Diretamente do SXSW, em Austin, a Head da SingularityU Brazil e Diretora de Conteúdo da HSM, Poliana Abreu, traz a sua visão sobre os pontos de reflexão que considera relevantes para qualquer profissional que queira entender o cenário atual e futuro da IA nos negócios e na sociedade. Confira abaixo o artigo escrito para o Meio&Mensagem.
Criador do ChatGPT conta no SXSW sobre as ferramentas terem a capacidade de ampliar a habilidade humana, mas requerem confiança para serem usadas com segurança
Greg Brockman, cofundador e presidente da OpenAI, empresa responsável pelo ChatGPT, participou de um dos painéis mais esperados pelo público do South by Southwest 2023, que está acontecendo nesta semana em Austin, Texas.
A conversa, conduzida pela jornalista Laurie Segall, abordou as questões éticas e perspectivas de futuro do uso da inteligência artificial generativa. Brockman compartilhou sua história como empreendedor e falou sobre futuro, mas foi um pouco evasivo em determinadas perguntas. Acompanhei o painel e, a seguir, trago a minha visão sobre os principais pontos de reflexão que considero relevantes para qualquer profissional que queira entender o cenário atual e futuro da IA nos negócios e na sociedade.
Acesso e democratização
O ChatGPT é considerado um “killer app”. Em pouco tempo, conquistou mais de 100 milhões de usuários, mas é um killer app, não porque não é uma tecnologia nova, mas sim porque é uma interface simples e acessível que democratizou o acesso à inteligência artificial.
A escala e a operacionalização são as duas peças fundamentais para tornar a tecnologia útil e prática. O fundamental aqui é a curva exponencial, que acumula valor à medida que a tecnologia é aprimorada e usada em vários modelos e linguagens. A inteligência artificial é uma tecnologia que pode ser usada em todos os campos da vida, desde negócios até entretenimento e experiências interativas.
Para Greg, o objetivo do ChatGPT é informar as pessoas e tornar a inteligência artificial acessível e útil para todos.
Vale ressaltar ainda que o foco não é o app ChatGPT em si, mas sim a plataforma para utilização de inteligência artificial para diversas aplicações. Senso de urgência
O que fez a Open AI sair na frente e lançar o ChatGPT antes de outras gigantes tecnológicas foi o seu senso de urgência.
Regulação e confiança
Para que a inteligência artificial seja usada de forma ética e responsável, é importante que a sociedade se adapte e que os formuladores de políticas públicas estejam envolvidos nas conversas. A regulação é transversal. Todos os setores precisam entender e estar inseridos na discussão.
O ChatGPT é usado por pessoas de diferentes áreas para melhorar seus textos, o que mostra como a inteligência artificial pode ampliar o que os humanos podem fazer. No entanto, é importante lembrar que a inteligência artificial não é perfeita e requer confiança para ser usada com segurança. “Queremos construir confiança. É a dor de aprender. Temos um time que olha para esses problemas e estamos tentando tornar a ferramenta mais confiável”.
As pessoas por trás do código
Brockman confessou que ainda não são rápidos o suficiente para resolverem os vieses no ChatGPT, mas que tem consciência que é preciso mais diversidade por trás dos códigos. “Assumimos que há muito a ser melhorado, como retirar os vieses do chatbot e a possibilidade de descentralizar cada vez mais nossa IA para que ela seja amparada em todo um ecossistema ancorado, principalmente, na comunidade”.
O futuro do conteúdo
O conteúdo não é mais “estático”, de forma que você não consiga mais interagir com ele. Estamos claramente nos movendo para um mundo onde ele é “vivo”. Você pode conversar e interagir com ele, criando possibilidades de apoiá-lo.
Humanidade como principal stakeholder
Brockman afirmou várias vezes que a missão da OpenAI é “criar uma IA avançada de forma segura e benéfica para a humanidade”.
Segundo ele, a humanidade é o stakeholder mais importante quando se trata de inteligência artificial. E medir o impacto da tecnologia na sociedade é crucial para garantir que ela seja usada de forma benéfica. O principal erro que pode ocorrer é, justamente, não entender os humanos.
Futuro da inteligência artificial generativa
“Nós estamos criando, praticamente, um novo tipo de internet ou algo muito similar a isso”. A respeito do futuro da inteligência artificial, ele acredita que a tecnologia será capaz de prever muitas coisas, inclusive o que os humanos querem e precisam. Ele acredita que a inteligência artificial será uma tecnologia tão presente quanto o celular e que ela irá transformar todos os campos de nossa vida. Brockman afirmou que é esse é o projeto mais importante, esperançoso e assustador da história humana. Para construir uma relação homem-máquina saudável, ele entende que o mais importante será dominar habilidades de alto nível, além de julgar e saber quando se aprofundar nos detalhes.
Quando perguntado sobre a coisa mais interessante que a IA pode fazer, ele foi rápido na resposta: fazer nossos sonhos virarem realidade e ampliar as habilidades humanas. E sobre o mundo com IA em 2050? Inimaginável! A única certeza é que seu crescimento é exponencial.
Aprendizagem de máquina ou machine learning é o nome dado à capacidade de “treinar” e “ensinar” softwares.
Os programas observam e analisam grandes quantidades de dados, descobrindo neles padrões que dificilmente uma equipe de seres humanos conseguiria identificar — e principalmente na velocidade que fazem isso.
As possibilidades de uso são muitas, variando desde encontrar indícios de câncer em mamografias até recomendar uma série de TV.
Nesse artigo, vamos apresentar essas aplicações práticas e ainda falar mais sobre esse conceito: como funciona, tipos, importância, benefícios, entre outros. Tenha uma excelente leitura!
Leia também sobre: mundo BANI e o que ele muda nas empresas!
O que é machine learning?
O machine learning (ML), ou aprendizado de máquina, é uma das áreas mais importantes da inteligência artificial. Ele consiste em algoritmos que aprendem com a experiência e são capazes de detectar padrões a partir da análise de dados.
Esses dados conseguem orientar os computadores a aprenderem por conta própria e isso faz com que seu desempenho seja sempre aprimorado.
A partir daí, é possível construir modelos analíticos de maneira automatizada, criando sistemas que também estão aptos a tomar decisões com a menor participação de pessoas possível.
Como o machine learning funciona?
O machine learning funciona a partir da obtenção de dados, que são utilizados para identificar padrões e conhecimento. A ideia é imitar a maneira como os humanos aprendem e evoluem a partir disso.
Por meio desses algoritmos, é possível ter uma melhor compreensão dos fatores envolvidos no processo, possibilitando que as máquinas tomem decisões com base no que foi aprendido.
E, com base na sua própria experiência, podem modificar seu comportamento também. Quanto maior for a quantidade de dados e informações disponíveis para o machine learning, melhor serão os resultados.
Vamos imaginar uma situação para exemplificar esse funcionamento. Digamos que alguém digita uma palavra que pode ter dois sentidos, como “banco”, que pode ser o lugar onde se guardam recursos financeiros ou a peça de mobiliário.
O ML consegue identificar quais são as palavras associadas àquela palavra — e, com base nisso, determinar qual delas é a mais certa de acordo com o contexto.
É nessa lógica que os algoritmos conseguem tomar decisões melhores, mais rápidas e confiáveis.
Principais tipos de machine learning
Entendendo como o machine learning funciona, podemos compreender também as suas variações. Entre os tipos de aprendizado, estão:
supervisionado: é aquele que processa dados conhecidos. Nesse caso, o ser humano vai orientar o que é adequado e o que não é;
não-supervisionado: é voltado para dados inexplorados, ajudando a processar grandes quantidades, sem a influência ou a capacidade humana. Cabe a máquina fazer a identificação de padrões e características, encontrando uma lógica;
semi-supervisionado: é a mescla dos dois anteriores. Há um processamento ativo por parte da máquina, mas também há influência humana;
por reforço: aqui temos o ML baseado em tentativa e erro. Ao fazer testes, a máquina aprende quais são as melhores ações a serem tomadas. Isso é interessante quando não há dados rotulados suficientes.
Qual é a importância do machine learning?
O processamento de dados oferecido pelo machine learning tem dado a ele uma importância imensa. É cada vez mais comum vermos empresas usando esse tipo de tecnologia para melhorar e facilitar seus processos.
Inclusive, estamos falando de quase metade das empresas do mundo: segundo dados apurados pela McKinsey em 2018, 46% das empresas já fizeram uso de alguma tecnologia do machine learning.
Por mais que as pessoas possam dar o seu melhor, essa é uma velocidade humanamente impossível. Por isso, seu grande valor está aí: aumentar a produtividade das atividades — seja na vida pessoal ou profissional.
A aprendizagem de máquina é capaz de entregar informações em tempo real a qualquer momento, diferentemente dos indivíduos. Logo, ela aparece como um grande apoio e, sendo assim, com grande importância também.
Quais são os benefícios do machine learning?
Já que falamos da importância dela, vale destacar também os benefícios que o machine learning oferece às empresas. E são muitos. Os principais são:
facilidade na tomada de decisões: os modelos de ML são capazes de tomar decisões mais acertadas com base nos próprios dados que processa;
diminuição dos custos: essa tecnologia reduz a necessidade de mão-de-obra, e ainda torna mais rápida toda a operação. Isso, consequentemente, traz economia de tempo e dinheiro para as empresas;
maior consistência na organização: todos os processos são facilitados, assim como a execução de tarefas que exigiam esforço humano. Os resultados são mais precisos e profissionais;
criação de novos produtos: usando machine learning é possível fazer pesquisas mais amplas e completas para desenvolver novas soluções.
Em suma, o ML oferece uma grande variedade de benefícios — que podem ser aproveitados tanto por empresas quanto por profissionais.
Por isso, é extremamente importante que se compreenda muito bem como esse processamento de dados funciona e como tem ajudado na evolução dos negócios.
Qual é a diferença entre machine learning e deep learning?
Há também outro elemento importante dentro da IA que tem forte relação com o ML: o deep learning. A diferença entre machine learning e deep é a forma como se usa os dados.
Mas antes, vale lembrar que o segundo é um subtipo do primeiro.
Dito isso, o ML pode ser compreendido, como falamos, em todo o uso de algoritmos para entender dados. Já o deep learning (DL) foca apenas em algoritmos para fazer isso, ou seja, não há participação humana.
Também podemos entender o termo deep learning, aprendizagem profunda, como um uso muito maior de redes neurais artificiais.
O machine costuma usar 3 camadas (entrada, escondida e saída). Por outro lado, o deep learning pode passar até de 30 camadas no total.
Isso faz com que o DL também consiga processar dados não estruturados de forma autônoma, como imagens, vídeos e textos.
Em suma, o ML é a base da inteligência artificial sendo usada para processar grandes dados e extrair informações valiosas. Já o deep learning entra como uma parte mais avançada, usando redes neurais para processar dados não estruturados.
10 aplicações práticas do machine learning com exemplos
Finalmente, chegamos a parte mais prática do texto: as aplicações do machine learning. Vamos apresentar 10 usos com exemplos para você entender melhor o quão útil é essa ferramenta nos mais diversos segmentos. Acompanhe!
Saúde
Uma das maiores contribuições que o ML pode nos dar é na área da saúde. Graças a esse recurso, é possível desenvolver ferramentas para diagnosticar uma série de doenças.
Ao fornecer um algoritmo com dados de exames, tais como eletrocardiogramas, tomografias e eletroencefalogramas, a ferramenta pode aprender padrões para interpretar esses documentos.
Cruzando com outros dados, a exemplo de sinais vitais e histórico de saúde, as máquinas conseguem ser extremamente eficazes na previsão do surgimento de determinadas doenças, oferecendo resultados significativos.
Além disso, a técnica do aprendizado de máquina pode ser usada em pesquisas sobre biologia e no desenvolvimento de medicamentos.
Segurança
Computadores também podem ser treinados para detectar comportamentos suspeitos em imagens captadas por câmeras de segurança e elevar o nível de proteção.
Empresas como a IC Realtime e a Boulder AIjá disponibilizam produtos do tipo. Assim, é possível alertar equipes de vigilantes e prevenir ocorrências, diminuindo a dependência da atenção humana.
A tecnologia também se aplica aos scanners de bagagem usados em aeroportos, reduzindo o número de alarmes falsos e detectando ameaças que poderiam ser ignoradas pelos funcionários.
Assim, os passageiros ganham mais segurança e conforto. A detecção de fraudes também é auxiliada por algoritmos de machine learning, que são programados para detectar e bloquear operações suspeitas.
