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Tecnologias exponenciais: o que são e como aplicar em seu negócio

As tecnologias exponenciais estão transformando a forma como as pessoas e as empresas interagem com o mundo.

Dentre elas, estão a inteligência artificial e a ciência de dados, e todas têm o potencial de mudar completamente os negócios nos próximos anos.

A ideia central de um crescimento exponencial da tecnologia é entregar produtos ou serviços melhores do que os vigentes, mas com menor custo de acesso.

Para compreendê-las, é importante conhecer a Lei de Moore, as vantagens e as tendências dessa tecnologia, e outros conceitos.

Você sabe, por exemplo, quais são os 6 DS das organizações exponenciais? Quais são as tecnologias exponenciais?

Nesse post, vamos explicar o que são essas tecnologias e como elas podem ser implementadas nas empresas.

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Leia também:

O que são as tecnologias exponenciais?

As tecnologias exponenciais são aquelas caracterizadas pelo rápido desenvolvimento, que seguem uma curva de crescimento exponencial e dobram seu desempenho a cada determinado período de tempo, apresentando um potencial de transformação imenso na sociedade.

Em outras palavras, são tecnologias que evoluem de forma muito rápida e tornam as anteriores obsoletas, pois entregam uma proposta melhor, mais acessível e mais impactante na vida das pessoas.

Dois exemplos de tecnologias exponenciais nos ajudam a compreender melhor seu conceito.

A Netflix mudou o seu modelo de negócios para o streaming de vídeo e substituiu a locação de VHS e DVD. Ela criou um novo mercado e mudou por completo a relação dos consumidores com esses produtos.

Outro exemplo é a criação do computador pessoal, que tomou o lugar dos computadores que apresentavam baixa capacidade e ocupavam grandes salas. Com essa inovação, as empresas puderam melhorar suas estruturas de trabalho.

Vamos aprofundar no tema a partir do conhecimento sobre a Lei de Moore.

Tecnologia exponencial e Lei de Moore

tecnologias exponenciais no empreendedorismo e a lei de moore

A Lei de Moore, criada por Gordon E. Moore, cofundador da Intel Corporation, em 1965, é uma teoria que prevê um aumento de 100% no número de transistores em circuitos integrados a cada 18 meses ao mesmo custo.

E o que isso tem a ver com o crescimento exponencial da tecnologia? 

A teoria de Moore foi comprovada ao longo do tempo e usada para definir tecnologias que apresentam um crescimento de forma geométrica ao invés de linear. Portanto, elas se multiplicam gerando uma curva exponencial.

Imagine que sua empresa desenvolveu um aplicativo. No 1º mês, ele tinha 1.000 usuários, e no 2º mês 2.000 usuários, e assim por diante. É um crescimento linear, de 1.000 usuários por mês.

Porém, em porcentagem, seria um aumento de 100% no primeiro salto, 50% no segundo e 33% no terceiro.

Se ele seguisse uma curva exponencial, deveria apresentar 1.000 usuários no 1º mês, 3.000 usuários no 2º mês, 6.000 usuários no 3º mês, e assim por diante. 

Neste caso, o aumento seria de 100% por salto.

As tecnologias exponenciais no empreendedorismo são a confirmação da Lei de Moore, pois elas causam saltos evolutivos e aceleram o surgimento de soluções. 

Pensando nessa característica de escalabilidade, é necessário entender o modelo que explica o cerne dessas tecnologias. Você sabe quais são os 6 Ds das organizações exponenciais?

Os 6Ds da tecnologia exponencial

O 6Ds é um modelo que explica como identificar o crescimento exponencial da tecnologia e seus principais conceitos.

Ele foi criado por Peter Diamandis, fundador e presidente executivo da Singularity University, para identificar inovações com capacidade de crescer em saltos.

Confira a seguir quais são os 6Ds das organizações exponenciais!

1. Digitalização

A digitalização é o processo de transformar um dado analógico em um dado digital. Com a tecnologia, os dados podem ser armazenados, manipulados e compartilhados facilmente.

Dessa forma, a informação poderá se sujeitar à escalabilidade em diversos aspectos, coadunando com os princípios da Lei de Moore.

2. Decepção

Esse sentimento de tristeza e frustração que surge diante da perda de uma expectativa, nas tecnologias exponenciais, é gerada elas já apresentam características exponenciais, mas não é possível perceber seu avanço.

3. Disrupção

A disrupção acontece quando a relação entre tecnologia e inovação é intrínseca, e esta tecnologia substitui a existente por apresentar menor custo e maior efetividade.

Com isso, causa um abalo em um mercado já consolidado, como no caso da Netflix, da Uber, do Spotify e outros.

4. Desmonetização

A desmonetização é o processo de diminuição do preço de um produto graças à tecnologia. O usuário pode acessá-la a baixo custo ou de forma gratuita, como o Skype, quanto às chamadas de longa distância, e a Wikipedia, quanto às enciclopédias.

5. Desmaterialização

Um dos benefícios das tecnologias exponenciais é sua capacidade de diminuir a materialidade de um produto. Na prática, significa que ela consegue realizar a mesma função de um produto físico, mas utilizando menos materiais.

Por exemplo, as tecnologias LED e OLED substituíram as lâmpadas incandescentes, que utilizavam mais energia e produziam mais calor.

Os smartphones reúnem em um só dispositivo o telefone, o GPS, a lanterna, a câmera digital, o relógio e a carteira, telefone e tantas outras utilidades em um aparelho que cabe no bolso.

6. Democratização

Por fim, o último D do modelo de Diamandis é a democratização, que significa que pessoas de diversas condições sociais consigam acessar os benefícios das tecnologias exponenciais.

Mais uma vez, é o caso do smartphone, que apresenta modelos de diversos fornecedores e preços, sempre entregando as funcionalidades básicas.

Com os 6Ds em mente, o empresário consegue imaginar os benefícios das tecnologias exponenciais em seu negócio. Confira alguns deles.

Como as tecnologias exponenciais podem ser vantajosas para as empresas?

benefícios das tecnologias exponenciais para as empresas

As tecnologias exponenciais no empreendedorismo apresentam inúmeros benefícios, como aumento da produtividade, crescimento do faturamento e redução de custos.

Além desses aspectos, elas proporcionam flexibilidade, pois permitem que as empresas se adaptem às mudanças de mercado de forma ágil.

Por meio delas, também é possível monitorar o comportamento do cliente, bem como obter feedbacks em tempo real sobre sua satisfação com os produtos e serviços.

Além disso, elas facilitam a comunicação entre os colaboradores e a gestão das equipes, o que possibilita um melhor aproveitamento do tempo.

E, claro, essas tecnologias são uma grande oportunidade para as empresas inovarem e se destacarem em meio à concorrência.

Para entender os benefícios das tecnologias exponenciais no empreendedorismo, apresentamos três exemplos que contribuem diretamente para negócios bem-sucedidos:

Ciência de dados

A ciência de dados é uma tecnologia que se utiliza da análise dos dados, da estatística e de outros métodos para analisar fenômenos reais e obter insights sobre o negócio.

Dessa forma, é possível identificar falhas e oportunidades de melhoria, além de tomar decisões estratégicas com base em evidências, definir metas e identificar oportunidades.

A ciência de dados também permite acompanhar o mercado, os hábitos do consumidor e os concorrentes, tornando as empresas mais ágeis e competitivas.

Um bom exemplo prático pode ser visto em entrevista da McKinsey & Company realizada com seis líderes de grandes organizações.

Victor Nilson, vice-presidente sênior de big data da AT&T, explicou como sua empresa se tornou mais eficiente com uma estratégia orientada por dados.

Inteligência artificial

A inteligência artificial é outra tecnologia exponencial no empreendedorismo que apresenta muitos benefícios para as empresas.

Com softwares e máquinas desenvolvidos para se aproximar do pensamento humano, esta tecnologia tem a capacidade de analisar grandes volumes de dados, aprimorar processos e tomar decisões estratégicas.

Por isso, possibilita o aumento da produtividade, pois auxilia os colaboradores na execução de tarefas repetitivas.

Dentre suas aplicações práticas, são destacadas:

  • recomendação personalizada no e-commerce;
  • algoritmos de redes sociais e mecanismos de busca;
  • ferramentas para segmentação de público no marketing digital;
  • recomendação personalizada material audiovisual em plataformas de streaming.

Internet das Coisas (IoT)

A Internet das Coisas (IoT) consiste na conexão de objetos físicos à internet, o que possibilita o seu controle e monitoramento à distância.

Em outras palavras, é um conjunto de sensores, dispositivos e equipamentos inteligentes que conseguem coletar, guardar, processar e transferir dados por redes sem fio em tempo real.

Assistentes por voz, etiquetas para geolocalização e sistemas de automação residencial são exemplos de tecnologias exponenciais que trazem oportunidades de negócio em diversos segmentos econômicos.

Com elas, as empresas podem obter insights sobre os hábitos e comportamentos dos consumidores por meio da coleta de dados dos objetos conectados. 

A IoT também permite a automação de processos internos, o que reduz custos, aumenta a produtividade e a competitividade.

A partir desses exemplos de tecnologias exponenciais, o mercado já consegue vislumbrar algumas tendências para os próximos anos.

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Tendências das tecnologias exponenciais

quais são as tendências das tecnologias exponenciais?

Uma nova análise do McKinsey Technology Council (McKinsey Technology Trends Outlook 2022) destaca o desenvolvimento, os possíveis usos e os efeitos da indústria das tecnologias avançadas.

Uma delas é a IA aplicada, que são modelos treinados em machine learning para resolver problemas de classificação, previsão e controle para automatizar atividades e tomar melhores decisões.

E quais são as tendências das tecnologias exponenciais?

Biologia sintética

A biologia sintética é a manipulação de organismos vivos para criar produtos e processos tecnológicos.

É uma área em franca expansão que está sendo aplicada em diversas áreas, como saúde, agricultura e tecnologia da informação.

Com a biologia sintética, é possível criar novos materiais, alimentos e medicamentos, além de melhorar o desempenho de produtos já existentes.

Por isso, é uma tecnologia exponencial com grande potencial de crescimento. Há grande expectativa de que ela contribua para o combate de doenças graves, como AIDS e câncer.

Manufatura aditiva

A manufatura aditiva é um processo tecnológico que usa impressoras 3D para criar objetos a partir de um modelo digital.

Ela permite a fabricação de produtos personalizados e em pequenas quantidades, o que possibilita seu crescimento de forma exponencial.

Além disso, é uma tecnologia que vem sendo aplicada em diversas áreas, como medicina, automobilismo e arquitetura.

Neurotecnologias

As neurotecnologias permitem a interface entre o cérebro e os dispositivos tecnológicos. Elas estão sendo desenvolvidas para tratar doenças neurológicas, para aumentar ou restaurar a função cerebral e para melhorar o desempenho cognitivo.

Alguns exemplos dessa tecnologia são os dispositivos implantáveis, as próteses neurais e as interfaces cerebrais. Com elas, é possível tratar doenças como Alzheimer, Parkinson e esclerose múltipla.

Além da aplicação na área da saúde, as neurotecnologias também têm aplicações na educação, no trabalho e nas relações interpessoais.

Essas são apenas algumas tendências de tecnologias exponenciais, que estão em constante evolução. A nanotecnologia também apresenta soluções inovadoras com essa característica, por exemplo.

Diante dos benefícios que elas trazem, o próximo passo é aprender como usar tecnologias exponenciais na empresa.

Como implementar tecnologias exponenciais?

tecnologias exponenciais: como implementar nas empresas?

O crescimento exponencial da tecnologia abre um leque de possibilidades de atuação empresarial no mercado. Com base na inovação, uma organização consegue pensar em novas formas de produzir e em novos modelos de negócio.

E como usar tecnologias exponenciais na empresa? É fundamental ter em mente os 6Ds, pois o uso está vinculado à digitalização do negócio, que deve se tornar escalável. 

Além disso, é importante evoluir para uma mentalidade digital antes de utilizar tecnologias que impulsionam o crescimento empresarial. Só então é que se pensa em ativos digitais, novos modelos operacionais de TI e outras questões.

Para tanto, é fundamental manter-se atualizado sobre as últimas tendências e aplicações. Outras ações também se fazem necessárias para aproveitar dos benefícios dessas soluções, como:

  1. Identificar áreas do negócio que podem se beneficiar dessas tecnologias;
  2. Experimentar diferentes soluções para encontrar opções adequadas para o momento em que a empresa se encontra;
  3. Integrar as tecnologias em seus processos de negócios.
  4. Monitorar o impacto no negócio e fazer os ajustes necessários.
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Conclusão

As tecnologias exponenciais estão em constante evolução, apresentando soluções inovadoras para diversos problemas. A neurotecnologia é um bom exemplo disso.

Antes de usar tecnologias exponenciais na empresa, o empreendedor precisa compreender a Lei de Moore e o modelo dos 6Ds para saber como identificar o crescimento exponencial da tecnologia. 

