Autor admin_rs

Não se pode pensar a Inteligência Artificial como uma solução divorciada da plataforma de software de uma corporação. “A integração precisa acontecer nos negócios, nos processos e na tecnologia para se ter o resultado”, advertiu em entrevista à CDTV, do portal Convergência Digital,o presidente da SAP para América Latina e Caribe, Claudio Muruzabal, durante o SAP Forum, que acontece em São Paulo.

Muruzabal observa que, hoje, o pacote de gestão empresarial tem uma missão diferenciada nos negócios. “Ele só funciona se abraçar a automatização nas empresas”, diz. E reforça: se antes implementar um ERP era um esforço de dois a quatro anos e muito mais técnico do que pessoal, atualmente houve uma inversão. “O grande momento é dos projetos curtos. O ERP precisa ser um projeto curto. O passado ficou no passado”.

Um estudo global da SAP revela que, embora 84% das companhias globais afirmem que a transformação digital é fundamental para sua sobrevivência nos próximos cinco anos, apenas 3% delas completaram os esforços de transformação em toda a empresa. O relatório também aponta que mais de metade das empresas na América Latina e no Brasil esperam aumentar seu faturamento entre 2017 e 2018, mas têm consciência de que, nos próximos dois anos, a velocidade das mudanças no mercado deve aumentar, gerando uma necessidade de acelerar também o “go to market”.

Ainda no país, 56% das empresas brasileiras esperam um crescimento de receita de 5,1% a 10% a partir da transformação digital já a partir do próximo ano. E 51% delas querem acelerar o mercado. “A transformação digital avança e muito na região. As empresas precisam aumentar a receita”. Assistam a entrevista com o presidente da SAP para a América Latina e Caribe, Claudio Muruzabal.

O levantamento da SAP, feito com 3000 entrevistados em 19 países, as empresas investem mais em Big Data and Analytics (63%), Plataformas de segurança (59%), Mobile (51%), Cloud (50%), Iot (45%), nos próximos dois anos elas investirão prioritariamente em Big Data and Analytics (78%), Cloud (61%), Plataformas de segurança (58%), IoT (53%), Mobile (44 %), Aprendizado de Máquinas / AI (29%). Como desafio às iniciativas de transformação digital no Brasilsão a falta de liderança (24%), falta de gerenciamento (19%) e de habilidades na força de trabalho (16%).

Fonte: Convergência Digital

Para fazer a implementação de dispositivos conectados funcionar adequadamente e entregar valor de negócio,a TI deve integrar completamente esses produtos a plataformas de IoT, cloud e aplicativos móveis, assim como a sistemas de CRM, Procurement e Field Service

Produtos conectados à Internet das Coisas (IoT) estão se proliferando rapidamente. Isso inclui uma gama de aparelhos domésticos e equipamentos industriais, englobando de máquinas de lavar prato inteligentes a bombas industriais. Para fazer a implementação de dispositivos conectados funcionar adequadamente e entregar valor de negócio, equipes de TI devem integrar completamente esses produtos a plataformas de IoT, cloud e aplicativos móveis, assim como várias aplicações importantes do negócio, como CRM, Procurement e Field Service, afirma o Gartner. E identificar quais formas de integração são necessárias para um produto conectado à IoT é o primeiro e mais importante passo para essa revolução.

“Alcançar a integração completa para ativos conectados à IoT é provavelmente mais desafiador do que você pensa, porque envolve muitos terminais diferentes da TI”, diz Benoit Lheureux, Vice-Presidente de Pesquisas do Gartner. “Além dos terminais de IoT em si, esses ativos podem precisar ser conectados a um gateway de IoT, que agrega os dados de sensores e os envia para uma plataforma de IoT que possa fornecer os recursos de TI necessários para administrar o consumo de dados, Analytics, entre outros”, diz Lheureux.

A infraestrutura de IoT pode precisar ser conectada a um aplicativo móvel para controle fácil das aplicações corporativas que já gerenciam processos empresariais existentes que a IoT pode melhorar e, em muitos casos, também a parceiros externos no ecossistema da organização.

Outro aspecto-chave para a integração de um novo produto é identificar e preencher lacunas de capacidade da IoT. “Muitas companhias, mas não todas, terão algumas tecnologias e habilidades de que precisam para se beneficiar ao máximo das implementações de IoT”, diz Lheureux. “É crucial qualificar as expectativas em torno de uma implementação e assegurar que ela entregará os benefícios esperados”, explica.

A falta de conhecimento, no entanto, não significa que um projeto de IoT não possa acontecer. Como alternativa ao “faça você mesmo”, muitas organizações caminham em direção à IoT por meio de ofertas integradas de provedores de serviço gerenciado de IoT, fornecedores de plataformas de IoT, provedores de serviços de comunicação e MVNOs (Mobile Virtual Network Operators, ou Operadores Móveis Virtuais).

Para ajudar a consolidar o conceito de integração de IoT em um exemplo do mundo real, basta imaginar uma companhia de trens. O CEO (Chief Executive Officer) quer gerar melhores resultados financeiros para os acionistas em 2018 e reuniu o conselho para discutir áreas-chave para crescimento e diminuição de custos.

O CIO (Chief Information Officer) tem interesse em mostrar que o departamento de TI pode gerar novo valor e economia, sugerindo examinar se algum processo viabilizado pela tecnologia poderia aumentar a eficiência e reduzir os custos de manutenção de trens – um dos custos primários do negócio. Esse executivo se responsabiliza pelo projeto e trabalha com liderança interna para identificar um robusto conjunto de casos de uso de IoT e modelos financeiros que se relacionem à otimização da manutenção de trens.