Combate a malwares
O relatório Voice of SecOps da Deep Instinct, descobriu que 86% dos entrevistados acreditam que ferramentas impulsionadas por IA, ML e DL têm um impacto significativo na prevenção de ameaças desconhecidas. Esse é o caso de malwares.
A título de contextualização, vale dizer que malware são programas maliciosos, ou seja, que são desenvolvidos com a intenção de destruir ou danificar um computador.
Segundo outros dados também do Deep Instinct, grande parte desses softwares maliciosos reutilizam código de versões anteriores. A taxa de similaridade fica entre 90% e 98%.
A inteligência artificial pode ser treinada para encontrar padrões e, assim, identificar as potenciais ameaças que estão nos 2% a 10% restantes, mitigando a possibilidade de perdas e prejuízos.
Isso é fundamental para as empresas, principalmente aquelas que fazem uso de dados sensíveis.
Mercado financeiro
A aprendizagem de máquina traz benefícios importantes também ao mercado financeiro, seja na tomada de decisões que os investidores precisam fazer ou na operação das instituições financeiras.
Softwares desse tipo podem ser treinados para, por exemplo, detectar tendências de valorização de ações e, assim, oferecer boas oportunidades de negócio a investidores.
Além disso, a inteligência artificial consegue aprender a avaliar o crédito dos clientes, fazendo a diferença para bancos, financeiras e fintechs.
Outro ganho é que, através da identificação de padrões que o aprendizado de máquina faz, as instituições financeiras podem detectar e prevenir fraudes nas contas dos clientes. Isso dá mais segurança aos bancos e aos clientes.
Marketing e atendimento
Não dá para falar de ML sem falar sobre chatbots, uma das principais ferramentas usadas pelo setor de marketing e atendimento. E eles estão cada vez mais presentes em lojas onlines e sites de serviços.
Com o tempo, a tendência é que esses robôs compreendam com mais precisão as demandas dos consumidores, ajudando a resolver problemas com rapidez e eficiência, reduzindo custos e aumentando a satisfação dos clientes.
Esse é um grande ganho de tempo para a empresa, que não precisa ter uma equipe disponível 24 horas para atender emails ou ligações.
No entanto, esses robôs de conversa podem ir muito além disso, auxiliando em tarefas de pesquisa de mercado — uma maneira rápida, fácil e barata de entender melhor quem são seus clientes — e complementando sua estratégia de marketing.
Isso também ajuda na segmentação de clientes e na identificação de oportunidades de personalização de produtos ou serviços.
Transportes
Há diferentes usos possíveis para machine learning relacionados a transportes. Aplicativos de mapas e GPS são um bom exemplo.
Eles podem deduzir o nível de trânsito de uma via em determinado dia e horário a partir de um histórico de informações e, assim, fornecer caminhos melhores para os usuários.
No entanto, a tecnologia permite ir muito além disso. Segundo uma pesquisa Ernst & Young, os carros autônomos deverão representar 75% das vendas globais em 2035. De 2025 a 2030 o crescimento das vendas saltará de 4% a 41%.
Carros esses com capacidade para tarefas complexas, a exemplo da direção autônoma e até luxos de conforto, como aprender as preferências do motorista para posição do assento e temperatura do ar-condicionado.
Assistentes virtuais
É bastante provável que o seu celular conte com um assistente virtual, seja ele a Siri ou o Google Assistant. Ou que seu computador com sistema Windows conte com a Cortana. Ou, até mesmo, que seu echodot tenha a voz da Alexa.
Essas tecnologias combinam diversos recursos de aprendizagem de máquina, como reconhecer voz, entender a linguagem natural e adquirir hábitos do usuário.
A inteligência artificial faz até mesmo com que eles soem mais humanos e cada vez menos, de fato, artificiais. E o principal propósito é ajudar tarefas individuais das pessoas, tornando o dia a dia dos usuários mais simples e automatizando tarefas.
Por exemplo, pesquisas na internet, compras online, reprodução de música e controle de dispositivos domésticos são os principais usos de quem conta com esse agente de software inteligente.
Governo
O aprendizado de máquina pode ser crucial para agências governamentais, como segurança pública, pois possuem um extenso leque de dados que podem ser extraídos em busca por insights úteis.
A análise de dados a partir dos sensores pode identificar formas inovadoras para melhorar a eficiência, gerando economias significativas.
Além disso, o aprendizado de máquina desempenha um papel importante na detecção precoce de fraudes bem como na redução do roubo de identidade.
No contexto educacional, essa tecnologia permite que as decisões sejam tomadas de forma eficiente por meio da avaliação do risco de evasão ou reprovação, bem como emissão dos relatórios necessários para a tomada de decisões no ensino público.
Pesquisas online
Motores de busca já fazem parte da vida digital há mais de uma década e isso acaba fazendo com que as pessoas esqueçam como eles são complexos. E sim, eles usam machine learning para operar.
O Google, o Bing e outros sites do tipo analisam em qual resultado você clica, quanto tempo você fica em cada site, se você precisa recorrer ou não à segunda página da lista, entre outros fatores.
Estes algoritmos desenvolvidos têm o propósito de identificar com precisão quais páginas respondem melhor às buscas dos usuários, e assim exibi-las nos resultados iniciais.
Tudo isso envolve detectar padrões de uso, uma das funções mais importantes do ML. E no final das contas, a experiência do usuário no navegador se torna cada vez melhor.
Recomendação de conteúdo
Fechando as aplicações do machine learning, não podemos deixar de falar sobre a recomendação de conteúdo. Praticamente toda loja online ou site de conteúdo tem, hoje, um sistema que recomenda filmes, séries, músicas, entre outros.
Esses softwares usam aprendizagem de máquina para observar o comportamento dos usuários e consumidores e detectar padrões. A Netflix, por exemplo, divide seus espectadores em mais de 2 mil grupos diferentes, com sugestões ajustadas para cada.
Os algoritmos são capazes de analisar grandes massas de dados para prever se um usuário gostaria de comprar ou mesmo de assistir a um conteúdo, fazendo com que a empresa ofereça recomendações personalizadas e muito mais direcionadas.
O resultado final é uma experiência personalizada e relevante que constrói confiança e ao mesmo tempo diminui a insatisfação.
Qual o futuro para o machine learning?
As tecnologias de aprendizagem de máquina estão evoluindo em um ritmo acelerado justamente porque tem trazido uma série de melhorias nas esferas da sociedade, seja no particular como no coletivo.
No futuro, a expectativa é que a aprendizagem de máquina se torne ainda mais importante no cotidiano e principalmente no mercado.
A melhor maneira de mostrar isso talvez seja em números: o tamanho desse mercado deve crescer de US$ 21,17 bilhões em 2022 para US$ 209,91 bilhões em 2029, segundo o Fortune Business Insights.
Espera-se que o mercado global ganhe força devido aos avanços conjuntos também com o deep learning, que é a aprendizagem profunda, uma área também do ML.
Além disso, diversas organizações estão aprimorando seus recursos relacionados à Inteligência Artificial para entregar inovações. E isso deve, igualmente, impulsionar o crescimento do mercado de ML em todas as indústrias e regiões.
Existe algum perigo com o machine learning?
Diferentemente da crença popular em que se imagina que as máquinas vão dominar o mundo, os perigos do machine learning são muito mais sutis. E isso também vai depender muito do uso que o ser humano emprega a tecnologia.
Um dos principais exemplos disso é o uso de bots ou robôs para manipular imagens ou textos e, assim, impactar a opinião de pessoas de forma negativa e a favor de um interesse privado.
Já outro também forte risco, principalmente no setor empresarial ou governamental, é o desenvolvimento de algoritmos treinados com repertórios preconceituosos, por exemplo, em relação ao reconhecimento facial.
Tudo isso mostra que é preciso ter cuidado com o uso da tecnologia e as intenções de quem está por trás dela. Ou seja, é importante considerar o contexto em que a máquina está inserida para evitar problemas graves.
Mas, apesar dos riscos que podem existir, machine learning é uma tecnologia extremamente útil e com potencial de trazer enormes ganhos — se bem aplicada.
Conclusão
O machine learning tira proveito da grande capacidade computacional que temos disponível nos dias atuais para fornecer soluções cada vez mais apuradas e eficientes.
Estamos falando de ganhos na saúde, no governo, nos transportes, no mercado financeiro, no marketing e em mais diversos outros setores.
Por isso, saber explorar seus potenciais pode ser o diferencial para o sucesso da sua carreira ou do seu negócio. E se você é um lidar, dominar o conhecimento sobre o ML é uma tarefa ainda mais crucial.
O Leading The Future é um programa de desenvolvimento para líderes atuais e futuros, que querem protagonizar a transformação e ter sucesso diante dos novos contextos de mundo e de mercado. Aproveite para conhecer e fazer parte da mudança!
A mensagem principal do primeiro dia de SXSW é: tecnologia a serviço da humanização. Em diversos momentos diferentes, os maiores autores de inovação, empreendedores e executivos reforçaram a mensagem do papel e poder humano em relação a tecnologia.
Na trilha de futuro da força de trabalho, a humanização se destacou pelas discussões de diversidade e inclusão que vão além do óbvio.
Uma das discussões mais relevantes sobre o acesso de pessoas com necessidades especiais, foi acerca da maneira como enxergamos a tecnologia. Precisamos para de olhar as tecnologias como criadoras de “consertos” e passar a olhá-las como habilitadoras de potenciais que próprias pessoas se sintam confortáveis em alcançar. Nosso foco não deveria estar em desenvolver e “normalizar” pessoas e sim em cocriar valor e ideias a partir da diversidade de visões de mundo, percepções e características. As pessoas a quem se destinam essas criações precisam ser incluídas na construção das soluções a elas destinadas, e não apenas usuárias de algo desenvolvido por outros.
Com tanta presença de tecnologia, mais do que nunca, as organizações do futuro precisam ser human-centric designed (em tradução livre: desenhadas com o ser humano no centro). Já não existe mais uma organização desenhar papéis e responsabilidades específicos, e muito menos comportamentos esperados de seres humanos. A flexibilidade, co-construção e escuta ativa passam a ter um papel cada vez mais relevante. Falando nisso, a escolha entre as novas formas de trabalhar, como remoto, hibrido e presencial estarão cada vez mais nas mãos dos funcionários, e não da empresa. A empresa estará a serviço das escolher e preferências de seus colaboradores.
Outra palestra que trouxe a humanização no design foi a de Josh D’Amaro, Chairman de Experiences & Products da Disney, que abordou seu storytelling centrado em encantar e gerar memorias afetivas em seus clientes, e em como as novas tecnologias tem habilitado essa entrega de valor. Foram demonstradas soluções como robótica e hologramas em um nível de qualidade marcante, encantando toda a plateia.
Problemas relevantes além da inclusão foram debatidos, como a agricultura na África. O continente ainda não e autossustentável em alimentos, mas possui potencial de alimentar todo o mundo. Startups de rastreamento e monitoramento de equipamentos, de conexão entre fazendeiros e maquinário e até mesmo de educação tem se destacado como parte da resolução destes problemas, mas necessitam de apoio, tração e mais investimentos para escala.
Questões intergeracionais foram tema da casa Dell de experiências, abordando o novo normal do trabalho e o valor que novas gerações dão à autonomia, experiências e propósito. Culturas de comando e controle não terão mais atratividade para as novas gerações. Assim, vemos que tratar adultos como adultos nunca foi tão relevante.
Fundador da Open AI, empresa responsável pelo Chat GPT, Greg Brockman veio quebrar a crença de que a inteligência artificial serve para automatizar o trabalho físico. Segundo ele, grande parte do trabalho memorável que a IA vem desenvolvendo é relacionado à atuação cognitiva, como a resolução de problemas e a composição de músicas e poemas. Porém, ainda estamos distantes de automatizar um ser humano inteiro ou um trabalho inteiro.
De toda forma, precisamos como humanidade compreender quais os ambientes de maior geração de valor da IA e integrá-los na sociedade para redefinir o papel dos humanos. Certamente o futuro será ainda mais interessante e transformacional para a inteligência artificial generativa.
Grandes produções audiovisuais já tentaram retratar o futuro do trabalho no Brasil e no mundo de alguma forma.
Nelas, em sua maioria com a temática de ficção científica, a tecnologia e a inteligência artificial são comumente tratadas como vilões.
Será mesmo que os robôs tomarão o lugar dos humanos, que sofrerão com o desemprego?
A pergunta pode até fazer sentido em alguma medida, mas as tendências de trabalho para o futuro apontam para outra consequência que não a falta de emprego.
O que podemos esperar do mercado em alguns anos? Como vai ser o futuro do trabalho?
Fizemos algumas considerações a seguir, confira!
