Da saúde e da manufatura até o varejo, quase todos os setores foram impactados pela IA (inteligência artificial). Talvez a maioria dos consumidores pense que as empresas usam essa tecnologia principalmente para o marketing direcionado (e algumas realmente o fazem). No entanto, muitas outras áreas também estão sendo afetadas pela IA, uma vez que ela está ajudando companhias em todo o mundo a proteger funcionários e clientes, manter seu estoque e desenvolver novos produtos e serviços, entre outras funcionalidades.Mas como a IA está trabalhando nos bastidores para ajudar empresas e, assim, apoiar os clientes e consumidores que elas atendem?Siga todas as novidades do Forbes Tech no TelegramVeja, na galeria a seguir, 16 áreas da indústria que estão sendo aprimoradas pela inteligência artificial, segundo membros da Forbes Technology Council:
A IBM anunciou que está adquirindo a Instana, uma startup de gerenciamento de desempenho de aplicativos. A operação enfatiza a transição da Big Blue de softwares e serviços para uma empresa focada no gerenciamento de soluções de nuvem, concentrando-se em nuvem híbrida, big data e recursos de IA.
À medida que as empresas começaram a usar sistemas distribuídos mais complexos, por meio de nuvens públicas, privadas e locais, a aquisição da IBM fornece aos clientes uma maneira de gerenciar ambientes híbridos e multi-nuvem. "Nosso público se depara com um cenário complexo de tecnologia, cheio de aplicativos e dados que são executados em uma variedade de ambientes de nuvem híbrida", diz Rob Thomas, vice-presidente sênior de nuvem e plataforma de dados da companhia. "A aquisição da Instana é mais um passo importante que estamos dando para fornecer às empresas o portfólio mais completo de soluções automatizadas de IA e ajudar a prevenir incidentes de TI que podem custar muito caro em receita perdida e reputação."
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Com sede em Chicago e centro de desenvolvimento na Alemanha, a Instana foi fundada em 2015 por Mirko Novakovic, Pete Abrams, Fabian Lange e Pavlo Baron. "Com a responsabilidade adicional de garantir a qualidade de construção e execução do software que desenvolvem, as equipes de DevOps precisam de uma nova geração de monitoramento de desempenho de aplicativos e recursos de observação para ter sucesso", diz o cofundador e CEO Novakovic. Para ele, "os produtos da Instana combinados com a automação com base em IA da IBM, em ambientes de nuvem híbrida, darão aos clientes uma visão completa do desempenho de seus aplicativos para otimizar as operações".
A empresa levantou US$ 57 milhões ao longo de sua trajetória, sendo US$ 30 milhões na rodada mais recente, uma Série C em 2018.
Os gastos corporativos com sistemas de inteligência artificial devem ultrapassar US$ 50 bilhões neste ano. No entanto, a grande maioria das empresas pode não ter muito retorno imediato sobre esse investimento recorde.
Em uma pesquisa com mais de 3.000 gerentes de empresas sobre seus gastos com IA, apenas 10% relataram benefícios financeiros significativos de seu investimento até agora, constatou o novo relatório do “MIT Sloan Management Review”, revista digital de tecnologia e negócios, e do Boston Consulting Group, empresa de consultoria corporativa.
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Os ganhos com a tecnologia não acompanharam o aumento da adoção do investimento, diz Shervin Khodabandeh, que liderou o estudo e é codiretor de negócios em IA do Boston Consulting Group na América do Norte. “Estamos vendo mais atividades, o que também significa mais investimento em tecnologia e ciência de dados”, diz Khodabandeh. “Mas a linha de impacto ainda não mudou realmente.”
Os resultados devem ser preocupantes para as empresas que continuam a despejar dinheiro em projetos de IA em um ritmo vertiginoso, procurando usar as ferramentas alternativas para tudo, desde gerenciamento de contratos até fornecer energia a assistentes domésticos e carros autônomos. Mais de US$ 50 bilhões devem ser investidos em sistemas de IA globalmente neste ano, de acordo com o IDC, empresa de consultoria de mercado, acima dos US$ 37,5 bilhões em 2019. Em 2024, o investimento deve chegar a US$ 110 bilhões, prevê a entidade.
Apesar dos bilhões investidos, projetos de IA fracassados são crescentes. A IBM desviou a prioridade de sua tecnologia Watson, sistema de computador de solução de questões, após atrair o desprezo por empreendimentos como um projeto de oncologia de US$ 62 milhões que fez sugestões imprecisas sobre tratamentos de câncer. A Amazon teve de parar com uma ferramenta de recrutamento de IA depois que ela mostrou preconceitos misóginos. E empresas menores descobriram que construir tecnologia é mais difícil do que parece, já que assistentes virtuais supostamente equipados com IA e agendadores de reuniões acabam dependendo de humanos reais nos bastidores.
