Trabalho remoto: tecnologia garante produtividade

trabalho_remoto.jpg*Por André Andriolli
14/03/2018 - No final de 2018, entraram em vigor as novas regras da Legislação Trabalhista Brasileira. A Reforma, sancionada em julho, alterou mais de 100 pontos e agora permite, por exemplo, a divisão das férias em três períodos, extensão da jornada e o trabalho remoto. Embora essas mudanças já sejam esperadas há algum tempo, com a legalização, surgiram inúmeros questionamentos das empresas em relação aos impactos delas nos custos, na cultura e na infraestrutura corporativa.

Ao legalizar o trabalho remoto, mais conhecido como home office, a legislação passa a atender ao anseio de grande parte dos profissionais mais jovens, que querem ter uma melhor experiência profissional - seja na empresa, em casa ou em um café, por exemplo. Porém, esse não é um desejo apenas das novas gerações. Segundo pesquisa recente da Economist Intelligence Unit (EIU), 60% da força de trabalho acredita que a mobilidade os torna mais produtivos e 45% se tornam também mais criativos. Além disso, mais da metade dos participantes do estudo se sentem satisfeitos quando tem flexibilidade e liberdade para trabalharem de onde quiserem.

De olho nessa experiência, muitas empresas brasileiras já permitiam o home office. Mas com a legalização da prática, todas as organizações deverão se adaptar. E não estou falando só de políticas organizacionais, mas principalmente do investimento em tecnologia para que o colaborador possa trabalhar de casa com a mesma produtividade do escritório, garantindo, inclusive, a segurança das informações organizacionais.

Adotar soluções que apoiem todas essas necessidades e ofereçam à TI uma gestão mais simples e rápida, é fundamental para atender à legislação e, ao mesmo tempo, o compliance e a proteção dos dados. Para se ter uma ideia, atualmente, 84% dos profissionais já usam dispositivos móveis, muitos deles pessoais, durante o trabalho. E, mesmo nos casos em que os equipamentos são corporativos, nem os dispositivos nem as informações estão sendo gerenciadas da forma correta.

Porém, já existem ferramentas que garantem todos os requisitos necessários para oferecer liberdade aos profissionais e segurança às organizações. Com a tecnologia os colaboradores podem acessar sua área de trabalho, aplicativos e serviços organizacionais por meio de qualquer dispositivo, a qualquer hora e de qualquer lugar. Além disso, os administradores conseguem gerenciar de forma centralizada, segura e eficiente todas as estações de trabalho da empresa.

Além de conferir eficiência às empresas, digitalizar o espaço de trabalho aumenta a produtividade, a satisfação e a criatividade dos colaboradores, impactando, diretamente, na experiência dos clientes. Mais do que isso, essa mudança possibilita que as rotinas organizacionais adotem a mobilidade e a agilidade da vida pessoal, refletindo no trabalho remoto inúmeros desejos dos profissionais e a simplicidade com que consomem tecnologias. Liberdade almejada por todas as gerações, em maior ou menor escala, e que será impulsionada pela chegada da geração Z ao mercado de trabalho.

*Por André Andriolli, CTO da VMware América Latina

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Edge Computing pode definir o sucesso do negócio

robert_linsdell.jpg*Por Robert Linsdell
14/03/2018 - O mundo tecnológico é repleto de buzzwords, tendências e ‘inovações disruptivas’. É tão fácil perder-se em novas terminologias que, às vezes, não tomamos conhecimento ou ignoramos alguma tecnologia que causa um real impacto no mundo.

Eu acredito que edge computing recai nessa categoria. Trata-se de um termo não exatamente novo, mas muitas pessoas da indústria ainda não têm consciência do seu significado e, certamente, da sua importância para os negócios.

Nós realizamos uma pesquisa em nossa base de clientes e parceiros em toda a região Ásia Pacífico e descobrimos que quase um terço dos entrevistados não tinha pleno conhecimento desta tecnologia. Quarenta por cento dos entrevistados têm uma compreensão abrangente da tecnologia, mas somente um terço efetivamente fez mudanças em sua infraestrutura para acomodá-la.

