Dados estruturados e a revolução do OCR*

08/01/2018 - O Reconhecimento Óptico de Caracteres, mais conhecido como OCR (do inglês Optical Character Recognition) está longe de ser algo novo. Mas, combinado com a estruturação de dados e a inteligência artificial, pode revolucionar a forma como armazenamos e utilizamos nossos dados. É uma tecnologia poderosa, mas que ganha o mundo justamente pela sua simplicidade: com apenas um clique podemos reunir informações que abastecem bancos de dados com informações que, se bem trabalhadas, podem solucionar diversos problemas da nossa sociedade.

O OCR em si é algo antigo. Muito se falou sobre o assunto na década de 90, mas o primeiro software de reconhecimento de caracteres surgiu em 1950. Chamado Gismo, o sistema foi desenvolvido pela agência americana que, mais tarde se tornaria a NSA - Agência de Segurança Nacional. Em 1953, a IBM obteve uma licença, desenvolveu seu software próprio e criou o termo "Optical Character Recognition", que virou padrão para o setor.

O que mais mudou, dos anos 90 para cá, foram as possibilidades de utilização dos dados obtidos. Antes, um documento era analisado e transformado em formato editável. Esses dados eram transferidos para um novo documento ou para um pequeno sistema, mas nada como existe hoje. Atualmente, principalmente com o Big Data, esses dados podem ser capturados, organizados e armazenados de maneira setorizada. É possível fazer buscas para encontrar informações específicas ou reunir dados semelhantes, capazes de gerar insights poderosos para o futuro do grupo analisado. Podem ser informações referentes ao estoque de uma empresa ou mesmo o perfil de compra da população de uma determinada cidade. Os limites variam de acordo com a capacidade dos sistemas utilizados.

A existência de dados estruturados é o que faz uma diferença real entre um sistema inteligente, com uma funcionalidade clara, ou apenas uma série de dados guardados em uma plataforma. Com o desenvolvimento da inteligência artificial, é possível desenvolver sistemas que aprendam as regras e criem novas setorização de acordo com os dados obtidos. Um sistema que aprende sozinho, e que vai se aperfeiçoando com o tempo, só é possível graças ao machine learning. Podemos desenvolver padrões, apontar para o software quais são os resultados esperados ou criar lógicas de setorização que evoluam com o aumento da quantidade e da qualidade das informações obtidas. Podemos chegar a resultados inimagináveis.

Transformação digital: por que não podemos vencer os desafios do RH em moldes obsoletos

*Por Marco Ornellas
19/12/2017 - Com as mudanças geradas pela Transformação Digital e pela adoção de novos modelos de negócio, as políticas, programas e ferramentas nas quais os profissionais de RH se apoiavam não são mais suficientes. As práticas do RH de hoje, predominantemente burocráticas, não são capazes de responder aos desafios atuais das empresas, muito menos aos desafios do futuro.
A gestão de Recursos Humanos está atravessando um período de transformação nunca antes vivenciado e a insistência em encaixar os novos desafios em moldes obsoletos está impedindo a agregação de valor ao negócio.

Na América Latina, os projetos motivados pela Transformação Digital estão gerando investimentos significativos em tecnologia. Dados divulgados pela IDC Latin America, por exemplo, mostram que, em 2020, quase metade do gasto empresarial de infraestrutura de TI vai ser em baseado em soluções na nuvem. O mercado de Internet das Coisas deve valer US$ 15,6 bilhões em 2020.

Apesar disso, a adoção da tecnologia ainda não trouxe a visão do todo, tampouco combateu a burocracia e a ineficiência. Diante deste cenário, o colaborador, em vez de ganhar autonomia e flexibilidade, continua preso a "templates", com políticas e regras obsoletas que apenas servem para mostrar que ele não é nada mais que um "número" dentro da organização.