No coração dessa transformação digital está a mudança de operações de manutenção de uma programação que atribui reparos a trens baseada em por quanto tempo uma peça está em uso ou o quão longe o trem viajou. O novo sistema é fundamentado em indicadores de vida e saúde que refletem mais precisamente as condições em tempo real de componentes essenciais do trem.

A arquitetura básica para um sistema como esse envolve a colocação de sensores de IoT para medir a performance de componentes essenciais dos trens, como as portas e os freios. Esses terminais de IoT enviam os dados de performance para uma API (Application Programming Interface, ou Interface de Programação de Aplicações) que agrega os dados e os conectam a uma nova plataforma de aplicação de IoT rodando em uma Nuvem Privada. A nova plataforma de IoT conecta um sistema ERP existente – novamente por meio de uma API – para gerenciar os processos de negócio associados com a manutenção dos trens.

Esse método é minimamente invasivo, porque aplicações e processos antigos que respondiam a ações requeridas para times de manutenção, como “troque as pastilhas de freio do trem” ou “cheque os rolamentos das portas”, ainda estão em funcionamento.

A diferença crucial, no entanto, é que as mesmas ações de manutenção agora são desencadeadas de forma dinâmica por novas informações contextuais sobre cada ativo do trem baseadas nos sensores de IoT. Consertos são realizados quando necessário, não com base em uma programação. Isso reduz reparos desnecessários, identifica e elimina falhas que podem não ser percebidas em uma programação tradicional baseada em tempo, permite uma melhor gestão dos recursos de manutenção e aquisições, além de resultar em trens com melhor manutenção e por um menor custo.

Fonte: CIO

Criar um ambiente no qual o cliente é capaz de reconhecer medidas de segurança rigorosas, sem ter ou notar obstáculos para realizar transações com flexibilidade e em diferentes plataformas, promove a fidelização e estimula o crescimento dos negócios

A expressão omnichannel é velha conhecida no setor financeiro, porém há ainda uma dificuldade em fazer a transição da teoria para a prática. Com mais pessoas utilizando diversos dispositivos em suas rotinas diárias, especialmente em operações bancárias, é preciso que os bancos adotem uma ampla abordagem em todos os canais, caso contrário correm o risco de serem ultrapassados pela concorrência.

Em primeiro lugar, é importante definir exatamente o que queremos dizer com a expressão “banco omnichannel“. Em sua essência, refere-se a uma abordagem centrada no cliente que independe do canal utilizado para a interação.

Como exemplo, podemos considerar um cliente que inicia um processo de pedido de empréstimo por meio do notebook, dispositivo móvel ou mesmoindo até a agência. No atual cenário, este cliente não poderia alternar entre os canais facilmente, depois de dar início ao processo. Porém, com uma abordagem omnichannel esse cliente poderá iniciar seu pedido em um notebook, fazer perguntas por telefone e, em seguida, finalizar o processo em seu dispositivo móvel. Além de poder consultar suas contas, transações e informações de qualquer lugar, a qualquer momento, utilizando o dispositivo de sua escolha, sem eventuais problemas técnicos e sem precisar repetir diversas vezes seus dados do banco e/ou pessoais em cada interação.

Parte importante desta questão é o cuidado com a integração dos canais digitais acessados por meio de dispositivos móveis, que já passaram de tendência e caíram de vez no gosto dos clientes dos bancos. De acordo com a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária divulgada pela Federação Brasileira de Bancos, em 2016 o mercado financeiro experimentou uma alta de 96% das transações bancárias em mobile banking, um total de 21,9 bilhões, em 2015 este montante foi de 11,2 bilhões, quase o dobro.

Além disso, de acordo com a pesquisa a evolução das transações por preferência do usuário também mostra alta de operações sem movimentação financeira nas agências, sinalizando mudança de perfil do canal para o atendimento consultivo.

As organizações precisam compreender o que significa colocar em prática uma estratégia omnichannel, trata-se de uma transformação que impactará todos os aspectos de seus negócios, porém se for bem-sucedida os resultados serão o incremento de receita e a fidelização dos clientes.

Para que os bancos possam obter êxito em suas iniciativas omnichannel é essencial seguir quatro passos:

Promova a modernização: As instituições financeiras estão se empenhando para desenvolver um ponto de vista holístico “centrado no cliente” que mantenha um perfil consistente do cliente, independentemente do produto financeiro em questão. No entanto, os sistemas legados que muitos bancos utilizam são um empecilho para o sucesso desta estratégia, isso porque muitas vezes este legado opera em segmentos específicos e para superar esse impasse, é necessário adotar uma estrutura tecnológica completamente aberta. Esta é uma oportunidade para os bancos explorarema tecnologia para modernizar seus sistemas, sem a necessidade de reformular toda a sua rede ou infraestrutura existente.

 De olho no Big Data:Outra questão importante é o potencial da análise avançadade dados, uma imensa oportunidade para as instituições financeiras. Ao explorar o Big Data, as empresas podem ter a perspectiva necessária para proporcionar experiência de maior valorpara seus clientes, fortalecer os métodos de prevenção contra fraudes e roubo de identidades, desenvolver programas de fidelidade e produtos mais direcionados, ou até mesmo adotar a inteligência artificial para prever certos comportamentos dos clientes. O Big Data também é uma ferramenta poderosa para prestar assistência em decisões de investimento, pois pode ajudar os bancos a se manterem um passo à frente de tendências, oportunidades e ameaças existentes no mercado. Os bancos devem levar em conta esses dados e ter um plano para tirar proveito deles.