O Gartner também realizou uma pesquisa (Gartner, Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017, 21 de julho de 2017, Mike J. Walker) sobre o tema. Segundo esse instituto de pesquisa, “A maior parte da tecnologia para data centers edge está prontamente disponível; ainda assim, a aplicação generalizada da topologia e arquiteturas explícitas de aplicação e rede ainda não são comuns. Segue sendo necessário que as plataformas de gerenciamento de sistemas e rede sejam ampliadas para incluir unidades edge e tecnologias específicas para a função edge, tais como data thinning, compressão e análise de vídeo”.

Neste artigo, analisamos exatamente o que é a periferia da rede e por que é importante que sua empresa tenha a estratégia correta para ela.

Então, de que se trata?

A extremidade (edge) representa pontos de entrada em redes corporativas ou de provedores de serviços. Tradicionalmente, isso incluía roteadores, switches, computadores desktop etc. Nos anos recentes, a periferia se expandiu; isso foi provocado, em parte, pela disseminação de tablets, laptops, smartphones, dispositivos vestíveis e outros.

Essa explosão, um sinal de nossa gradual transição para um futuro baseado em IoT, impulsionou a necessidade de ‘edge computing’, que definimos como o processo de deslocar o poder computacional do data center para as extremidades da rede, perto de onde todos esses dispositivos estão e para os quais a maioria dos dados está, agora, sendo criada.

Considere a maneira pela qual os dados são hoje criados e processados na periferia

Uma loja de varejo que necessite de processamento de informações de clientes em tempo real; uma agência governamental que precise localizar dados por razões de segurança; sites de mining que necessitam de analytics em tempo real de dados capturados de um drone explorador ou de um dispositivo vestível usado por trabalhadores – particularmente críticos em casos de acidente. O quadro é cristalino: estamos desenvolvendo inovações digitais que são processadas na periferia da rede; portanto, necessitamos de alguma infraestrutura neste local, a periferia, para cuidar disso. Mais do que uma argumentação, trata-se de uma realidade premente. Implementar infraestrutura edge é vital para otimizar a maneira como a sua empresa usa a tecnologia.

Apoiando a maneira como usamos a tecnologia hoje

Agora, pense em como dependemos da tecnologia atualmente – não somente no local de trabalho, mas na vida cotidiana.

Nós usamos aplicativos para chamar um táxi, pedir alimentos, alugar nossas casas, verificar o clima, agendar feriados e quase tudo o mais. Temos pouca paciência quando esses serviços estão indisponíveis.

Essa dependência e a pouca paciência são levadas ao local de trabalho. Os funcionários – e, em particular, os funcionários mais jovens, da geração do milênio – querem uma experiência de usuário totalmente integrada em seu local de trabalho; querem que a tecnologia trabalhe para eles. Falhas, flutuações e latência estão simplesmente fora de questão.

As empresas responderam às novas exigências de um playground digital no local de trabalho por meio da proliferação dos dispositivos periféricos mencionados acima. Infelizmente há uma desconexão entre isso e a implementação da infraestrutura que precisa estar operante para apoiar esse modelo.

Se você implementa infraestrutura de edge, como um data center modular – um sistema limpo, plug-and-play, convergido – até as linhas de frente da sua empresa, as cargas de trabalho são processadas mais rapidamente e com latência mínima.

Isso significa videoconferências com áudio e vídeo sincronizados e uma experiência não arruinada por imagens pixelizadas e má qualidade de som. Isso é feito conectando o tablet ao servidor em milissegundos, não minutos. O resultado é uma melhor experiência geral do usuário (UX).

Ou seja: não faz mais sentido depender do data center, que pode estar a quilômetros de distância ou até ultrapassado, para gerenciar a periferia da rede. Uma abordagem multifacetada é necessária. Acima de tudo, a periferia está se tornando rapidamente a parte mais importante dessa abordagem.