E a transformação real não acontece sem que a área de RH participe ativamente como agente de mudança e como cocriadora de uma cultura de valores que suportem a visão de futuro da empresa. Ou seja, se antes conceitos comuns a todas as organizações (como gestão de desempenho, avaliação de clima organizacional e políticas internas) eram importantes, hoje eles nada mais são do que "commodities".

Esse é o primeiro passo para que, em um cenário de Transformação Digital, o RH recupere seu protagonismo. Para isso, ele precisa se aproximar do negócio e aumentar sua área de atuação, que até então é restrita ao operacional. No caso das empresas cada vez mais complexas, esses profissionais terão de, não apenas preencher papéis, mas criá-los.

Machine learning e Inteligência Artificial estão na nova geração de BI

*Por Marcos Abellón
18/12/2017 - A tecnologia da informação está evoluindo em uma velocidade surpreendente. Com isso, temos cada vez mais dados captáveis e disponíveis para analisar o mercado e desenvolver estratégias para o nosso negócio. E o Business Intelligence (BI) também passa por essa transformação.

Se antes a questão era conseguir reunir e analisar a maior quantidade de dados possíveis para realizar os melhores insights, hoje a questão já é como fazer a máquina trabalhar ao nosso favor, aprendendo com nossas tendências de uso e apresentando dashboards que nós, humanos, talvez nunca teríamos criado sozinhos.

O machine learning é uma realidade e já vem sendo aplicado em diversas soluções de Inteligência Artificial (IA), como nos assistentes virtuais de atendimento ao cliente, por exemplo. A IA recebe uma série de comandos e programações, mas seu principal atributo é conseguir aprender a cada atendimento realizado. Ele compara tendências, reúne informações e vai alinhando suas ações de acordo o que lhe garante a maior quantidade de acertos, que no caso é a satisfação do cliente bem atendido.

E essa inteligência também é aplicável ao BI. Os algoritmos podem ajudar a criar novos dashboards, mais inteligentes, capazes de criar correlações que dificilmente um humano sozinho poderia perceber. Por exemplo: digamos que você seja proprietário de uma série de lojas em todo o Brasil. As taxas de vendas estão indo bem, com todos os gráficos em crescimento. Mas você sabe, principalmente pelo relato de seus gerentes, que as lojas localizadas no Nordeste estão apresentando uma leve baixa nas vendas. Não é um número significativo, que vá alterar seus gráficos no dashboard, porém já pode sim servir de alerta para tomar alguma atitude preventiva. Com o novo BI, é possível criar relações entre os diversos fatores referentes especificamente a essa região e relacioná-los aos números de vendas. A possibilidade de você encontrar uma correlação que está correta, mas que você nunca havia pensado é muito grande.

Trabalhar de modo preventivo, aliás, é a grande tendência para a nova geração de BI. A análise preditiva de dados se torna possível a partir do momento em que o machine learning e a inteligência artificial já se desenvolveram e passam a saber quais são os principais pontos exigidos para o sucesso daquela operação, quais são os tipos de informações que estão disponíveis e como tudo está relacionado. Os dashboards utilizados servem para oferecer ideias e panoramas para os profissionais, mas a forma como os dados captados estão sendo utilizados irá automaticamente ensinar à máquina que tipo de previsão ela precisa começar a realizar e, com isso, criar um novo dashboard. Além de criar conexões difíceis de serem pensadas em um primeiro momento, o BI irá atuar com a análise preditiva, mostrando dados e tendências para o futuro, mas totalmente apoiado em sólida informação.

Lavoura high tech: a importância da tecnologia no Agronegócio

Por Marcos Pazeto
13/12/2017 - O uso da tecnologia no mercado de agronegócios já é uma realidade. De acordo com um recente levantamento da Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP), 67% das propriedades agrícolas no país já adotaram algum tipo de inovação tecnológica, dentro ou fora do campo. Responsável por 23% do PIB brasileiro, o segmento de agronegócios tem impulsionado a economia e, por isso, é imperativo que os players do setor especializem-se e conheçam as novas demandas tecnológicas para destacarem-se nesse mercado cada vez mais competitivo.

