Os investimentos em tecnologia ganham cada vez mais relevância nas empresas. De acordo com o Gartner Group, o mercado global de tecnologia da informação deve movimentar US$ 4,2 trilhões em 2021 (um crescimento de 8,6%). Mais relevante do que essa cifra é o fato de que mesmo diante de quedas de receita provocadas pela pandemia a maioria das empresas irá manter ou aumentar os gastos com TI, que chegarão a US$ 1,2 trilhão este ano (uma alta de 9,8%).
De acordo com o vice-presidente do Gartner, John-David Lovelock, as projeções de gastos na área refletem uma percepção de que a transformação digital já não pode ser adquirida da noite para o dia. E os investimentos em tecnologia, agora, além de apoiar a inovação, também devem viabilizar as operações em qualquer lugar, com objetivo de ganho de produtividade, redução de custos e aumento da eficiência.
Algumas tecnologias irão puxar grande parte desses investimentos e exigir contratação de mão de obra especializada nos próximos anos. Data Science, inteligência artificial, machine learning, deep learning, computação em nuvem, mobile, internet das coisas, segurança da informação e blockchain devem movimentar o mercado brasileiro nos próximos anos e gerar 797 mil mil empregos até 2025, de acordo com projeção da Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom). Apenas big data e analytics devem ser responsáveis por gerar mais de 25% dos empregos no setor.
Para os profissionais da área, mais do que nunca, será necessário voltar aos fundamentos e enxergar os dados pelo que eles são, a base de uma pirâmide e o começo de um processo de transformar os dados puros em informação, conhecimento e sabedoria. Sim, a Pirâmide DICS.
Empresas de quase todos os setores estão focadas na exploração de dados para vantagem competitiva. Mas o volume e a variedade de dados ultrapassaram em muito a capacidade de análise manual e, em alguns casos até a capacidade das bases de dados convencionais. Ao mesmo tempo, os computadores se tornaram muito mais poderosos, a rede é onipresente, e algoritmos foram desenvolvidos que pode conectar conjuntos de dados para permitir análises mais assertivas para os negócios.
É aí que entra a inteligência artificial. De acordo com Alexandre Nascimento, pesquisador da Universidade de Stanford e especialista da Singularity University, estima-se que as empresas que usam essa tecnologia podem ter um aumento de 30% em sua receita, uma vez que essa ferramenta pode auxiliar os executivos em suas tomadas de decisão, prevendo cenários e variáveis, combinando a experiência dos executivos com a assertividade da IA.
Há aplicações possíveis em diversos setores. Há alguns anos, o setor financeiro fazia análise de risco para concessão de crédito de forma manual. Hoje, temos técnicas de estatística e aprendizagem de máquina que permitem uma análise mais rápida para um público mais amplo. O marketing está usando para avaliar comportamento do consumidor e direcionar a venda de produtos, identificar perfil de clientes que têm potencial de cancelamento, para fins de retenção.
Grandes empresas, como o Facebook, trazem outros exemplos de aplicação. A companhia de Mark Zuckerberg investiu em um sistema de machine learning para detectar produtos falsificados e garantir que eles não contem com anúncios veiculados na rede social. Além disso, passou a capacitar as marcas a identificar sua propriedade intelectual em outros conteúdos, por meio da Ferramenta de Pesquisa de Propriedade Intelectual em Anúncios.
Até mesmo a Food and Drug Administration (agência federal do departamento de saúde dos Estados Unidos) Saúde e Serviços Humanos dos Estados Unidos) autorizou o uso de um dispositivo de rastreamento baseado em machine learning para identificar COVID-19 por meio de biomarcadores.
Com tantas aplicações possíveis, os investimentos na tecnologia não devem parar de crescer, assim como as oportunidades para os profissionais da área.
Eric Bacconi Gonçalves, coordenador do MBA em Gestão de TI pela Trevisan Escola de Negócios.
[…] source […]
[…] source […]