Tech Trends para 2020 e para o futuro

Recente artigo da Forbes Inc trouxe uma lista (suscinta, é verdade) das principais tendências tecnológicas para este início de década. Algumas parecem óbvias, mas há novidades mesmo entre as obviedades. Confira:

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Continuaremos a ver o avanço da IA no mundo corporativo. Um número crescente de profissionais terá que aprender a trabalhar com IA, aproveitando as facilidades que ela proporciona. Mas isso representa, também, desafios: muitos profissionais terão que se qualificar para abraçar novas funções, mais estratégicas e valiosas para a empresa.

HYBRID MULTICLOUD

Muitas organizações já estão adotando uma abordagem híbrida multicloud (misto de nuvem pública, nuvem privada e recursos locais). Os serviços são proporcionados por diferentes fornecedores, o que permite selecionar as melhores soluções, garante a flexibilidade e a independência. É o caminho. Em 2020, multicloud estará com tudo!

QUANTUM COMPUTING

Explicar como funciona envolveria conceitos da física quântica. Mas basta saber que essa tecnologia é a mais promissora para o futuro, e permitirá que máquinas resolvam problemas complexos impossíveis de serem solucionados pelos computadores tradicionais. Desde 2016 a IBM tem seu Quantum Computer em nuvem, para testes e desenvolvimento de aplicações, seja por empresas ou instituições de ensino. Em 2020 e nos próximos anos, veremos as conquistas desses primeiros desbravadores.

BLOCKCHAIN

Em 2019 a tecnologia ganhou adeptos em todo o mundo, principalmente entre instituições financeiras, de trade e de supply chain. A tendência é expandir para demais áreas e para empresas de todos os portes, ampliando a segurança de transações e troca de dados.

EGDE COMPUTING

Estamos vivendo os primórdios do Edge Computing – a análise dos dados fornecidos por sensores espalhados por milhares de equipamentos, de carros a geladeiras, de máquinas no chão de fábrica a eletrônicos. A ideia é buscar formas de analisar sem ter que enviar os dados ao datacenter, via cloud. E para isso, a tecnologia 5G será um ótimo recurso. Veremos progressos nessa seara!

COMPUTAÇÃO SUSTENTÁVEL

Dependemos de datacenters para tudo e eles, por sua vez, dependem de grandes quantidades de energia elétrica. Datacenters já representam 2% do consumo mundial de energia – e o número só tende a aumentar com as demandas de IA e de Big Data. Por isso, há pesquisas em curso para diminuir a conta.

Confira as tendências tecnológicas no texto completo, clicando aqui.

Sua empresa está preparada para esses avanços? Nós podemos te ajudar a chegar lá. É só entrar em contato, clicando aqui.

 


AIOps – O próximo passo na jornada digital

Artificial Intelligence for IT Operations, ou AIOps, vem sendo cada vez mais falado, principalmente entre aqueles que estão à frente dos desafios da transformação digital: da inclusão de modelos disruptivos de negócio, das mudanças culturais provocadas pelo DEVOps, da necessidade de implementar entregas no modelo ágil, sem contar a adoção de novas plataformas tecnológicas como cloud, containers, microsserviços e afins, bem como a avalanche de novas engrenagens de integração e entrega.

Dentro desse contexto, faz-se necessário compreender novos modelos que possam automatizar e garantir melhor e mais rapidamente as entregas desejadas de TI ao negócio. O AIOps vem como um direcionador desse futuro.

Como tudo que é muito novo, gera-se muito interesse, muitas dúvidas sobre o tema e entendimentos equivocados. Se quiser entender como essa abordagem toda foi amadurecendo ao longo do tempo, confira também este texto.

E O QUE É AIOps?

O termo foi criado pelo Gartner, que define AIOps como a aplicação de Machine Learning (ML) e ciência dos dados em problemas de operações de TI. As plataformas AIOps combinam Big Data e funcionalidades de ML para aprimorar e substituir parcialmente todas as principais funções das operações de TI, incluindo disponibilidade e monitoramento de performance, correlação e análise de eventos, e gerenciamento e automação de serviços de TI.

 

A intenção do AIOps para o universo TI é produzir insights que possam ampliar a Análise de Performance - desempenho, consumo de recursos, disponibilidade; Automação - análise de causa-raiz, acionamento de remediação, comunicação; Engajamento de usuários.

