remuneração variavel

Como realizar gestão estratégica de remuneração variável? Confira

Com a grande concorrência entre empresas que lideram as inovações e estratégias tecnológicas no mercado, reter talentos se tornou um novo desafio.

E uma das armas mais eficientes para satisfazer e incentivar colaboradores a crescerem dentro do negócio é por meio da remuneração variável.

Se você quer entender mais sobre a abordagem e como gerir um sistema que funciona, comece tirando suas principais dúvidas sobre o assunto neste artigo — incluindo a ajuda perfeita para começar. Acompanhe.

O que é remuneração variável?

A remuneração variável é um programa de bonificação que empresas utilizam para incentivar e recompensar colaboradores de alto desempenho.

A ideia é criar um sistema flexível e justo que acrescente um adicional de pagamento no fim do mês além do salário fixo, desde que o profissional atinja metas preestabelecidas de produtividade.

Esse incentivo pode ser implementado de diversas maneiras, adequado à natureza do negócio e as motivações que mais fazem sentido para funções exercidas em cada departamento.

Para entender melhor como funciona, veja os tipos de remuneração flexível mais comuns.

Adicional por desempenho

Algumas empresas possuem um sistema mais flexível de bonificação em que o seu salário no fim do mês vai sempre variar conforme o desempenho. Esse cálculo pode ser feito por metas produtivas, horas de trabalho, resultados alcançados, entre muitos outros.

Vale reforçar sempre que a remuneração variável deve ser pensada como adicional, ou seja, utilizada para premiar, não punir.

Bonificação

A bonificação é ainda mais comum no mercado, sendo quase igual à remuneração por desempenho. O que diferencia mais é o prazo de recompensa. Os bônus geralmente são trimestrais, semestrais ou anuais, como um prêmio para a dedicação a médio prazo.

Comissão por vendas

Para setores e empresas que lidam com vendas diretas ou oferta de serviços, as comissões são os incentivos mais utilizados para aumentar o desempenho de profissionais.

Neste caso, a bonificação é fixada em uma porcentagem em relação ao preço do produto vendido. Ou seja, quanto maior o ticket da compra, mais o vendedor ganha.

Participação nos lucros

A participação nos lucros, conhecida como PLR, é um modelo mais recente de remuneração variável, em que a empresa distribui parte dos lucros obtidos em um período a todos os seus colaboradores.

É uma abordagem um pouco diferente das anteriores por valorizar mais o esforço coletivo do que o desempenho individual. Se todos estão focados em fazer o negócio crescer, todos ganham.

Quais as vantagens?

Existe um motivo para que 1/3 das empresas hoje destinem parte do faturamento em remuneração variável. O incentivo financeiro, quando bem aplicado, é uma motivação a mais para que profissionais busquem melhorar seu desempenho.

Entre as vantagens que um negócio ganha com remuneração flexível, estão:

  • ganho em produtividade de colaboradores que buscam recompensas maiores;
  • maior qualidade no trabalho em metas voltadas para o estado de entrega;
  • eficiência produtiva;
  • proatividade dos colaboradores que buscam maneiras de otimizar o próprio trabalho, reduzindo tempo e recursos para tarefas;
  • atração e retenção de talentos, com uma consolidação de identidade de marca;
  • cultura de inovação.

Como realizar gestão estratégica de remuneração variável?

Implementar o sistema de remuneração variável em si não é difícil. Seu maior desafio está na estruturação do programa e um bom monitoramento. Veja as práticas mais importantes para se ter em mente ao começar.

Encontre os incentivos certos

Como falamos nos tipos de remuneração variável, cada função de trabalho responde melhor a um tipo de incentivo. Comissão para quem vende, desempenho para quem produz, bonificação para quem se dedica a médio prazo, etc.

Pense em qual dessas possibilidades se encaixa melhor no seu perfil de colaborador. É interessante, inclusive, criar incentivos diferentes para diversos departamentos.

Estabeleça metas equilibradas

Esta é uma dica que vale para todo contexto empresarial e pode ser empregada também na remuneração variável: metas muito fáceis desestimulam e se tornam o desempenho normal; metas muito difíceis frustram e diminuem a moral do time.

Metas equilibradas são aquelas que motivam profissionais sempre a buscar um pouco mais, mas que nunca pareçam inalcançáveis.

E lembre-se: suas recompensas também devem ser adequadas ao objetivo alcançado. Se o esforço não valer a pena, dificilmente os colaboradores vão comprar a briga.

Evite a concorrência interna

Um ponto muito importante a ser levantado é que seu programa de remuneração não pode colocar colaboradores e departamentos uns contra os outros.

Metas como “o primeiro time a fazer X vendas ganha um bônus” apenas acirra os ânimos e tira a sinergia do time. É algo que funciona a curto prazo, mas que pode, com o tempo, tornar o ambiente de trabalho tóxico.

Portanto, crie milestones que possam ser alcançados por todos e, mais ainda, busque metas coletivas, que premiem todos os participantes.

Forneça feedback junto à recompensa

A natureza da receita variável pode ser um desafio de gestão dependendo do perfil dos colaboradores. Afinal, como o próprio nome diz, nem sempre o adicional será o mesmo.

É por isso que a transparência no processo é importante. Feedbacks claros sobre o resultado da remuneração flexível, com relatórios quantitativos e qualitativos, evita que fique aquela sensação de injustiça para um ou outro profissional.

Esses feedbacks são tão importantes quando as metas são batidas como quando não são. Repassar a conexão direta entre esforço e recompensa ajuda ainda mais os funcionários a entenderem como podem melhorar seu desempenho no próximo ciclo.

Invista em tecnologia

Criar e manter um programa de remuneração variável requer bastante controle sobre dados de produtividade e proximidade com cada profissional que faz parte do time.

O maior desafio é determinar as metas mais adequadas, criar parâmetros claros e acompanhar com transparência o gerenciamento dos ganhos adicionais.

Contar com uma ferramenta especializada é a melhor forma de garantir o sucesso da estratégia. Você descomplica os processos de implementação e não precisa de um esforço robusto de TI para a gestão do programa.

Para gestão estratégica de remuneração variável, a empresa deve aliar conhecimento e valorização dos talentos com uma estrutura organizada e automatizada. Com todos os pontos que levantamos aqui, você tem tudo o que precisa para começar.

E que tal dar esse primeiro passo com a solução perfeita para remuneração variável? Conheça a IMPROVE!


ALICE.AI amplia força da Scala em IA

Solução facilita uso de dados em todos os setores das empresas,
otimiza processos e gera resultados em toda a operação

Soluções de analytics e inteligência artificial estão no radar estratégico do Grupo Stefanini há vários anos. Uma das iniciativas mais recentes nesse sentido foi a aquisição de 100% da Tatic pela Scala, empresa que, desde 2016, integra a divisão de Ventures do Grupo.

Com a aquisição, a Scala acelera seus planos de internacionalização com operações na Colômbia e Equador, além de ampliar seu portfólio de analytics.

Com quatro soluções em seu portfólio (ALICE.AI, DORA, LORE e IMPROVE), a Scala oferece aceleradores, ferramentas e know how de sua equipe de engenheiros e cientistas de dados para impulsionar seus clientes em tudo o que se refere à coleta, análise e gestão de informações.

