E se eu te dissesse, mesmo antes de ler este texto, que já tens experiência com Microlearning?
Pensa na última vez que precisaste de aprender algo novo de forma espontânea e rápida — seja dar o nó de gravata através de um tutorial no YouTube, a forma mais fácil de escalfar um ovo, ou uma macro particularmente útil no Excel.
Sem te aperceberes, adquiriste conhecimento em poucos minutos, de forma prática e direta.
Cada vez mais nos surge a necessidade de repensar a forma como aprendemos. Se antigamente o foco de aprendizagem era em sala (física ou virtual), hoje em dia faz sentido ter em conta que todo e qualquer momento do nosso dia-a-dia tem um potencial formativo, e que cabe aos responsáveis de formação de cada equipa e de cada empresa pensar e repensar como proporcionar momentos de aprendizagem aos seus colaboradores, continuando a ter em conta as necessidades do negócio, e que nem sempre as equipas podem dedicar grandes fatias do seu tempo à formação.
É assim que surge o Microlearning. É uma abordagem que envolve a aprendizagem em pequenas doses, e que se foca na transmissão de conteúdos breves e interativos. O objetivo aqui é absorver informação de forma rápida e prática, em qualquer lugar, facilitando a retenção de conhecimento e integrando de forma mais natural a aprendizagem na rotina diária.
Fonte: Jonas Leupe on Unsplash
O Microlearning não é sobre reduzir cursos ou em “cortá-los em pedaços”. Trata-se de focar o conteúdo no essencial que impacta diretamente o desempenho. O objetivo principal é ajudar as pessoas a absorver informações cruciais de maneira mais eficaz, reduzindo a carga cognitiva.
A teoria do Microlearning vem originalmente do trabalho de Hermann Ebbinghaus, um psicólogo alemão que estudou a memória. Desenvolveu a “curva do esquecimento”, que mostra a rapidez com que as pessoas esquecem novas informações. Sem uma revisão regular, a maioria de nós só se lembra de cerca de 21% do que aprendeu, depois de apenas um mês.
O Microlearning ajuda a resolver isso, fornecendo informações em aulas pequenas e curtas. Ao dividir o conteúdo em pequenos pedaços e rever o mesmo regularmente, os alunos podem lembrar-se mais do que aprenderam. Essa abordagem “pouco e frequente” facilita a retenção de informações ao longo do tempo, ajudando os alunos manter-se atualizados sobre novas skills ou conhecimentos.
Características Principais do Microlearning
Conteúdos micro: Os módulos são desenhados para serem consumidos em poucos minutos, geralmente entre 2 e 10 minutos.
Um conceito de cada vez: Cada lição foca-se num único conceito ou habilidade específica, evitando sobrecarregar o formando.
Multiformato: Os conteúdos podem ser apresentados em diferentes formatos: fotos, animações, vídeos, quizzes, infográficos, podcasts, textos curtos, etc.
Mobilidade: Microlearning é ideal para ser consumido em dispositivos móveis, tornando-se possível aprender em qualquer lugar.
Flexibilidade: Os formandos podem escolher quando e onde vão aceder ao conteúdo, personalizando o ritmo de estudo.
Benefícios do Microlearning
Alta Retenção de Conhecimento: Pequenas doses de informação aumentam a probabilidade de o conteúdo ser absorvido e retido.
Engagement Elevado: Ao consumir conteúdos curtos e interativos, os alunos envolvem-se mais e sobrecarregam-se menos.
Flexibilidade: O Microlearning permite integrar mais facilmente o estudo nas agendas diárias.
O Microlearning não tem como objetivo substituir a formação tradicional nem o elearning, mais sim complementá-los. Para além disso, traz alguns benefícios muito próprios:
Microlearning VS Formação Tradicional
Microlearning
Formação tradicional
Flexibilidade
Pode ser realizado a qualquer momento, em qualquer lugar
Exige estar num local e num horário específicos, marcados previamente
Tempo
Módulos curtos, permite aprender sem comprometer longos períodos de tempo
Módulos mais longos, requer um compromisso maior de tempo
Retenção
Mais eficaz para a memorização e aplicação prática de conhecimento
Pode levar à sobrecarga de informação e a uma menor retenção de conhecimento
Personalização
Adaptado às necessidades específicas do indivíduo
Adaptado às necessidades de uma ou várias turmas
Custos
Elimina despesas de deslocação, materiais físicos e logística
Requer despesas de deslocação, materiais físicos e logística
Microlearning VS elearning
Microlearning
Elearning
Conteúdos
Mais específicos e diretos
Envolve cursos longos e densos
Engagement
Mantém mais facilmente a atenção dos participantes
Mais dificuldade em manter a atenção dos participantes
Compatibilidade
Optimizado para smartphones e tablets
Nem sempre adaptado a dispositivos móveis
Taxa de desistência
Cursos menores reduzem a taxa de desistência
Cursos mais longos têm maiores taxas de desistência
Atualizações
Têm atualizações mais frequente e facilmente
Atualizar cursos mais longos é mais difícil e acontece com menos frequência
Em suma, o Microlearning é uma metodologia ágil, prática e orientada para resultados, um complemento ideal e necessário para os profissionais do mundo dinâmico e digital em que vivemos.
Este novo conceito tem sido amplamente utilizado por empresas que acreditam no potencial da formação contínua e da formação não formal e tem ganho cada vez mais preponderância na facilitação de competências essenciais de forma simples e rotineira.
Sabias que a Olisipo Learning também oferece soluções de Microlearning?
A inteligência artificial (IA) está a ocupar o centro das preocupações dos executivos que revelam a necessidade de a perceber na sua potencialidade e também nos seus riscos associados à sua adoção nas empresas.
Segundo a pesquisa Global CEO Survey 2024 da PwC, 97% dos CEOs relataram ter tomado medidas nos últimos 5 anos para mudar a forma como criam, entregam e capturam valor, em grande parte devido à disrupção tecnológica impulsionada pela IA, além das mudanças climáticas e outras megatendências globais. O desconforto com as mudanças é grande e 45% dos participantes duvidam que, na trajetória atual, suas empresas permanecerão viáveis além da próxima década.
De acordo com outra pesquisa, a BCG AI Radar 2024 com 1406 executivos de 50 paises, 71% deles planeiam aumentar os investimentos em tecnologia em 2024, priorizando a IA e a IA generativa. No entanto, apesar do alto interesse, a maioria das organizações ainda não está conseguindo tirar o máximo proveito dessas tecnologias disruptivas.
A pesquisa da BCG revela que 66% dos executivos estão insatisfeitos com o progresso em IA até o momento, sendo as principais razões a insuficiência de talentos qualificados, a falta de clareza do roadmap para a adoção da IA e a ausência de estratégia clara de investimentos. Estes 3 aspetos são a base para o sucesso da adoção de IA, sendo que ganhar conhecimento dessas tecnologias e sua aplicabilidade é o ponto de partida para este processo. De acordo com a pesquisa, os executivos acreditam que 46% da força de trabalho das empresas precisará de treinamento em IA nos próximos três anos. A grande maioria (81%) acredita que a IA irá criar novas funções e exigirá um grande esforço de gerenciamento da mudança (74%).
Os desafios são enormes, mas muitas empresas já estão a atuar para se posicionar neste cenário. Elas estão a usar IA para resolver problemas e aumentar a competitividade. Por exemplo, na pesquisa da PwC, dos que já adotaram a IA generativa, 75% dos CEOs apostam que irá impactar positivamente a confiança dos seus stakeholders e 89% preveem ganhos significativos na qualidade dos produtos e serviços nos próximos 12 meses.
A IA generativa em particular, tem potencial para causar grandes mudanças nos negócios. As empresas que estão a liderar este processo estão alinhando sua estratégia de IA generativa com as estratégias digitais e de IA, investindo no aperfeiçoamento de seus funcionários e incentivando a experimentação em suas organizações, com foco na identificação de casos de uso que possam ser ampliados.
Alguns dos benefícios mais comuns da adoção da IA nas organizações são:
Análise de big data
A IA permite extrair insights valiosos de grandes volumes de dados para melhorar processos, prever demandas e personalizar experiências.
Automação de processos
A IA automatiza tarefas repetitivas, liberando funcionários para atividades mais estratégicas e criativas do seu trabalho e tem potencial de reduzir custos em até 30%, segundo a PwC.
Chatbots e assistentes virtuais
Cerca de 70% das empresas usam esses sistemas, que melhoram a experiência do cliente e reduzem custos com atendimento.
Detecção de fraudes
A IA identifica padrões suspeitos em transações financeiras com até 90% de precisão, segundo a Accenture.
Manufatura inteligente
A IA permite que fábricas se adaptem em tempo real, melhorando a produtividade e a qualidade dos produtos.
Aumento de vendas
A IA pode analisar os dados dos clientes para oferecer recomendações personalizadas de produtos, mensagens de marketing e conteúdos, melhorando a experiência do cliente e aumentando as vendas.