No entanto, o AIOps só faz sentido se tiver valor para o negócio, se conseguir apoiar e estiver alinhado, atendendo aos desafios (de crescer/melhorar/inovar) dos negócios digitais. A grande sacada é usar o grande volume, variedade e velocidade dos dados para entender e responder aos casos de uso de negócio:

Por que meus clientes abandonam a jornada e aonde? Meu portal está convertendo menos vendas hoje do que ontem? TI tem algo a ver com isso? Qual parte? Quanto estou deixando de vender por causa deste problema em TI? Como posso ampliar minha campanha de marketing?

Ou seja, AIOps vem para ser uma grande ponte de mão dupla visando aproximar os esforços de TI para os objetivos e metas do negócio. De que forma? CONTINUOUS INSIGHTS! Eis o motor que vai transformar a forma como TI entrega mais resultado para a área de negócios.

O que devemos esperar ver nas implementações de AIOps é uma visão voltada à estratégia de valor para o negócio, onde as metas e os resultados do monitoramento de TI devem estar bem alinhados com o negócio, com foco na experiência digital e nas jornadas do cliente; processos mais automatizados e arquiteturas cada vez mais autônomas e com maior agilidade; melhoria nos processos e fluxos de trabalhos entre os vários silos na TI, facilitando a cooperação de várias equipes e reduzindo a complexidade das operações de TI.

 

Será que você está pronto para essa jornada? Avalie o seu conhecimento e o seu engajamento com esse tema a partir dessa pesquisa que estamos conduzindo: http://bit.ly/2OjXEfQ

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Referências:

Ref.[1] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00322184 2017 08 03

Ref.[2] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00340492 2018 Nov 12

Ref.[3] Gartner - 2019 Strategic Roadmap for IT Operations Monitoring ID G00390313 2019 Jun 20

Ref.[4] Dynatrace – AIOps Done Right – Automating the Next Generation of Enterprise Software 2019 Mar 15


AIOps: de onde vem tudo isso?

Em 2015, o Gartner identificou uma tendência emergente do mercado de TI onde os processos e as ferramentas tradicionais não estavam adequadas para lidar com os desafios dos negócios digitais: a distribuição de responsabilidade e orçamento na organização mais ampla e para fora da TI; a necessidade de se passar da análise histórica para a análise em tempo real; o aumento exponencial no volume, variedade e velocidade de dados digitais gerados e que formam o fundamento do Big Data. A única SAÍDA era usar Inteligência Artificial como forma de processar este grande volume de dados e surgiu assim o termo AIOps - Artificial Intelligence for IT Operations.

Em 2018, as operações de TI se viam desafiadas por duas forças opostas:

A ABORDAGEM ATUAL EM XEQUE

Em 2019, as disrupções dos negócios digitais e das tecnologias vem forçando os líderes de infraestrutura e operação a reavaliar definitivamente a sua estratégia de monitoramento de TI, alguns dos principais pontos:

  • AGILIDADE E ALINHAMENTO COM RESULTADOS DE NEGOCIOS: A digitalização do negócio está mudando a natureza de como os serviços de TI são consumidos.
  • INSIGHTS ORIENTADOS A NEGÓCIO: A explosão da variedade, volume e velocidade dos dados de TI forçará a TI a evoluir não apenas para disponibilidade, mas para ampliar o desempenho dos resultados dos serviços digitais.
  • ORQUESTRAÇAO DINÂMICA E AUTÔNOMA: Alterações na arquitetura e, especificamente, com o advento da nuvem híbrida, mudam a maneira como o monitoramento da infraestrutura precisa ser conduzido.
  • MODELO MAIS DISTRIBUÍDO E COM MAIOR NÚMERO DE COMPONENTES: Alterações nas estruturas das aplicações em direção à miniaturização, isolamento e dinamismo, com o aumento do uso de microsserviços e containers, afetam a capacidade das ferramentas de monitoramento de instrumentar e adquirir dados.
  • AMPLIANDO A PERFORMANCE e a SEGURANÇA: Há sinergias crescentes entre o uso do monitoramento de TI para casos de uso de performance, de DevOps e de segurança.

O estado atual do monitoramento das operações de TI mostra-se promissor. No entanto, enfrenta desafios que podem prejudicar sua evolução, a menos que os líderes de infraestrutura e operação e a comunidade de fornecedores invistam nas habilidades culturais e nas tecnologias necessárias. A maioria das soluções de monitoramento, embora valiosas por si só, não otimizam o processo de solução de problemas de performance e a disponibilidade dos serviços digitais, evitando uma maior eficiência e melhor experiência do usuário.