O que esperar do futuro do trabalho?
A sociedade como um todo vem vivenciando a transformação digital em diversos aspectos. As relações pessoais, consumeristas e de trabalho se pautam majoritariamente pelas conexões viabilizadas pela tecnologia.
E como vai ser o futuro do trabalho? O mercado já aponta para a mesma direção, com a integração cada vez maior da tecnologia no exercício das atividades.
A grande diferença é que as máquinas, ao ocupar certas posições da mão de obra, assumem tarefas que não dependem da consciência e valoração do ser humano.
Em outras palavras, veremos uma adaptação das atividades para que os trabalhadores humanos dividam o espaço com a tecnologia.
Enquanto algumas ocupações são automatizadas, outras continuam precisando da avaliação estratégica de um profissional humano.
Na prática, podemos imaginar que o mercado de trabalho do futuro terá a tecnologia e os robôs como assistentes dos seres humanos na hora da tomada de decisões.
Diante disso, você já deve estar imaginando: qual será o futuro do trabalho no Brasil? E no mundo?
A seguir, apontamos algumas tendências para ficar de olho!
Futuro do trabalho: 10 tendências para ficar de olho
Antes de saber como se preparar para o futuro do trabalho, é preciso conhecer o que vem por aí.
Será que você está pronto ou será preciso buscar novas capacitações para se adequar? Confira a seguir as tendências de trabalho para o futuro!
Uso de habilidades humanas junto à tecnologia
A primeira e mais evidente tendência do futuro do mercado de trabalho é a parceria entre tecnologia e humanos.
Interpretação, escuta ativa, resolução de problemas e comunicação são exemplos de habilidades sociocomportamentais que a tecnologia não possui.
Ao mesmo tempo, ela pode assumir tarefas repetitivas e rotineiras para deixar os profissionais voltados às atividades estratégicas.
Para que isso ocorra, é preciso desenvolver treinamentos para que eles consigam assumir essas novas funções.
A atração de talentos acontecerá por benefícios
Flexibilidade no trabalho, cuidados com saúde física ou mental, boa remuneração. Essa é a trinca perfeita para atrair talentos no mercado de trabalho do futuro.
Um levantamento da Gartner abordou os maiores desafios na atração e no engajamento de talentos para 2022.
Um resultado chama a atenção: 73% dos entrevistados valorizam mais as empresas que oferecem programas relacionados ao bem-estar mental ou emocional.
Para 85%, é muito importante que a organização os enxergue como pessoas, e não como funcionários.
E isso nos leva a outra tendência de trabalho para o futuro: o trabalho por propósito.
Trabalho por propósito
Uma organização que oferece apenas um bom salário para um profissional certamente não conseguirá os melhores talentos.
Estamos diante de gerações que não se contentam com o salário. Além dos benefícios, que já pontuamos, é fundamental que as empresas tenham propósitos em comum com seus colaboradores.
Em outras palavras, as equipes passarão a se engajar por causa, e não por valor. E a responsabilidade social corporativa será muito valorizada.
Foco em soft skills
Quando a tecnologia assume a burocracia na rotina do trabalho, resta aos profissionais fazer valer as habilidades exclusivamente humanas.
Neste contexto, as soft skills ganham ainda mais importância.
A autogestão, por exemplo, é uma tendência para o futuro do trabalho e é essencial em modelos de gestão horizontais.
Além dela, há outras habilidades socioemocionais que são imprescindíveis para um novo mercado, como por exemplo a comunicação, o foco na solução de problemas e a colaboração.
A carreira não é mais linear
No mercado de trabalho do futuro, não veremos a linearidade na carreira, em que o currículo segue uma lógica de experiências acadêmicas e profissionais de pequenas a grandes empresas.
A valorização atual está na experiência e no propósito, nos sucessos e fracassos.
A busca por profissionais criativos e inovadores, que tenham experiências fora do trabalho que contribuem para a resolução de demandas profissionais, está em alta.
Novo conceito de estabilidade
Em pouco tempo, será um desafio encontrar pessoas que estão há décadas em uma única empresa.
Estamos diante de uma geração que não deseja necessariamente subir na pirâmide corporativa. Para ela, importa mais o potencial de empregabilidade, e não o emprego em si.
Com isso, o networking ganha ainda maior importância, uma vez que a busca por trabalhos de curto prazo e sob demanda será a tônica.
Qualificação por EAD
A educação a distância vem ganhando terreno com o desenvolvimento das plataformas, e isso tende a continuar.
Os profissionais buscam mais qualificação, e os cursos EAD são grandes aliados neste processo, pois permite maior flexibilidade.
Eles são, inclusive, utilizados como recursos de treinamento interno pelas empresas.
Debates sobre semana de 4 dias
Some o trabalho por propósito, o desejo de flexibilidade e a atração por benefícios. Em comum, essas tendências de trabalho para o futuro têm o foco na pessoa, certo?
Considerando isso, se pensarmos na jornada laboral, como vai ser o futuro do trabalho?
Existem discussões em diversos países sobre a semana de trabalho de quatro dias, pois isso traz benefícios para a saúde mental e física, e não prejudica a produtividade.
Ambientes remotos produtivos
O trabalho remoto foi necessário para manter as empresas em atividade durante a pandemia e se consolidou em todos os mercados.
Muitos escritórios tradicionais já não existem mais, pois virtualizaram suas operações.
Esta tendência continuará nos próximos anos, e o foco será tornar os ambientes remotos mais produtivos.
Como apontamos, ter horários e ambientes flexíveis é fundamental para atrair talentos.
Uma pesquisa realizada pela consultoria Mercer apontou que 74% dos profissionais entrevistados acreditam que as empresas onde atuam teriam mais sucesso se elas optassem pelo teletrabalho ou modelo semipresencial.
Para que elas sejam produtivas, será preciso escolher boas ferramentas de colaboração e engajamento de equipes, de modo que os ambientes se adaptem às necessidades das pessoas.
Escritórios multigeracionais vão se popularizar
Por fim, a última tendência para o futuro do trabalho são os escritórios multigeracionais.
O “Estudo Etarismo”, da Ernest & Young feito em parceria com a plataforma Maturi, mostrou que teremos, pela primeira vez, quatro gerações ao mesmo tempo no mercado.
Até 2040, a previsão é de que tenhamos 57% da força de trabalho no país com mais de 45 anos.
O benefício de ter organizações multigeracionais é a troca de valores e experiências.
A importância de ser um profissional preparado para o futuro
A revolução digital está em curso. Estamos no chamado mundo VUCA, em que a volatilidade, a incerteza, a complexidade e a ambiguidade atingem todas as áreas empresariais.
Por isso, os profissionais devem estar dispostos e preparados a aceitar mudanças na rotina, considerando as tendências para o futuro do trabalho.
Isso é fundamental para se manter no topo do mercado e servir de referência e inspiração para os demais profissionais.
Alinhar-se com a ciência e a tecnologia é se capacitar para utilizá-las, e é exatamente o que grandes líderes fazem.
Com participação em cursos, programas, fóruns e outros eventos, são profissionais que discutem o impacto dessas transformações e estudam o mercado de trabalho do futuro para estarem prontos para a mudança de mindset quando ela for necessária.
Como se preparar para o futuro do trabalho?
As tendências para o futuro do trabalho se relacionam diretamente com a integração da tecnologia nas organizações.
As inovações impactam em todas as áreas, desde a logística até o relacionamento com o cliente. A mudança é rápida, o que demanda um “jogo de cintura” maior de todos os envolvidos.
Neste contexto, o papel do líder para conduzir as transformações e a capacitação das equipes é fundamental. Diante desse desafio, o mais importante é entender quais serão as habilidades necessárias.
O relatório Future of Jobs de 2020, do Fórum Mundial The World Economic Forum (WEF), divulgou as principais habilidades do futuro que um bom profissional deve desenvolver para acompanhar as mudanças:
liderança;
resiliência;
flexibilidade cognitiva;
inteligência emocional;
resolução de problemas;
pensamento analítico e inovação;
tolerância ao estresse e flexibilidade;
criatividade, persuasão e negociação.
Se o profissional compreende a importância do desenvolvimento dessas habilidades e busca se capacitar nelas, ele traz muitos benefícios à sua organização.
Afinal, se tornou um talento mais qualificado em relação ao mercado de trabalho do futuro. Mas os desafios ainda existem e precisam ser enfrentados!
Quais são os principais desafios para o futuro do trabalho?
Qual será o futuro do trabalho no Brasil?
Como vimos até o momento, teremos escritórios multigeracionais, trabalho por propósito, e a tecnologia atuando como parceira dos profissionais.
A automação, embora seja fundamental, não exclui a interação humana, essencial em muitos momentos.
Por mais que a inteligência artificial consiga gerar diagnósticos, ainda não é capaz de interagir com os consumidores. Por isso, as soft skills se tornaram tão fundamentais.
Mesmo vislumbrando um sucesso considerável dessa parceria no mercado de trabalho do futuro, não podemos fechar os olhos para os desafios que ela traz.
Pontuamos algumas questões a seguir que todo profissional deve se atentar.
Privacidade
Empresas, clientes e demais partes interessadas estão multiconectadas. A coleta e o tratamento de dados ocorrem a todo o momento, e é preciso ter muita atenção à privacidade das informações.
A tecnologia trouxe muitas facilidades, mas um grande desafio em relação à segurança dos dados, especialmente em um contexto em que se deve estar em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
Por isso, é importante que fique claro a imensa responsabilidade de quem tem o controle sobre essas informações.
Erros e propósitos da inteligência artificial
Se por um lado a inteligência artificial aparece como uma das tendências inovadoras do mercado, por outro ela pode ser desenvolvida de modo a causar danos e prejuízos à sociedade.
Para saber como se preparar para o futuro do trabalho neste aspecto, o profissional deve entender que a tecnologia também é falha.
Já há discussões sobre possíveis limites para o uso da inteligência artificial em alguns contextos, como vemos com frequência os debates sobre o Chat GPT.
Além disso, não se pode fechar os olhos para os vieses discriminatórios que a IA traz por serem programadas por humanos.
É o que demonstra reportagem da Exame, que aponta o levantamento da Rede de Observatório da Segurança sobre as prisões feitas por meio de reconhecimento facial.
Quase a totalidade das ocorrências envolviam pessoas negras, sendo que algumas sequer tinham passagem pela polícia e nem sabiam como integravam o banco de dados.
Esses são exemplos claros de como a tecnologia não pode ser utilizada livremente sem ampla problematização.
Senso humano
Por fim, o último grande desafio que podemos apontar sobre as tendências para o futuro do trabalho é o senso humano.
É de conhecimento geral que a tecnologia afeta todas as nossas escolhas e relações. Mas as máquinas não contemplam certas habilidades, como a inteligência emocional e o pensamento crítico.
Diante disso, o desafio é fazer com que os indivíduos entendam a importância da sensibilidade humana para o futuro do mercado de trabalho no Brasil e no mundo.
Afinal, eles continuarão sendo fundamentais para interpretar as ações das ferramentas e transformá-las em boas decisões.
Conclusão
O futuro do trabalho é tecnológico, com as habilidades sociocomportamentais ganhando maior destaque.
As tendências apontam para ambientes corporativos mais saudáveis, focados em pessoas, e que adotam modelo híbrido ou remoto.
Os profissionais também se apresentam de outra maneira, pois precisam desenvolver o lado criativo e inovador.
Tudo isso é resultado de um mundo em constante mudança que, além de VUCA, é também BANI (frágil, ansioso, não-linear e incompreensível).
Confira os especialistas presentes no SXSW 2023, que acontece de 10 a 19 de março.
Falta pouco para começar o maior festival de criatividade, tecnologia e inovação do mundo, o South By Southwest (SXSW ou South by para os íntimos). Em sua 11ª edição, o SXSW traz como proposta principal apresentar uma nova abordagem sobre as transformações para o futuro que já está acontecendo, com um olhar estratégico para questões ESG. Além disso, Inteligência Artificial, ChatGPT, mudanças climáticas e representatividade no universo gamer são alguns dos temas discutidos em Austin, Texas, entre 10 e 19 de março.
Com o lema de superar a FOMO (fear of missing out) para dar lugar à JOMO (joy of missing out), oito pessoas do ecossistema da SU Brazil vão contar no blog e nas redes sociais (LinkedIn e Instagram) o que acontece de mais relevante dentro do SXSW. O evento já contou em edições anteriores com a presença de nomes como Mark Zuckenberg, Elon Musk, Barack Obama, Dolly Paltron e Lady Gaga.
