravessas ambientes desafiadores no estilo plataforma 2D. Disponível para PC, Xbox One e PlayStation 4.
Gryphon Knight Epic
Criado pelo estúdio Cyber Rhino Studios, de Florianópolis, “Gryphon Knight Epic” é uma mistura de jogo de tiro com naves (os tradicionais shoot’em ups) com bastante exploração. E, como de costume nesse tipo de jogo, o desafio é bastante alto, e não é qualquer um que vai conseguir chegar ao final. O game está disponível para PC, Xbox One e PlayStation 4.
No Heroes Here
Um jogo de estratégia no estilo tower defense, “No Heroes Here” coloca jogadores disputando partidas em que um precisa invadir e derrubar o castelo do outro. O game conta com diversos personagens diferentes e dezenas de estágios, além de um modo pesadelo que é bem difícil. Disponível para PC, PlayStation 4 e Nintendo Switch.
Fonte: Olhar Digital
Responsável por inovar e buscar soluções na área da saúde, o segmento de HealthTechs tem se desenvolvido em diversas frentes, desde aplicações para otimização de processos de gestão da saúde, até diagnósticos avançados e soluções tecnológicas para prevenção de doenças, melhoria da qualidade de vida, mapeamento de endemias, entre outros.
Segundo a Health Angels, aceleradora de startups atuantes no setor de saúde, diversas tecnologias têm sido utilizadas para tanto, como Big Data, que permite a análise preditiva da evolução do tratamento de pacientes individuais e até de possíveis epidemias. “Alguns desses avanços tornaram-se as principais tendências para a revolução na medicina em geral”, destaca Roberto Coletta, diretor da aceleradora. A Health Angels listou os seis recursos mais evidentes da área. Confira.
1 – Inteligência artificial
Auxílio em diagnósticos médicos, análise minuciosa de relatórios médicos, o que ajuda a prevenir doenças, identificação rápida de doenças e tratamento mais indicado, além do atendimento de clientes via chatbots;
2 – Internet das coisas (IoT)
Coleta e monitoramento de informações médicas de pacientes, como sinais de saúde, doenças e características individuais e aceleramento de diagnósticos;
3- Impressão 3D
Possibilita a criação de próteses, órgãos e tecidos humanos, produção de itens personalizados que se encaixam perfeitamente às necessidades de cada paciente;
4 – Realidade Aumentada/Virtual
Treinamento de médicos com corpos humanos virtuais, diminuindo os custos do curso, simulação de ambientes cirúrgicos e assistência na execução de procedimentos;
5 – Wearables
Dispositivos na forma de acessórios voltados para o cotidiano, como relógios ou pulseiras. São utilizados como medidores de saúde física, como os batimentos cardíacos durante um exercício físico, e até mesmo como monitores do sistema nervoso;
6 – Precision Medicine
Especializada na genética do paciente, promove os diagnósticos clínicos e tratamentos de doenças com base no histórico médico e familiar de acordo com os genes de cada pessoa.
HealthTechs em prol da saúde
No Brasil, o Sistema Único de Saúde (SUS) atende cerca de 190 milhões de pessoas. “Tendo em vista a grande carência existente no sistema de atenção básica de saúde, além das limitações de recursos para atender à população, o setor de HealthTechs é um dos mais promissores no país”, afirma. “A tecnologia pode proporcionar um melhor atendimento com mais eficiência para os usuários desses serviços”, completa.
Segundo a aceleradora, no sistema de saúde brasileiro destacam-se aplicações ligadas a melhoria de processos e atendimento a clientes, bem como iniciativas inovadoras para prevenção e diagnóstico médico. Para Coletta, ao oferecer recursos rápidos e baratos, como acesso a exames e marcação de consultas disponível até mesmo pelo celular, o Brasil fica em evidência na área. “As tecnologias que exigem menos capital, mas que buscam apostar em serviços inovadores para o relacionamento entre o consumidor e o mercado da saúde, têm mais espaço. As HealthTechs, então, oferecem rendimento a curto e médio prazo e focam no atendimento e cuidados especiais com base em análise de dados”, explica.
Considerada uma das áreas que mais crescem no mercado, as HealthTechs se preocupam em aumentar a qualidade da assistência médica. “Visando melhorias para a acessibilidade entre os consumidores e o setor de saúde de forma prática, elas investem em novas tecnologias e trazem soluções fáceis e abrangentes para a população”, afirma Coletta. “O Brasil, neste cenário, destaca-se com as inovações no atendimento e relacionamento entre consumidor e sistema de saúde”, finaliza o executivo.
