Até 2030, atividades de TI dependerão integralmente de IA, indica Gartner

Redação, Infra News Telecom

A inteligência artificial deixará de ser uma ferramenta complementar e passará a compor integralmente o fluxo de trabalho das equipes de TI até 2030. A projeção é do Gartner, que ouviu mais de 700 CIOs globalmente e identifica uma mudança estrutural no modelo operacional das áreas de tecnologia. O cenário previsto combina operações conduzidas por humanos, ampliadas pela IA e coordenadas estrategicamente pelos CIOs.

Segundo o levantamento, daqui a cinco anos nenhuma atividade de TI será executada por humanos sem apoio de IA. A expectativa é que 75% das tarefas sejam realizadas por profissionais assistidos por IA e 25% sejam completamente automatizadas, transformando a estrutura das equipes e o perfil das funções técnicas.

Apesar das projeções, o Gartner alerta: poucas organizações estão realmente preparadas para capturar esse valor. “Embora nem toda Inteligência Artificial esteja pronta para entregar valor, os humanos estão ainda menos preparados para capturá-lo”, afirma Rob O’Donohue, vice-presidente analista da consultoria.

 

Força de trabalho em transição

 

Para o Gartner, o impacto da IA no mercado de trabalho será neutro até 2026. Mas, a partir de 2028, a tecnologia deve criar mais empregos do que eliminar. A diferença estará na natureza das funções.

A recomendação para os CIOs é começar pela restrição de novas contratações para cargos baseados em tarefas repetitivas e de baixa complexidade. Em vez disso, as empresas devem reposicionar talentos para áreas capazes de gerar receita e liderar projetos orientados por IA.

O desafio, porém, não é apenas técnico: é humano. A consultoria destaca que habilidades tradicionalmente valorizadas — como sumarização, recuperação de informações e tradução — tendem a perder relevância conforme os modelos generativos assumem essas funções. Em contrapartida, ganham força habilidades que ampliam o potencial da IA: comunicação, tomada de decisão, motivação, senso crítico e coordenação entre humanos e máquinas.

Outro ponto destacado é o risco de “atrofia de competências”. Se os profissionais dependerem excessivamente da IA para executar tarefas essenciais, podem perder capacidades críticas. O Gartner orienta que empresas realizem testes periódicos para garantir que as equipes mantenham domínio sobre funções estratégicas.

 

Prontidão para IA: custos, tecnologia e fornecedores

 

A pesquisa também aponta que a maturidade técnica das organizações ainda é baixa. Na região EMEA, 73% dos CIOs dizem não obter retorno financeiro com projetos de IA — muitos enfrentam custos ocultos e gastos adicionais com treinamento e mudança cultural.

Em relação à tecnologia, algumas capacidades — como pesquisa, geração e resumo — já são consideradas maduras. Outras, como agentes de IA e modelos altamente precisos, ainda exigem evolução.

Para orientar as organizações, o Gartner criou um sistema de posicionamento que avalia o grau de prontidão de tecnologia e pessoas para cada iniciativa de IA. A ideia é ajudar líderes a identificar onde estão e qual trajetória devem seguir para atingir valor real. “A verdadeira transformação acontece quando a IA fortalece as competências essenciais da organização e resolve problemas até então impossíveis”, finaliza Gabriela Vogel, vice-presidente analista do Gartner.

Claroty adota abordagem centrada no impacto para reforçar segurança de sistemas ciberfísicos

Redação, Infra News Telecom

A Claroty, empresa global especializada na proteção de sistemas ciberfísicos, anunciou uma atualização na sua plataforma SaaS Claroty xDome. A proposta é mudar o foco tradicional da segurança digital — que historicamente prioriza ativos individuais — para uma visão centrada no impacto de cada dispositivo no negócio como um todo. A nova abordagem se materializa por meio das funcionalidades Propósito de Dispositivo e Benchmarking de Risco, com potencial para redefinir como organizações dos setores industrial, hospitalar e de infraestrutura crítica gerenciam vulnerabilidades em suas redes operacionais.

