TRANSFORMAÇÃO DIGITAL

Dicas da TOM Digital Solutions, de como fazer na prática a troca do Mindset e a transformação digital no seu negócio:

• Entender as necessidades, dores e jornada do seu cliente, buscando facilitar a vida dele e enxergar com a visão dele;
• Criar e melhorar processos que impactem positivamente na rotina de trabalho dos funcionários, deixando o dia a dia mais criativo e prático, facilitando também as suas vidas;
• Reconfigurar o pensamento dos gestores e de toda a equipe em conjunto: a verdadeira transformação só acontece a partir de uma mudança de mindset;
• Capacite-se e leve capacitação para os membros da equipe;
• Mudança no modelo de negócio: é necessário observar e repensar se a empresa está realmente adequada aos novos tempos, se precisa renovar não apenas os processos e relacionamento com o cliente, como também buscar uma atualização do próprio negócio e seus produtos e/ou serviços;
• Enxergar a possibilidade de criação de novos negócios e serviços;
• Buscar soluções inovadoras em conjunto com a equipe, deixando todos no mesmo nível. Metodologias como o Design Thinking são muito efetivas para esses momentos, pois estimulam o pensamento criativo e é capaz de oferecer boas respostas para novos desafios;
• Ter mentes dedicadas a pensar sobre a mudança, não sobrecarregando pessoas da equipe. A busca por uma consultoria especializada nesse momento é muito interessante e aconselhável;
• Usar os dados ao seu favor: utilize o alcance das ferramentas tecnológicas para chegar até os seus clientes e potenciais clientes para saber quais são suas necessidades e assim poder atendê-las da melhor forma possível.

INOVAÇÃO

O conceito da inovação é bastante variado, principalmente, da sua aplicação. Nos da TOM IT Solutions consideramos que inovar é a exploração de novas ideias com sucesso. Trazendo as empresas aumento de faturamento, acesso a novos mercados, aumento das margens de lucro, entre outros benefícios.

• Inovação de processo, trata de mudanças no processo de produção do produto ou serviço. Não gera necessariamente impacto no produto final, mas produz benefícios no processo de produção, geralmente com aumentos de produtividade e redução de custos. Exemplo: automóvel produzido por robôs em comparação ao produzido por operários humanos;
• Inovação de modelo de negócio, considera mudanças no modelo de negócio. Ou seja, na forma como o produto ou serviço é oferecido ao mercado. Não implica necessariamente em mudanças no produto ou mesmo no processo de produção, mas na forma como que ele é levado ao mercado. Exemplo: automóvel é alugado ao consumidor, que passa a pagar uma mensalidade pelo uso do veículo, com direito a seguro, manutenção e troca pelo modelo mais novo a cada ano; em comparação ao modelo de negócio tradicional, em que o veículo é vendido.
• Inovação Incremental, reflete pequenas melhorias contínuas em produtos ou em linhas de produtos. Geralmente, representam pequenos avanços nos benefícios percebidos pelo consumidor e não modificam de forma expressiva a forma como o produto é consumido ou o modelo de negócio. Exemplo: evolução do CD comum para CD duplo, com capacidade de armazenar o dobro de faixas musicais.
• Inovação Radical, representa uma mudança drástica na maneira que o produto ou serviço é consumido. Geralmente, traz um novo paradigma ao segmento de mercado, que modifica o modelo de negócios vigente. Exemplo: evolução do CD de música para os arquivos digitais em MP3.

AGILE

A metodologia Agile surgiu nos projetos de desenvolvimento de software, no entanto, hoje existe uma série de frameworks ágeis que podem ser utilizados em diversas outras áreas da empresa. O objetivo principal é trazer os benefícios ágeis para a gestão de projetos e, até mesmo, para a administração da própria empresa, pois o mercado altamente volátil exige que as companhias possam responder rapidamente às mudanças.

Com modelos tradicionais de gerenciamento, isso já não é mais possível, o que acaba por empurrar as empresas em direção às metodologias ágeis como forma de adequação às novas realidades do mercado.