As empresas estão lutando para entregar projetos de IA e ter mais resultados, diz Khodabandeh, porque elas gastam demais em tecnologia e cientistas de dados, sem implementar mudanças nos processos de negócios que poderiam se beneficiar da IA —uma conclusão que ecoa um relatório da “Harvard Business Review” publicado em junho.
Tome a Uber como exemplo. No mês passado, os engenheiros da empresa de caronas concluíram que seus carros autônomos não conseguiam dirigir mais de 800 metros até encontrarem um problema. A inteligência artificial do programa ainda "luta com rotinas e manobras simples", de acordo com um relatório na “The Information”. Parte do motivo da falha, de acordo com um memorando interno, são ideias concorrentes sobre como implementar a tecnologia.
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Mas, com a promessa da IA de economia e melhorias em grande escala para os negócios, as empresas não vão parar de investir em tecnologia tão cedo. Os pesquisadores do BCG e do MIT descobriram que 57% das empresas disseram ter implantado seus próprios projetos de IA, em relação a 44% das empresas em 2018.
Para que esses projetos dêem frutos, Khodabandeh diz que mais usuários de IA precisarão repensar como a tecnologia está integrada em seus negócios. “Claramente há muito exagero”, diz ele. “E parte desse exagero aparece nos dados.”
A WEG fechou acordo para a aquisição do controle da startup Mvisia, especializada em soluções de inteligência artificial aplicada à visão computacional para a indústria, segundo comunicado ao mercado hoje (23).
Com o fechamento da operação, que não teve valor divulgado, a WEG passa a ter 51% do capital social da Mvisia, com possibilidade, prevista em contrato, de aumentar sua participação nos negócios futuramente.
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"A aquisição faz parte da estratégia da companhia de incluir novos recursos à WEG Digital Solutions e à plataforma IoT WEGnology, lançada recentemente com o objetivo de atender as demandas da Indústria 4.0", afirmou a companhia.
Trata-se da terceira aquisição da WEG desde que a companhia anunciou, em junho de 2019, a criação de uma nova estrutura de negócios digitais.
A Mvisia foi fundada em 2012 no Centro de Inovação, Empreendedorismo e Tecnologia da Universidade de São Paulo (USP). (Com Reuters)
Não há dúvidas de que a inteligência artificial (ou a sigla AI, do inglês “artificial intelligence”) tem papel decisivo em diversas indústrias, e que algoritmos criam a base de qualquer negócio e o DNA de qualquer empresa. Sabedoria convencional, que não é baseada em nenhuma pesquisa, vê o crescimento da AI como algo que provocará mudanças radicais e disruptivas em indústrias já estabelecidas nos próximos dez anos.
Além disso, nunca houve melhor momento para investir em AI do que agora. Investimentos focados na tecnologia cresceram 1800% em apenas seis anos. O motivo desses números é, em parte, o fato de que empresas esperam que a AI permita que elas entrem em novos setores ou que permaneçam competitivas em suas indústrias.
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Estrategistas acreditam que essa não será uma surpresa para CXOs (do inglês Chief Experience Officer ou diretor de experiências) e grandes tomadores de decisão, uma vez que o crescimento da adoção da AI e a proliferação da automação inteligente e intuitiva de algoritmos estimulam a criação de novas indústrias e negócios. No geral, eles criam novas oportunidades para monetização de negócios. No entanto, algumas questões surgem aos CXOs: como essas novas indústrias e negócios serão criados com a AI? Quais as mudanças estratégicas que os líderes podem fazer para monetizar essas oportunidades?
A criação de novas indústrias e segmentos depende de avanços dramáticos em AI, que a levarão do descobrimento à aplicação comercial a uma nova indústria. Novos segmentos que giram em torno de AI estão sendo desenvolvidos, mas estão longe de concluídos. Um olhar superficial da nova era de negócios inclui micro-segmentos, compras online hiper-personalizadas, companhias de carona movidas a GPS, canais de streaming baseados em recomendações, companhias de EdTech (educação e tecnologia) com aprendizado adaptável e trabalhos novos e controversos de AI. Mesmo assim, muito mais pode ser feito na área.
A adoção da AI traz à tona a tentativa de adaptação a algoritmos e como eles afetam o comportamento do consumidor e dos empregados. Os algoritmos vêm para ficar, e com eles, organizações precisam atualizar suas estratégias tecnológicas e suas metodologias para refletir como o mundo evolui. Essa necessidade vem se tornando cada vez mais uma obrigação.