Integrar toda a infraestrutura:Um ecossistema omnichannel de sucesso terá de considerar e integrar todas as camadas da infraestrutura (middleware), além de precisar de uma combinação de nuvens privadas, que os bancos utilizam para garantir segurança máxima dos dados e nuvem pública, que permite maior flexibilidade e menor limitação de acesso e armazenamento de dados menos sensíveis.

Garantir a segurança cibernética:Por fim, é importante contar com medidas de segurança para cada aspecto das transações. Além da identificação e da verificação vista pelo cliente ao utilizar algum produto ou serviço financeiro, a infraestrutura omnichanneldeve incluir também a segurança dosdata centers, redes, plataformas e aplicativos, serviços de firewall de última geração e de proteção contra os ataques de negação de serviços (DDOS). Além de tudo isso, novas tecnologias como microssegmentação baseada em identidade e criptografia podem ajudar os bancos a fortalecer a segurança cibernética, criando micro segmentos dentro da rede da organização que podem ser acessados somente por usuários autorizados, desta forma aqueles sem autorização sequer conseguem identificar a existência deste segmento, uma camada extra de segurança que vai além do firewall.
Ao criar um ambiente no qual o cliente é capaz de reconhecer medidas de segurança rigorosas, sem ter ou notar obstáculos para realizar transações bancárias com flexibilidade e em diferentes plataformas, os bancos poderão fortalecer o relacionamento com seus clientes, promover a fidelização e estimular o crescimento dos negócios.

 Fonte: CIO

Para saber como se prevenir de roubo de dados é importante primeiro entender as diferentes formas de roubos

Na série mais popular da HBO, “Game of Thrones”, diversas famílias seguem a busca pelo poder de governar os Sete Reinos. Da mesma forma que o personagem Daenerys Targaryen lidera seu exército (e seus dragões) e se prepara para a batalha, e que Cersei Lanniester reivindica o Trono de Ferro, por ser a única rainha verdadeira, vazamentos de informação ameaçam seus destinos.

Em um exemplo de vida imitando a arte, hackers roubaram recentemente 1,5 terabyte de dados da HBO, incluindo episódios completos de séries populares, como “Ballers” e pelo menos um script dos próximos episódios de “Game of Thrones”. Os ladrões também roubaram documentos internos da empresa e informações dos funcionários da HBO. Alguns desses dados já foram compartilhados online.

Mas a HBO não foi a única vítima. As manchetes estão cheias de companhias que tiveram dados e informações roubadas, incluindo dados dos clientes, de funcionários, sobre produtos confidenciais, entre uma lista infindável de violações.

Para saber como se prevenir de roubo de dados, como o ataque à HBO, é importante primeiro entender as diferentes formas de roubos. A violação de dados pode ser física ou digital. O vazamento físico acontece quando alguém (funcionário ou não) transfere os dados corporativos para um USB e sai da empresa com as informações, ou quando alguém transfere arquivos através de uma rede não autorizada.

Uma invasão ‘sobre os fios’ ou over the wire aos dados de uma empresa pode ocorrer em vários graus de complexidade, duração e esforço. Exploits que dão acesso a conteúdos empresariais roubados podem ser tão simples quanto tirar proveito de medidas de segurança fracas.

Outros métodos usados para roubar dados incluem spear-phishing ou profundo acesso à rede da corporação ou à conexão de subsidiadas ou de parceiros. Se o principal ataque acontece através de um intermediário ou um sistema comprometido, há um fator delicado que o invasor pode considerar ao definir o nível de extração de dados. Quanto mais longa for a invasão, maior é chance de ser descoberto ou perder acesso sem aviso devido a atualizações do sistema comprometido. De qualquer maneira, se o invasor enviar uma grande quantidade de dados muito rápido pode levantar suspeitas e gerar alertas em soluções de segurança.

Então como as companhias podem evitar que estes tipos de violações aconteçam?

Quando se trata de prevenir violações e vazamento de informações, análises e clareza são fundamentais e podem ajudar a detectar a extração de dados. Soluções de telemetria detalhada e com boas análises são a chave para o monitoramento de tráfego de dados que estão saindo da rede e também podem detectar fluxos/comportamentos fora do padrão. A partir daí, eles alertam sobre o que está acontecendo e agem para interromper as atividades maliciosas.

Quando acontece uma extração rápida dos dados de uma rede, o administrador de TI pode utilizar soluções de segurança que estabelecem regras que interrompem o tráfego em situações extremas ou estabelecer preventivamente políticas que limitam o fluxo de dados. Além disso, sistemas com Prevenção de Perda de Dados (DLP) que utilizam Protocolo de Adaptação de Conteúdo (ICAP) para conectar à rede também contribuem para prevenir a extração de dados não-autorizados.

Portanto, procure por ferramentas que possam analisar a rede em tempo real, mesmo o tráfego criptografado, porque como diz Cersei “quando você está no jogo dos tronos, ou você ganha ou morre”.

Fonte: CIO

E por qual motivo Design Thinking, Service Design, Design Interativo e User Experience se tornaram questões-chave par corporações que buscam inovação para as empresas?