*Robert Linsdell lidera a divisão ANZ, da Vertiv

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A “humanização” da AI está na diversidade

ai.jpg*Por Felipe Santos
13/03/2018 - No maior festival de inovação da atualidade, o South by Southwest, mais conhecido com SXSW, tivemos a oportunidade acompanhar a palestra “Watch your language: the future of AI depends on it” (em português, “Veja como você fala: o futuro da Inteligência Artificial depende disso”), de Richard Socher, cientista-chefe da Salesforce e professor adjunto da Universidade de Stanford. Em sua apresentação, o cientista afirma que a forma como nos relacionamos com AI ainda é muito rasa.

Segundo Socher, a linguagem está em transformação e a inteligência artificial (AI) muda o tempo inteiro. “A tecnologia de AI precisa aprender com o ser humano e, por isso, é importante que esse conhecimento não seja realizado apenas a partir de um ponto de vista. Precisamos investir na diversidade das equipes de programação que trabalham com inteligência artificial”, ressalta o cientista-chefe da Salesforce. De acordo com ele, é preciso pensar um novo modelo de AI que interaja com dados de forma mais intuitiva, usando linguagem natural.

O que acontece com frequência é que as soluções de AI compreendem o vocabulário, mas nem sempre o contexto, o que acaba gerando respostas engessadas e impessoais. Nesse sentido, é importante que as empresas invistam em Processamento de Linguagem Natural (em inglês NLP), que é um jeito de se comunicar automatizado, que se se parece com o comportamento humano - e todas as suas diversidades.

A discussão em torno do NLP e da inteligência artificial reitera o potencial de crescimento da tecnologia em todo o mundo como forma de aprimorar as relações entre os clientes e as marcas. Por meio da programação, a inteligência artificial tenta simular a capacidade humana de raciocinar. Uma vez integrada à Internet de todas as coisas (IoT) e ao Big Data, essa tecnologia consegue gerenciar dados e comandos para acumular conhecimento, algo similar ao cérebro humano, capaz de entender o que cada pessoa precisa.

A consultoria Gartner prevê US$ 2,9 trilhões em novas oportunidades de geração de negócios envolvendo a Inteligência Artificial até 2021, bem como a capacidade de recuperar 6,2 bilhões de horas de produtividade de trabalhadores. Segundo a consultoria, as soluções de AI geram ganhos de eficiência ao criar insights que personalizem a experiência dos clientes e, consequentemente, geram mais engajamento, vendas e satisfação do consumidor.

A Inteligência Artificial é uma realidade que tende a crescer de maneira significativa a partir deste ano. Para que seja mais eficiente, a tecnologia deve refletir o comportamento humano. Por isso, nossa dica é ficar atento ao conselho de Richard Socher: “A diversidade das equipes de TI impacta na qualidade da IA porque produz interfaces com vários pontos de vista”. Certamente a diversidade de conhecimento será o caminho mais assertivo para inovar e se transformar.

*Felipe Santos é correspondente da Stefanini no SXSW

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AI e ML no combate às fraudes bancárias

machine_learning_2.jpg12/03/2018 - Com técnicas avançadas de Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning (ML), bancos começam a evitar fraudes em tempo real e evitar prejuízos financeiros

Por Fausto Novaes
12/03/2018 - A luta contra os crimes bancários é um desafio diário para instituições financeiras ao redor do mundo, e no Brasil não é diferente. Ano após ano, o crescimento das tentativas de fraudes, leva bancos a investir em tecnologias mais sofisticadas e assertivas para minimizar crimes financeiros que impactam o balanço dos bancos. Embora os criminosos parecem estar à frente das medidas de segurança, por usarem métodos sofisticados para driblar o sistema, há uma boa notícia para o setor: o uso efetivo do Machine Learning/AI para apoiar as equipes de investigação em casos mais complexos.

E, graças à tecnologia já é possível melhorar a gestão da fraude em tempo real, com resultados mais efetivos para o negócio, do ponto de vista da satisfação dos clientes (redução do percentual dos falsos positivos) e de acurácia dos modelos para mitigação dos riscos (verdadeiros positivos).