Em 2023, estão confirmados palestrantes como Kyle Vogt, cofundador da Twitch, Dan Schulman, presidente e CEO do PayPal, e Ginni Rometty, CEO da IBM. As atrizes Kristen Bell e Tilda Swinton também marcarão presença. Tradição do SXSW, a futurista Amy Webb lançará mais uma vez seu report de tech trends com exclusividade para o festival.
Abaixo, conheça um pouco mais sobre os correspondentes SU Brazil:
Reynaldo Gama CEO da SU Brazil, Reynaldo é apaixonado por inovação. No blog, compartilhará suas ideias sobre as tendências dos negócios, futuro e novas abordagens para a inovação.
Poliana Abreu Poliana é Head da SU Brazil. Com sólido background em sustentabilidade, Poliana é apaixonada por questões ESG, assunto que vai procurar divulgar também. Além disso, Poliana é movida por educação e lifelong learning, temas que chamarão sua atenção no festival.
Carla Tieppo Além de trazer seus insights poderosos sobre neurociência para o blog e as redes da SU Brazil, Carla será uma das brasileiras que comporá o line-up do SXSW. A neurocientista comanda na quinta-feira 16, às 10h (horário local), o painel “Paris Olympic Games, a Neuroscience Experiment”. Junto a ela estarão Christiane Pelajo, jornalista e fundadora da Chris Pelajo Produções e Natasha de Caiado Castro, CEO da Wish International Events Management.
Letícia Setembro Futurista, Leticia Setembro vai compartilhar por aqui tudo o que há de mais novo em tendências e futuro. Apaixonada por inovação, também traz suas análises sobre o impacto das novas tecnologias
Glaucia Guarcello Glaucia é CIO (Chief Innovation Officer) da Deloitte Brasil e professora convidada de inovação corporativa da Singularity University. Recentemente apontada pela revista Época NEGÓCIOS como uma das mulheres mais importantes da inovação no Brasil, as conversas que Glaucia vai trazer por aqui girarão ao redor desta temática.
Eduardo Ibrahim Eduardo Ibrahim é expert em economia exponencial pela Singularity e um verdadeiro apaixonado pelo impacto das tecnologias exponenciais na economia. Frequentador de festivais de inovação e de contracultura, como o Burning Man, Eduardo provocará a reflexão de temas relevantes de contracultura e mudanças de paradigmas econômicos.
Renan Hannouche Renan é apaixonado por disrupção e inovação. Ele tem um olhar intenso para os diálogos improváveis e as novas tecnologias e vai compartilhar algumas de suas ideias e insights em inovação e disrupção.
Dante Freitas Na visão de Dante, a resposta para o futuro está na junção de pessoas e máquinas. Criador da teoria “humanware”, tem um olhar cuidadoso para o papel humano em um mundo liderado por máquinas. Como fã das conexões singulares, Dante vai falar aqui sobre tecnologias, humanidades e suas convergências.
Agora que você conhece nossos correspondentes, não deixe de incluí-los em seu radar!
Acompanhe o blog e as redes da SU Brazil para a cobertura completa (e exponencial) do SXSW.
Artigo escrito por Roberta Figliolino, coordenadora de Conteúdo da HSM e SingularityU Brazil
Mulheres desempenham papéis importantes na inovação tecnológica e ajudam a criar um futuro mais inclusivo e equitativo.
Você sabe o que a comunicação wireless, o filtro de café e o COBOL (primeira linguagem de programação complexa) têm em comum? Todas essas criações foram feitas por mulheres.
Com certeza, pensar “fora da caixa” foi o que as guiou para a inovação e a criatividade em diversas áreas, incluindo a arte, a invenção e a tecnologia. O filtro de café foi criado por uma mãe e dona de casa, Melitta Bentz, no fim do século XIX. A atriz Hedy Lamar foi responsável pela invenção da comunicação sem fio, que teve o objetivo de despistar radares durante a segunda guerra mundial – resultando numa série de tecnologias usadas em protocolos como Bluetooth e Wi-Fi. Já Grace Hopper foi quem criou o primeiro compilador de programação, tendo papel fundamental no desenvolvimento de linguagens de programação modernas, como o já citado COBOL.
A presença das mulheres na tecnologia sempre foi essencial para a economia e o desenvolvimento social, mas ainda falta espaço. Ao deixar de fora mulheres da economia digital, países de baixa renda, como o Brasil, perderam US$ 1 trilhão do PIB, segundo dados da ONU Mulheres trazidos na Newsletter do veículo The Shift em 07/03. Por mais que haja uma alta demanda por profissionais do setor de tecnologia, apenas 37% das vagas hoje são ocupadas por mulheres, como apontado pela Brasscom.
No entanto, apesar de um longo caminho a ser percorrido, é importante destacar que a presença feminina na tecnologia está aumentando — e a Singularity University é um exemplo disso. A universidade conta com uma equipe de especialistas que inclui diversas mulheres em posições de destaque. Essas mulheres são líderes em suas áreas e estão fazendo contribuições significativas para a inovação tecnológica, além de incentivar outras mulheres a fazer parte deste movimento de mudança.
Pioneira na aplicação da neurociência em organizações no Brasil, Carla Tieppo é expert em Neurociência na SingularityU Brazil. Tem vasta experiência como professora, pesquisadora e consultora em empresas de diversos setores. Carla já foi responsável por gerar a mudança de mindset de líderes de grandes empresas no Brasil e no mundo, como Petrobras, AMBEV, Braskem, Suzano, Novartis e entre outras. Cientista premiada, também leva o conteúdo neurocientífico de maneira acessível. Seu trabalho é um exemplo de como a tecnologia e a neurociência podem ser combinadas para promover soluções inovadoras e inclusivas para o mercado e a sociedade em geral.
Realizando o sonho de muitas meninas que cresceram olhando para o céu, Yvonne Cagle viu a Terra de longe quando foi a primeira astronauta negra a pilotar uma nave espacial. Com formação em Medicina pela Universidade de Washington e um PhD em Medicina Aeroespacial pela Universidade de Stanford, é uma astronauta, médica e defensora dos direitos humanos. Yvonne é expert tanto em espaço quanto em medicina na Singularity University, e tem uma vasta experiência em liderança, pesquisa e inovação. Ela é uma voz ativa na defesa da igualdade de oportunidades e na promoção de um futuro sustentável e inclusivo para todos.
Recentemente, Anne Connelly se uniu ao escritor queniano Chief Nyamweya para criar a série transmídia “TRUSTE”, que conta com uma revista em quadrinhos, uma animação e uma coleção de NFTs que traz uma visão de um país africano fictício. Esta visão é fundada em confiança, sustentabilidade e liberdade. Anne é ativa na comunidade internacional de blockchain e atua como expert em Blockchain na Singularity University. Sua relação de proximidade com o continente africano vem desde que trabalhou como membro do conselho de direção da Médicos Sem Fronteiras Canadá na República Centro-Africana e na República Democrática do Congo. Anne é uma defensora da igualdade de gênero na tecnologia e acredita que o blockchain pode transformar a vida de pessoas em economias emergentes.
Jaya Baloo é uma das principais especialistas em segurança cibernética do mundo. “Ninguém se sente livre online, a menos que você proteja sua segurança, privacidade e liberdade de expressão”, acredita a expert. Com um diploma de bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de Amsterdã, Jaya é Chief Information Security Officer (CISO) na Avast, uma empresa líder em soluções de segurança digital. É professora em diversas instituições de ensino, incluindo a Singularity University. Jaya é também uma grande ativista na defesa da privacidade digital é o papel crítico da segurança cibernética na proteção da liberdade e dos direitos humanos.
Tiffany J. Vora é uma especialista em biologia sintética e sua aplicação na resolução de problemas globais. Ela defende a inclusão da diversidade na tecnologia e trabalha para promover a ética e a responsabilidade na aplicação da biologia sintética para o bem comum. Ela se dedica ativamente a amplificar o impacto das mulheres em STEM (sigla em inglês para ciências, tecnologia, engenharia e matemática).
Seja nos laboratórios, nas salas de aula ou nas organizações, a presença feminina na tecnologia está crescendo. As mulheres na Singularity University e em outras organizações desempenham papéis importantes no acesso à informação e inovação tecnológica, ajudando a criar um futuro mais inclusivo e equitativo. O caminho é longo e ainda há muito trabalho a ser feito para promover a igualdade de gênero na tecnologia, mas essas exímias mulheres representam um importante passo na direção certa.
A visão computacional é uma tecnologia em constante evolução que tem sido amplamente utilizada em diversos setores da sociedade, incluindo indústria, saúde, agricultura e muito mais.
Ela permite que as máquinas “vejam” e interpretem informações visuais, fornecendo insights precisos e eficientes para melhorar a tomada de decisão.
Neste texto, vamos explorar o que é a visão computacional, como ela funciona e as muitas aplicações que temos hoje. Boa leitura!
O que é visão computacional e para que serve?
A visão computacional é uma área da computação que se concentra na imitação da capacidade de visão humana por meio de algoritmos e tecnologias de computação.
Trata-se da capacidade de as máquinas “verem” e compreenderem o mundo ao seu redor, extraindo informações importantes sobre o cenário analisado.
Ou seja, a visão computacional é uma área interdisciplinar que combina teoria, técnicas e aplicações da computação, estatística, álgebra linear, aprendizado de máquina, inteligência artificial, física e neurociência.
Por isso, ela tem muitos usos e aplicações em uma ampla gama de campos, incluindo robótica, análise de imagens médicas, reconhecimento de objetos e faces, segurança cibernética, análise de vídeo e inteligência artificial.
Qual é a importância da visão computacional?
Como vimos, esse campo da computação se concentra em desenvolver algoritmos e técnicas para processar, analisar e interpretar imagens digitais.
É uma área de pesquisa que envolve várias disciplinas, incluindo computação gráfica, aprendizado de máquina, processamento de sinal e teoria da computação.
A importância da visão computacional, portanto, deriva do fato de que se trata de uma tecnologia ampla e abrange várias áreas da sociedade.
Áreas que utilizam a visão computacional
Na robótica, por exemplo, a tecnologia permite que robôs realizem tarefas baseadas em visão de forma autônoma.
Por outro lado, na indústria ela pode ser utilizada para automatizar processos de inspeção, controle de qualidade e monitoramento de produção.
O setor da saúde também tem um impacto positivo com a visão computacional, pois a tecnologia pode ser utilizada na medicina para ajudar na detecção de doenças, na análise de imagens médicas e no planejamento de cirurgias.
Também é possível utilizar a visão computacional em sistemas de vigilância e reconhecimento de rosto para fins de segurança pública.
Por fim, ela também pode trazer avanços para a área do entretenimento ao ser aplicada em jogos, filmes e animações para gerar imagens realistas e efeitos visuais mais convincentes.
Os impactos da visão computacional e a transformação digital
A tecnologia de visão computacional é uma ferramenta transformadora, e tem desempenhado um papel crucial na evolução da indústria para a chamada Indústria 4.0.
Desde o setor alimentício, passando pelo têxtil, automotivo e até mesmo na saúde, a indústria tem adotado sistemas inteligentes e altamente capacitados para ampliar as possibilidades deste campo da computação.
Isto é, trata-se de um tecnologia utilizada para complementar o trabalho humano, fornecendo precisão e eficiência na detecção de padrões e na identificação de falhas que poderiam ser facilmente ignoradas.
Ela também contribui para a digitalização dos processos, o que aumenta a eficiência e cria oportunidades para o desenvolvimento de novas tecnologias que ajudam a otimizar a produção e a reduzir perdas.
Ou seja, a visão computacional é fundamental para a transformação digital da indústria, pois traz benefícios como a redução de custos, o aprimoramento de processos e uma vantagem competitiva em setores selecionados.
Etapas da visão computacional
A visão computacional geralmente segue quatro etapas principais: a aquisição, o processamento de imagens, a análise de imagens e o reconhecimento de padrões.
Essas quatro etapas formam a base deste campo da computação e são amplamente utilizadas em uma variedade de aplicações, incluindo robótica, vigilância, automação industrial, entre outras.
Confira, em detalhes, mais sobre cada uma delas para entender melhor:
Aquisição
A etapa de aquisição de imagem é o primeiro passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais.
Nesta etapa, a imagem é capturada e fornecida ao sistema de visão computacional.
A imagem pode ser obtida a partir de várias fontes, incluindo câmeras, scanners, sensores, entre outros.
O pré-processamento da imagem é importante para garantir que a imagem seja clara e nítida, sem distorções ou falhas, para que possa ser corretamente analisada pelo sistema.
Isso inclui ajustes de brilho, contraste e correção de distorções.
Além disso, a imagem pode ser convertida para um formato apropriado para análise, como uma representação de pixels.
