Quais competências o profissional da indústria 4.0 deve ter?

*Por Alessandro Nunes
31/07/2018 - O profissional da indústria 4.0 surge para suprir uma lacuna no novo cenário laboral, redesenhado pela tecnologia. Segundo relatórios recentes, é o resultado da conjunção dos seguintes fatores: Inteligência Artificial (IA); Manufatura aditiva; Simulação; Integração de sistemas; Internet das Coisas (IoT); Big Data Analytics; Cloud Computing; Segurança de TI e Realidade Virtual (VR).

Nesse contexto, o controle da produção pode ser realizado até mesmo remotamente, e processos obsoletos são substituídas por mais inteligentes. Toda essa estrutura demanda novas competências profissionais e necessidade de adaptação.

Apesar disso, muitas organizações mantêm estruturas e práticas industriais ultrapassadas. Segundo o Projeto Indústria 2027, desenvolvido pela Confederação Nacional da Indústria (CNI), um plano de ação formal para a digitalização de processos é elaborado somente por 15,1% das empresas pesquisadas.

Diante de tudo isso, surge a questão: como se tornar um profissional do futuro e como preparar as equipes para esse novo paradigma? Confira as respostas!

Quem é o profissional da indústria 4.0?

São indivíduos com formação multidisciplinar e flexível, além de domínio de novas ferramentas, idiomas e competências emocionais. São capazes de se adaptarem facilmente a uma nova cultura de negócios e habilitados socialmente para desempenhar trabalhos colaborativos.

Esses novos profissionais da indústria 4.0 não desempenham funções repetitivas, pelo contrário. Lidam, de forma contextual e inovadora, com processos como machine to machine (M2M), em que as atividades são mais complexas, eficientes e criativas.

Quais são as habilidades e aptidões desse profissional?

É flexível

A manutenção preditiva, apesar de ser programada, não evita que máquinas criem demandas ou incidentes a qualquer momento do dia. Isso aumenta a necessidade de ações fora do habitual.

A flexibilidade está intrínseca, ainda, à possibilidade de funcionários ficarem mais disponíveis ao core business da empresa. Isso é resultado também da execução multitarefas e de processos cada vez mais eficientes.

Dessa forma, um engenheiro de rede, por exemplo, além de criar projetos para a eficiência e a evolução da infraestrutura de telecomunicação da empresa, poderá se dedicar a estratégias de segurança de TI de forma multidisciplinar e agregar valor ao setor com seu conhecimento em outras matérias.

A indústria 4.0 criou a possibilidade de novas funções dentro dos cargos já conhecidos. Esse contexto permite desenvolver os pontos fortes de cada um junto à tecnologia, reformulando os papéis dos colaboradores dentro das instituições.

O impacto da Inteligência Artificial na indústria brasileira

*Por Steve Smith
30/07/2018 - As chamadas buzzwords tecnológicas como inteligência artificial (IA), machine learning e Internet das Coisas (IoT) têm atraído muita atenção entre os profissionais do segmento industrial. Mais do que tendência, essas tecnologias estão definindo o padrão de eficiência e forçando as empresas a rever os planos de negócios e encontrar uma maneira de incorporá-las.

A pesquisa de 2018 sobre Investimentos em Indústria 4.0 realizada pela Confederação Nacional da Indústria (CNI) aponta que a indústria brasileira ainda engatinha no que diz respeito à migração para a digitalização, já que apenas 17% das empresas que investirão em tecnologias digitais pretendem investir em sistemas inteligentes de gestão e inteligência artificial. O relatório da CNI revela ainda que 77,8% das empresas ainda estão nos estágios mais atrasados de aplicação de tecnologia. No estágio seguinte, no qual a integração de áreas é total, estão 20,5% das indústrias pesquisadas. E apenas 1,6% está na dianteira, com integração digital total e uso de inteligência artificial.

