Tecnologias emergentes: Entenda quais são as principais tendências para o futuro

Renan Salinas, CEO & Founder da Yank Solutions

Muitas tecnologias estão moldando o futuro de várias indústrias e têm o potencial de alterar drasticamente a forma como fazemos negócios, interagimos com o mundo e resolvemos problemas.

Elas são capazes de transformar cenários complexos, deixar ambientes mais seguros, estimular a criatividade e o crescimento econômico, democratizar o acesso à informação e melhorar a educação de uma nação. Portanto, não estamos falando de algo que é um luxo, mas sim uma necessidade para lidar com os desafios e exigências deste século.

A IA – inteligência artificial, por exemplo, é uma tecnologia indispensável em todos os setores. Uma pesquisa realizada pela Deloitte mostra que o investimento em IA será adotado por 70% das empresas consultadas em 2023. Atualmente, 20% das empresas afirmaram já utilizar recursos de IA no seu cotidiano (destas, 14% disseram que vão ampliar e 6%, manter), enquanto outras 20% ainda testam ferramentas com a tecnologia e 31% ainda não utilizam, mas pretendem.

O uso da IA vem trazendo inúmeras vantagens em diversas áreas. Na saúde, ela está sendo usada para diagnóstico médico e descoberta de medicamentos. No setor financeiro, está otimizando a análise de riscos e a prevenção de fraudes. Em manufatura, a IA está melhorando a eficiência da produção e, no varejo, impulsionando a personalização das experiências do cliente.

Mas não é só ela que tem brilhado e trazido um diferencial competitivo no mercado. Outra tecnologia que tem crescido é a robótica avançada, com robôs cada vez mais sofisticados e capazes de executar tarefas complexas. Eles geralmente incorporam tecnologias de ponta, como inteligência artificial, visão computacional, sensores avançados e técnicas de aprendizado de máquina para melhorarem sua autonomia e capacidade de interação com o ambiente e os seres humanos.

Inclusive, o relatório da BCG, chamado “Advanced robotics in the factory of the future”, observou que a robótica avançada ajuda a aumentar a produtividade e terá impactos significativos em métricas globais até 2025.

Já a AR – realidade aumentada e a VR – realidade virtual (VR) são apostas que também têm impressionado o mercado. Elas estão sendo empregadas em treinamentos, na área da educação, entretenimento e até mesmo em cirurgias médicas, o que vem transformando a maneira como as pessoas interagem com o mundo digital e físico.

Dentro das empresas, podemos enxergar grande potencial nas áreas de vendas e marketing, utilizando a AR tanto na visualização de produtos, permitindo que os clientes vejam itens em seu ambiente antes da compra, como móveis em suas casas. Como na publicidade interativa, os anúncios de AR e VR podem envolver os clientes de maneira mais interativa.

Além disso, é possível usar VR para treinar funcionários em ambientes virtuais, reduzindo custos e riscos associados ao treinamento prático, fornecendo um suporte remoto em que um especialista pode ver o que um trabalhador local está vendo e fornecer orientações em tempo real.

Não podemos deixar de citar como a condução autônoma está mudando a indústria automobilística e terá um impacto nas áreas de logística, transporte público e entrega de mercadorias. Eles utilizam uma combinação de sensores, sistemas de processamento de dados e algoritmos de controle para perceber seu ambiente, tomar decisões e navegar de forma segura. Inclusive, de acordo com o relatório “Mobilidade do futuro” da Allianz Partners, será possível zerar mortes no trânsito com ajuda da tecnologia até 2040.

Por fim, as inovações em materiais e processos sustentáveis estão desempenhando um papel crucial na transformação das indústrias de manufatura e construção, com o objetivo de reduzir significativamente o impacto ambiental. Essas mudanças são essenciais para promover práticas mais sustentáveis e ajudar a mitigar os efeitos adversos das atividades industriais no meio ambiente.

A energia renovável, por exemplo, está transformando a matriz energética, reduzindo as emissões de carbono e a agricultura de precisão está aumentando a eficiência agrícola, ajudando a alimentar uma população crescente de maneira sustentável.