Por outro lado, empresas tradicionais estão invertendo seus investimentos, processos e sistemas para se alinharem às mudanças do mercado. Com o foco no comportamento do consumidor, a AI está de fato trazendo aos negócios uma abordagem mais humana.
Atualmente, a inteligência artificial foca mais em aplicações comerciais que optimizem a eficiência de indústrias já existentes e menos em algoritmos patenteados que poderiam levar a novas indústrias. Essa eficiência acelera a consolidação e convergência de setores, mas não leva a criação de indústrias.
No entanto, o uso mais potente da inteligência artificial pode ser, a longo prazo, a descoberta e busca por soluções de novos problemas, mais complexos e que são a base de novas indústrias. Algumas empresas já perceberam a importância deste plano a longo prazo e usam seus investimentos em AI para isso. Ainda assim, poucas presenciam a inteligência artificial criando novos segmentos ou negócios. Os verdadeiros vencedores são aqueles na economia dos algoritmos são aqueles que alinham suas estratégias e criam sua inteligência artificial do zero, mantendo seus algoritmos fortes e redefinindo segmentos de negócios, monetizando novas oportunidades.
A inteligência artificial tem um potencial enorme de impulsionar a criação de novas indústrias e a disrupção das já existentes. O mapa para os líderes interessados nela não é fácil de seguir, mas traz grandes recompensas. Mudança exige muito esforço, mas a perseverança de um estrategista que usa AI é o mais importante traço, que cria um senso de urgência em face a novas possibilidades.
A Microsoft informou hoje (22) que está investindo US$ 1 bilhão na OpenAI e que as duas empresas formaram uma parceria para desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial por meio do serviço de computação em nuvem Azure, da gigante do software.
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A OpenAI foi fundada em 2015 como uma entidade não lucrativa e com US$ 1 bilhão em financiamento dos investidores do Vale do Silício Sam Altman, Peter Thiel e Reid Hoffman, cocriador da rede social LinkedIn. O grupo depois criou uma entidade voltada ao lucro para poder receber investimentos externos.
Desde sua fundação, a OpenAI utilizou pesquisadores de inteligência artificial para avançar no campo, como ensinar uma mão robótica a executar tarefas humanas por meio de utilização apenas de software, o que reduz o custo e o tempo para se treinar robôs.
O grupo também está focado em segurança e nas implicações da tecnologia de inteligência artificial, pesquisando como os computadores podem gerar reportagens realistas com pouco mais que sugestões de manchetes e alertando pesquisadores a considerar como seus trabalhos e algoritmos podem ser usados com implicações negativas antes das descobertas serem publicadas.
A OpenAI afirmou que o investimento da Microsoft vai ajudar o grupo a pesquisar "inteligência artificial geral", ou AGI, na sigla em inglês. A tecnologia AGI é o santo Graal do campo e significa que um sistema de computação pode dominar um assunto tão bem ou melhor que humanos, e também dominar mais campos do conhecimento que um humano.
"Acreditamos que é crucial que a AGI seja desenvolvida de maneira segura e que os benefícios econômicos disso sejam amplamente distribuídos", disse Altman.
As duas partes não responderam perguntas da Reuters sobre os termos do acordo. Quando a OpenAI criou a estrutura com fins lucrativos em março, afirmou que os investidores que colocarem dinheiro na nova entidade terão seus retornos limitados e que a missão da parte não lucrativa da entidade teria precedência sobre a área voltada ao lucro.
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As duas empresas também negaram dizer se o investimento da Microsoft será feito em dinheiro ou se vai envolver créditos para utilização do serviço de computação em nuvem Azure.
Serviços de computação em nuvem são uma grande fonte de custo para a OpenAI, que gastou US$ 7,9 milhões na atividade no ano fiscal de 2017, ou cerca de um quarto de suas despesas naquele ano, segundo dados da Receita Federal dos Estados Unidos.
Quando tecnologias emergentes são aplicadas apenas para automatização de tarefas e/ou procedimentos, não se trata de uma transformação digital plena, mas, sim, de uma modernização de processos. Porém, a transformação digital vai bem além disso. Acontece a partir do momento em que o "mindset" do usuário, do gestor e de todos aqueles que compõem o corpo da empresa estão voltados para fora do padrão de mundo habitual.
Pensar fora da caixa é o desafio e, para que seja cultivado, é preciso um exercício diário feito sem medo. O medo reduz a capacidade criativa das pessoas no ambiente profissional e faz com que as soluções sejam cada vez mais voltadas para a automação, em vez da quebra de paradigmas.
