De acordo com o Relatório de Tendências de Tecnologia do Future Today Institute, faz tempo que Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma tendência para se tornar hoje o que podemos considerar a próxima geração da computação.
Segundo o estudo, 2018 marcou o final do smartphone tradicional, considerando que as pessoas podem preferir usar outros aparelhos, como óculos, relógios, pulseiras, anéis, fones de ouvido. A previsão é que no máximo em 3 anos, 50% das pessoas que residem em países de primeiro mundo, vão interagir com as máquinas, usando apenas a voz.
O futuro da Inteligência Artificial antecipa muitas transformações na tecnologia, que hoje já é bastante utilizada, mas segundo especialistas, ainda está muito longe de ter suas funcionalidades esgotadas.
Acredita-se que a evolução da AI caminhe para a cognição, onde os sistemas passam a agir com base em aprendizado e raciocínio, realizando suas próprias deduções a partir de dados que nutrem as máquinas e programações de padrões.
Além do uso do Machine Learning, onde os aparelhos aprendem, com a cognição, elas também passam a pensar e tirar as próprias conclusões com os dados de referências que contêm em seus bancos.
Principais oportunidades para a inteligência artificial
O mercado de forma geral volta suas atenções para onde ficam as maiores oportunidades para a AI. Uma dessas é na intensificação do Big Data, uma vez que a Inteligência Artificial tem maior aptidão para identificar padrões de dados, mesclando alta capacidade de processamento com aprendizagem cognitiva.
Outra oportunidade é na gestão de ativos. A Inteligência Artificial vai poder substituir humanos para o recolhimento e exame de informações de aparelhos conectados, como por exemplo, dados de drones em uma plantação de soja somados com informações geradas por um pulverizador e um trator.
A inteligência cognitiva será capaz de unificar todas essas fontes, centralizar e tirar suas próprias conclusões sobre dados que os gestores necessitam para aperfeiçoar sua produtividade por hectare.
Uma terceira ocasião é na produtividade, principalmente em Indústria 4.0, onde as máquinas automatizam as funções rotineiras e repetitivas, liberando mão de obra para ações mais estratégicas para o comércio.
A aplicação da Inteligência Artificial é ainda muito vasta
Simplificar o dia a dia do ser humano será uma das principais missões da Inteligência Artificial nos próximos anos. Com o uso de aplicativos e sistemas de monitoramento personalizado para cada pessoa, será possível acelerar tarefas, automatizar procedimentos, preparar automaticamente a agenda diária, entre outras várias possibilidades.
A possibilidade de uma pessoa ter um clone virtual já existe, aonde o clone ganha autonomia a partir dos comentários e postagens que o indivíduo fez. A máquina começa a entender o “mestre” e repetir seus linguajares, procurar publicações semelhantes as quais costuma compartilhar.
A cabeça da ideia é uma startup portuguesa, cujo objetivo é fornecer aos seus clientes a “imortalidade no ciberespaço”. Seria uma possível rede social para as crianças de hoje no futuro? É uma possibilidade.
Para os empreendimentos, o foco é na eficiência operacional, seja na gestão dos procedimentos ou na melhoria da experiência do cliente. Grandes comerciantes nos EUA, por exemplo, já aceitam receber lista de compras por comando de voz. Com o histórico de preferências de marcas do cliente, somente o comando “compre um sabonete”, já predispõe no carrinho a marca do produto final.
No Brasil, uma construtora recomenda o banco em que possuirá mais chances de aprovar a contratação de um empréstimo de acordo com a avaliação do histórico de aprovações de crédito em várias fases da vida de um potencial comprador. A média de 30 dias necessários anteriormente, se transformaram em 5, aumentando logicamente a conversão de vendas.
Segundo um levantamento da IDC, empresas que criam tecnologia relacionada à Inteligência Artificial devem ter um acréscimo de receita exponencial até 2020. Em 2016, empresas do setor exibiram rendimento de 8 bilhões de dólares e a previsão para 2020 é que este número aumente para 47 bilhões.