O Manifesto Ágil

O manifesto da metodologia ágil é composto por 4 valores principais, listados abaixo:

• "Indivíduos e interações mais que processos e ferramentas"
• "Software funcional mais que documentação abrangente"
• "Colaboração do cliente mais que negociação de contratos"
• "Responder a mudanças mais que seguir um plano"

Business Intelligence 

O principal benefício da utilização de inteligência de negócios é certamente sua capacidade de gerar insights acionáveis ​​que resultam em decisões baseadas em dados. Algumas outras histórias de sucesso de inteligência de negócios apontam para a reconsideração do desempenho de determinados produtos ou serviços fornecidos, o que ajuda a economizar enormes quantidades de recursos. No entanto, há toda uma lista de benefícios para as organizações garantidos pela aplicação do BI:

• A tomada de decisão acelerou. Quando os empreendedores têm análises baseadas em dados concisas e relevantes preparadas, a tomada de decisões sobre a estratégia de desempenho da empresa torna-se mais fácil e rápida
• Usando dados para uma melhor compreensão do desempenho dos negócios. Com a ajuda de exemplos de sistemas de BI modernos, as organizações podem entender claramente o que aconteceu, por que aconteceu e o que deve acontecer para garantir a otimização de suas operações.
• Resposta de KPI. Graças a isso, os dados são analisados ​​de vários pontos de vista e as empresas podem elaborar conclusões acionáveis, dependendo de cada caso.
• Visualização de dados abrangente. A visualização de dados em painéis interativos com interfaces amigáveis ​​ajuda a entender melhor os insights demonstrados.
• Conectando diferentes departamentos da empresa. Diferentes departamentos da empresa, desde finanças e vendas para suporte e atendimento ao cliente, recebem sugestões de melhoria baseadas em dados.
• Decisões de empresas de todos os portes. Soluções modernas de inteligência de negócios permitem espalhar dados específicos ou análises de dados completos entre muitos usuários de uma organização
• Insights analíticos adequados. O BI permite a análise de uma ampla gama de dados para garantir que a estratégia da empresa escolhida esteja atualizada.
• A concorrência é pregada. A inteligência de negócios permite a análise competitiva que revela as características do mercado e as vantagens e desvantagens dos negócios dos concorrentes
• Solução multiplataforma. O software de inteligência de negócios de ponta está disponível nas versões web e móvel. Assim, mais informações são distribuídas mais rapidamente para um número maior de usuários.
• Insights de economia de custos. Os sistemas de inteligência de negócios analisam os dados brutos de forma que possam determinar as oportunidades ideais direcionadas ao corte de custos corporativos. As soluções de BI ajudam a economizar recursos em recursos humanos, marketing, estoque, fornecedores excessivos, etc.
• Lucro aumentando. As empresas aumentam seus lucros utilizando insights de inteligência de negócios que descrevem discrepâncias ou ineficiências orçamentárias.
• Satisfação do empregado. Os sistemas de BI ajudam a analisar dados que cobrem tópicos de eficácia da equipe. Usando relatórios de inteligência de negócios prontos, ele estima a produtividade de toda a equipe, bem como de uma determinada equipe de departamento ou de um determinado membro da equipe.
• Melhoria do atendimento ao cliente. Os relatórios de BI ajudam a determinar se os clientes das empresas estão satisfeitos com a linha de produtos disponível ou gama de serviços oferecidos. Os relatórios também informam os empresários sobre o comportamento do cliente, criam imagens das personas dos usuários e, usando dados em tempo real, estimam o feedback do cliente para adicionar as correções necessárias para melhorar o atendimento ao cliente.

Você sabe o que é Inteligencia Artificial

A inteligência artificial (IA) aplica técnicas baseadas em lógica e análise avançada, incluindo machine learning, para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e realizar ações.

Como a inteligência artificial funciona.

Segundo a Gartner, inteligência artificial pode ser definida como a aplicacão de análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, incluindo machine learning, para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e realizar ações.

Essa definição está de acordo com o estado atual e emergente das tecnologias e recursos de IA e reconhece que a atual inteligência artificial geralmente envolve análise probabilística, ou seja, a probabilidade é combinada com a lógica para atribuir valor à incerteza.