 

Será que você está pronto para essa jornada? Avalie o seu conhecimento e o seu engajamento com esse tema a partir dessa pesquisa que estamos conduzindo: http://bit.ly/2OjXEfQ

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Referências:

Ref.[1] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00322184 2017 08 03

Ref.[2] Gartner - Market Guide for AIOps Platforms ID G00340492 2018 Nov 12

Ref.[3] Gartner - 2019 Strategic Roadmap for IT Operations Monitoring ID G00390313 2019 Jun 20

Ref.[4] Dynatrace – AIOps Done Right – Automating the Next Generation of Enterprise Software 2019 Mar 15


cognitiva

A onda cognitiva e suas ferramentas eficientes, rápidas e intuitivas

Até bem pouco tempo atrás, máquinas executavam ações comandadas por softwares e era preciso escrever esses softwares, algo que poderia levar meses entre desenvolvimento e testes. Com a computação cognitiva e o aprendizado de máquina, não é preciso ser um especialista em Machine Learning nem é preciso criar softwares específicosA máquina aprende sozinha, a partir de exemplos. É rápido, fácil, sem que seja preciso escrever uma única linha de código.  

Plataformas cognitivas têm interface de usuário intuitiva. Anotações, feitas para ensinar a máquina, são tão simples quanto destacar palavras com caneta marcadora de textos em seus documentos. E o resultado é eficiente e surpreendente Eis um exemplo de como se dá o reconhecimento de textos escritos.  

 

 

Análise feita por aplicações tradicionais: 

 

 

Análise do Watson Knowledge Studio:

 

 

A diferença entre a primeira e a segunda análise é brutal, resultado de avanços consideráveis na computação cognitiva. O modelo de anotação para o treinamento de Machine Learning do Watson é capaz de fazer uma análise muito mais detalhada e sofisticada do que o conseguido por aplicações tradicionais. A análise é mais precisa, assertiva, uma automação que de fato vale a pena.  

Com a mesma facilidade e eficiência, a computação cognitiva também propicia a tradução de textos para diferentes línguas, com entendimento do contexto e não apenas a tradução de palavras ao pé da letra; a conversão de textos escritos para falados e vice-versa; o reconhecimento de imagens e reconhecimento facial.  

Tarefas humanas não são mais uma exclusividade do homem. Máquinas estão aprendendo a aprender. E as empresas que embarcarem nessa viagem cognitiva estão sedimentando suas bases no futuro, pois é por esse caminho que as empresas mais competitivas estão seguindo.  

 

SOLUÇÕES PARA SUA EMPRESA 

IBM Watson, plataforma de Inteligência Artificial da IBM, conta com diversas APIs que facilitarão muito o trabalho em sua empresa.  Eis algumas delas:   

Knowledge Studio – Aplicativo que permite aos usuários treinar o Watson para entender nuances lingüísticos de um domínio específico do setor. Ótimo para melhorar radicalmente a anotação de texto. 

Watson Assistant – Permite que você construa interfaces de conversação em qualquer aplicativo, dispositivo ou canal. 

Speech to Text – Transcrição de áudio em texto escrito.  

Text to Speech – Converte o texto escrito em fala/discurso. 

Language Translator – Converte textos de uma língua para outra. Customize terminologias específicas. Transforme notícias de todo o mundo para o idioma de seus clientes! 

Reconhecimento visual – Classificação e detecção de imagens, inclusive para reconhecimento facial.  

Para suas demandas de Inteligência Artificial, conte com especialistas da Stefanini Scala. Eles estão à sua disposição.   


Conheça nossa assistente Sophie de computação cognitiva

A Stefanini Scala lançou a plataforma Sophie de computação cognitiva, capaz de fazer o atendimento a consumidores em empresas dos mais diversos setores, como varejo, seguros, telecomunicações, RH e farmacêutico.

Baseada no IBM Watson, a plataforma utiliza a Inteligência Artificial e é composta por um conjunto de softwares, sistemas e processos que permitem acelerar e melhorar a performance dos negócios.

Sophie é capaz de entender consumidores e responder como um humano, de forma assertiva, visando eficiência operacional e redução de custos. Isso é possível graças à computação cognitiva e a algoritmos complexos de inteligência artificial.

“As tecnologias de IA para classificação, combinação de padrões e sugestão de informações potencialmente relacionadas já são parte do nosso cotidiano”, diz Danielle Franklin, diretora de Novos Negócios da Stefanini Scala.“Os dashboards baseados em IA oferecerão inteligência preditiva que proporcionará um nível totalmente novo de conhecimento sobre a tomada de decisões da gestão”, complementa.