Fonte: ITF Mídia
Mais do que atualização de ferramentas e forma de trabalhar, a evolução da tecnologia transforma a maneira como as pessoas interagem e afeta diretamente suas expectativas. Nesta seleção de cinco palestras dadas no TED, grandes nomes trazem provocações e conceitos importantes sobre o Futuro da TI, a serem considerados em qualquer esfera da vida humana.
1 – Don’t fear intelligent machines. Work with them
Para tirarmos o máximo proveito da tecnologia, devemos enfrentar nossos medos. Segundo Garry Kasparov, um dos maiores jogadores de xadrez da história – e que perdeu uma partida memorável para o supercomputador Deep Blue, da IBM, em 1997 -, devemos superar esses medos para tirar o melhor proveito da humanidade. No TED, Kasparov compartilha sua visão de um futuro em que as máquinas nos ajudam a transformar nossos sonhos em realidade.
2 – How to get empowered, not overpowered, by AI
Pesquisadores de Inteligência Artificial acreditam que os robôs vão superar os humanos em todas as tarefas e empregos nas próximas décadas, com um futuro restrito às leis da física e não de nossa inteligência. Nessa palestra, o físico e cientista do MIT Max Tegmark fala sobre ameaças reais e medidas concretas que devemos tomar para que o contato com a IA seja o melhor possível.
3 – The rapid growth of the chinese internet and where it’s headed
Em um crescimento constante, a internet chinesa já apresenta mais usuários que as populações combinadas dos EUA, Reino Unido, Rússia, Alemanha, França e Canadá. Mesmo com imperfeições, a vida dos chineses foram elevadas por conta disso, segundo Gary Liu, CEO do South China Morning Post. Na palestra, Liu fala sobre o desenvolvimento da indústria de tecnologia chinesa e cita o uso de IA nas viagens de trem no país.
4 – The mission to create a searchable database of earth’s surface
Will Marshall, do Planet, usa a maior frota de satélites do mundo para capturar imagens da terra todos os dias. No entanto, a novidade é o uso de inteligência artificial para indexar objetos do planeta ao longo do tempo. Basicamente, seria possível pesquisar navios, árvores, casas e outras coisas como quando se busca uma informação no Google. No TED, Marshall compartilha a visão sobre o funcionamento desse banco de dados e como isso pode se tornar um registro vivo de mudanças físicas no planeta. Segundo ele, a ideia é “dar a ferramenta para as pessoas e agir”.
5 – How we need to remake the internet
No início da cultura digital, Jaron Lanier ajudou na criação de uma visão da internet como um bem público comum, onde a humanidade poderia compartilhar conhecimento. No entanto, foram criados dispositivos pessoais que controlam nossas vidas, monitoram os nossos dados e nos alimentam de estímulos. Nessa palestra, Lanier fala sobre um “erro trágico” da cultura digital e como podemos desfazê-lo.
Fonte: IT Mídia
O Gartner acaba de anunciar cinco tendências tecnológicas emergentes que poderão confundir as linhas entre humanos e máquinas. Exemplos como a inteligência artificial (AI, na sigla em inglês) desempenham papel fundamental ao permitir que empresas estejam sempre disponíveis e conectadas a ecossistemas de negócios para sobreviver em um futuro próximo.
“Os líderes de negócios e tecnologia continuarão a enfrentar rapidamente a aceleração da inovação tecnológica que impactará profundamente a maneira como eles se envolvem com sua força de trabalho, colaboram com seus parceiros e criam produtos e serviços para seus clientes”, disse Mike J. Walker, vice-presidente do Gartner.
Segundo ele, os CIOs e os líderes de tecnologia devem estar sempre examinando o mercado, avaliando e testando tecnologias emergentes para identificar novas oportunidades de negócios com alto potencial de impacto e relevância estratégica para seus negócios.
O relatório Hype Cycle for Emerging Technologies fornece uma perspectiva sobre as tecnologias e tendências que estrategistas de negócios, diretores de inovação, líderes de P&D, empreendedores, desenvolvedores do mercado global e equipes de tecnologia devem considerar no desenvolvimento de seus portfólios. Confira as cinco tecnologias emergentes que mudarão o mundo no futuro:
As tecnologias de AI estarão virtualmente em todos os lugares nos próximos dez anos. Embora essas tecnologias permitam, hoje, que os primeiros usuários se adaptem a novas situações e resolvam problemas que não foram encontrados anteriormente, elas não disponíveis para as massas. Movimentos como a computação em nuvem e o código aberto acabarão levando AI para as mãos de todos.