Sem sombra de dúvidas, a inovação tecnológica está constantemente remodelando tudo ao nosso redor e as companhias que se adaptam a essas mudanças e adotarem tecnologias emergentes certamente estarão bem posicionadas para liderarem seus setores.

 

Platform engineering: Uma tendência que vai acelerar a transformação digital das empresas

Valdinei Ribeiro, head of cloud & DevOps na Iteris

No mundo dos negócios, eficiência é a palavra de ordem. Estamos sempre buscando formas de reduzir custos, acelerar a entrega de projetos e evoluir o padrão de qualidade de novos produtos e soluções. E para alcançar o alto nível da capacidade de entrega, empresas de diferentes tamanhos ou setores buscam metodologias e ferramentas de gestão que possam apoiar esse processo.

Quem nunca ouviu falar sobre o ciclo PDCA (sigla para plan, do, check e act, em inglês), por exemplo, que tem como objetivo melhorar a gestão de processos nas empresas. Ou então do “Sistema Toyota de Produção”, o TPS, metodologia desenvolvida pela empresa Toyota para reduzir o desperdício e aumentar a produtividade na linha de produção, e que hoje é utilizado por diferentes empresas. E quando falamos do desenvolvimento tecnológico, a lógica de mercado não é diferente.

A disciplina de DevOps, por exemplo, surgiu ao final de 2008 como uma abordagem que visa a colaboração e a integração contínua entre as equipes de desenvolvimento de software e de operações de TI. O objetivo dessa união é acelerar o processo de desenvolvimento, melhorar a eficiência operacional e aumentar a qualidade do software entregue, o que traz inúmeros benefícios para o negócio.

E como uma evolução do DevOps, uma outra disciplina tem sido implementada pelas equipes de tecnologia, o platform engineering.

O platform engineering é uma abordagem que visa criar e manter uma plataforma tecnológica centralizada para fornecer recursos, ferramentas e padrões disponíveis a serem utilizados por toda a equipe de tecnologia da organização, chamada de Internal Developer Platform, a IDP. O objetivo principal é otimizar a experiência do profissional de desenvolvimento e acelerar a entrega de novas aplicações.

De acordo com o Gartner (2022), a metodologia surgiu como uma resposta à crescente complexidade das arquiteturas de software. O instituto também prevê que até 2026, 86% das organizações de engenharia de software já tenham equipes focadas em Platform Engineering como fornecedores internos dos times de tecnologia.

 

Benefícios do platform engineering

 

À medida que a tecnologia continua a evoluir, o platform engineering tem se mostrado cada vez mais essencial, permitindo que as organizações se adaptem rapidamente a um ambiente em constante mudança. Além disso, também podemos destacar outros benefícios da implementação da metodologia, como:

Aumento da produtividade: o platform engineering oferece soluções reutilizáveis e padronizadas que economizam tempo e esforço da equipe. Ao eliminar a necessidade de criar componentes básicos repetidamente, as equipes podem se concentrar em tarefas de maior valor, acelerando a entrega de produtos e serviços.

Redução de erros: com melhores práticas incorporadas na plataforma, os erros são minimizados, resultando em sistemas mais estáveis e confiáveis.

Facilidade de colaboração: a plataforma promove a colaboração entre equipes de desenvolvimento e operações, criando uma cultura de trabalho mais eficiente.

Economia de custos: a reutilização de componentes e a automação reduzem os custos operacionais e de desenvolvimento, otimizando o uso dos recursos financeiros.

Inovação: com menos tempo gasto em manutenção, mais recursos podem ser direcionados para inovação, permitindo que a organização se destaque no mercado.

O platform engineering é muito mais do que uma tendência passageira; é uma abordagem estratégica que oferece benefícios tangíveis para as equipes de tecnologia e para os negócios em geral. Ao adotar essa mentalidade e investir na construção de uma plataforma sólida, as organizações podem se posicionar para um futuro de sucesso sustentável em um mundo cada vez mais orientado pela tecnologia.