Enfim, pesquisas mostram que a AI revoluciona realmente a sociedade e que tem muito a evoluir, oferecendo cada vez mais automatização e facilidades para a era digital.
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O Machine Learning não é uma tecnologia imparcial e não é usada apenas para o bem.
No entanto, por conta da sua complexidade, não pode ser desenvolvida por qualquer pessoa.
Machine Learning é uma tecnologia que está sendo muito utilizada para melhorar o atendimento ao cliente e prever condutas para otimizar a cyber segurança das companhias.
Suas opções são variadas e, cada vez mais, os especialistas criam funções novas para desfrutarem dos seus benefícios.
O Machine Learning é uma das soluções em que os computadores aprendem sozinhos e conseguem resolver assuntos de acordo com padrões, sem a necessidade de intervenção humana.
As máquinas são programadas por humanos, inserindo dados e indicando quais são os afazeres que precisam ser realizados de acordo com um padrão.
A partir disso, o processo começa a ser executado sozinho, necessitando apenas de monitoramento de um especialista em TI para ajustar possíveis falhas, se for necessário.
Mito 1 – Machine Learning é a mesma coisa que Inteligência Artificial
O termo que define IA é muito mais extenso e com colocações envolvendo robótica, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Esses termos não podem ser definidos como sinônimos, uma vez que Machine Learning tem a ver com aplicar estatísticas de forma rápida e escala automática.
São padrões de aprendizado e previsão de resultados a partir da análise de grandes conjuntos de informações.
Mito 2 – Todos os dados são aproveitáveis
Mais um erro corriqueiro cometido no entendimento do mercado. Quanto mais dados forem inseridos no sistema para treiná-lo, melhor será para realizar testes e achar os caminhos desejáveis. Nesse procedimento, muitos dados são rejeitados ou descartados.
Mito 3 – São necessários muitos dados
Completando o ponto anterior, a partir do momento em que os padrões certos já foram encontrados, não é mais necessário implantar dados de treinamento do sistema.
Outro ponto importante é a desenvolvimento das plataformas de Machine Learning que estão evoluindo consideravelmente em reconhecimento de imagens, entendimento de leitura por máquinas e outras funções que aceleram o procedimento de aprendizagem.
Além disso, fornecedores de tecnologia já portam Transferência de Aprendizado, aonde uma máquina treinada disponibiliza um bloco de dados já limpos para acelerar o processo da máquina seguinte.
Mito 4 – Qualquer um pode desenvolver um sistema de Machine Learning
Esse procedimento é muito mais complicado do que simplesmente usar padrões de internet e frameworks open-source para desenvolver um sistema próprio de Aprendizado de Máquinas.
Ele vai exigir experiência para criação desse procedimento, montagem de estrutura.
E durante a usabilidade, necessitará de monitoramento constante para consertar falhas.
Mito 5 – O ponto final do processo é o Aprendizado por Reforço
Aprendizado por Reforço é o ato de utilizar o aprendizado por tentativa e erro e fazer a máquina ganhar recompensas quando acertar.
Porém, as recompensas oferecidas hoje no mercado são poucas, não exigindo demais dos computadores para executarem tentativas e o monitoramento deve ser constante no processo de aprendizado.
Mito 6 – Machine Learning é imparcial
As máquinas aprendem a partir de programações e inclusões de dados criadas por humanos e vão responder perguntas relacionadas ao treinamento e nada mais além disso.
Por isso, se são apresentadas, por exemplo, várias fotos de homens e mulheres e pedir para o computador identificar apenas as mulheres, possivelmente ele vai isolar estereótipos clássicos, como mulheres próximas a eletrodomésticos, uma vez que essas foram as imagens mais triviais mostradas para ele.