Dessa forma, as empresas passam a ter mais insights para que possam se planejar, tomar decisões, acompanhar o mercado e alcançar suas metas.

Dados para resolver desafios

Nesse mix de soluções, a ALICE é uma plataforma de Inteligência Artificial voltada ao gerenciamento do ciclo de vida  de modelos Preditivos e Prescritivos, impulsionando sua adoção.

Com modelos pré-construídos e provados para a geração de insights visando a resolução de problemas reais  e a construção de modelos baseados em hipóteses de negócios, além da análise prescritiva “out-of-the-box”, a ALICE se posiciona como uma ferramenta de ModelOps, onde a  jornada é tratada desde a  criação dos modelos, implantação, monitoria até a  melhoria contínua.

A solução pode ser implementada na estrutura da organização ou em soluções de nuvem, como Microsoft Azure, Amazon AWS, Google Cloud e outros. Recomendada para empresas que buscam melhorar sua capacidade de tomar decisões baseadas em dados, acelerar o desenvolvimento de seus projetos de ciência de dados e utilizar insights preditivos e prescritivos para resolver problemas de negócios, a ALICE propõe ações de acordo com a realidade de cada negócio.

Com isso, desenvolve soluções 100% personalizadas, aumenta receitas, diminui custos e melhora a experiência dos clientes. Com a ALICE, o portfólio da Scala fica ainda mais robusto, uma vez que a plataforma se integra às demais soluções da empresa:

DORA

A DORA é uma plataforma inovadora que transforma o modo como empresas lidam com grandes volumes de dados. Por meio de sua tecnologia de compressão de última geração, a DORA permite o armazenamento de mais dados gastando menos, além de acesso a dados históricos com agilidade, transformando-os em ativos valiosos para impulsionar seu negócio.

LORE

A LORE é um produto revolucionário que entrega dados prontos para uso, eliminando a complexidade da sua aquisição, permitindo que a empresa impulsione suas estratégias de negócio.

IMPROVE

Solução Software as a Service (SaaS) de análise de dados que permite implementar modelos de remuneração variável de forma flexível, alinhando os objetivos da empresa à motivação da área comercial e gerando ganhos de produtividade.

“Com esse leque de soluções, ampliamos nossa presença no mercado em um modelo pay per use, em que o cliente utiliza créditos de consumo e paga apenas pelo que usa. Assim, aliamos conveniência e resultados”, afirma Filipe Cotait, COO da Scala.

O quarteto de soluções ALICE.AI, DORA, LORE e IMPROVE é ideal para empresas que buscam expandir seus negócios, lançar novos produtos ou serviços e atender às demandas do mercado a partir de um atendimento mais humano e personalizado, a partir das informações capturadas e analisadas pelas plataformas.

Um grupo em crescimento

O Grupo Stefanini finalizou 2023 com um faturamento de R$ 7 bilhões. Boa parte do resultado veio do ecossistema de inovação representado pela divisão Stefanini Ventures, composta por mais de 30 empresas de diferentes tamanhos e especialidades, reunidas em seis plataformas: Analytics e IA, Banking & Payments, Cibersegurança, Indústria 4.0, Marketing Digital e Tecnologia. A expectativa é fechar este ano com um faturamento global acima de R$ 8,4 bilhões.

A multinacional brasileira, com 36 anos de mercado, tem um modelo de negócios vitorioso pautado no crescimento orgânico e em aquisições que trazem novas habilidades, competências e produtos para o ecossistema de inovação.

Com o propósito de “Cocriar soluções para um futuro melhor”, o Grupo Stefanini vem sendo reconhecido pelo seu DNA inovador e impacto em resultados. Está presente em 41 países e com mais de 38 mil funcionários, sendo apontada como a empresa brasileira que mais cria valor internacional, segundo a 16ª edição da Pesquisa Trajetórias FDC de Internacionalização das Empresas Brasileiras.

 

Caso tenha interesse em saber mais sobre nossas ofertas de analytics e IA, entre em contato conosco!


Observabilidade de dados: a chave para a tomada de decisão informada

Você já ouviu falar em observabilidade de dados? A abordagem de controle total da informação em uma empresa vem se tornando fundamental para a competitividade moderna.

Neste artigo, entenda mais sobre o conceito, como funciona, seus benefícios e o que você pode fazer para aplicar em seu sistema. Acompanhe.

O que é observabilidade de dados

A observabilidade de dados é uma abordagem da Tecnologia da Informação para ter controle amplo e profundo sobre processos de coleta, armazenamento e uso de dados em uma empresa.

A ideia é criar uma estrutura que garanta a visibilidade e a confiabilidade de todos os registros presentes em um sistema ou aplicação, desde que ele entra por fontes de coleta até o fim de sua vida útil.

O conceito de observabilidade veio de uma demanda crescente de TIs em empresas pelo aproveitamento completo de volumes cada vez maiores de dados.

Entende-se que cada registro ocioso, ou seja, que não esteja visível ou aproveitado em processos relevantes de decisão estratégica, significa uma oportunidade perdida para o negócio.

A abordagem, portanto, visa disponibilizar o montante de informações armazenado para todas as necessidades empresariais, priorizando as mais atualizadas e confiáveis.

Como funciona

Para entender melhor a observabilidade de dados, podemos destrinchar a estratégia em seus 5 pilares. São pontos de atenção em relação à base de dados que garantem a maior confiabilidade possível para estratégias de negócio. Eles são:

  • Frescor: determina o quão atualizados estão os dados utilizados para tomada de decisão
  • Distribuição: garante que a totalidade do data center esteja disponível de maneira rápida e segura aos colaboradores
  • Volume: controla a quantidade total de informação armazenada para garantir consistência e permanência de cada registro
  • Estrutura: gerencia a organização da informação no data center, segmentando o acesso por prioridade e monitorando a integridade dos dados
  • Linhagem: é a rastreabilidade de dados — incluindo etapas de coleta e tratamento e histórico de modificações — para que qualquer inconsistência ou erro possa ser investigados rapidamente

A observabilidade de dados funciona no equilíbrio desses 5 pilares aplicados na rotina de tratamento de informação na empresa.

Quando isso acontece, todos os departamentos têm acesso rápido, seguro e eficiente aos dados que precisam, acelerando a tomada de decisão e diminuindo os riscos de falha.

Quais os benefícios de investir em dados observados

Os pilares da observalidade já dão uma boa ideia do que ela pode trazer para um negócio na era digital. Mas vamos um pouco além nessa discussão e apresentar benefícios práticos de dados observados na empresa. Confira.

Assertividade na tomada de decisão

A competitividade moderna demanda cada vez mais assertividade na hora de implementar estratégias de negócio: decisões rápidas, objetivas e que atacam o núcleo dos desafios apresentados pelo mercado.

Para isso, é preciso que gestores C Level tenham pleno domínio das informações necessárias para essas escolhas. Registros de acesso rápido e confiáveis. Algo que a observabilidade traz para a rotina empresarial.

Negócio mais enxuto

Outra consequência direta de dados observados é a visibilidade sobre processos interno da empresa: onde estão os gargalos, quais funções são redundantes, como os recursos são aproveitados, etc.