Análises preditivas
A IA pode prever tendências futuras, o comportamento dos clientes e as flutuações do mercado, ajudando as empresas a tomar decisões proativas e a manterem-se à frente da concorrência.
Os executivos percebem a possibilidade de atingir todos esses benefícios e, segundo os dados da pesquisa da BCG, 89% deles colocam a IA e a IA Generativa entre as três principais prioridades tecnológicas para 2024 e desses, 51% colocam-nas no topo da sua lista (a cibersegurança e a computação em nuvem são as outras duas principais prioridades).
O facto é que qualquer empresa hoje, independente de seu porte, não pode ficar alheia a estas tecnologias que estão a provocar grandes mudanças no mundo corporativo. Investir na qualificação de seu pessoal e construir uma estratégia de como incorporar a IA no dia a dia dos seus negócios passou a ser vital para a sobrevivência e o futuro da organização.
Neste sentido, a Olisipo tem vindo a trabalhar para incluir no seu catálogo de formação uma maior oferta na área da Inteligência Artificial, trazendo agora formações especializadas no tema.
À medida que nos aproximamos do ano de 2024, é crucial estar atento às tendências tecnológicas que irão moldar o cenário empresarial e influenciar a forma como conduzimos os nossos negócios.
A Gartner e outros players têm feito recentemente algumas predições algo audazes para o mundo tecnológico em 2024 – desde a IA generativa democratizada, à priorização das plataformas de Cloud, ao desenvolvimento com auxílio de IA, à tecnologia sustentável, etc.
“As disrupções tecnológicas e incertezas socioeconómicas requerem uma proatividade em agir de forma audaz e estrategicamente aumentar a resiliência nas respostas ad-hoc”, comenta Bart Willemsen, vice-presidente e analista na Gartner, num relatório recente. “Os líderes em IT estão numa posição única para construir estrategicamente um ‘roadmap’ onde os investimentos na área da tecnologia ajudam a sustentabilidade do negócio, no meio de tantas inseguranças e pressões no mercado”.
Gastos mundiais com TI a chegar aos 5,14 biliões de dólares
Prevê-se que em 2024, se gastem cerca de 5,14 biliões (trillions, em inglês), um crescimento dos 4,72 biliões estimados para este ano de 2023, traduzindo-se num aumento anual de quase 4 por cento. Os mercados tecnológicos que se prevê que rendam mais faturação são os serviços, software e serviços de comunicações.
Distribuição do budget de TI em 2024 (fonte: Spiceworks Ziff Davis)
Chris Howard, da Gartner, partilha que os executivos devem avaliar os impactos e benefícios das tendências tecnológicas estratégicas no próximo ano:
“A IA (generativa e de outros tipos) oferece novas oportunidades e lidera várias tendências. Mas retirar valor palpável do uso duradouro da IA requer um approach disciplinado à adopção generalizada da tecnologia, combinado com uma especial atenção aos riscos.”
Chris Howard, vice-presidente e analista na Gartner
Automatização no dia-a-dia com a ajuda da IA Generativa
Conforme a IA generativa se torna cada vez mais integrada nas nossas aplicações no dia-a-dia, desde motores de pesquisa a software de escritório, pacotes de design e ferramentas de comunicação, os utilizadores começam a finalmente aceitar o seu potencial;
A IA generativa funciona como um assistente pessoal super inteligente, melhorando a eficiência, a produtividade e rapidez. Ao confiarmos nela para desempenhar tarefas rotineiras como recolha de informação, agendamentos, gestão de compliance e estruturação de projetos, os utilizadores têm assim mais tempo para tirar partido das suas skills únicas e insubstituíveis;
Esta mudança de realidade permite mais criatividade, explorar novas ideias, pensamento original e conexões humanas relevantes e com valor. Com os desafios no que toca à ética e regulamentação ainda por resolver, 2024 será o ano em que o impacto transformativo da IA generativa se tornará evidente para todos.
IA Generativa democratizada
Fonte: Gartner
A IA generativa está a tornar-se democratizada pela convergência de modelos massivamente pré-treinados, cloud computing e open-source, fazendo com que estes modelos fiquem disponíveis a profissionais em todo o mundo.
Até 2026, prevê-se que mais de 80% das empresas tenham APIs e modelos com IA generativa, e/ou tenham implementado aplicações compatíveis com IA generativa em ambientes de produção, comparando com menos de 5% em 2023.
As aplicações em IA generativa podem tornar vastas fontes de informação — internas e externas — acessíveis e disponíveis para utilizadores profissionais. Isto significa que a rápida adopção da IA generativa irá democratizar significativamente o conhecimento e as capacidades dentro das empresas. “Grandes modelos de linguagem permitem às empresas conectar-se com os seus colaboradores com conhecimentos num estilo conversacional com uma forte compreensão semântica”, comenta a equipa da Gartner.
AI Trust, Gestão do Risco e Segurança
Fonte: Gartner
Até 2026, prevê-se que empresas que apliquem controlos de AI Trust, Risco e Segurança irão aumentar a precisão da sua tomada de decisões, ao eliminar até 80% da informação com falhas e menos fidedigna.
A democratização do acesso à Inteligência Artificial tornou a necessidade pela Gestão de AI Trust, Risco e Segurança ainda mais urgente e clara. Sem proteções, acredita-se que os modelos de IA podem rapidamente dar aso a efeitos negativos que podem sair fora de controlo, sobrepondo-se a quaisquer ganhos de performance e na sociedade que a IA eventualmente permita.
A Gestão de AI Trust, Risco e Segurança permite ferramentas para ModelOps, proteção proativa de dados, segurança específica de IA, monitorização de modelos — incluindo monitorização de data drift ou resultados imprevistos — bem como controlo de riscos de inputs e outputs para modelos e aplicações a terceiros.
Desenvolvimento ‘AI-Augmented’
Fonte: geniusee.com
A Gartner define o desenvolvimento ‘AI-augmented’ como o uso de tecnologias IA como a IA generativa e Machine Learning, para auxiliar os engenheiros de software no desenho, coding e testing de aplicações.
A engenharia de software com o auxílio da IA melhora a produtividade dos developers e permite às equipas de desenvolvimento responder à crescente procura por software no mercado.
“Estas ferramentas de desenvolvimento embutidas de IA permitem aos engenheiros de software passar menos tempo a escrever código, para que se possam dedicar mais a atividades estratégicas como o design e a composição de aplicações apelativas”, comenta Gartner.
Desenvolvimento ciber-resiliente
Fonte: Economic Forum & Accenture
A ciber-resiliência vai tornar-se uma das tendências tecnológicas proeminentes em tecnologias de negócio e de consumidor ao longo do ano de 2024.
O foco estende-se para além da cibersegurança para incluir medidas de recuperação e continuidade de negócio, face a circunstâncias imprevistas. Procedimentos de trabalho remoto asseguram a funcionalidade do negócio quando localizações físicas se encontrem inacessíveis.
A automatização de ciber-defesa através da Inteligência Artificial e do Machine Learning, frameworks integradas que fundem medidas de segurança com protocolos de continuidade, e a a consciência da engenharia social e uma estratégia proativa de RP contribuem para uma estratégia complexa e compreensiva de ciber-resiliência.
Conforme as ciber-ameaças se tornam cada vez mais sofisticadas, a competição para desenvolver novas soluções que incorporem tecnologias inovadoras como a IA só se intensificam.
Computação Quântica
Central Computer Processor digital technology and innovations
2024 marca a transição da computação quântica de “buzz” para benefícios tangíveis.
Os computadores quânticos retiram propriedades únicas da física quântica, como o entrelaçamento quântico (quantum entanglement) e superposição, para realizar vastos cálculos simultaneamente.
Quantum bits (qubits) podem existir em vários estados, permitindo computações complexas que vão para além das limitações dos computadores tradicionais.
Os primeiros adoptantes (early adopters) da tecnologia quântica incluem bancos e organizações de serviços financeiros que procuram melhorar sistemas IA para a detecção de fraudes, gestão do risco e negociação de alta frequência.
Tecnologia biométrica
Fonte: Shutterstock
De acordo com um inquérito recente a especialistas de segurança, 72 por cento das empresas pretendem transitar do uso de passwords tradicionais até 2025.
Isto resultará no desenvolvimento de novos serviços de autorização para o reconhecimento facial, de voz, íris, mãos, e assinaturas.
Em 2024, a computação quântica irá encontrar aplicações em campos em que a computação é particularmente importante, como a descoberta de medicamentos, sequenciamento de genoma, criptografia, meteorologia, ciência de materiais, optimização de sistemas complexos e busca por vida extraterrestre.
Plataformas de Cloud
Fonte: spiceworks.com
Até 2027, a Gartner prevê que mais de 70 por cento das empresas irão utilizar plataformas de cloud nas suas indústrias para acelerar as suas iniciativas empresariais, uma subida enorme comparando com os 15% em 2023.
Estas plataformas Cloud abordam resultados relevantes para o negócio ao combinar serviços SaaS, PaaS e IaaS subjacentes numa única oferta de produto com capacidades compostas. “Estas normalmente incluem uma estrutura de dados do setor, uma biblioteca de pacotes de recursos de negócios, ferramentas de composição e outras inovações da plataforma”.