Além disso, ter uma mentalidade digital e manter-se atualizado sobre as últimas tendências é mandatório. 

Com isso, é possível olhar para o mercado e entender as necessidades que ainda precisam ser atendidas e os problemas que serão solucionados com uma nova proposta.

Veja como se dá a disrupção tecnológica dos setores da economia!

Leia também: Como entrar no Metaverso? Saiba por onde começar

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O que é Internet das Coisas e o que faz o especialista na área?

O especialista em Internet das Coisas é o profissional que atua na área de IoT com o desenvolvimento de aplicativos e plataformas, a segurança de dados e outros aspectos da tecnologia da informação.

A formação desejável para este profissional se dá em áreas afins à tecnologia, como ciências da computação e TI. Porém, há outros campos que podem se beneficiar de um curso focado em IoT.

Neste artigo, explicamos brevemente o conceito de IoT e o mercado de trabalho para este profissional, bem como suas possíveis áreas de atuação.

Boa leitura!

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O que é Internet das Coisas?

Internet das Coisas, ou IoT, é um conceito que se popularizou nos últimos anos e que tem como objetivo a integração de diversos dispositivos e sistemas por meio da internet.

Basicamente, trata-se da comunicação entre objetos do dia a dia, que podem ser equipamentos eletrônicos, veículos, máquinas industriais e outros dispositivos, de forma a melhorar o controle e a monitoração destes sistemas.

Neste contexto, vemos aparecer as chamadas casas e cidades inteligentes, que usam a tecnologia para otimizar o uso de recursos e aumentar a segurança e o bem-estar da sociedade e das pessoas.

Por isso, o mercado de trabalho relativo a esta tecnologia vem se desenvolvendo bastante.

Internet das Coisas: como está o mercado de trabalho nessa área?

O mercado de trabalho de IoT está crescendo de forma significativa.

Dados da Statista apontam que o mercado global de Internet das Coisas (IoT) valia cerca de US$ 389 bilhões de dólares em 2020. A previsão é de que suba para mais de US$ 1 trilhão de dólares em 2030, o que significaria duas vezes sua receita em dez anos.

A mesma pesquisa diz que existem uma previsão de que o número de dispositivos conectados a IoT em todo o mundo será triplicado durante este período no tempo.

Diante destes números, podemos perceber o grande potencial que esse mercado apresenta e, consequentemente, a grande demanda por profissionais especializados.

E quais são os setores que se destacam pela necessidade de ter especialistas em Internet das Coisas? Veja a seguir:

  • Tecnologia 5G: as soluções vinculadas à internet se tornam mais acessíveis a partir das conexões mais rápidas e melhor distribuição pelas redes de telefonia.
  • Casas inteligentes: a automação residencial vem ganhando terreno com as novas soluções, como as assistentes pessoais eletrônicas que acionam dispositivos por comando de voz.
  • Agricultura: a implementação de máquinas inteligentes para monitoramento de clima e controle de pragas, bem como os tratores autônomos que aceleram o processo produtivo, são exemplos de aplicação da IoT no campo.
  • Automação industrial: a partir das soluções de IoT na indústria, todo o processo produtivo pode se beneficiar da automação, que assume tarefas complexas, oferece maior controle sobre a produção e aprimora manutenção dos equipamentos.
Mercado de trabalho para Especialista em Internet das Coisas

Sobre este último campo, vale destacar outra pesquisa da Statista sobre o mercado global de Internet das Coisas industriais (IIoT).

Ele foi avaliado em mais de 263 bilhões de dólares em 2021. Espera-se que o mercado cresça em tamanho nos próximos anos, atingindo cerca de 1,11 trilhão de dólares até 2028.

Perceba que existe uma grande demanda no ambiente corporativo e nas indústrias, mas também em situações de âmbito pessoal.

Certo é que o mercado está em crescimento com as soluções de automação e integração entre o digital e o físico .

Por isso, os especialistas em Internet das Coisas serão ainda mais valorizados com o passar do tempo. Isso, é claro, se eles se capacitarem de forma qualificada nessas inovações tecnológicas.

Como funciona o curso de Internet das Coisas?

O curso de Internet das Coisas pode ser oferecido em três níveis diferentes: técnico, tecnólogo e pós-graduação (especialização).

A graduação de nível tecnólogo oferece uma formação superior rápida e focada na prática do mercado. O foco é habilitar profissionais a planejar, desenvolver, analisar e testar sistemas para IoT.

O ponto chave para isso é se capacitar com cursos na área de tecnologia que geram valor e agreguem conhecimentos desejáveis pelo mercado de trabalho.

Já a especialização tem como objetivo aprimorar o conhecimento dos profissionais da área para que atendam às demandas do mercado de trabalho para especialista em Internet das Coisas.

Cada curso apresenta uma duração específica, e as instituições de ensino podem oferecê-lo nas modalidades presencial e a distância.

Em termos de conteúdo, é comum que ocorra a separação em diversos módulos, que podem abordar os seguintes temas:

  • Introdução ao conceito de IoT e seus principais componentes;
  • Introdução às tecnologias de Big Data e às ferramentas de análise de dados;
  • Aplicações de IoT nas áreas de saúde, meio ambiente, mobilidade, logística e outros campos;
  • Plataformas de desenvolvimento, redes de sensores, programação de sistemas, arquitetura, tecnologias e aplicações da IoT.

Algumas disciplinas presentes em um curso de Internet das Coisas são:

  • Cloud computing;
  • Empreendedorismo;
  • Engenharia de software;
  • Microcontroladores para IoT;
  • Sensores e Atuadores em IoT;
  • Segurança e privacidade em IoT;
  • Arquitetura para Internet das Coisas;
  • Técnicas de desenvolvimento de algoritmos;
  • Programação web e para dispositivos móveis;
  • Big Data, banco de dados e estrutura de dados;
  • Matemática aplicada, Probabilidade e Estatística;
  • Programação de computadores, redes de computadores e sistemas operacionais.

E como se especializar em Internet das Coisas? Antes de escolher um curso, é importante avaliar suas demandas, pesquisar a reputação da instituição de ensino e consultar as avaliações do curso no mercado.

Dessa forma, o profissional garante que a aquisição de conhecimento se dará de forma qualificada e de acordo com as necessidades da atuação profissional.

E como trabalhar com Internet das Coisas? Conheça as áreas de atuação para os especialistas nesta tecnologia.

Leia também sobre os mitos do 5G sobre à saúde.

Áreas de atuação para especialista em Internet das Coisas

Área de atuação para especialista em Internet das Coisas

Os especialistas em Internet das Coisas são requisitados em organizações de diversos setores econômicos que implementam essa tecnologia em seus processos.

Conheça as possíveis áreas de atuação para este profissional:

Desenvolvedor de aplicativos

O especialista que atua como desenvolvedor de aplicativos é responsável pelo projeto e criação de soluções para dispositivos móveis que se utilizam da tecnologia IoT.

Para isso, é preciso ter conhecimento específico em linguagens de programação para smartphones e tablets, além de softwares específicos para o desenvolvimento de aplicações.

Desenvolvedor de softwares

O especialista em desenvolvimento de softwares é o profissional que trabalha com a criação e manutenção de programas para dispositivos móveis e computadores.

Para executar a atividade, é fundamental ter conhecimento de banco de dados, sistemas operacionais e linguagens de programação.

Desenvolvedor de plataformas

Um desenvolvedor de plataformas é uma pessoa especializada em integrar o hardware ao software para que os diferentes dispositivos se comuniquem a partir do mesmo padrão de linguagem.

Especialista em segurança de informação

O especialista em Internet das Coisas que atua com segurança da informação é responsável por garantir a proteção das informações geradas e armazenadas nas redes de computadores.

Para tanto, atua na identificação dos riscos e na criação de soluções e sistemas que evitam a exposição das informações a ameaças virtuais e protegem os dispositivos interconectados pela internet.

Especialista em Big Data

Este profissional é especialista no gerenciamento de grandes volumes de dados. Ele utiliza ferramentas específicas para tratar esses dados e gerar insights para a tomada de decisões das organizações.

Desenvolvedor de machine learning

O especialista em machine learning é o profissional que atua na criação de algoritmos específicos para que dispositivos móveis e computadores funcionem adequadamente.

Esses algoritmos são responsáveis por fazer com que os dispositivos aprendam com as experiências que vivenciam e sejam capazes de tomar decisões em determinadas situações.

Para atuar nessa área, o profissional deve ter conhecimento específico em ciência de dados, estatística e matemática.

Suporte de TI

O especialista em suporte de TI trabalha na manutenção e solução de problemas relacionados aos dispositivos interconectados que utilizam IoT.

Analista de TI com especialidade em IoT

O analista de TI que se especializa em Internet das Coisas é responsável pelo gerenciamento dos sistemas e dispositivos que usam a tecnologia.

Isso significa que este profissional realiza a análise dos dados gerados pelos dispositivos e identifica soluções para melhorar o funcionamento dos sistemas.

Além de estar em contato com fornecedores, é este especialista que resolverá eventuais problemas do cotidiano corporativo e buscará inovações no mercado para fomentar a competitividade do negócio.

Consultor

O especialista em consultoria específica para Internet das Coisas é um profissional que atua prestando serviços de assessoria e orientação sobre a tecnologia.

Sua função é analisar as necessidades específicas de cada organização e fornecer soluções específicas para a implementação da IoT.

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Quanto ganha um especialista em Internet das Coisas?

O especialista em Internet das Coisas tem uma remuneração variada, pois ela depende da área de atuação, da localização geográfica e da experiência do profissional.

Estima-se que esses profissionais ganhem entre R$ 3.000,00 e R$ 10.000,00.

Um profissional com formação técnica, por exemplo, ganhará menos do que um bacharel que fez uma especialização em Internet das Coisas. O consultor em IoT costuma ter remunerações maiores do que a de um analista de TI.

Porém, um especialista experiente pode se tornar um Chief Digital Officer e liderar a transformação digital em uma empresa. Neste caso, o salário de mercado varia entre R$ 30 mil a R$ 45 mil.

Certo é que quanto mais conhecimento agregado e experiência, maiores as chances de um profissional se destacar no mercado e atingir uma boa remuneração.

Para tanto, ter um perfil adequado é igualmente importante.

Perfil profissional do especialista em Internet das Coisas

Perfil profissinal de especialista em Internet das Coisas

O conhecimento sobre o mercado de trabalho para especialista em Internet das Coisas traz um panorama do que o profissional pode esperar em sua carreira.

Porém, para ser bem-sucedido, é preciso ter um perfil específico, que atenda às particularidades desta profissão. E quem pode trabalhar com IoT?

É desejável ter formação em ciências da computação, engenharia da computação ou áreas afins. Isso facilita a comunicação com áreas essencialmente tecnológicas, como a TI.

No entanto, esse profissional pode se especializar em determinadas áreas, como segurança da informação, Big Data, machine learning ou suporte de TI, como demonstrado.

O perfil generalista, que tenha afinidade com matemática, entenda um pouco de áreas que tangenciam sua formação básica e que dialogam com a tecnologia, é importante.

Na área da saúde, por exemplo, temos os relógios que monitoram os parâmetros da saúde de um paciente. O especialista deve ter um bom diálogo com os médicos para mapear as informações necessárias e desenvolver ou adaptar a ferramenta para um melhor resultado.

Confira outros pontos importantes a se considerar para um bom perfil de especialista em IoT:

  • Boa capacidade de análise e interpretação de dados;
  • Habilidades em comunicação e relacionamento interpessoal;
  • Perfil inovador, uma vez que esta tecnologia está em crescimento e constante evolução;
  • Noções sobre redes de telecomunicações, eletrônica, empreendedorismo e programação;
  • Perfil curioso e disruptivo, com atenção às novidades do mercado para buscar soluções criativas para os problemas das organizações;
  • Conhecimento específico sobre os dispositivos interconectados, bem como sobre as ferramentas e plataformas específicas para o gerenciamento desses dispositivos.

Muitos aspectos do perfil do especialista em Internet das Coisas podem ser desenvolvidos com conhecimento.

Um bom programa de desenvolvimento para aqueles que desejam protagonizar a transformação digital é, por isso, fundamental. 

O líder que deseja ampliar seu repertório de inovação e pensar diferente deve buscar cursos que o capacitem para isso.

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Conclusão

O especialista em Internet das Coisas é um profissional que atua junto à área de TI e pode assumir muitas funções. Todas eles envolvem o desenvolvimento de soluções para melhorar a eficiência das organizações. 

Seja como consultor, prestando assessoria e orientação sobre a tecnologia, ou como desenvolvedor de aplicativos ou plataformas, é possível ter sucesso na carreira.

O ponto chave para isso é se capacitar com cursos que geram valor e agreguem conhecimentos desejáveis pelo mercado de trabalho. 

Junto a um perfil analítico, curioso e inovador, o profissional conseguirá traçar um caminho bem-sucedido para seu desenvolvimento profissional. 