Processamento de imagens
O processamento de imagem é o segundo passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais.
Nessa etapa, a imagem capturada é analisada e transformada em informações úteis que podem ser utilizadas para tomar decisões ou realizar ações.
O processamento de imagem envolve várias técnicas, incluindo filtragem, segmentação, extração de características e análise de formas.
A filtragem é usada para remover ruídos e melhorar a qualidade da imagem.
Já a segmentação é usada para separar diferentes partes da imagem e identificar objetos de interesse. A extração de características é usada para destacar aspectos específicos da imagem, como formas, cores e texturas.
Análise de imagens
O terceiro passo na imitação da percepção visual humana por meio de sistemas computacionais é a análise de imagens.
A análise de imagem pode incluir técnicas como classificação de objetos, detecção de movimento, reconhecimento de formas, detecção de bordas e análise de textura.
Por outro lado, a classificação de objetos é usada para identificar e categorizar objetos na imagem.
A detecção de movimento é utilizada para rastrear objetos em movimento e identificar mudanças na cena.
O reconhecimento de formas é usado para identificar formas específicas na imagem, como círculos, retângulos ou outras formas geométricas.
A detecção de bordas é usada para identificar limites ou bordas entre objetos na imagem.
Por fim, a análise de textura é utilizada para reconhecer padrões de textura na imagem, como por exemplo o tipo de tecido em uma roupa.
Reconhecimento de padrões
Por fim, a última etapa da visão computacional é o reconhecimento de padrões.
Nessa etapa, os resultados da análise de imagem são utilizados para identificar objetos, formas, texturas, cores e outros elementos na imagem.
O objetivo do reconhecimento de padrões é transformar a informação capturada pela imagem em conhecimento útil que possa ser utilizado pelas pessoas para tomar decisões.
Mas é importante notar que o reconhecimento de padrões só é alcançado por meio da aplicação de algoritmos e técnicas de machine learning, tais como o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado, o aprendizado por reforço e outros.
Estes algoritmos devem ser treinados com bases de dados de imagens etiquetadas previamente para serem capazes de reconhecer padrões e classificar objetos.
A etapa de reconhecimento de padrões é crucial para aplicações como vigilância, segurança, fabricação, saúde e outros, pois permite a identificação de objetos, pessoas, situações e eventos específicos na imagem, o que é fundamental para o processo de tomada de decisões automatizadas.
4 aplicações da visão computacional
Veja a seguir algumas aplicações desta tecnologia:
Prevenção de acidentes
A visão computacional pode ser utilizada para a prevenção de acidentes ao detectar potenciais perigos e alertar os usuários para que tomem medidas preventivas.
Veja a seguir algumas das principais aplicações dessa tecnologia para prevenir acidentes:
Monitoramento de segurança em indústrias: câmeras equipadas com a tecnologia podem ser instaladas em fábricas e outros ambientes industriais para detectar condições perigosas, tais como objetos em queda ou pessoas entrando em áreas restritas;
Monitoramento de equipamentos: como máquinas e motores, e identificar sinais de falha antes que eles resultem em acidentes.
Prevenção de acidentes de trânsito: câmeras equipadas com a tecnologia podem ser instaladas em veículos para detectar condições de tráfego perigosas, tais como veículos ou pedestres em colisão, e alertar o motorista para tomar medidas preventivas;
Prevenção de incêndios: é possível instalar câmeras com a tecnologia em edifícios para monitorar condições perigosas, tais como fogo, fumaça ou chamas, e alertar os usuários para que tomem medidas preventivas.
Inspeção
Este campo da computação pode ser usado para inspeção em vários setores, incluindo a indústria automotiva, alimentícia, têxtil, entre outros.
O objetivo da inspeção utilizando a tecnologia é detectar problemas ou anomalias em produtos ou processos de produção, de forma mais precisa e eficiente do que o processo manual.
Na inspeção, as imagens das peças ou produtos são capturadas por uma câmera e processadas por um algoritmo de visão computacional.
O algoritmo é treinado para detectar características específicas, como padrões de cor, formas, tamanhos, entre outros.
Com base nesses dados, o algoritmo é capaz de identificar problemas ou anomalias que podem ter passado despercebidos durante a inspeção manual.
Isso permite um processo de inspeção em alta velocidade, o que é impossível com a inspeção manual, o que resulta em uma melhoria significativa na eficiência e precisão da inspeção, reduzindo o risco de recall ou descarte de produtos.
Saúde
A utilização desta tecnologia na saúde pode melhorar significativamente a precisão e eficiência dos diagnósticos e tratamentos, além de ajudar a preservar a saúde dos pacientes ao longo do tempo.
Veja a seguir algumas das aplicações deste campo da computação na área da saúde:
Diagnóstico: através da análise de imagens médicas, tais como radiografias, tomografias, ecografias e outras para identificar padrões e sinais de doenças, bem como para auxiliar no planejamento de tratamentos;
Monitoramento: para acompanhar pacientes com doenças crônicas, como diabetes e pressão arterial, a fim de detectar precocemente sinais de piora e tomar medidas preventivas;
Tratamento: para ajudar na cirurgia, guiando o cirurgião através de imagens em tempo real e fornecendo informações precisas sobre a localização dos tecidos e estruturas internas.
Agricultura de precisão
A agricultura de precisão é uma abordagem que utiliza tecnologias avançadas, como sensores, drones e inteligência artificial, para melhorar a eficiência e a produtividade na lavoura.
A visão computacional é uma dessas tecnologias e pode ser utilizada de várias maneiras na agricultura de precisão, incluindo:
Reconhecimento de plantas: para identificar plantas individuais e coletar informações sobre o tamanho, a cor, o crescimento e a saúde da planta’
Análise de solo: para avaliar imagens de satélite e identificar padrões no solo, incluindo a qualidade e a fertilidade, e para determinar a melhor forma de cultivar uma determinada área;
Monitoramento de pragas e doenças: para acompanhar a presença de pragas e doenças nas plantações e identificar precocemente sinais de infestação, permitindo tomar medidas para controlá-las antes que causem danos graves.
Irrigação e fertilização: para monitorar as condições climáticas e a umidade do solo, ajudando os agricultores a determinar quando e quanto irrigar e fertilizar as plantações.
Ou seja, trata-se de uma tecnologia com potencial de revolucionar a agricultura, ajudando a melhorar a eficiência e a rentabilidade dos cultivos, além de ajudar a preservar os recursos naturais e a minimizar o impacto ambiental da agricultura.
Conclusão
Como vimos, a visão computacional é uma tecnologia de transformação digital que tem potencial para revolucionar vários setores da sociedade.
Desde a indústria, passando pela saúde, até a agricultura, essa tecnologia tem sido aplicada para melhorar a eficiência e a precisão dos processos.
Se você deseja estar à frente da transformação digital, o programa Leading The Future da Singularity U é o caminho a seguir.
Com um enfoque em empreendedorismo, inovação e liderança, o programa oferece aos participantes uma plataforma única para aprender, colaborar e desenvolver habilidades críticas para ter sucesso diante dos novos contextos de mundo e de mercado.
Não perca a oportunidade de participar e liderar o futuro. Enquanto isso, aproveite para ler mais artigos sobre inovação e tecnologia:
No atual contexto de globalização econômica e preocupação com as mudanças climáticas, as empresas estão buscando formas de garantir sua sustentabilidade econômica.
De maneira prática, a pergunta que gira em torno do tema é: como desenvolver o negócio a partir de práticas corporativas ao mesmo tempo em que a atividade beneficia a sociedade e preserva o meio ambiente?
Para discutir o assunto, é fundamental começar a investigá-lo a partir de perguntas mais conceituais, que veremos a seguir:
O que é a sustentabilidade econômica? Como ela é encarada no Brasil e nas empresas? O que é sustentabilidade social? Qual a sua importância e os benefícios?
O que é sustentabilidade econômica?
A sustentabilidade econômica, um dos pilares da sustentabilidade, é a capacidade de uma empresa ou um governo de buscar o crescimento do negócio ou o desenvolvimento econômico ao mesmo tempo em que assegura a preservação de recursos para as gerações futuras.
Ao implementar esse conjunto de práticas administrativas, financeiras e econômicas, as organizações e os Estados devem pensar além dos lucros a curto prazo e estar conscientes de seu impacto na sociedade.
Em suma, estamos falando de operações econômicas mais responsáveis, que causam menos impactos ambientais, como a redução da emissão de carbono e a digitalização de processos internos.
Dessa forma, elas podem não só reduzir tais impactos, mas também garantir sua própria sustentabilidade a longo prazo.
Entendeu o que é a sustentabilidade econômica? Então vamos compreender como o assunto é encarado no Brasil.
A sustentabilidade econômica no Brasil
No Brasil, cada vez mais as empresas vêm reconhecendo a importância da sustentabilidade econômica.
Ter operações socialmente responsáveis e economicamente justas, a fim de ter impactos positivos na sociedade como um todo, é, porém, um grande desafio.
Em lista elaborada pelo CDP, que mede o impacto ambiental de empresas e governos ao redor do mundo, temos apenas 8 empresas brasileiras entre as mais sustentáveis da América Latina.
A “A-List” avalia o desempenho em liderança ambiental, considerando segurança hídrica e das florestas, gestão e transparência sobre mudanças climáticas.
Dentre os exemplos de sustentabilidade econômica, social e ambiental, estão empresas como Klabin, Cemig e Eletrobras.
Vale destacar a Klabin, que obteve a classificação “Triple A”, algo conquistado somente por outras 13 empresas ao redor do mundo.
Mesmo assim, podemos destacar alguns avanços no tocante à sustentabilidade, tais como:
O país vem avançando com os biocombustíveis, como no caso do etanol gerado da cana de açúcar;
Há grandes incentivos para fomentar a economia circular, e 76% das empresas já desenvolvem alguma iniciativa neste sentido, de acordo com a Confederação Nacional das Indústrias.
A produção energética é majoritariamente proveniente de fonte limpa e renovável (hidrelétricas), como mostra o Balanço Energético Nacional de 2019, e há grande potencial de geração de energia de biomassa, solar e eólica;
Temos inúmeras normas de sustentabilidade ambiental, como a Política Nacional do Meio Ambiente (Lei 6.938/1981), a Política Nacional de Recursos Hídricos (Lei 9.433/1997) e o Código Florestal Brasileiro (Lei 12.651/2012), que colocam limites necessários às atividades econômicas.
Percebe como há uma conexão direta entre sustentabilidade econômica e ambiental? Vamos falar mais sobre isso!
Qual é a relação entre sustentabilidade econômica e ambiental?
As empresas e os governos devem encontrar um equilíbrio entre o crescimento econômico e a preservação ambiental para assegurar a viabilidade a longo prazo.
Esse é o cerne da questão quando falamos de algo sustentável no aspecto econômico, certo? Agora pense nos pilares da sustentabilidade (econômico, social e ambiental).
A relação entre sustentabilidade econômica e ambiental é direta.
Isto significa que as organizações devem considerar seu impacto sobre o meio ambiente ao tomar decisões relacionadas às suas operações, tais como o uso de recursos naturais, consumo de energia, gerenciamento de resíduos e assim por diante.
E, aproveitando o gancho, o que é sustentabilidade econômica e social?
Nada mais é do que a garantia de que as atividades econômicas estejam contribuindo para o desenvolvimento sustentável das comunidades nas quais operam.
Com esses conceitos em mente, vamos transportá-los para a realidade empresarial.
A sustentabilidade econômica nas empresas
Você sabia que cerca de 60% das organizações se sentem mais pressionadas pelos stakeholders a criar e divulgar planos que incluem os riscos climáticos?
Esse dado mostra que sustentabilidade econômica é essencial para que as empresas de qualquer segmento ou porte permaneçam competitivas no longo prazo.
Considerando as particularidades da organização, os executivos devem ter consciência de que o aspecto financeiro não pode ser o único a guiar as decisões empresariais.
Afinal, a adoção de práticas sustentáveis pode ajudar as empresas a reduzir custos, aumentar sua eficiência e melhorar sua reputação. Dentre elas, estão:
Correta destinação de resíduos;
Conscientização dos profissionais;
Eliminação ou redução de desperdícios;
Adoção de práticas de economia circular;
Preferência fontes de energia renováveis;
Incentivo à digitalização dos processos internos;
Respeito às normas de saúde e segurança do trabalho;
Opção por materiais que causam menor impacto ambiental;
Priorização de parceiros e fornecedores que adotam práticas ambientalmente conscientes etc.