Essa tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: plataforma como serviço (PaaS), inteligência artificial, condução autônoma (níveis 4 e 5), robôs móveis autônomos, plataforma de conversação AI, redes neurais profundas, veículos autônomos voadores, robôs inteligentes e assistentes virtuais.
“As tecnologias que representam a AI democratizada povoam três das cinco seções do Ciclo Hype, e algumas delas, como redes neurais profundas e assistentes virtuais, alcançarão a adoção em massa nos próximos dois a cinco anos”, disse Walker. “Outras tecnologias emergentes dessa categoria, como robôs inteligentes ou AI PaaS, também estão se movendo rapidamente através do Ciclo Hype, aproximando-se do pico e, em breve, terão atravessado esse limite”.
As tecnologias emergentes exigem a revolução das bases de capacitação que fornecem o volume de dados necessários, poder de computação avançado e ecossistemas que possibilitam a onipresença. A mudança da infraestrutura técnica compartimentada para as plataformas que permitem o ecossistema está lançando as bases para modelos de negócios inteiramente novos que estão formando a ponte entre os seres humanos e a tecnologia.
Esta tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: blockchain, blockchain for Data Security, Digital Twin, Plataforma IoT e Knowledge Graphs.
“As tecnologias de ecossistemas digitalizados estão chegando rapidamente ao ciclo Hype”, disse Walker. “As plataformas Blockchain e IoT já ultrapassaram o pico, e acreditamos que elas atingirão a maturidade nos próximos cinco a 10 anos, com gêmeos digitais e gráficos de conhecimento.”
A humanidade começará sua era “transumana”: a biologia poderá ser hackeada, dependendo do estilo de vida, interesses e necessidades de saúde. O biohacking se divide em quatro categorias: aumento de tecnologia, nutrigenômica, biologia experimental e ginger biohacking. No entanto, restam dúvidas sobre até que ponto a sociedade está preparada para aceitar esses tipos de aplicativos e quais são os problemas éticos que eles criam.
Essa tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: biochips, biotecnologia – tecido cultivado ou artificial, interface cérebro-computador, realidade aumentada, realidade mista e Tecidos Inteligentes.
A tecnologia continuará a se tornar mais centrada no ser humano, a ponto a aumentar a transparência entre pessoas, empresas e coisas. Essas tecnologias ampliam e permitem uma vida mais inteligente, trabalho e outros espaços que encontramos.
Esta tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: impressão 4D, casa conectada, AI, tecnologia do sistema de autorrecuperação, smart workspace e displays volumétricos.
A infraestrutura não está mais no caminho de obter os objetivos de uma organização. O advento e a popularidade em massa da computação em nuvem e suas muitas variações possibilitaram um ambiente de computação de infraestrutura sempre disponível e ilimitado.
Essa tendência é possibilitada pelas seguintes tecnologias: 5G, nanotubo de carbono, redes neurais profundas, hardware neuromórfico e computação quântica.
Fonte: ITF
O setor de segurança eletrônica faturou R$ 6,4 bilhões no ano passado, de acordo com a Abese (Associação Brasileira das Empresas de Sistemas Eletrônicos de Segurança). O tema está no topo da lista de preocupações de empreendedores. Atualmente, tão importante quanto ter um plano de negócio é criar um esquema de segurança para evitar que, em um único assalto, se perca tudo aquilo que o empreendedor levou anos para construir.
Para ajudar na montagem do seu plano, listamos os principais sistemas que os empresários podem instalar para proteger seu negócio. Confira:
1 – Sistema de vídeo
O monitoramento por câmeras de vigilância é essencial, tanto para inibir a ação criminosa quanto para identificar situações incomuns na rotina da empresa.
As imagens podem ser monitoradas em tempo real, até mesmo pela tela de um celular, e armazenadas remotamente ou em um gravador. “O ideal é manter mais de um registro, para evitar que os dados se percam caso o gravador seja destruído”, diz Marcos Serafim, diretor de segurança eletrônica no Grupo GPS..
As opções de câmera vão das analógicas, com imagens em preto e branco, até as digitais, que gravam em cores e com alta resolução, mesmo em condições de baixíssima luminosidade.
Há ainda soluções com funcionalidades de inteligência artificial para, por exemplo, focar a placa de um carro, identificá-la e verificar, no sistema de controle de acesso, se a cancela do estacionamento pode ou não ser aberta. As configurações são feitas de acordo com as vulnerabilidades do negócio.