Continue acompanhando as tendências transformadoras e aproveite para entender mais sobre inovação disruptiva!

Leia também: Empreendedorismo digital: qual é sua importância no mercado e como ele é aplicado?

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A proposta de votação descentralizada da Follow My Vote

Um sistema de votação eletrônica que reproduza eficazmente sistemas eleitorais utilizados no mundo é há muito desejado. Até recentemente, não era possível satisfazer, simultaneamente, as propriedades intrínsecas de um sistema de votação tradicional. Recentemente, com o advento de novas tecnologias e investigação, não só é possível cumprir estas propriedades, como também melhorar o anonimato, acessibilidade e a própria estrutura do processo eleitoral.

Uma das publicações que aborda em caráter prematuro esse tema é a dissertação “Blockchain-based Decentralized Application for Electronic Voting using an Electronic ID” que trata dos protocolos de votação eletrônica descentralizada e auto contável, que aumentam a privacidade dos eleitores e diminui a centralização.

Ao contrário de protocolos eleitorais de Blockchain propostos anteriormente, esta é a primeira implementação que atende mais de perto à maioria dos requisitos de segurança de um esquema de votação real. Além disso, este sistema aperfeiçoa os sistemas de votação eletrônica utilizados atualmente, através da utilização de um protocolo auto contável. Desta forma, cada eleitor é capaz de fazer a contagem eleitoral por si mesmo, e verificar que todos os intervenientes agem de acordo com o protocolo. A execução do protocolo é compelida através do mesmo mecanismo de consenso distribuído que protege a Blockchain de Ethereum.

O paper “Verify-Your-Vote: A Verifiable Blockchain-based Online Voting Protocol” vai um pouco mais a fundo na origem da discussão da possibilidade de sistemas eleitorais se fundirem ao blockchain. O documento segue a mesma linha proposta pelo estudo anterior, reforçando que o blockchain é uma tecnologia de armazenamento de informações, podendo ser visto como um cadastro digital, descentralizado, público e de grande porte onde todas as trocas realizadas entre seus usuários são registradas de forma pública e segura, sem o controle de uma entidade central.

Introduzido pela primeira vez em 2008, por Satoshi Nakamoto em seu artigo, onde descreveu um sistema de pagamento peer topeer que permite transações de dinheiro eletrônico diretamente, sem depender de instituições financeiras. Em 2014, Vitalik Buterin propôs um Blockchain chamado Ethereum. O Ethereum nos ajuda a obter verificabilidade e também a garantir a não maleabilidade das trocas em nossos sistemas de votação eletrônica.

Os sistemas de votação eletrônica online visam fornecer melhor nível de segurança do que os tradicionais sistemas de votação. E a criptografia moderna pode nos ajuda a aumentar a segurança em comparação com os sistemas tradicionais de votação. Podemos relembrar as propriedades de segurança para sistemas de votação eletrônica apresentadas em:

Elegibilidade: Apenas os eleitores registrados podem votar, e ninguém pode enviar mais votos do que o permitido (normalmente, apenas um voto por eleitor é contado, mesmo que várias cédulas possam ser lançadas).
Justiça: Não são disponibilizados resultados preliminares que possam influenciar as decisões de outros eleitores.
Robustez: O protocolo pode tolerar um certo número de eleitores mal comportados.
Integridade: É a garantia da exatidão e consistência dos votos.
Verificabilidade: Geralmente é dividida em 2 propriedades: (1) Verificação Individual: Cada eleitor pode verificar se seu voto foi contado corretamente, (2) Verificação Universal: Qualquer pessoa pode verificar se o resultado anunciado corresponde à soma de todos os votos.
Privacidade: Os votos são mantidos privados. Isso também pode ser modelado como uma desvinculação entre o eleitor e seu voto.
Recibo: Um eleitor não pode construir um recibo que lhe permita provar a um terceiro que votou em determinado candidato. Isso é para evitar a compra de votos.
Resistência à Coerção: Mesmo quando um eleitor interage com um agente de coerção durante todo o processo de votação, o coercitivo não pode ter certeza se seguiu suas instruções ou se votou em outro candidato

Ambos os estudos apontam para a empresa Follow My Vote como uma solução interessante já que a empresa propõe uma solução de Proof of Stake (DPoS) para votação online. Assim, o eleitor pode delegar sua influência na rede a um delegado que considere confiável. Em um sistema Proof of Stake (PoS), a influência de um usuário na rede é baseada em sua própria riqueza ou maturidade. O protocolo por trás do Follow My Vote requer uma fase inicial de registro, na qual as credenciais de um usuário (foto e carteira de identidade do governo) são verificadas por uma entidade centralizada.

Embora o Follow My Vote afirme usar assinaturas cegas para fornecer anonimato após o voto ser submetido ao Blockchain, a fase de registro fornece inerentemente uma vulnerabilidade preocupante ao protocolo, uma vez que os eleitores são anônimos à autoridade central responsável pela verificação.

Mergulhando mais a fundo no processo, a empresa propõe que cada eleitor precise de uma webcam e um documento de identidade emitido pelo governo para se autenticar. Uma autoridade confiável verifica a identidade de cada eleitor, autoriza apenas eleitores elegíveis a votar e fornece as senhas necessárias no caso de alterar seus votos no futuro. Depois de votar e votar na Blockchain eleitoral, cada eleitor pode ver seu voto contado na urna. Além disso, os eleitores podem acompanhar o progresso da eleição em tempo real à medida que os votos são emitidos.

O sistema de votação online Follow My vote respeita um número limitado de propriedades de segurança. Na verdade, inclui uma fase de autenticação que garante a elegibilidade do eleitor. Ele permite que os eleitores localizem seus votos e verifiquem se estão presentes e corretos usando seu ID de eleitor exclusivo. No entanto, este sistema de votação não atende a várias propriedades de segurança.

De fato, requer uma autoridade confiável para garantir a confidencialidade do eleitor e ocultar a correspondência entre a identidade real dos eleitores e sua chave de voto. Se essa autoridade estiver corrompida, os votos não serão mais anônimos. Essa autoridade também tem a possibilidade de alterar os votos, pois possui todas as senhas dos eleitores, comprometendo a integridade dos votos. O sigilo dos votos não é verificado por este sistema porque os votos são emitidos sem serem criptografados. Além disso, a capacidade de alterar os votos, juntamente com a capacidade de observar a eleição em tempo real, compromete a propriedade da justiça. Este sistema não é resistente à coerção e não garante a verificabilidade universal.

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Quais são as novas tecnologias que estão mudando o mundo?

É impossível falar de mudanças empresariais sem falar das novas tecnologias. O tempo todo e a todo tempo estamos vendo novos negócios que apostam em soluções nunca vistas antes.

E uma coisa é certa: empresas que investem em inovação tecnológica sempre saem na frente e não faltam dados para mostrar isso.

Um deles é o estudo feito pela TNS Research. Segundo ele, as empresas que investem em tecnologias para o futuro têm aumento na receita e, crescem aproximadamente 60% a mais em comparação às que não fazem isso.

Por isso, não basta aos gestores e colaboradores acompanhar as notícias, mas entender verdadeiramente o que são essas ferramentas que têm transformado processos dentro de organizações.

Somente conhecendo quais são as tendências que podem mudar não só seu negócio, mas também o mundo, é que vai ser possível tornar tudo isso em realidade.

Pensando na liderança dos negócios que queremos para o futuro, trouxemos um conteúdo para trabalhar as novas tecnologias diante do mercado.

Vamos falar tanto sobre as soluções que já estão transformando o setor como aquelas que serão tendência em um futuro próximo. Boa leitura!

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Leia também:

Quais são as novas tecnologias que estão mudando o mundo?

Realidade virtual, impressão 4D e Big data são tipos de tecnologias atuais que estão mudando o mundo.

Mas afinal, quais são os tipos de tecnologias atuais que estão transformando o mundo (e as empresas) atualmente? 

Diante dos desafios em relação à produtividade, inovação e economia, muitas soluções têm se tornado a saída. 

Entre as principais, estão:

  1. Realidade Virtual;
  2. Impressão 4D;
  3. Gravidade artificial;
  4. Tela flexível;
  5. Medicina personalizada;
  6. Inteligência artificial;
  7. Big Data;
  8. 5G;
  9. IoT;
  10. Tecnologia em nuvem;
  11. Plantação vertical;
  12. Blockchain;
  13. Metaverso.

A seguir, vamos explorar um pouco sobre cada uma dessas novas tecnologias mundiais como as organizações têm usado ao seu favor.

Realidade Virtual (RV)

A realidade virtual imersiva é uma das novas tecnologias usada para permitir que as pessoas sejam “transportadas” para um mundo virtual. 

Em outras palavras, ela se configura como a sensação de estar fisicamente em um mundo não físico.

Isso seria possível por meio de um dispositivo que cobre todos os sentidos, como óculos e fones de ouvido. Dessa forma, a pessoa teria a sensação de estar nesse ambiente criado virtualmente.

A tecnologia tem um grande potencial, especialmente em setores que desejam oferecer novas experiências. Dados da PwC em 2017 mostravam que já 7% das empresas estavam fazendo investimentos significativos em RV.

E já em 2020, segundo dados da TechRepublic, 91% das organizações empresariais entrevistadas estavam aproveitando ou planejando adotar a tecnologia RV.

No mundo dos negócios, ela tem feito parte de lojas virtuais. A ideia é permitir que o cliente experimente o produto antes de comprá-lo. 

A tecnologia já está sendo usada por algumas empresas, como a IKEA. E pela sua  grande variedade de aplicações, a RV tem iniciativas em outros setores também.

Empresas como a Ford, Volvo e Hyundai têm usado essa nova tecnologia para mudar processos de design e segurança, por exemplo.

Tela flexível

As telas flexíveis são objetos de visualização que podem ser facilmente dobrados, mas sem distorcer a imagem ou o texto que ela compreende.

Em razão disso, ela é uma novidade que tem revolucionado não só a forma como usamos os dispositivos, mas também o mercado de eletrônicos.

Isso acontece, pois, essa nova tecnologia tem um material que é flexível, permitindo que as telas sejam dobradas e carregadas em qualquer lugar.

Com isso, novas formas de interação com a tela são possíveis, o que torna a experiência do usuário muito mais interessante. Isso já está sendo aplicado por algumas empresas, como a LG e a Samsung.

A primeira delas desenvolveu uma tela plástica para dispositivos wearables, enquanto a segunda apostou no mercado de televisores.

Impressão 4D

A impressão em quatro dimensões (ou tridimensional, popularmente conhecida como “impressão”) é um processo no qual objetos são criados a partir de um modelo digital tridimensional.

Nesse processo, a impressora vai adicionando camadas de matéria até que o objeto seja formado. Com isso, é possível criar qualquer tipo de peça, desde brinquedos até órgãos humanos.

A novidade é que essa nova tecnologia tem evoluído para a quarta dimensão, ou seja, a impressão em movimento.

A ideia é criar objetos que possam ser alterados no futuro, dependendo das necessidades de quem os usa. Além da saúde, que é a principal beneficiária dessa impressão, o varejo também pode ganhar com isso.

Por exemplo, é possível criar um molde de sapato que se ajuste automaticamente ao tamanho do pé ou uma peça de roupa que mude de cor. A tecnologia já está sendo usada por algumas empresas, como a Nike e a Adidas.

Gravidade artificial

A gravidade artificial é uma solução que está sendo desenvolvida para permitir que os objetos flutuem no ar.

Essa tecnologia permite imitar a gravidade da Terra por meio da força centrífuga. Isso seria possível graças a um campo de força gerado por um dispositivo.

Essa nova tecnologia tem um grande potencial, especialmente na área da medicina.

Ela pode ser usada para facilitar o tratamento de doenças neurológicas, como o Parkinson, e também para ajudar na reabilitação de pessoas com deficiência.

Outra possibilidade é criar formas de energia, como uma turbina eólica que funcione sem asas.

Além de empresas especiais, a tecnologia tem sido uma aposta no Japão, pesquisadores juntamente com a Kajima Corporation apresentaram o projeto de construir edifícios com gravidade artificial.

Medicina personalizada

A medicina personalizada é uma nova área da medicina que tem como objetivo tratar doenças de uma forma individualizada.

Isso seria possível por meio do uso de tecnologias, como a análise genética, para identificar as características específicas de cada pessoa e assim desenvolver um tratamento mais adequado.

Por exemplo, pacientes hipotéticos com algum tipo de câncer disponibilizam amostras do tumor, que terá seu genoma sequenciado e analisado, criando um tratamento específico para esse grupo.

A medicina personalizada tem um grande potencial, especialmente no que diz respeito à prevenção de doenças.

Isso se dá porque ela pode identificar os fatores de risco para o surgimento de determinadas doenças e assim desenvolver estratégias para preveni-las.

Junto a isso, a medicina personalizada também pode contribuir para o aumento da expectativa de vida. 

Na prática, algumas das empresas que já andam trabalhando com ela são a 23andMe e a Nebula Genomics.