Contudo, outras organizações e indivíduos podem usar definições diferentes. Não há uma descrição única para inteligência artificial porque existem inúmeras maneiras nas quais a IA pode apoiar e automatizar atividades humanas, aprender e agir independentemente (veja "O que é machine learning?").

No entanto, para sua organização aproveitar as oportunidades de IA, será necessário concordar com uma definição globalmente aceita, focada no que se deseja que a IA alcance. (Veja "O que é estratégia de IA empresarial?").

Portanto, permita diferenças de opinião, mas garanta que os líderes de negócios, de TI e de análise de dados não discordem totalmente sobre o significado de IA para a organização. Do contrário, não será possível elaborar uma estratégia que capture os benefícios.

Observe que os fornecedores de tecnologia de IA provavelmente têm suas próprias definições do termo. Por isso, peça para que eles expliquem como as suas ofertas atendem às expectativas sobre como a inteligência artificial pode agregar valor.

O que são machine learning e deep learning.

O machine learning é uma técnica essencial que permite à inteligência artificial solucionar problemas. Apesar de equívocos comuns e termos errôneos na cultura popular, as máquinas não possuem a capacidade de aprender. Na realidade, elas armazenam e computam, reconhecidamente de formas cada vez mais complexas.

Além disso, o machine learning é uma disciplina puramente analítica, que aplica modelos matemáticos aos dados, para extrair conhecimento e encontrar padrões que os humanos provavelmente não notariam. Além disso, o ML recomenda ações, mas não direciona sistemas a tomarem medidas sem a intervenção humana.

Mais especificamente, o machine learning cria um algoritmo ou fórmula estatística, chamada de "modelo", que converte uma série de pontos de dados em um único resultado. Algoritmos de ML "aprendem" por meio de "treinamento," no qual eles identificam padrões e correlações em dados e os utilizam para fornecer novos insights e previsões, sem serem explicitamente programados para isso.

Por outro lado, deep learning (aprendizagem profunda), uma variante dos algoritmos de machine learning, usa várias camadas de algoritmos para solucionar problemas, extraindo conhecimento de dados brutos e transformando-os em todos os níveis.

Ainda, o deep learning pode superar o ML tradicional, ou técnicas de aprendizagem superficiais, trabalhando com dados complexos e, muitas vezes, dimensionais, como imagens, fala e texto. Ainda assim, sistemas baseados em regras ou ML tradicional podem solucionar muitos problemas de IA de forma eficaz.

Na maioria das organizações, as soluções de deep learning ainda não são uma parte significativa do plano de ação do produto – sistemas baseados em regras ou ML tradicional podem capacitar a maioria dos casos de uso de IA atuais com sucesso. Contudo, seu uso está crescendo rapidamente ao lado de avanços no processamento de dados e inovações em técnicas computacionais.

Usar ML, incluindo deep learning, para fazer previsões capacita um processo orientado à IA para automatizar a seleção do resultado mais favorável, eliminando a necessidade de um responsável humano pela tomada de decisões.

Quais são os outros termos-chave da tecnologia de IA.