Essa transformação pode ser menos sacrificante quando começa mais cedo, ainda nas instituições de ensino. O primeiro passo para ingressar com sucesso no universo digital é durante o período escolar e, para que isso aconteça, os modelos de educação também precisam se transformar.
Escolas com modelos de educação invertida, onde o professor não é mais o centro do saber, mas aquele que orienta o aluno na descoberta de novos caminhos e formas de cultura. A nova cara da grade curricular também é uma aliada na hora do aprendizado. Matérias como empreendedorismo, lógica, robótica e linguagem de programação já fazem parte de algumas escolas. Conceitos, esses, que já são realidade em algumas instituições.
Esses espaços de alunos colherão os frutos muito em breve, já que neste formato eles adquirem amplo conhecimento voltado para o universo digital. Estamos falando de formadores de opiniões que sempre questionarão por que fazer algo antes de simplesmente dizer o que deve ser feito.
Para os adultos, fomentar o compartilhamento do saber é uma cultura que pode ser implantada e trazer muitos frutos. Assim como no novo modelo educacional, os gestores precisam entender que não são os donos do conhecimento, mas aqueles que, dada sua experiência e perfil estratégico, estimulam o senso de transformação e criatividade em seus colaboradores. Que tal realizar reuniões multidisciplinares, onde equipes apresentem suas dores, para que, juntas, busquem uma solução? Esse pode ser um caminho que, mesmo tardio, proporciona uma safra de profissionais pensantes.
Para que a transformação digital aconteça, o erro é algo comum. É assim que surge boa parte das brilhantes e verdadeiras soluções de transformação, já que é neste tipo de situação que mentes analógicas são desafiadas a pensar diferente. E, a partir deste novo modelo de pensamento, gera-se um processo criativo dentro das empresas.
Isso faz com que as soluções propostas não sejam apenas para automatizar a execução de processos. A partir de insights coletivos, podem ser criadas soluções transformadoras e que se adequem ao modelo de negócio, que evoluam com as mudanças econômicas e gerem resultados. Tudo é possível graças à correta aplicação do conhecimento influenciado pela combinação entre criatividade, tecnologia e informação.
Será inaugurado hoje (26), na Unesp, o Instituto Avançado para Inteligência Artificial (AI2). O centro, sem sede própria, lançado por alguns dos pesquisadores das principais universidades do país, visa expandir os interesses entre a academia e o setor privado para pesquisa de impacto sobre o assunto. O workshop, que será realizado no Núcleo de Computação Científica (NCC) da Unesp, no câmpus da Barra Funda, em São Paulo, reunirá pesquisadores que atuam em inteligência artificial, e abrirá espaço para que potenciais parceiros do setor empresarial possam apresentar oportunidades de colaboração com o grupo.
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Segundo o instituto, a ideia é providenciar uma estrutura organizacional eficiente, porém simples, para dar autonomia aos pesquisadores na relação com as empresas. A iniciativa privada terá o AI2 como ponto de referência para especialistas em inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data, entre outras coisas.
O objetivo é estimular e facilitar o desenvolvimento de projetos inovadores que utilizam os avanços da tecnologia digital para promover ações de impacto socioeconômico. As produções deverão atender tanto o interesse privado quanto do meio acadêmico, procurando beneficiar a sociedade e influenciar a criação de políticas públicas para o desenvolvimento da área.
A rede de espaços de coworking do instituto é conectada por um sistema de videoconferência para proporcionar a interação entre os pesquisadores e os desenvolvedores atuantes nas diferentes áreas.
O AI2 não tem fins lucrativos e promete prezar pela transparência, inclusão e transversalidade de suas ações.
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A inteligência artificial (IA) tem muitas contribuições a dar ao mundo. Algumas cervejarias, por exemplo, já estão usando IA para melhorar a própria produção. Seria isso algo brilhante ou inacreditável? Ainda é cedo para dizer, mas é certo que o uso de dados na tomada de decisão dos fabricantes, e no fabrico de cervejas artesanais, faz com que a bebida produzida pela IA instigue a curiosidade de muitos.
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A inteligência artificial oferece um ótimo suporte à produção. Depois de falar como as cervejarias multinacionais usaram os dados para tomar decisões publicitárias, Hew Leith e Rob McInerney, fundadores da IntelligentX, cervejaria que faz uso de IA, resolveram usar a tecnologia para melhorar o próprio produto. A IntelligentX se diferencia pelo fato de ter criado a primeira cerveja com algoritmos do mundo.
A empresa criou quatro rótulos: Black AI, Golden AI, Pale Al e Amber AI. O endereço online da marca é impresso na embalagem, para que os consumidores deem um feedback via Facebook Messenger e digam o que acharam da cerveja. Ao responder a uma série de dez perguntas, mais de 80% das pessoas que entraram em contato com a empresa forneceram a ela mais de 10 mil informações para um valioso banco de dados.