Assim sendo, as plataformas cloud industriais são propostas personalizadas de cloud, específicas para uma indústria em particular, e que podem ser ainda mais customizadas para as necessidades do cliente.
Convergência “figital”
Fonte: futuristspeaker.com
O real e o digital estão a tornar-se cada vez mais interligados e inseparáveis. Tecnologias como a realidade aumentada (AR), realidade virtual (VR) e a internet imersiva estão a quebrar barreiras entre o mundo físico e os domínios digitais onde passamos cada vez mais do nosso tempo.
Mais do que nunca, existimos como avatars digitais dentro de ambientes virtuais. Isto aplica-se na vida profissional, onde colaboramos remotamente através de plataformas como o Zoom, Teams ou Slack; e na vida pessoal e recreativa, onde o online gaming e os esports são mais populares que nunca. Usamos apps sociais como o TikTok e Instagram para criar espaços virtuais onde partilhamos momentos da nossa vida “real” – cuidadosamente curada e filtrada para criar personalidades digitais que se tornam os nossos “eus” virtuais.
Em diversas indústrias, vemos este conceito emergir no formato de “gémeo digital” – uma representação virtual de um objeto, sistema ou processo real. Pode ser tão simples quanto um componente individual ou tão complexo como uma cidade inteira ou até mesmo um ecossistema. Mais importante, o gémeo digital é criado através de dados capturados do seu correspondente no mundo real. Avanços no campo da ciência genómica significam que podemos traduzir a essência fundamental da vida em código digital, que por sua vez pode ser manipulado e reconstruído no mundo real, com o objetivo de criar novos medicamentos e erradicar doenças.
Em 2024, vamos continuar a ver cada vez menos distinção entre o mundo real e o virtual. Isto quer dizer que o digital está cada vez mais realista, e o real a tornar-se tão flexível quanto o digital.
Tecnologia sustentável
Fonte: bioenergyconsult.com
A tecnologia sustentável vai continuar a ocupar o centro do palco em 2024, enquanto os países e corporações continuam a trabalhar para chegar aos seus compromissos net-zero. Ao mesmo tempo, todos nós vamos continuar a tirar partido da tecnologia para minimizar os nossos impactos pessoais no ambiente.
Este tipo de tendências tecnológicas incluem formas mais amigas do ambiente de fazer coisas que já fazíamos antes: carros, bicicletas e transportes públicos elétricos vão continuar a aumentar a sua percentagem de presença no mercado. Existem também novas soluções para problemas ambientais, como a captura e armazenamento de carbono, bem como energias verdes e renováveis. A economia circular irá tornar-se um conceito particularmente importante quando a durabilidade, reciclabilidade e reutilizabilidade se tornam fatores decisivos na fase do design dos produtos. E mais: o mundo tech irá abraçar ainda mais ideias, como o green cloud computing, onde as infraestruturas e serviços priorizam a redução do consumo de energia e emissões de carbono e apps sustentáveis nos ajudam a viver de forma mais amiga do ambiente.
Alguns dos desafios para os developers e utilizadores da tecnologia sustentável em 2024 incluem a necessidade de desenvolver métodos sustentáveis e éticos de sourcing e extração de materiais para a construção de dispositivos, a procura por infraestruturas criada pela mudança de hábitos de consumo (como a adopção de veículos elétricos) e a potencial disparidade entre diferentes grupos geográficos e/ou socioeconómicos no seu acesso a alternativas verdes. Também nos tornamos cada vez mais conscientes da existência do greenwashing – esforços superficiais com o objetivo único de gerar publicidade positiva à volta de uma empresa ou tecnologia em particular.
Força de trabalho conectada aumentada
A força de trabalho conectada aumentada (em inglês: augmented-connected workforce ou ACWF) é uma estratégia de optimização do valor derivado da força de trabalho humana.
A necessidade de acelerar e escalar o talento trouxe-nos esta tendência. A ACWF irá utilizar aplicações inteligentes e análise à força de trabalho para dar contexto e orientação diários, para melhorar a experiência dos profissionais, bem como o seu bem-estar e capacidade de desenvolver as suas próprias skills. Ao mesmo tempo, a ACWF potencia resultados de negócio e impactos positivos para stakeholders essenciais.
Até 2027, 25% dos CIOs irão utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada para reduzir o “time to competency” (o tempo gasto a dar formação a profissionais ou grupos de profissionais não-especializados com as skills, conhecimentos e confiança para aplicar no dia-a-dia) em 50% para funções essenciais, prevê a Gartner.
Clientes não-humanos
Fonte: aerospacemanufacturinganddesign.com
A Gartner define os clientes não-humanos (ou machine customers) como atores económicos não-humanos que podem negociar de forma autónoma e comprar bens e serviços em troca de pagamento.
Até 2028, 15 mil milhões de produtos conectados irão existir com o potencial de se comportarem como clientes, com outros milhares de milhões a seguirem-se em anos conseguintes.
“Esta tendência crescente será a fonte de biliões de dólares em receitas até 2030 e tornar-se-á eventualmente ainda mais significativa do que o comércio digital” diz a Gartner.
Considerações estratégias para este tipo de tendências tecnológicas deverão incluir oportunidades de facilitar estes algoritmos e dispositivos, ou criar ainda novos clientes não-humanos.
Gestão de exposição a ameaças contínuas
Fonte: resmo.com
A gestão de exposição a ameaças contínuas (em inglês: continuous threat exposure management ou CTEM) é um approach pragmático e sistémico que permite às organizações avaliar a acessibilidade, exposição e explorabilidade dos assets físicos e digitais de uma empresa, de forma contínua e consistente.
“Alinhar os escopos de avaliação e remediação do CTEM com vetores de ameaças ou projetos de negócios, em vez de um componente de infraestrutura, traz à tona não apenas as vulnerabilidades, mas também ameaças incorrigíveis”, informa a Gartner.
Até 2026, a Gartner prevê que as organizações que priorizam os seus investimentos em segurança com base num programa CTEM verão uma redução de dois terços nas violações de segurança.
Edge Computing e Processamento Distribuído
Fonte: blog.cronapp.io
O Edge Computing, que envolve o processamento de dados próximo à sua fonte, ganhará importância à medida que a necessidade por baixa latência e maior eficiência se intensificar. Esta tecnologia será fundamental para aplicações como IoT e realidade aumentada.
Preparando-se para o Futuro
Em Portugal, assim como em todo o mundo, a adesão a estas tendências tecnológicas será crucial para manter a competitividade no mercado de TI. É essencial investir em capacitação e desenvolvimento de habilidades para aproveitar ao máximo estas inovações.
Ao nos prepararmos para 2024 e além, é imperativo que estejamos abertos à mudança e prontos para abraçar novas tecnologias. Aqueles que se adaptam e inovam estarão na vanguarda do progresso empresarial.
Na Olisipo, estamos ansiosos para enfrentar e conjunto com os nossos mais de 600 colaboradores os desafios e oportunidades que o futuro nos reserva, e moldar o cenário tecnológico em Portugal.
No dia-a-dia dinâmico do desenvolvimento de software, onde a capacidade de resposta, escalabilidade e processamento de dados em tempo real são importantíssimos, a programação reativa emergiu como um verdadeiro paradigma transformativo. Enraizado na necessidade de lidar com as complexidade das aplicações de hoje, este modelo oferece um novo approach que se foca numa programação orientada a eventos, sem bloqueio e assíncrona. Ao utilizar o poder de fluxos de dados (streams) e ao propagar mudanças de dados de forma reativa, este paradigma de programação tem vindo a revolucionar a forma como os developers constroem aplicações responsivas e resilientes.
Exploremos então os vários princípios-chave, particularidades e aplicações no mundo real deste tipo de programação.
Fonte: infoq.com
Compreender a Programação Reativa
Na sua essência, a programação reativa é um paradigma de programação declarativa que permite aos developers lidar com fluxos de dados assíncronos e reagir a mudanças de uma forma mais eficiente e organizada. Contrariamente à tradicional programação imperativa e que se define explicitamente às operações passo-a-passo, aqui expressam-se as relações entre dados e eventos. Existe um approach mais funcional e focado em eventos, onde os dados fluem através de pipelines e transformações, reagindo a mudanças sem bloquear o fluxo de execução.
Fonte: medium.com
Princípios-chave e principais características
A programação reativa adere a vários princípios-chave que regulamentam o seu comportamento:
1. Assincronia
Os sistemas reativos são dos melhores a gerir tarefas assíncronas, permitindo às aplicações manter-se responsivas e ter uma performance eficiente, mesmo sob pesadas cargas de trabalho.
2. Foco em eventos (event-driven)
Ao enfatizar a importância de eventos e fluxos de dados, permite-se às aplicações reagir de forma instantânea a mudanças nos dados, garantindo capacidade de resposta em tempo real.