Leia também sobre os diferentes tipos de nanotecnologia e as tendências de aplicações desse campo.

IoT

A Internet das Coisas, ou IoT, é um exemplo das tecnologias avançadas para o futuro.

A Internet das Coisas, ou IoT, é uma área da tecnologia que tem como objetivo a conexão de dispositivos e equipamentos à internet.

Isso é possível por meio do uso de sensores e atuadores que permitem que os dispositivos sejam controlados à distância.

A IoT é um dos tipos de tecnologias atuais que tem um grande potencial, especialmente no que diz respeito ao monitoramento de processos e à tomada de decisões em tempo real.

Ela pode ser usada para coletar e analisar dados sobre o funcionamento de um processo, permitindo que as equipes tomem decisões mais embasadas.

Sua força já é tão grande que, de acordo com dados da Transforma Insights, existe quase a mesma quantidade de dispositivos IoT conectados quanto de pessoas em todo o mundo.

Na prática, alguns usos dessa nova tecnologia no mundo dos negócios são o monitoramento de equipamentos, a gestão de energia e a automação de processos.

Por exemplo, ao usá-la para monitorar o funcionamento de uma máquina, em caso de falha, é possível enviar um alerta para a equipe responsável.

Empresas que já andam trabalhando com a Internet das Coisas são a Tesla e a Philips. 

Inteligência artificial

A inteligência artificial é uma área da tecnologia que tem como objetivo o desenvolvimento de máquinas capazes de realizar tarefas consideradas somente possíveis por seres humanos.

Tudo isso acontece pela possibilidade de usar algoritmos de aprendizado de máquina, que permitem que a máquina “aprenda” com novas experiências e assim tome decisões cada vez melhores.

A inteligência artificial tem um grande potencial, especialmente no que diz respeito à automação de tarefas nos negócios.

Ela pode ser usada para realizar tarefas repetitivas, como o envio de e-mails ou a geração de relatórios.

É bom observar que, naturalmente, a inteligência artificial contribui para o aumento da produtividade no trabalho, já que as máquinas são capazes de realizar várias tarefas ao mesmo tempo.

Empresas que já andam trabalhando com inteligência artificial são a Google e a IBM, referências também de machine learning.

Big Data

O Big Data é uma área da tecnologia que tem como objetivo o gerenciamento de grandes volumes de dados. 

O grande mecanismo que permite isso é o uso de ferramentas capazes de armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados.

Essa solução tem um grande potencial, especialmente na tomada de decisões nos negócios. Isso ocorre porque ele pode ser usado para coletar e analisar dados sobre o mercado, os clientes e a concorrência.

Para se ter uma noção do seu valor, o mercado global de Big Data está projetado para gerar US$103 bilhões em receita até 2027, de acordo com dados da SiliconANGLE, Wikibon.

Além disso, assim como a IA, o Big Data também pode contribuir para o aumento da produtividade no trabalho, já que as ferramentas de análise permitem que sejam tomadas decisões mais embasadas.

Empresas que já andam trabalhando com Big Data são a Amazon e a Microsoft, referências no setor de tecnologia.

Tecnologia em nuvem

A tecnologia em nuvem é um dos tipos de tecnologias atuais que vem transformando as empresas.

A nuvem é uma área da tecnologia que tem como objetivo o armazenamento e o compartilhamento de dados em um servidor online. Ela é uma das tecnologias atuais mais conhecidas de maneira popular.

Isso se dá por meio do uso de ferramentas de colaboração, como o Google Drive, o Dropbox e o OneDrive. 

A nuvem tem um grande potencial no mundo dos negócios, especialmente no que diz respeito à produtividade das equipes.

Como ela permite que as pessoas trabalhem em qualquer lugar, a nuvem pode ser uma ótima ferramenta para o trabalho remoto.

Alguns usos da nuvem nos negócios são o armazenamento de dados, o compartilhamento de arquivos e a criação de backups.

Por exemplo, ao usar a nuvem para armazenar os dados da empresa, é possível acessá-los de qualquer lugar do mundo, já que as equipes podem ter acesso às mesmas informações em tempo real.

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5G

O novo padrão de rede celular, ou seja, a tecnologia que está sendo usada pelas operadoras para oferecer o serviço de internet móvel é o chamado de “Quinta Geração”, ou apenas 5G.

A nova rede promete velocidades de até 20 Gbps, ou seja, é duas vezes mais rápida que a atual.

Além da velocidade, a nova rede oferece maior capacidade de conexões e uma latência menor, ou seja, a velocidade com que a informação é enviada e recebida.

Do ponto de vista útil no mundo dos negócios, essa nova tecnologia pode ser usada, por exemplo, para aumentar a eficiência no trabalho remoto.

Isso se dá porque as novas ferramentas de comunicação, como o vídeo conferência, terão um desempenho melhor com a nova rede.

Ao mesmo tempo, a 5G também pode ser útil para aumentar a eficiência no trabalho colaborativo, já que as equipes poderão compartilhar arquivos em tempo real sem problemas de conexão.

Empresas que já andam trabalhando com a nova rede celular, fora do Brasil, são a Verizon e a AT & T. Nacionalmente, a Claro e a VIVO são dois exemplos.

Leia também sobre os mitos sobre os perigos do 5G sobre a saúde.

Plantação vertical

A verticalização da agricultura, ou seja, a plantação de alimentos em espaços reduzidos e em alturas diferentes, é uma nova tendência que tem mudado o mundo.

Ela permite que as pessoas cultivem os alimentos em qualquer lugar, inclusive nas grandes cidades.

Além disso, a plantação vertical também é uma ótima opção para empresas que querem economizar espaço e água.

Na prática, a plantação vertical pode ser feita em espaços como sacadas, corredores e até mesmo no telhado de uma construção.

Uma forma de cultivar os alimentos em altura é usando vasos suspensos. Já para economizar água, um truque é usar garrafas PET comuns para regar as plantas.

As hortas verticais são uma outra opção para quem quer cultivar os alimentos em espaços reduzidos.

Empresas que já andam trabalhando com a plantação vertical são a Grow Towers e a Green Walls.

Blockchain

A blockchain é uma das novas tecnologias

A blockchain, ou cadastro distribuído, é uma das novas tecnologias mundiais que tem como objetivo garantir a segurança das transações online.

Isso seria possível por meio do uso de criptografia, que permite que as informações sejam armazenadas de forma segura e compartilhadas entre os participantes da rede.

Essa solução tem um grande potencial no mundo dos negócios, especialmente no que diz respeito às transações online. Ao garantir a segurança das informações, a blockchain pode ser uma ótima ferramenta para o comércio eletrônico.

Alguns usos dessas novas tecnologias no mundo dos negócios são o pagamento de salários, o compartilhamento de arquivos e a criação de contratos inteligentes.

Por exemplo, ao usá-la para pagar os salários, é possível garantir que as transações sejam seguras e que as informações não sejam compartilhadas com terceiros.

São muitas empresas que usam a blockchain na atualidade, desde Adobe até a Walmart.

Metaverso

Por fim, o metaverso é uma dos tipos de tecnologias atuais que tem como objetivo criar um mundo virtual para os seres humanos.

Isso seria possível por meio do uso de computação gráfica, que permite que as pessoas explorem esse novo mundo e interajam com outras pessoas.

A ideia é permitir que as pessoas vivam experiências únicas nesse novo mundo, como fazer amizades, aprender novas habilidades e até mesmo trabalhar.

O metaverso, um mercado avaliado em $12,3 trilhões em 2021, tem grande potencial empresarial, especialmente no que diz respeito à criação de novas experiências para os clientes.

Essas possibilidades estão na criação de eventos, a realização de reuniões e a promoção de produtos dentro desse universo.

É possível criar um evento virtual para promover um novo produto ou serviço. Ou então, fazer uma reunião para discutir novas ideias com os colaboradores.

A tecnologia também pode ser usada para a criação de novos produtos, como é o caso dos jogos eletrônicos.

Empresas nacionais que já andam trabalhando com o metaverso são a Pixit, a Broders e a Dacri Deviati.

O que podemos esperar das novas tecnologias para o futuro?

O que esperar das invenções tecnológicas para o futuro?

Não há dúvidas de que as novas tecnologias mundiais vão mudar transformar o planeta e o modo como as pessoas interagem dentro dele.

Empresas terão que se adaptar para sobreviver nesse cenário, investindo em novas tecnologias e criando novas estratégias de negócios.

Os consumidores também serão impactados pelas novas tecnologias, especialmente em relação às expectativas dos produtos e serviços oferecidos.

Mas quais são as invenções tecnológicas para o futuro?

Agora que já vimos quais são as novas tecnologias, para ficar por dentro desse processo, vamos também falar sobre aquelas que estão por vir. Acompanhe a seguir!

Maior cibersegurança

Com a popularização das novas tecnologias, também aumenta o risco de ataques cibernéticos.

Como essas novas tecnologias avançadas para o futuro são usadas para armazenar e compartilhar grandes quantidades de dados, elas podem ser um alvo para os criminosos cibernéticos.

Para garantir a segurança dessas informações, as empresas terão que investir em novas soluções de cibersegurança, principalmente tecnologias avançadas para o futuro.

Uma delas é a arquitetura flexível, capaz de integrar serviços de segurança amplamente distribuídos, que permite a criação de uma malha de segurança cibernética.

A partir disso, é possível checar a identidade, o contexto e a adesão à política em locais tanto dentro da nuvem como fora dela.

Hiper automação

A hiper automação é uma tendência que tem como objetivo combinar várias invenções tecnológicas para o futuro e automatizar processos.

Isso inclui, simultaneamente, a inteligência artificial, a robótica, a impressão tridimensional (ou quadrimensional) e a Internet das coisas, por exemplo.

A hiper automação visa simplificar processos complexos, tornando-os mais ágeis e menos custosos.

O grande propósito das tecnologias avançadas para o futuro como essa é automatizar o maior número possível de processos nos negócios.

Além disso, essa nova tecnologia pode ser usada para criar produtos e serviços, que podem facilitar a vida das pessoas e gerar novas oportunidades para as empresas em termos de escalabilidade e também disrupção.

Computação privativa

Computação privativa é um exemplo de novas tecnologias.

A computação que melhora a privacidade também é uma forte tendência que está para chegar.

A computação responsável por aprimorar esse aspecto é uma nova forma de proteger a privacidade das pessoas, garantindo o controle dos seus dados.

A ideia é que, no futuro, as pessoas possam ter mais controle sobre suas informações, principalmente com o fortalecimento da LGPD.

Essa lei já está em vigor no Brasil e seu objetivo é regulamentar o uso de dados pessoais no País. Sua força se dá, sobretudo, pela própria preocupação dos usuários sobre o uso das suas informações pelas empresas.

Além disso, essa nova tecnologia é uma ótima opção para as empresas que precisam lidar com grandes quantidades desses dados sensíveis.

IA generativa

A inteligência artificial generativa é uma evolução da inteligência artificial que tem como objetivo criar coisas.

Isso significa que, diferentemente da inteligência artificial tradicional, ela não é só capaz de analisar e processar grandes quantidades de dados, mas também de criar ideias diferentes.

A inteligência artificial generativa é uma das invenções tecnológicas para o futuro que vai poder ser usada para criar produtos, soluções inovadoras e novas experiências para os usuários.

Por exemplo, ela pode servir para gerar novos designs de produtos, como roupas ou tipos de móveis, mas também produtos digitais como um novo site.

Ela é uma ótima ferramenta para as empresas que querem ter novas oportunidades de negócio e se destacar em um mercado mais concorrido.

Sistemas autônomos

Os sistemas autônomos são sistemas auto gerenciados – físicos ou softwares – que aprendem com seus ambientes. Ou seja, eles são capazes de se ajustar com o foco na melhora.

A ideia é que esses sistemas possam ser usados em diversos setores da economia, como no transporte, na agricultura e até no mercado financeiro.

Os sistemas autônomos vão permitir que as empresas ganhem mais eficiência nos seus processos. Afinal, à medida que aprendem, vão mudando seus algoritmos, sem intervenção humana.

Assim, essas tecnologias avançadas para o futuro conseguem se adaptar a novas situações e funcionar de forma mais independente.

Os sistemas autônomos vão se mostrar como uma ótima solução para as empresas que precisam otimizar seus processos e reduzir custos.

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Conclusão

As novas tecnologias estão mudando o mundo e, com elas, novas oportunidades estão surgindo para as empresas.

Para ser um líder diferenciado, é fundamental ficar de olho nas tendências e investir nas mais recentes soluções de ponta.

Uma perspectiva mais ampla vai permitir ter uma visão de maior alcance para criar tecnologias para o futuro, gerando novos produtos, soluções e experiências para os clientes.

O caminho é longo, mas conhecer de perto essas soluções é a melhor maneira de impulsionar a jornada de inovação e transformação dentro das empresas.

Para continuar a leitura, preparamos um conteúdo sobre os 3 tipos de inovação para implementar nas empresas.