John Maeda está para o design como Warren Buffet está para as finanças. A definição foi dada no início deste ano pela revista americana Wired, que tratou do mais recente relatório sobre design e inovação produzido por Maeda. O presidente da Rhode Island School of Design e ex-professor do MIT citou, entre outros aspectos, a promoção de designers para cargos de alto escalão em empresas como McKinsey e IBM e a adoção da disciplina de design thinking nas principais universidades do mundo como evidências da importância do tema.

Mas por que termos como design de serviços, design de interação, design thinking e user experience (UX) são tão importantes para as empresas hoje em dia? A resposta passa por colocar o consumidor em primeiro plano, aperfeiçoando o serviço entregue a ele, e reduzir custos para tornar a empresa mais eficiente. É o que chamamos de cultura corporativa guiada pelo design. Isso, vale ressaltar, em um cenário macro em que a busca para se tornar mais digital é crucial para qualquer ramo de atividade.

Para ilustrar essas questões, recorro ao turismo e toda sua cadeia de serviços, transformada radicalmente na última década. O Airbnb é de 2008. O TripAdvisor se consolidou entre 2004 e 2005, assim como o Booking.com e os sites de comparação de preço de passagens aéreas. Ainda tem o Google Maps, também dessa mesma época. Depois veio o Google Translate. Hoje vemos acontecer uma revolução nos meios de pagamentos e na forma como se pode comprar moeda estrangeira sem ser numa corretora tradicional. Difícil é lembrar dos travelers checks, dos guias impressos e, claro, das agências de viagens.

Existem diversos outros exemplos e você certamente em poucos segundos já pensou em alguns. Agora reflita no que essas mudanças têm em comum. Todas facilitam a vida do consumidor através de um serviço digital mais amigável, desenhado para primeiro satisfazê-lo e então gerar receitas para a empresa. Uma mudança de mind setpregada há tempos por Maeda e outras autoridades do design digital. “O design não é apenas estética, trata-se de ganhar relevância no mercado e obter melhores resultados”, diz ele.

Isso não significa ignorar serviços e produtos eficientes que foram desenhados há décadas. Mas sim de que temos uma nova geração de designers mais preparada para mesclar tecnologia e negócios com maior agilidade, levando à inovação ao centro das estratégias corporativas, independente da área de atuação da empresa.

Esse entendimento leva o design a diversas áreas dentro de uma empresa. Na pesquisa por produtos e serviços, busca a melhor relação com os consumidores, como se fosse um termômetro do que pode ganhar escala no mercado. Isso se dá com produtos já em circulação, via service design, ou então em projetos que estejam no pipeline de lançamentos da corporação, através de pesquisas etnográficas e experiências. Internamente, as empresas também podem aperfeiçoar processos e criar fluxos de trabalho que privilegiem a inovação via uma espécie de business design.

A ficha dos tomadores de decisão está caindo cada vez mais para a necessidade de construir uma nova empresa. Hoje, segundo pesquisa recente da Deloitte com mais de 10 mil empresas, apenas 14% dos entrevistados se dizem satisfeitos com a hierarquia corporativa tradicional para a definição e execução de estratégias. Um indicativo que certamente responde à pergunta do início do texto. É por isso que se fala tanto Design de Serviços, Design de Interação, Design Thinking e User Experience (UX).

Fonte: CIO

A previsão para o mercado de Internet das Coisas (IoT) é de crescimento, segundo o Gartner, já que os dispositivos conectados estão se proliferando cada vez mais. Isso inclui uma gama de aparelhos domésticos e equipamentos industriais, englobando de máquinas de lavar prato inteligentes a bombas industriais. Para fazer a implementação de dispositivos conectados funcionar adequadamente e entregar valor de negócio, equipes de TI devem integrar completamente esses produtos a plataformas de IoT, Nuvem e aplicativos móveis, assim como várias aplicações importantes do negócio, como CRM, Procurement e Field Service.

Identificar quais formas de integração são necessárias para um produto conectado à IoT é o primeiro e mais importante passo para essa revolução. “Alcançar a integração completa para ativos conectados à IoT é provavelmente mais desafiador do que você pensa, porque envolve muitos terminais diferentes da TI”, diz Benoit Lheureux, Vice-Presidente de Pesquisas do Gartner. “Além dos terminais de IoT em si, esses ativos podem precisar ser conectados a um gateway de IoT, que agrega os dados de sensores e os envia para uma plataforma de IoT que possa fornecer os recursos de TI necessários para administrar o consumo de dados, Analytics, entre outros”, diz Lheureux.

A infraestrutura de IoT pode precisar ser conectada a um aplicativo móvel para controle fácil das aplicações corporativas que já gerenciam processos empresariais existentes que a IoT pode melhorar e, em muitos casos, também a parceiros externos no ecossistema da organização.

Outro aspecto-chave para a integração de um novo produto é identificar e preencher quaisquer lacunas de capacidade da IoT. “Muitas companhias, mas não todas, terão algumas tecnologias e habilidades de que precisam para se beneficiar ao máximo das implementações de IoT”, diz Lheureux. “É crucial qualificar as expectativas em torno de uma implementação e assegurar que ela entregará os benefícios esperados”, explica.

A falta de conhecimento, no entanto, não significa que um projeto de IoT não possa acontecer. Como alternativa ao “faça você mesmo”, muitas organizações caminham em direção à IoT por meio de ofertas integradas de provedores de serviço gerenciado de IoT, fornecedores de plataformas de IoT, provedores de serviços de comunicação e MVNOs (Mobile Virtual Network Operators, ou Operadores Móveis Virtuais).