3. Escalabilidade
Os sistemas reativos estão desenhados para escalar horizontalmente, distribuindo tarefas em múltiplos nós (nodes) e gerindo uma maior procura de forma rápida e sem problemas.
4. Resiliência
A programação reativa promove a tolerância à falha (fault tolerance) e degradação graciosa (graceful degradation), fazendo com que as aplicações recuperem de falhas e se adaptem às condições em mudança.
Aplicar a programação reativa a cenários no “mundo real”
A programação reativa tem diversas aplicações em variados domínios:
As abordagens reativas são ideais para gerir fluxos de dados contínuos, tornando-os valiosos para aplicações que lidam com dados em tempo-real como feeds de social media, dados de sensores em IoT, e dados de mercados financeiros.
3. Sistemas distribuídos
Em arquiteturas distribuídas, a programação reativa ajuda a construir microserviços resilientes e a gerir a comunicação entre componentes de forma eficiente.
Os developers mais acostumados à programação imperativa poderão encontrar uma curva de aprendizagem aquando da transição para a programação reativa e o seu paradigma funcional e focado em eventos.
2. Complexidade
Os complexos fluxos de dados e cadeias de eventos podem requerer um design e gestão cuidadosos para que se evitem armadilhas como controlo de contrapressão (ou backpressure) e afunilamento (ou bottleneck) de desempenho.
Exemplos reais
O que preciso de fazer para passar a programar de forma reativa?
Se pensas dar os primeiros passos no mundo da programação reativa, há que considerar o seguinte:
1. Uma base forte de programação assíncrona
É essencial ter uma sólida compreensão dos conceitos de programação assíncrona. Familiariza-te com callbacks, promessas e async/await em linguagens como JavaScript ou Kotlin. Estas bases irão permitir-te compreender os conceitos reativos que virão a seguir.
2. Compreender os conceitos centrais
Perceber os conceitos centrais da programação reativa é absolutamente crucial. Foca-te em ser um mestre de conceitos como Observables, Observers, e Subscribers. Um Observable representa um stream de dados ou eventos, enquanto que os Observers e Subscribers reagem às mudanças nos Observables. Podemos dizer que estes são o cimento e os tijolos da programação reativa.
3. Tecnologias mais utilizadas
Várias tecnologias e bibliotecas populares permitem aos developers implementar programação reativa de forma eficiente. Para JavaScript, RxJS (Reactive Extensions for JavaScript) é a biblioteca principal que oferece uma vasta coleção de operadores e ferramentas reativas. Para Java, Spring WebFlux oferece um robusto suporte reativo . Outras linguagens como Kotlin e Swift também têm as suas respetivas bibliotecas reativas que são largamente utilizadas dentro dos seus próprios ecosistemas.
4. Explorar Frameworks reativas
Para poder verdadeiramente experienciar o poder da programação reativa, explorar frameworks reativas pode ser sem dúvida benéfico. Por exemplo, React.js em frontend e Spring Boot com WebFlux em backend pode ser uma poderosa combinação para construir aplicações web reativas.
5. Melhores cursos e recursos de aprendizagem
Conforme a programação reativa vai ganhando popularidade, mais e mais recursos de aprendizagem e cursos vão surgindo para te ajudar a ficar 100% confortável com todos estes conceitos. Websites como Udemy, Coursera e Pluralsight oferecem cursos em programação reativa para diferentes níveis de experiência. Procura cursos com exercícios práticos e aplicações no mundo real para poder solidificar os teus conhecimentos.
Nada substitui a experiência prática, e a programação reativa não é excepção. Faz por trabalhar em projetos hands-on que envolvam streams em tempo real, arquiteturas com foco em eventos, e UIs responsivos. Construir aplicações web reativas ou integrar recursos reativos em projetos existentes vai aprofundar os teus conhecimentos e capacidades.
7. Colabora e aprende
Junta-te a comunidades online, foruns e grupos nas redes sociais dedicados à progração reativa. Comunicar com developers que estão a passar ou já passaram pelo mesmo processo e têm conhecimentos para partilhar traz-te insights valiosos e oportunidades de aprendizagem. Participar em hackathons ou desafios de coding que incorporam elementos reativos pode também ser uma ótima maneira de te desafiar e aprender.
A programação reativa emerge assim como um poderoso paradigma que se foca nos principais requisitos no desenvolvimento de software moderno. Ao priorizar a assincronia, as arquiteturas centradas nos eventos e a escalabilidade, este modelo empodera os developers a construir aplicações altamente responsivas e eficientes.
À medida que o desenvolvimento de software continua a evoluir, integrar os princípios da programação reativa irá provar-se crucial para se manter na vanguarda da inovação e entregar experiências de utilizador superiores. Com a sua habilidade única de gerir em tempo real dados e tarefas assíncronas, a programação reativa coloca-se no caminho de se tornar uma ferramenta indispensável para developers que queiram vingar neste panorama em constante mudança que é a tecnologia.
No panorama atual de constante e rápido desenvolvimento digital, a aprendizagem e desenvolvimento contínuos são vitais para que tanto indivíduos como empresas se mantenham na linha da frente. De acordo com o Workplace Learning Report de 2022 do LinkedIn, “as oportunidades de aprendizagem e crescimento” são dos impulsionadores culturais mais bem avaliados em todo o mundo. Quanto mais avançamos na era da Inteligência Artificial, mais o futuro do Learning & Development (L&D) se prepara para um salto transformativo. As tecnologias de IA têm vindo a revolucionar a forma como adquirimos conhecimentos, melhoramos skills e aumentamos o crescimento profissional.
Vemos em baixo as possibilidades que a IA traz ao L&D e como é que vai transformar o futuro do learning no local de trabalho.
Aprendizagem personalizada com Inteligência Artificial
A IA permite experiências personalizadas de aprendizagem ao analisar vastas quantidades de dados, incluindo preferências, pontos fortes e áreas de melhoria dos estudantes. Ao tirar partido dos algoritmos de machine learning, a IA consegue entregar conteúdo personalizado, avaliações adaptadas e recomendações, assegurando-se que estes utilizadores recebem intervenções específicas de aprendizagem que se adequem às suas necessidades individuais. Esta personalização aumenta o “engagement“, a motivação e uma maior retenção de conhecimento, produzindo melhores resultados de aprendizagem.
Curadoria de conteúdo inteligente
Com a quantidade abundante de informação disponível, a IA consegue ajudar os profissionais de L&D a identificar conteúdo de aprendizagem relevante e de alta qualidade. Os algoritmos de IA conseguem navegar um vasto mar de recursos, currículos e plataformas online, até identificar os materiais mais valiosos e atualizados. Ao utilizar processamento de linguagem natural (NLP) e análise de sentimentos (sentiment analysis), a IA consegue também avaliar a qualidade de conteúdos gerados por utilizadores e produzir feedback em tempo real, permitindo aos estudantes o acesso a recursos credíveis e de confiança.
Learning Paths Adaptáveis
Os sistemas de aprendizagem que utilizam IA adaptável fazem um tracking do progresso dos estudantes e ajustam de forma dinâmica os learning paths baseados na performance individual de cada um, para além dos níveis de domínio das temáticas. Através de avaliação contínua e análise de dados, os algoritmos da IA conseguem identificar falhas de conhecimento e providenciar intervenções específicas e direcionadas, garantindo que os estudantes recebem o conteúdo e apoio certos nos momentos certos. Este approach adaptável optimiza a eficiência e eficácia da aprendizagem, dando assim aos estudantes a capacidade de progredir ao seu próprio ritmo, enquanto se focam nas áreas que precisam de maior atenção.
Realidade Virtual e Simulações
As tecnologias baseadas em IA como a realidade virtual e simuladores vieram revolucionar o learning experiencial.
Ciclo de Aprendizagem Experiencial (Baseado em Kolb, D. 1984. Experiential learning. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall.) Fonte: https://www.researchgate.net
As simulações baseadas em VR criam ambientes imersivos onde os estudantes podem praticar cenários “do mundo real”, melhorando as suas skills e capacidades de tomada de decisão, num local seguro e controlado. Os algoritmos de IA dentro destas simulações podem providenciar feedback personalizado, identificar padrões de performance, e oferecer recomendações de melhoria, permitindo assim aos estudantes melhorar as suas capacidades de uma forma realista e envolvente.
Analytics e Insights de Aprendizagem
As ferramentas de analytics de aprendizagem com base em IA oferecem insights valiosos relativamente à eficácia das iniciativas de L&D. Ao analisar os dados dos estudantes, os algoritmos de IA conseguem gerar relatórios, visualizações e modelos preditivos bastante completos. Estes insights ajudam os profissionais de L&D a avaliar o impacto dos programas de aprendizagem, a identificar áreas de melhoria, e a tomar decisões baseadas em dados para criar melhores estratégias de L&D no futuro. A Inteligência Artificial no L&D permite também uma monitorização em tempo real do engagement dos estudantes e da satisfação dos mesmos, permitindo às organizações responder de forma rápida e criar intervenções personalizadas, que se traduz em melhores resultados.