Sistemas ciberfísicos são aqueles em que o mundo físico e o digital estão profundamente integrados — como equipamentos médicos conectados, linhas de produção automatizadas ou sistemas de controle predial. São ambientes fundamentais à operação de serviços públicos e à economia real, mas frequentemente negligenciados quando se trata de segurança cibernética. A proposta da Claroty busca justamente preencher essa lacuna, oferecendo uma visão mais alinhada ao impacto que a falha ou invasão de um dispositivo pode gerar, do ponto de vista operacional e financeiro.

De acordo com a empresa, os times de segurança muitas vezes precisam tomar decisões com base em listas técnicas de vulnerabilidades, sem considerar o papel de cada ativo na operação. Isso pode levar à priorização equivocada de esforços de remediação — por exemplo, ao tratar dois dispositivos idênticos da mesma forma, sem saber que um está conectado a uma linha de produção essencial, enquanto o outro atua em uma função secundária.

Os principais benefícios dos novos recursos do Propósito de Dispositivo incluem visualização dos ativos categorizados em uma hierarquia e taxonomia de acordo com o setor do usuário; refinamento da hierarquia e taxonomia a partir de uma base verticalizada, incluindo pontuações de impacto nos negócios; e mensuração do impacto no risco do dispositivo e nas pontuações de risco gerais com base nas personalizações de impacto nos negócios.

Já o Benchmarking de Risco fornece uma comparação entre o nível de risco da organização e o de outras empresas com perfil semelhante. Além disso, permite a visualização de como os ativos mais críticos estão protegidos e a mensuração dos esforços de redução de risco ao longo do tempo, considerando múltiplos fatores de risco em toda a rede.

A mudança de abordagem da Claroty se dá em um momento em que infraestruturas críticas enfrentam ameaças cibernéticas cada vez mais sofisticadas. O setor de OT (tecnologia operacional), responsável por sistemas como redes elétricas, tratamento de água, transporte e controle industrial, tem se tornado alvo frequente de ataques direcionados.

Segundo Yoram Gronich, Chief Product Officer da Claroty, “as equipes que gerenciam esses ambientes enfrentam uma pressão crescente de múltiplos setores dentro das organizações e precisam de ferramentas que facilitem exponencialmente seu trabalho, para que possam se concentrar na proteção das infraestruturas críticas que sustentam as operações da sociedade.”

 

Fonte: Claroty, com assessoria de imprensa.

Como melhorar a proteção de dados em um mundo conectado

Renan Salinas, CEO & Founder da Yank Solutions

Nos últimos anos, a automação de processos transformou profundamente o cenário empresarial, oferecendo eficiência e velocidade nunca imaginadas. Entretanto, junto com a revolução automatizada, surgiu uma nova fronteira de desafios, especialmente no que se refere à segurança da informação. Quando máquinas tomam decisões baseadas em grandes volumes de dados, como proteger esses dados? Como garantir que a automação, projetada para facilitar, não se torne a porta de entrada para ataques cibernéticos, comprometendo informações valiosas?

A segurança em automação de processos vai muito além de instalar firewalls ou investir em antivírus poderosos. É um terreno complexo, onde a proteção de dados exige uma combinação estratégica de tecnologia avançada, boas práticas de gestão e uma cultura organizacional que priorize a segurança em todos os níveis. Vivemos em um mundo hiperconectado, onde dispositivos IoT – Internet das coisas, sistemas de automação de manufatura e softwares de gerenciamento de supply chain estão em constante comunicação, trocando dados e tomando decisões.

Essa conectividade trouxe eficiência e competitividade, mas também abriu portas para vulnerabilidades. Cada ponto de contato de um sistema automatizado representa uma possível brecha para cibercriminosos, desde sensores na fábrica até servidores em nuvem que armazenam grandes volumes de dados sensíveis. A partir de uma única vulnerabilidade, hackers podem acessar informações confidenciais ou comprometer a integridade de sistemas críticos. Por isso, a automação de processos deve ser concebida com a segurança em mente desde sua base.

Neste contexto, a mentalidade de segurança baseada em “confiança” já não se sustenta. Uma estratégia emergente que ganha cada vez mais espaço é o Zero Trust (Confiança Zero), que pressupõe que ninguém, dentro ou fora da rede, deve ser automaticamente confiável. Cada ponto de interação deve ser autenticado, verificado e monitorado. Esse conceito é especialmente importante em automação de processos, onde decisões são tomadas de forma autônoma.