Isso leva a oportunidades de otimização em toda a cadeia produtiva, levando a um negócio mais enxuto que pode apresentar preços mais competitivos ou aumentar suas margens de lucro.

Flexibilidade de mercado

Com uma empresa enxuta e gestores capazes de tomar decisões rápidas, o ambiente torna-se favorável a ajustes mais rápidos e frequentes às demandas de mercado.

É o poder que profissionais C Level precisam para aproveitar oportunidades antes da concorrência, alcançando novos nichos e se colocando à frente em novas tendências.

Prevenção e contenção de crises

A cibersegurança se tornou um dos maiores desafios para empresas na era digital. E muitas das brechas ocorrem por meio de pontos cegos no data center, demorando para que a TI perceba ações maliciosas ou o comprometimento de dados.

A observabilidade está diretamente ligada à visibilidade. Com governança de dados, controle de acesso e histórico de modificações, a equipe blinda o sistema e identifica mais rápido tentativas de ataque.

Como aplicar observabilidade de dados na sua empresa

A observabilidade de dados é um processo que varia muito de empresa para empresa. Depende do volume de seu data center, da metodologia utilizada para produção e até da capacitação de profissionais.

Mas existem alguns passos universais para essa implementação. Veja quais são a seguir.

Mapeie a totalidade dos dados

A observabilidade não pode ser relativa. Ou toda a informação está contabilizada e gerida dentro do sistema, ou ela está incompleta.

Portanto, a primeira etapa é mapear todos os dados armazenados pela empresa, fontes de coleta e situações de uso. É a partir daí que você irá entender demandas de estruturação e as melhores soluções de controle.

Crie uma hierarquia de aplicação

Dependendo do tamanho do seu data center, o processo de observabilidade será implementado em fases — tanto para evitar falhas como preparar os colaboradores para a mudança.

A melhor forma abordar essa jornada é priorizar registros mais relevantes para o sucesso do negócio. Identifique conjuntos de dados mais sensíveis que impactam diretamente na performance de mercado. Redesenhe seu sistema ao redor deles e só então expanda para toda a informação.

Invista em monitoramento e controle de acesso

Manter a observabilidade ao longo do tempo depende de visibilidade e controle. Crie e gerencie credenciais de acesso que aumentem a segurança do sistema.

Um dos pontos principais de dados observados é a confiabilidade da informação. Sem acompanhar como eles são utilizados, essa confiança se perde rapidamente, o que leva a hesitação na hora de tomar decisões importantes.

Invista em soluções especializadas

Se você quer garantir o sucesso da estratégia, talvez seja melhor buscar ajuda. De consultoria a soluções especializadas, você encontra oportunidades para desenhar a melhor estrutura possível de informação e automatizar gestão de acessos e tratamento.

A união de um bom mapeamento, preparação de colaboradores e as tecnologias certas é o que torna a observabilidade de dados possível. Algo que se apresenta como fundamental para a competitividade do futuro.

Quer saber como aproveitar ainda mais essa estratégia? Veja mais dicas para aprimorar a observabilidade de dados!


Conheça as vantagens de um data lakehouse

Quando uma empresa começa a fazer a coleta de dados ela precisa armazenar esse material em algum lugar. Atualmente, existe a opção de fazer esse armazenamento utilizando um data lakehouse.

Ele vem como alternativa ao data wirehouse e ao data lake. O sistema de trabalho agrupa aquilo que há de melhor nas duas opções, por isso, traz mais flexibilidade para as organizações trabalharem com seus dados.

São várias as vantagens de optar pelo data lakeouse, e neste conteúdo vamos explicar para você quais são elas. Continue lendo para descobrir e ainda compreender melhor o que é o data lakehouse, como ele funciona e quais são os recursos que oferece.

O que é data lakehouse?

É o data lakehouse é uma arquitetura de dados mais moderna que combina as funcionalidades do data wirehouse e do data lake. Assim, forma uma plataforma única que possibilita armazenar dados com baixo custo, mas obtendo funcionalidades para estruturar e gerenciar esses mesmos dados.

Por meio dessa arquitetura, as organizações conseguem trabalhar com armazenamento flexível de dados não estruturados, formando um sistema maior em conjunto com os recursos de dados estruturados do data wirehouse.

Assim, essa tecnologia amplia as possibilidades para as organizações trabalharem com seus dados. Afinal, reúne em um só lugar aqueles que não estão estruturados aos estruturados e, com isso, proporciona a flexibilidade de que falamos. Logo, há uma escalabilidade maior e agilidade para gerar valor a partir desses materiais.

Como o data lakehouse funciona? 

O conceito de data wirehouse surgiu na década de 1980. Com essa arquitetura de armazenamento, podemos ativar dados estruturados para que eles possam ser utilizados em finalidades específicas, seja para geração de relatórios ou para inteligência de negócios.

Muitas empresas ainda utilizam esse tipo de repositório, mas com o Big Data ele se tornou insuficiente. Afinal, por meio dele, as organizações conseguem obter informações a partir de diferentes fontes e nos mais variados formatos.

Eles compõem a maioria do material disponível para elas trabalharem. Porém, são dados que não estão estruturados, logo, não se encaixam no data wirehouse. Foi assim que surgiu o data lake.

Nessa arquitetura, esse grande volume de informações diversificadas e não estruturadas é armazenado em formato bruto. Desse modo, podem ser utilizadas no momento mais conveniente.

Perceba que nos dois formatos existem algumas desvantagens e limitações. O data lakehouse funciona de uma forma que conseguimos aproveitar aquilo que há como característica mais vantajosa nas duas realidades.

Ele centraliza os dados em um só data center, permitindo que todos na organização consigam usar os dados coletados. Utiliza um sistema em nuvem para fazer o armazenamento de baixo custo que encontramos no data lake. Dessa forma, consegue capturar e armazenar um grande volume de dados brutos de todos os tipos.

Mas ao mesmo tempo o data lakehouse contém recursos do data wirehouse. Logo, ele permite fazer a governança de dados, muitas vezes utilizando Inteligência Artificial e aprendizado de máquina para fazer o tratamento dos dados armazenados.

Então, o data lakehouse funciona de uma forma acessível e de baixo custo, mas que agrega funcionalidades da preparação robusta do data wirehouse. Para isso, conta com uma série de recursos, por exemplo, para gerenciamento de dados.

Com eles, conseguimos preparar os dados com mais agilidade para que possam trabalhar juntos e estejam prontos para ferramentas de análise e de inteligência de negócio. Também conta com o recurso de armazenamento flexível, para ser escalado de acordo com a necessidade.

Ainda, utiliza formato de armazenamento em aberto e padronizado, dispõe de suporte em tempo real e suporta várias cargas de trabalho diferentes, para ser utilizado por todas as equipes da organização, desde relatórios até ferramentas de análise e ciências de dados.

Quais são as vantagens de contar com um data lakehouse?

Por todas essas características, já deve ter ficado evidente que o uso de data lakehouse traz uma série de vantagens para as empresas. Mas quais são elas de fato? O que um negócio tem a ganhar com a implementação dessa arquitetura de armazenamento de dados? Veja a seguir!

