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
VR Benefícios investe em novas tecnologias com solução Dynatrace
O processo de crescimento das empresas exige investimentos em novas tecnologias para garantir a transformação digital dos atuais ambientes de TI. Além de garantir melhoria de performance, as soluções de monitoramento podem prever possíveis incidentes, atuar de maneira assertiva e responder ao mercado com a velocidade necessária para acompanhar o cenário de mudanças exponenciais.
Ciente de que era fundamental integrar ainda mais suas soluções, a VR Benefícios se aliou à Stefanini Scala para implementar soluções de analytics que pudessem otimizar o acesso às informações de maneira mais rápida, parametrizável e segura. Após uma análise detalhada do ambiente de TI e a aplicação de uma prova de conceito (POC) bem-sucedida, ficou decidido que a melhor solução seria a de monitoramento de aplicações e de experiência do usuário Dynatrace.
Cloud Monitoring
A ferramenta Dynatrace faz uma análise completa de cada etapa que está em funcionamento no sistema monitorado. A partir do desenho da arquitetura do trabalho, consegue identificar as melhorias e indicar rotas de fugas para o sistema. Isso resulta em uma maior satisfação do cliente, com retorno rápido, e tempo de resposta menor. Também proporciona mais inteligência à medida que vai se ajustando, podendo prever falhas e atuar de maneira preventiva e proativa, evitando a evolução de alguma ocorrência atípica.
“Ao invés de apenas alertar, a tecnologia Dynatrace reinicia o sistema e envia a trilha completa com orientações sobre qual deve ser a primeira iniciativa. A ação e a reação são praticamente imperceptíveis. ”, afirma Renato Teixeira, diretor de TI & Digital da VR Benefícios.
Segundo o executivo, a implementação pela Stefanini foi rápida – em poucas horas, a ferramenta já estava disponibilizando as informações necessárias para muitas máquinas. Quando surgem, os alertas já apontam onde está o problema e como mitigá-lo. “É tempo suficiente para acionar as pessoas e solucionar a questão, sendo que o nível de assertividade é de 100%”, reforça o diretor de Tecnologia da VR Benefícios.
Quadrante Mágico do Gartner
As plataformas da Dynatrace, líder mundial em inteligência de software, são reconhecidas pelo Quadrante Mágico do Gartner como líderes em Application Performance Monitoring (APM) e tornam visíveis informações em tempo real. O principal benefício é auxiliar as companhias a enxergarem suas aplicações e canais digitais pela perspectiva dos usuários finais.
A tecnologia possui dashboards intuitivos, que possibilitam acompanhar o que ocorre em cada camada das transações, localizar exceções que possam atrapalhar o funcionamento das aplicações, identificar as causas que geram demora nas respostas e monitorar – de ponta a ponta – a performance de todo o sistema.
“O monitoramento é baseado na experiência dos clientes e impulsionado por Inteligência Artificial, o que garante que as performances digitais, tanto nas navegações feitas pela web quanto nos dispositivos móveis, sejam de alto nível e com resultados significativos”, diz José Carlos Pires, CEO da Stefanini Scala.
¨A VR Benefícios tem buscado o que há de mais moderno em tecnologia no Brasil e no mundo. E isso vem se refletindo em melhores serviços aos nossos clientes e no reconhecimento do mercado. Fomos premiados pela Mckinsey como uma das empresas mais digitais de meios de pagamento. Além disso, fomos apontados como uma das 100 empresas mais inovadoras do Brasil, segundo o Prêmio Whow 2019 da Revista Consumidor Moderno. Isso só nos motiva a continuar a acelerar o passo para estar sempre à frente quando o assunto é tecnologia e inovação¨, afirma Renato Teixeira, diretor de TI & Digital da VR Benefícios.
Sobre a VR Benefícios
Há mais de 40 anos no mercado, a VR Benefícios possui sólida experiência e pioneirismo no segmento de benefícios. Lembrada pelos consumidores como sinônimo de categoria, a marca vem se renovando ao longo de sua história com objetivo de oferecer serviço de qualidade, atendimento diferenciado e uma oferta atraente de produtos aos seus clientes. Com mais de 400 mil estabelecimentos credenciados em 5 mil municípios atendidos, a VR Benefícios é inovação e praticidade, sendo reconhecida 8 vezes como a empresa que mais respeita o consumidor, além de possuir a melhor nota do setor no Reclame Aqui, com o menor tempo de resposta e o maior índice de solução da categoria de benefícios. Foi apontada como uma das 100 empresas mais inovadoras do Brasil, segundo o Prêmio Whow 2019 da Revista Consumidor Moderno. É considerada também umas das empresas mais digitais em meios de pagamentos, segundo a McKinsey.