Esses dados são processados por um algoritmo IA e, em seguida, a cervejaria decide se deve ou não atender aos pedidos. A ideia de Leith e McInerney não é substituir um mestre cervejeiro, mas, por meio da IA, obter insights para aprimorar a produção. Uma vez que a empresa é capaz de atender aos pedidos, pode ser possível encomendar uma cerveja com base nos gostos pessoais do cliente, criando assim bebidas personalizadas.
Projeto de impressão digital da Carlsberg
A Carlsberg, uma cervejaria de Copenhagen, iniciou um projeto milionário de impressão digital da bebida em parceria com a Microsoft, a Universidade de Aarhus e a Universidade Técnica da Dinamarca. A cada dia, eles criam cerca de mil amostras diferentes de cerveja, num esforço que, esperam, mude a forma como a bebida é produzida. O projeto emprega sensores que podem determinar a impressão digital do sabor de cada amostra, além de analisar leveduras diferentes. Os dados são coletados por um sistema de IA para utilização no futuro. O sistema não apenas permite que os produtos cheguem ao mercado com mais rapidez, mas também garante uma melhor qualidade.
A India Pale Ale perfeita
Uma cervejaria da Virgínia usa o aprendizado de máquina para desenvolver a India Pale Ale (IPA) perfeita. A Champion Brewing se associou à Metis Machine, uma empresa de IA, em uma espécie de estímulo para fabricar uma nova IPA ML (sigla para machine learning, ou aprendizado de máquina). O primeiro passo foi inserir informações sobre as dez IPAs mais vendidos dos Estados Unidos, assim como os dados sobre as dez marcas mais comercializadas. Com base em tudo, o algoritmo determina a melhor receita.
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Esses dados também foram utilizados em um outro processo de fabricação de cerveja por meio da IA, um experimento que combinou receitas de Brewdog e classificações da Untappd -- rede social de troca de experiência sobre cervejas -- para dar início a uma rede de cervejas artificiais. A rede seria então empregada na avaliação de novas receitas, e para determinar quais eram mais propensas a obter altas classificações. Tal experimento concluiu que a IA poderia ser uma aliada poderosa para a criatividade de um cervejeiro ou para otimizar rótulos já existentes, mas que não substituiria o trabalho humano.
Barman robô
A espuma da cerveja pode não atender às expectativas da maioria das pessoas. Para determinar o que faz uma espuma perfeita, uma equipe de pesquisa australiana criou o RoboBeer, um robô que pode derramar a cerveja com precisão suficiente para criar uma espuma mais consistente. Os pesquisadores fizeram um vídeo da máquina derramando a bebida e rastrearam o tamanho da bolha, a cor da cerveja e outras características. Em seguida, mostraram o vídeo para os participantes do projeto e pediram um feedback sobre a qualidade da bebida. Os pesquisadores também gravaram suas reações enquanto observavam o robô.
Uma máquina de IA analisou os dados biométricos dos participantes da pesquisa enquanto assistiam ao vídeo. Esses dados foram alimentados em uma rede neural para saber o que os participantes pensavam sobre a cerveja, antes mesmo de provar ou preencher o formulário. A rede foi capaz de prever com precisão de 80% se a altura da espuma de uma cerveja atendia ao gosto do público. A equipe também descobriu que poderia prever, com 90% de precisão, a receptividade da cerveja fornecida, usando apenas os dados do robô.
A desigualdade de gênero, de raça e de etnia no segmento da tecnologia impacta não só a cultura, como também os lucros das empresas. Em 2017, a McKinsey descobriu que as 25 melhores empresas em diversidade de gênero nas equipes executivas possuíam 21% mais probabilidade de obter lucros acima da média.
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Contudo, apenas 26% das mulheres que possuem formação nas áreas de ciências, tecnologia, engenharia ou matemática acabam trabalhando no mercado após a graduação, diferente dos homens, que representam 40%, segundo reportagem da revista norte-americana “Wiired”. As mulheres contratadas para trabalhar na área também acabam saindo dela mais cedo do que os homens. Com isso, foi descoberto que apenas 53% das mulheres do ramo tecnológico acreditam ter o mesmo acesso a cargos de liderança que os homens, e 46% dizem receber menos que seus pares do sexo masculino.