Maior ROI
O potencial de um maior ROI (Return On Investment ou retorno de investimento) não é apenas provável, mas já tem mesmo vindo a ser uma realidade em organizações que usam a IA de forma eficiente. Ao criar rapidamente conteúdos customizados, os colaboradores destas empresas podem usufruir dos programas de aprendizagem de que necessitam quando necessitam deles, em vez do approach mais tradicional de “one size fits all“.
Desafios e riscos da Inteligência Artificial no L&D
Como em todas as adaptações a novas ferramentas e metodologias, existem erros, desafios e riscos. Vejamos alguns destes, quando aplicando a IA ao L&D:
Segurança e privacidade de dados
As organizações ainda sentem, com razão, algumas preocupações relativamente a colaboradores partilharem informações potencialmente confidenciais a ferramentas públicas como o ChatGPT. Mas, conforme as ferramentas de IA começam a ser monetizadas, podemos esperar que as mesmas comecem a ter também Contratos de Licenciamento (Enterprise License Agreements) em que uma instância da ferramenta pode ser acedida de forma privada por todos os colaboradores dentro da infraestrutura de TI de uma organização, eliminando o risco de leaks de dados.
Violação de direitos de autor e responsabilidade
Recentemente, a Getty Images processou uma ferramenta de IA generativa de criação de imagens, a Stable Diffusion, por usar a sua biblioteca de imagens bastante expansiva e com direitos de autor, para treinar o seu software. Este e outros casos que irão certamente surgir, irão criar um precedente de como é que as empresas de IA irão poder operar neste mercado. Ainda não se sabe como é que este caso irá afetar as empresas quando, por exemplo, um colaborador usar uma ferramenta de IA para gerar imagens que se parecem bastante com uma imagem da Getty Images, e usar as mesmas numa campanha de marketing ou apresentação interna. Até que estas questões tenham respostas claras, é melhor ter-se algumas precauções.
Informação incorreta
Neste momento, ainda não podemos confiar na IA para nos dar informação correta e confiável 100% das vezes. O próprio ChatGPT contém um aviso de “limitações” que informa que o mesmo “poderá ocasionalmente gerar informações incorretas. Assim sendo, qualquer informação produzida por IA deve ser sempre revista e analisada por profissionais experientes e conhecedores que estejam equipados para julgar a fidelidade da informação.
Garantir um uso ético da IA
As organizações deverão considerar escrever regras e procedimentos relativos à Inteligência Artificial que mencionem explicitamente quais áreas de trabalho estão disponíveis para o uso de IA, e quais estão fora dos limites. Existem também assuntos éticos a ter em conta, tais como:
Viés: Os algoritmos de IA podem perpetuar e amplificar vieses existentes, baseando-se nos dados com que aprenderam. As organizações deverão trabalhar ativamente para reduzir o viés nos algoritmos de IA ao conduzir reviews regulares, testando para a existência desse viés, e ao implementar um processo rigoroso de verificação de factos;
Perda de trabalho: O L&D à base de Inteligência Artificial e outras ferramentas emergentes conseguem praticamente automatizar certas tarefas e processos, o que pode levar ao receio (ou mesmo à realidade) da extinção de alguns postos de trabalho. As organizações deverão investir em programas de upskilling e reskilling para apoiar os colaboradores cujas funções poderão ser afetadas pela IA.
Em conclusão, o futuro do L&D vai continuar a sofrer profundas transformações, lideradas pela integração das tecnologias IA. Desde experiências de learning personalizadas à curadoria inteligente de conteúdos, não esquecendo os learning paths adaptáveis e as simulações imersivas. A Inteligência Artificial no L&D está a revolucionar a maneira como adquirimos conhecimentos e desenvolvemos skills. Ao abraçar o potencial da IA, as organizações conseguem desbloquear novas oportunidades de crescimento profissional, potenciar a inovação e cultivar a aprendizagem contínua. Conforme a IA continua a avançar, o futuro do L&D demonstra imensa promessa ao empoderar os seus indivíduos e ao moldar a força profissional de amanhã.
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Não há dúvidas que a IA (Inteligência Artificial) tem revolucionado o mundo das TI, abrindo novos caminhos para a inovação e transformação do mercado de trabalho. Conforme a IA vai ficando cada vez mais avançada, oportunidades interessantes de carreira em IT foram emergindo, e funções existentes dentro das TI foram começando a incorporar as tecnologias de IA.
Taxa de adoção da IA durante a COVID19 – Fonte: KPMG
Vamos então explorar algumas das novas carreiras em IT que surgiram, bem como algumas das que têm mais a ganhar com a incorporação da IA no seu dia-a-dia:
Novas carreiras de IT criadas pela IA
Fonte: Getty Images
AI Prompt Engineer
Os famosos prompt engineers são experts em perguntar aos chatbots de IA – que funcionam com base em grandes modelos de linguagem – questões que produzam as respostas desejadas. Ao contrário dos engenheiros tradicionais que escrevem código, os prompt engineers escrevem prosa para testar os sistemas de IA em busca de peculiaridades; experts em IA generativa contaram ao Washington Post que esta nova função é particularmente importante para desenvolver e melhorar os modelos de interação entre humanos e máquinas.
À medida que as ferramentas IA evoluem, os prompt engineers vão estar cá para nos ajudar a assegurar-nos que os chatbots são rigorosamente testados, que as suas respostas são reprodutíveis e que os protocolos de segurança são devidamente seguidos. Para além disso, são eles a linha de defesa contra a desinformação e o viés que naturalmente surgiram e muitas vezes são difíceis de identificar pelos utilizadores.
Fonte: CNN via research.aimultiple.com/ai-consulting/
Consultores de IA
Como as IA se continuam a expandir para todo o tipo de indústrias para além das TI, os consultores de IA têm um papel importante em guiar as organizações no seu processo de implementação de IA. Estes profissionais possuem uma forte compreensão das tecnologias, tendências da indústria, bem como melhores práticas. Trabalham em conjunto com as empresas para identificar oportunidades de IA, desenvolver estratégias e partilhar conhecimentos expert sobre implementação de IA, garantindo que as organizações conseguem maximizar o potencial de IA para alcançar os seus objetivos.
Approach de IA fiável da IBM. Fonte: IBM
AI Ethics Officer
Com a crescente penetração das tecnologias IA no mercado, é cada vez mais difícil e consequentemente mais importante assegurar práticas éticas e responsáveis. Os Ethics Officers desempenham um papel vital em guiar as organizações em direção a sistemas de IA que sejam justos, transparentes e imparciais. Estes profissionais identificam potenciais riscos de ética, desenvolvem guidelines e procedimentos de ética, e asseguram-se que estas normas são seguidas, através de regulamentações dentro das organizações. Os Ethics Officers ajudam assim as organizações a navegar o panorama complexo da ética, e a ganhar uma maior confiança nas tecnologias IA.
Arquitetos de infraestruturas de IA
Os arquitetos de infraestruturas de IA focam-se no design e implementação de infraestruturas tecnológicas necessárias para os sistemas de IA. São responsáveis por instalar plataformas IA escaláveis e eficientes, selecionando o hardware e software apropriados, e assegurando suficiente armazenamento de dados e capacidade de de processamento. Estes profissionais colaboram com os engenheiros de IA e Data Scientists para criar ambientes optimizados para o desenvolvimento e implementação de IA.
Carreiras de IT que vão beneficiar ao integrar a IA no seu dia-a-dia
Fonte: Unsplash
Software Engineer
Um@ software engineer pode integrar a IA e melhorar a sua performance e vida profissional de várias formas: Podem tirar partido da IA para automatizar tarefas repetitivas e demoradas. Ao desenvolver scripts baseados em IA ou ao utilizar ferramentas IA, estes profissionais conseguem automatizar processos de geração de código, testing e debugging, libertando assim tempo para aplicar a outros aspetos mais estratégicos e criativos do seu trabalho.
A IA pode auxiliar também na melhoria da qualidade do código: com técnicas de machine learning, os modelos de IA conseguem analisar padrões de código, identificar potenciais bugs e otimizar a performance do código. Ao incorporar ferramentas IA de análise de código no seu workflow, os software engineers passam a receber sugestões inteligentes, detecção de erros em tempo real, e recomendações de otimização de performance, resultando em soluções de software melhores e mais eficientes.
Fonte: tycoonsuccess.com
Data Scientist
Os Data Scientists há muito que são players essenciais no campo das TI, mas com a emergência da IA, o seu papel evoluiu, bem como a necessidade de incorporar técnicas de IA no seu dia-a-dia. Os Data Scientists podem tirar partido dos algoritmos de Inteligência Artificial e dos modelos de machine learning para extrair insights de grandes quantidades de dados, possibilitando às organizações a tomada de decisões informadas. Estes profissionais analizam dados, desenvolvem modelos de previsão, e identificam padrões e tendências, tudo isto de forma mais eficiente graças à IA, o que leva a uma maior inovação e optimização das estratégias de negócio.