Para a maioria das instituições financeiras, a sofisticação desse tipo de ataque é um problema que precisa ser solucionado com muita inteligência, pois no Brasil, o número de tentativas de fraudes cresce anualmente. Embora os bancos brasileiros invistam, anualmente, em média R$ 2 bilhões – ou 10% do orçamento de tecnologia – para minimizar esses ataques, segundo dados da Febraban (Federação Brasileira de Bancos), parece não ser suficiente.

De acordo com dados do Serasa Experian, o número de fraudes no Brasil cresceu 9,5%, em 2017, somando 1,8 milhão entre janeiro e novembro. E, como o setor de telefonia foi a 'porta de entrada' para esse tipo de crime (37,2%), os criminosos compraram celulares, conseguiram comprovantes de endereço e abriram contas em bancos. Assim, tiveram acesso a talões de cheque, cartões de créditos e até empréstimos bancários em nome de terceiros. O resultado? Os bancos e financeiras sofreram mais de 428 mil tentativas de fraudes contabilizadas pela entidade em 2017.

À frente do crime

Vencer a guerra contra fraudes exige que as companhias ultrapassem os criminosos em inteligência e criatividade. A boa notícia é que hoje a tecnologia é uma aliada das instituições financeiras. Com ela, é possível aprender com os dados, de forma rápida, sobre novos padrões de ataques, graças ao Machine Learning /Inteligência Artificial.

De forma prática, a IA ajuda a descobrir as 'anomalias' dos dados por meio das análises das transações e identificar, a partir dos dados e do seu comportamento, se uma operação é fraudulenta. O ML/AI surge com toda sua capacidade preditiva graças às atuais capacidades tecnológicas, em que o rápido aprendizado da máquina permite 'desarmar' um criminoso, evitando o roubo financeiro em tempo real. Importante ressaltar que todo este processo se dá em questão de minutos e segundos e, logo após isto, novos padrões de fraude são desenvolvidos. Ou seja, são janelas curtas de ação e aprendizado a serem resolvidas pelo ML/AI.

Esse tipo de tecnologia pode evitar uma série de problemas, como a detecção errada de falhas, multas pesadas ou perdas financeiras, porque é possível diferenciar as fraudes das transações verdadeiras em segundos ou milissegundos, sem a necessidade de bloquear o cartão ou interromper a compra do usuário final, reduzindo significativamente a quantidade de falsos positivos.

Embora pareça futurista, há casos reais de adoção do Machine Learning/AI, em que a detecção de fraudes aumentou 50%, como é o caso do Danske Bank, dos países Nórdicos. Após a adoção da tecnologia, o Danske Bank conseguiu identificar os falsos positivos dos modelos, e reduzir esse índice em 60%. Outros benefícios foram mais estratégicos: parte da equipe de detecção de crimes foi alocada para atividades de mais valor, e os custos e tempo gastos com investigações também foram reduzidos. E não para por aí: além de capturarem mais fraudes que o normal com o Machine Learning, o banco também tem testado novos modelos de aprendizagem mais profundos, como o Deep Learning, para testar essas técnicas.

Mesmo em constante crescimento, os casos de fraudes ainda são raros, com cerca de um caso a cada 100 mil transações. A consequência de não ter um método de deteção de fraudes sofisticado o bastante para acompanhar e conhecer a jornada do cliente e dos seus dados, é que os bancos podem alertar que 99% de todas as transações são potencialmente fraudulentas, bloquear erroneamente as contas e cartões dos clientes.

Um outro aspecto atribuído ao sucesso do uso de ML/AI é a possibilidade das instituições financeiras colocarem em produção todo este arsenal tecnológico. Para isto, muitas já trabalham com o conceito de Analytics Ops, que é a capacidade de colocar em produção toda a inteligência analítica (modelos) nos sistemas (produto ou aplicações do banco). Usando uma metodologia robusta, integrada e governada de CI (Continuous Integration) é possivel o desenvolvimento e execução de modelos em tempo real, utilizando técnicas modernas e capacidades para calilbrar os modelos dentro do conceito 'Champion/Challenger'.

