O período foi marcado por inovações tecnológicas que trouxeram rapidez e agilidade no compartilhamento de informações, além de novas ferramentas para a resolução de problemas.

Neste artigo, confira como surgiu a Revolução Digital, suas vantagens e desvantagens e as novas tecnologias derivadas desse processo. Além disso, veja qual foi o impacto dessa mudança no mundo dos negócios até os dias atuais.

Boa leitura!

Quando começou a Revolução Digital?

A Revolução Digital aconteceu durante a segunda metade do século XX, entre os anos de 1950 e 1970, chamada de “Revolução Técnico-Científica-Informacional”, uma vez que marcou o início do desenvolvimento da era digital e da criação de tecnologias, como:

• Celulares;
• Computadores;
• Internet;
• Dentre outros.

Entre 1950 e 1960, os computadores já eram utilizados por organizações militares. Porém, o uso doméstico só ocorreu durante a década de 1970, estimulando a grande produção de computadores, videogames, caixas eletrônicos e robôs para as indústrias a partir de 1980.

O ano de 1991 se destacou pelo aumento expressivo na demanda por telefones celulares e celulares analógicos e a disponibilização da internet para o público.

No início do século XXI, houve um grande salto tecnológico, proporcionando o aprimoramento de invenções como celulares, computadores e televisões, além do fato de que o acesso à tecnologia foi facilitado para a maior parte da população.

Como resultado disso, a inovação tecnológica estimulou a criação de muitos empregos e o uso de recursos digitais pelos negócios.  

Como a Revolução Digital influenciou o desenvolvimento de novas tecnologias?

A Revolução Digital foi responsável por dar o pontapé inicial na era digital, atualmente, as empresas podem contar com ferramentas que trazem mais eficiência e produtividade, além de segurança na hora de guardar os seus dados.

Algumas das tecnologias que estão revolucionando o dia a dia nos negócios são:

1- Blockchain 

Blockchain é uma tecnologia de registro distribuído que armazena dados em blocos encadeados e imutáveis, garantindo transparência, segurança e descentralização sem a necessidade de uma autoridade central, sendo usada em diversos setores, porém, seu uso é mais conhecido na área financeira, por ser o sistema que abriga as criptomoedas.

2- Internet das coisas (IoT) 

Do inglês Internet of Things, a Internet das Coisas (IoT) consiste em uma rede de objetos físicos conectados à internet. Os aparelhos vão desde eletrodomésticos e roupas até dispositivos mais sofisticados, como computadores e celulares. Esses dispositivos são capazes de se comunicar e transferir dados entre si.

3- Inteligência Artificial (IA) 

Embora tenha ganhado popularidade com o lançamento do ChatGPT, a verdade é que os estudos com Inteligência Artificial tiveram início na década de 1950. Entretanto, nas últimas décadas, houve um desenvolvimento significativo na estrutura contribuindo para a potencialização das funcionalidades.

Nesse sentido, é interessante destacar o Machine Learning, ou “Aprendizagem de Máquina”, ramo da Inteligência Artificial que se dedica à capacitação de outras máquinas por meio do uso de dados.

Dessa maneira, em vez de programar uma máquina para executar uma tarefa, ela é treinada a realizar determinada atividade usando dados e algoritmos como base.

Ou seja, a IA é uma área que tem como objetivo desenvolver sistemas e algoritmos capazes de realizar atividades executadas por seres humanos. Dentre as quais podemos citar:

• Tomada de decisões;
• Redação de textos;
• Respostas para perguntas;
• Geração de imagens e fotografias;
• Entre outras.

4- Big Data 

O Big Data é uma ferramenta que coleta, processa, gerencia, analisa e armazena grandes volumes de dados, dos mais variados tipos. A tecnologia apresenta algumas características principais, conhecidas como “os cinco Vs”, que são:

• Velocidade: dados gerados normalmente em tempo;
• Volume: a quantidade de dados determina ou não como Big Data;
• Variedade: os dados armazenados podem ser estruturados ou não estruturados;
• Veracidade: a qualidade dos dados impacta no seu uso;
• Valor: precisam ter retorno financeiro para valer a pena tratá-los.

5- Computação em nuvem 

Em inglês, Cloud Computing, é uma tecnologia que permite armazenar dados em um ambiente virtual e acessar remotamente softwares e informações por meio da internet, sendo possível hospedar arquivos de diferentes formatos.

Quais são as vantagens da Revolução Digital?

A Revolução Digital afetou a sociedade em geral, resultando no fenômeno conhecido, como “Transformação Digital”, tratando-se das alterações culturais e sistêmicas para aproveitar as tecnologias existentes.

Ou seja, é a mudança estrutural na forma como se resolvem problemas e na percepção da criação do valor.

No caso dos negócios, as principais vantagens são:

• Automação de processos: ferramentas digitais eliminam tarefas manuais e burocráticas, reduzindo erros humanos e liberando a equipe para atividades estratégicas;
• Velocidade operacional: a integração digital permite ciclos de produção e entrega mais rápidos do que os métodos tradicionais;
• Dados em tempo real: com o avanço da internet, surgiu a possibilidade da tomada de decisões baseadas em evidências concretas e previsões precisas instantaneamente;
• Escalabilidade: a digitalização permite que um negócio cresça e atenda a mais clientes sem aumentar os custos físicos na mesma proporção;
• Gestão Estratégica: sistemas integrados oferecem uma visão 360º da empresa, facilitando o controle administrativo e financeiro;
• E assim por diante.

Quais são as desvantagens da Revolução Digital?

Em contrapartida, apesar dos inúmeros benefícios, o movimento também trouxe algumas dificuldades. Dentre essas, é possível destacar:

• Resistência à mudança: algumas organizações enfrentam dificuldades em adaptar a cultura tradicional para a mentalidade digital, podendo gerar desorganização e ineficácia;
• Falta de mão de obra qualificada: no caso de tecnologias mais avançadas. há carência de profissionais capacitados, dificultando a execução de estratégias digitais;
• Poluição ambiental: aumento de lixo eletrônico;
• Sobrecarga e saúde mental: a conectividade constante pode intensificar a pressão sobre os colaboradores, dificultando a desconexão do trabalho e produzindo estresse.