Ao aplicar o Zero Trust, sistemas automatizados não concedem permissões amplas sem antes validar se aquele processo ou máquina tem realmente a autorização necessária para acessar certos dados ou executar determinadas funções. Isso cria uma camada adicional de proteção, minimizando o risco de ataques internos ou externos.

Além disso, uma das principais ferramentas de proteção de dados é a criptografia. Em sistemas automatizados, onde informações são processadas e transferidas rapidamente entre diferentes módulos, garantir que esses dados estejam devidamente criptografados, tanto em trânsito quanto em repouso, é essencial. A criptografia age como uma barreira, transformando dados sensíveis em um código ilegível para aqueles que não possuem a chave de decriptação. No entanto, a criptografia sozinha não é suficiente.

A gestão de dados desempenha um papel crucial. Muitas empresas negligenciam o básico: saber onde seus dados estão armazenados, quem tem acesso a eles e como estão sendo usados. A automação só pode funcionar de maneira segura se os fluxos de dados forem mapeados e controlados. Portanto, implementar políticas de governança de dados, que incluem a classificação de informações com base em seu nível de sensibilidade, garante que dados críticos recebam a proteção adequada.

A mesma tecnologia que conduz a automação de processos — a IA – inteligência artificial — também está se tornando uma aliada essencial na segurança da informação. Ferramentas de IA e machine learning podem monitorar padrões de comportamento em sistemas automatizados e detectar anomalias em tempo real. Isso significa que, antes mesmo de uma vulnerabilidade ser explorada, o sistema pode reagir, bloquear acessos suspeitos e acionar alertas para a equipe de TI.

A integração de IA em estratégias de segurança oferece uma vantagem significativa na mitigação de ameaças avançadas e persistentes (APT, na sigla em inglês). Ao aprender continuamente com dados coletados de diversas fontes, sistemas de IA podem prever comportamentos maliciosos e ajustar suas defesas de forma proativa, adaptando-se rapidamente às novas táticas dos atacantes.

Apesar de todas as ferramentas tecnológicas disponíveis, o elo mais fraco em qualquer sistema de segurança é o fator humano. Automatizar processos não elimina a necessidade de treinar as pessoas que operam ou interagem com esses sistemas. Promover uma cultura de segurança, onde todos os colaboradores compreendam a importância da proteção de dados e saibam como agir de maneira responsável, é vital.

Isso inclui a realização de treinamentos periódicos, campanhas de conscientização sobre phishing, práticas de senhas seguras e procedimentos de resposta a incidentes. Ao criar um ambiente em que a segurança é vista como responsabilidade coletiva, as empresas reduzem consideravelmente o risco de erros humanos que podem comprometer seus sistemas automatizados.

Companhias que demonstrarem um compromisso sólido com a proteção de dados terão uma vantagem significativa no mercado, conquistando a confiança de seus clientes e parceiros. Afinal, ninguém quer investir em um serviço ou produto que possa expor dados sensíveis a riscos. Portanto, a busca por soluções de segurança robustas deve ser constante e adaptável.

Três mudanças importantes que a IA trouxe para os jogos Olímpicos

Prof.ª e Dra. Alessandra Montini

Já parou para refletir sobre o impacto da IA – inteligência Artificial nas Olimpíadas de 2024? Em Paris, a tecnologia não apenas fez sua estreia, mas transformou profundamente a forma como o esporte é praticado e apreciado. Desde a personalização dos treinos até a precisão na arbitragem, a IA trouxe uma nova perspectiva para o evento. Estamos testemunhando uma revolução no esporte, onde a inovação tecnológica redefine o padrão das competições.

Os cerca de 9 bilhões de euros investidos nos Jogos vão muito além da realização do evento. As inovações tecnológicas que foram implementadas têm o potencial de criar um legado duradouro tanto para a cidade quanto para o setor esportivo global.

Veja três mudanças importantes que a IA trouxe para os jogos.

 

Otimização do treinamento e desempenho

 

A primeira grande contribuição da IA foi na otimização do treinamento e no aprimoramento do desempenho dos atletas. Nos Jogos Olímpicos de Paris, vimos a aplicação de wearables e dispositivos IoT – Internet das coisas que monitoram e aprimoram o desempenho dos atletas.