Além disso, como veremos adiante, a sustentabilidade econômica pode trazer benefícios tangíveis, como acesso a novos mercados, maior lealdade e confiança do cliente, dentre outros.
Qual é a importância da sustentabilidade econômica?
A sustentabilidade econômica é fundamental para que as empresas permaneçam lucrativas e competitivas, e assegurem sua viabilidade a longo prazo.
Com a adoção de práticas sustentáveis, que consideram os impactos ambientais e sociais de suas operações, as organizações conseguem se estabelecer melhor no mercado.
Um dado que demonstra isso é que 87% dos brasileiros preferem empresas que adotam práticas com foco nos pilares sustentabilidade (econômico, social e ambiental).
Ao entender a sustentabilidade econômica e como ela se aplica aos seus negócios, as empresas podem ganhar uma vantagem competitiva, aumentar a eficiência, reduzir e, finalmente, garantir seu sucesso futuro.
Para entender melhor a importância da sustentabilidade econômica, vamos destacar sete vantagens!
7 principais vantagens da sustentabilidade econômica
Klabin, Eletrobras, L’Oréal, HP, Unilever são bons exemplos de sustentabilidade econômica, ambiental e social.
Mas o que motiva tais organizações inovadoras a adotarem práticas sustentáveis em suas operações, além da consciência de preservação do meio ambiente?
Há inúmeros benefícios para a empresa. Conheça alguns a seguir!
Redução de riscos
Executivos e lideranças empresariais sabem da importância da sustentabilidade econômica para reduzir o risco em suas companhias.
Ao levar em conta os custos ambientais e sociais ao tomar decisões, as organizações podem assegurar que estão fazendo escolhas sustentáveis que têm implicações de longo alcance para o sucesso de suas operações a longo prazo.
Além disso, a sustentabilidade econômica promove maior estabilidade financeira e traz outras vantagens que contribuem para a redução dos riscos, como maior eficiência e melhores relações com as partes interessadas.
Por isso, é possível dizer que ela ajuda a proteger uma companhia de quaisquer desastres futuros ou eventos imprevistos que possam prejudicar sua lucratividade ou longevidade.
Ganhos indiretos
Empresas que são bons exemplos de sustentabilidade econômica frequentemente adotam práticas e soluções que trazem economias relevantes.
Mas elas não apenas economizam dinheiro em custos gerais, pois também se beneficiam de ambientes de trabalho mais saudáveis, percepção pública melhorada, vantagem competitiva dentro de sua indústria, e satisfação ótima do cliente.
Sem considerar, claro, que prezar pela sustentabilidade econômica e ambiental é fomentar um ciclo virtuoso e benéfico para toda a sociedade.
Economia financeira a médio e longo prazo
Uma empresa que consegue encontrar maneiras de atender às necessidades dos consumidores por meio do uso consciente dos recursos experimenta muitos benefícios.
Ao implementar estratégias bem pensadas e praticar a consciência ambiental, a sustentabilidade econômica ajuda a maximizar os recursos.
Isso leva a operações mais eficientes que resultam em custos reduzidos e aumento dos lucros a longo prazo.
O uso de fontes renováveis de energia, por exemplo, pode trazer maior economia financeira para as organizações, tanto a médio como a longo prazo, bem como reduzir sua pegada de carbono.
Aumento de lucros e competitividade
Com a gestão de recursos de maneira responsável, as empresas aumentam muito sua competitividade e lucratividade.
Ao compreender o impacto de suas operações no meio ambiente e na sociedade, as organizações podem reduzir o desperdício e maximizar seus recursos.
Na prática, é possível melhorar a eficiência e a produtividade nas atividades, o que leva a menores custos gerais e a melhores operações financeiras.
Além disso, adotar os preceitos sustentáveis contribui para que a empresa esteja em conformidade com a legislação, evitando multas e sanções.
Vale pontuar também que eles ajudam a melhorar a reputação das empresas e a construir confiança junto aos consumidores, partes interessadas e parceiros.
Portanto, as organizações ganham uma vantagem competitiva enquanto reduzem os impactos ambientais.
Maior lealdade e confiança do cliente e demais stakeholders
As práticas sustentáveis enfatizam a qualidade das atividades de uma empresa ao invés da quantidade. Ou seja, uma operação que visa algo além do lucro.
Esse conceito, como vimos, promove maior lealdade e confiança do cliente em relação à marca. Isso porque eles se engajam para investir em relacionamentos de longo prazo com empresas que cuidam da saúde e do bem-estar da sociedade.
Portanto, fornecer produtos e serviços de alta qualidade e sustentáveis é a ponte para construir relacionamentos sólidos com todas as partes interessadas.
Acesso a novos mercados
O enorme potencial de expansão econômica de uma empresa depende do acesso a novos mercados.
Quando uma organização se compromete com a sustentabilidade econômica e ambiental, ela abre a porta para uma variedade de oportunidades.
Utilização de bancos de dados digitalizados e processos racionalizados permitem economia de custos, mas também o engajamento em comércio internacional.
Em outras palavras, a sustentabilidade abre caminhos eficientes e lucrativos para mercados emergentes e em crescimento.
Melhores níveis de engajamento da força de trabalho
Por fim, empresas que investem em sustentabilidade são capazes de se concentrar em soluções que trazem não só economia de custos, mas produtividade e eficiência nas operações.
Na prática, executivos conseguem fornecer recursos e oportunidades que cultivem um ambiente de trabalho mais conectado, motivado e gratificante.
As soluções tecnológicas, frutos da inovação, são ótimos exemplos, pois focam nas atividades burocráticas e deixam o profissional com tempo para exercer tarefas que demandam estratégia e criatividade.
Quais são os desafios da sustentabilidade econômica?
Prezar pela sustentabilidade econômica é uma tarefa complexa que requer planejamento e consideração cuidadosos.
Para que as empresas continuem a ter sucesso em termos econômicos no contexto atual, é importante que elas compreendam as condições e tendências que influenciam seu setor e ajustem seus modelos de negócios em conformidade.
Mesmo com a melhor estratégia, garantir o pilar econômico da sustentabilidade requer a superação de vários desafios. São eles:
Fragilidade na aplicação das leis ambientais: mesmo com uma legislação ambiental extensa, não há suporte suficiente para garantir seu cumprimento.
Altos custos iniciais: o custo da transição para um modelo de sustentabilidade pode ser bastante caro, o que leva a uma tensão financeira potencial para as empresas.
Acesso limitado a recursos: a sustentabilidade no aspecto econômico depende também de vários recursos que podem não ser acessíveis, tais como fontes de energia renovável ou investimentos de capital.
Dificuldades em encontrar gestores especialistas: desenvolver e implementar uma estratégia de sustentabilidade requer habilidades especializadas, o que nem sempre é fácil de encontrar no mercado de trabalho.
Falta de conscientização: operações sustentáveis, apesar de serem desejadas pelo mercado consumidor, ainda são vistas com desconfiança por muitos governos e empresas de pequeno porte, especialmente em determinados setores econômicos.
A sustentabilidade econômica é algo complexo que requer planejamento cuidadoso, visão estratégica e habilidades especializadas para garantir o sucesso a longo prazo.
As empresas devem levar em consideração as particularidades e os desafios de sua indústria para que consigam transicionar para um modelo de negócios sustentável.
No entanto, atuando para vencer os obstáculos e implementando as práticas sustentáveis, elas podem usufruir de muitos benefícios.
O momento para os líderes atuarem é agora, e para tanto é preciso se capacitar!
As complexidades da nova economia estão diretamente relacionadas com a sustentabilidade.
Para continuar lendo sobre sustentabilidade, veja também sobre os cursos em ESG(Environmental, Social e Governance).
Para aplicar a sustentabilidade econômica, entenda também sobre os diferentes modelos de gestãoque as empresas podem adotar.
Leia também sobre o que é a economia verdee sua importância.
O debate sobre o desenvolvimento sustentável ganhou força a partir da década de 60, quando surgiram alguns conceitos a ele relacionados. É o caso da economia ambiental e da economia ecológica.
Diante de um crescimento econômico desenfreado e acelerado pelas necessidades básicas da população, os danos ambientais atingiram um patamar comprometedor para as gerações futuras.
Neste contexto, a teoria econômica vem buscando formas eficientes de utilizar os recursos naturais para a promoção do bem-estar social.
Foi exatamente isso que impulsionou os estudos entre economia e meio ambiente. Vamos abordar neste artigo algumas perguntas relacionadas ao tema.
O que estuda economia ambiental? Qual o objetivo da economia do meio ambiente? E sua importância? E sua diferença para a economia ecológica?
Em outras palavras, é uma área que usa os princípios da economia para estudar a gestão dos recursos ambientais.
Os chamados economistas ambientais usam estes princípios para entender como indivíduos e organizações tomam decisões sobre o uso de recursos naturais e como essas decisões afetam o meio ambiente.
E o que estuda a economia ambiental? Algumas de suas principais áreas de estudo incluem:
a avaliação de recursos e serviços ambientais;
a avaliação dos custos e benefícios das políticas ambientais;
a análise dos trade-offs entre crescimento econômico e proteção ambiental;
o projeto de instrumentos baseados no mercado para proteção ambiental (como sistemas de comércio de emissões).
Como foi desenvolvida a economia ambiental?
A disciplina surgiu na década de 60, quando a sociedade começou a entender que a vida na Terra estaria em risco devido à potencial escassez dos recursos naturais.
Para compreender isso, é fundamental ter em mente que a economia convencional não considera qualquer conectividade entre os sistemas ecológicos, o consumo e as atividades de produção.
Ou seja, na visão dos economistas tradicionais, os fluxos monetários circulam em um sistema fechado: o dinheiro vai e vem entre produtores (empresas) e consumidores (indivíduos), e o meio ambiente é uma “externalidade”.
Considerando esta perspectiva, o sistema econômico não precisa se preocupar com a extração de recursos para produzir bens nem com o lixo, fruto do processo econômico.
No entanto, na década de 1970, temos uma mudança relevante nesta visão, o que derivou de três fatores:
aumento da poluição em países desenvolvidos, em especial Japão e Estados Unidos;
aumento no valor do petróleo entre 1973 a 1979, o que suscitou o debate sobre a viabilidade permanente do recurso;
o relatório “Os Limites do Crescimento”, que aponta que o crescimento desenfreado da população e da economia não era viável, pois o meio ecológico não teria condições de suprir a demanda de produção e consumo.
A partir dessa constatação da realidade, o sistema econômico começou a considerar a relação entre economia e natureza, fazendo surgir conceitos como economia ambiental e economia ecológica.
E qual o objetivo da economia do meio ambiente?
Quais são os objetivos da economia ambiental?
O principal objetivo da economia ambiental é atribuir valor aos recursos naturais e olhar a questão ambiental sob a perspectiva da economia convencional.
Ou seja, ela valoriza o meio ambiente pelo seu potencial valor em dinheiro, e não pelas suas qualidades intrínsecas.
Porém, por ter uma natureza interdisciplinar, esse campo de estudo acaba se desdobrando em outros objetivos que focam em enfrentar os desafios ambientais a partir da maximização do valor dos recursos.
Assim, podemos apontar como objetivos da economia ambiental:
Analisar os trade-offs entre o crescimento econômico e a proteção ambiental para informar as decisões políticas;
Avaliar os custos e benefícios das políticas ambientais, o que inclui a distribuição de benefícios e custos entre diferentes grupos da sociedade;
Promover o crescimento e desenvolvimento econômico sustentável, considerando os impactos de longo prazo das atividades econômicas no meio ambiente;
Promover a alocação eficiente de recursos, considerando os impactos das atividades econômicas no meio ambiente e o valor dos recursos e serviços ambientais;
Projetar políticas ambientais eficazes, como instrumentos baseados no mercado, como sistemas de comércio de emissões, impostos e regulamentações;
Melhorar nossa compreensão das relações entre a economia e o meio ambiente, com o estudo dos impactos das atividades econômicas e das maneiras pelas quais os fatores ambientais afetam os resultados econômicos.
Após compreender os objetivos, é hora de entender quais os princípios da economia ambiental.
Quais os princípios da economia ambiental?
Até o momento, foi possível entender como foi desenvolvida a economia ambienta enquanto subcampo da economia que estuda sua relação com o meio ambiente.
Essa área possui seu próprio conjunto de características que a diferenciam de outras áreas da economia.
Algumas das principais características da economia ambiental incluem:
Análise de trade-offs: a economia ambiental reconhece que há um conflito de escolha, pois uma ação econômica pode resolver um problema e acarretar outro.
Abordagem baseada no mercado: este subcampo econômica usa instrumentos baseados no mercado, como preços e regulamentação, para enfrentar os desafios ambientais.