2 – Sistema de alarme
O sistema de alarme faz parte do kit básico de qualquer projeto de segurança. O objetivo é impedir a invasão da empresa. Toda a operação gira em torno de uma central, que recebe as informações dos sensores e dispara uma sirene quando há tentativa de invasão. O sinal também soa quando o botão de pânico é acionado.
As alternativas ao dispositivo sonoro são: luzes, gerador de fumaça e ligação telefônica para o empreendedor. Há diversos tipos de sensores e detectores, como cercas eletrificadas, barreiras infravermelhas, detectores de quebra de vidro, entre outros. Algumas soluções integram recursos de vídeo. “O sistema é programado para identificar a invasão, certificar-se de que se trata de uma pessoa e, só então, emitir o alerta de segurança”, afirma Serafim, do Grupo GPS.
3 – Controle de acesso
É uma forma de garantir que só pessoas autorizadas tenham acesso à empresa ou a áreas críticas dela, como almoxarifado, estoque, tesouraria, departamentos de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) e TI (Tecnologia da Informação).
Para tanto, demanda um software que permite acompanhar, em tempo real, quem entra e sai do estabelecimento. O controle pode ser feito por meio de catracas, portas automáticas, senhas, uso de crachás, biometria e até pilares retráteis capazes de barrar caminhões usados em tentativas de arrombamento e roubo.
É importante que tudo isso seja associado a dispositivos de bloqueio, como fechaduras e travas elétricas, que só são desativados com autorização do sistema de controle.
4 – Central de monitoramento
É para essa central que convergem os dados de todos os sistemas adotados pela empresa. Lá, as informações são tratadas de acordo com os procedimentos e normas do plano de segurança.
Por exemplo, se uma invasão é detectada pelo sensor de presença ou pelo vídeo, os próximos passos são acessar a câmera que registra aquele local, confirmar o fato e agir. “Da central, podem ser dados os comandos para fechar as portas, fazer os elevadores subirem ou descerem, mobilizar a equipe de vigilância, informar o responsável pela segurança e, inclusive, chamar a polícia”, diz Leite, da Núcleo Consultoria.
A estrutura pode ser interna, mas uma alternativa para reduzir custos com pessoal e estrutura física é a terceirização. O contrato com uma central de monitoramento pode custar R$ 600 por mês para dez câmeras e quatro vias de acesso.
5 – Integração de sistemas
Fazer com que os sistemas conversem entre si não é uma tarefa fácil. Demanda investimento em infraestrutura (das câmeras ao desenvolvimento do software que integra todos os sistemas), mão de obra especializada e treinamento contínuo.
Por outro lado, permite que parte dos processos seja automatizada. “Outra vantagem é a possibilidade de diminuir as falhas humanas”, diz Serafim.
Como exemplo, ele cita a facilidade de ter o alerta de pânico de uma portaria já integrado com a imagem do local. Isso evita que o operador tenha de buscar manualmente cada um desses sistemas sempre que chegar um alerta do circuito de alarme.
Fonte: Pequenas Empresas & Grandes Negócios
Um dos requisitos para trabalhar no setor de desenvolvimento de empresas inovadoras como o Google é saber programar em Python. Isso não acontece por acaso, já que essa linguagem está cada vez mais presente em organizações que se destacam na economia digital, como as diversas startups de sucesso.
Dentre os principais motivos para isso, estão a busca por mais agilidade, produtividade e qualidade das entregas. O desenvolvimento em Python possui essas características, já que a linguagem é simples, intuitiva e oferece uma programação orientada a objetos, com bibliotecas e módulos reutilizáveis, além de uma comunidade forte para o compartilhamento de conhecimentos e suporte.
Neste post, vamos conhecer um pouco mais sobre essa tendência, assim como os motivos que justificam o investimento no aprendizado dessa linguagem.
A era digital e o grande volume de dados
Uma das principais necessidades do meio empresarial é a capacidade de lidar com a quantidade e variedade de informações geradas ao longo dos processos de negócio.
Nesse cenário, não há como deixar de fora a tecnologia. Como resposta às demandas geradas pelas exigências do mercado, a ciência de dados (data science) surge como solução quando o assunto é a coleta, a comparação, o refinamento e a exposição de dados — bem como a análise preditiva.
Em um contexto em que zettabytes são produzidos e coletados por diversas fontes, é inquestionável a necessidade de adotar métodos que facilitem o aproveitamento desse insumo em prol dos objetivos organizacionais. É nesse ponto que Python surge como uma solução para que as empresas transformem informações em valor agregado para o negócio, de forma simples e prática.