Entenda como a IA pode ser empregada para prever inadimplências

Fernando Ortega, CISO da Paschoalotto

Segundo o levantamento do Mapa da Inadimplência no Brasil de junho de 2023, feito pela Serasa, o país contava com 71,45 milhões de brasileiros inadimplentes, cerca de 43,78% da população. Sendo assim, há hoje 262,8 milhões de dívidas acumuladas dos inadimplentes, um total de R$ 346,3 bilhões. O valor médio da dívida por pessoa era de R$ 4.846,15.

Os números não mentem e até nos preocupam, já que ficar endividado tem acontecido com frequência na população brasileira. No entanto, não faltam esforços e tecnologias que ajudam a frear essa situação. Uma ideia que pode ser eficiente é identificar previamente quais clientes podem enfrentar problemas de pagamento. Trata-se de uma solução essencial para mitigar riscos e tomar decisões financeiras.

Nesse ponto, a IA – inteligência artificial surge como uma ferramenta poderosa que está redefinindo a análise de risco financeiro. A IA pode analisar o histórico de transações, padrões de gastos, comportamento de pagamento e até mesmo dados não financeiros, como atividades nas redes sociais, para criar perfis detalhados dos clientes. Isso permite uma compreensão mais profunda das finanças pessoais e padrões de vida, ajudando a identificar potenciais problemas financeiros antes mesmo que eles ocorram.

Outro ponto importante é que a IA pode construir modelos preditivos que levam em consideração uma variedade de fatores. Esses modelos são treinados com dados históricos de inadimplência e, assim, podem fazer previsões com base em novas informações.

Com a tecnologia é possível identificar clientes em risco de inadimplência muito antes que os problemas de pagamento se tornem evidentes, o que permite que as instituições financeiras tomem medidas proativas para mitigar riscos, como limitar o crédito ou oferecer planos de pagamento alternativos.

Sem dúvida, empregar a IA é uma estratégia eficiente para frear a inadimplência no Brasil. Afinal, quando os consumidores deixam de pagar suas dívidas, isso têm um impacto profundo e significativo não só na economia, mas também na vida de cada pessoa que vive essa realidade.

No entanto, para que a IA funcione de maneira eficiente, é preciso que as empresas sejam transparentes em relação aos dados que estão sendo usados, principalmente na tomada de decisão.

Por fim, vale destacar que a IA está se tornando uma ferramenta valiosa para ajudar instituições financeiras, além de oferecer um serviço mais personalizado aos clientes, o que contribui com o fortalecimento da economia. As empresas que entenderam isso, certamente já deram um passo a frente!

O impacto da IA generativa nos data centers

Simone Rodrigues, Editora da Infra News Telecom

A IA generativa já chama a atenção de empresas de diferentes segmentos. Um estudo feito pela BI – Bloomberg Intelligence, que fornece análises sobre diferentes indústrias e mercados, indica que a receita global gerada pela tecnologia deve saltar de US$ 40 bilhões, em 2022, para US$ 1,3 trilhão até 2032. A expectativa é que o setor cresça a uma taxa anual de 42% nos próximos nove anos.

Ainda de acordo com o levantamento, a área de hardware vai puxar esse crescimento, alcançando US$ 641 bilhões. Deste volume, US$ 473 bilhões devem ir para infraestrutura, US$ 168 bilhões para dispositivos diversos e U$ 108 bilhões a servidores e armazenamentos.

A IA generativa promete proporcionar grandes benefícios aos negócios, oferecendo insights valiosos. Mas para que isso aconteça, é necessário preparar a infraestrutura de TI para alojar e proteger um imenso volume de dados.

Nesse sentido, os data centers têm um papel crucial e devem ser projetados com uma arquitetura capaz de acomodar às demandas da IA generativa, considerando desde requisitos de conectividade, disponibilidade e consumo de energia até a qualificação do time de profissionais.

Um artigo publicado nesta edição mostra a importância da gestão dos dados e o impacto da IA generativa nos data centers. Segundo o autor, as empresas precisam ter em mente que para aproveitar os benefícios da tecnologia é fundamental ter estratégias claras de como manter o controle dos dados.  “As ferramentas de IA generativa crescem com base nos dados. Quanto mais e melhores dados elas recebem, mais inteligentes se tornam. Para as empresas, aproveitá-los onde é realmente importante, exige dados novos que vão além do domínio público.”

