Saiba como a tecnologia está transformando o jeito das empresas fazerem negócios e gerenciarem operações
A hiperautomação, multiexperiência e a democratização da expertise são algumas das principais tendências estratégicas em tecnologia para 2020, segundo estimativa da consultoria Gartner. Muitas delas já têm impacto no ambiente de trabalho.
A hiperautomação, por exemplo, é derivada da Robotic Process Automation (RPA), espécie de automação onde um software “aprende” os processos de uma tarefa com um operador humano e passa a replicar de forma independente.
Os critérios usados pelos analistas do Gartner para definir uma tendência estratégica de tecnologia incluem:
– potencial de transformação saindo de um estado emergente para um de alto impacto;
– rápido crescimento com alto grau de volatilidade previsto para os próximos cinco anos.
“Colocar as pessoas no centro de sua estratégia destaca um dos aspectos mais importantes da tecnologia — como ela afeta clientes, funcionários, parceiros de negócios, sociedade ou outros grupos constituintes importantes”, explica Brian Burke, VP de pesquisas do Gartner.
“Indiscutivelmente, todas as ações da organização podem ser atribuídas à forma como ela afeta esses indivíduos e grupos, direta ou indiretamente. Essa é uma abordagem centrada nas pessoas”, afirma.
Conheça abaixo quais sãos essas tendências e como elas podem transformar os negócios em 2020.
1. Hiperautomação
Hiperautomação é a combinação de múltiplas ferramentas de aprendizado de máquina, software empacotado e automação para simplificação do trabalho. A hiperautomação refere-se não apenas à amplitude das ferramentas, mas também a todas as etapas da automação — descobrir, analisar, projetar, automatizar, medir, monitorar e reavaliar.
Compreender a variedade de mecanismos de automação, como eles se relacionam e como podem ser combinados e coordenados é um dos principais focos da hiperautomação.
Essa tendência foi iniciada com a automação de processos robóticos (RPA, de Robotic Process Automation, em inglês). No entanto, a RPA por si só não é hiperautomação, que requer uma combinação de ferramentas para ajudar a suportar a replicação de partes de onde o humano está envolvido em uma tarefa.
2. Multiexperiência
Até 2028, a experiência dos usuários passará por uma mudança significativa na maneira como as pessoas percebem o mundo digital e como interagem com ele. Segundo o Gartner, as plataformas de conversação estão mudando a maneira como os usuários interagem com o mundo digital.
A realidade virtual, a realidade aumentada e a realidade mista estão mudando a forma pela qual as pessoas percebem o mundo digital. Essa mudança combinada nos modelos de percepção e interação leva à futura experiência multissensorial e multimodal.
“O modelo mudará de um com pessoas com conhecimento de tecnologia para um de tecnologia com conhecimento em pessoas. O ônus da tradução da intenção passará do usuário para o computador”, afirma Burke.
“Essa capacidade de se comunicar com os usuários por meio de muitos sentidos humanos fornecerá um ambiente mais rico para o fornecimento de informações diferenciadas”, diz o cientista.
3. Democratização da expertise
A democratização está focada em fornecer às pessoas o acesso a conhecimentos técnicos ou conhecimentos de domínio de negócios por meio de uma experiência radicalmente simplificada e sem a necessidade de treinamento extensivo e dispendioso.
O “acesso do cidadão”, bem como a evolução do desenvolvimento do cidadão e modelos sem código, são exemplos de democratização.
Até 2023, o Gartner espera que quatro aspectos principais da tendência de democratização se acelerem, incluindo democratização de:
– dados e análises — ferramentas direcionadas a cientistas de dados que se expandem para atingir a comunidade de desenvolvedores profissionais;
– desenvolvimento — ferramentas de Inteligência Artificial para alavancar aplicativos customizados;
– design — expandindo os fenômenos de baixo código e sem código, com automação de funções adicionais de desenvolvimento de aplicativos para capacitar o cidadão-desenvolvedor e
– conhecimento — profissionais que não são de TI obtendo acesso a ferramentas e sistemas especializados que os capacitam a explorar e aplicar habilidades especializadas além de seus próprios conhecimentos e treinamento.
4. Aprimoramento humano
O aprimoramento humano explora como a tecnologia pode ser usada para fornecer melhorias cognitivas e físicas como parte integrante da experiência humana.
O aprimoramento físico melhora os humanos ao alterar suas capacidades físicas inerentes por meio da implantação ou hospedagem de um elemento de tecnologia em seus corpos, como um dispositivo vestível.
O aprimoramento cognitivo pode ocorrer por meio do acesso a informações e da exploração de aplicativos em sistemas de computadores tradicionais e na interface multiexperiência emergente em espaços inteligentes.
Nos próximos 10 anos, os níveis crescentes de aprimoramento físico e cognitivo se tornarão predominantes, à medida que os indivíduos buscarem melhorias pessoais. Isso criará um novo efeito de “consumerização”, onde os funcionários procuram explorar seus aprimoramentos pessoais — e até estendê-los — para melhorar o ambiente de seus escritórios.
5. Transparência e Rastreabilidade
Os consumidores estão cada vez mais conscientes de que suas informações pessoais são valiosas e exigem controle. As organizações reconhecem o risco crescente de proteger e gerenciar dados pessoais, e os governos estão implementando legislações rigorosas para garantir que as empresas façam esse controle.