Conversei com Lori Wright, gerente geral da Microsoft Teams e Skype, a fim de conhecer sua carreira e obter alguns conselhos sobre a questão de gênero no mundo da tecnologia. Leia, a seguir, os melhores momentos a entrevista:
FORBES: Como a sua carreira na Microsoft se consolidou?Lori Wright: Entrei na Microsoft depois de 20 anos trabalhando na indústria da tecnologia. Durante essas duas décadas, tive vários cargos, abrangendo praticamente todas as áreas, do marketing a vendas. Comecei na Microsoft depois de ter sido diretora de marketing de uma startup em crescimento.
FORBES: Quais são suas responsabilidades como gerente geral da Microsoft?LW: Sou responsável pelo lado comercial dos aplicativos de colaboração do Office 365. Isso inclui produtos muito famosos, como o Outlook e o SharePoint, e algumas tecnologias mais recentes, como o Microsoft Teams and Stream. Além disso, a minha função também exige que eu lidere as equipes de marketing dos produtos.
FORBES: Como você acha que podemos incentivar mais mulheres a trabalhar com tecnologia e obter cargos mais altos?LW: Acredito que as mulheres só vão trabalhar e permanecer na área de tecnologia quando se sentirem bem-vindas e tiverem mais voz. Elas precisam enxergar a tecnologia como um lugar de pertencimento. E a tecnologia precisa trabalhar duro para ajudar as mulheres a fazer parte do mercado, caso contrário, as empresas começarão a oferecer produtos que representam apenas metade da população, a masculina.
Meu conselho para que as mulheres cheguem aos cargos de liderança é encontrar um defensor ferrenho dentro da empresa, assim como um fora dela. Estes podem ser trabalhos exigentes, que fazem com que a mulher precise de uma “defesa extra” para que prospere. Ter pessoas que a defendam internamente e a coloquem para cima nos dias ruis é muito importante.
FORBES: Quais são as características mais importantes para obter sucesso em sua função?LW: A empatia para com o cliente e o trabalho em equipe são as duas primeiras coisas que me vêm à mente. Empatia porque você deve ser capaz de entender as necessidades e desejos de seus clientes, a fim de fornecer os produtos certos e garantir a satisfação.
Trabalho em equipe já que a companhia para a qual atuo é gigante. Para que eu seja bem-sucedida no meu papel é preciso trabalhar com milhares de pessoas, de maneira que possa cumprir minhas principais responsabilidades. Mas, trabalhando bem, ganho elogios de milhares de pessoas que querem obter os mesmos objetivos que eu.
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FORBES: O que você queria de ter conhecimento no começo da sua carreira?LW: Eu gostaria de ter conhecido meu valor e de ter tido mais confiança em mim mesma. Tenho a sorte de ter pessoas que reconhecem o meu valor mesmo quando estou para baixo. Elas me dão uma força quando me encontro fora da minha zona de conforto. É por isso que encorajo as pessoas a encontrarem a "líder de torcida" de seus respectivos trabalhos, alguém que consiga apoiar e ajude nos momentos mais inesperados.
FORBES: Qual é o melhor conselho que você já recebeu?LW: Seja você mesmo, sempre - isso significa saber o que é importante para você e aprender a priorizar essas coisas.
FORBES: Poderia dar um conselho para outras jovens profissionais?LW: Sonhe alto. Gaste seu tempo com sabedoria. Conheça o máximo de pessoas possível: uma rede forte pode abrir portas que você nem sabe que existem. Construa uma vida que você ama e seja uma pessoa de quem se orgulha, mas não se esqueça de ajudar os demais durante a sua jornada.
Ao percorrer os corredores do futurista hotel FlyZoo, da gigante chinesa de comércio eletrônico Alibaba, robôs de cerca de um metro de altura entregam comida e toalhas aos hóspedes.
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As máquinas são parte de um conjunto de ferramentas que o Alibaba diz que reduzirá drasticamente o custo trabalhista do hotel e eliminará a necessidade de hóspedes interagirem com outras pessoas.
Aberto oficialmente ao público no mês passado, o hotel de 290 quartos é uma incubadora de tecnologia que a empresa quer vender para a indústria hoteleira e uma oportunidade de mostrar a força do grupo em inteligência artificial. O hotel também é um experimento para testar os níveis de conforto das pessoas com transações comerciais não mediadas por seres humanos. "Trata-se de eficiência e consistência de serviço. Os robôs não são perturbados pelo humor dos humanos. Algumas vezes, nós dizemos que não estamos bem, mas o sistema e o robô sempre estarão bem", diz Andy Wang, presidente-executivo do Alibaba Future Hotel Management.
Dentro do hotel, paredes brancas e com iluminação suave lembram o interior das naves espaciais de Hollywood. Hóspedes fazem check-in em totens que identificam seus rostos, bem como passaportes e outras formas de identidade. Cidadãos da China podem usar seus celulares para fazer check-in antecipado.