Na prática, quando uma companhia opta por investir em soluções desenvolvidas em Python, ela está seguindo a via mais rápida — e menos árdua — para desfrutar dos benefícios de grandes volumes de dados, entregando ao cliente o retorno mais adequado para as suas demandas.
As vantagens de Python
O mercado já identificou as vantagens de adotar Python nos projetos e, por isso, é natural que profissionais especializados estejam em alta e sejam avidamente disputados pelas empresas. Só isso já é motivo suficiente para um profissional de TI se interessar pelo aprendizado de Python. Ainda assim, é válido destacar outros benefícios que esse conhecimento pode proporcionar ao seu currículo. Acompanhe:
1. Facilidade de aprendizado
Talvez a vantagem mais evidente de programar em Python seja a forma intuitiva e fácil com que o desenvolvedor consegue aprender a linguagem. Como é bastante simples, algumas noções de pseudocódigo já são suficientes para proporcionar uma curva de aprendizagem extremamente rápida.
Diferentemente de outras linguagens — como Java —, Python oferece a possibilidade de aplicar a lógica de programação diretamente ao código, sem a necessidade de dominar conceitos abstratos, como classe e compilador.
Essa facilidade, a propósito, é um dos motivos que têm levado as principais universidades norte-americanas a investir no ensino da programação com Python.
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2. Simplicidade
Python é uma linguagem que requer menos código para concluir tarefas básicas quando comparada a outros padrões de programação, podendo ser de 3 a 5 vezes menor do que Java — e de 5 a 10 vezes mais reduzida em relação ao código em C++. Assim, quanto menos se escreve, menores são as chances de erros, especialmente por parte de iniciantes.
Pelo fato de ser mais focada na lógica, Python acaba sendo mais natural, o que a torna mais alinhada com o modelo mental humano. Isso permite a obtenção de resultados complexos com o emprego de códigos simples.
3. Sintaxe intuitiva
A sintaxe das linguagens de programação costuma ser um emaranhado de regras que, na maior parte dos casos, induzem o programador a erros. Mas isso não acontece com Python.
Um exemplo clássico sobre essa maneira intuitiva de formatar expressões é que um comando termina exatamente quando a linha acaba. Ou seja, as exigências e regras específicas de sintaxe são mínimas e, assim, a produtividade é maximizada.
4. Documentação farta
Além da documentação oficial e dos registros feitos pelos próprios programadores durante o desenvolvimento e testes, há uma grande variedade de publicações sobre Python — como materiais didáticos e outros conteúdos digitais livres, de acesso gratuito.
Outro benefício é a tradução voluntária de membros da comunidade, facilitando a compreensão dos conteúdos em diversos idiomas e democratizando o acesso à linguagem.
5. Bibliotecas abertas
Python possui diversos módulos, em boa parte livres e gratuitos. Dessa forma, aprendizes podem ter uma experiência de imersão em determinada área de aplicação, como criação de jogos, machine learning e interação com a web.
Por ser uma linguagem de script de código aberto, há uma base de conhecimento ampla consolidada por programadores, que produzem tutoriais e registram suas experiências em um ambiente colaborativo — o que potencializa o aprendizado.
6. Reutilização de módulos
A modularização e a capacidade de empacotamento são outras duas vantagens da linguagem. Com isso, estruturas completas podem ser desmontadas e divididas em componentes para reutilização em outros programas. Com a adoção de frameworks — e o aproveitamento de criações anteriores e de funcionalidades já testadas —, há economia de tempo e simplificação do trabalho do desenvolvedor.
7. Multiplataforma
Por ser uma linguagem interpretada — e não compilada para uma linguagem de máquina —, Python roda em diferentes plataformas. Isso significa que basta ter um interpretador para que a execução seja produtiva em qualquer sistema ou processador. Além disso, a linguagem é multiparadigma, ou seja, passível de desenvolvimento para qualquer tipo de ambiente e interface, como web, móvel ou desktop.
8. Programar em Python abre portas no mercado de trabalho
Um levantamento recente mostra Python em primeiro lugar entre as linguagens mais adotadas — à frente das consolidadas Java e C++. Esse crescimento se deve à demanda por soluções de big data, que ainda é o carro-chefe da data science e data engineer. Esses dados também demonstram que simplicidade não é sinônimo de limitação: Python é um instrumento poderoso de desenvolvimento de aplicações, aliando intuitividade e eficiência.