O autor também defende os data centers totalmente flash, como parte da jornada de sucesso para a IA generativa. “Não se trata apenas de armazenar, mover e manipular dados, mas a interpretação dos dados por meio de modelos e as ferramentas para construir esses modelos se tornam componentes críticos de todos os kits de ferramentas que as empresas de software têm a oferecer”.

Outros temas desta edição são criatividade humana x inteligência artificial, DDoS, uso de cabos, conectores e adaptadores de alta frequência e telecomunicações, IA para prever inadimplências, platform engineering, tecnologias emergentes e carreira.

Boa leitura!

Seu data center está preparado para a IA generativa?

Paulo de Godoy, country manager da Pure Storage no Brasil

Há um certo padrão nos bastidores corporativos quando se trata de inovações e tendências: testar primeiro, planejar depois. Com o rápido avanço da IA generativa, muitos líderes já se arriscam ou pensam em como utilizar essa nova tecnologia, mas a questão principal é se as empresas possuem a base para sustentar tudo isso.

Então, para os inovadores que estão em sua jornada de testes, já adianto: para extrair o melhor da IA generativa é preciso contar infraestrutura robusta de dados agora.

 

A democratização da IA

 

Já sabemos que a grande maioria das empresas gostaria de ter uma frente específica de segurança, visando a maior proteção possível das informações. E, com o advento da IA generativa, será que as empresas estão prontas para esta inovação?

Pela primeira vez, a barreira de entrada da IA foi derrubada. Não é mais a área restrita dos cientistas de dados – a IA agora é para todos. E estamos apenas começando.

Os casos de uso de IA generativa proliferam diariamente no âmbito empresarial, e isso sinaliza a magnitude da sua disrupção a todos os setores. E em tempos de recessão, as possibilidades de eficiência que ela oferece são muito atraentes. A disponibilidade da IA em termos de acesso e custos, a transforma em uma nova ferramenta tecnológica, muito parecida com o SaaS. Afinal, já é oferecida como um serviço.

Mas, para muitos casos, a questão não é se a IA será implementada, mas como os dados serão gerenciados. Por isso, a simplicidade na gestão de dados é mais importante do que nunca.

 

O desafio: Do domínio público aos dados privados

 

As ferramentas de IA generativa crescem com base nos dados. Quanto mais e melhores dados elas recebem, mais inteligentes se tornam. Para as empresas, aproveitá-los onde é realmente importante, exige dados novos que vão além do domínio público.

Muitas empresas estão explorando seus próprios modelos e casos de uso de LLMs – Large Language Models, modelos de machine learning que usam algoritmos de deep learning. Embora os líderes considerem como aproveitar tudo isso, também precisam pensar em como fazer isso mantendo o controle do recurso mais precioso: os dados.

Afinal, se você não quiser entregar seus dados, precisará implementar seus próprios modelos.

Portanto, a reflexão neste ponto é: como implementar o meu próprio modelo? Para alguns, isso significa trazer a computação de IA para os dados, e não o contrário. Dessa forma, muitas empresas constroem seus próprios modelos. A nuvem é uma opção, mas a IA de produção na nuvem pode ficar cara com o tempo. As considerações de TCO – Total Cost of Ownership de soluções em nuvem versus soluções on-premise são importantes serem analisadas. Muitas vezes, soluções eficientes e de alto desempenho on-premise podem proporcionar economias de custos a longo prazo e manter a produtividade dos cientistas de dados.

Alojar e proteger os dados e ao mesmo tempo torná-los ágeis o suficiente para fluxos de trabalho de IA é fundamental, e nem todo storage está à altura desta tarefa.

 

Qual o impacto para os dados?

 

Primeiro, o volume. A IA generativa será uma das inovações mais disruptivas que afetará os dados em nível global. Estimativas previam um crescimento anual de dados de 25% a partir de 2022, mas isso foi antes da explosão do ChatGPT e da geração de imagens por IA. Reflita comigo: os designers gráficos não conseguem criar fisicamente 300 imagens exclusivas por dia, mas as plataformas de IA conseguem. As capacidades da IA não são limitadas pela realidade física, mas os dados que ela cria precisam ser armazenados em algum lugar.