Em resumo, a Revolução Digital proporcionou o acesso a novas ferramentas digitais. Desse modo, alterou a forma como os negócios estruturam processos, utilizam dados e integram tecnologias para aumentar eficiência, segurança e capacidade de adaptação ao mercado.

Atualmente, o desafio não é simplesmente ter acesso a digitalização, mas saber utilizá-la corretamente para colher os benefícios, como a otimização de tempo e custos e a tomada de decisões baseadas em dados.

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Porém, apesar dos benefícios, o uso de aplicações torna os negócios cada vez mais dependentes da tecnologia. A questão é que nem sempre as organizações estão preparadas para responder às atualizações de forma ágil e eficiente, ou seja, não são capazes de extrair todo o potencial que as ferramentas podem oferecer, especialmente, em ecossistemas complexos.

Afinal, essas soluções não são estáticas, estão sempre evoluindo para oferecer as melhores funcionalidades aos usuários e se adaptar às mudanças e necessidades do mercado. Diante disso, a sustentação AMS surge como uma parceira estratégica.

Neste artigo, você entenderá o que é AMS, como funciona, quais são seus benefícios e por que ele se tornou um elemento fundamental para a operação digital corporativa.

Boa leitura!

O que é AMS?

Application Management Services (AMS), em português, “Serviços de Gerenciamento de Aplicações”, é uma solução estratégica disponibilizada para que empresas possam fazer a gestão e manutenção de aplicativos durante todo o ciclo de vida, de modo a oferecer funções-chave, como:

• Monitoramento;
• Manutenção;
• Otimização;
• Entre outras.

Na prática, o AMS envolve um conjunto estruturado de processos, ferramentas e profissionais responsáveis por assegurar que as aplicações utilizadas pela empresa funcionem de forma estável e segura, garantindo o alto desempenho e se adaptando às demandas do negócio.

Por que o AMS é essencial para as empresas?

A transformação digital não é apenas um projeto com data de entrega, e sim um estado de evolução permanente. Para grandes corporações, isso significa que o software não é mais uma ferramenta estática, mas um ecossistema vivo.

Em razão disso, o AMS é essencial para garantir que os processos operacionais e a inovação tecnológica não sejam interrompidos pela complexidade técnica. Veja alguns fatores que tornam os Serviços de Gerenciamento de Aplicações tão importantes:

• Complexidade de ambientes híbridos e cloud:  as aplicações rodam parte em servidores locais e parte em múltiplas nuvens (AWS, Azure, Google Cloud), exigindo monitoramento especializado;
• Ecossistemas integrados:  o uso de softwares interconectados por APIs gera a necessidade de garantir a funcionalidade das integrações em tempo real para não ocorrerem falhas em cadeia;
• Aceleração de dados e IA: ferramentas de Inteligência Artificial e análise de dados dependem de aplicações estáveis, integradas e com alta disponibilidade;
• Segurança e compliance: com o vigor da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), manter aplicações atualizadas e seguras é um requisito básico a fim de evitar penalidades legais.

Como funciona um modelo de AMS?

O modelo de AMS (Application Management Services) funciona como um braço estratégico da TI. O parceiro é responsável por disponibilizar suporte contínuo aos aplicativos, monitorando e corrigindo falhas de desempenho, aplicando atualizações e gerenciando alterações para que as aplicações funcionem sem interrupções.

Essa atuação foca em três pilares principais:

• Otimização de desempenho: eliminação de gargalos e melhoria contínua de processos;
• Redução de custos: criação de uma infraestrutura qualificada que evita gastos desnecessários com falhas sistêmicas;
• Foco estratégico: liberação do time interno de TI das atividades operacionais para que possam se dedicar a projetos de inovação.

O parceiro de suporte AMS possui a expertise para atuar em diferentes modelos de negócios, de variados escopos e tamanhos, e extrair mais performance do ecossistema empresarial.

Outro ponto a se destacar é o dinamismo do mundo corporativo, em que mudanças e novas ferramentas surgem a todo momento, o que requer agilidade e resiliência para se adaptar ao novo.

Com um suporte AMS, essa tarefa se torna mais fácil, já que a organização pode contar com profissionais qualificados para ajustar o sistema e garantir que atenda novas demandas. Dessa forma, a empresa tem em mãos um ambiente preparado para as suas necessidades e pode agir de maneira ágil e eficiente frente a novos desafios.

AMS para suporte de aplicações nível 2 e 3

A estruturação do AMS em níveis é uma estratégia de eficiência operacional e gestão de custos, essa divisão evita o desperdício de recursos e garante que cada problema seja tratado com a prioridade e a especialização corretas.

Em geral, o verdadeiro aperfeiçoamento não está no suporte básico, mas na implementação dos níveis superiores. Veja como protegem a sua operação:

• Nível 2: atua em incidentes complexos, garantindo a disponibilidade das integrações e corrigindo falhas que impedem o fluxo das regras de negócio. Desse modo, auxilia para que os processos fluam sem gargalos;
• Nível 3: foco na resolução de problemas complexos que exigem análise de código e mudanças estruturais, eliminando a causa raiz e impedindo falhas recorrentes. Assim, facilita a otimização da performance e atuações preventivas.

Dessa forma, a organização atinge algumas vantagens, como:

• Proteção de core business;
• Redução de retrabalho;
• Liberação do time interno para atividades estratégicas.

Como a Inteligência Artificial está transformando o AMS?

A integração da IA no Application Management Services está redefinindo os padrões de eficiência por meio do uso de  Machine Learning e análise de dados em tempo real.

Nesse sentido, a maior transformação está na capacidade de antecipação, a Inteligência Artificial elevou o AMS do modelo reativo para o modelo preditivo. Enquanto o AMS tradicional espera pelo chamado do usuário, a IA monitora padrões de comportamento do sistema para identificar anomalias antes que elas causem prejuízos.