Apesar do atraso no processo de incorporação dessas tecnologias, a ligação entre a indústria e a inteligência artificial já gera certo receio nos trabalhadores que temem serem substituídos por máquinas. Os profissionais estão cada vez mais nervosos acreditando que as máquinas podem ocupar suas posições, mas de acordo com a McKinsey, enquanto 51% das tarefas de trabalho podem ser automatizadas, apenas 5% das ocupações podem ser automatizadas. A realidade é que a inovação funciona melhor como um híbrido de tecnologia e trabalho humano, uma vez que essa combinação otimiza o fluxo de trabalho, aumenta a eficiência e os lucros.

Inteligência Artificial e o trabalhador humano

Para diferenciar a propaganda exagerada da realidade da IA, o machine learning e a IoT e determinar a melhor maneira de implementá-los em um plano de negócios, é essencial entender os principais componentes de cada um deles. A Inteligência Artificial é capaz de realizar um processo de produção com qualidade tão boa, ou melhor, do que a de um ser humano. Isso geralmente envolve um elemento de automação. Já o machine learning é uma vertente da IA na qual os computadores identificam padrões que indicam o desempenho futuro. Por exemplo, a tecnologia pode identificar quais aspectos de uma tarefa influenciam o tempo necessário para realizá-la. Os dados são coletados por sensores ou outro dispositivo conectado, também conhecido como IoT.

Na indústria, essas tecnologias não substituem o trabalhador humano, mas oferecem a oportunidade de otimizar processos e, utilizando os dados coletados para prever problemas futuros, liberando os funcionários para lidar com problemas mais sofisticados. Fábricas eficientes combinam estrategicamente máquina e humanos para aumentar a produtividade e os lucros, além de aprimorar a vantagem competitiva.

A transformação digital na empresa passa pela cultura organizacional

*Por Ana Alice Limongi
27/07/2018 - A transformação digital já faz parte da agenda de grande parte das empresas no mundo, já que sentem os efeitos das rupturas provocadas pelas tecnologias digitais em seus processos e no comportamento dos consumidores. De acordo com o IDC, em 2018, uma em cada nove empresas na América Latina empreenderá uma estratégia de transformação digital. Mas, para que aumentem os índices de sucesso nestas iniciativas, é importante construir uma cultura organizacional que reflita este novo posicionamento, com mais agilidade na tomada de decisões e um pensamento que flui mais abertamente por todos os níveis da empresa.

A maior provocação que está sendo feita para o mercado é que atividades laborais de baixa complexidade serão automatizadas ou robotizadas e substituídas, e as pessoas estão se preparando para um nível acima, para poder fazer análises de alta complexidade, com intervencionismo e mais protagonismo. A transformação digital aparentemente faz uma revolução tecnológica, mas não está fazendo uma revolução na atitude das pessoas.

Quanto mais desenvolvermos um modelo mental adaptado a este nível de análise, intervenção e mobilidade exigidos, estaremos melhor preparados para a chegada da digitalização, podendo fazer parte desta mudança e não sermos somente usuários das novas tecnologias dela.

É importante definir aonde se quer chegar e quais são os entregáveis ao mercado. A partir disso, olha-se toda a estrutura da companhia e se cria um mapa de ações em que, por sua vez, cada área tenha táticas relacionadas. Quando se tem o primeiro nível de liderança reportando isso e trazendo um modelo de pensamento analítico, geram-se as conexões necessárias para o negócio e para esse novo posicionamento que se traduz em cultura.

Big Data na hora da cobrança: sua central está preparada para essa realidade?

*Por Rafael Albuquerque
23/07/2018 - Atualmente, quase 60 milhões de brasileiros tem o "nome sujo", segundo dados da Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL) e do Serviço de Proteção ao Crédito (SPC Brasil), e o processo de negociação muitas vezes é operacional.

Seja na localização dos clientes, no cruzamento de indicadores, ou análise de acordos, quanto a maior quantidade de informações que se tem em mãos, mais assertiva é a tomada de decisão. Um banco de dados atualizado e completo deve ser peça central no atendimento e contato com devedores e o Big Data é de grande ajuda nesse processo.