Os projetos de IA e ML são os que mais consomem dados na história da tecnologia. Dados não estruturados, principalmente fotos e vídeos, são importantes desafios para analisar e armazenar. Isso requer uma plataforma capaz de entender e interpretar uma ampla variedade de perfis de dados, todos de uma vez, ou sempre que esses recursos forem necessários.

Agora vamos falar em acessibilidade. De acordo com o estudo AI StrategiesView 2022 da IDC, os decisores e influenciadores de TI e de linhas de negócios observaram que “a disponibilidade segura e a acessibilidade dos dados são essenciais para o dimensionamento das iniciativas de IA”. Isso é algo que as unidades de disco não conseguem acompanhar. Nesse sentido, a tecnologia totalmente flash otimizada para IA cresce rapidamente, trazendo alto rendimento, escalabilidade e outros benefícios essenciais ao suporte dessa nova era.

Além disso, embora explorar mais projetos de IA seja um desejo de todos, a redução da pegada de carbono dos datacenters segue como alta prioridade. A energia para alimentar data centers não é infinita, muito menos barata, e o flash também surge nessa etapa como uma solução para inovar sem sacrificar a eficiência e as metas de sustentabilidade.

 

Data center preparado para a IA generativa

 

A explosão do uso da IA generativa levanta uma importante questão: como será o futuro se a IA se tornar parte da infraestrutura central de cada empresa? A resposta é simples – data centers totalmente em flash.

Se você é um gestor envolvido com infraestrutura de dados, sabe que neste momento é fundamental subir o nível. Não se trata apenas de armazenar, mover e manipular dados, mas a interpretação dos dados por meio de modelos e as ferramentas para construir esses modelos tornam-se componentes críticos de todos os kits de ferramentas que as empresas de software têm a oferecer.

Então, antes de buscar o que a IA generativa pode fazer por seu negócio ou começar os testes, é fundamental analisar se a infraestrutura da sua empresa está pronta para tudo isso. Mesmo que você esteja em passos iniciais aproveitando a IA generativa por meio de apps ou já treinando seus próprios modelos, tenha em mente que uma infraestrutura de dados capaz de sustentar essas iniciativas será fundamental para o sucesso da sua jornada.

Boas práticas no uso de cabos, conectores e adaptadores de alta frequência em telecomunicações

Em telecomunicações, cabos, conectores e adaptadores desempenham um papel crucial para o funcionamento eficiente das redes, inclusive em tecnologias sem fio como o 5G. A escolha e o uso adequado do tipo de conexão também são vitais para a integridade dos dispositivos e para a garantia da qualidade do sinal conduzido pela linha de transmissão. A calibração da atenuação desses componentes é recomendável para assegurar o desempenho e a integridade dos sistemas de telecomunicações e radiofrequência.

Fabrício Gonçalves Torres, pesquisador do IPT – Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo

Em telecomunicações, cabos, conectores e adaptadores desempenham um papel importante no bom funcionamento da rede. Mesmo nos sistemas de comunicação sem fio, como no 5G, estes dispositivos continuam sendo essenciais para o tráfego conduzido entre antenas e geradores, bem como entre antenas e receptores, e estão longe de se tornarem obsoletos.

Em sistemas elétricos de baixa frequência, como os de 60 Hz, ou mesmo DC, e em distâncias curtas, para garantir uma boa conexão, normalmente, leva-se em consideração apenas a qualidade do material condutor e o diâmetro da bitola, o qual deve ser adequado ao nível de corrente elétrica que o condutor precisa suportar. Entretanto, em sistemas de telecomunicações, onde os sinais conduzidos são de alta frequência, o modelo teórico usado para sistemas elétricos não é mais apropriado. Nestes casos, é necessário considerar a aplicação do modelo de linha de transmissão mais adequada.

