{"id":4305,"date":"2018-12-26T15:35:59","date_gmt":"2018-12-26T15:35:59","guid":{"rendered":"http:\/\/asrconsultoria.com.br\/?p=4305"},"modified":"2018-12-26T15:35:59","modified_gmt":"2018-12-26T15:35:59","slug":"5-principais-tendencias-tecnologicas-para-empresas-em-2019-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prototipo.asrdoq.com.br\/site\/?p=4305","title":{"rendered":"5 principais tend\u00eancias tecnol\u00f3gicas para empresas em 2019"},"content":{"rendered":"

Foto: Shutterstock<\/em><\/p>\n

Fonte:\u00a0ComputerWorld<\/a><\/strong><\/p>\n

Especialista em gest\u00e3o de projetos revela o que deve melhorar o ambiente de neg\u00f3cios a partir do pr\u00f3ximo ano<\/h3>\n

Passado um ano turbulento, com incertezas e novas decis\u00f5es pol\u00edticas, a expectativa do mercado para 2019 \u00e9 de retomada de investimentos. E as tecnologias<\/strong> est\u00e3o na lista de desejos para companhias que querem ter atua\u00e7\u00f5es modernas e eficazes.<\/p>\n

Diante da democratiza\u00e7\u00e3o do acesso \u00e0 tecnologias, impulsionada sobretudo pelo formato de venda de aplica\u00e7\u00f5es na nuvem<\/strong>, alguns sistemas, antes reservados a um grupo pequeno de empresas – com mais dinheiro -, agora se mostram mais acess\u00edveis dentro de uma faixa mais larga de neg\u00f3cios, principalmente quando projetos s\u00e3o gerenciados com maestria e experi\u00eancia.<\/p>\n

Para o consultor Fabio Braggio<\/strong>, da FLB Info, uma grande tend\u00eancia que ser\u00e1 bem explorada no pr\u00f3ximo ano \u00e9 a intelig\u00eancia artificial. Como desdobramento, as empresas v\u00e3o lidar muito e de forma mais organizada com outros recursos, como machine learning, internet das coisas (IoT), blockchain, big data, al\u00e9m de metodologias Agile.<\/p>\n

Braggio listou as cinco principais tend\u00eancias nas empresas de 2019. S\u00e3o elas:<\/p>\n

Expans\u00e3o da metodologia \u00c1gil<\/strong><\/p>\n

\u201cAs pr\u00e1ticas \u00c1geis n\u00e3o est\u00e3o mais restritas ao ambiente de TI, ao desenvolvimento de software. Hoje em dia \u2013 e cada vez mais \u2013 elas est\u00e3o se expandindo para as \u00e1reas de neg\u00f3cios. Pr\u00e1ticas \u00e1geis proporcionam \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es uma abordagem que melhora a efici\u00eancia, acrescentam mais velocidade e autonomia em seu n\u00facleo, defendendo um processo que conta com divis\u00e3o de tarefas em ciclos curtos de trabalho e reavalia\u00e7\u00f5es e adapta\u00e7\u00f5es frequentes. Como diz o economista e guru dos neg\u00f3cios Tom Peters, a pr\u00e1tica \u00e1gil permite \u00e0s empresas testar r\u00e1pido, falhar r\u00e1pido e consertar r\u00e1pido. \u00c9 poss\u00edvel organizar uma empresa em torno de equipes enxutas, multidisciplinares e inovadoras para p\u00f4r em pr\u00e1tica ideias em pequena escala, que driblam com sabedoria a burocracia interna, al\u00e9m das incertezas e complexidades do mercado.\u201d<\/p>\n

Big Data e Dark Data<\/strong><\/p>\n

\u201cA quantidade de informa\u00e7\u00e3o gerada em todos os segmentos da ind\u00fastria \u00e9 enorme e demanda coleta, an\u00e1lise e processo de implementa\u00e7\u00e3o a partir dos insights provocados por determinados dados. \u00c9 esse processo que permite a uma empresa estar \u00e0 frente da concorr\u00eancia. O big data na nuvem, por exemplo, permite que at\u00e9 pequenas empresas possam aproveitar as tend\u00eancias tecnol\u00f3gicas mais recentes e tenham acesso a grandes oportunidades de crescimento. Nesse contexto, \u00e9 importante que as empresas considerem tamb\u00e9m o Dark Data \u2013 informa\u00e7\u00f5es digitais adquiridas por v\u00e1rias opera\u00e7\u00f5es de redes de computadores que n\u00e3o s\u00e3o usadas de para insights ou tomadas de decis\u00e3o. Como as an\u00e1lises e os dados se tornam aspectos cotidianos das organiza\u00e7\u00f5es, h\u00e1 uma necessidade crescente de entender que qualquer dado deixado inexplorado \u00e9 uma oportunidade perdida e pode levar a um poss\u00edvel risco de seguran\u00e7a.\u201d<\/p>\n