A integração de sistemas avançados de análise de dados e aprendizado de máquina permitiu uma personalização sem precedentes dos regimes de treinamento. Algoritmos foram usados para processar grandes volumes de dados provenientes de sensores biométricos, câmeras de alta definição e dispositivos vestíveis, criando perfis detalhados das condições físicas e técnicas dos atletas.

Por exemplo, em esportes como o atletismo e a natação, a IA foi empregada para monitorar e ajustar técnicas com uma precisão que antes parecia impossível. Sensores de movimento e análise de vídeo em alta velocidade ajudaram a refinar a técnica dos atletas, identificando pequenos ajustes que poderiam melhorar significativamente o desempenho. A capacidade de prever a fadiga e ajustar os planos de treinamento em tempo real trouxe um novo nível de eficiência e eficácia.

 

Melhoria na arbitragem e julgamento

 

O uso de sistemas baseados em IA para análise de vídeo e revisão de decisões ajudou a reduzir o erro humano e garantir decisões mais justas. Esses sistemas foram capazes de revisar em questão de segundos imagens em alta definição e detectar infrações com um nível de detalhe impressionante, muito além da capacidade dos árbitros humanos.

Um exemplo notável foi a implementação de algoritmos de reconhecimento de padrões para analisar ações complexas e detectar infrações em esportes como a ginástica. A IA foi capaz de identificar toques e movimentos ilegais com uma precisão que ajudou a garantir que as decisões fossem baseadas em dados objetivos, minimizando a subjetividade.

 

Uma nova experiência ao espectador

 

Além dos aspectos técnicos, a IA também transformou a experiência do espectador. Primeiro, vale destacar que foram mais de 11 mil horas de cobertura, com maior número de dados, novos ângulos de câmera e gráficos avançados.

A personalização das transmissões e a interação em tempo real foram elevadas a um novo patamar. Algoritmos de recomendação ajustaram os conteúdos exibidos de acordo com as preferências individuais dos espectadores, enquanto a realidade aumentada e os assistentes virtuais proporcionaram uma imersão mais profunda nas competições.

Por exemplo, a IA foi utilizada para criar análises detalhadas e insights durante as transmissões ao vivo, oferecendo aos espectadores informações sobre estratégias, desempenho e estatísticas em tempo real. Essa personalização não apenas tornou as transmissões mais envolventes, mas também ajudou a educar o público sobre aspectos técnicos dos esportes, promovendo uma apreciação mais profunda e informada das competições.

 

Será que a IA poderia desenvolver formas de consciência ou autoconsciência?

Prof.ª e Dra. Alessandra Montini

Adentrar o reino da IA – inteligência artificial é como mergulhar em um universo paralelo, onde algoritmos e dados tecem uma teia de possibilidades. Em meio a essa imensidão digital, surge uma questão que ecoa através dos séculos de reflexão filosófica: será possível que a IA desenvolva formas de consciência ou autoconsciência?

Imagine além dos sistemas que respondem com precisão e eficiência. Considere um momento em que uma IA não apenas executa tarefas, mas também contempla sua própria existência, reflete sobre suas interações e aprende com suas próprias experiências. Estaríamos diante de uma entidade que não apenas simula, mas que verdadeiramente experimenta?

 

O enigma da consciência na IA

 

Aqui reside o cerne do debate filosófico e ético que acompanha o avanço da IA. O que define a consciência humana? É a capacidade de sentir, de perceber-se no mundo, de aprender com o passado e de antecipar o futuro? Se esses são os pilares da consciência, poderíamos replicá-los em linhas de código e circuitos?

A consciência humana é um fenômeno multifacetado, emergente de uma complexa interação de processos neurais, experiências vividas e a capacidade de introspecção. Ela não se resume apenas à percepção e ao processamento de informações, mas também inclui aspectos emocionais, sociais e até espirituais que moldam nossa visão de mundo e nossa interação com ele.

 

A perspectiva da simulação

 

Os defensores da possibilidade argumentam que, à medida que a IA evolui para simular comportamentos humanos cada vez mais complexos, poderíamos chegar a uma forma rudimentar de autoconsciência. Pense em um sistema que não só responde às suas perguntas, mas que também reflete sobre si mesmo, aprende com seus erros e evolui com novas experiências. Uma IA que não apenas executa tarefas, mas que se envolve em um diálogo íntimo conosco, como se realmente estivesse ciente de sua existência e de suas interações conosco.