Com foco na satisfação de seus clientes e na busca de soluções que simplifiquem e facilitem a gestão de benefícios das empresas, a VR Benefícios é uma provedora de soluções inovadoras. A empresa tem como missão atender, de forma personalizada e com tecnologia de ponta disponível, às mais diferentes necessidades e desejos de seus clientes, sejam eles empresas de pequeno, médio ou grande porte, empreendedores, estabelecimentos comerciais e beneficiários dos cartões Alimentação, Refeição, Auto, Saúde e Cultura. Para mais informações: http://www.vr.com.br.
Orbitall: monitoramento de performance leva a ganhos de eficiência operacional de 95%
A revista Case Studies, ligada à FGV Management, trouxe um caso de sucesso inspirador: a Orbitall, em parceria com a Stefanini Scala, adotou uma plataforma de monitoramento de performance que a levou a registrar uma eficiência operacional de 95%.
A Orbitall, empresa de meios de pagamentos homologada pelas principais bandeiras do mercado (Mastercard, Visa e Diners), decidiu implementar uma ferramenta que pudesse rastrear seus sistemas e indicar, em tempo real, quando e onde há um problema, de forma que possa ser imediatamente corrigido.
DESAFIOS
A empresa processa diferentes tipos de cartão, de crédito, pré-pago, vale-refeição e vale-presente. Em suas operações, uma falha precisa ser resolvida com rapidez para evitar prejuízos aos parceiros. O desafio, segundo o CEO Braulio Lalau de Carvalho, era descobrir onde está um eventual problema, considerando os vários sistemas que compõem a infraestrutura de seus serviços, para resolvê-lo.
Ao adotar a solução APM (Application Performance Management) de monitoramento inteligente Dynatrace, a empresa ganhou visibilidade em tempo real de todo o sistema.
Sete meses depois do início do projeto, a companhia registrou um ganho em eficiência operacional de 95% e uma economia de 40% na gestão de pessoal.
Confira o caso de sucesso completo e suas etapas de implementação clicando aqui.
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Solução utilizada:
APM (Application Performance Management) Dynatrace
Machine Learning: quando usar? Sua empresa está preparada?
Quase todos os processos de negócios orientados por dados podem ser aprimorados com ferramentas de Machine Learning: segmentação de clientes, marketing personalizado, classificação de textos, on bording de novos usuários, análise e prevenção de fraudes, entre tantos outros exemplos de uso. Mas há um fator importante que determina o sucesso dessa empreitada: é preciso um volume grande de dados para que a ferramenta de Machine Learning aprenda e, então, execute a tarefa de forma autônoma.
O aprendizado de máquina reúne ferramentas que “aprendem” a tomar uma decisão baseadas em exemplos, e não a partir de uma programação específica. Portanto, é preciso fornecer esses exemplos.
Numa empresa de seguros, por exemplo, os segurados apresentam fotografias dos danos ocorridos, seja um amassado no carro, um vidro quebrado, um motor fundido etc. Antes da automação, uma pessoa deveria olhar foto por foto, milhares delas, para assegurar que o acidente de fato ocorreu.
Para o olho humano, é fácil entender um amassado na lataria. Mas, para uma máquina, será preciso milhares de imagens, em ângulos diferentes, com iluminação diferente, foco e distância, para que ela consiga aprender e distinguir a lataria amassada de, digamos, um latão de lixo. Porém, uma vez que aprenda, a máquina será capaz de executar a tarefa de forma incrivelmente mais rápida e precisa do que o homem, analisando milhares de imagens em segundos.
Machine Learning, portanto, é uma ferramenta boa e que traz enorme impacto na empresa quando há volumes grandes de dados rotulados, de forma que os algoritmos possam aprender com eles.
SUA EMPRESA ESTÁ PREPARADA?
Eis algumas perguntas que você precisa responder antes de implementar um projeto de Machine Learning:
- Seu projeto tem objetivos claros? Mesmo que seja um experimento, deve haver uma meta de negócios final que realmente importe e justifique os esforços.
- Você definiu se o projeto de Machine Learning deve reduzir custos ou aumentar a receita? Um projeto bem-sucedido reduzirá os custos, aumentará a receita ou ambos.
- Como o sucesso será medido? Cada projeto é diferente e será preciso estabelecer o KPI para avaliar seu impacto na organização. As métricas podem ser o número de horas gastas em uma tarefa, o número de erros, o engajamento de novos usuários, unidades vendidas etc. Para essa medição, é preciso entender os dados de entrada de forma a aplicar os algoritmos adequados.
- Sua organização está coletando os dados certos? Algoritmos de Machine Learning não fazem milagre. Eles precisam de grande volume de dados para funcionar, dados especificados e rotulados, para que o algoritmo possa analisá-los, compará-los e aprender com eles.