Além disso, a IA também sugere como o sistema pode ser melhor:

• Análise de causa raiz (RCA): algoritmos processam milhares de dados em segundos para encontrar a origem exata de um erro;
• Otimização de código: ferramentas de IA auxiliam na revisão de código para garantir que as atualizações de software sejam mais leves e seguras;
• Previsão de demanda: auxilia as empresas a escalarem seus recursos de nuvem de acordo com a necessidade real, evitando desperdício de orçamento.

Quais são as vantagens da sustentação AMS?

Ao recorrer a um parceiro para os Serviços de Gerenciamento de Aplicações, a organização conquista vários benefícios para o negócio, por exemplo:

• Funcionamento contínuo e eficaz das aplicações;
• Monitoramento e diagnóstico proativo para evitar possíveis falhas operacionais;
• Eficiência sistêmica, o que permite à equipe interna direcionar seus esforços para tarefas estratégicas;
• Previsibilidade de gastos;
• Aprimoramento contínuo dos aplicativos para garantir o bom funcionamento da operação e auxiliar as empresas a atingirem suas metas.
• Resolução ágil e eficaz de problemas;

Em resumo, a sustentação AMS proporciona a tranquilidade necessária para que os gestores foquem no core business. Com um ambiente preparado para escalar e evoluir, a organização ganha resiliência para enfrentar as mudanças do mercado, transformando a TI em uma vantagem competitiva sustentável e de alta performance.

O que levar em conta ao escolher um parceiro AMS?

Escolher um parceiro para os Serviços de Gerenciamento de Aplicações é algo que precisa ser feito com bastante atenção para que a estratégia resulte em sucesso. Caso contrário, pode resultar em gargalos operacionais e custos ocultos.

Veja 3 fatores fundamentais para analisar na hora da seleção:

• Expertise técnica: verifique se o parceiro possui experiência comprovada nas tecnologias da sua empresa e cases de sucesso anteriores;
• Escalabilidade e flexibilidade:  confirme se o fornecedor consegue aumentar ou reduzir a equipe e o escopo conforme as oscilações e o crescimento do seu negócio;
• Cultura de inovação e uso de IA: priorize parceiros que utilizam automação e ferramentas preditivas para evitar falhas, em vez de apenas reagir;

Ao avaliar esses pontos, você garante que a sustentação das aplicações entregue não apenas estabilidade, mas também segurança para a evolução constante da sua operação.

Por que escolher a Kron Digital como parceira AMS?

Em um mundo impulsionado pela tecnologia e baseado em soluções cada vez mais poderosas e complexas, é necessário contar com um gerenciamento especializado para extrair o máximo dos recursos que a tecnologia pode fornecer.

Na Kron Digital, temos o serviço de Digital Sustaining Center (AMS), solução que oferece tudo para que seus resultados não sejam impactados por processos interrompidos:

• Suporte à operação de TI eficaz e sem complicações;
• Auxílio de uma equipe ágil, qualificada e responsável na condução de incidentes;
• Garantia da identificação de possíveis vulnerabilidades no sistema;
• Boas práticas de segurança da informação.

Quer transformar a gestão das suas aplicações em uma vantagem competitiva? Entre em contato com nossos especialistas e saiba mais sobre nosso modelo de trabalho inovador e criativo, voltado para o sucesso dos seus negócios.

Brincadeiras à parte, a área de TI é vasta e recheada de termos, que vão aumentando conforme os avanços tecnológicos.  

Para facilitar a vida dos profissionais, curiosos ou amantes de tecnologia, montamos um glossário com os principais termos da área de TI. Aqui, você tem um guia prático na palma da mão para consultar sempre que precisar. Conheça os principais termos a seguir. 

Algoritmos 

Na Matemática e Ciência da Computação, os algoritmos consistem numa sequência finita de ações executáveis que consigam solucionar determinado problema. Ou seja, os algoritmos são a programação de um conjunto de códigos finitos, com instruções e regras definidas, que automatizam a execução de determinadas tarefas. 

Application Management Services (AMS) 

Solução dedicada ao gerenciamento e manutenção de aplicativos durante todo o seu ciclo de vida, de modo a oferecer funções-chave como desenvolvimento, testes, implantação, monitoramento, manutenção e desativação, dentre outras atividades necessárias para as aplicações. 

Application Programming Interface (API) 

Ou “Interface de Programação de Aplicativos”, o API é uma ferramenta que define as regras e protocolos para a troca de dados, realização de solicitações e respostas a comandos entre softwares diferentes. 

Podendo ser comparado com um mediador, o API permite que softwares que possuem linguagens de programação diferentes ou que foram desenvolvidos por empresas distintas se comuniquem. 

B2B 

Abreviação de Business to Business, a sigla se refere às operações realizadas entre empresas, que podem ser de revenda, transformação ou consumo. 

B2C 

Abreviação de Business to Customer, a sigla se trata das operações realizadas entre empresas e o consumidor final. 

Big Data 

Ferramenta que coleta, processa, gerencia, analisa e armazena grandes volumes de dados, dos mais variados tipos. A tecnologia apresenta algumas características principais, conhecidas como “os cinco Vs”, que são: velocidade, variedade, volume, veracidade e valor. 

Blockchain  

O blockchain é um banco de dados compartilhado que permite o registro e a transferência de informações de forma segura e sem a necessidade de uma central de controle. A tecnologia se segurança nos dados, já que nenhuma informação pode ser excluída ou modificada sem o consenso dos usuários.  

Embora seja usado em diversos setores, seu uso é mais conhecido na área financeira, por ser a casa das criptomoedas. 

Business Intelligence (BI) 

Conjunto de práticas e ferramentas de coleta, processamento e análise de dados, e tem como intuito auxiliar as empresas na tomada de decisão através de informações completas. 