Natureza interdisciplinar: a área se baseia em percepções e perspectivas de campos como ecologia, economia de recursos, gestão de recursos naturais e ciência da sustentabilidade.
Foco no meio ambiente: o campo se preocupa com a compreensão das interações entre a economia e o meio ambiente e os impactos das atividades econômicas sobre o meio ambiente.
Ênfase no futuro: uma das características da economia ambiental é ter uma perspectiva de longo prazo, reconhecendo que as decisões tomadas hoje podem ter impactos nas gerações futuras e no meio ambiente.
Avaliação de recursos e serviços ambientais: os economistas ambientais usam métodos econômicos para avaliar os benefícios e custos dos recursos e serviços ambientais, como ar e água limpos, biodiversidade e serviços ecossistêmicos.
Como visto, as características da economia ambiental refletem a natureza interdisciplinar e prática deste campo e seu foco no uso de princípios econômicos para enfrentar os desafios ambientais do mundo real.
E isso já traz uma ideia relevante de sua importância na sociedade atual.
Abordar questões ambientais a partir da perspectiva econômica: essa é a importância da economia ambiental.
Com ela, é possível compreender melhor as interações entre a economia e o meio ambiente e desenvolver soluções mais eficazes para os desafios ambientais.
Após analisar as características da economia ambiental, é também possível perceber que ela fomenta o crescimento econômico sustentável.
Este campo de estudo oferece uma base analítica para avaliar e desenvolver políticas ambientais eficazes, além de analisar como os recursos ambientais afetam a economia, incluindo as implicações para a saúde pública e a segurança alimentar, por exemplo.
Por fim, é uma área que busca promover a eficiência e a equidade na alocação de recursos, sempre considerando os impactos das atividades econômicas no meio ambiente e o valor dos recursos e serviços ambientais.
Para entender melhor como foi desenvolvida a economia ambiental, podemos pensá-la em níveis.
Quais são os níveis da economia ambiental?
Diversos autores especialistas da economia ambiental explicam esta área de estudo de diversas maneiras. Uma delas é pensar nesta economia atuando em quatro níveis, como propõe Marjorie Hartley Ballestero, uma das referências no tema:
Nível macroeconômico
É o desenvolvimento econômico implicando em crescimento, aprimoramento do material humano e progresso tecnológico.
No nível macroeconômico, a economia ambiental foca seus esforços na relação entre desenvolvimento e meio ambiente, considerando o desenvolvimento econômico e social, e a proteção dos recursos ambientais.
Nível setorial
O nível setorial considera as relações internacionais e aponta que as empresas mais competitivas no mercado internacional são aquelas que investem em questões ambientais.
Estes investimentos devem estar sujeitos às mesmas regras dos demais investimentos empresariais
Nível microeconômico
O foco aqui é enfatizar a forma como as unidades de produção atuam perante o meio ambiente.
Na prática, quem polui deve pagar, e as indústrias internalizam esses custos e evitam prejuízos ambientais por meio das inovações tecnológicas.
Nível global
Por fim, o nível global traz as preocupações com desastres ambientais, que não possuem fronteiras.
É o caso da desertificação dos solos, mudança climática, contaminação da água e perda da biodiversidade, que afetam toda sociedade com altos custos econômicos.
Com um bom entendimento sobre o que é este campo de estudo, só falta ver exemplos de economia ambiental, certo?
Exemplo prático de economia ambiental
Um exemplo de economia ambiental muito conhecido atualmente é o uso de instrumentos baseados no mercado para reduzir a poluição do ar. Seu expoente famoso é o mercado de crédito de carbono.
Este mercado é uma forma de implementar o mecanismo de comércio de emissões, uma política para reduzir as emissões de gases de efeito estufa.
Nesse sistema, as emissões são limitadas por uma quantidade fixa de licenças de emissão, e as empresas precisam possuir uma licença por cada tonelada de gás de efeito estufa que emitem.
As licenças são negociadas no mercado, permitindo que as empresas possam comprar ou vender licenças de acordo com suas necessidades.
Esse mercado incentiva as empresas a reduzirem suas emissões, pois as organizações que emitem menos do que estão autorizadas podem vender suas licenças não utilizadas para outras empresas que precisam emitir mais.
Além disso, esse tipo de política é mais eficiente do que as regulamentações tradicionais, pois permite que o custo de redução de emissões seja distribuído de maneira mais eficiente entre as empresas, ao invés de ser imposto de forma igualitária.
Esse exemplo de economia ambiental mostra como ela pode ser usada para enfrentar desafios ambientais de forma prática, e como o uso de instrumentos baseados em mercado pode ser uma forma eficaz de abordar desafios ambientais.
Por fim, vamos compreender as diferenças entre economia ambiental, economia ecológica e economia verde?
Qual é a diferença entre economia ambiental e economia ecológica?
A economia ambiental e a economia ecológica são campos interdisciplinares que estudam a relação entre a economia e o meio ambiente. Ambas visam a preservação do meio ambiente a partir do uso eficiente e sustentável dos recursos, com ênfase na questão social.
No entanto, a economia ambiental usa ferramentas da economia tradicional para resolver os problemas, enquanto a economia ecológica objetiva o uso sustentável do meio ambiente.
Ou seja, o primeiro campo vê o meio ambiente como um recurso escasso que pode ser gerenciado por meio de mecanismos de mercado, como preços e regulamentação, para alcançar uma alocação mais eficiente de recursos. Assim, permanece tendo uma visão da economia como sistema fechado.
Já a economia ecológica enxerga a economia como um subsistema dentro do ecossistema maior e argumenta que a economia deve ser integrada à biosfera, em vez de separada dela.
É, assim, uma abordagem mais holística que reconhece a interdependência dos sistemas econômico, social e ecológico. É uma visão da economia como sistema aberto.
E a economia verde?
A economia verde tem como principal objetivo a diminuição de carbono, o uso eficiente de recursos e a erradicação da pobreza.
Ao contrário da economia ambiental, que pretende manter o sistema econômico no modo atual e internalizar os custos, a economia verde exige modificações estruturais, como a criação de “empregos verdes”.
No entanto, ela não apresenta a radicalidade da economia ecológica, que em muitos casos dirá “não” ao crescimento econômico em benefício do meio ambiente.
O relatório do Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (PNUMA) define a economia verde como:
“[…] um modelo econômico que resulta em ‘melhoria do bem-estar da humanidade e igualdade social, ao mesmo tempo em que reduz significativamente riscos ambientais e escassez ecológica’”.
Confira a seguir um quadro com as diferenças entre economia ambiental, economia ecológica e economia verde:
Conclusão
A economia ambiental foi um conceito que surgiu após a metade do século XX em decorrência da preocupação com o desequilíbrio entre crescimento econômico e meio ambiente.
Com o objetivo principal de atribuir valor aos recursos naturais e enxergar a questão ambiental pela ótica da economia convencional, é uma abordagem que dá um passo adiante àquela época.
No entanto, no contexto atual, é preciso olhar com mais cuidado para os recursos naturais, motivo pelo qual vimos o nascimento do conceito de economia verde.
Ele está, inclusive, na base das questões que abordam Governança Ambiental, Social e Corporativa nas empresas.
E para compreender os princípios ESG, os cursos que abordam o tema são fundamentais.
A nanotecnologia é o estudo e aplicação de materiais e dispositivos com dimensões na escala nanométrica, ou seja, compreendendo entre 1 e 100 nanômetros.
Esta área de pesquisa é multidisciplinar e envolve a ciência dos materiais, química, física e biologia.
A nanotecnologia tem aplicações em uma variedade de campos, incluindo medicina, eletrônica, energia, meio ambiente e indústria.
Com a capacidade de manipular materiais em níveis atômicos e moleculares, a nanotecnologia tem o potencial de revolucionar a forma como vivemos e trabalhamos.
Neste texto, vamos explorar o que é a nanotecnologia, alguns exemplos de aplicações atuais e tendências futuras para esta área em rápido desenvolvimento.
O que é nanotecnologia?
A nanotecnologia é um campo multidisciplinar que trata de tudo que é menor do que 100 nm (cem nanômetros).
Veja a seguir os principais tipos de nanotecnologia:
Descendente
A nanotecnologia descendente é o processo de dividir materiais em estruturas cada vez menores.
Ela envolve a divisão de materiais em componentes menores através de técnicas como corte, esculpimento etc.
Alguns exemplos de nanotecnologia descendente incluem:
Litografia: processo de fabricação que utiliza luz para transferir uma imagem para uma camada de material. É amplamente utilizado na fabricação de dispositivos eletrônicos, como chips de computador;
Microscopia eletrônica: conjunto de técnicas que permitem a visualização de estruturas minúsculas. A microscopia eletrônica de transmissão (TEM) e a microscopia eletrônica de varredura (SEM) são exemplos de técnicas utilizadas para visualizar estruturas a nível nanométrico;
Difração de raio-X: método para se estudar a estrutura cristalina de materiais através da difração de raios X, permitindo identificar a posição de átomos e moléculas num cristal;
Química de precisão: técnica para sintetizar moléculas com precisão molecular, permitindo sintetizar moléculas com estruturas complexas e definir com precisão sua estrutura molecular.
Físico-química: utilizando técnicas como a espectroscopia, cromatografia e microscopia, é possível estudar a estrutura e propriedades de materiais a nível nanométrico, permitindo compreender suas propriedades e como essas propriedades podem ser modificadas.
Ascendente
A nanotecnologia ascendente é a utilização de técnicas de fabricação para criar estruturas e dispositivos a partir de componentes maiores.
Ela envolve a construção de estruturas a partir de baixo para cima, usando técnicas como deposição química, deposição por físico-vapor e impressão 3D.
Alguns exemplos de nanotecnologia ascendente incluem:
Impressão 3D: técnica para construir objetos tridimensionais a partir de camadas sucessivas de material. Pode ser usada para fabricar peças mecânicas, dispositivos eletrônicos e até mesmo tecidos biológicos;
Auto-montagem: o processo pelo qual as estruturas se montam automaticamente, sem intervenção humana, a partir de componentes menores. É usado para construir estruturas como cristais, supercondutores e dispositivos optoeletrônicos;
Deposição química em fase vapor (CVD): método para depositar camadas finas de material sobre uma superfície, utilizando reações químicas em estado vapor. É amplamente utilizado na fabricação de dispositivos semicondutores, sensores e células solares;
Imobilização de enzimas e proteínas: técnica para fixar enzimas e proteínas em suportes, como nanopartículas, para aplicações biológicas e químicas, como biosensores, catalisadores e terapias gênicas;
Impressão de tecido: técnica para imprimir células vivas em uma estrutura tridimensional, permitindo a construção de tecidos biológicos, como cartilagem, ossos e músculos, para aplicações terapêuticas e científicas.
Nanotecnologia seca
A nanotecnologia seca é o uso de técnicas físicas para criar estruturas nanométricas, como a nanoestruturação mecânica, a nanoestruturação térmica e a nanoestruturação química.
Alguns exemplos de nanotecnologia seca incluem:
Nanocompósitos: materiais que consistem em uma fase principal e uma fase dispersa de nanopartículas. Exemplos incluem polímeros reforçados com fibras de carbono, cerâmica reforçada com partículas de silício e metais reforçados com nanopartículas;
Nanopós: partículas com tamanho na escala nanométrica. Exemplos incluem nanopós de alumínio, ouro, prata, ferro e dióxido de titânio;
Filmes finos: camadas finas de material com espessura na escala nanométrica. Exemplos incluem filmes finos de óxido de silício, óxido de alumínio, nitreto de titânio e óxido de zircônio;
Membranas filtrantes: estruturas que permitem a passagem de moléculas de determinado tamanho, enquanto retém moléculas de tamanho maior. Exemplos incluem membranas de osmose reversa, filtros de ultrafiltração e filtros de nanofiltração;
Superfícies modificadas: superfícies com propriedades melhoradas devido à presença de nanopartículas ou filmes finos. Exemplos incluem superfícies antiaderentes, superfícies anti-refletivas e superfícies auto-limpantes.
Nanotecnologia úmida
Por fim, a nanotecnologia húmida é a utilização de técnicas químicas para criar estruturas nanométricas, como a química orgânica, química inorgânica e química biológica.