Product Manager
Fonte: emerj.com
Com uma enormíssima procura de produtos e serviços baseados em IA, os Product Managers de IA têm ganho uma incrível proeminência. Estes profissionais são a ponte entre a tecnologia e o negócio, compreendendo as necessidades do mercado e do cliente, e traduzindo as mesmas em requisitos de produtos de IA. Colaboram com equipas multifuncionais, incluindo engenheiros de IA e Data Scientists, para definir a visão do produto, priorizar características e assegurar lançamentos de produto com sucesso.
Fonte: ismguide.com
Big Data Engineer / Architect
Um@ Big Data Engineer ou Big Data Architect pode integrar a IA no seu dia-a-dia profissional de variadas formas: Pode tirar partido das técnicas de IA de processamento e limpeza de dados, reduzindo o esforço manual normalmente requerido para transformar e preparar grandes datasets para análise. Os algoritmos de IA podem ajudar a automatizar tarefas como a normalização de dados, detecção de outliers, e imputação de valores ausentes (missing value imputation), assegurando assim uma maior qualidade de dados para análise.
Para além disso, a IA pode ser usada para melhorar a eficiência e precisão da análise de dados. Os Big Data Engineers/Architects podem desenvolver e lançar modelos de IA que lidem com tarefas complexas de análise de dados, tais como modelos de previsão, detecção de anomalias, e reconhecimento de padrões. Estes modelos de IA podem revelar insights valiosos de quantidades vastas de dados, permitindo tomada de decisões baseadas em dados, e melhorando o processo geral de análise de dados.
Por último, a IA pode ajudar estes profissionais de Big Data a otimizar a armazenagem e recuperação de dados. Ao tirar partido dos algoritmos de IA, podem-se desenhar e implementar mecanismos inteligentes de armazenamento e recuperação de dados que priorizem dados mais frequentemente acedidos, otimizem a execução de queries, e melhorem a performance geral do sistema. Esta integração com IA ajuda a que se cheguem rapidamente a soluções de processamento e análise de dados mais eficientes e eficazes.
Fonte: linkedin.com
UX/UI & Graphic Designers
Apesar de crescentes preocupações por parte de artistas e Designers, é possível tirar-se partido das ferramentas de IA a seu favor, e não apenas recear que as mesmas venham roubar o emprego a profissionais humanos. As novas ferramentas de IA generativa da Adobe incluem, por exemplo, a capacidade de criação e recorte de imagens através de prompts (por exemplo, passar uma imagem de um alce na floresta, para uma paisagem citadina), ou preencher espaços vazios para expandir imagens, entre muitas outras. No entanto, tanto as opiniões das grandes empresas como da própria Adobe nos levam a crer que estas ferramentas foram feitas para melhorar a vida dos designers e profissionais da área, e não para os substituir. As ferramentas de IA vêm permitir aos designers automatizar certas tarefas repetitivas e principalmente tarefas demoradas, gerar opções alternativas de design, receber recomendações criativas inteligentes, fazer streamline do seu workflow, e potenciar a produtividade. Para além disso, certos dados analíticos permitem a estes designers ganhar certos insights sobre o comportamento dos utilizadores, as suas preferências e necessidades, dando-lhes a oportunidade de criar experiências ainda mais personalizadas e centradas no utilizador. Utilizando a IA, os designers podem melhorar a sua eficiência, criatividade e resultados no geral.
O rápido desenvolvimento da IA tem transformado o campo das TI, criando uma quantidade inacreditável de oportunidades de carreira. Desde Engenheiros de IA e Data Scientists a Consultores de IA e Product Managers de IA, os profissionais da indústria de IT têm vindo a abraçar cada vez mais as tecnologias de IA para para impulsionar a inovação e resolver desafios complexos. Com a IA a continuar a evoluir, novos papéis vão surgir, e papéis existentes vão continuar a ser obrigados a uma constante evolução e adaptação, tornando este campo de IT num domínio dinâmico e promissor para todos aqueles interessados em moldar o futuro através da IA.
A Inteligência Artificial (IA) tem vindo a revolucionar várias indústrias, da saúde à banca, e programar tem um papel importantíssimo na implementação de aplicações IA. Quer sejas um novato ou um developer experenciado, à procura de explorar o mundo da IA, escolher as linguagens de programação e ferramentas corretas é essencial. Em baixo, vamos identificar as linguagens de programação mais populares para o desenvolvimento de IA, as suas características principais, e outras considerações importantes.
Python
Python é geralmente considerada uma das linguagens mais populares para programação IA. A sua simplicidade, facilidade de leitura e bibliotecas extensas fazem dela uma ótima escolha. Python oferece frameworks poderosos como TensorFlow e PyTorch, que simplificam o desenvolvimento e a implementação do modelo IA. Para além disso, bibliotecas como NumPy e Pandas providenciam dados de manipulação e capacidades de análise extremamente eficientes, que são essenciais para tarefas IA.
R
R é outra linguagem normalmente usada em IA, particularmente em modelos estatísticos e análise de dados. Oferece uma vasta coleção de pacotes desenhados especificamente para tarefas de machine learning e data science. A sintaxe da linguagem R é intuitiva e permite uma fácil exploração e visualização dos dados, tornando-se assim bastante adequada para modelos estatísticos e análise preditiva.
Java
Java é uma linguagem versátil usada num variado leque de aplicações, incluindo o desenvolvimento IA. Embora não seja uma das primeiras escolhas para IA devido à sua verbosidade, a linguagem Java oferece robustez, independência de plataforma e escalabilidade, sendo uma boa opção para sistemas IA de grande escala. As bibliotecas de Java como Deeplearning4j e DL4J incluem ferramentas para deep learning e redes neurais artificiais.
C++
C++ é uma linguagem poderosa e eficiente, bastante usada em IA, especialmente para aplicações pesadas a nível de desempenho. O seu controlo e a sua rapidez de baixo nível tornam-na ideal para a implementação de algoritmos e optimização de código. As bibliotecas mais populares como OpenCV e CUDA aproveitam o melhor da linguagem C++ aplicada à visão computacional e programação GPU, respetivamente.
MATLAB
MATLAB é uma linguagem de programação comumente usada nos campos científico e de engenharia, incluindo IA. Oferece um rico conjunto de funções e toolboxes embutidas para análise de dados, visualização de dados e machine learning. As capacidades matemáticas avançadas da linguagem MATLAB tornam-na particularmente útil para o desenvolvimento de algoritmos e protótipos.
Outras considerações
Para além das linguagens de programação, existem outros fatores a ter em consideração no desenvolvimento IA:
Frameworks:
Considera utilizar frameworks AI populares como TensorFlow, PyTorch, ou scikit-learn, que oferecem funções pré-feitas e APIs para um eficiente desenvolvimento de modelos IA.
Preparação de dados
A limpeza e o pré-processamento são passos cruciais em IA. As bibliotecas como Pandas e scikit-learn dispõem de ferramentas para a manipulação de dados, feature engineering e normalização de dados.
Seleção de algoritmos
É importante compreender os diferentes algoritmos de IA, tal como as redes neurais artificiais, árvores de decisão e máquina de vetores de suporte, para conseguir escolher o approach mais sustentável para o teu problema específico.
Desenvolvimento colaborativo
Tira partido de sistemas de controlo de versão como o git e de plataformas colaborativas como o GitHub para facilitar a colaboração em equipa e a gestão de código.
git & GitGub
Em conclusão, a programação está no núcleo do desenvolvimento em IA e escolher a linguagem e ferramenta certas é essencial para o sucesso. Python, R, Java, C++ e MATLAB são linguagens populares, utilizadas para diferentes domínios em IA.
Paralelamente, frameworks, técnicas de preparação de dados, seleção de algoritmos e ferramentas de colaboração têm um papel fulcral na construção de sistemas de IA eficientes. Ao tirar partido das linguagens e ferramentas mais apropriadas, os developers conseguem desbloquear o imenso potencial da IA e criar soluções inovadoras em virtualmente qualquer indústria.
Até há relativamente pouco tempo não sentíamos a necessidade de nos questionar: de quanta potência informática precisamos no edge computing? Quando as redes não precisavam de ser inteligentes, esta questão nem era particularmente relevante. Tudo isto mudou, uma vez que agora é possível mover quantidades consideráveis de poder informático diretamente para a borda da rede.
Fonte: https://innovationatwork.ieee.org/
As vantagens
Tal como acontece no mundo físico, quando os dados percorrem distâncias mais curtas, o tempo de resposta diminui. Quando as funções de computação, armazenamento e rede são fornecidas na extremidade da rede, isto resulta em latências mais baixas para aplicações e utilizadores.
Latência reduzida
O edge computing inclui o processamento e análise de dados mais perto da fonte onde estes foram gerados, tal como dispositivos IoT, em vez de enviar esses mesmos dados para uma nuvem centralizada para análise. Este approach reduz a latência e aumenta a velocidade de processamento de informação, essencial para aplicações que requerem respostas em tempo real, como veículos autónomos, automação industrial, e cidades inteligentes (smart cities).