Cookies 

Os cookies são pequenos arquivos armazenados em dispositivos, sua função é guardar dados específicos de um usuário ou website, de forma que servidores web possam acessar os dados no futuro de maneira mais rápida. 

Clock Rate 

Se refere à velocidade de processamento de um computador, ou seja, o tempo que ele demora para executar as suas funções. 

Cloud Computing 

Em português, “computação em nuvem”, é uma tecnologia que permite armazenar dados em um ambiente virtual e acessar remotamente softwares e informações por meio da internet. Com a ferramenta, é possível hospedar arquivos de diferentes formatos, como filmes, músicas, trabalhos acadêmicos etc. 

Cluster 

Em português, poder ser entendido como “aglomerar” ou “agrupar”, o seu nome tem relação direta com a sua função dentro da área de TI, já que cluster se trata do uso de dois ou mais computadores simultaneamente para executar tarefas ou funções. 

Data Center 

Também chamado de Centro de Processamento de Dados (CPD) é uma infraestrutura física que abriga servidores, equipamentos de armazenamento e sistemas de rede para administrar e processar grandes quantidades de dados. 

Digital Immune System (DIS)  

Em português, Sistema Imunológico Digital, a tecnologia resulta da integração de práticas e ferramentas tecnológicas, como realidade aumentada, inteligência artificial, engenharia do caos, segurança cibernética, autocorreção, monitoramento, engenharia de confiabilidade e segurança de software.  

Seu objetivo é fortalecer a segurança digital da empresa, preparando-a contra possíveis ameaças, como vírus, malwares e invasões hacker.  

ERP 

ERP é a sigla para Enterprise Resource Planning, que, traduzido do inglês, significa “Planejamento de recursos empresariais”. Ou de forma mais simples, um software de gestão empresarial.  

Os softwares de gestão empresarial são sistemas projetados para atuar com todos os processos empresariais necessários para o gerenciamento e evolução de um negócio. Nele, são reunidos os dados de todos os setores e disponibilizada as ferramentas para que cada departamento execute suas atividades.  

Firmware 

Software instalado em um hardware (estrutura física) e que funciona à parte do sistema operacional, sua função é garantir o funcionamento das funções básicas do dispositivo, como o processamento de dados, executar comandos, a entrada e saída de dados etc. 

Firewall 

Dispositivo de uma rede de computadores, seja na forma de um software ou equipamento físico, responsável por aplicar uma política de segurança a um determinado ponto da rede. 

Hiperautomação  

A hiperautomação consiste na automação de processos manuais e burocráticos no ambiente corporativo. Para isso, une tecnologias como IA, machine Learning e RPA para eliminar a necessidade de intervenção humana em qualquer tarefa repetitiva ou de baixa complexidade.  

Inteligência artificial (IA) 

Podendo ser chamada de a tecnologia do momento, a inteligência artificial (IA) é uma área da Ciência da Computação que tem como objetivo desenvolver sistemas e algoritmos capazes de realizar atividades executadas por seres humanos, como tomada de decisões, redação de textos, respostas para perguntas, geração de imagens e fotografias, dentre outras.   

Internet das coisas (IoT) 

Em inglês, Internet of things, a Internet das Coisas (IoT) consiste em uma rede de objetos físicos conectados à internet. Os aparelhos vão desde eletrodomésticos e roupas até dispositivos mais sofisticados, como computadores e celulares. Esses dispositivos são capazes de se comunicar e transferir dados entre si.  

ITIL 

Acrônimo de Technology Infrastructure Library, ou, se preferir em português, biblioteca de infraestrutura de TI, a sigla ITIL se refere ao conjunto de boas práticas para o gerenciamento de serviços de TI. 

ITSM 

Do inglês IT Service Management, o ITSM é um framework de gerenciamento de serviços de TI, nele, são usados sistemas e processos para oferecer serviços de TI em alinhados às necessidades do cliente. 

Machine Learning (ML) 

Em português, “aprendizagem de máquina”, a tecnologia é um ramo da inteligência artificial (IA) que se dedica à capacitação de outras máquinas por meio do uso de dados. Dessa maneira, em vez de programar uma máquina para executar uma tarefa, ela é treinada a realizar determinada atividade usando dados e algoritmos como base.   

Malware 

Software projetado para danificar ou explorar vulnerabilidades em máquinas, redes ou servidores. 

Robotic Process Automation (RPA) 

Em português, “automação robótica de processos”, o RPA é uma tecnologia que usa bots (robôs digitais) para executar atividades repetitivas, dessa forma, o que antes era realizado por uma pessoa, passa a ser realizado por uma máquina. 

SLA 

Sigla para Service Level Agreement, que em português significa “acordo de nível de serviço”, o SLA é o termo usado para se referir ao prazo para cada tipo de serviço prestado. 

Além do tempo, a abordagem leva em conta aspectos como o desempenho dos atendimentos e segurança dos dados. 

UX/UI 

UX é a sigla para User Experience, que, em português, significa “experiência do usuário”. O UX se refere ao conjunto de estratégias utilizadas pelas marcas para entregar aos usuários as melhores experiências com produtos ou serviços. 

Enquanto o UI, sigla para User Interface, que em tradução para o português significa “interface do usuário”, se trata da parte visual e interativa de sites, aplicativos ou sistemas, a sua função é garantir que a interação entre o usuário e a plataforma seja intuitiva, de fácil navegação, esteticamente atraente e, claro, ofereça uma experiência satisfatória. 

Wireless 

Em tradução livre, “sem fio”, o wireless é uma tecnologia que permite a transmissão de dados sem usar cabos físicos, temos como exemplo o bluetooth, o Wi-Fi, o infravermelho, dentre outros. 

Conclusão 

Como é possível notar, muitos dos termos de TI se originam do inglês e são usados no dia a dia dos negócios sem tradução para o Português.  

Embora aqui esteja apenas uma pequena parte de todos os conceitos do mundo da Tecnologia da Informação, você já sabe quais são os principais e, quando escutar alguém falando sobre, vai estar por dentro do que se trata. 