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Machine learning nas empresas: 7 exemplos e como aplicar?

Você entende o impacto do machine learning nas empresas? O mercado global de IA, incluindo software, hardware e serviços, está crescendo a uma taxa de quase 20% ao ano, de acordo com dados do International Data Corporation de 2022.

Além de ser um grande indício da força do investimento em tecnologia nos negócios, há um elemento fundamental para esse crescimento que precisa ser destacado. E ele é justamente o machine learning para as empresas.

Um dos desdobramentos mais importantes da Inteligência Artificial, o machine learning  (aprendizado de máquina) tem sido fundamental para ganhos de produtividade. Afinal, ele está associado com a capacidade de aprender padrões de forma independente.

Bons líderes precisam acompanhar de perto essa inovação e, principalmente, descobrir como podem aplicar o aprendizado de máquinas diante da sua empresa.

Por isso, neste texto, vamos falar sobre machine learning nas empresas, desde a sua importância até os desafios que precisam ser considerados diante dessa aplicação. 

Boa leitura!

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Leia também:

Qual é a importância do machine learning para empresas?

O machine learning nas empresas está cada dia mais presente. De acordo com dados apurados pela McKinsey em 2018, 46% das empresas já usaram esse tipo de inteligência.

E os negócios que não estão usando, muito provavelmente já tem esse planejamento, pelo menos, no horizonte. Mas por qual razão ela vem se mostrando tão importante?

Um dos benefícios do machine learning nas empresas é que ele garante a análise de grandes volumes de dados, algo que só é possível com a tecnologia. No entanto, ele consegue também aprender e se aperfeiçoar a partir deles.

Desde comportamento do cliente até previsão de demanda, diversas áreas da organização podem se beneficiar do uso dessa tecnologia.

Ainda que as máquinas não consigam ter o mesmo raciocínio humano, elas conseguem processar uma quantidade gigantesca de informações para tomar decisões em questões importantes.

Como efeito disso, um dos impactos do machine learning nas empresas são os ganhos de produtividade — e redução de custos — afinal, o tempo gasto em análises pode ser investido em atividades estratégicas.

7 exemplos de machine learning para empresas

Filtragem de e-mail, recomendação de produtos e chatbots são alguns dos exemplos de machine learning para empresas.

O machine learning nas empresas pode ajudar a resolver diversos problemas nas organizações. 

Para entender melhor como isso ocorre na prática, é interessante mostrar alguns exemplos de machine learning. Entre os principais, estão:

  • recomendação de produtos;
  • filtragem de emails;
  • chatbots;
  • cruzamento de dados;
  • economia de energia;
  • navegação inteligente;
  • análise de documentos complexos.

Entenda melhor cada um desses tipos de usos a seguir.

  1. Recomendação de produtos

A recomendação de produtos para clientes é um dos exemplos de machine learning amplamente usado em plataformas de e-commerce.

Com o histórico de compras, buscas e outros dados, as máquinas conseguem identificar o perfil do cliente e oferecer produtos que podem ser do seu interesse.

Isso acontece porque o algoritmo aprende com os dados anteriores para fazer previsões sobre os novos. 

Ou seja: quanto mais informações, melhores são as recomendações para o usuário.

  1. Filtragem de emails

O machine learning nas empresas também é usado para fazer a filtragem de emails, separando o que é importante do que não é.

Para isso, o algoritmo analisa diversos critérios como: destinatário, assunto e data em que foi enviado naquele momento. 

Assim, os emails mais relevantes para o funcionário são colocados na caixa de entrada, enquanto os menos relevantes ficam em outra pasta.

Aqui a aprendizagem é fundamental para que o sistema entenda os parâmetros e sinais de que uma mensagem é SPAM, por exemplo.

  1. Chatbots

Já os chatbots são programas que simulam uma conversa humana e, por isso, são capazes de responder perguntas em tempo real.

Eles usam o machine learning nas empresas para analisar o histórico das conversas com os clientes e entender o que está sendo pedido. Assim, conseguem fazer respostas mais personalizadas, aumentando a satisfação do cliente.

O rápido progresso de grandes modelos de linguagem e ferramentas como essa tem feito com que muitos negócios apostem em chatbots.

Em 2021, foram 2016 mil novos bots no mercado, segundo dados do Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots.

  1. Cruzamento de dados
O cruzamento de dados é um exemplo de machine learning para empresas.

O cruzamento de dados é uma técnica que pode ser usada, por exemplo, na área da saúde.

Imagine que um médico precise fazer o diagnóstico de um paciente. Com o machine learning para as empresas, é possível cruzar os dados do histórico dele com exames e outras informações para chegar a uma conclusão mais assertiva.

Há até mesmo tecnologias tão avançadas que conseguem fazer a interpretação antecipada de sinais que demoraram mais até o médico perceber certas doenças no paciente.

Além disso, essa técnica pode ser usada para identificar padrões em grandes massas de dados — sejam eles financeiros ou demográficos, por exemplo.

  1. Economia de energia

A economia de energia é outro exemplo desse uso nas empresas. Afinal, com a análise dos dados históricos do consumo de energia, as máquinas conseguem aprender o padrão de uso e fazer uma previsão para o futuro.

Com isso, conseguem indicar quais são os horários em que a demanda é maior.

Dessa forma, é possível tomar medidas para diminuir o consumo nesses períodos — impactando diretamente no resultado financeiro da organização.

Junto a isso, a economia de energia também é uma questão importante para o meio ambiente, tornando isso ainda mais vantajoso para uma empresa.

  1. Navegação inteligente

A navegação inteligente pode ajudar negócios com as pesquisas inteligentes. E esse é mais um dos impactos do machine learning nas empresas.

Isso se dá a partir da análise do comportamento dos usuários, no qual as máquinas conseguem identificar seus interesses e mostrar os conteúdos que são relevantes para ele.

Nesse ponto, atender à intenção da busca é fundamental, pois é isso que vai aumentar as chances de conversão.

Além disso, esse tipo de navegação também permite uma melhor experiência do usuário, já que ele estará sempre sendo impactado por aquilo que lhe é relevante.

  1. Análise de documentos complexos

A análise e interpretação de documentos, por fim, são outras áreas nas quais o machine learning nas empresas pode ser muito útil. 

Esse tipo de tarefa é complexa e, normalmente, exige um grande esforço humano.

Com a máquina, é possível automatizar esses processos, afinal, as máquinas conseguem processar um grande volume de texto em menor tempo, além de fazer uma leitura mais precisa do conteúdo.

Com isso, é possível ter um ganho significativo na produtividade — uma vez que os profissionais não precisarão mais fazer essa análise manualmente.

Como aplicar machine learning nas empresas?

Mas como aplicar machine learning nas empresas? Para isso, é fundamental levar alguns fatores em consideração. 

Mas, antes disso, é necessário salientar: qualquer empresa — pequena ou gigantesca — pode aplicar o aprendizado de máquinas.

Para isso, primeiramente, é preciso definir qual será o objetivo da aplicação. Uma boa abordagem para chegar nisso começa quando o líder se pergunta: qual é o problema que eu quero resolver?

A partir daí, será possível escolher a melhor ferramenta e começar a trabalhar com os dados.

Nesse processo de entender como aplicar  machine learning nas empresas, também entra a necessidade de ter uma base de dados ampla das questões que serão processadas.

Depois disso, os seus passos vão depender do seu propósito. Você vai poder introduzir tanto soluções como a recomendação de produtos como a análise de documentos complexos.

Nesse momento, é também fundamental ter uma equipe capacitada para lidar com esse tipo de tecnologia e entender as implicações que ela pode causar na organização.

Por fim, é preciso considerar os desafios que esse tipo de tecnologia pode trazer na hora de implementá-la.

Quais desafios devem ser levados em conta?

Impactos e desafios do machine learning para as empresas.

Quando estamos nos referindo aos desafios, assim como qualquer tecnologia, o machine learning também pode esbarrar em alguns deles.

Entre os principais, podemos destacar o armazenamento de dados, a segurança dessas informações e o mau uso das soluções.

Entenda um pouco melhor sobre esses pontos a seguir.

Armazenamento de dados

Como o machine learning usa grandes volumes de dados, é importante que a empresa possua uma boa estrutura para armazenar essas informações.

Isso envolve um bom sistema de gestão de dados, que possa armazenar e processar esses dados com segurança.

Além disso, é necessário ter um backup desses dados, caso haja algum problema com o primeiro armazenamento.

Segurança das informações

Outro ponto crucial é a segurança das informações. Como os dados são muito valiosos para as organizações, é preciso proteger essas informações para que elas não caiam em mãos erradas.

E como isso pode ser feito? Uma das soluções é criptografar os dados, o que torna mais difícil para terceiros conseguirem acessá-los.

Como falamos, esse processo também pode ser mais seguro com a adesão de especialistas capacitados. Eles vão evitar possíveis problemas de segurança durante a adesão dessa tecnologia.

Mau uso das soluções

Por fim, o mau uso das soluções também é um desafio — afinal, se as ferramentas não forem bem utilizadas, os resultados podem não ser os esperados. Mas não só isso: problemas éticos também podem ser uma realidade.

Não é por acaso que um estudo recente da FICO mostrou que mais de três quartos das lideranças de negócios entendem que soluções de IA e machine learning nas empresas podem ser mal utilizadas.

Apesar disso, somente 35% dessas mesmas lideranças afirmaram que suas organizações se esforçam para usar IA de forma justa e responsável. 

Essa é uma preocupação, portanto, que entra no rol dos desafios, pois o uso precisa ser melhor desenvolvido pelas empresas.

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Quais empresas utilizam machine learning?

Google, IBM e Apple são exemplos de empresas que usam o machine learning.

Como vimos, os benefícios do machine learning nas empresas são muitos. Mas quais são as que, efetivamente, estão fazendo um bom uso dessa tecnologia?

A verdade é que há uma grande quantidade de exemplos, mas vamos concentrar aqui alguns dos principais.

São empresas como Google, IBM, Apple, Salesforce e Netflix que têm mostrado continuamente como aplicar o aprendizado de máquina em suas iniciativas.

Nos próximos tópicos, você vai entender melhor esse funcionamento, na prática.

Google

A Google utiliza machine learning

A Google é uma das empresas que mais investe no aprendizado de máquina. O primeiro exemplo é o uso da tecnologia para melhorar seus produtos.

E não são poucos: Search, Email, Maps, Tradutor, Imagens e Assistente Virtual são apenas alguns dos principais que utilizam a aprendizagem das máquinas para fazer melhores entregas.

A companhia também disponibiliza várias ferramentas gratuitas para quem quer aprender a usar a tecnologia.

Uma dessas ferramentas é o AutoML, um conjunto de ferramentas de código aberto que visa simplificar o processo de criar modelos de machine learning.

Com ela, qualquer pessoa pode criar seus próprios modelos, sem a necessidade de um conhecimento profundo da área.

IBM

A IBM é uma das empresas que utiliza machine learning

A IBM (International Business Machines Corporation) é uma empresa dos Estados Unidos voltada para a área de informática.

Ela é outra empresa que, desde o século passado, está também na vanguarda do ML. A companhia tem uma série de produtos e soluções voltadas para a tecnologia, como o Watson Studio e o Watson Machine Learning.

O primeiro é uma plataforma de dados completa para cientistas de dados, engenheiros desse aprendizado e analistas.

Já o segundo é uma solução completa para criar, treinar e implantar modelos de machine learning em escala.

Apple

A Apple é uma das empresas que usa machine learning em seus produtos

Mais uma gigante que está usando machine learning em seus produtos é a Apple, que dispensa apresentações.

A companhia usa a tecnologia para melhorar a experiência do usuário nos seus principais dispositivos, como o iPhone e o iPad. 

A Siri, assistente pessoal da Apple, pode ser uma das principais aplicações.

Outro exemplo é o uso dessa inteligência para analisar as fotos que são tiradas e, assim, classificá-las de forma correta em relação às pessoas que fazem parte da imagem.

Um outro uso que a  maioria dos usuários experimenta é quando ele está digitando uma mensagem de texto. 

O machine learning percebe o que a pessoa quer dizer e sugere a melhor palavra para ser usada naquele contexto.

Salesforce

A Salesforce aproveita o machine learning nas empresas para otimizar resultados

A Salesforce é uma empresa norte-americana especializada no desenvolvimento de soluções de CRM (Customer Relationship Management, ou Gestão de Relacionamento com Clientes, em português).

A companhia também é uma das que melhor estão aproveitando o machine learning nas empresas para otimizar os seus produtos.

Uma das principais soluções oferecidas é o Einstein, uma plataforma de inteligência artificial que visa simplificar as tarefas rotineiras dos usuários e, assim, aumentar a produtividade.

A plataforma está disponível em diversos produtos da Salesforce, como o Marketing Cloud e o Service Cloud.

Netflix

A Netflix usa o machine learning para melhorar a experiência do usuário

Por fim, uma empresa que não poderia ficar de fora dessa lista é a Netflix.A companhia usa o machine learning para melhorar a experiência do usuário, principalmente, em relação à recomendação de produtos.