Custo-benefício mais atrativo

Com o data lakehouse podemos armazenar um grande volume de dados sem a necessidade de manter arquiteturas diferentes. Assim, a relação custo-benefício se torna mais atrativa, inclusive porque podemos adicionar capacidade de armazenamento sem aumentar o poder de computação.

Dados com maior qualidade

Podemos aplicar esquemas para dados estruturados com mais consistência. Isso garante a maior qualidade deles. Sem falar que essa arquitetura aumenta a disponibilidade de novos dados, garantindo que eles sejam recentes.

Arquitetura de armazenamento simplificada

Como dito, o data lakehouse funciona baseado nos princípios do data lake. Sendo assim, ele simplifica o armazenamento, centralizamos as plataformas e conectamos as ferramentas direto com os dados de origem, eliminando a necessidade de extrair ou de preparar para depois enviar para o sistema de armazenamento estruturado.

Alta escalabilidade

Com o uso do data lakehouse seu negócio alcança mais escalabilidade no armazenamento de dados por causa da tecnologia na nuvem. Ela tem um baixo custo e ainda possibilita separar a computação do armazenamento.

Isso fornece a escalabilidade de uma forma praticamente instantânea e quase limitada. Logo, ainda conseguimos escalonar armazenamento e poder de computação de forma separada, acompanhando as necessidades do seu negócio.

Melhoria da governança de dados

Por fim, não podemos esquecer que com o data lakehouse o processo de governança se torna muito mais simples. Ele é utilizado para ampliar o controle sobre a segurança dessas informações, as métricas, acessos e outros fatores fundamentais para gerenciar os dados.

Como o data lakehouse pode ser utilizado?

É por causa de todas essas funcionalidades que o data lakehouse pode ser utilizado para os mais diferentes fins. Conforme explicamos ao longo do artigo, o material que ele armazena é útil desde a criação de relatórios até processos mais complexos. 

A arquitetura é muito útil na análise de dados, ciências de dados, inteligência de negócios e machine learning. De toda forma, os seus componentes de ingestão, gerenciamento e de análise de dados possibilitam a exploração dele a partir de diferentes ferramentas, atendendo as necessidades dos usuários.

Logo, as possibilidades são inúmeras, e com o data lakehouse é possível desenvolver soluções para os mais diferentes cenários. Tudo é feito de uma forma rápida, com acesso simples e aberto para todos dentro da organização, o que aumenta a eficiência e o poder de decisão em seu negócio.

Quer saber como implementar essa tecnologia na sua empresa? Acesse o site da Scala IT e conheça as soluções disponíveis para você.


Modelo estatístico VS modelo matemático: entenda as diferenças

Hoje você vai entender melhor sobre as diferenças entre modelo estatístico e modelo matemático. Afinal, isso é essencial em Data Science e em outras áreas tecnológicas populares. Dessa forma, se algum dia você precisar empregar um deles em uma atividade, ter essa informação ajudará a dar o pontapé inicial!

Antes de passarmos ao conteúdo principal, não pense que a diferença entre eles envolve questões extraordinárias, pelo contrário, trata-se de distinções simples de compreender. Sendo assim, veja como ambos os modelos são caracterizados e quais os principais elementos que os distinguem!

Como funcionam modelos estatísticos e modelos matemáticos?

A seguir, confira algumas das principais características de ambos os modelos!

O modelo matemático

Esse modelo pode ser descrito como uma representação de um sistema real, devendo retratar tanto o sistema em si quanto a maneira com que acontecem modificações dentro dele. Basicamente, um modelo matemático funciona como uma simplificação do mundo real, embora também possa ser um modo de lidar com ele.

Vale destacar que as características essenciais desse mundo real precisam aparecer no modelo, a fim de que o comportamento do modelo tenha similaridade com o que se propõe a representar.

Além disso, um esquema matemático pode ser abrangente, descrevendo fenômenos, sistemas, comportamentos, etc. com o uso de equações matemáticas determinísticas, relações entre variáveis ou regras. Isso sem a presença de aleatoriedade nos dados.

O modelo estatístico

Em uma linguagem um pouco mais técnica, esse modelo representa a realidade em que há variáveis correlacionadas entre si, a fim de se entender e prever a atuação de um fenômeno. Nesse caso, definimos uma variável dependente e outras independentes, a partir das quais buscamos prever um valor para o item dependente.

Vale destacar que um modelo estatístico pode ser estabelecido como uma equação. Além disso, saiba que ele inclui aleatoriedade e variabilidade, ou seja, lida com elementos de incerteza em suas conclusões.

Esse modelo pode ser usado de forma específica em um modelo matemático amplo, combinado a outros elementos, como a uma equação determinística. Em suma, o modelo estatístico serve como uma representação matemática de um processo, sistema ou fenômeno que apresenta variação ou incerteza.

E como ele é feito? Para construir um modelo estatístico, utiliza-se como base técnicas estatísticas e dados observados. Tudo para realizar inferências, estimativas de parâmetros, previsões, etc. sobre como um sistema se comporta.

Quais as principais diferenças entre eles?

Existem diferenças entre modelos matemáticos e modelos estatísticos. Para começar, as representações que pertencem ao primeiro grupo se utilizam de valores que não variam. As respostas são determinísticas, não passando por eventuais interferências de variabilidade.

Nesse caso, esse tipo de modelo pode não levar em consideração a incerteza própria de alguns dados. Por outro lado, modelos matemáticos podem fazer uso de modelos estatísticos combinados a componentes determinísticos, a fim de melhorar análises, estimativas, estudos, etc. A estatística, nesse caso, ajuda a lidar com elementos de variabilidade e incerteza nos dados.

Como apontado, modelos estatísticos envolvem variabilidade, aleatoriedade, entre outros fatores que apresentam algum nível de imprecisão ou incerteza. Aliás, estatística é a área da matemática que trata de probabilidade, amostragem, hipóteses e outros itens que apresentam certa imprecisão.

Como e quando aplicar cada um deles?

Agora, a distinção entre os dois modelos poderá ser mais fácil de entender! Veja os casos em que são empregados:

Aplicando modelos matemáticos

Além de utilizados no campo da Matemática, esses sistemas são empregados em diversas áreas, como biologia, química, engenharia, entre outras. Em uma empresa, por exemplo, modelos matemáticos podem ajudar na precificação de produtos com base em custos, despesas, lucros, entre outros fatores.

Aplicando modelos estatísticos

Já os modelos estatísticos são fundamentais para o campo da Ciência de Dados, pois contribuem para o entendimento, a análise e a visualização de conjuntos de dados. Com a ajuda deles, dá para monitorar comportamentos, avaliar tendências, mapear padrões, entre outras atividades.

Com a modelagem estatística, cientistas de dados conseguem prever certos resultados para problemas específicos. Por exemplo, na hora de:

  • classificar perfis de crédito com base em estatísticas de consumo e em histórico de gastos;
  • detectar fraudes existentes ou potenciais em determinados volumes de movimentações financeiras;
  • identificar tendências de comportamento do consumidor, o que ajuda a antecipar tendências, oportunidades ou riscos;
  • realizar análises de qualidade de produtos. Isso pode ser feito por meio de amostras, como ao selecionar determinados produtos em uma linha de produção com base em fatores estatísticos. Dessa forma, dá para avaliar a qualidade de lotes sem que seja preciso analisar item por item;
  • definir ações de manutenção preditiva com base em históricos, durabilidade média de equipamentos, carga e frequência de uso de peças, etc.