Internet das coisas<\/strong><\/p>\n

\u201cRelat\u00f3rios de pesquisa com as \u00faltimas tend\u00eancias da ind\u00fastria revelam que a IoT ir\u00e1 gerar mais de 300 bilh\u00f5es de d\u00f3lares por ano at\u00e9 2020, sendo que o mercado global de IoT deve alcan\u00e7ar uma taxa de crescimento anual de 28,5%. A nova gera\u00e7\u00e3o de plataformas de internet das coisas pode ajudar as empresas a combinar novas fontes de dados com as j\u00e1 tradicionais, examinando informa\u00e7\u00f5es em tempo real. Esse tipo de iniciativa permite fazer novas correla\u00e7\u00f5es de dados e \u00e9 fundamental para questionar o pensamento institucional, al\u00e9m de agilizar mudan\u00e7as.\u201d<\/p>\n

Blockchain<\/strong><\/p>\n

\u201cDados da consultoria Gartner revelam que somente 10% das empresas tradicionais ter\u00e3o feito transforma\u00e7\u00f5es radicais com tecnologias blockchain at\u00e9 2023. Trata-se de uma corrente de blocos na qual cada bloco (banco de dados) \u00e9 ligado ao pr\u00f3ximo atrav\u00e9s de um registro p\u00fablico (Public Ledger). Essa descentraliza\u00e7\u00e3o de registros aumenta a seguran\u00e7a das opera\u00e7\u00f5es, evitando a a\u00e7\u00e3o de hackers. S\u00e3o tr\u00eas as principais \u00e1reas de neg\u00f3cios que est\u00e3o se expandindo com o uso de blockchain: refer\u00eancia de dados, pagamentos no varejo e empr\u00e9stimos ao consumidor. Respeitado o tempo da curva de aprendizado, o blockchain \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o que veio para ficar, podendo ser implantada por uma equipe de TI ou ser contratada como servi\u00e7o.”<\/p>\n

Entre os ganhos principais, o executivo lista:<\/p>\n

1) Acesso a novas tecnologias;
\n2) Possibilidade de testar uma nova tecnologia sem necessariamente correr os riscos inerentes ao processo;
\n3) Suporte ao cliente;
\n4) Solu\u00e7\u00f5es compat\u00edveis com o tamanho da empresa;
\n5) Redu\u00e7\u00e3o de custos, especialmente de energia.
\nOutra vantagem \u00e9 que se for detectado qualquer problema no processo, \u00e9 simples voltar para o ponto de origem<\/p>\n

Machine learning<\/strong><\/p>\n

\u201cDerivado da intelig\u00eancia artificial, machine learning implica em computadores ou rob\u00f4s programados para aprender a desempenhar algo que antes era restrito a humanos. Essa tend\u00eancia vem sendo rapidamente absorvida por v\u00e1rios setores da ind\u00fastria, gerando demanda para profissionais altamente capacitados. Tanto que esse mercado deve atingir 8,81 bilh\u00f5es de d\u00f3lares at\u00e9 2022 \u2013 gerando mais empregos para engenheiros, desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados. Quando se pensa em machine learning aplicado \u00e0 gest\u00e3o de projetos vislumbramos a intelig\u00eancia artificial preenchendo espa\u00e7os que at\u00e9 ent\u00e3o eram deixados em branco. Novos dados v\u00e3o sendo gerados e transformados em informa\u00e7\u00f5es que faltavam \u2013 ou at\u00e9 mesmo que nunca haviam sido consideradas em sua import\u00e2ncia global para um projeto. Isso certamente acaba encorajando colaboradores e equipes a melhorar o n\u00edvel de desempenho profissional, entregando resultados muito mais pr\u00f3ximos do n\u00edvel de excel\u00eancia desejado. Quando isso n\u00e3o acontece, a pr\u00f3pria tecnologia est\u00e1 apta a detectar problemas e sugerir solu\u00e7\u00f5es de corre\u00e7\u00e3o \u2013 ainda que complexas. Trata-se de um avan\u00e7o muito significativo, \u00fatil e poderoso para as empresas.\u201d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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