O mais recente levantamento do Índice de Confiança do Agronegócio (IC Agro) medido pelo Departamento do Agronegócio da Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (Deagro/Fiesp) e da Organização das Cooperativas Brasileiras (OCB), apontou que a confiança de industriais do agronegócio aumentou no terceiro trimestre de 2017 na comparação com o trimestre anterior.

Nesse cenário de recuperação econômica, a transformação digital é a resposta aos grandes desafios atuais do agronegócio. A tecnologia promove a praticidade, facilita a execução de tarefas na rotina diária do campo, além de possibilitar aos produtores rurais melhor planejamento, mensuração e utilização correta de uma infinidade de informações e dados, para otimizar a produção. Já existem hoje no mercado soluções avançadas de gestão com algoritmos desenvolvidos especificamente para atender as demandas desse setor. Desta forma, a agroindústria consegue alcançar seus objetivos operacionais, aumentar a produtividade e os ganhos de safra das fazendas, além de diminuir os custos.

Monitoramento de performance: um aliado para On-line Banking

*Por Adilson Pereira
12/12/2017 - O número de brasileiros que opta em realizar compras por meio de aplicativos é cada vez maior. Uma pesquisa realizada pela SPC Brasil (Serviço de Proteção ao Crédito) intitulada "Consumo por Meio de Aplicativos", revelou que mais da metade dos consumidores com acesso à Internet (59%) já utilizou algum aplicativo em smartphone ou tablet para comprar algo e que 27% têm o hábito frequente de recorrer aos apps. Além das compras, os brasileiros estão utilizando de forma crescente as facilidades digitais para realizar transações bancárias.

De acordo com um levantamento da Federação Brasileira dos Bancos (Febraban), o índice de operações via mobile banking, incluindo consultas de saldo, transferências e pagamentos, passou dos 20% em 2015 para 34% em 2016. Em 2014, esse percentual era de somente 10%. A forma como o brasileiro interage hoje com os canais dos bancos já não é a mesma de dez anos atrás, quando a maioria dos clientes ainda optava por realizar as transações em unidades físicas. Por exemplo, em 2008, mais de 70% dos usuários utilizavam os canais de atendimento tradicionais, terminal de autoatendimento e telefone para concluir as operações.

A mudança no comportamento do cliente obrigou as empresas a adotarem tecnologias para acompanhar as novas experiências digitais. Para medir a performance dos usuários nesse ambiente, os bancos passaram a investir também em soluções de monitoramento de aplicações e avaliação. Com isso, eles conseguem construir uma gestão de negócios baseada em tecnologia.

A digitalização do arado

*Por Lucas Pinz
04/12/2017 - Eu sou natural de uma cidade do interior do Rio Grande do Sul, chamada Canguçu, cerca de 350 km distante de Porto Alegre. Canguçu é a capital nacional da agricultura familiar, maior minifúndio da América Latina e um dos maiores produtores de milho, soja e tabaco do país.

Logo que chega na cidade, o visitante se depara com o “monumento ao colono”,  uma homenagem aos agricultores e imigrantes que ali chegaram em meados do século XIX, como a minha família, vinda da Alemanha.

A cena rural representada no monumento está ali eternizada. Em alguns rincões do município ainda é possível encontrar essa cena, embora a mecanização tenha chegado com a expansão das culturas da soja, milho e tabaco. O arado da imagem nos remete à primeira evolução da agricultura, cerca de 4.500 a.C, quando o homem cansou de vagar em busca de terras boas para o cultivo.

Muitos anos depois, durante meados do século XVIII, novas técnicas de plantio foram implementadas na Inglaterra e, assim, as atividades da pecuária e agricultura se integraram, acabando com a escassez de alimentos na Europa. De lá até meados do século seguinte, com a introdução das novas técnicas e tecnologias, a produção agrícola na Inglaterra cresceu de forma exponencial, liberando mão de obra para as fábricas que começavam a ser instaladas, dando origem à Primeira Revolução Industrial.

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