Alguns exemplos de nanotecnologia úmida incluem:
Nanopartículas: partículas com tamanho na escala nanométrica, como nanopartículas de polímeros, liposomas, dendrímeros e nanopartículas de proteínas;
Sistemas de liberação de fármacos: sistemas que liberam fármacos de forma controlada, como nanopartículas de polímeros, lipossomas e micelas;
Biosensores: dispositivos que detectam moléculas biológicas, como proteínas, anticorpos e enzimas, usando técnicas de nanotecnologia úmida, como a conjugação de nanopartículas e a conjugação de proteínas;
Sistemas de diagnóstico: sistemas que detectam doenças usando técnicas de nanotecnologia úmida, como a detecção de nanopartículas marcadas com anticorpos, a detecção de proteínas usando nanopartículas magnéticas, e a detecção de ácidos nucléicos usando nanopartículas fluorescentes;
Sistemas de terapia gênica: sistemas que entregam genes para células ou tecidos para tratamento de doenças genéticas, usando técnicas de nanotecnologia úmida, como a conjugação de nanopartículas ao material genético e a entrega de material genético usando lipossomas.
Qual é a importância da nanotecnologia?
A nanotecnologia é importante porque permite o desenvolvimento de materiais, dispositivos e sistemas com propriedades e desempenho inovadores, ao manipular materiais em escala nanométrica.
Isso leva a aplicações em áreas como medicina, energia, computação, meio ambiente e muitas outras, melhorando a qualidade de vida e solucionando problemas globais.
Principais aplicações da nanotecnologia com exemplos
Agora veja alguns exemplos das principais aplicações da nanotecnologia:
Internet das coisas
Você deve conhecer a Internet das Coisas, também conhecida como Internet of Things ou IoT, certo?
É o nome dado à capacidade de conectar objetos do nosso dia a dia que, geralmente, não usam a rede, como geladeiras, lâmpadas e até mesmo motores de aviões, por exemplo.
E Internet das Nanocoisas, ou Internet of Nanothings (IoNT)? Você conhece? Já existem pesquisas nesse sentido, que visam criar dispositivos minúsculos conectados à rede.
Assim, será possível ter sensores informando em tempo real nossas condições de saúde, de acordo com o nível de algumas substâncias do sangue.
Nanodetectores de vírus e doenças também poderão ser instalados em algum ambiente para monitorar esses riscos.
O principal desafio da IoNT reside justamente no tamanho minúsculo dessas coisinhas.
Ao trabalhar em uma escala tão pequena, nem tudo funciona da maneira a que estamos acostumados, pois as dinâmicas estão muito mais próximas do nível molecular.
Por isso, não basta tentar miniaturizar componentes: é preciso repensá-los para essa nova realidade.
Medicina
Uma das aplicações mais promissoras da nanotecnologia é na área de saúde e medicina. Será possível recorrer a nanopartículas para tratar doenças e administrar vacinas.
Elas poderão carregar medicamentos ou mesmo luz e calor para células específicas, aumentando a eficiência e reduzindo efeitos colaterais de vários procedimentos.
Algumas pesquisas nesse sentido são bastante surpreendentes.
Cientistas do Instituto Metodista de Pesquisa de Houston desenvolveram nanopartículas de silício capazes de levar drogas até células cancerígenas. O método já se mostrou bem-sucedido em ratos.
Pesquisadores da Universidade de Illinois também alcançaram avanços interessantes.
Eles criaram nanopartículas gelatinosas para carregar medicamentos até tecidos cerebrais, muito mais eficientes do que os métodos convencionais que existem hoje.
Na Carolina do Norte, cientistas de duas universidades desenvolveram uma “esponja inteligente” em escala nanométrica.
Ela contém insulina e detecta quando os níveis de glicemia estão altos demais, liberando o hormônio automaticamente no sangue. Isso pode transformar a vida de diabéticos, que precisam medir o nível de glicose com alguma frequência e administrar insulina.
Nanotecnologia para expandir nossos sentidos
E se tivéssemos a capacidade de saber para que lado está o norte sem depender de mapas ou bússolas?
Esse sentido já está presente naturalmente em algumas espécies, como pombos, morcegos e moscas, mas nós, humanos, ainda não descobrimos nada em nosso corpo que nos permita fazer isso.
A nanotecnologia pode ser utilizada na produção de energia por meio de células solares, baterias, catalisadores,entre outros.
Células solares de silício cristalino, por exemplo, são produzidas usando técnicas de nanotecnologia para criar células com maior eficiência de conversão de energia.
Também é possível produzir células solares de nanocristais orgânicos e células solares de nanopartículas de metal para aumentar a eficiência e reduzir os custos.
A nanotecnologia também é usada para criar baterias com maior capacidade e vida útil, como as baterias de íon de lítio de grafeno e as baterias de íon de lítio com nanopartículas de prata.
Outra tecnologia são os catalisadores de nanopartículas, equipamentos utilizados para aumentar a eficiência de reações químicas em processos de produção de energia, como a produção de hidrogênio a partir de água e a produção de biocombustíveis.
Também é possível criar nanomateriais térmicos para serem usados para melhorar a eficiência de geradores de energia térmica, como os geradores solares térmicos.
Por fim, a nanotecnologia pode ser usada para desenvolver novos materiais de armazenamento de energia, como supercapacitores de grafeno e células de combustível de hidrogênio com nanopartículas de platina.
Eletrônica
A nanotecnologia também exerce uma grande influência na informática e na tecnologia da informação. Algumas aplicações incluem:
Memórias flash: usada na fabricação de memórias flash mais rápidas, confiáveis e de maior capacidade.
Armazenamento de dados: utilizada para produzir dispositivos de armazenamento de dados mais compactos e de maior capacidade, como discos rígidos e unidades flash.
Processadores: implementada na fabricação de processadores mais rápidos e eficientes, permitindo que computadores e outros dispositivos processem dados mais rapidamente.
Displays: utilizada na produção de displays mais finos, leves e de maior resolução para telefones celulares, tablets e televisões.
Alimentação
A nanotecnologia pode ser utilizada na alimentação para criar embalagens com propriedades anti-bacterianas, anti-oxidantes, e resistentes à permeação de gás, como as embalagens feitas com nanopartículas de prata e dióxido de titânio.
Também pode ser utilizada na fortificação de alimentos, isto é a adição de nutrientes, como vitaminas e minerais.
A nanotecnologia também pode ser usada para criar aditivos alimentares com propriedades anti-bacterianas, anti-oxidantes, e para melhorar a aparência e sabor dos alimentos, como as nanopartículas de carotenóides para melhorar a cor dos alimentos.
Outra aplicação é para criar conservantes alimentares mais eficientes, como as nanopartículas de prata e de dióxido de titânio para inibir o crescimento de microorganismos indesejados.
Por fim, a nanotecnologia pode ser usada para criar sensores para medir a qualidade dos alimentos, como sensores de nanopartículas para medir a concentração de gás carbônico em frutas e vegetais para determinar a maturidade.
Têxtil
Alguns exemplos de como a nanotecnologia é utilizada na indústria têxtil incluem:
Tratamento de tecidos: para criar tecidos com propriedades anti-bacterianas, anti-odores, resistentes a manchas, resistentes a água, e resistentes ao fogo, como adicionando nanopartículas de prata, dióxido de titânio, e sílica.
Tintura de tecidos: para criar tintas e corantes de nanopartículas para tingir tecidos de forma mais precisa e duradoura, como as tintas de nanopartículas de prata para criar tecidos com propriedades anti-bacterianas.
Fortalecimento de tecidos: para fortalecer os tecidos, como adicionando nanopartículas de carbono para criar tecidos mais resistentes.
Proteção UV: para criar tecidos com proteção contra os raios UV, como adicionando nanopartículas de dióxido de titânio.
Impressão digital: para criar impressoras digitais para imprimir designs precisos e detalhados em tecidos, como as impressoras digitais de nanopartículas de tintas.
Vantagens e desvantagens da nanotecnologia
Veja a seguir as vantagens e desvantagens da nanotecnologia
Vantagens
Confira as vantagens da nanotecnologia:
Ajuda a medicina
A nanotecnologia oferece muitas vantagens à medicina, como a capacidade de fornecer diagnósticos mais precisos, tratamentos mais eficazes e melhorias na qualidade de vida dos pacientes.
Algumas aplicações específicas incluem o uso de nanosensores para monitorar constantemente os níveis de determinadas substâncias no corpo, permitindo a detecção precoce de doenças.
Beneficia energias renováveis
A nanotecnologia está ajudando a expandir e melhorar as energias renováveis de várias maneiras, como na produção de materiais mais eficientes e duráveis para coletar, armazenar e distribuir energia solar, eólica e hidrelétrica.
Outros exemplos são as células solares nanotecnológicas, que são mais eficientes na conversão da luz solar em energia elétrica, permitindo que mais energia seja produzida com menos materiais.
Além disso, a nanotecnologia também é usada para produzir baterias mais avançadas, que são mais duráveis e capazes de armazenar mais energia.
Esta tecnologia também pode ser aplicada na produção de material mais eficiente e durável para turbinas eólicas, permitindo que elas funcionem mais eficientemente e produzam mais energia.
Desvantagens
Agora veja as desvantagens da nanotecnologia:
Ameaça o meio ambiente
A nanotecnologia pode ter impactos ambientais negativos, embora também possa ser usada para desenvolver soluções ambientais mais eficientes.
Alguns dos possíveis impactos negativos incluem:
Liberação de nanopartículas: nanopartículas podem ser liberadas no ar ou na água durante o processo de produção ou uso de produtos nanotecnológicos, o que pode ser prejudicial à saúde humana e animal se inaladas ou ingeridas;
Persistência: algumas nanopartículas podem ser persistentes e não degradáveis, o que pode levar à acumulação em ecossistemas naturais;
Interação com ecossistemas: nanopartículas podem interagir com organismos vivos de maneira desconhecida, causando efeitos negativos na saúde e ecologia;
Falta de regulamentação: A falta de regulamentação adequada pode levar ao uso inadequado ou descontrolado de produtos nanotecnológicos, aumentando o risco de impactos ambientais negativos.
Compromete a segurança
Além disso, a nanotecnologia também pode comprometer a segurança de várias maneiras, incluindo:
Segurança no trabalho: o manuseio e a produção de nanopartículas podem representar riscos para os trabalhadores, como inalação, exposição à pele e ingestão, por isso, é fundamental o uso adequado de equipamentos de proteção individual;
Riscos de segurança alimentar: a presença de nanopartículas em alimentos pode causar efeitos negativos na saúde humana e animal – ainda há muito a ser estudado sobre os efeitos de nanopartículas em alimentos e como elas podem interagir com organismos vivos.
Privacidade e segurança: a nanotecnologia pode ser usada para desenvolver dispositivos de vigilância, como câmeras, sensores e microfones minúsculos, que podem comprometer a privacidade dos indivíduos.
É importante mencionar que a nanotecnologia ainda está em seus estágios iniciais de desenvolvimento e ainda há muito a ser estudado sobre seus efeitos na segurança.
O acompanhamento regulatório e a pesquisa continuada são fundamentais para garantir que a nanotecnologia seja usada de maneira responsável e segura.
Tendências da nanotecnologia
A perspectiva futura da nanotecnologia apresenta tanto oportunidades quanto desafios.
Por um lado, espera-se um crescimento significativo do setor, impulsionado por avanços tecnológicos, maior apoio governamental, aumento de investimento privado e crescente demanda por dispositivos mais compactos.
Por outro lado, os riscos ambientais, de saúde e segurança associados à nanotecnologia, assim como preocupações sobre sua comercialização, podem dificultar a expansão desse mercado.
Países como Estados Unidos, Brasil e Alemanha devem liderar a indústria nanotecnológica em 2024, juntamente com países asiáticos importantes como Japão, China, Coreia do Sul, Índia, Taiwan e Malásia.
O setor de cosméticos deve ganhar destaque e ultrapassar a biomedicina, enquanto os setores eletrônico e energético continuarão liderando o mercado.
Conclusão
A nanotecnologia é uma área de pesquisa em constante evolução que tem o potencial de revolucionar muitos setores, incluindo a medicina, as energias renováveis e a tecnologia da informação.
Com a capacidade de manipular materiais em uma escala nanométrica, a nanotecnologia está permitindo soluções mais eficientes, duráveis e avançadas para uma ampla gama de desafios tecnológicos.
Embora a nanotecnologia ainda esteja em seus estágios iniciais de desenvolvimento, as tendências indicam que ela continuará a evoluir rapidamente, oferecendo novas soluções para uma ampla gama de aplicações.
É importante notar que, como toda tecnologia avançada, a nanotecnologia também apresenta desafios, incluindo questões éticas e ambientais.
No entanto, com o desenvolvimento de regulamentações adequadas e uma abordagem responsável, a nanotecnologia tem o potencial de mudar o mundo de maneiras significativas e positivas.
Continue lendo sobre as principais inovações tecnológicas e tendências para o futuro nestes artigos:
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