Atualmente, vemos a evolução da IA em suas diferentes formas de integração com as demais tecnologias, com aplicações em cibersegurança, big data, analytics, IoT, automação, machine learning e cloud computing, por exemplo. Seus recursos estão sendo usados por organizações e governos nas mais diversas formas de gestão e solução de problemas.

Acontece que algo que esteja atuando de modo tão direto e intenso em tantos campos, com acesso a uma quantidade gigantesca de informações e com “autonomia” para elaborar respostas, tomar decisões, apresentar dados, propor ações, predizer cenários e reorganizar estruturas, precisa ter assegurado um grau elevado de confiabilidade e segurança.

Na prática, isso diz respeito aos riscos de respostas incorretas ou tendenciosas, vieses discriminatórios ou preconceituosos, vazamento de dados, criação de códigos inseguros, acesso e divulgação de informações privadas, uso indevido de propriedade intelectual, entre outros. Alguns desses riscos conflitam frontalmente com questões de compliance e transparência, outros com medidas de cibersegurança, ou ainda com valores éticos.

Esta realidade leva à necessidade das organizações de investirem não apenas em soluções de inteligência artificial, mas também em metodologias que assegurem seu uso dentro de padrões de confiança. E isso não apenas para benefício interno, mas também externo, já que o mercado passará a valorizar esta postura das empresas da mesma forma como hoje valoriza o comprometimento com os temas ligados a ESG.

Assim, chegamos ao que hoje já é conhecido como AI TRiSM (Artificial Intelligence Trust, Risk and Security Management), que é a gestão da confiabilidade, dos riscos e da segurança das soluções de inteligência artificial. Sua aplicação se baseia em alguns princípios:

Transparência: mecanismos que facilitem o entendimento de respostas ou ações tomadas pela IA por meio da rastreabilidade de dados utilizados.

ModelOps: gestão do ciclo de vida de modelos de IA, da implantação às atualizações, passando pelo monitoramento constante para otimização dos recursos.

Resistência a ataques: mecanismos para proteger a IA de tentativas de manipulação de dados ou inserção de informações que gerem resultados incorretos ou enviesados.

Detecção de anomalia nos dados: recursos para detectar desvios de padrões e dados que possam comprometer a qualidade dos resultados.

Proteção de dados: controles de segurança, travas contra uso de dados privados ou sem consentimento.

Estes são exemplos básicos de um processo que envolve muitas etapas e diferentes abordagens que vão depender de cada cenário de aplicação da IA.

Fazer a gestão de risco no uso desta ferramenta, que vem se tornando cada vez mais indispensável, é importante para garantir a qualidade de sua performance e impedir que existam falhas no seu treinamento e nas informações que usa e gera. Mas, sobretudo, para que a própria IA não acabe por criar vulnerabilidades para a organização.

Esta é uma demanda que estará também vinculada ao compliance e até mesmo aos temas de ESG. Por isso, o comprometimento com as melhores práticas será uma parte relevante na gestão da reputação da empresa.

 O setor de saúde preso em processos manuais e atolado em pilhas de papel ficou no passado. O processo de digitalização tem evoluído rapidamente com adoção de tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Big Data e automação. O Machine Learning (aprendizado de máquina) é uma das mudanças que está avançando na área médica.  

A saúde lida com uma grande quantidade de dados complexos e o Machine Learning vem como uma solução para processar essas informações e gerar insights valiosos para médicos e pacientes. A identificação de novas doenças e o diagnóstico pode ser aprimorada pelos algoritmos. Um exemplo é a interpretação de imagens médicas, como as de raio-x, um processo que se mostrou tão preciso quanto uma análise humana.  

Do lado operacional, as tarefas administrativas representam uma grande parte do trabalho. Os algoritmos de Machine Learning podem ajudar em afazeres desse tipo, como agendamento de consultas, gerenciamento de registros de saúde e no faturamento médico. Isso libera um tempo valioso para a equipe preste mais cuidados aos pacientes e se concentre em atividades mais estratégicas.  

Outro aspecto promissor do aprendizado de máquina na área da saúde é o da medicina de precisão. Grandes quantidades de informações do paciente podem ser processadas para identificar padrões ou tratamentos mais eficazes para cada indivíduo. Isso contribui para um melhor resultado para a equipe de saúde e para os pacientes.  

Além desses benefícios, a adoção do Machine Learning no setor de saúde se mostra vantajosa pela redução de custos. Ao automatizar tarefas como as administrativas já descritas, as instituições de saúde podem economizar com mão de obra e, ao mesmo tempo, tornar-se mais eficientes no uso dos recursos de que dispõem.  

Desafios para implantação do Machine Learning na saúde

Apesar de todos esses benefícios, há vários desafios a serem enfrentados na adoção do Machine Learning. O primeiro é abordar a qualidade das informações usadas por cada sistema para prever os resultados. Não basta pegar qualquer dado disponível para treinar algoritmos. Para que esses sistemas façam as melhores previsões possíveis, os dados precisam ser uniformes e da mais alta qualidade, para evitar erros e inconsistências.   

Outro ponto importante é que os dados devem ser imparciais, para que a análise e os insights sejam categóricos. Por isso, é preciso considerar vieses que possam atrapalhar esse processo. Dentre eles, podemos citar o viés de amostra (não representam a totalidade); de exclusão (são considerados desnecessários e retirados do banco); e de medição (coletados de forma diferente do padrão de teste).  

O aprendizado de máquina pode abrir oportunidades significativas na área da saúde. Desde a melhoria e diagnóstico de doenças até o desenvolvimento de medicamentos personalizados – para o Gartner até 2025, mais de 30% de novos medicamentos devem ser sistematicamente descobertos a partir de técnicas de IA. No entanto, com essas oportunidades, surgem desafios que devem ser enfrentados para que a tecnologia funcione adequadamente nas organizações de saúde. Abordar esses problemas garantirá que a estratégia de Machine Learning seja incorporada com segurança e eficiência. 