Mito 7 – Machine Learning apenas para o bem
Nada disso, cyber criminosos modernos já iniciaram as preparações de seus ataques, usando ferramentas inteligentes, baseadas em IoT(internet das coisas) e Inteligência Artificial (IA), utilizando algoritmos de Machine Learning para adulterar comportamento humanos.
Segundo uma pesquisa da Cylance, 60% dos especialistas em segurança cibernética confiam que até o ano que vem o mercado já verá Inteligência Artificial e Machine Learning com mais magnitude nos ataques.
Mito 8 – Machine learning destruirá empregos
Existe hoje um grande gap de mão de obra especializada para trabalhar com tecnologia.
Provavelmente, os ofícios que exigem afazeres repetitivas realmente serão substituídos pela tecnologia, mas, por outro lado, se exigirá uma maior capacitação para que o funcionário humano se mantenha no mercado.
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Saiba como promover segurança na empresa aplicando a cibersegurança
Do presidente ao porteiro, todos devem se envolver com a questão de segurança digital de uma empresa.
A cultura de cibersegurança representa os esforços de um empreendimento e o envolvimento de todo o grupo – todo mesmo! – em função da cibersegurança dos dados corporativos.
Isso significa ações persistentes agrupadas à rotina dos funcionários, não apenas uma semana de conscientização.
Todos que acessam a rede corporativa devem estar conscientes sobre o quanto é importante uma navegação segura na internet, movimentação de dados e abertura de e-mails.
Todos os ataques de ransomware florescem a partir de um erro humano e, isso é fato, a partir dessa premissa, os cooperadores precisam passar por um treinamento sobre o que a empresa espera da sua conduta cibernética.
Antes de ser reconhecida, a cultura de cibersegurança necessita passar por alguns estágios.
O primeiro é uma análise geral relacionada a segurança da rede, que identifica toda a tolerância ao risco da empresa.
É necessário um planejamento para reunir os dados e sistemas que precisam de maior proteção e vão receber barreiras de segurança extra. Agrupar quais são essas barreiras extras, as tecnologias e envolvimento de pessoal para colocar o plano em ação.
A empresa necessita conhecer as ferramentas que têm e como cada uma delas age para acobertar regiões que possam estar sem monitoramento. Avaliar novas soluções e botar em prática no sistema, se necessário.
Após a análise e planejamento, a etapa seguinte é a adesão de todos os funcionários relacionada a importância de cada um para o sistema.
Esclarecendo que não pode existir um elo fraco na corrente e que a decisão de cada um por uma navegação duvidosa pode colocar a tarefa – e até mesmo o emprego – de cada um em risco.
O ideal é indicar um treinamento esclarecendo como é possível a invasão por um ransomware, quais as armadilhas mais corriqueiras capazes de atingir até os mais espertos e que ações devem ser executadas caso haja desconfiança de um ataque.
É importante redobrar os cuidados com aparelhos móveis que abriguem dados da empresa, assim como o compartilhamento de senhas e logins do sistema e a atualização constante de chaves de acesso combinando letras, números e códigos.
Para que o empenho dos funcionários seja real, a equipe de TI precisa manter os conceitos de segurança implementados em suas rotinas diárias com facilidade.
Uma dica é realizar enquetes com os usuários e enviar phishings falsos no e-mail e desenvolver uma pontuação aos mais antenados e os mais desconectados à cultura de cibersegurança.
Com as devidas alterações e conduta, as empresas podem diminuir consideravelmente as chances de sofrer um ataque devastador.
O Cibercrime vai movimentar 6 trilhões até o ano de 2021
Segundo o relatório de cibercrime da Cybersecurity Ventures, os ataques digitais são a maior ameaça para todas as organizações do mundo e um dos maiores problemas para o setor corporativo.
O paper ressalta que os ataques estão crescendo em uma taxa anual de 350% e até 2021, o cibercrime já terá arrecadado US$ 6 trilhões com roubos de informações, dados, dinheiro em contas correntes e valores pagos em sequestro de informações, atingindo diretamente a segurança das empresas.