Na hora de assistir a um filme ou uma série, o usuário pode ver as opções que mais se adequam ao seu perfil.

Isso acontece porque a “máquina” analisa o histórico de navegação e de consumo do usuário para fazer essas recomendações.

Outro exemplo é o controle de qualidade dos vídeos. A tecnologia é usada para monitorar a taxa de bits e o nível de compressão do conteúdo para evitar falhas na hora da execução.

Perguntas frequentes sobre o tema

Na sequência, separamos algumas dúvidas frequentes em relação ao tema que podem ser úteis para você. Acompanhe!

Onde o machine learning é usado?

O machine learning pode ser usado em diversos setores, como a saúde, por meio do cruzamento de dados, e na área financeira, como na análise de investimentos.

A tecnologia também está continuamente mais presente no nosso dia a dia, como na recomendação de produtos do Netflix ou na classificação de fotos do iPhone.

Machine learning x deep learning: quais são as diferenças?

Qual é a diferença entre machine learning e deep learning?

O machine learning é uma área da inteligência artificial que se baseia na criação de modelos para analisar dados e, assim, tomar decisões.

Já o deep learning é uma das técnicas mais utilizadas para o ML. A principal diferença é que, nesse caso, são criadas redes neurais para fazer a análise dos dados.

Usar machine learning na empresa é seguro?

Sim, é seguro usar machine learning nas empresas. Mas é preciso lembrar que ele serve para analisar dados sensíveis, como os de saúde. 

Por isso, é importante ter cuidado na hora de escolher a solução e o fornecedor certos para garantir a segurança das informações.

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Conclusão

Os benefícios do machine learning nas empresas está fazendo com que essa tecnologia se torne mais essencial, principalmente aquelas que buscam inovação e melhorias na entrega de seus produtos.

A tecnologia tem ajudado a otimizar processos, aumentar a produtividade e, consequentemente, a reduzir custos. Tudo isso por meio da aprendizagem de máquinas.

Ao aprender como aplicar machine learning na sua empresa, você entende que é preciso escolher a solução certa para o seu negócio, ou seja, de acordo com seu nicho e com sua necessidade.

Bons líderes sempre estarão em busca de encontrar uma solução para otimizar a empresa. 

Para continuar aprendendo sobre inovação e liderança, não deixe de acompanhar nosso blog!

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Uma nova era na busca por vida extraterrestre: podemos finalmente analisar as atmosferas dos exoplanetas

Os ingredientes para a vida estão espalhados por todo o universo. Embora a Terra seja o único lugar conhecido no universo com vida, detectar vida além da Terra é um dos principais objetivos da astronomia moderna e da ciência planetária.

Somos dois cientistas que estudam exoplanetas e astrobiologia. Graças em grande parte aos telescópios de última geração como James Webb, pesquisadores como nós em breve poderão medir a composição química das atmosferas dos planetas ao redor de outras estrelas. A esperança é que um ou mais desses planetas tenham uma assinatura química de vida.

Exoplanetas habitáveis
A vida pode existir no sistema solar onde há água líquida – como os aquíferos subterrâneos em Marte ou nos oceanos da lua de Júpiter, Europa. No entanto, procurar vida nesses lugares é incrivelmente difícil, pois eles são difíceis de alcançar e detectar vida exigiria o envio de uma sonda para retornar amostras físicas.

Muitos astrônomos acreditam que há uma boa chance de que exista vida em planetas que orbitam outras estrelas, e é possível que seja onde a vida será encontrada pela primeira vez.

Cálculos teóricos sugerem que existem cerca de 300 milhões de planetas potencialmente habitáveis ​​apenas na Via Láctea e vários planetas habitáveis ​​do tamanho da Terra a apenas 30 anos-luz da Terra – essencialmente vizinhos galácticos da humanidade. Até agora, os astrônomos descobriram mais de 5.000 exoplanetas, incluindo centenas de potencialmente habitáveis, usando métodos indiretos que medem como um planeta afeta sua estrela próxima. Essas medições podem fornecer aos astrônomos informações sobre a massa e o tamanho de um exoplaneta, mas não muito mais.

Procurando por bioassinaturas
Para detectar vida em um planeta distante, os astrobiólogos estudarão a luz das estrelas que interagiu com a superfície ou atmosfera de um planeta. Se a atmosfera ou superfície foi transformada pela vida, a luz pode levar uma pista, chamada bioassinatura.

Durante a primeira metade de sua existência, a Terra ostentou uma atmosfera sem oxigênio, embora abrigasse vida simples e unicelular. A bioassinatura da Terra era muito fraca durante esta era inicial. Isso mudou abruptamente 2,4 bilhões de anos atrás, quando uma nova família de algas evoluiu. As algas usaram um processo de fotossíntese que produz oxigênio livre – oxigênio que não está quimicamente ligado a nenhum outro elemento. A partir desse momento, a atmosfera cheia de oxigênio da Terra deixou uma bioassinatura forte e facilmente detectável na luz que passa por ela.

Quando a luz reflete na superfície de um material ou passa através de um gás, é mais provável que certos comprimentos de onda da luz permaneçam presos na superfície do gás ou do material do que outros. Esse aprisionamento seletivo de comprimentos de onda de luz é o motivo pelo qual os objetos são de cores diferentes. As folhas são verdes porque a clorofila é particularmente boa para absorver a luz nos comprimentos de onda vermelho e azul. À medida que a luz atinge uma folha, os comprimentos de onda vermelho e azul são absorvidos, deixando principalmente a luz verde para refletir de volta em seus olhos.

O padrão de falta de luz é determinado pela composição específica do material com o qual a luz interage. Por causa disso, os astrônomos podem aprender algo sobre a composição da atmosfera ou superfície de um exoplaneta, em essência, medindo a cor específica da luz que vem de um planeta.

Esse método pode ser usado para reconhecer a presença de certos gases atmosféricos associados à vida – como oxigênio ou metano – porque esses gases deixam assinaturas muito específicas na luz. Também poderia ser usado para detectar cores peculiares na superfície de um planeta. Na Terra, por exemplo, a clorofila e outros pigmentos que plantas e algas usam para a fotossíntese capturam comprimentos de onda específicos de luz. Esses pigmentos produzem cores características que podem ser detectadas usando uma câmera infravermelha sensível. Se você visse essa cor refletida na superfície de um planeta distante, isso significaria potencialmente a presença de clorofila.

Telescópios no Espaço e na Terra
É preciso um telescópio incrivelmente poderoso para detectar essas mudanças sutis na luz proveniente de um exoplaneta potencialmente habitável. Por enquanto, o único telescópio capaz de tal façanha é o novo Telescópio Espacial James Webb. Ao iniciar as operações científicas em julho de 2022, James Webb fez uma leitura do espectro do exoplaneta gigante gasoso WASP-96b. O espectro mostrou a presença de água e nuvens, mas é improvável que um planeta tão grande e quente quanto WASP-96b hospede vida.

No entanto, esses dados iniciais mostram que James Webb é capaz de detectar assinaturas químicas fracas na luz proveniente de exoplanetas. Nos próximos meses, o Webb deve voltar seus espelhos para TRAPPIST-1e, um planeta potencialmente habitável do tamanho da Terra a apenas 39 anos-luz da Terra.

Webb pode procurar bioassinaturas estudando planetas à medida que passam na frente de suas estrelas hospedeiras e capturando a luz estelar que filtra através da atmosfera do planeta. Mas o Webb não foi projetado para procurar vida, então o telescópio só é capaz de examinar alguns dos mundos potencialmente habitáveis ​​mais próximos. Ele também só pode detectar mudanças nos níveis atmosféricos de dióxido de carbono, metano e vapor de água. Embora certas combinações desses gases possam sugerir vida, o Webb não é capaz de detectar a presença de oxigênio não ligado, que é o sinal mais forte para a vida.

Os principais conceitos para futuros telescópios espaciais ainda mais poderosos incluem planos para bloquear a luz brilhante da estrela hospedeira de um planeta para revelar a luz estelar refletida de volta do planeta. Essa ideia é semelhante a usar a mão para bloquear a luz do sol para ver melhor algo à distância. Os futuros telescópios espaciais poderiam usar pequenas máscaras internas ou naves espaciais grandes, externas, semelhantes a guarda-chuvas para fazer isso. Uma vez que a luz das estrelas é bloqueada, fica muito mais fácil estudar a luz refletida em um planeta.

Existem também três enormes telescópios terrestres atualmente em construção que serão capazes de procurar bioassinaturas: o Giant Magellen Telescope, o Thirty Meter Telescope e o European Extremely Large Telescope. Cada um é muito mais poderoso do que os telescópios existentes na Terra e, apesar da desvantagem da atmosfera da Terra que distorce a luz das estrelas, esses telescópios podem ser capazes de sondar as atmosferas dos mundos mais próximos em busca de oxigênio.

É Biologia ou Geologia?
Mesmo usando os telescópios mais poderosos das próximas décadas, os astrobiólogos só poderão detectar bioassinaturas fortes produzidas por mundos que foram completamente transformados pela vida.

Infelizmente, a maioria dos gases liberados pela vida terrestre também pode ser produzida por processos não biológicos – tanto vacas quanto vulcões liberam metano. A fotossíntese produz oxigênio, mas a luz solar também, quando divide as moléculas de água em oxigênio e hidrogênio. Há uma boa chance de os astrônomos detectarem alguns falsos positivos ao procurar por vida distante. Para ajudar a descartar falsos positivos, os astrônomos precisarão entender um planeta de interesse o suficiente para entender se seus processos geológicos ou atmosféricos podem imitar uma bioassinatura.

A próxima geração de estudos de exoplanetas tem o potencial de ultrapassar a barreira das extraordinárias evidências necessárias para provar a existência de vida. Os primeiros dados divulgados pelo Telescópio Espacial James Webb nos dão uma noção do excitante progresso que está por vir.

Este artigo é republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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Só porque você pode não significa que você deve: o que os engenheiros genéticos podem aprender com o ‘Jurassic World’

Jurassic World: Dominion é o entretenimento hiperbólico de Hollywood no seu melhor, com um enredo cheio de ação que se recusa a deixar a realidade atrapalhar uma boa história. No entanto, assim como seus antecessores, oferece um conto de advertência subjacente de arrogância tecnológica que é muito real.

Como discuto em meu livro Filmes do Futuro, o Jurassic Park de Steven Spielberg de 1993, baseado no romance de Michael Crichton de 1990, não se esquivou de lidar com os perigos do empreendedorismo desenfreado e da inovação irresponsável. Os cientistas da época estavam se aproximando de poder manipular o DNA no mundo real, e tanto o livro quanto o filme capturaram preocupações emergentes de que brincar de Deus com o código genético da natureza poderia levar a consequências devastadoras. Isso foi notoriamente capturado por um dos protagonistas do filme, Dr. Ian Malcolm, interpretado por Jeff Goldblum, quando declarou: “Seus cientistas estavam tão preocupados em saber se podiam, que não pararam para pensar se deveriam”.

Na última iteração da franquia Jurassic Park, a sociedade está aceitando as consequências de inovações que foram, na melhor das hipóteses, mal concebidas. Uma litania de “poderia” sobre “deveria” levou a um futuro em que dinossauros ressuscitados e redesenhados vagam livremente, e o domínio da humanidade como espécie está ameaçado.

No centro desses filmes estão questões mais relevantes do que nunca: os pesquisadores aprenderam a lição de Jurassic Park e fecharam suficientemente a lacuna entre “poderia” e “deveria”? Ou a ciência e a tecnologia da manipulação do DNA continuarão a superar qualquer consenso sobre como usá-los de forma ética e responsável?

(Re)projetando o Genoma
O primeiro rascunho do genoma humano foi publicado com grande alarde em 2001, preparando o terreno para os cientistas lerem, redesenharem e até reescreverem sequências genéticas complexas.

No entanto, as tecnologias existentes eram demoradas e caras, colocando a manipulação genética fora do alcance de muitos pesquisadores. O primeiro rascunho do genoma humano custou cerca de US$ 300 milhões, e as sequências subsequentes de todo o genoma pouco menos de US$ 100 milhões – uma quantia proibitiva para todos, exceto para os grupos de pesquisa mais bem financiados. À medida que as tecnologias existentes eram refinadas e novas surgiam on-line, no entanto, laboratórios menores – e até mesmo estudantes e amadores do “DIY bio” – podiam experimentar mais livremente a leitura e a escrita do código genético.

Em 2005, o bioengenheiro Drew Endy propôs que deveria ser possível trabalhar com DNA da mesma forma que engenheiros trabalham com componentes eletrônicos. Por mais que os projetistas de eletrônicos estejam menos preocupados com a física dos semicondutores do que com os componentes que dependem deles, Endy argumentou que deveria ser possível criar peças padronizadas baseadas em DNA chamadas “biobricks” que os cientistas poderiam usar sem precisar ser especialistas. em sua biologia subjacente.