Contudo, a mensagem para os bancos é: invistam em tecnologias analíticas e de dados. Mesmo que a instituição esteja continuamente desenvolvendo soluções consideradas 'o Estado da Arte' em crimes financeiros, é preciso um olhar mais direcionado para o que a Inteligência Artificial e o Machine Learning são capazes de entregar, por meio da compreensão de modelos avançados de analytics, que têm como base as informações verdadeiras recebidas dos clientes. Por isso, é seguro afirmar que o uso tático dessas tecnologias estará para o combate às fraudes, como as portas automáticas estão para minimizar a entrada de armas de fogo nos bancos brasileiros.

*Fausto Novaes é Head of Financial Services Practice CLA, da Teradata

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Mercado de TI ainda é um desafio para mulheres

bpm.jpg08/03/2018 - Área estigmatizada como masculina começa a quebrar paradigmas, mas ainda têm equipes desiguais em gênero

A data 8 de março, Dia Internacional da Mulher, é um momento de debate e reflexão: em que patamar as mulheres estão e o que ainda precisa ser melhorado. Nas últimas décadas, mulheres têm conquistado seus direitos e espaços na sociedade, principalmente no mercado de trabalho. No entanto, essa igualdade ainda não é verdade em todos os setores.

O mercado de trabalho de TI ainda é um desafio. No banco de talentos de tecnologia da Randstad, por exemplo, 30% dos candidatos são mulheres. O número ainda é baixo, mas já demonstra mudança. “Impulsionando esta transformação, cerca de 70% dos clientes têm demonstrado preocupação em aumentar o número de mulheres em seus departamentos de tecnologia. Felizmente, ouvimos cada vez menos que contratar mulheres pode causar desconforto em um ambiente de trabalho masculino”, explica Frederico Costa, gerente da Randstad Technologies, área de recrutamento da empresa focada em posições de tecnologia.

Do total de candidatos indicados pela Randstad em processos de seleção em TI, o número de mulheres saltou e 16% para 21% nos últimos dois anos. A proporção de contratadas teve um crescimento ainda mais significativo: 24% para 44%.

O número de mulheres em posições de gestão de tecnologia também melhorou, mas ainda indica que há um longo caminho a ser percorrido. Há dois anos atrás, nas empresas de maior dimensão, o percentual de mulheres líderes em tecnologia não chegava a 1%. Hoje, representam quase 5%. Em empresas de menor porte, ou com um DNA mais inovador, a representatividade que antes parava na casa de 4%, atualmente chega a 10%.

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Os robôs chegaram – Previsões da AI para 2018

JosephReger.jpg*Por Dr.Joseph Reger
06/03/2018 - Em meados de 1950, Alan Turing, pioneiro cientista da computação, fez algumas previsões sobre Inteligência Artificial. Entre elas a de que no final do século, o uso de palavras e opiniões em geral iriam sofrer tantas mudanças que as pessoas seriam capazes de falar sobre "machine thinking" sem contestações.

Quase 70 anos depois, já conhecemos muitos casos de inteligência artificial (IA), já que interagimos com máquinas todos os dias – isso, inclusive, deve se tornar cada vez mais intenso nos próximos anos. A expectativa é de que este ano seja um ponto de destaque onde, ao olharmos para trás, notaremos que a IA é real de fato e as empresas aproveitaram com sucesso para obter benefícios significativos.

Listo, abaixo, alguns pontos que devem continuar em desenvolvimento em 2018:

1. Assistentes Virtuais Universais
A maioria de nós já interage com inteligência artificial no dia a dia. Ao ligar para bancos e seguradoras, conseguimos identificar que os chatbots que nos atendem ou direcionam nossas chamadas não são humanos. Em breve, esse atendimento deverá acontecer de forma mais natural e não perceberemos que são bots. Isso porque a compreensão de linguagem dessa tecnologia se desenvolve a todo tempo. Além de facilitar a compreensão no atendimento de pessoas (com sotaques, por exemplo), operários de call center serão poupados de responder repetidamente as mesmas questões básicas e passam a se concentrar em questões mais complexas que ainda exigem as características mais "humanas", como a criatividade e empatia, por exemplo.