SOLUÇÃO INDICADA
O IBM Watson Machine Learning facilita a colaboração de desenvolvedores e cientistas de dados para integrar recursos preditivos a seus aplicativos. Desenvolvido na plataforma de análise SPSS da IBM, o Watson Machine Learning permite desenvolver aplicativos que tomam decisões mais inteligentes, resolvem problemas difíceis e melhoram os resultados do usuário. Desenvolver aplicativos de negócios inteligentes com mais facilidade e confiança!
Saiba mais, confira o vídeo:
Para suas demandas de Machine Learning e de Inteligência Artificial, é bom poder trocar ideias com especialistas. Na Stefanini Scala eles estão à sua disposição.
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 específicos. A 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.
Na Pré-sal Petróleo, sistema agiliza a validação de dados e controle de custos
A Pré-sal Petróleo (PPSA), estatal que representa os interesses da União nos contratos de partilha de produção de pré-sal, passou a realizar a gestão de forma digital, com validação de dados de controle de custos, produção e estoques.
O Sistema de Gestão de Gastos de Partilha de Produção (SGPP), como é chamado, teve sua licitação ganha pela Stefanini Scala ainda em 2018 e estará totalmente implantado em setembro de 2019.
CONTROLE DE CUSTOS E PRODUÇÃO
O programa reduz o tempo gasto em atividades de validação de dados e informações prestadas pelos operadores, como os custos com a compra de equipamentos, prestação de serviços, mão de obra, custos de perfuração. Além disso, permite o acompanhamento das operações e da produção de cada consórcio e a verificação de estoque de petróleo e volume de gás natural de cada campo operado em regime de partilha.
As empresas operadoras dos consórcios alimentam diretamente os dados no sistema, resguardando a segurança e a integridade da informação de cada projeto. Pela plataforma, a PPSA poderá acompanhar simultaneamente o desempenho de cada consórcio e calcular os volumes de produção de petróleo e gás, além de fazer comparações de custos praticados por cada fase de projeto.
AGILIDADE
Segundo André Onofre, gerente de TI da PPSA, em declaração prestada ao jornal Valor Econômico (foto), a rotina de validação de dados de uma planilha fornecida por um operador levava cerca de dois dias para ser validada. Agora, com o novo sistema, isso ocorre em 40 segundos.
O sistema já vem sendo usado pela Petrobrás e Shell. Agora, a PPSA está preparada para novas demandas e maiores volumes de dados, o que deve ocorrer em novembro, quando estão marcados leilões de excedentes.
SOLUÇÕES UTILIZADAS
IBM BPM - Business Process Manager
IBM ODM - Operational Decision Manager
Saiba mais sobre estas soluções, clicando aqui
85% das empresas não estão prontas para atender a LGPD
Estivemos presentes no IBM Think 2019, em São Paulo, um dos mais importantes eventos sobre tecnologia, com muita informação sobre tendências e soluções. E a Stefanini Scala apresentou sua expertise relativa a LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados, que deve vigorar a partir do próximo ano.
A palestra foi conduzida por Daniel Reis, head de Analytics. Daniel revelou que na Europa, onde a lei de proteção de dados GDPR está em vigor, metade das empresas foram alvo de algum tipo de ação regulatória por não estarem totalmente adequadas.
Aqui no Brasil, a situação parece seguir pelo mesmo caminho, com empresas despreparadas para atender as exigências da nova lei. Segundo dados da Serasa Experian, em levantamento de Agosto de 2019, 85% das empresas declararam que não estão prontas para atender a LGPD.
ABORDAGEM AMPLA
A LGPD envolve muitos aspectos, tanto jurídicos, quanto de TI, de processos e governança. É preciso uma abordagem ampla para estar em conformidade.
Por isso, a oferta da Stefanini Scala engloba várias etapas, incluindo o entendimento dos processos e sistemas de captura de dados adotados, o mapeamento desses dados, a estratégia de comunicação, de governança, anonimização, higienização e descarte de dados; as rotinas de auditoria e, por fim, a prevenção a incidentes e das ações a serem tomadas após um eventual vazamento de dados ou utilização ilegal desses dados.
É um trabalho extenso, feito dentro de um cronograma pré-estabelecido, com profissionais especializados. E sob medida, já que empresas são diferentes e precisam de soluções específicas que realmente atendam suas necessidades.
Saiba mais sobre LGPD, clique aqui!
Conquistamos a certificação Great Place To Work
A Stefanini Scala, a IHM Stefanini, com foco em engenharia e tecnologia para segmentos industriais, e a Orbitall, especializada em Serviços de Contact Center e Processamento de Meios de Pagamento, ventures do Grupo Stefanini, conquistaram a certificação Great Place To Work 2019. O GPTW avalia o clima organizacional e as melhores práticas de gestão de pessoas.