Quando o comprimento da linha de transmissão é maior que o comprimento de onda da frequência do sinal que ela propaga, a linha pode exibir comportamento ressonante ou reativo. Isso é resultado da sua impedância característica, que é determinada pelos componentes indutivos, capacitivos e resistivos da linha. É recomendável que as impedâncias de todos os dispositivos, incluindo transmissores, receptores e antenas, estejam devidamente casadas com a impedância característica da linha de transmissão. Caso contrário, ondas estacionárias se propagarão pela linha, prejudicando a eficiência do sistema, devido ao aumento da atenuação do sinal.

Para garantir o adequado casamento de impedâncias, o tipo de conexão pode influenciar significativamente, variando de acordo com a aplicação e, principalmente, com a faixa de frequência de trabalho. Alguns dos principais conectores utilizados são:

• BNC (Bayonet Navy Connector): tem grande uso em aplicações de vídeo e radiofrequência, com frequências até 2 GHz. O conector é construído em diversas impedâncias características, porém, as mais comuns são 50 Ω e 75 Ω (figura 1).

• Tipo N (Navy): é designado para frequências de até 18 GHz. As impedâncias características mais comuns também são 50 Ω e 75 Ω, porém, o pino central possui diâmetro diferente. O pino central do conector de 75 Ω é menor que o de 50 Ω (figura 2).

• SMA (subminiature A): é um dos conectores mais usados em RF e micro-ondas. Muitos conectores SMA têm alto coeficiente de reflexão ou VSWR (Voltage Standing Wave Ratio), comparados a outros tipos de conectores, como, por exemplo, o 3,5 mm (figura 3).

 

• 3,5 mm: foi desenvolvido de forma que pudesse se conectar mecanicamente com o popular SMA, permitindo diversas de conexões sem alteração significativa de suas características. Normalmente, possibilita chegar em frequências até 26,5 GHz (figura 4).

• 2,4 mm: foi desenvolvido para trabalhar em frequências até 50 GHz. Este conector possibilita casar com o SMA ou 3,5 mm, utilizando-se adaptadores de alta precisão (Figura 5).

Cuidados gerais com conectores e adaptadores

 

Os passos a seguir são recomendações valiosas para que se possa manter a integridade dos dispositivos de telecomunicações ou radiofrequência. A utilização inadequada de conectores ou adaptadores pode resultar não apenas em perdas significativas na qualidade do sinal, mas também em danos físicos à entrada ou saída dos dispositivos.

• Antes de realizar uma conexão, faça uma inspeção visual para identificar possíveis sujeiras ou ranhuras (figura 6). Se necessário, limpe os conectores e adaptadores adequadamente. Uma conexão realizada com conectores sujos ou danificados pode interferir integridade do sinal e, inclusive, danificá-los. Ao identificar um conector danificado, não o utilize até a sua substituição.

• Não use produtos abrasivos para a limpeza. A limpeza deve ser realizada somente com álcool isopropílico. Mantenha os conectores e adaptadores armazenados com os plásticos de proteção.
• Na limpeza, se possível, utilize um compressor de ar, que possua filtros para saída de ar limpo (sem partículas e óleo). O bico do compressor deverá ser aterrado para evitar risco de eletricidade estática, e a pressão do ar deverá ser, no máximo, de 414 kPa (60 psi). O compressor de ar auxiliará na retirada de partículas localizadas dentro dos conectores e adaptadores. Não utilize o compressor, caso não seja possível avaliar a qualidade do ar lançado por ele. Na maioria dos casos, a limpeza com bastonetes de algodão é suficiente.
• Na conexão, alinhe os conectores cuidadosamente. Conexões desalinhadas podem danificar o pino central dos conectores. Inicialmente, realize as conexões de forma suave, girando somente a rosca do conector e, quando apropriado, use uma chave de torque (figura 7) para finalizar a conexão (tabela I).