Vale destacar que a estatística engloba técnicas que servem de base para o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) supervisionado. Por exemplo, a regressão linear.

O desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) também é um campo que se utiliza de diferentes tipos de modelos estatísticos. Aliás, IA costuma empregar outros tipos de esquemas matemáticos também, a fim de ampliar o seu desempenho e os resultados proporcionados.

Ambos os sistemas ainda podem ser combinados. Por exemplo, uma empresa pode empregar uma equação determinística que considere históricos de compras de clientes, tendências observadas de crescimento em vendas, preços e quantidade de campanhas de marketing. Tudo para avaliar como a demanda pelos seus produtos se comportou conforme esses fatores iam sendo modificados em um determinado período. Isso servirá de base para estratégias de vendas futuras.

Já elementos como sazonalidade, flutuações econômicas, eventos inesperados e outros riscos variáveis ficam a cargo da modelagem estatística. Dessa maneira, riscos e ameaças podem ser melhor mensurados, bem como desvios potenciais nos resultados estimados pela equação determinística apontada anteriormente. A ideia é maximizar a qualidade dos dados obtidos.

Enfim, o ponto principal entre modelo estatístico e modelo matemático é que o primeiro nada mais é do que um tipo de esquema matemático, ou seja, está dentro do campo da matemática. Podemos dizer que se trata de uma "subdivisão". Portanto, pode ser combinado a outros sistemas matemáticos para melhorar o entendimento de um conjunto de dados.

Depois das explicações que passamos, ficou mais fácil de entender as principais diferenças entre esses dois modelos? Agora, que tal aproveitar para conferir outros conteúdos em nosso blog!


AI TRISM: Construindo o Futuro da Inteligência Artificial Confiável, Ética e Segura

Conforme a corrida pela adoção da IA avança em diversos setores, surgem novos questionamentos sobre o futuro da inteligência artificial. As preocupações em torno da privacidade, segurança e governança quanto ao uso dessa ferramenta favoreceram o surgimento de recursos como o AI TRISM.

Essa abordagem foi desenvolvida a fim de lembrar os desenvolvedores e usuários de modelos da IA que é necessário olhar para medidas de segurança na hora de utilizar ferramentas baseadas nesse tipo de tecnologia. Se você quer saber como o AI TRISM contribui para a criação de um ambiente mais confiável, continue a leitura e confira os detalhes por trás desse recurso!

O que é AI TRISM?

A AI TRISM, também conhecido como Artificial Intelligence for Trust, Responsability, and Sustainability by Multidisciplinary Integration, nada mais é do que um framework cuja intenção é proporcionar um uso seguro da IA no ambiente de negócios.

Nesse sentido, tal conceito supera os aspectos relacionados à eficiência operacional na hora de usar essa inovação. Para isso, incluir elementos de confiança, responsabilidade e sustentabilidade na evolução da IA.

Com isso, a AI TRISM é considerada uma tendência para os próximos anos, sendo o futuro da inteligência artificial. Segundo o Gartner, empresas que considerem os aspectos relacionados a esse conceito tendem a usufruir de um aumento de 50% na adoção da IA até 2026.

Quais os pilares da AI TRISM?

Além dessa tendência, o Gartner também define os pilares relacionados à AI TRISM que podem ser utilizados na hora de desenvolver projetos eficientes de inteligência artificial, sendo eles:

  • explicabilidade;
  • ModelOps;
  • detecção de anomalias de dados;
  • resistência ao ataque adversário;
  • proteção de dados.

Por isso, na hora de elaborar novos projetos e incorporar soluções na empresa, é válido considerar esses fatores. Tal cuidado é fundamental para incorporar as soluções de modo mais eficiente, ético e seguro.

Qual o futuro da inteligência artificial?

Entender o que esperar para o futuro da inteligência artificial também é uma boa maneira de preparar a empresa e incorporar inovações constantes na hora de alcançar melhora nos resultados. Por isso, citamos algumas tendências. Confira!

Maturidade da inteligência artificial

Um dos aspectos que é preciso ter atenção é com a maturidade da IA ao longo do tempo. Com a sua evolução tecnológica, é natural que ela seja cada vez mais aplicada em diferentes setores.

Além disso, a maturação dessa solução tende a generalizar o seu uso na empresa e apresentar um aprimoramento contínuo dos algoritmos, gerando mais inteligência nos negócios.

Porém, é preciso ter atenção na integração ética e segura dessa ferramenta, a fim de evitar o uso inadequado. Para isso, fazer investimentos em treinamentos e educação, além de conhecer os desafios a serem enfrentados é fundamental.

Inteligência artificial explicável

Outra tendência que deve ser esperada para o futuro é a Inteligência Artificial Explicável. Ela representa a capacidade dos sistemas de IA de comunicar de forma compreensível e transparente, apresentando o raciocínio por trás de suas decisões.

Por meio dessa abordagem, é possível ter maior conhecimento sobre como as conclusões foram alcançadas e garantir que as decisões tomadas sejam éticas, justas e compreendidas pelos especialistas.

Para contar com ferramentas que consideram tais fatores, vale a pena conhecer as soluções da Scala. Assim, sua empresa consegue trabalhar com alta performance, considerando o que há de mais novo no mercado.

Uso de dados estratégicos

Utilizar os dados disponíveis na empresa de maneira estratégica é fundamental. Porém, é preciso ter atenção às informações sensíveis e considerar as leis de proteção de dados no intuito de garantir ética e segurança nessa tarefa.

Esse pode ser um desafio e tanto para empresas, pois é preciso coletá-los e mantê-los seguro, mas saber como usá-los de forma estratégica para potencializar os resultados do negócio. Contar com uma ferramenta de IA pode ser a solução para isso.

Nesse sentido, nossa plataforma Alice pode ser fundamental a fim de superar essa questão e garantir bom uso do que há disponível na empresa. Ela oferece melhoria na tomada de decisão, otimização de processos e muito mais.

Modelos com deep learning

O deep learning é uma abordagem que aproveita as redes neurais profundas a fim de desenvolver tarefas complexas de aprendizado e reconhecimento de padrões. Essa solução pode auxiliar as empresas a identificar oportunidades de diferenciação e se destacar dos concorrentes.

Combinado com o conceito de AI TRISM, desenvolver esse tipo de modelo garante uma atuação eficaz em diferentes tarefas da empresa, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natura e outros.

Assim, torna-se possível alcançar um desempenho superior em comparação com métodos tradicionais de aprendizado de máquina. No entanto, é preciso ter entendimento dos desafios associados, como a necessidade de grandes conjuntos de dados.

O que é necessário para o futuro da inteligência artificial confiável, ética e segura?

Quando se trata do que esperar para o futuro da inteligência artificial, a expectativa é que haja um processo de amadurecimento desse mercado em diversas vertentes, mas especialmente em termos de regulamentações, normas e padrões éticos.