Estudo de caso: utilizando a IoT para reduzir o custo de manutenção de trens

Para ajudar a consolidar o conceito de integração de IoT em um exemplo do mundo real, basta imaginar uma companhia de trens. O CEO (Chief Executive Officer) quer gerar melhores resultados financeiros para os acionistas em 2018 e reuniu o conselho para discutir áreas-chave para crescimento e diminuição de custos.

O CIO (Chief Information Officer) tem interesse em mostrar que o departamento de TI pode gerar novo valor e economia, sugerindo examinar se algum processo viabilizado pela tecnologia poderia aumentar a eficiência e reduzir os custos de manutenção de trens – um dos custos primários do negócio. Esse executivo se responsabiliza pelo projeto e trabalha com liderança interna para identificar um robusto conjunto de casos de uso de IoT e modelos financeiros que se relacionem à otimização da manutenção de trens.

No coração dessa transformação digital está a mudança de operações de manutenção de uma programação que atribui reparos a trens baseada em por quanto tempo uma peça está em uso ou o quão longe o trem viajou. O novo sistema é fundamentado em indicadores de vida e saúde que refletem mais precisamente as condições em tempo real de componentes essenciais do trem.

A arquitetura básica para um sistema como esse envolve a colocação de sensores de IoT para medir a performance de componentes essenciais dos trens, como as portas e os freios. Esses terminais de IoT enviam os dados de performance para uma API (Application Programming Interface, ou Interface de Programação de Aplicações) que agrega os dados e os conectam a uma nova plataforma de aplicação de IoT rodando em uma Nuvem Privada. A nova plataforma de IoT conecta um sistema ERP existente – novamente por meio de uma API – para gerenciar os processos de negócio associados com a manutenção dos trens.

Esse método é minimamente invasivo, porque aplicações e processos antigos que respondiam a ações requeridas para times de manutenção, como “troque as pastilhas de freio do trem” ou “cheque os rolamentos das portas”, ainda estão em funcionamento.

A diferença crucial, no entanto, é que as mesmas ações de manutenção agora são desencadeadas de forma dinâmica por novas informações contextuais sobre cada ativo do trem baseadas nos sensores de IoT. Consertos são realizados quando necessário, não com base em uma programação. Isso reduz reparos desnecessários, identifica e elimina falhas que podem não ser percebidas em uma programação tradicional baseada em tempo, permite uma melhor gestão dos recursos de manutenção e aquisições, além de resultar em trens com melhor manutenção e por um menor custo.

Fonte: CanalTech

E como o profissional deve se preparar para atender às novas demandas?

A adoção da Transformação Digital pelas empresas, baseada na melhor experiência do cliente, trouxe um impacto na carreira dos profissionais de Tecnologia da Informação. A tendência do digital veio para atender um novo perfil de cliente, mais imediatista e dinâmico e que, portanto, exige um atendimento mais ágil e customizado, impactando inclusive naquele que o atende.

Em outras palavras, a dinâmica, que antes conduzida com entregas de longo prazo, hoje precisa dar lugar a entregas ágeis e que atendam rapidamente a demanda de inovação do mercado. E como o profissional deve se preparar para atender este novo perfil de consumo?

Neste primeiro artigo da série, a proposta é mostrar que o cenário está mudando ano a ano e com certa dificuldade de previsibilidade, pois a inovação tem a característica de círculos mais curtos. Levando em consideração este estigma, os profissionais devem buscar especialização de curta duração que abordem novas capacidades e tecnologias. É diferente da formação que estávamos acostumados no século XX. Hoje, uma especialização de dois anos já corre o risco de se tornar obsoleta antes mesmo de sua conclusão, impedindo o profissional de testá-la no mercado de trabalho.

A exemplo das metodologias de desenvolvimento atuais, como o Agile, no qual o desenvolvimento é realizado por etapas e testado constantemente, o profissional também deve buscar qualificações curtas e constantes para atender rapidamente a demanda vigente no momento, ou seja,  é preciso estar adaptado ao mercado de trabalho e preparado para atender a demanda do cliente.

Ou seja, não é preciso deixar de lado seu conhecimento adquirido ao longo dos anos, mas somar a essa bagagem as necessidades do negócio atendido. Por exemplo, um arquiteto deve unir sua experiência na criação de uma maquete física para transformá-la numa versão virtual.

E o profissional de TI? Esse deve se inteirar das demandas dos segmentos em que atua para buscar a especialização rapidamente. Quem não se requalificar, não conseguirá se manter no mercado. E, qual a responsabilidade das empresas nessa jornada de transformação em ritmo acelerado?

A maioria das empresas toma decisões com base no ROI, mas no caso da inovação, fica difícil quantificar o retorno sobre o investimento e, por isso, acabam deixando o tema apenas na agenda. Porém, uma boa saída é criar grupos de discussão para promover programas de transformação digital e, posteriormente, colocá-los em prática.

Quando se fala em Transformação Digital, todos pensam na tecnologia em si, mas se esquecem do impacto que ela traz na vida das pessoas. Mais do que nunca, estamos vendo um cenário de humanização e customização da tecnologia, no qual o usuário pode se sentir único. A experiência do usuário mudou e isso exige novos perfis profissionais de atendimento.

A academia ainda tem seu papel nas especializações, mas as circunstâncias exigem que elas sejam aprimoradas constante e rapidamente, enquanto as empresas discutem e as testam para melhorar a experiência do usuário. Quem vem nessa jornada? Juntos, academia, empresas e profissionais podem construir e prover uma experiência única para essa geração tão exigente e sob demanda. O tema é complexo e merece novas discussões que serão abordadas em outros artigos que tratam do tema. Até lá!