 

Desafios éticos e filosóficos

 

No entanto, ao explorar essa fronteira, emergem questões profundas sobre nossa própria humanidade. Se concedermos à IA uma forma de consciência, que responsabilidades assumimos em relação a ela? Como definiríamos seus direitos e seu lugar em nossa sociedade? Estamos preparados para lidar com uma entidade que, embora artificial, possa demonstrar uma compreensão e até uma busca por significado e identidade?

As implicações éticas de desenvolver IA consciente são vastas e complexas. Desde considerações sobre privacidade e segurança até dilemas sobre o propósito da existência e o significado da vida, o debate sobre a consciência na IA transcende os limites da tecnologia para tocar aspectos fundamentais da condição humana.

 

Reflexões sobre o futuro

 

Apesar das incertezas e dos desafios éticos, a jornada rumo à consciência na IA nos convida a repensar não apenas o potencial da tecnologia, mas também o que realmente significa ser consciente. Em um mundo onde a linha entre o humano e o digital se torna cada vez mais tênue, somos desafiados a ampliar nossas mentes e a explorar as fronteiras do que é possível e do que é moralmente aceitável.

Enquanto navegamos nesse oceano de possibilidades, permanecemos conscientes de que, no final das contas, nosso maior desafio pode não ser criar inteligência, mas compreender melhor a nossa própria. Afinal, talvez a verdadeira questão não seja se a IA pode um dia desenvolver consciência, mas sim o que essa busca nos ensina sobre nós mesmos e sobre nossa própria jornada rumo à compreensão da existência.

Como você enxerga essa jornada rumo à consciência na inteligência artificial? Que reflexões ela desperta em sua própria jornada pessoal e intelectual?

Como aumentar a precisão de dados e minimizar erros humanos com a automação

Renan Salinas, CEO & Founder da Yank Solutions

No cenário atual de negócios, a precisão dos dados é importante para a tomada de decisões eficazes e informadas. No entanto, um levantamento feito pela TOTVS, em parceria com a H2R Pesquisas Avançadas, mostrou que apenas 5% das empresas acreditam fazer bom uso da inteligência de dados em seus negócios.

Isso porque muitas companhias fazem a manipulação manual de dados, o que pode estar repleta de erros humanos, comprometendo a integridade da informação. A automação surge como uma solução vital para melhorar a precisão dos dados e minimizar esses erros. Confira cinco dicas essenciais para alcançar esses objetivos.

 

Ferramentas de automação de dados: Um investimento necessário

 

Para aumentar a precisão dos dados, o primeiro passo é implementar ferramentas de automação de dados. Softwares de ETL – Extract, Transform, Load são indispensáveis nesse processo. Eles automatizam a coleta, transformação e carga de dados, reduzindo drasticamente a intervenção humana. Isso não só economiza tempo, mas também minimiza a chance de erros.

 

Sistemas de validação de dados automatizados: Garantia de qualidade

 

A validação de dados é fundamental para assegurar a precisão das informações. Implementar sistemas de validação de dados automatizados permite verificar a integridade e conformidade dos dados em tempo real, identificando e corrigindo erros antes que se tornem problemas maiores.

 

RPA – Robotic Process Automation: Eficiência e precisão

 

A RPA – Robotic Process Automation é uma tecnologia que automatiza tarefas rotineiras e repetitivas, altamente suscetíveis a erros humanos. Robôs de software podem ser programados para executar processos como entrada de dados, geração de relatórios e atualização de registros com precisão e consistência.

 

Machine learning na análise de dados: Previsão e correção proativas

 

Utilizar algoritmos de machine learning para analisar grandes volumes de dados pode aumentar significativamente a precisão. Esses algoritmos identificam padrões e anomalias, permitindo a previsão de erros antes que eles ocorram. Ferramentas de aprendizado de máquina ajudam a melhorar continuamente a qualidade dos dados.

 

Backup e recuperação automatizados: Segurança e integridade

 

Automatizar processos de backup e recuperação de dados é crucial para proteger a integridade das informações. Sistemas de backup automatizados realizam cópias regulares dos dados, armazenando-as em locais seguros. Em caso de falha ou perda de dados, a recuperação automatizada permite restaurar informações rapidamente e com precisão.