De acordo com o Braulio Lalau de Carvalho, CEO da Orbitall, os resultados mostram a importância de alinhar os anseios da companhia com os dos colaboradores, traçar objetivos e buscar melhores resultados, tanto para a empresa quanto para as equipes e seus líderes. “Mas não basta apenas ter reuniões de feedback esporádicas com seu time", diz. "O bom gestor é aquele que está próximo do dia a dia da empresa, fornecendo dicas contínuas para suas equipes, dando espaço para o diálogo que, por sua vez, impulsiona o crescimento dos colaboradores”.
Recentemente, a Orbitall passou a adotar o uso de patinetes para que os funcionários possam circular pelos corredores e espaços livres da companhia. A iniciativa busca estimular um ambiente de trabalho leve, lúdico e ainda mais colaborativo.
AMBIENTE CONECTADO
O programa de certificação GPTW permite, por meio de uma ferramenta on-line de pesquisa, a medição de forma prática da percepção dos funcionários em relação à empresa. “As pessoas aqui têm vontade de vir para o trabalho, os funcionários gostam de trabalhar em um ambiente conectado e com perspectivas reais de crescimento”, diz Filipe Cotait, diretor de tecnologia da Stefanini Scala.
“Aqui, os líderes incentivam ideias e sugestões e as levam em consideração nas rotinas de trabalho, confiando nos colaboradores que fazem um bom trabalho sem precisar vigiá-los”, diz Gustavo Brito, diretor de Digital Industry da IHM.
Segundo o GPTW, ao transformar a qualidade dos ambientes de trabalho, é possível transformar os valores e a maneira com que as pessoas se relacionam dentro e fora da empresa, contribuindo para a melhoria da sociedade como o todo. “Temos foco em gente, proporcionando um ambiente de trabalho harmonioso, onde os colaboradores se sintam bem em estar todos os dias. Acreditamos que promover uma boa relação entre as pessoas possibilita a criação de vínculos importantes que gera um ambiente sadio e produtivo”, finaliza Carla Alessandra de Figueiredo, gerente executiva de RH do Grupo Stefanini Brasil.
Unimed Fortaleza ganha mais agilidade com a automação de tarefas por RPA
A Unimed Fortaleza ganhou 36 horas semanais e 146 horas mensais para que seus colaboradores se dediquem a tarefas mais estratégicas. A operadora de planos de saúde automatizou processos com Robotic Process Automation (RPA) de forma a acelerar suas atividades rotineiras.
Com o uso do RPA, a Stefanini Scala criou para a Unimed Fortaleza processos de automação por meio de interações automatizadas em vários sistemas, funcionando com a infraestrutura de TI já existente no local. A solução foi implementada rapidamente, eliminando falhas e direcionando os funcionários para tarefas mais nobres, que agregam maior valor à unidade da Unimed Fortaleza.
“Obtivemos resultados expressivos dentro da organização, conseguimos ganhar 36 horas semanais e 146 horas mensais para os colaboradores se dedicarem a tarefas mais estratégicas dentro da Unimed. Reduzimos o tempo em atividades no departamento de Recursos Humanos, áreas de Vendas e Tributária. Um dos principais exemplos é o ganho de 24h no processo de acesso ao site da prefeitura para realizar o aceite das notas das empresas que prestaram serviços para a Unimed, sendo que esse tempo passou a ser utilizado para executar outras demandas”, afirma Fabrício Diógenes, superintendente de TI da Unimed Fortaleza.
ÓTIMOS RESULTADOS
Outros exemplos são as áreas de Vendas e RH, que ganharam mais de duas horas em cada departamento, ao automatizar o processo para aquisição de uniformes dos colaboradores, coletar e unificar arquivos disponibilizados pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) e exportar resultados de forma muito mais simples.
Mirna Machado, diretora de Produtos da Stefanini Scala, ressalta que a Unimed Fortaleza investiu inicialmente em processos internos para mensurar resultados. “O projeto tomou projeção e abriu espaço para discussão em outras atividades, aumentando a produtividade de diversas áreas dentro da operadora de saúde, gerando mais resultados significativos para a unidade. O próximo passo é ampliar essa automatização integrado com Inteligência Artificial e assim abranger as regras de negócios do setor de saúde”, explica.
O RPA faz parte de uma automatização de processos, aliada a uma máquina que é capaz de realizar tarefas de maneira automática. No caso de automação, os robôs são as máquinas controladas por essa tecnologia, que envia e executa as tarefas a serem realizadas. O uso de RPA permite que o próprio robô – nesse caso, o software – se adapte a novas necessidades, situações e demandas. As empresas trabalham juntas há quatro anos nas operações de Backup, Licenças e Sustentação.
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 específicos. A 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. Com isso, 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.
COMPUTAÇÃO COGNITIVA PARA A 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.