Elevadores identificam os rostos dos hóspedes novamente para verificar qual andar eles podem acessar e as portas dos quartos são abertas depois de nova checagem da face do usuário. "É muito rápido e seguro...Posso estar no meu quarto em um minuto", disse Tracy Li, uma das hóspedes.
Em outros quartos, a tecnologia de comando de voz do Alibaba é usada para alterar a temperatura do ambiente, fechar cortinas, ajustar a iluminação e pedir serviço de quarto.
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No restaurante do hotel, robôs entregam os pratos que os hóspedes pedem por meio do aplicativo do FlyZoo, enquanto em um bar separado um grande braço robô é capaz de preparar mais de 20 tipos diferentes de coquetéis. Câmeras de reconhecimento facial fazem a cobrança automaticamente na conta do hóspede.
Na hora do checkout, os visitantes têm que pressionar um botão no aplicativo que tranca o quarto e a conta é automaticamente debitada na carteira online do cliente no Alibaba. Depois disso, segundo Wang, os dados de reconhecimento facial do hóspedes são imediatamente apagados.
O FlyZoo foi erguido em Hangzhou, a 170 quilômetros ao sudoeste de Xangai e próximo da sede da gigante de comércio eletrônico. Os quartos custam a partir de 1.390 iuans (US$ 205 dólares) por noite.
É fato que a inovação é uma necessidade fundamental para qualquer negócio e isso só tem sido percebido de maneira mais intensa, devido aos avanços tecnológicos que aconteceram principalmente nos últimos 10 anos, os quais colocou novas empresas no topo e tirou de lá algumas das maiores que já vimos existir.
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Observar tudo o que acontece dentro e fora do seu mercado é fundamental para entender os desafios do cenário de inovação no mundo dos negócios, que ocorre cada vez mais rápido. Pelo menos, mais rápido do que a maioria consegue perceber.
Para acompanhar tudo isso e aumentar ao máximo a possibilidade de sucesso, é preciso uma cultura orientada para os dados. O poder trazido pela inteligência artificial (IA) na análise de dados é, de fato, transformador e muitas vezes pode causar um certo ceticismo até que seja percebido tudo o que estava oculto, mas bem diante dos olhos. Os dados passam a adotar um papel estratégico e central na transformação de negócios, ao desbloquear uma riqueza de informações em torno de todas as áreas da empresa.
Além disso, as pessoas também precisam entender a riqueza que existe ao analisar dados corretos. Uma das maiores empresas de aviação do mundo, ao analisar os dados do chão de fábrica para entender melhor como a mecânica funcionava, percebeu que os mecânicos gastavam ¼ do seu tempo para identificar peças, planos e ferramentas antes de iniciar o trabalho e que existia centenas de milhões de dólares em estoque sem qualquer demanda de curto prazo. Essa não é uma jornada confortável, pois passa por uma mudança cultural muito grande. Afinal, é difícil as pessoas perceberem que um processo utilizado há anos já não entrega mais a eficiência necessária para a empresa se manter competitiva.
Esse processo de retroalimentação e aprendizado para a obtenção de resultados cada vez mais assertivos é contínuo. Até hoje nunca ouvi ninguém dizer: “Não preciso de mais informações, isso não vai me ajudar”. Se usar dados ruins, o seu modelo de aprendizado de máquina produzirá resultados ruins, porém, se a implementação de um algoritmo de aprendizado de máquina for bem-sucedida, utilizando os dados corretos, você alcançará resultados exponenciais.
A IDC aponta que o mercado mundial de Big Data deve alcançar US$ 187 bilhões em 2019. Isso não deve surpreender ninguém que trabalha com dados. Mas, do outro lado, temos um dos maiores problemas enfrentados pelas empresas: a IBM estima que o prejuízo das grandes organizações por utilizarem dados de baixa qualidade seja de 3 TRILHÕES de dólares. Essa soma é derivada de erros de grande escala e de soluções alternativas utilizadas pelos outputs errados.
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Diante deste cenário, vale a máxima de que, com relação a dados, tamanho, ou melhor, volume não é documento. A qualidade dos dados é premissa básica para uma implementação de sucesso e transformação do negócio. A negligência e falta de atenção a isso pode causar um efeito dominó e gerar um falso positivo que culminará em erros sucessivos, perda de tempo e prejuízos que na maioria das vezes é fatal para qualquer empresa.
Diego Figueredo, é fundador da Nexo, player de inteligência artificial que já desenvolveu soluções para clientes como Volkswagen e Brastemp (Whirlpool), entre outros, além de agências como Ogilvy, Jüssi, Bullet e Act10n.