2.Programas de saúde do governo com IA
Embora a indústria de saúde seja reconhecida como cautelosa em relação à TI, nos últimos anos, os hospitais passaram a transformar seus sistemas baseados em papel em digitais. A IA já é utilizada em muitos casos para revisar esses registros médicos recém digitalizados e no apoio à times clínicos, ajudando a prever ou ressaltar condições ou comportamentos que ameaçam a vida. Com as despesas médicas tornando-se um tópico cada vez mais controverso na maioria dos países, provavelmente veremos a IA ser impulsionada para acelerar o diagnóstico e para a medicina preventiva - afinal, é mais econômico tratar doenças antes ou no começo do diagnóstico.

3. Pelo menos dois modelos de negócios disruptivos surgirão
A digitalização transformou muitas indústrias – há apenas alguns anos, teria sido impossível imaginar que o Alibaba, gigante no comércio virtual, não teria inventário, ou que o Airbnb, maior fornecedora de hospedagem do mundo, não teria imóveis de fato. Acredito que veremos a inteligência artificial entregar a interrupção em uma escala similar. O meu conselho é ficar de olho no setor de varejo - que está pronto para a primeira onda de interrupção baseada em IA, onde a tecnologia poderá substituir seu cônjuge e / ou amigo enquanto compra, fazendo sugestões não só para acessórios, mas também aconselhando seu estilo.

4. 80% das grandes organizações investigarão a IA
Não existe nenhuma empresa que não se beneficiaria de alguma forma com o suporte da inteligência artificial. Para este ano, acredito que teremos um aumento acentuado no número de implementações ao vivo. De maneira que, pelo menos seis em cada dez empresas da região Europeia irão do estágio teórico para provas de conceito reais.

5. O efeito líquido da IA será positivo para a força de trabalho
Este ano, veremos surgir um mercado totalmente novo para empregos baseados em IA. Continuaremos com a demanda por indivíduos com habilidades em inteligência artificial, porém, na sequência, veremos uma nova onda de trabalhos menos técnicos - desde especialistas em experiência de usuários até redatores focados no atendimento ao cliente capazes de elaborar scripts de chatbot.

6. Os trabalhadores das linhas de produção terão cada vez mais colegas robóticos
Até os dias de hoje, os robôs foram amplamente restritos a tarefas focadas apenas em linhas de fabricação. No entanto, a geração emergente de robôs autônomos inteligentes pode ver, tocar e colaborar de forma segura com os humanos. Isso tudo ao mesmo tempo em que adotam o levantamento pesado do trabalho de montagem ou cuidam de tarefas rotineiras. Hoje, já é possível contar com robôs capazes de reconhecer quando os seres humanos estão próximos, o que garante menos exposição ao perigo de lesões, por exemplo, pelo movimento súbito e inesperado de um braço robótico. Veremos esta colaboração humano-robô com mais frequência - com humanos controlando e monitorando os processos.

7.Todas as indústrias vão utilizar IA em algum momento
Acredito que todas as indústrias manufatureiras adotarão a IA em pelo menos uma parte da cadeia de valor – seja na logística, fabricação ou manutenção. Na fabricação, o rendimento é prioridade, então veremos mais implementações de IA no nível de controle de procedimentos, utilizando a aprendizagem de máquina no controle dos processos para otimizar a produção. No nível de fábrica, veremos auxílio para otimizar a produção e repensar a forma de agir com relação à eventos inesperados, como atrasos dos fornecedores ou o tempo de inatividade da máquina que não estava no cronograma.

*Dr.Joseph Reger é CTO da Fujitsu EMEIA

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