Maior segurança na cloud
A segurança do armazenamento de dados baseada em cloud tem avançado dramaticamente em anos recentes, e continuará a melhorar. Para além disso, o edge computing significa que menos dados estão centralizados no armazenamento da cloud. Ao processar e armazenar alguns dos dados numa rede edge, a situação de ter “todos os ovos no mesmo cesto” é minimizada — a edge filtra dados que sejam redundantes, estranhos ou desnecessários. Apenas a informação mais crítica e importante é enviada para a cloud.
Redução de largura de banda
Tal como o edge computing ajuda a reduzir a latência, também consegue reduzir a largura de banda. Como estamos a processar, analisar e armazenar localmente mais informação, é menor a informação que estamos a enviar para a cloud. Esta redução em flow de dados (data flow) minimiza custos para o utilizador, visto que uma menor largura de banda significa upgrades menos frequentes ao armazenamento da cloud.
Envolvimento de machine learning & AI
O edge computing está a despoletar também o desenvolvimento de novas tecnologias como a edge AI (de Inteligência Artificial) eedge analytics. A edge AI envolve lançar modelos de machine learning em dispositivos edge, permitindo processamento de dados e tomada de decisão em tempo real, imprescindíveis para aplicações como veículos autónomos e drones, onde o processamento de informação tem de ser feito rápida e corretamente.
A edge analytics inclui o processamento de dados na borda da rede para gerar insights em tempo real, que podem ser usados para melhorar a eficiência operacional, e reduzir o tempo de paragem. Este approach é essencial para aplicações de manutenção preventiva, onde uma rápida detecção de potenciais falhas pode prevenir custos elevados de paragem e danos em equipamentos
Os desafios
No entanto, apesar de ser altamente promissor, este modelo apresenta ao mesmo tempo alguns problemas que não podem ser ignorados quando se trata de computação de ponta. Em certos cenários, continua ainda a fazer sentido optar por uma arquitetura de rede convencional:
Poder de processamento e capacidade de armazenamento limitados
Os dispositivos edge têm normalmente um poder de processamento e capacidade de armazenamento algo limitados, em comparação com centro de dados centralizados. Isto pode resultar em performance reduzida e tempos de resposta mais lentos para certas aplicações.
Questões de segurança
Assim como existem benefícios de segurança a nível da cloud, existem desafios de segurança a nível local. Os dispositivos edge encontram-se normalmente em espaços públicos ou localizações remotas, fazendo com que se tornem vulneráveis a ataques físicos ou cibernéticos. Assegurar a segurança destes dispositivos e os dados por eles recolhidos pode ser desafiante, especialmente se não estão bem protegidos.
Falta de estandardização
Neste momento, nao existe um approach estandardizado ao edge computing, o que significa que diferentes dispositivos e sistemas podem não conseguir comunicar uns com os outros. Isto pode levar a problema de compatibilidade e limitar a capacidade das organizações de aproveitar os benefícios do edge computing.
Criação de redundância
Num modelo de edge computing, um grande cluster central é trocado por muitas máquinas locais. Uma máquina de arestas substitui uma instância do aglomerado central. Porém, o modelo vai criando com frequência novas redundâncias que aumentam os custos – por exemplo, quando toca ao armazenamento, em vez de criar uma cópia central de cada ficheiro, uma rede edge pode manter uma cópia independente em cada nó de edge. No caso de pequenas redes edge, todas estas cópias adicionais podem criar redundância. Assim, com mais 100 nós de edge, é provável que o armazenamento seja cerca de 100 vezes mais caro. Isto pode ser limitado pelo armazenamento de dados apenas nos nós que são ativamente utilizados pelos utilizadores individuais – mas o problema da duplicação ainda não desaparece completamente. A certa altura, o custo disto começa a ter impacto no custo total.
Questões legais e de compliance
Em alguns países, o imposto sobre as vendas é cobrado sobre as compras online, noutros não. Além disso, nos EUA, por exemplo, existem regulamentos fiscais estatais individuais. Em muitos casos, os impostos aplicáveis dependem da localização física do hardware sobre o qual o processamento de dados é efetuado. A informática de ponta pode aumentar a confusão sobre quais as leis aplicáveis. Os impostos são uma questão complexa que as partes interessadas devem abordar antes de decidir utilizar a computação de ponta.
Proteção de dados
Tanto a localização dos utilizadores como a localização dos dados estão sujeitas às leis de proteção de dados. Alguns países são abrangidos pelo âmbito do GDPR, outros por outras estruturas. Existem também regulamentos como a HIPAA, que lidam especificamente com gestão de dados de dispositivos médicos. Para as empresas, isto significa que terão de analisar quais as leis e regulamentos que se aplicam aos respetivos nós de edge – e descobrir como assegurar o cumprimento dos mesmos. Isto é especialmente verdade quando os utilizadores e servidores estão localizados em diferentes países. Uma solução mais simples seria operar todos os nós de edge numa só jurisdição.
Em conclusão, a crescente relevância do edge computing está a revolucionar a maneira como pensamos sobre computação e processamento de dados. Resta analisar as vantagens e desvantagens, e perceber se esta é uma tecnologia relevante e benéfica para o nosso caso em particular.
Apesar da grande vaga de compra e venda de NFT ter abrandado significativamente, e de muitos terem dito que seria mesmo o seu fim, a tecnologia não desapareceu, e milhões de dólares em coleções são negociados diariamente. Mas afinal, o que são de facto NFT e como funcionam? E estão “mortos”?
O que é um NFT?
Os NFT, ou non-fungible tokens, são bens digitais únicos e indivisíveis, verificáveis através de uma blockchain, e que não podem ser duplicados ou falsificados.
Apesar de terem subido à ribalta principalmente devido às peças de arte digital, os NFT são muito mais que isso. Devido à sua natureza transparente e descentralizada, os NFT podem servir uma panóplia de funções: real estate em mundos virtuais, colecionáveis, substituição de bilhetes físicos para eventos e espetáculos, autenticação de bens de luxo, identidade pessoal soberana (SSID, self-sovereign identity em inglês), entre outros.
Então e uma colecção de NFT?
Focando-nos especialmente na arte digital, as coleções de NFT são geradas e vendidas em formato digital como imagens, vídeos, músicas, entre outras. Estes tokens são armazenados individualmente numa blockchain e cada peça de arte digital única tem metadados que contêm o nome do artista, data de criação, título, e outras informações relevantes e que identificam a mesma como única.
Desde gorilas hipster a zombies punk, de artistas famosos a campanhas solidárias, o valor de uma coleção de NFT depende essencialmente da raridade da arte e da popularidade e criatividade do artista, à semelhança da arte tradicional, cujo valor também está intrinsecamente ligado ao valor e notoriedade do próprio artista. Para além disso, o preço de um token sobe ou desce à medida que mais ou menos pessoas mostram interesse em comprar outros dentro da mesma coleção.
Os NFT são normalmente comprados usando criptomoedas e vendidos no mercado aberto. Existem vários mercados que permitem a sua compra e venda, e tal como os ativos normais, o seu valor segue a regra da oferta e da procura. Os principais exemplos de mercados onde se podem comprar estas coleções são o OpenSea, Rarible, e Nifty Gateway, sendo este primeiro o maior e mais popular mercado de NFT.
Os preços dos NFT, como mencionado, podem variar consoante o mercado e os seus utilizadores. O token vendido pelo valor mais elevado até hoje foi a ilustração digital The Merge, comprado por $91.800.000 (curiosamente não por apenas um comprador mas sim por um grupo de 29.983 pessoas).
O jogado brasileiro Neymar comprou dois Bored Apes por um valor combinado de mais de 1 milhão de dólares.
No último ano, o setor dos NFT viu um enorme declínio em volume de vendas e no preço de itens; ainda assim, a atividade do espaço NFT está longe de estar parada, especialmente considerando a emergência do Blur como um dos marketplaces de NFT mais ativos, com um aumento de +100% no volume de trading no início deste ano, e outros indicadores que mostram que os NFT vieram para ficar.
Têm havido crescentes debates sobre a sustentabilidade do mercado de NFT e se é apenas mais uma moda, ou um investimento viável (embora especulativo) a longo-prazo. De um lado, argumenta-se que são uma bolha à espera de rebentar, por outro acredita-se que os NFT não vão a lado nenhum tão cedo e que vão até revolucionar a maneira como vemos a propriedade e autenticidade no mundo digital.
Como é que chegámos aqui?
Em Janeiro de 2022, o Opensea registou uns espetaculares 4,87 mil milhões de dólares em trading de NFT. Ao mesmo tempo, o “hype” à volta dos NFT estavam no seu nível mais alto desde sempre, enquanto algumas das maiores celebridades do mundo como Eminem e Jimmy Fallon apoiavam colecções como Bored Ape Yacht Club (BAYC), entre outros.
O volume de NFT no OpenSea viu um forte declínio depois do pico do primeiro trimestre de 2022. Fonte
O frenesim deste mercado causou alguns NFT a terem avaliações completamente absurdas, como a colagem fotográfica digital de Beeple, vendida por 69 milhões, o “clock” de Pak, vendido por 52 milhões de dólares ou o The Merge, mencionado em cima. Agora, basicamente um ano depois, a situação já mudou muito, com nenhum NFT vendido a chegar ao patamar dos milhões.