Apesar de a tarefa de tomar decisões ser um dos principais papéis de um líder, o assunto é, muitas vezes, negligenciado em meio às inúmeras conversas sobre os atributos e missões da liderança. É discutível que a enorme quantidade de informação disponível para o executivo moderno tenha tornado o ato de tomar uma decisão mais difícil do que fácil. No entanto, isso não deve continuar a ser um obstáculo. Nesse sentido, há uma visão crescente de que a inteligência artificial poderia ter um efeito benigno, apesar de ser amplamente vista como o fim de toda uma gama de empregos.
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Como já publicado pela FORBES, um novo livro - “Prediction Machines” (algo como “Máquinas de Previsão”, em tradução livre), de Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, da Universidade de Toronto - sugere que o poder da IA reside na sua capacidade de reduzir o custo da previsão, dando aos profissionais maior certeza - uma mercadoria inestimável em um momento em que há um consenso geral de que a volatilidade e a incerteza estão entre as forças dominantes no atual clima de negócios. De fato, o potencial desta tecnologia para desvendar os segredos nas quantidades cada vez maiores de dados que estão sendo coletados pode ajudar a transformar uma parte específica e importante do negócio - previsão e planejamento.
Na vanguarda dessa revolução está a Anaplan, fundada em 2006 por Michael Gould, no celeiro de uma propriedade em Yorkshire. O fundador estava convencido de que havia uma maneira melhor de fornecer às empresas as ferramentas de previsão de que precisava. Usando a nuvem para permitir que as unidades de negócios colaborassem de forma mais eficaz, a Anaplan reuniu rapidamente uma lista de clientes renomados, como a Coca-Cola, a seguradora RSA e o braço farmacêutico da Johnson & Johnson.
Estas companhias contaram suas histórias em uma conferência - que parecia mais uma manifestação religiosa do que um evento de negócios convencional - realizada em Londres no início deste verão europeu. O executivo-chefe Frank Calderoni deu o tom dizendo: "O planejamento, da forma como conhecemos, está morto". Ao salientar que empresas de todos os setores estavam sendo prejudicadas por novos participantes, que em geral eram muito mais ágeis do que as atuais, acrescentou: “O grande ponto quando se fala em disrupção é a necessidade de uma tomada urgente de decisões.” Ao reconhecer que ainda há uma lacuna entre o planejamento e a tomada de decisão, Calderoni falou com confiança em levar essa diferença a zero.
Dado o valor deste objetivo, não é de surpreender que, apesar de todo o seu sucesso frente a empresas de software muito mais conhecidas, a Anaplan não seja a única. A consultoria Accenture, por exemplo, recebeu recentemente uma patente norte-americana para sua plataforma ZBx, que usa IA e aprendizado de máquina para categorizar rapidamente transações financeiras e, assim, analisar gastos instantaneamente. David Axson, diretor-gerente da Accenture Strategy e especialista de longa data no papel das finanças nos negócios, vê os avanços na tecnologia e o crescimento do ZBx, como a criação de um "momento mais estimulante para atuar em finanças". Entrevistado no início deste mês, ele disse: "É a libertação do profissional da tirania das planilhas".
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Mas não é apenas o caso de colocar uma mola no caminho dos especialistas e planejadores financeiros, que podem passar mais da metade do seu tempo dedicados a reunir informações para estudar e avaliar as implicações de diferentes cenários. As empresas já estabelecidas que estão sob ameaça de novos players, de repente, têm a chance de se transformar, simplesmente porque têm muito mais dados sobre as diferentes partes de seus negócios para analisar e, então, agir. Como diz Naomi Hudson, colega de Axson na Accenture Strategy, “melhorias incrementais não são mais suficientes” e pouquíssimas empresas não tentaram mudar seus padrões e, muitas vezes, suas cadeias de suprimentos de uma forma ou de outra.
Graças ao big data e à capacidade crescente da inteligência artificial de peneirar as pistas que permitem a profissionais qualificados fornecer insights que, por sua vez, podem levar a decisões melhores e mais rápidas, a Holy Grail, fabricante de produtos pessoais, deixou de ser capaz de fechar os livros apenas quando o período de negociação terminasse para ter acesso instantâneo a contas de gerenciamento que dizem muito sobre a saúde da empresa. Isso significa que ela tem tempo hábil para que o profissional tome decisões de efeito - o que Avi Goldfarb e seus colegas autores de “Prediction Machines” chamam de julgamento.
Na opinião de Axson, da Accenture, o valor do tempo extra é semelhante ao da luz no painel do carro avisando que o combustível está acabando. Se a luz acender quando ainda há combustível para 100 quilômetros, é muito mais útil do que se ela surgir quando houver apenas o suficiente para 10, diz ele.
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