Inteligência Artificial

O uso de Inteligência Artificial em aplicativos é uma tendência, o que levou a Stefanini Scala a investir em capacitação técnica e a desenvolver Sophie. “A solução é capaz de interpretar dados não estruturados, como faz um ser humano, mas com a velocidade de uma máquina de alta tecnologia”, diz Danielle.

Sophie representa um grande avanço no atendimento digital a clientes. A assistente cognitiva é capaz de interagir com o consumidor por voz, texto, internet, aplicativos móveis e redes sociais. E, o melhor, aprende mais e mais com o tempo, sendo capaz de realizar o trabalho de maneira eficiente e econômica.

Conheça um pouco mais sobre a Sophie. Entre em contato conosco e fale com um especialista.


Sophie ajuda a fechar negócios na área de seguros. Veja como

Sophie, nossa corretora de seguros virtual, ajudará corretores a esclarecer dúvidas sobre produtos de forma clara e objetiva. A plataforma é baseada no IBM Watson, uma inovação que explora o potencial da computação cognitiva.

Sophie integra-se a qualquer sistema legado para que os chatbots das empresas sejam mais sofisticados e possam realmente ajudar corretores a concluir um processo de negócio através do próprio chat. Sophie é capaz de entender a linguagem natural, seja ela escrita ou falada, e de aprender a partir de dados não estruturados, incluindo imagens.

A Inteligência Artificial do IBM Watson tem sido usado para auxiliar no atendimento personalizado a clientes de empresas, no diagnóstico de casos clínicos, na avaliação de riscos em empresas de seguros, na compreensão das preferências do consumidor e numa infinidade de outras áreas. Pode, inclusive, ajudar na decisão de compra de um presente para um amigo, baseado na personalidade e hábitos dele. E o mais impressionante é que a plataforma fica cada vez mais precisa conforme o uso, já que aprende com a prática.

ALTA TECNOLOGIA

Sophie tem seu lançamento marcado para o CIAB 2017, em São Paulo. É ainda um protótipo, mas a Inteligência Artificial do aplicativo já pode ser conferida:  é simples e ágil, interpreta dados como um ser humano, mas com a velocidade de uma máquina de alta tecnologia. Está baseada na computação cognitiva, pois a cognição é o processo por meio do qual os humanos adquirem conhecimentos a partir dos sentidos.

A Stefanini Scala acredita que a computação cognitiva é o futuro e está investindo na tecnologia, em recursos e capacitação técnica, pois queremos que a inteligência artificial de IBM Watson seja uma aliada dos negócios dos nossos clientes.

Saiba mais sobre essa tecnologia e o que ela pode fazer pela sua empresa, clicando aqui.

 


IBM Watson atende ligações e agiliza o call center do Bradesco

Watson, a plataforma de computação congnitiva da IBM, está na pauta do dia. E não é para menos. Watson pode entender e interagir com humanos, pode compreender a escrita e a fala, e aprender conforme pratica mais e mais atendimentos. Há milhares de aplicações para uma tecnologia como essa, incluindo o atendimento ao cliente em call centers, algo que o Bradesco está colocando em prática.

A empresa de pesquisa americana Gartner estima que 85% dos centros de atendimento ao cliente serão comandados por atendentes virtuais até 2020. Por isso, o Watson Virtual Agent está em alta. Ele permite automatizar o atendimento telefônico ou via chat, oferecendo respostas a dúvidas de clientes.

BIA, A ATENDENTE VIRTUAL

No caso do Bradesco, são 30 mil ligações no telebanco por dia, que envolvem 8 mil páginas de procedimentos e respostas que um funcionário de call center deve saber. O IBM Watson, batizado de Bia pelo Bradesco, aprendeu a resposta para mais de 50 mil perguntas sobre 15 produtos, num primeiro momento. Depois, ampliou conhecimentos sobre 50 produtos. Também teve que aprender a linguagem e os sotaques diferentes que temos em regiões distintas do Brasil.

A plataforma IBM Watson agiliza o atendimento do call center do banco e fornece informações corretas após compreender o contexto das perguntas, sejam elas simples como uma consulta de saldo, ou complexas, como o cancelamento de pagamento indevido. O português é a terceira língua que o Watson aprende, depois do inglês e do japonês.

O IBM Watson pode ser customizado para suprir as necessidades de diferentes empresas e conta com uma eficiente ferramenta de analytics, que provê insights sobre o atendimento e tendências ou mudanças de comportamento ou necessidades entre os clientes.

Saiba mais sobre aplicações do IBM Watson aqui, ou fale com um especialista Stefanini Scala.

Saiba mais sobre Watson Virtual Agent:

https://youtu.be/g2f-RT0EjPg