Para responder essa pergunta, trouxemos 7 tecnologias atuais, bem como suas respectivas características, para mostrar como essas inovações estão transformando e impactando o mundo.  

Confira: 

1 . Inteligência Artificial (IA) 

Embora a tecnologia tenha ganhado destaque com o lançamento do ChatGPT, a verdade é que os estudos com inteligência artificial (IA) tiveram início na década de 1950. Apenas nas últimas décadas, houve um desenvolvimento significativo em sua estrutura, além do aumento expressivo no volume de dados, o que contribuiu para a potencialização das suas funcionalidades. 

A IA é uma área da Ciência da Computação que tem como objetivo desenvolver sistemas e algoritmos capazes de realizar atividades executadas por seres humanos. Dentre as atividades podemos citar: 

• Tomada de decisões; 
• Redação de textos; 

• Respostas para perguntas; 
• Geração de imagens e fotografias, dentre outras.  

2. Internet das Coisas (IoT) 

Do inglês Internet of things, a Internet das Coisas (IoT) consiste em uma rede de objetos físicos conectados à internet. Os aparelhos vão desde eletrodomésticos e roupas até dispositivos mais sofisticados, como computadores e celulares. Esses dispositivos são capazes de se comunicar e transferir dados entre si. 

A IoT é um recurso interessante por proporcionar maior eficiência dos processos, o que, consequentemente, traz redução de custos e melhor administração dos recursos. Além disso, por ter em acesso a um grande volume de dados, a tomada de decisões no negócio fica mais embasada. 

Em contrapartida, a tecnologia pode oferecer algumas desvantagens, como o risco para a segurança dos dados, invasão de privacidade e a falta de profissionais especializados para lidar com um sistema complexo. 

3. Realidade virtual e aumentada 

Embora ambas as tecnologias lidem com a “realidade”, elas possuem propostas diferentes. A realidade virtual (em inglês Virtual Reality ou VR) tem como proposta criar um ambiente virtual para permitir ao usuário uma imersão completa através de simulação, em que o usuário pode ter contato com efeitos sonoros, visuais e táteis, podendo haver ou não interação. A VR é bastante utilizada em jogos, design de produtos, treinamento de simulação e entretenimento. 

Já a realidade aumentada (AR) tem como objetivo pegar elementos virtuais e trazê-los para o mundo real, a interação com os elementos é feita por meio de dispositivos eletrônicos, em que o usuário consegue experimentar objetos virtuais como óculos e calçados ou até mesmo ter contato com um animal pré-histórico, como o dinossauro. A realidade aumentada tem sido utilizada na publicidade, educação, compras etc. 

4. Blockchain 

O blockchain é um banco de dados compartilhado que permite o registro e a transferência de informações de forma segura e sem a necessidade de uma central de controle. Uma das principais vantagens da tecnologia é que nenhum dado pode ser excluído ou modificado sem o consenso dos usuários. 

Desse modo, o blockchain se torna uma excelente alternativa para negociar ativos devido à sua segurança. A tecnologia tem sido usada em diversos setores, porém, seu uso é mais conhecido na área financeira, por ser o sistema que abriga as criptomoedas. O sistema será, por exemplo, a futura casa do Drex, nova moeda digital do Brasil. 

5. 5G 

O 5G é a geração atual das redes móveis, a tecnologia trouxe conexões mais rápidas e estáveis, o que permitiu a conexão de mais dispositivos simultaneamente e maior capacidade na transferência dados. Essa evolução trouxe uma melhora expressiva na experiência do usuário ao utilizar serviços de streaming, consumir conteúdo, jogar jogos online etc. 

Além disso, o 5G pode ser combinado com outras tecnologias como IoT e inteligência artificial, tornando possível a utilização de veículos autônomos e a instalação de dispositivos inteligentes nas cidades. 

6. Impressão 4D 

A impressão 4D é uma inovação que surgiu a partir da impressão 3D. A tecnologia consiste na produção de materiais em 3D, porém, diferentemente da sua antecessora, os objetos impressos sofrem alterações com o passar do tempo, pois o material que a compõe libera uma reação para determinados estímulos ou ambientes. 

A tecnologia tem sido estudada e aplicada em áreas como Construção Civil e Medicina. A impressão 4D permite criar dispositivos que se adaptem à parte interna do corpo ou materiais que possam se readequar conforme as mudanças ambientais. 

7. Algoritmos 

Na Matemática e Ciência da Computação, os algoritmos consistem numa sequência finita de ações executáveis que consigam solucionar determinado problema. Ou seja, os algoritmos são a programação de um conjunto de códigos finitos, com instruções e regras definidas, que automatizam a execução de determinadas tarefas. 

Por meio dos algoritmos, é possível extrair informações como histórico de buscas na internet, sendo uma importante ferramenta no mapeamento do perfil dos usuários. Ou em funções mais simples, como recomendar conteúdos semelhantes aos que já foram consumidos em plataformas de streaming ou redes sociais. 

Tendências no mercado brasileiro 

Embora as tecnologias citadas já estejam sendo difundidas e transformando diversos negócios, vale ressaltar que, dentre elas, a inteligência artificial (IA) tem se sobressaído. Seu uso está indo além da automatização de serviços e processos, atingindo novos patamares. Atualmente, as inteligências artificiais estão assumindo até mesmo o papel de figura pública de grandes marcas, na função de influenciador(a) digital. 

Tem sido cada vez mais comum e uma tendência ver marcas adotarem inteligências artificiais personalizadas como garoto(a) propaganda dos seus produtos e serviços. Dentre as empresas que adotaram os influenciadores digitais artificiais podemos citar: 

• Magazine Luiza: com a Lu do Magalu; 
• Casas Bahia: com o CB; 
• Azeite andorinha: com a Dorinha; 
• Nestlé: com a Moça. 