 

Tab. I – Especificação da chave de torque para diferente tipo de conector

Tipo de conector	Torque (N·cm)
Tipo N	135
SMA	90
3,5 mm	90
2,92 mm	57
2,4 mm	90

• Evite tocar no pino central dos conectores. Se o contato for necessário, tome as devidas precauções com relação a eletricidade estática e certifique-se de que os equipamentos envolvidos estejam desenergizados. Evite também segurar os conectores e adaptadores desnecessariamente durante uma medição. Os dedos agem como fonte de calor e podem aumentar a temperatura do dispositivo e, consequentemente, afetar suas características elétricas.

Além dessas recomendações, é de boa praxe que cabos, conectores e adaptadores estejam calibrados no que diz respeito ao nível de atenuação. Embora visualmente adequados, em alguns casos (decorrentes da qualidade do material, precisão na usinagem da peça, ou pelo uso prolongado, por exemplo), há risco de que um conector ou adaptador esteja influenciando significativamente e prejudicando a qualidade do sinal conduzido pela linha de transmissão.

Fabrício Gonçalves Torres é físico, mestre em Processos Industriais e responsável pela área de Alta Frequência e Telecomunicações do Laboratório de Metrologia Elétrica do IPT. Possui mais de 17 anos de experiência em metrologia e realiza auditorias, consultorias e treinamentos na área de qualidade, metrologia e instrumentação.
fabrigt@ipt.br
www.linkedin.com/in/fabriciogt

DDoS: Como proteger sua rede deste tipo de ataque

Thyago Monteiro, diretor de engenharia da Connectoway

Saúde e carreira

Edgar Amorim, facilitador DiSC e coach executivo, da Amorizar Pessoas

Criatividade humana x inteligência artificial: Quem vence essa batalha?

Prof.ª e Dra. Alessandra Montini

De acordo com o dicionário, a palavra criatividade significa inventividade, inteligência e talento, natos ou adquiridos, para criar, inventar, inovar. Já o filósofo Kant diz que é uma ação natural aos seres humanos, mediante impulsos, agirem naturalmente, impossibilitando assim, seu ensino e aprendizagem.

Sendo assim, vale lembrar que a criatividade é uma característica intrínseca do ser humano, que surge de um valor, ideia que temos a respeito de alguma coisa, a partir de algo que vimos, sentimos ou pensamos. Não é por acaso que esta é uma característica cada vez mais cobrada dos profissionais no mercado de trabalho.

No entanto, uma questão que continua a intrigar a comunidade é se a criatividade humana pode ser replicada ou ampliada pela IA. Afinal, segundo uma publicação da Fundação Dom Cabral, os campos que a IA generativa aborda, tanto em trabalho de conhecimento quanto em trabalho criativo, compreendem bilhões de trabalhadores, tornando os profissionais pelo menos 10% mais eficientes e/ou criativos.

Há especialistas que estimam que até 90% do conteúdo on-line pode ser gerado sinteticamente até 2026. E a Gartner espera que, até 2030, um filme de grande sucesso será criado com mais de 90% de imagens geradas por IA.

Será que estamos diante de um mundo onde as máquinas serão tão criativas como os seres humanos?

A verdade é que a tecnologia tem demonstrado habilidades notáveis na execução de tarefas criativas, como a composição de música, a criação de arte visual e até mesmo a escrita de poesia. Algoritmos de aprendizado profundo podem analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões, permitindo que a IA gere criações que muitas vezes surpreendem e inspiram.

Porém, a capacidade de conectar ideias aparentemente desconexas, expressar emoções complexas e contextualizar a criação dentro do contexto cultural e social é um território ainda desafiador para a IA. A criatividade humana é pessoal e muitas vezes ilógica, características que tornam difícil replicá-la completamente por meio de algoritmos.

Sendo assim, em um duelo entre criatividade humana e IA, é claro que a primeira ganha. No entanto, veremos, cada vez mais, as duas andarem de mãos dadas para a execução de várias tarefas criativas. Para isso, é fundamental ter um olhar crítico sobre as implicações éticas e culturais que compreendem esse campo.

Portanto, em vez de colocar uma contra a outra, o caminho é deixá-las como grandes aliadas. Afinal, a IA é uma ferramenta que complementa e amplia nossa própria capacidade criativa, resultando em uma colaboração que pode trazer muito sucesso, com inovações surpreendentes.