Segundo especialistas, este montante representa a maior transferência de riqueza econômica da história, sendo mais lucrativo do que o comércio global de todas as drogas ilegais combinadas.
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A maior parte desses hábitos tem a ver com a relação interpessoal.
Já faz tempo que um líder digital deixou de ser apenas um técnico capaz de resolver problemas de cunho tecnológico.
Os desafios da transformação digital têm muito mais a ver com a liderança e a gestão de pessoas do que apenas implementação de ferramentas.
Um líder digital de sucesso possui habilidades em lidar com visão de futuro, engajamento com as metas, problemas e com a equipe, além de ter conhecimento de gestão e desenvolver ferramentas pessoais para fazer uma boa governança interna.
Entre as muitas habilidades exigidas de um líder digital eficaz, algumas são mais comuns de serem encontradas, como:
1 – Comunicação clara:
O líder digital ou gestor sabe o que quer e é capaz transmitir os comandos, as necessidades e fazer a divisão de tarefas de maneira clara e eficiente.
2 – É um bom ouvinte:
Uma destreza muito forte desses líderes é ouvir a opinião da equipe e sugestões. Eles não pensam apenas nos seus departamentos, mas buscam soluções em todas as outras áreas.
3 – Desburocratizam processos:
Um dos maiores objetivos desse líder é garantir a rapidez e a qualidade nas entregas.
Eles tentam facilitar ao máximo o andamento dos processos, as aprovações, definições rápidas, gastando pouco tempo com reuniões desnecessárias e se dedicando muito mais a ação.
4 – Contratar perfis inovadores:
Um líder de sucesso é aquele que busca colaboradores com o mesmo perfil daqueles já contratados, porém desafiam toda a equipe a buscar novas demandas.
Especialistas dizem que qualquer problema tecnológico pode ser resolvido, porque primeiramente existe uma pessoa que precisa de algo que ainda deve ser desenvolvido.
Ademais, um gestor eficaz busca pessoas que vão enxergar uma necessidade futura para poder antecipar demandas.
5 – Colocar a mão na massa:
Simplesmente coordenar e organizar os processos de longe não é uma possibilidade para gestores de sucesso.
Quem tem esse perfil sabe que precisa colocar a mão na massa e trabalhar junto com sua equipe, seja para desenvolver, resolver, compartilhar idéias ou mesmo dar o exemplo para a equipe.
6 – Aceitar que erros acontecem:
Mesmo que todo o planejamento, reuniões de alinhamento e diagnósticos sejam feitos, erros são inevitáveis.
Sejam erros grandes ou pequenos, cometidos por homens ou máquinas, o líder digital de sucesso deve ter em mente que eles acontecem, e deve saber lidar com frustrações, coordenar uma nova fase do processo e deve motivar a equipe a começar do zero novamente.
7 – Relacionamento interpessoal multinível:
Diretor só se relaciona com diretor, gerente com gerente, certo? Errado. Líderes de sucesso conhecem toda a sua equipe, desde o porteiro até o colaborador mais alto da sua empresa, e sempre estão dispostos a ouvir suas opiniões.
8 – Ter visão de futuro:
Antecipar uma necessidade e já desenvolver uma solução para ela é algo ideal para esses líderes.
Para isso, porém, necessitam estar atentos as movimentações do mercado do segmento ao qual a empresa faz parte, assim também como as novas tecnologias que entram diariamente a venda.
Devem conhecer a infraestrutura tecnológica do seu negócio de ponta a ponta e saber quais os gaps e ativos que precisarão de ajustes em breve ou que estão ficando obsoletos.
Conclusão, o trabalho é duro! Além de todo o conhecimento técnico adquirido ao longo dos anos, toda a vivência desse líder digital é utilizada na tomada de decisão e no relacionamento com outras pessoas.
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