Não à toa, a linguagem se destacou no Vale do Silício, tendo originado nada menos que a Google. Com isso, Python trouxe para o mercado a essência do Vale: rapidez, facilidade, correção simplificada de erros, prototipagem e entrega contínua. Se programar em Python está entre as profissões do futuro, o presente já mostra como é grande a demanda por profissionais especializados e sinaliza que agora é a hora para se capacitar e começar a usufruir dos benefícios dessa linguagem.
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Fonte: Profissionais TI
É bem provável que você tenha ouvido falar em inteligência artificial (IA) dentro de um contexto negativo, com máquinas dominando o mundo ou tirando os empregos de todos os humanos. No entanto, os principais estudos feitos nessa área são bem mais otimistas do que os roteiristas de ficção científica fazem parecer.
Existem tantos mitos envolvendo a evolução da IA que separamos os principais para esclarecer o que é verdade e o que não é. É claro que piadas com a Skynet ou a Matrix não vão acabar por causa disso, mas é sempre melhor rir quando você sabe qual a realidade por trás da brincadeira.
1-Todos os empregos vão ser perdidos para robôs?
A robótica e a inteligência artificial envolvidas nesse mercado estão avançando muito rapidamente, mas isso não é motivo para pânico. Nós estamos vivendo uma nova revolução industrial e, assim como aconteceu nas anteriores, isso significa que estamos perto de passar por um processo de adaptação de profissões e tarefas.
A inteligência artificial bem aplicada aumenta os poderes dos humanos, não os substitui. Muitos pesquisadores acreditam também que uma automação inteligente pode permitir que os humanos dediquem mais tempo à procura de saídas criativas para problemas habituais, tendo menos repetição em seus postos de trabalho.
Vale dizer também que — ao contrário do que se pensa — até mesmo ocupações que exigem menos instrução podem se beneficiar das mudanças.
2-Computadores vão ser melhores que humanos em tudo?
Também é outro mito que vem sendo disseminado ao longo dos últimos anos. Computadores certamente podem fazer contas mais rapidamente e também conseguem guardar mais informações do que nós, mas isso não se reflete — nem refletirá — em todas as esferas.
As aplicações de IA que são focadas em um trabalho único (como jogar xadrez, por exemplo) podem se sobressair em relação aos humanos, mas não conseguem ter saídas criativas em outras tarefas. Já as mais generalizadas são capazes de resolver vários problemas, mas sem a mesma especialização.
Unir esses dois caminhos em uma única IA pode até ser viável no futuro, mas ainda é praticamente impossível imaginar que o machine learning nos supere em todos os pontos. Até porque a IA é programada a partir de dados inseridos pelos próprios humanos, e agregar todo o conhecimento do mundo em uma única máquina é algo realmente inalcançável.
3-Skynet vai se tornar real?
Essa é uma piada que todo mundo gosta de fazer: alguns até temem que isso se torne realidade, mas a grande verdade é que estamos seguros. É claro que robôs e drones autônomos poderão ser usados em conflitos e decidir quem poupar ou não, porém isso tudo depende de algoritmos programados por seres humanos.
Ou seja: as máquinas não fazem nada sem que isso tenha sido permitido a elas por meio de códigos. Mesmo o machine learning passa por isso. Robôs e computadores podem aprender novas tarefas por instrução ou até mesmo por tentativa e erro, mas as permissões são dadas exatamente pela espécie que domina este planeta: nós humanos, no caso.
4-Somente engenheiros de software trabalham com IA?
Finalizamos com mais este mito! A verdade é que muitos outros mercados já vêm se adaptando à inteligência artificial e aos benefícios proporcionados por ela. Os chatbots são um ótimo exemplo disso. Programados com perguntas frequentes e informações relevantes, eles podem facilitar centrais de atendimento de qualquer empresa — com filtros que levam somente casos mais complexos ao atendimento humano, o que ainda acelera o processo para o consumidor.
Praticamente qualquer pesquisador pode recorrer à IA para simular resultados e acelerar relatórios. Novos medicamentos podem ser testados com chips e máquinas, deixando os animais livres. Executivos de grandes empresas também podem usar os grandes dados e a inteligência artificial para imaginar cenários e prever pequenas crises ou aumentar ganhos. Em resumo: a IA pode realmente fazer parte de qualquer companhia do futuro.
Fonte: Tecmundo
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.
PÓS EM DESENVOLVIMENTO DE JOGOS. SAIBA MAIS!
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
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