Além disso, o uso de IAs como influenciadores digitais pode trazer outros benefícios além da redução de custos com parcerias e publicidade, como: 

• Criação de conteúdo que não se restrinja aos formatos tradicionais; 
• Desenvolver uma comunicação mais assertiva com o seu público; 
• Maior controle na construção e manutenção do relacionamento com o seu público e imagem da marca; 
• Exploração de canais de comunicação. 

Use a tecnologia a seu favor! 

Os avanços tecnológicos trouxeram diversas possibilidades de expansão e transformação dos negócios. Porém, nem sempre as empresas têm acesso a profissionais de tecnologia competentes e qualificados para extrair o potencial total das ferramentas. 

Na Kron Digital, temos o serviço de Squad & Resources Center,  solução que conta com diversas expertises na área de TI, uma equipe de especialistas altamente qualificada e competente. Independente do seu modelo de negócio, tipo de projeto ou necessidade, nosso time está preparado para atendê-lo de forma completa e trazer resultados que superem as expectativas. Saiba mais aqui. 

Ou, se preferir, converse com um de nossos especialistas, eles estão à disposição para agendar uma reunião e esclarecer todas as suas dúvidas.  

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A era digital

O Software Delivery Center do futuro

• Considere os recursos que a sua empresa já tem;
• Converse claramente sobre as especificidades e intenções do seu projeto;
• Busque o melhor custo e ROI.

Apesar da área de marketing ser notória no uso da análise de dados para entender o comportamento das pessoas, outros setores também podem se beneficiar. Na educação, escolas e faculdades podem utilizar os dados para aprimorar a experiência do estudante e analisar problemas acadêmicos e comportamentais que possam prejudicar o desempenho dos alunos.

Amazon e Netflix são apenas dois exemplos do uso do Big Data e IA para otimizar os negócios. Ambas capturam e analisam dados de milhões de usuários para entender o comportamento e oferecer produtos e serviços que atendam ao que eles buscam.

O Big Data ajuda as empresas a identificar falhas em processos por toda a cadeia de suprimentos. Até no combate à corrupção e sonegação de impostos a tecnologia é vista como uma forte aliada.

Com o uso de dados crescendo no mundo dos negócios, as empresas precisam ter acesso a informações confiáveis e vindas de diversas fontes, inclusive externas, para tornar o processo decisório mais inteligente.

E são essas informações e análises os verdadeiros catalisadores para que a estratégia de transformação digital adotada por uma empresa seja bem-sucedida. Apesar disso, de acordo com a IBM, apenas 20% das empresas estão realmente aproveitando o poder da IA, enquanto boa parte delas tem projetos interrompidos devido a dados não confiáveis, falta de talentos e até mesmo falta de confiança nos sistemas de análise de dados.

O que o Big Data e a IA podem fazer pelo seu negócio

Qualquer negócio exige acesso a informações e insights para traçar o melhor caminho para o sucesso. O desafio aparece quando se tem um oceano de informações e não se sabe o que fazer com elas. Ou seja, apenas capturar e armazenar dados não ajuda em nada uma estratégia de negócios. É preciso analisá-los para extrair insights e, cada vez mais, as empresas buscam soluções baseadas em IA e aprendizado de máquina para que esses insights sejam realmente úteis.

Como o Big Data e a IA podem trabalhar juntos

Soluções de IA e aprendizado de máquina são criadas para que uma quantidade gigantesca de informações possa ser usada para reconhecer padrões e sugerir abordagens que tornem os negócios mais eficientes.

A IA elimina a necessidade de extrair e analisar dados manualmente, ou seja, a IA reduz o envolvimento humano ao mínimo necessário, que é quando os insights gerados podem ser aplicados aos negócios.

Além disso, a IA basicamente elimina dados de baixa qualidade, redundantes ou inúteis, tornando sua análise mais rápida e segura.

Os insights gerados pela IA podem reduzir falhas em processos e torná-los mais eficientes, o que tem impacto direto nos custos e na forma que a empresa age frente às transformações de mercado.

Da mesma forma, a união de forças do Big Data com a IA ajuda a automatizar tarefas repetitivas, como a triagem e limpeza de dados, além de gerar alertas sobre possíveis problemas ou oportunidades.

Inteligência de mercado

A combinação dessas ferramentas pode ser a chave para prever comportamentos, buscar novos clientes, criar uma política de preços eficiente, reduzir custos e até melhorar a gestão da empresa. Assim, empresas que adotaram uma estratégia de dados eficiente estão à frente das suas concorrentes e têm acesso a diversos benefícios para os negócios.

Relacionamento com o cliente

A união entre o Big Data e a IA contribui para conquistar e fidelizar clientes. Ao identificar padrões de comportamento, a empresa pode tornar seus produtos e campanhas de marketing mais assertivas e gerar conteúdos que atendam às necessidades dos clientes por toda sua jornada.

Internet das Coisas

Máquinas e equipamentos conectados a Internet das Coisas geram dados que podem auxiliar em processos de manutenção e redução do tempo de inatividade, além de tornar o chão de fábrica mais eficiente e produtivo por meio da melhor gestão da cadeia de suprimentos.

Recrutamento e seleção

A IA permite automatizar aspectos relacionados ao recrutamento e seleção de pessoal e tornar a busca pelos melhores candidatos mais eficiente e ágil.

Área de saúde

O Big Data e IA podem ser utilizados durante o diagnóstico e até mesmo na escolha do melhor tratamento para o paciente, para priorizar filas de atendimento e, inclusive, na prevenção de doenças.

No varejo

Varejistas podem criar ofertas personalizadas e aproveitar a análise de dados para otimizar preços em tempo real, fazer uma melhor gestão de estoques e até mesmo prever tendências de consumo.

Serviços financeiros

Detecção de fraudes e análise de crédito são apenas dois dos exemplos em que o Big Data e IA podem auxiliar o setor financeiro.Com base nas informações dos clientes, as empresas podem tomar decisões mais seguras e criar produtos e serviços que atendam aos desejos desses clientes.