O trabalho de Endy e outros foi fundamental para o campo emergente da biologia sintética, que aplica princípios de engenharia e design à manipulação genética.

Cientistas, engenheiros e até artistas começaram a abordar o DNA como um código biológico que poderia ser digitalizado, manipulado e redesenhado no ciberespaço da mesma forma que fotos ou vídeos digitais. Isso, por sua vez, abriu as portas para a reprogramação de plantas, microorganismos e fungos para produzir medicamentos e outras substâncias úteis. A levedura modificada, por exemplo, produz o sabor carnudo dos Impossible Burgers vegetarianos.

Apesar do crescente interesse na edição de genes, a maior barreira para a imaginação e visão dos pioneiros da biologia sintética ainda era a velocidade e o custo das tecnologias de edição.

Então o CRISPR mudou tudo.

A Revolução CRISPR
Em 2020, as cientistas Jennifer Doudna e Emanuelle Charpentier ganharam o Prêmio Nobel de Química por seu trabalho em uma nova e revolucionária tecnologia de edição de genes que permite aos pesquisadores recortar e substituir com precisão sequências de DNA dentro dos genes: CRISPR.

O CRISPR era rápido, barato e relativamente fácil de usar. E desencadeou a imaginação dos codificadores de DNA.

Mais do que qualquer avanço anterior em engenharia genética, o CRISPR permitiu que técnicas de codificação digital e engenharia de sistemas fossem aplicadas à biologia. Essa fertilização cruzada de ideias e métodos levou a avanços que vão desde o uso de DNA para armazenar dados de computador até a criação de estruturas de “DNA origami” em 3D.

O CRISPR também abriu caminho para os cientistas explorarem o redesenho de espécies inteiras – incluindo trazer de volta animais da extinção.

Gene drives usam CRISPR para inserir diretamente um pedaço de código genético no genoma de um organismo e garantir que características específicas sejam herdadas por todas as gerações subsequentes. Os cientistas estão atualmente experimentando essa tecnologia para controlar mosquitos transmissores de doenças.

Apesar dos benefícios potenciais da tecnologia, os genes drives levantam sérias questões éticas. Mesmo quando aplicadas para eliminar ameaças à saúde pública, como mosquitos, essas perguntas não são fáceis de navegar. Eles ficam ainda mais complexos ao considerar aplicações hipotéticas em pessoas, como aumentar o desempenho atlético nas gerações futuras.

Ganho de função
Os avanços na edição de genes também tornaram mais fácil alterar geneticamente o comportamento de células individuais. Isso está no centro das tecnologias de biofabricação que reestruturam organismos simples para produzir substâncias úteis que vão desde combustível de aviação a aditivos alimentares.

Também está no centro das controvérsias em torno dos vírus geneticamente modificados.

Desde o início da pandemia, há rumores de que o vírus que causa a Covid-19 resultou de experimentos genéticos que deram errado. Embora esses rumores permaneçam infundados, eles renovaram o debate em torno da ética da pesquisa de ganho de função.

A pesquisa de ganho de função usa técnicas de edição de DNA para alterar a forma como os organismos funcionam, incluindo o aumento da capacidade dos vírus de causar doenças. Os cientistas fazem isso para prever e se preparar para possíveis mutações de vírus existentes que aumentam sua capacidade de causar danos. No entanto, essa pesquisa também levanta a possibilidade de um vírus perigosamente aprimorado ser liberado fora do laboratório, acidentalmente ou intencionalmente.

Ao mesmo tempo, o crescente domínio dos cientistas sobre o código-fonte biológico é o que lhes permitiu desenvolver rapidamente as vacinas de mRNA Pfizer-BioNTech e Moderna para combater o COVID-19. Ao projetar com precisão o código genético que instrui as células a produzir versões inofensivas de proteínas virais, as vacinas são capazes de preparar o sistema imunológico para responder quando encontrar o vírus real.

Manipulação de código-fonte biológico responsável
Por mais presciente que Michael Crichton fosse, é improvável que ele pudesse ter imaginado até que ponto as habilidades dos cientistas para engenharia da biologia avançaram nas últimas três décadas. Trazer de volta espécies extintas, embora seja uma área ativa de pesquisa, continua sendo terrivelmente difícil. No entanto, de muitas maneiras, nossas tecnologias estão substancialmente mais avançadas do que as de Jurassic Park e os filmes subsequentes.

Mas como nos saímos na frente da responsabilidade?

Felizmente, a consideração do lado social e ético da edição genética andou de mãos dadas com o desenvolvimento da ciência. Em 1975, os cientistas concordaram em abordagens para garantir que a pesquisa emergente de DNA recombinante fosse realizada com segurança. Desde o início, as dimensões ética, legal e social da ciência foram incorporadas ao Projeto Genoma Humano. As comunidades biológicas DIY estão na vanguarda da pesquisa de edição genética segura e responsável. E a responsabilidade social é parte integrante das competições de biologia sintética.

No entanto, à medida que a edição de genes se torna cada vez mais poderosa e acessível, é improvável que uma comunidade de cientistas e engenheiros bem-intencionados seja suficiente. Embora os filmes de Jurassic Park tenham uma licença dramática em seu retrato do futuro, eles acertam uma coisa: mesmo com boas intenções, coisas ruins acontecem quando você mistura tecnologias poderosas com cientistas que não foram treinados para pensar nas consequências de seus ações – e não pensei em perguntar a especialistas que o fizeram.

Talvez esta seja a mensagem permanente de Jurassic World: Dominion – que, apesar dos incríveis avanços em design e engenharia genética, as coisas podem dar errado se não adotarmos o desenvolvimento e o uso da tecnologia de maneira socialmente responsável.

A boa notícia é que ainda temos tempo para fechar a lacuna entre “poderia” e “deveria” na forma como os cientistas redesenham e reengenhariam o código genético. Mas, como Jurassic World: Dominion lembra aos espectadores, o futuro geralmente está mais próximo do que parece.

Este artigo é republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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Inovação disruptiva: entenda o que é, importância e exemplos

Acompanhar as tendências transformadoras é uma tarefa que todos os líderes deveriam fazer. 

Para que uma mudança de impacto aconteça, é preciso quebrar paradigmas. É por isso que, mais do nunca, tem se falado de inovação disruptiva.

Mas, afinal, o que há por trás desse conceito? Esse termo foi cunhado pelo professor de Harvard, Clayton M. Christensen, em uma publicação de 1997.

Seu entendimento era de que revoluções – industriais ou tecnológicas – acabariam com as anteriores. E criações grandes o suficiente para isso podem ser vistas como disruptivas.

De lá para cá, muitas inovações surgiram, mas um dos campos que mais o absorveu foi o mundo dos negócios.

Considerando o contexto atual, é preciso entender como a disrupção pode ser útil dentro das empresas, principalmente aquelas que querem se destacar.

Nesse artigo vamos explorar bem esse assunto, falando sobre seus fundamentos, importância, exemplos e até mesmo contextualizando o cenário brasileiro e mundial. Boa leitura!

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O que é inovação disruptiva?

A inovação disruptiva é a transformação completa de uma solução existente, muitas vezes, por meio da tecnologia.

Ela modifica algo – seja um serviço ou produto – para deixá-lo ainda melhor, ao mesmo tempo que torna o original obsoleto.

A definição de inovação disruptiva, conceito criado nos anos 90, também se refere a toda novidade que chega para mudar, de verdade, um mercado ou uma indústria. 

Com isso, torna alguma coisa mais viável do ponto de vista financeiro e do consumo.

Como afirma o próprio Clayton:

“Inovações disruptivas não são avanços de tecnologias que fazem bons produtos melhores; ao contrário, são inovações que tornam os produtos e serviços mais acessíveis e baratos, tornando-os disponíveis a uma população muito maior”.

https://www.youtube.com/embed/WxwR_TTuKdc

Quais os fundamentos da inovação disruptiva?

A inovação que gera ideias disruptivas tem alguns princípios que a sustentam para que ela seja capaz de trazer algo verdadeiramente transformador. Entre esses pilares, se destacam:

  • modelo de negócio diferente dos concorrentes;
  • novos processos diante dos antigos;
  • foco nas melhorias ao consumidor.

A seguir, vamos explorar um pouco sobre cada um desses fundamentos.

Modelo de negócio diferente dos concorrentes

O primeiro fundamento desse conceito é inovar o modelo de negócio em relação à concorrência. Ou seja, uma empresa precisa ter um diferencial competitivo que a torne única no mercado.

Para isso, é necessário pensar fora da caixa, deixando o negócio ainda mais robusto. Não estamos falando de criar algo do zero, mas de modificar algo que todas as outras empresas fazem da mesma forma.

A inovação nesse quesito é uma das principais formas de conquistar vantagem no seu segmento.

Novos processos diante dos antigos

Outro fundamento é a construção de novos processos. Afinal, inovação, mais uma vez, não é só criar algo do zero. 

Quando nos referimos a essa ruptura, estamos falando sobre inovar dentro de um algo antigo, tornando-o ainda melhor.

A inovação nos processos, no entanto, vai além do produto ou serviço, modificando toda a cadeia de atividades que levam a sua produção, por exemplo.

Muitas vezes, a criação de um novo produto só funciona se os processos que a acompanham se transformam.

Foco nas melhorias ao consumidor

Por fim, considerando o mundo dos negócios principalmente, é preciso que esse foco seja voltado para o cliente final da inovação.

Ou seja, inovar significa pensar em algo que traga benefícios – desde o preço até a sustentabilidade – para os consumidores de um produto ou serviço.

Em resumo, ele precisa ganhar algo com isso. A inovação disruptiva não é pensada para as pessoas que não querem mudanças, mas sim para aquelas que buscam por novidades.

Qual é a importância da inovação disruptiva?

Por que é importante ter ideias disruptivas?

Agora que você entendeu o que é inovação disruptiva e quais são seus fundamentos, é importante entender sua relevância.

A estratégia disruptiva tem uma importância enorme porque ela se baseia em melhorar algum produto ou serviço.

O principal objetivo é o seu poder de simplificar o complexo, oferecendo soluções mais baratas e acessíveis para todos.

Naturalmente, ela é responsável também por mudar a forma como as pessoas vivem, o que tem impacto gigantesco na sociedade.

Esse pensamento disruptivo está ligado à evolução de alguma coisa ao longo do tempo. E isso a torna fundamental no crescimento das empresas, principalmente ao se apoiar em tecnologias.

Como efeito disso, as inovações disruptivas também se relacionam com a economia, afinal, inovar é o que faz com que as empresas cresçam e sejam mais competitivas.

Qual é a diferença entre inovação disruptiva e tradicional?

A inovação tradicional ou incremental é aquela que está alinhada com o mercado, ou seja, não inova em relação à concorrência. 

Ela está mais preocupada em aumentar o ciclo de vida, a partir de melhorias superficiais nas características.

Já a inovação disruptiva é inovadora em relação à concorrência, pois inova de forma completa. Seu foco está nas tecnologias que podem gerar uma mudança de paradigma no setor.

Ela vai muito além das qualidades do produto e, muitas vezes, essa ruptura impacta na lógica de consumo. No lugar de preservar o mercado, ela cria um novo com base nesse e, por sua vez, destrói o original.

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Características de inovações disruptivas

Definição de inovação disruptiva e principais características

As inovações disruptivas possuem algumas características muito próprias. Entre elas, destacamos a acessibilidade, a mudança no comportamento, o público low-end e a criação de novos mercados.

A seguir, vamos explicar como isso funciona.

É mais acessível, simples ou conveniente

Uma inovação disruptiva é aquela que torna o produto mais acessível para um público. A ideia é simplificar o complexo, de forma que mais pessoas possam usufruir do novo produto ou serviço.

Por essa razão, tem como características a acessibilidade, simplicidade e conveniência. Para exemplificar essa evolução pautada nesses três elementos, podemos dar o exemplo dos reprodutores de música.

Começando com discos de vinil, passando por CDs e dispositivos MP3, hoje, a inovação gerou as plataformas de streaming, como Spotify e Deezer, que tornaram os anteriores sem uso.

Causa mudança no comportamento de consumo

Outra característica é a capacidade de inovação de mudar o comportamento das pessoas, principalmente pelo processo de adaptação.

Continuando no mesmo exemplo, se antes as mesmas pessoas compravam CDs, com a inovação do streaming e o fim dos tocadores, elas passaram a pagar uma mensalidade para ouvir música.

Sem essa tecnologia, não haveria margem para essa lógica de assinatura para reproduzir música. Ou seja, a inovação foi responsável pelo surgimento de um novo costume.

Atende demandas de um público low-end

A estratégia disruptiva também pode se voltar para um público low-end, ou seja, uma parcela da população que não é atendida pelas empresas tradicionais.

Isso quer dizer que ela inova a partir de um nicho de mercado, oferecendo produtos ou serviços mais baratos e acessíveis. Como consequência, acaba atraindo outros públicos para o negócio, que cresce naturalmente.