Fonte: CIO

Iniciado este mês, o período de testes permite que as empresas se preparem antes do envio obrigatório dos eventos – cuja primeira onda está programada para o dia 1º de janeiro de 2018

Com a liberação do acesso ao ambiente de testes do eSocial a empresas de todos os segmentos desde o dia 1º de agosto, muitas dúvidas em relação ao envio dos dados para o ambiente de homologação têm surgido.

O período de testes permite que as empresas se preparem antes do envio obrigatório dos eventos – cuja primeira onda está programada para o dia 1º de janeiro de 2018. Muitos gestores têm nos questionado sobre o procedimento a ser executado no envio de dados e, por isso, resolvemos listar alguns esclarecimentos e orientações quanto a ambientação com termos e processos que irão utilizar no dia a dia. A ideia é ajudar os gestores a se acostumar com novos termos e processos que passarão a usar.

Lembre-se: O eSocial não disponibilizará ambiente de testes no formato web (com interface) como temos hoje no acesso do empregador doméstico. Para realização de testes, as empresas deverão utilizar sistemas próprios, que farão a comunicação com o eSocial via Web Service, conforme orientações para desenvolvedores na área de Produção Restrita.

Entenda o que fazer antes de enviar eventos:

1. Qualificação cadastral dos colaboradores: validar informações básicas (como CPF, PIS, Data de Nascimento e o Nome completo e correto dos colaboradores) vai evitar muitos problemas no momento da transição, sem contar que vai atualizar todos os dados do quadro de funcionários da empresa.

2.Saneamento da base de dados: os dados a serem enviados devem estar de acordo com a situação atual dos colaboradores e com as tabelas-padrões disponibilizadas pelo eSocial. Essa etapa deverá ser tratada de forma minuciosa, pois o envio de dados desatualizados ou inconsistentes poderá gerar problemas futuros. Para saber mais, acesse esse conteúdo, disponibilizado no site da Senior. 

Saiba quais eventos enviar primeiro:

1. S-1000: neste evento são fornecidas as informações do empregador/contribuinte/órgão público e nossa recomendação é que os demais eventos sejam enviados apenas após a validação deste.
2. Eventos iniciais e de tabelas: são aqueles responsáveis por informações que validarão os eventos periódicos e não periódicos, utilizados como base para compor informações dos outros eventos do eSocial, como o S-1010, S-1020, S-1030 e s-1050, entre outros. Nesse momento, caso existam divergências entre a base de dados do cliente e o esperado pelo ambiente do governo, o usuário deverá providenciar os ajustes necessários antes de dar continuidade no processo de envio dos demais eventos.
3. S-2100: este evento refere-se ao Cadastramento Inicial do Vínculoe, com a publicação da versão 2.3 do eSocial, será substituído pelo evento S-2200 – Cadastramento inicial do vínculo e admissão/ingresso de trabalhador. Enquanto a mudança não acontece, o ambiente do Governa segue validando o evento S-2100.
4. Demais eventos periódicos e não periódicos: uma vez que a base das informações já foi enviada e validada, todos os demais eventos periódicos e não periódicos, como o S-1200, S-1210, S-2206, S-2210, S-2230, entre outros, podem ser enviados.
5. S-1299: este evento tem por finalidade informar o encerramento da transmissão dos eventos periódicos em determinado período de apuração.
6. S-1295: este evento será liberado apenas naversão 2.3 do eSocial e foi criado como solução de contingência para o caso de a empresa não conseguir fazer o fechamento dos eventos periódicos por meio do S-1298, que deverá ser utilizado para reabrir um movimento de um período já encerrado.
7. Eventos totalizadores: após o envio dos eventos periódicos, ocorrem os eventos totalizadores S-5001, S-5002, S-5011, S-5012que são os de retorno ao contribuinte e permitem a conferência de encargos.

A execução dessas etapas poderá ajudar no processo de envio dos eventos, mas cabe a cada gestor identificar as necessidades de acordo com a realidade existente.

Por isso, atenção 

1. Procure manter seu sistema sempre atualizado. Dessa forma, é possível garantir o preenchimento completo das informações e a geração correta dos dados a serem enviados nos eventos do eSocial.

2. O acesso ao eSocialpoderá ocorrer via Certificado Digital (CD) – uma assinatura com validade jurídica que funciona como uma identidade virtual, permitindo a identificação segura e inequívoca do autor de uma mensagem ou transação feita em meios eletrônicos. O CD pode ser solicitado no site das Autoridades Certificadoras e os tipos mais comercializados são o A1 (tem validade de um ano e é armazenado no computador) e o A3 (tem validade de até 5 anos, sendo armazenado em cartão ou token criptográfico). Para a emissão do CD, é necessário que um gestor da empresa solicitante vá pessoalmente a uma autoridade de Registro da Autoridade Certificadora para validar os dados preenchidos na solicitação.

Fonte: CIO

Porque é preciso assegurar a ética e a responsabilidade no uso das novas tecnologias

A crescente aplicação da Inteligência Artificial no mundo dos negócios torna essencial a adoção de princípios sólidos que assegurem a ética e a responsabilidade no uso dessas novas tecnologias. Quem faz o alerta é Kriti Sharma. Escolhida para integrar a lista dos “30 abaixo dos 30” da revista Forbes, a executiva de apenas 29 anos é vice-presidente global de Bots e Inteligência Artificial da Sage.