Transparência e rastreabilidade são elementos críticos para apoiar essas necessidades de ética e de privacidade digitais.
Elas se referem a uma variedade de atitudes, ações, tecnologias e práticas de suporte projetadas para atender aos requisitos regulatórios, preservar uma abordagem ética para o uso da inteligência artificial e outras tecnologias avançadas, e reparar a crescente falta de confiança nas empresas.
À medida que as organizações desenvolvem práticas de transparência e confiança, devem se concentrar em três áreas:
– inteligência artificial e aprendizado de máquina;
– privacidade, propriedade e controle de dados pessoais e
– projeto alinhado eticamente.
6. Borda Empoderada
A edge computing (computação de borda) é uma tipologia de computação na qual o processamento de informações, coleta e entrega de conteúdos são colocadas mais próximas das fontes, repositórios e consumidores dessas informações. Ela tenta manter o tráfego e o processamento local para reduzir a latência, explorar os recursos e permitir maior autonomia na borda.
“Grande parte do foco atual na edge computing vem da necessidade de sistemas de internet das coisas para fornecer recursos desconectados ou distribuídos no mundo incorporado de IoT para setores específicos, como manufatura ou varejo”, diz Burke.
“No entanto, a edge computing se tornará um fator dominante em praticamente todos os setores e casos de uso, pois a borda é capacitada com recursos de computação cada vez mais sofisticados e especializados e mais armazenamento de dados. Dispositivos de borda complexos, incluindo robôs, drones, veículos autônomos e sistemas operacionais, acelerarão essa mudança”, conta.
7. Nuvem distribuída
Uma nuvem distribuída é a distribuição de serviços de nuvem pública para diferentes locais, enquanto o provedor de origem assume a responsabilidade pela operação, governança, atualizações e evolução dos serviços do ambiente.
Isso representa uma mudança significativa do modelo centralizado da maioria dos serviços públicos de Nuvem e levará a uma nova era na cloud computing.
8. Coisas autônomas
Coisas autônomas são dispositivos físicos que usam a inteligência artificial para automatizar funções executadas anteriormente por seres humanos. As formas mais reconhecíveis de coisas autônomas são robôs, drones, veículos ou navios e aparelhos autônomos.
Sua automação vai além das ferramentas fornecidas por modelos rígidos de programação, e eles exploram a inteligência artificial para fornecer comportamentos avançados que interagem mais naturalmente com os ambientes e as pessoas.
Conforme a capacidade tecnológica melhora, a regulamentação permite e a aceitação social cresce, coisas autônomas serão cada vez mais implantadas em espaços públicos não controlados.
“À medida que as coisas autônomas proliferam, esperamos uma mudança de aparelhos inteligentes independentes para um enxame de coisas inteligentes colaborativas, no qual vários dispositivos trabalharão juntos, independentemente das pessoas ou com contribuições humanas”, diz Burke.
“Por exemplo, robôs heterogêneos podem operar em um processo de montagem coordenada. No mercado de entrega, a solução mais eficaz pode ser usar um veículo autônomo para mover pacotes para a área de destino. Robôs e drones a bordo do veículo podem assumir a entrega final do pacote”.
9. Blockchain prático
O blockchain tem o potencial de remodelar os setores ao permitir confiança, fornecer transparência e habilitar a troca de valor entre os ecossistemas de negócios, reduzindo potencialmente os custos, reduzindo os tempos de liquidação das transações e melhorando o fluxo de caixa.
Os ativos podem ser rastreados até sua origem, reduzindo significativamente as oportunidades de substituições por produtos falsificados.
O rastreamento de ativos também tem valor em outras áreas, como rastrear alimentos em uma cadeia de suprimentos para identificar mais facilmente a origem da contaminação ou rastrear peças individuais para ajudar em recalls de produtos. Outra área em que o blockchain tem potencial é o gerenciamento de identidades.
Contratos inteligentes podem ser programados no Blockchain, em que os eventos podem desencadear ações — por exemplo, com o pagamento sendo liberado quando as mercadorias são recebidas.
“O blockchain permanece imaturo para implantações corporativas devido a uma variedade de questões técnicas, incluindo baixa escalabilidade e interoperabilidade. Apesar desses desafios, o potencial significativo de interrupção e geração de receita indica que as organizações deveriam começar a avaliar o Blockchain, mesmo que não prevejam a adoção agressiva das tecnologias no curto prazo”, explica o analista dp Gartner.
10. Segurança de Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina continuarão sendo aplicados para aprimorar a tomada de decisão humana em um amplo conjunto de casos de uso.
Embora isso crie grandes oportunidades para permitir a hiperautomação e alavancar coisas autônomas para gerar transformação nos negócios, cria novos desafios significativos para a equipe de segurança e os líderes de risco, com um aumento maciço em pontos de ataque em potencial trazidos com a Internet das Coisas (IoT), Computação em Nuvem, microsserviços e sistemas altamente conectados em espaços inteligentes.
Os líderes de segurança e risco deveriam se concentrar em três áreas principais — proteger os sistemas de Inteligência Artificial, alavancar a Inteligência Artificial para aprimorar a defesa de segurança e antecipar o uso nefasto de Inteligência Artificial pelos cibercriminosos.
Fonte: http://bit.ly/36keEJy