Um exemplo disso são as bicicletas elétricas, que inicialmente eram voltadas para pessoas com deficiência e, hoje, já é possível encontrar modelos para pessoas que não tem.

Cria um novo mercado com um novo público

Essa inovação também pode criar um novo mercado, atraindo um público que não era consumidor do produto. Isso quer dizer que ao se ter um pensamento disruptivo se inova em relação à concorrência, oferecendo um novo produto ou serviço.

Para exemplificar, podemos citar o surgimento das redes sociais, que inovaram a forma como as pessoas se relacionam na internet e, consequentemente, trouxeram um novo público para o mercado.

Embora seja uma evolução derivada da web 1.0, a web 2.0 (em que o usuário participa) criou um mercado bastante diferenciado com pessoas que, até então, poderiam não usar a internet.

Cenário da inovação disruptiva no Brasil

Para entendermos melhor como funciona a inovação disruptiva, é importante observar o cenário atual do Brasil. Ainda que vivencie constantemente avanços, o País ainda está distante de ter esse conceito presente com grande força.

O Brasil ocupava, em 2021, a 57.ª posição no Índice Global de Inovação (IGI), em um ranking integrado por 132 nações. Embora tenha ganhado posições em relação à 2020, ainda é muito baixa essa colocação.

Mas quando falamos de inovação no País, ainda estamos nos referindo àquela tradicional. As ideias disruptivas estão mais distantes.

De acordo com Silvio Kotujansky, vice-presidente de mercado da Associação Catarinense de Tecnologia (Acate), há uma dificuldade considerável em promover a inovação radical no país.

Um dos principais motivos disso é que as universidades ainda estão muito afastadas do mercado, o que faz com que as pesquisas não cheguem na velocidade que deveriam.

No entanto, existem iniciativas pontuais de destaque, além da própria Acate, como o Porto Digital, polo tecnológico com mais 300 empresas em Recife, por exemplo.

E no mundo?

Quando saímos do Brasil e consideramos todo o planeta, a tecnologia disruptiva é mais forte em alguns locais. São eles os Estados Unidos, a Alemanha, a Suíça, a Inglaterra, a Holanda e os asiáticos Coreia do Sul, Japão e China.

Diferentemente do que falamos antes, esses países contam com uma maior conexão entre as universidades e o mercado, o que torna o avanço das pesquisas muito mais rápido. E isso é essencial para criar tecnologias disruptivas.

Mas o grande nome da inovação disruptiva, quando consideramos o mundo, é o Vale do Silício, na Califórnia.

A região concentra inúmeras startups de alto impacto, que inovam em diversos setores e geram bilhões de dólares.

Nomes como Apple, Facebook e Amazon são apenas alguns dos exemplos desse cenário.

5 exemplos de inovações disruptivas mais conhecidas

Para finalizar, é fundamental trazer ideias disruptivas que deram certo. Alguns exemplos de inovações disruptivas mais conhecidas são o Google, a Netflix, o Nubank, a Uber e o WhatsApp. Veja mais sobre elas!

Google

O Google é um exemplo de inovação disruptiva

A inovação da Google está em oferecer um buscador de qualidade, com resultados relevantes para o usuário. Além disso, a ferramenta é bastante simples e intuitiva de ser usada.

Com isso, a empresa inovou o segmento de buscadores e, consequentemente, criou um novo mercado. A Google hoje é líder mundial no setor.

Netflix

Um dos exemplos de inovação disruptiva é a Netflix

A Netflix inovou o mercado de streaming ao permitir que o usuário assista aos vídeos quando e onde quiser, além de não ser necessário ter um pacote de TV por assinatura.

A inovação da Netflix trouxe uma nova forma de consumo para o mercado e, logo, uma nova forma de negócio. Embora não necessariamente tenha ainda acabado com a televisão fechada, ela tem uma força absurdamente maior.

Nubank

O Nubank é um exemplo de inovação disruptiva

A inovação do Nubank, criação nacional inclusive, está em simplificar o mercado bancário, permitindo que o cliente tenha mais controle sobre suas finanças.

Com isso, a inovação trouxe uma nova forma de se relacionar com o banco para o mercado, que era até então bastante burocrático. Isso forçou com que os bancos tradicionais se transformassem também para não se tornarem obsoletos.

Uber

O Uber é considerado uma inovação disruptiva

A ideia disruptiva do Uber está em simplificar o táxi, permitindo que o usuário tenha um motorista particular a qualquer momento e lugar que se encontre.

Com isso, inovou todo o mercado de transporte que era até então bastante ineficiente. Além de trazer oportunidades de renda rápida — profissionais autônomos — , o serviço também se tornou mais simples para os passageiros.

WhatsApp

O WhatsApp é um exemplo de inovação disruptiva

A inovação disruptiva do WhatsApp está em simplificar a troca de mensagens por SMS. Ela trouxe uma nova forma de comunicação, com apoio da internet.

Seu destaque vai pela mudança no mercado de telecomunicações, que era até então controlado pelas operadoras. Além de gerar uma economia para os usuários, o serviço também se tornou mais simples e prático para todos.

Como as ideias disruptivas têm revolucionado o mercado?

O pensamento disruptivo tem revolucionado o mercado, inovando em diversos setores. Como falamos, desde a forma de pesquisar até mesmo a forma de se relacionar, inovações como Google e WhatsApp são bons exemplos disso.

Isso mostra, ao mesmo tempo, que o mercado é capaz de transformar comportamentos tidos como consolidados.

Mas é bom reforçar que isso não é algo que acontece apenas nos grandes players. Startups inovadoras também estão surgindo e, com isso, o mercado tem se tornado mais aberto para inovações.

Por isso, estamos falando de uma tendência revolucionária, pois tem relevância para grandes negócios, mas que também pode começar de pequenas empresas.

Dúvidas frequentes: inovação disruptiva 

Na sequência, separamos algumas dúvidas frequentes em relação ao pensamento disruptivo. Acompanhe!

Qual é o conceito de disruptivo?

A definição de disruptivo está associada à ideia de destruição de algo anterior.  Por isso, essa palavra está associada a uma inovação que gera mudança significativa.

Qual a principal característica de uma inovação disruptiva?

A principal característica de uma estratégia disruptiva inovadora é a acessibilidade. Ou seja, o produto inovador deve se tornar viável a um grande número de pessoas.

O que a inovação disruptiva provoca?

A estratégia disruptiva geralmente provoca uma mudança no mercado, uma vez que oferece um produto ou serviço inovador e de qualidade.

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Conclusão

A inovação disruptiva está presente em diversos setores tem se tornado uma tendência para as empresas.

Isso acontece porque o mercado está se tornando aberto para transformação. Assim, esse conceito tem se mostrado como uma estratégia eficiente para as empresas, principalmente porque melhora a vida das pessoas.

Por isso, é importante que os líderes estejam atentos à inovação e acompanhem o mercado para não ficarem para trás.

O sucesso de um negócio sempre poderá ser maior se há uma preocupação em trazer acessibilidade, simplicidade e conveniência.

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A tecnologia que levará a VR aos limites do olho humano

A grande tecnologia está ansiosa para nos empolgar com a chegada do metaverso, mas o hardware de realidade virtual de hoje está muito longe de atingir seus objetivos ambiciosos. Um dos maiores desafios é construir telas melhores com muito mais pixels por polegada, mas especialistas dizem que novos materiais e designs estão a caminho.

O Vale do Silício está apostando bilhões de dólares que a internet está prestes a sofrer sua maior mudança desde o advento do smartphone. Em breve, o pensamento continua, a maioria das pessoas estará acessando a web por meio de fones de ouvido vestíveis que nos transportam para mundos virtuais, em vez de tocar em uma tela sensível ao toque.

Hoje, porém, a realidade virtual e aumentada ainda são bastante rudimentares. Embora empresas como Meta, Microsoft, Google e Magic Leap já estejam vendendo headsets de realidade virtual e aumentada, eles encontraram casos de uso limitados até agora, e as experiências que eles oferecem ainda estão muito aquém dos padrões de alta definição que esperamos do entretenimento digital.

Uma das maiores limitações é a tecnologia de exibição atual. Em um fone de ouvido VR, as telas ficam a apenas alguns centímetros à frente de nossos olhos, então elas precisam empacotar um grande número de pixels em um espaço muito pequeno para se aproximar da definição que você pode esperar da mais recente TV 4K.

Isso é impossível com as telas de hoje, mas em uma perspectiva publicada na semana passada na Science, pesquisadores da Samsung e da Universidade de Stanford dizem que as tecnologias emergentes podem em breve nos aproximar do limite teórico da densidade de pixels, inaugurando novos e poderosos headsets de realidade virtual.

Os esforços para aumentar o desempenho dos monitores são complicados pelo fato de que isso concorre diretamente com outro objetivo crucial: torná-los menores, mais baratos e mais eficientes em termos de energia. Os dispositivos de hoje são volumosos e pesados, limitando a quantidade de tempo que podem ser usados ​​e o contexto em que podem ser usados.

Uma das principais razões pelas quais os fones de ouvido são tão grandes hoje é a variedade de elementos ópticos que eles apresentam e a necessidade de manter espaço suficiente entre eles e as telas para focar a luz adequadamente. Embora os novos designs de lentes compactas e o uso de metasuperfícies – filmes nanoestruturados com propriedades ópticas únicas – tenham permitido alguma miniaturização nessa área, dizem os autores, isso provavelmente está atingindo seus limites.

Novos designs como lentes holográficas e “lentes panqueca” que envolvem a luz refletida entre diferentes pedaços de plástico ou vidro podem ajudar a reduzir a distância entre a lente e a tela em um fator de dois a três. Mas cada uma dessas interações reduz o brilho das imagens, que precisa ser compensado por displays mais potentes e eficientes.

Telas melhores também são necessárias para resolver outra limitação importante dos dispositivos atuais: a resolução. As telas de TV Ultra-HD podem atingir densidades de pixel de cerca de 200 pixels por grau (PPD) a distâncias de cerca de 10 pés, muito acima dos cerca de 60 PPD que o olho humano pode distinguir. Mas como as telas de VR estão no máximo a uma ou duas polegadas dos olhos do espectador, elas só podem atingir cerca de 15 PPD.

Para corresponder aos limites de resolução do olho humano, os monitores de RV precisam espremer entre 7.000 e 10.000 pixels em cada polegada de tela, dizem os autores. Para contextualizar, as telas de smartphones mais recentes gerenciam apenas cerca de 460 pixels por polegada.

Apesar do tamanho dessa lacuna, porém, já existem caminhos claros para fechá-la. Atualmente, a maioria dos headsets VR usa diodos orgânicos emissores de luz (OLEDs) vermelhos, verdes e azuis separados, que são difíceis de tornar mais compactos devido ao seu processo de fabricação. Mas uma abordagem alternativa que adiciona filtros coloridos a OLEDs brancos pode tornar possível atingir 60 PPD.

Confiar na filtragem tem seus próprios desafios, pois reduz a eficiência da fonte de luz, resultando em menor brilho ou maior consumo de energia. Mas um projeto experimental de OLED conhecido como “meta-OLED” poderia contornar essa troca combinando a fonte de luz com espelhos de nanopadrões que exploram o fenômeno da ressonância para emitir luz apenas de uma determinada frequência.

Meta-OLEDS poderia atingir densidades de pixel de mais de 10.000 PPD, aproximando-se dos limites físicos estabelecidos pelo comprimento de onda da luz. Eles também podem ser mais eficientes e ter uma definição de cor melhorada em comparação com as gerações anteriores. No entanto, apesar do grande interesse das empresas de tecnologia de exibição, a tecnologia ainda é incipiente e provavelmente ainda mais distante da comercialização.

A inovação de curto prazo mais provável nas telas, dizem os autores, é aquela que explora uma peculiaridade da biologia humana. O olho só é capaz de distinguir 60 PPD na região central da retina conhecida como fóvea, com sensibilidade significativamente menor na periferia.

Se os movimentos dos olhos puderem ser rastreados com precisão, você só precisará renderizar a definição mais alta na seção específica da tela para a qual o usuário está olhando. Embora as melhorias necessárias no rastreamento dos olhos e da cabeça adicionem complexidade extra aos projetos, os autores dizem que essa é provavelmente a inovação que acontecerá mais rapidamente.

É importante lembrar que há uma série de problemas além de telas melhores que precisarão ser resolvidas para que a VR seja amplamente comercializada. Em particular, alimentar esses fones de ouvido levanta desafios complicados em relação à capacidade da bateria e à capacidade de dissipar o calor dos componentes eletrônicos integrados.

Além disso, as tecnologias de exibição discutidas pelos pesquisadores são principalmente relevantes para VR e não AR, cujos fones de ouvido provavelmente dependem de tecnologia óptica muito diferente que não obscurece a visão do usuário do mundo real. De qualquer forma, porém, parece que, embora as experiências virtuais mais imersivas ainda estejam longe, o roteiro para nos levar até lá está bem definido.