Debates envolvendo questões éticas, valores morais e respeito à privacidade, também tendem a ganhar escala e uma estrutura de boas práticas alinhada a esses objetivos. Tais cuidados devem contribuir para que essa tecnologia seja utilizada de forma responsável, justa, transparente e capaz de respeitar a privacidade de todos.

O aumento nos padrões de regras para desenvolvedores também contribui na hora de aumentar a privacidade e a segurança de dados, permitindo que informações pessoais ou sensíveis sejam protegidas da exposição, ou até mesmo da exploração por criminosos virtuais.

Portanto, ao considerar o futuro da inteligência artificial, é importante contar com o suporte de empresas especializadas a fim de desenvolver e treinar esse tipo de ferramenta. Isso traz ainda mais segurança para sua empresa, além de garantir um uso nos padrões regulatórios atuais e também aqueles que devem surgir nos próximos anos.

Quer ter acesso à tecnologia de ponta na sua organização? Então conheça a estrutura de serviços Scala e descubra como ela pode ser aplicada em favor dos seus objetivos!


Inteligência artificial e hiperautomação: confira sobre o futuro do trabalho

Inteligência artificial e hiperautomação: confira sobre o futuro do trabalho

Compreender a interconexão entre hiperautomação e inteligência artificial e implementar soluções adequadas para impulsionar a transformação digital, elevando assim a competitividade e a eficiência operacional do seu negócio, torna-se cada vez mais vital para o crescimento empresarial.

Nesse contexto, antecipar as tendências futuras na área de hiperautomação baseada em IA é uma ação crucial para não ficar para trás dos concorrentes no cenário do trabalho em constante evolução.

Se você está interessado em explorar mais sobre o que o futuro reserva em termos de IA e hiperautomação, continue lendo e confira este artigo especial que elaboramos para fornecer informações valiosas.

Qual a diferença entre hiperautomação e inteligência artificial?

A hiperautomação nada mais é do que uma estrutura que utiliza tecnologias avançadas para potencializar a capacidade de automação da empresa. Por meio dela, é possível combinar diversas soluções para aumentar a produtividade da empresa.

A inteligência artificial, por outro lado, é um termo que engloba o desenvolvimento de sistemas que podem fazer atividades mais inteligentes, muitas vezes imitando habilidades humanas.

Ao combinar os dois conceitos na empresa, é possível ter uma automação inteligente, capaz de criar um diferencial competitivo para o negócio. Isso porque esse recurso ajuda no processamento de ações complexas e possibilitam tomadas de decisão mais eficientes.

Entender quais são as tendências para o futuro de IA e hiperautomação ajudará a sua empresa a incorporar tais tecnologias antes do que os concorrentes. Assim, as chances de aumentar a lucratividade são elevadas.

Quais são as principais tendências da hiperautomação baseada em IA?

Após entender a relação entre inteligência artificial e hiperautomação, o próximo passo é conhecer o que há de inovador nesse cenário para implementar no seu empreendimento. Por isso, listamos algumas das tendências, a seguir.

Automação cognitiva

A utilização inteligente de dados nas operações empresariais é essencial para tomar decisões precisas e se destacar no mercado. Nesse contexto, a adoção da automação cognitiva emerge como uma solução valiosa.

Ao incorporar a hiperautomação baseada em IA, essa abordagem permite a escolha estratégica de direções de negócios mais eficientes. A automação cognitiva utiliza a combinação sinérgica de IA, hiperautomação e aprendizado de máquina.

Assim, tal ferramenta consegue lidar não apenas com tarefas repetitivas, mas também com atividades mais complexas, contribuindo assim para a otimização global das operações.

Edge Computing

Mais uma tendência que envolve a hiperautomação baseada em IA é o Edge Computing. Esse recurso permite descentralizar o processamento de dados do negócio e se integra de maneira estratégica aos objetivos de um negócio.

Ao posicionar o processamento mais próximo das fontes de dados, usando dispositivos IoT, em vez de depender de uma infraestrutura centralizada, o Edge Computing permite uma execução mais rápida e eficiente de algoritmos de IA.

Assim, é possível incorporar a hiperautomação em tempo real na empresa. Tal recurso pode ser ainda mais importante para setores que precisam tomar decisões com agilidade para aumentar a lucratividade.

Segurança da automação

Com a crescente importância da LGPD e de outras legislações de proteção de dados, é fundamental encontrar maneiras de aumentar a segurança do negócio. Esse cenário é ainda mais relevante se considerar a complexidade dos sistemas e o volume de informações utilizados pelas empresas.

Nesse sentido, a segurança da automação combina inteligência artificial e hiperautomação para proteger o negócio contra ataques cibernéticos e manter os dados sensíveis salvaguardados.

Essa solução é, portanto, uma parte integrante da implementação bem-sucedida da hiperautomação baseada em IA, assegurando a robustez e a confiabilidade dos processos automatizados em um ambiente tecnológico em constante evolução.

Integração das tecnologias emergentes

A hiperautomação costuma envolver diversas soluções tecnológicas que podem impactar diretamente os resultados do seu negócio. Nesse sentido, é preciso que elas estejam integradas para gerar impactos positivos.

Por exemplo, incorporar e integrar soluções como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, automação robótica de processos (RPA), e blockchain permite aumentar a produtividade.

Assim, torna-se possível automatizar processos inteiros de ponta a ponta, garantindo que os fluxos de trabalhos, desde os simples até os mais complexos, atravessem diferentes departamentos sem comprometer a eficiência da empresa.

Qual a jornada para implementar essas tendências?

Além de conhecer quais são as principais tendências relacionadas à hiperautomação e inteligência artificial, também é necessário entender o que a sua empresa precisa. Por isso, listamos algumas dicas que vão ajudar nessa etapa.

Identifique as necessidades do negócio

A primeira fase para implementar as tendências na empresa é entender a estrutura já existente. Nesse sentido, é válido fazer um diagnóstico para compreender se as tecnologias já aplicadas são adequadas e identificar oportunidades para incorporar as tendências na empresa.

Além disso, é preciso avaliar o orçamento disponível e elaborar um projeto para fazer as adequações sem comprometer as finanças do negócio. Assim, é possível implementar a hiperautomação e colher todas as vantagens que ela oferece.

Escolha ferramentas adequadas

A partir do diagnóstico inicial, já é possível ter uma visão mais clara das tendências que podem ser implementadas para aumentar a eficiência operacional e garantir maior produtividade na empresa.

Assim, torna-se possível escolher as melhores ferramentas do mercado para incorporar a hiperautomação baseada em IA na empresa. Porém, é preciso ter cuidado na hora de fazer a escolha para evitar a inclusão de soluções com um custo-benefício ruim.

Conte com suporte

Por fim, vale mencionar a importância de contar com um time de especialistas para concretizar as etapas anteriores. Com o suporte adequado, é viável encontrar as soluções capazes de impactar de verdade o seu negócio.

Assim, o uso de inteligência artificial e hiperautomação tendem a aumentar a produtividade por meio de melhora na tomada de decisão, automatização de tarefas repetitivas e outros benefícios, potencializando o ecossistema do negócio.