Já está comprovado que a análise de dados reduz custos e tempo ao mesmo tempo em que melhora a eficiência dos negócios. Mas sua empresa está pronta para os benefícios oferecidos pelo Big Data e inteligência artificial? Fale com um dos nossos especialistas e descubra.

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Para lidar com essa quantidade de dados, é preciso um sistema de banco de dados distribuído que possa executar vários nós e que também seja tolerante às partições. Isso significa que mesmo se um dos nós cair por qualquer motivo, o sistema deve funcionar perfeitamente. Mas como escolher o banco de dados certo?

Bancos de dados NoSQL: por que utilizá-los?

Você deve ter ouvido pessoas dizendo que um banco de dados NoSQL é qualquer banco de dados não relacional que não tem qualquer relação entre os dados. No entanto, isso não é bem verdade. Eles também podem armazenar a relação entre os dados, mas de uma maneira diferente.

Podemos dizer que “NoSQL” significa “Not Only SQL”. Aqui, os dados não são divididos em várias tabelas, pois permite todos os dados que estão relacionados de qualquer forma possível, em uma única estrutura de dados.

Quando você trabalha com Big Data, não precisa se preocupar com as defasagens de desempenho ao consultar um banco de dados NoSQL. Eles são altamente escaláveis e confiáveis e projetados para funcionar em um ambiente distribuído. Mas qual banco de dados NoSQL escolher? É com isso que te ajudaremos abaixo!

Veja mais >> Arquiteto de Big Data: 5 habilidades essenciais que todo profissional precisa ter!

5 bancos de dados NoSQL para conhecer

Aqui estão os bancos de dados NoSQL que você deve considerar:

1. MongoDB

MongoDB é o banco de dados NoSQL mais amplamente usado no mercado. Mais de 3400 empresas estão usando o MongoDB em sua pilha de tecnologia, incluindo, entre elas, Uber, Google, eBay e Nokia.

Um banco de dados orientado a documentos, plataforma cruzada e de código aberto gratuito, o MongoDB usa documentos do tipo JSON com esquemas. A plataforma é mantida pela MongoDB Inc. e publicada sob uma combinação da Gnu Affero General Public License e da Apache License.

O MongoDB Atlas incorpora as melhores práticas operacionais que a empresa aprendeu com a otimização de milhares de implantações em organizações de todos os tamanhos. A oferta baseada em nuvem lida com gerenciamento de banco de dados, instalação e configuração, patching de software, monitoramento e backups, e opera como um cluster de banco de dados distribuído.

2. Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB é outro banco de dados NoSQL baseado em nuvem popular. Ele é uma plataforma totalmente gerenciada que usa uma unidade de estado sólido (SSD) para armazenar, processar e acessar dados para oferecer suporte a aplicativos de alto desempenho e baseados em escala.

Ele fragmenta automaticamente os dados entre os servidores com base no rendimento da carga de trabalho e nos requisitos de armazenamento, e lida com casos de uso de alto desempenho maiores.

Os usuários podem dimensionar, monitorar e gerenciar suas tabelas por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs) e o Amazon Web Services Management Console. O DynamoDB é totalmente integrado ao Amazon EMR (uma estrutura gerenciada para Apache Hadoop, Apache Spark e HBase).

3. DataStax

DataStax aproveita o Apache Cassandra para distribuição em data centers. Uma grande vantagem desse banco de dados NoSQL é sua arquitetura global distribuída. O DataStax distribui, contribui e oferece suporte à versão empresarial comercial do Apache Cassandra, um projeto de código aberto.

Entre seus principais recursos estão tolerância a falhas, arquitetura scale-out, acesso a dados de baixa latência e administração simplificada. O DataStax fornece recursos adicionais, como análise, pesquisa, monitoramento, memória e segurança para oferecer suporte a aplicativos críticos.

O DataStax ainda tem sua versão Enterprise que oferece suporte a vários tipos de aplicativos de negócios, incluindo transacional, analítico preditivo e cargas de trabalho mistas. Os principais casos de uso incluem detecção de fraude, catálogos de produtos, personalização, mecanismos de recomendação e IoT.

4. Couchbase

Couchbase é uma plataforma de banco de dados de suporte a documentos JSON distribuída pela Couchbase Inc. O Couchbase Server, um banco de dados de documentos e valores-chave NoSQL de código aberto com cache integrado e atrai empresas que precisam de um banco de dados que possa oferecer desempenho, modelos múltiplos, escala e automação.

As organizações usam o Couchbase para oferecer suporte a aplicativos sociais e móveis, armazenamento de conteúdo e metadados, transações de comércio eletrônico e aplicativos de jogos online. O Couchbase fornece suporte completo para documentos, modelo de dados flexível, indexação, pesquisa de texto completo e MapReduce para análises em tempo real.

A plataforma é usada por grandes empresas para suportar várias cargas de trabalho críticas, incluindo processos operacionais e analíticos.

5. ElasticSearch

Este é um sistema de banco de dados NoSQL de código aberto, escrito em java. Foi fundado por Shay Banon e lançado ao público em 8 de fevereiro de 2010. Ele fornece uma interface de protocolo de transferência de hipertexto e documentos JSON de esquema livre.

É mais consistente e escalonável em comparação com outros bancos de dados. Ele também é conhecido como um mecanismo de análise, pois pode armazenar, analisar facilmente e pesquisar grandes quantidades de dados.

É usado para pesquisar todos os tipos de documentos. Ele suporta pesquisa escalonável, oferece suporte a multilocação e ajuda na pesquisa em tempo real. O ElasticSearch é distribuído, o que mostra que os índices são divididos em fragmentos e cada fragmento possui zero ou mais réplicas.

Esta não é de maneira alguma uma lista completa. Existem mais bancos de dados NoSQL, mas esses são os mais usados na indústria, que te servirão bem na hora de trabalhar como cientista ou analista de dados!

Para continuar aprendendo, veja também os sinais de que sua empresa precisa de uma estratégia de gestão de dados mais eficaz!

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