• Ao usar a linguagem humana, o processamento de linguagem natural (PLN) permite uma forma de comunicação intuitiva entre pessoas e sistemas inteligentes. O PLN impulsiona sistemas modernos de resposta interativa de voz (Interactive Voice Response, IVR), processando linguagem para melhorar a comunicação. Os chatbots são a aplicação mais comum de PLN nos negócios.
• Os assistentes virtuais avançados, às vezes chamados de agentes de IA conversacional, são alimentados por interfaces de usuário conversacionais, PLN e técnicas de semântica e deep learning. Explorando além dos chatbots, os assistentes virtuais avançados ouvem e observam comportamentos, criam e mantêm modelos de dados, além de prever e recomendar ações para auxiliar pessoas e automatizar tarefas que, anteriormente, eram realizadas apenas por humanos.
• A visão computacional (VC) é um processo que pode capturar, processar e analisar imagens do mundo real para permitir que máquinas extraiam informações contextuais e significativas do mundo físico. As técnicas de VC têm requisitos de tecnologia e infraestrutura que diferem das abordagens tradicionais de ML. A VC, que está se tornando mais precisa para identificar objetos orgânicos, apoia o desenvolvimento de aplicações como carros e drones autônomos e verificações de estoque de varejo automatizadas.
• Edge AI se refere às técnicas de IA integradas ao ponto de contato em que os dispositivos físicos se encontram com o mundo digital. Como exemplo, podemos citar um sensor no chão de fábrica que se conecta à internet e pode, de forma autônoma, enviar dados para fazer uma solicitação de serviço. A edge AI, ou inteligência artificial na borda, apoia a Internet das Coisas (Internet of Things, IoT).
• A Internet das Coisas (IoT) compreende a rede objetos físicos ("coisas") que contêm tecnologia integrada para sentir ou interagir com seus funcionamentos internos e o ambiente externo. Isso não inclui dispositivos para fins gerais, como smartphones. Exemplos de IoT em ação incluem plugs inteligentes e veículos autônomos. A IoT depende de uma ampla variedade de endpoints de TI e gateways para funcionar e dados para impulsionar a inteligência artificial, especialmente para respostas em tempo real (por exemplo, para veículos autônomos).
• A IA generativa (generative AI) aprende sobre artefatos a partir de dados e gera novos produtos inovadores, semelhantes ao original. A IA generativa tem o potencial de criar novas formas de conteúdo criativo, como vídeo, e acelerar ciclos de pesquisa e desenvolvimento (P&D) em áreas que vão da medicina ao desenvolvimento de produtos.
• Os dados sintéticos são gerados artificialmente por meio de machine learning e refletem as propriedades estatísticas de dados reais, mas sem utilizar as informações de identificação pessoal, como nomes e outros detalhes. Para gerar resultados úteis, a IA precisa de uma quantidade considerável de informações, e esses dados sintéticos se tornam uma fonte essencial para grandes conjuntos de dados que podem simular cenários remotos, protegendo ao mesmo tempo informações sensíveis e pessoais.

Vantagens da Inteligencia Artificial nos negócios.

Líderes de TI e de análise de dados podem usar técnicas de IA para solucionar uma ampla variedade de problemas de negócios e gerar retornos do investimento significativos. No entanto, o problema para a maioria das organizações é como usar a inteligência artificial para criar ou acelerar o crescimento do negócio digital.

As principais oportunidades da inteligência artificial residem em sua capacidade de:

1. Revelar melhores maneiras de agir por meio da análise probabilística avançada dos resultados.
2. Interagir diretamente com sistemas que atuam, permitindo a remoção de etapas de integração e cálculos com uso intenso de pessoas.

A pesquisa da Gartner mostra consistentemente que os diretores de tecnologia da informação observam uma enorme oportunidade nos benefícios da IA, mas ainda têm dificuldade para capturar essas vantagens na prática.

No entanto, a IA remodelará como o trabalho é feito à medida que a tecnologia substitui algumas tarefas geralmente desempenhadas por funcionários e muda como as decisões do dia a dia são tomadas. De modo geral, os casos de uso se dividem em três categorias: automatizar e otimizar, gerar insight e criar interações mais humanas (por exemplo, chatbots e assistentes virtuais). 

No momento, há muitos rumores sobre IA, dificultando para algumas organizações definir as expectativas certas sobre os resultados de negócios. Esses rumores dão origem a projetos que não têm chance de sucesso. Quando isso acontece, os líderes de negócios, com expectativas não realistas, culpam a tecnologia e a ciência por sua incapacidade de criar as transformações que eles desejam.

Certifique-se de estabelecer uma estratégia empresarial para que a IA identifique casos de usos e métricas de sucesso desde o início. Formas comuns de medir os benefícios incluem redução de riscos, velocidade do processo, melhoria das vendas, aumento da satisfação do cliente e redução das necessidades ou custos de mão de obra. Muitos estudos de viabilidade dependem de uma combinação de benefícios tangíveis e intangíveis.