Ao entender as principais inovações que estão surgindo no mercado, fica mais fácil implementar recursos de hiperautomação e inteligência artificial para diferenciar a empresa dos outros concorrentes. Além disso, tais recursos tendem a tornar o trabalho mais eficiente em termos operacionais e estratégicos. Por isso, não deixe de seguir as dicas que viu ao longo do texto e aplicar tais soluções.

Quer saber mais sobre esse assunto? Então, confira este texto sobre a digitalização das empresas através da Hiperautomação agora mesmo!


trabalho humano

Uma Jornada Histórica: A Evolução do Trabalho Humano ao Longo dos Séculos

Quando olhamos para trás, não é nada difícil perceber que o trabalho humano se transformou bastante com o passar dos séculos. A relação das pessoas com seus ofícios evolui de acordo com as mudanças culturais e tecnológicas que passam a fazer parte das suas vidas.

Por exemplo, recentemente a sociedade viu o trabalho remoto ganhar mais destaque devido à pandemia de Covid-19, que tornou urgente o distanciamento social. Observar como essas transformações acontecem ao longo da história permite entender não só o passado, mas especialmente o contexto atual e o que é possível esperar do futuro.

Em vista disso, preparamos este post para trazer até você um panorama da evolução do trabalho humano com o decorrer dos anos. Quer conhecer mais sobre o assunto e entender como a mão de obra humana se encaixa na era da hiperautomação? É só prosseguir com a leitura!

Trabalho na pré-história

A maneira como o ser humano encara o ato de trabalhar mudou bastante com o tempo. Na pré-história, o trabalho era uma questão de sobrevivência. Caçar animais e coletar frutos era como os indivíduos retiravam seu sustento da natureza. Mesmo quando se tornaram agricultores, deixando a vida nômade para trás, o objetivo do trabalho era essencialmente suprir as necessidades mais básicas para sobreviver.

Valorização do ócio criativo

Na Antiguidade, o trabalho humano não era algo visto de forma positiva pelos grandes pensadores gregos e romanos. Isso porque aqueles que precisavam trabalhar ocupavam posições inferiores na sociedade, enquanto o grupo mais abastado — que vivia do trabalho de escravos — tinha tempo livre de sobra para se dedicar às reflexões políticas e filosóficas.

Trabalho humano versus festas

A forma como a elite encarava o trabalho não mudou muito na Idade Média, tanto que esse tipo de atividade continuou sendo menosprezado. Os servos se dedicavam ao trabalho árduo no campo para garantir sustento, moradia e proteção dos donos de terras. Já a nobreza da sociedade feudal desfrutava de diversas atividades de lazer, como torneios, caças de animais selvagens e festas nos castelos.

Ordem divina

No século XVI, o monge alemão Martinho Lutero, uma das principais figuras da Reforma Protestante, difundiu a ideia de que o ócio é um pecado e que o homem nasce para trabalhar. Para ele, quem executa um trabalho foi escolhido por Deus para isso. O trabalho humano seria, portanto, um serviço divino.

Operação das máquinas

Com a revolução industrial no século XVIII, muitos trabalhadores saíram do campo para trabalhar nas fábricas que ficavam nas cidades. Vivendo em condições precárias e em posição de subordinação, essas pessoas se tornavam mão de obra barata para os empresários e cumpriam exaustivas jornadas de até 18 horas por dia, o que muitas vezes resultava em acidentes e até mesmo mortes por exaustão.

Proletariado

A era industrial foi marcada por grandes avanços tecnológicos e pelo surgimento do proletariado, a classe social formada pelos trabalhadores assalariados cuja força de trabalho era explorada pela burguesia industrial. No século XIX, teve início o movimento operário, com esse grupo se organizando para reivindicar melhores condições de trabalho e direitos trabalhistas.

Linha de montagem

No início do século XX, Henry Ford otimizou os processos em sua indústria automobilística por meio de uma linha de montagem, reduzindo o tempo de produção e, consequentemente, seu custo. Nesse modelo de produção, os operários ficam parados em seus postos de trabalho, limitando-se a executar atividades repetitivas.

Barateamento da produção

A conquista de direitos trabalhistas e remunerações mais justas para a classe operária nos países desenvolvidos fez com que muitas empresas passassem a buscar mão de obra mais barata em outros lugares ao longo do século XX. Com isso, elas transferiram a produção para países mais pobres, onde a população ainda lida com condições precárias e salários baixos.

Automação industrial

Os avanços tecnológicos no âmbito industrial permitem utilizar máquinas para automatizar a execução de processos com menores chances de erros e maior redução de custos. Isso reduz a participação humana em linhas de montagem, eliminando também os riscos que os trabalhadores correm nessas atividades.

Uso de robôs

Em pleno século XXI, o uso de robôs já vai muito além das indústrias, chegando inclusive ao mundo digital. Tanta automação de processos tem tornado a discussão sobre a possibilidade de os robôs substituírem o trabalho humano cada vez mais acalorada.

Criação de áreas de trabalho

A transformação digital nas empresas tem proporcionado o surgimento de novas áreas de trabalho humano que até alguns anos atrás seriam impossíveis de imaginar. Gestor de mídias sociais, cientista de dados, desenvolvedor de software e designer de produto são apenas alguns exemplos de profissões criadas em um passado ainda muito recente.

Trabalho híbrido

O trabalho remoto já vinha ganhando espaço na sociedade e foi impulsionado pela pandemia iniciada em 2020. Isso fez com que muitos profissionais que ainda não o adotavam descobrissem os benefícios desse formato e, mesmo com a volta do trabalho presencial, preferissem seguir com um modelo de trabalho híbrido.

Com todas essas evoluções tecnológicas acontecendo em um ritmo tão intenso, é natural se questionar se o trabalho humano vai se tornar cada vez mais dispensável, quem sabe até mesmo a ponto de acabar em certos setores. Como você pode notar, no entanto, o fator humano e a tecnologia sempre caminharam juntos ao longo dos anos e na era da hiperautomação isso não é diferente.

Enquanto a hiperautomação substitui o trabalho humano em determinados processos, as pessoas seguem absolutamente necessárias em outras atividades. Não há por que imaginar um cenário de disputa por espaço, mas de transformação — de modo similar ao que vem ocorrendo desde que começamos a nos organizar em sociedade.

A cultura de inovação nas empresas tem o importante papel de transformar desde os processos internos até a experiência do cliente, entregando produtos e serviços capazes de atender às suas demandas. Nesse cenário, o trabalho humano é um elemento que caminha lado a lado com os avanços tecnológicos, continuando a evoluir e a se adaptar à sua própria maneira.

Achou interessante como o trabalho humano evoluiu ao longo da história? Compartilhe este post nas suas redes sociais e divida esse conhecimento com os seus amigos!


Com a plataforma Crystal Ball, Americanet+Vero fortalece estratégia de expansão para novas cidades

Apoiada pela Scala, empresa de Dados e Analytics do Grupo Stefanini, uma das principais provedoras do país passa a utilizar indicadores de inteligência artificial para mapear e identificar oportunidades de crescimento.