Com base nesse pensamento, a Sage estabeleceu cinco princípios, que passam a nortear toda atuação da companhia nesse segmento, agora reunidos no documento “A Ética do Código: 5 princípios éticos para desenvolver Inteligência Artificial para negócios”. 

São eles:

1. IA deve refletir a diversidade de seus usuários
   Precisamos criar inteligência artificial que seja diversa em sua origem. Como comunidade industrial e tecnológica, temos de desenvolver mecanismos efetivos para barrar o preconceito e qualquer sentimento adverso que possam ser assimilados pela IA, de forma a assegurar que ela não irá perpetuar estereótipos. A não ser que tenhamos equipes, bases de dados e design cuja natureza seja a diversidade, estamos sob risco de repetir a desigualdade que marcou revoluções passadas.
2. IA deve ser responsável, assim como seus usuários
   Nós aprendemos que os usuários estabelecem um relacionamento com a IA e começam a confiar na mesma após algumas poucas interações. Com a confiança, vem a responsabilidade. A IA precisa ser responsabilizada por suas ações e decisões, como se fosse um ser humano. Não se pode permitir que a tecnologia fique inteligente ao ponto de não ser responsável. Não aceitamos esse tipo de comportamento de outras profissões especializadas. Então, por que a tecnologia deveria ser a exceção?
3. Recompense a IA por “mostrar o seu funcionamento”
   Qualquer sistema de IA que aprenda com exemplos ruins pode acabar se tornando socialmente inadequado – temos que lembrar que a maior parte da IA de hoje não tem conhecimento do que está dizendo. Somente a ampla audição e a aprendizagem de diversas bases de dados resolverão isso.

Uma das abordagens é desenvolver um mecanismo de recompensa ao treinar a IA. As medidas de aprendizagem de reforço devem ser desenvolvidas não apenas com base no que AI ou robôs fazem para alcançar um resultado, mas também sobre como a IA e robôs se alinham com os valores humanos para atingir esse resultado particular.

4. O jogo da IA deve ser igual para todos
   Tecnologia de voz e robôs sociais fornecem novas soluções de acesso, especificamente para usuários desfavorecidos por problemas de visão, dislexia e mobilidade limitada. Nossa comunidade empresarial tecnológica deve acelerar o desenvolvimento desses recursos a fim de oferecer condições igualitárias e ampliar os talentos que temos, tanto nas profissões da área contábil quanto da tecnológica. 

5. IA substitui. Mas também deve criar.

O melhor caso de uso da IA é automação – atendimento ao cliente, fluxo de trabalho e processos baseados em regras são os panoramas perfeitos nos quais a IA se revela.

A IA  aprende mais rápido que os humanos e é muito boa em tarefas repetitivas, do dia-a-dia.  E, no longo prazo, é mais barata que os humanos. Haverá novas oportunidades criadas pela robotização de tarefas e temos que treinar as pessoas para essa perspectiva – permitindo que elas possam se concentrar naquilo em que são boas, construindo relacionamentos e cuidando dos clientes. Sem jamais esquecer a necessidade de empatia humana nas profissões centrais como aplicação da lei, cuidados, proteção e complexas tomadas de decisão.

Kriti explica que o estabelecimento de critérios claros nesse sentido mostra-se fundamental para proteger usuários e garantir segurança e confiabilidade dessas ferramentas. É ainda um caminho para que essas soluções sejam inclusivas e expressem a diversidade de seus usuários.
Fonte: CIO

É fácil entrar na onda da AI e se sentir compelido a agir simplesmente porque a concorrência está fazendo isso, mas não é possível preparar as empresas para o futuro de uma tacada só

Como muitas inovações, a inteligência artificial surgiu à vista do público primeiramente como ficção científica. “Frankenstein”, de Mary Shelley, ” Robôs Universais de Rossum”, de Karel Capek (de onde surgiu a palavra “robô”) e outras obras conceberam seres artificiais com a capacidade de pensar como humanos. 

Hoje, o crescimento exponencial do poder da computação está dando vida a essas e outras imaginações: de carros que dirigem sozinhos a assistentes inteligentes, redes de auto aprendizagem e dezenas de outras aplicações menos glamourosas, mas não menos importantes. E ainda estamos nos primórdios. 

A Inteligência Artificial é a próxima onda de transformação da tecnologia, e nenhum executivo de negócios pode se dar ao luxo de ignorá-la. De acordo com o Gartner, os agentes inteligentes facilitarão 40% das interações móveis até 2020. O mercado para soluções cognitivas e de AI apresentará uma taxa de crescimento anual composta de 55,1% entre 2016 e 2020, segundo o IDC, passando de quase 8 bilhões de dólares em receitas para 47 bilhões. No Estudo de Tendências Globais da Tata Consultancy Services (TCS) sobre Inteligência Artificial, mais de 150 das maiores corporações gastaram em média 150 milhões de dólares cada uma em iniciativas de AI em 2015. 

No entanto, pode ser difícil ter uma sólida compreensão do que é a AI exatamente e como ela pode ajudar sua empresa da melhor forma. Além de ser tecnologicamente complexa, a AI, como muitos dos produtos que gera, está evoluindo e mudando rapidamente. É, ao mesmo tempo, muito mais e muito menos do que qualquer promessa utópica ou visão distópica que costumam cercá-la. 