A tecnologia fornece aos agentes de cobrança conhecimentos valiosos para o momento de contato com os consumidores, uma vez que quanto mais se entende da situação da pessoa, mais fácil fica personalizar a abordagem. É possível segmentar o perfil de clientes a serem cobrados, ter um controle mais rígido da inadimplência – algo essencial para o planejamento financeiro da companhia – além de analisar o histórico comportamental dos indivíduos, o que é de grande ajuda no desenvolvimento de uma operação atenta às particularidades de cada caso.

Um dos pontos mais importantes é a localização do devedor. A maioria das empresas realizam o cadastro de forma semelhantes, ou seja, coletando o mesmo tipo de informações, seja para pessoas físicas ou jurídicas. Isso resulta em uma base pobre, sem fatores como região geográfica ou valor médio da dívida. Com o Big Data, é possível realizar cruzamento de dados e análises preditivas, reduzindo o tempo perdido na busca pela pessoa correta, custos e acelerando o ciclo de negociações.

Como otimizar a operação de uma empresa por meio de SaaS (softwares como serviço)?

*Por Higor Franco
19/07/2018 - Talvez você ainda não tenha ouvido falar sobre SaaS – Software as a Service -, mas certamente já usou algum serviço neste formato. Para explicar um pouco melhor, trata-se de uma licença de software utilizada na internet, na qual não é preciso baixar, instalar ou atualizar. Ou seja, contrata-se o acesso a um sistema completo, sem a necessidade de configurar a infraestrutura ou a plataforma em que será utilizada.

De acordo com o estudo "The Brazil SaaS Landscape 2017", feito pela Rock Content, em parceria com a SaaSholic, Signail Hill e Redpoint eVentures, 71% das empresas pesquisadas que utilizam o modelo foram fundadas em 2010, o que mostra que esse ainda é um mercado em expansão no País. As que já adotaram o SaaS perceberam os benefícios oferecidos por esse modelo de consumo de TI, tanto em ganhos de produtividade e qualidade, quanto em tempo e redução de custos.

Dentro das empresas, a área de tecnologia é uma das mais beneficiadas e a primeira a sentir o impacto do uso do SaaS. O trabalho operacional é reduzido drasticamente, uma vez que as rotinas que deveriam ser executadas, como processos de configuração e backup de dados, são feitos de forma automática na nuvem. Outro ponto crucial é o acesso diário a versão mais recente do software. Dessa maneira, é possível focar em processos mais estratégicos, que aumentam a produtividade das equipes e também a qualidade do serviço realizado.

Sua empresa aproveita ao máximo as aplicações de negócios?

*Por Gabriel Prioli
19/07/2018 - Você sabia que a técnica de monitorar a performance de aplicações existe há mais de vinte anos? Ao longo dessas duas décadas a tecnologia evoluiu, sofreu muitas mudanças e aperfeiçoamentos. Se sua empresa acompanhou essas transformações, certamente, hoje usa ferramentas modernas que ajudam a manter o ótimo funcionamento de suas aplicações. Porém, se a sua companhia ficou parada no tempo, você pode estar, ainda, utilizando técnicas ultrapassadas e que já não são mais eficientes.

Na era do consumidor Omnichannel, na qual os clientes prezam pelo imediatismo, alta qualidade e experiência de compra, monitorar o grande volume de informações e dados que o comércio eletrônico gera por meio de ferramentas desatualizadas pode acarretar prejuízos expressivos e até perdas para a concorrência. Dados do relatório Webshoppers 36 apontam que, no primeiro semestre de 2017, o número de pedidos realizados via e-commerce teve um crescimento de 3,9%, aumentando de 48,5 milhões para 50,3 milhões. Somente nos primeiros seis meses do ano passado, o comércio faturou R$ 21 bilhões.

Todas as ferramentas de monitoramento geram muitos dados, mas o que difere as tecnologias modernas das antigas é o que elas fazem com esses dados. Uma solução ultrapassada apresenta uma série de gráficos e métricas, mas a parte analítica é tarefa do ser humano. Isso era aceitável e possível quando os ambientes de TI eram mais simples, passíveis de um humano compreender os dados ali apresentados. Já nos dias de hoje, com a alta complexidade e volume de dados, as empresas precisam de insights e respostas rápidas, geradas por um APM (Application Performance Management) atualizado.

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