A razão principal para este definhamento foi o declínio do mercado das criptomoedas, que viu a Bitcoin, Ethereum e a maioria das outras principais moedas perder valor desde o pico de 2021. Os NFT sofreram fortemente com esta queda, e muitas pessoas perderam a fé no mercado, deixando de perceber porque é que certas coleções deveriam valer tanto, causando assim essa mesma desvalorização de preço.
Evolução da Bitcoin, desde Abril 2020
Para além disso, muitos projetos mais pequenos foram abandonados (o termo usado na gíria é rug pull, ou “puxar o tapete”) pelos seus criadores, levando assim a acusações infundadas que todos os NFT de arte digital eram scams e não valiam o investimento. No final de contas, foi a combinação de um crypto bear market (Bear Market, que em tradução livre significa “Mercado do Urso”, é a expressão usada para definir períodos em que a bolsa de valores enfrenta desvalorizações acompanhadas de pessimismo por parte dos investidores.) e a queda a pique das vendas de NFT causou um ambiente pouco vantajoso no geral.
Porém, com os assets digitais a mostrarem claros sinais de recuperação em tempos recentes e a bitcoin a atingir o seu valor mais alto nos últimos nove meses depois de notícias encorajadoras face à inflação, os NFT voltaram a evoluir de forma positiva.
Os NFT estão “mortos”?
A forma mais objetiva de perceber a evolução do setor dos NFT é observar e analisar a informação ao longo do tempo e perceber quanto é que se tem vindo a comprar e vender em cada um dos marketplaces. Isto permite-nos examinar o estado atual do mercado e comparar com o histórico de performance.
O volume de trading de NFT mais que duplicou para 2.2 mil milhões em Fevereiro
O volume de trading de NFT alcançou os 2 mil milhões de dólares, depois de dificuldades em alcançar os mil milhões nos 7 meses anteriores. Fonte: Dapp Radar
Porque é que os NFT se podem tornar ainda mais populares no futuro
Apesar de serem conhecidos principalmente pelas imagens digitais dispendiosas, os NFT têm um potencial enorme, pois podem ser utilizados para variados propósitos em diferentes setores para além da arte digital: no comércio, na autenticação de bens, verificação de identidade, no registo e proteção de dados confidenciais e importantes como dados médicos, etc. Algumas das razões por que os NFT podem e mostram que provavelmente irão recuperar e tornar-se ainda mais populares no futuro são:
Já deram provas de funcionar: Conforme a tecnologia por trás dos NFT continua a melhorar e tornar-se mais acessível, pode atrair mais investidores e compradores ao mercado;
O futuro do gaming: Conforme os grandes players no campo do hardware continuam a fazer fortes apostas no desenvolvimento de Realidade Virtual, vão criar-se as condições para oferecer uma maior interatividade entre o jogador e a arte digital;
Autenticidade num mundo cada vez mais falso: É cada vez mais difícil discernir produtos falsificados, e os NFT têm o potencial de permitir aos produtores uma resolução simples. O exemplo da Coda Coffee e os seus “traceable beans” é bastante simples: através do scan de um código QR único, permitem aos seus consumidores validar a data e localização de cada transação pela qual os grãos do seu café passaram, desde a colheita, à lavagem e secagem, moagem, torrefação, exportação e venda.
Maior aceitação: Cada vez mais artistas e marcas mainstream começam a criar e vender NFT. Esta maior aceitação poderá levar a que mais pessoas comprem e troquem NFT, e sucessivamente façam aumentar o seu valor.
Embora não existam quaisquer garantias que os NFT irão recuperar totalmente no futuro, os fatores mencionados sugerem que existe um enorme potencial de crescimento no mercado. Como com qualquer investimento, é importante estar-se ciente dos riscos inerentes, que são ainda mais pronunciados em assets emergentes como os NFT. Neste momento, resta-nos apenas esperar para ver o desenrolar da história.
The bottom line: Não, os NFT não estão mortos – pelo menos por enquanto.
Apesar de ter caído abruptamente depois de Maio de 2022, devido especialmente ao que chamamos o Inverno de cripto, o volume de transações de NFT mostra um nível de atividade de quem está bem vivo: em Fevereiro deste ano registou-se cerca de 2 mil milhões de dólares em transações, bem acima dos 946 milhões no mês anterior.
Seja de que maneira for que olhemos para a questão, e mesmo que consideremos que está longe de atingir os níveis de popularidade de 2021, uma indústria que, para além de todos os seus potenciais para além da arte, ainda mostra mais de 2 mil milhões de volume de trading num único mês não está, de longe, morta e enterrada.
Short answer: sim. A transformação digital tem-se tornado numa absoluta necessidade para as empresas e negócios, para que se mantenham competitivos no mundo acelerado e em constante atualização em que vivemos. Esta transformação envolve utilizar a tecnologia para transformar processos de negócio, as experiências dos utilizadores e clientes, e ainda os modelos de negócio. Ao abraçar a transformação digital, as empresas podem ganhar vantagens competitivas, melhorar a sua eficiência, e providenciar um serviço melhor e mais personalizado.
A transformação digital é, sem dúvida, uma oportunidade para voltar a ver com outros olhos, reavaliar e aperfeiçoar o que uma empresa já oferece: como são realizados os processos de negócio, se e como o serviço é personalizado de forma coerente em todos os canais de interação, se e como as operações se podem tornar mais eficientes através da optimização e da automação de certos processos. Este processo de transformação digital permite que as empresas expandam a sua presença e alcancem novos públicos, por meio de modelos de negócio baseados em plataformas digitais.
Fases da transformação digital
Existem 6 fases da transformação digital, que as empresas devem seguir para transformar corretamente as suas operações:
1. Business as Usual
Nesta fase, as empresas ainda usam métodos mais tradicionais de operação e que ainda não adotaram tecnologias digitais. O foco é em manter o status quo em vez da inovação.
2. Present and Active
Na segunda fase, começam a adotar-se tecnologias digitais numa escala ainda reduzida. As empresas podem usar ferramentas digitais como as redes sociais ou a computação em cloud para melhorar a operação, mas o foco é ainda em manter o modelo de negócio.
3. Formalized
Nesta próxima fase, há a formalização dos esforços de transformação digital. As empresas poderão nesta altura criar uma estratégia digital, e alocar recursos a iniciativas digitais.
4. Strategic
Aqui, a transformação digital torna-se a prioridade estratégica do negócio. Iniciativas digitais são integradas na estratégia geral do negócio, e o foco é agora na inovação e crescimento.
5. Converged
Neste momento, a transformação digital está completamente integrada no negócio. A organização sofreu um “shift” cultural bastante grande, e as tecnologias digitais são agora usadas para suportar a inovação, a implementação de melhores experiências para os utilizadores, e para criar novos modelos de negócio.
6. Innovative and Adaptive
Na fase final, a organização está continuamente a adaptar-se a novas tecnologias, e constantemente a inovar. A transformação digital já não é uma iniciativa independente: já se embrenhou totalmente na cultura da empresa.
Fonte: www.aihr.com/
O setor de IT representa uma parte crucial na transformação digital nas empresas. Os profissionais de IT são por norma os responsáveis por selecionar e implementar as ferramentas e tecnologias que vão levar a esta transformação. Terão também de se certificar que a organização tem as infraestruturas necessárias para suportar as iniciativas digitais que se planeia fazer, e que a informação está guardada e gerida de forma eficiente.
Ferramentas ao auxílio da transformação digital
Existem inúmeras ferramentas e categorias de ferramentas que podem ser utilizadas no processo de transformação digital:
Plataformas de computação em nuvem como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, & Google Cloud Platform (GCP) permitem às organizações armazenar, processar e analisar grandes quantidades de informação sem a necessidade de investir em hardware dispendioso;
Softwares de Customer Relationship Management (CRM) como Salesforce e HubSpot providenciam um sistema centralizado para gerir informação e interações com clientes;
Ferramentas de Business Intelligence (BI) e Analytics como Tableau, Power BI, e QlikView permitem às organizações analisar e visualizar informação em tempo real, ganhando “insights” importantes sobre a performance do negócio;
Programas de Robotic Process Automation (RPA) como o Microsoft Power Automate, UiPath ou Automation Anywhere ajudam a automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, libertando tempo aos profissionais, para que se possam focar em tarefas mais importantes;
Ferramentas de Cibersegurança como firewalls, softwares antivírus, e sistemas de detecção de intrusos ajudam as organizações a proteger os seus assets digitais e prevenir ataques cibernéticos.
Em conclusão, a transformação digital é uma oportunidade para as empresas de criar novos e melhorados modelos de negócio e aproveitar novas oportunidades de mercado. No entanto, há que ter em conta que isso requer um planeamento atento, um investimento em tecnologia e talentos, acompanhamento próximo da execução, e a capacidade de gerir eventuais riscos e desafios que surjam ao longo do caminho.