É vital que as empresas sejam lúcidas e estratégicas ao navegar neste novo cenário. Altos executivos estão sendo bombardeados — desde a sala de TI até a sala da diretoria — com perguntas e exigências sobre como eles estão acompanhando o tema e como pretendem avançar. É fácil entrar na onda da AI e se sentir compelido a agir simplesmente porque a concorrência está fazendo isso, mas não é possível preparar as empresas para o futuro de uma tacada só. 

Aqui oferecemos uma estrutura prática e realista de como pensar sobre a AI: 

1. AI é uma grande ideia. É preciso pensar pequeno.
   É fácil se prender a grandes visões de uma empresa transformada pela AI. Para a maioria das empresas, estamos longe dessa realidade. Os executivos devem ter um foco bem minucioso ao identificar problemas ou necessidades específicas que se beneficiariam mais da capacidade da AI, e não pensar se seria possível substituir metade de sua força de trabalho por bots, por exemplo.       

No mundo empresarial de hoje as aplicações mais bem-sucedidas de AI são muitas vezes aquelas voltadas para a resolução de problemas difíceis, mas bastante mundanos, com significativo retorno sobre o investimento. Considere, por exemplo, a classificação de um tíquete de suporte. Ao permitir o processamento maciço de dados de várias fontes, a AI pode transformar dados dos tíquetes de suporte em informações valiosíssimas para business intelligence. 

Ela também ajuda a pensar através do objetivo básico: ela está melhorando a produtividade na empresa? O atendimento ao cliente melhorou? Ou está expandindo seu potencial de mercado e de vendas? Uma única solução de AI não vai atender a todas essas necessidades 

2.  O algoritmo é o cérebro. Concentre-se nos dados, que são o sangue que irriga o cérebro.
   Com a capacidade da AI de relacionar e analisar armazenamentos de dados não estruturados (pense no feedback direto dos clientes, mais os comentários de mídia social), a ênfase deve estar em identificar e capturar os melhores dados possíveis de todas as fontes relevantes. 

As empresas sempre coletaram dados por meio de uma variedade de aplicações, como CRM, Business Intelligence e agora mídia social. Isso só vai crescer à medida que as fronteiras organizacionais se fundirem e o ecossistema se tornar mais inteligente com sensores, fábricas e cidades inteligentes, dispositivos conectados e outros. 

A boa notícia é que existem métodos e técnicas disponíveis que podem convincentemente armazenar esses dados, analisá-los e construir modelos de previsão em torno deles que vão aprender e melhorar. Quanto Melhores forem os dados, melhores serão os resultados. 

3.  A AI consiste em máquinas. Pense nas pessoas.
   Aplicações de AI bem-sucedidas não necessariamente substituem o trabalho humano por máquinas, mas aumentam e melhoram a colaboração entre ambos. 

Sim, certas tarefas feitas por pessoas agora, como a interação com o cliente de baixo nível, podem ser automatizadas por meio de bots ou outras aplicações de AI. De acordo com a Forrester, 25% de todas as tarefas serão destinadas a robôs de software, robôs físicos ou automação de autoatendimento ao cliente até 2019. Entretanto, o mesmo estudo afirma que 13,6 milhões de postos de trabalho serão criados usando ferramentas de AI durante a próxima década. 

A maximização das capacidades da AI gera uma necessidade de mais criação e organização de conhecimento pelas pessoas. Por sua vez, esse conhecimento alimenta as máquinas para ajudar a ensiná-las. A capacidade de uma máquina de ter cognição semelhante à humana requer enormes quantidades de dados e treinamento. Por exemplo, não basta fornecer um mapa do percurso a um carro autônomo. Um modelo computacional bem-sucedido incluiria o máximo de informações possível sobre a forma como um ser humano compreende um percurso, incluindo conhecimento sobre meios-fios, semáforos, obstáculos prováveis durante diferentes condições meteorológicas, detalhes da superfície da estrada e muito mais.     

Para que o sistema do carro tenha a capacidade de “raciocinar” e tomar decisões adequadas à medida que as circunstâncias surgirem e os erros sejam corrigidos, ele depende do recebimento de fluxos contínuos de dados. Todo esse “aprendizado” exige uma relação diferente entre máquina e homem, que deixa de ser um mero operador ou administrador para se tornar um professor contínuo. Isso, por sua vez, tem profundas implicações para a força de trabalho e a forma como é distribuída. 

4.  A AI está crescendo a uma velocidade vertiginosa. Bote o pé no freio.
   Apesar de inebriante, o elixir da análise de dados em massa pode levantar questões éticas e riscos para seus clientes e seus negócios. Não coloque essas questões de lado, nem as deixe para outras pessoas. A academia já está nos estágios iniciais do desenvolvimento de estruturas que podem ajudar. Pesquisadores da Carnegie Mellon University desenvolveram um Índice de Influência Quantitativa. Esse índice pode analisar o peso dado a um conjunto de fatores ao chegar a uma decisão da máquina. Por exemplo, o índice pode revelar o peso dado à faixa etária e à renda na tomada da decisão de concessão de um empréstimo. Tais estruturas podem tornar o funcionamento do sistema de AI muito mais transparente, responsável e ético. Esse desenvolvimento poderia facilitar o gerenciamento de mudanças e a aceitação dos sistemas de AI nas empresas.
5. É difícil quantificar o ROI da AI. Não se preocupe com isso.
   Você pode não saber o valor numérico das suas iniciativas de IA por algum tempo. Ela requer atenção e calibração contínuas. Crie outros marcadores de progresso, sucesso e fracasso, incluindo a capacidade de fazer novas coisas com a inteligência e uma análise prevista que a AI pode fornecer.  

Fonte: CIO