A Americanet+Vero, uma das principais empresas de telecomunicações do país, juntou-se com a Scala, empresa brasileira que desde 2016 integra a divisão de Ventures do Grupo Stefanini, para desenvolver o projeto Crystal Ball, plataforma que potencializa o processo de expansão dos serviços digitais e de banda larga para novas cidades.

Desenvolvido em um processo colaborativo entre a Americanet+Vero e a Scala, o Crystal Ball é uma plataforma guiada por inteligência artificial e análise de dados para gerar insights e resolver problemas relacionados à expansão orgânica do negócio para novas áreas.

A plataforma Crystal Ball tem potencial para revolucionar a área de telecomunicações, utilizando inteligência artificial embarcada para mapear e identificar oportunidades de crescimento em novas cidades, a partir do uso de machine learning. A cidade de Cachoeirinha (RS) foi a primeira selecionada pela plataforma e passou a integrar as cidades atendidas pela Americanet+Vero no Rio Grande do Sul a partir de junho de 2023       .  

A expansão inteligente da companhia, que já está presente em 425 municípios brasileiros com mais de 1,5 mil assinantes, é conduzida pela solução Crystal Ball a partir da aplicação de indicadores técnicos e aprendizados de projetos anteriores. Assim, a plataforma correlaciona dados e identifica oportunidades de crescimento em áreas semelhantes às que a empresa já teve resultados comprovadamente bem-sucedidos.

Com critérios e indicadores pré-estabelecidos, a plataforma segmenta as oportunidades em grupos com diferentes probabilidades de avaliação para reverter em operação em campo. Além de automatizar e acelerar o processo de expansão, o objetivo é impulsionar o crescimento orgânico da operadora.

“Estamos muito satisfeitos e motivados de ampliar ainda mais esse projeto que, certamente, provoca redução no tempo operacional de adquirir, organizar e comparar dados; maior assertividade na projeção de comportamento dos dados, dentre tantos outros benefícios para a empresa e para o mercado de telecom”, destaca Everaldo Biselli, diretor Comercial da Scala.

“A plataforma Crystal Ball traz um modelo estatístico com inteligência de dados que amplia nossa capacidade de expandir a implementação de forma ágil, eficaz e estruturada. Com isso, o processo de expansão da companhia, com a entrada em cada cidade brasileira, foi enriquecido com o volume de informações unificadas de cada uma delas”, afirma André Spina, diretor de Transformação Digital da Americanet + Vero Internet. 

“Por meio de toda essa automatização, foi possível entendermos o comportamento de regiões, ajustarmos os parâmetros e calibrar a ferramenta à medida em que temos realizado a expansão orgânica para novos municípios e a operacionalização dos nossos serviços, tudo isso com um ganho extraordinário e com resultados relevantes para o negócio. Sem dúvida, com esse sistema, somos capazes de avaliar cidades com potencial agregador para a empresa, que possuam sinergia com a nossa proposta e possam trazer retorno estratégico”, complementa José Carlos Rocha, Diretor de Vendas e Marketing da Americanet + Vero Internet.

 

https://youtu.be/yh337bFwjOY

Faço o doawload do ESTUDO DE CASO completo pelo link:

https://stefanini.com/pt-br/applied-ai/expandindo-o-acesso-a-internet-com-a-ajudada-da-inteligencia-artificial


Três formas de aprimorar a observabilidade da sua empresa

Everaldo Biselli, diretor de vendas da Scala, empresa do Grupo Stefanini, compartilha três formas fundamentais para aprimorar a observabilidade da sua empresa.

 

Estamos vivendo em uma era em que a tecnologia desempenha um papel fundamental nos negócios e já vemos as empresas modernas dependerem, cada vez mais, de sistemas e aplicativos complexos para impulsionar suas operações e oferecer serviços inovadores.

Porém, houve um tempo em que a observabilidade era vista como um recurso opcional, um item reservado para as empresas líderes em tecnologia. No entanto, nos próximos anos, essa mentalidade está destinada a mudar drasticamente, deixando de ser uma escolha para se tornar uma necessidade para as organizações que almejam não apenas sobreviver, mas ter sucesso em um ambiente empresarial mais digital.

Nesse contexto, a importância de uma aplicação que monitore e compreenda o desempenho, comportamento e estado de aplicações de software em um ambiente operacional se destaca como como um fator crucial para garantir o desempenho, a confiabilidade e a eficiência dessas plataformas digitais. Neste artigo, compartilho três formas fundamentais para aprimorar a observabilidade da sua empresa.

Coleta e análise de dados em tempo real

Uma das chaves para uma observabilidade eficaz é a coleta e análise de dados relevantes em tempo real, proporcionando insights valiosos sobre o estado e o comportamento das aplicações.

Uma abordagem consolidada abrange a integração de anotações estratégicas nos códigos e na infraestrutura, possibilitando a rastreabilidade eficaz de eventos e a identificação ágil de possíveis problemas.

Isso envolve a inclusão deliberada de marcadores ou mensagens significativas em pontos estratégicos do código-fonte e da infraestrutura, proporcionando uma trilha clara para compreender o fluxo de execução, além de possibilitar uma identificação imediata de questões ou irregularidades. Essa prática não só simplifica a manutenção e o diagnóstico, mas também fortalece significativamente a observabilidade no ambiente empresarial, tornando-a mais eficaz e resiliente.

Abordagem proativa

Empresas que adotam uma abordagem proativa ganham uma vantagem competitiva significativa. A capacidade de identificar e resolver problemas rapidamente, prever tendências e otimizar o desempenho dá às organizações uma agilidade operacional que se traduz em satisfação do cliente e crescimento dos negócios.

A partir de uma implementação eficaz, as empresas podem obter uma compreensão abrangente do impacto das decisões empresariais nas operações tecnológicas. Ao fornecer uma visão ampla do impacto das decisões de negócios nas operações tecnológicas, assegura-se que as escolhas e os ajustes realizados estejam alinhados com as metas e diretrizes estratégicas estabelecidas pela organização.

Investir de maneira inteligente

A essa altura, já entendemos que a observabilidade não é uma tendência passageira, mas sim um item fundamental para o que o futuro reserva. Saber no que investir é uma peça-chave aqui. Empresas visionárias estão reconhecendo a importância estratégica e investindo de maneira inteligente em ferramentas, processos e treinamento para capacitar suas equipes.

Ao capacitar suas equipes, você proporciona a elas as habilidades necessárias para interpretar e aproveitar plenamente os insights fornecidos pela observabilidade. Essa abordagem proativa não apenas prepara as organizações para os desafios futuros, mas também as colocam em uma posição favorável para inovar e prosperar no ambiente empresarial em constante evolução.

A observabilidade de aplicações está passando por uma transformação, evoluindo de um conceito técnico para se tornar um pilar central do sucesso empresarial. Vai além do simples monitoramento; trata-se de compreender, aprender e adaptar-se de maneira contínua.

Aqueles que adotam essa mentalidade estarão estrategicamente posicionados para enfrentar os desafios futuros, colhendo as recompensas de uma visão consolidada e indispensável para o êxito nos negócios.

*Por Everaldo Biselli, diretor de vendas da Scala, empresa do Grupo Stefanini.