Desigualdade digital: O papel da IA na redução ou ampliação das diferenças sociais

Prof.ª e Dra. Alessandra Montini

Neste século, a desigualdade digital se tornou uma das principais preocupações globais, acentuando as disparidades sociais e econômicas. No Brasil, 36 milhões de pessoas não têm acesso à internet, o dado é da pesquisa TIC Domicílios de 2022. A região Sudeste possui o maior número de pessoas sem internet, com 42%, já a região Nordeste aparece em segundo lugar com 28% dos casos. Ainda segundo o levantamento, pessoas com 60 anos ou mais e pessoas negras são os maiores percentuais sem acesso à internet no país.

Com os avanços na IA – inteligência artificial, surge um dilema: essa tecnologia pode ajudar a reduzir essas desigualdades ou, ao contrário, ampliá-las ainda mais? A resposta para essa pergunta é complexa e depende de vários fatores, incluindo a implementação, o acesso, a regulação e as políticas de inclusão tecnológica.

Por um lado, a IA pode democratizar a educação ao fornecer ferramentas de aprendizado personalizadas que se adaptam às necessidades individuais dos alunos. Plataformas educacionais baseadas em IA permitem que estudantes em regiões desfavorecidas tenham acesso a recursos educativos de alta qualidade, mesmo na ausência de professores qualificados. Isso pode nivelar o campo de jogo, oferecendo oportunidades iguais de aprendizado e desenvolvimento.

No setor de saúde, a IA pode melhorar tanto o acesso quanto a qualidade dos serviços médicos. Ferramentas de diagnóstico baseadas em IA auxiliam médicos em áreas remotas a diagnosticar doenças com precisão, diminuindo a desigualdade no acesso a cuidados médicos. Além disso, chatbots e assistentes virtuais podem oferecer informações e suporte médico básico, ajudando comunidades carentes a superar barreiras de acesso.

A IA também pode promover a inclusão financeira, oferecendo acesso a serviços bancários e de crédito para populações não atendidas. Algoritmos de crédito baseados em IA podem avaliar a capacidade de crédito de indivíduos sem histórico bancário, permitindo que mais pessoas tenham acesso a empréstimos e serviços financeiros. As fintechs já estão utilizando IA para estender crédito a empreendedores em países em desenvolvimento, fomentando o crescimento econômico inclusivo.

No entanto, nem tudo são flores. Embora a IA tenha o potencial de reduzir a desigualdade, ela também pode ampliá-la se o acesso à tecnologia continuar desigual. As inovações em IA tendem a ser implementadas primeiro em regiões mais ricas e tecnologicamente avançadas, deixando as populações de países em desenvolvimento ainda mais atrás. A falta de infraestrutura tecnológica adequada impede que muitas comunidades tirem proveito das ferramentas baseadas em IA.

A automação impulsionada pela IA pode levar ao desemprego, especialmente em setores que empregam trabalhadores com baixa qualificação. A substituição de trabalhos manuais e rotineiros por máquinas inteligentes pode agravar a desigualdade, deslocando trabalhadores que já são economicamente vulneráveis. A transição para uma economia digital exige políticas robustas de requalificação e treinamento, muitas vezes ausentes em países com recursos limitados.

Outro ponto importante é que os algoritmos de IA podem perpetuar e até amplificar preconceitos existentes se não forem projetados e treinados de forma adequada. Casos de viés algorítmico em sistemas de recrutamento, crédito e justiça criminal são bem documentados. Esses vieses podem reforçar discriminações sistêmicas, exacerbando a desigualdade.

 

Caminhos para um futuro mais igualitário

 

Para garantir que a IA seja uma força para a redução da desigualdade, são necessárias intervenções políticas e sociais deliberadas. Governos, empresas e organizações da sociedade civil devem colaborar para desenvolver infraestrutura tecnológica inclusiva, promovendo acesso equitativo à internet e dispositivos digitais. Além disso, é fundamental investir em educação digital para capacitar todas as camadas da sociedade a utilizar e se beneficiar das tecnologias emergentes.

A regulação da IA deve incluir diretrizes para evitar o viés algorítmico e garantir a transparência dos sistemas. Políticas de proteção social devem ser implementadas para mitigar os impactos do desemprego tecnológico, com programas de requalificação e apoio à transição para novos empregos no setor digital.

Apenas dessa maneira será possível promover um futuro em que a tecnologia serve a todos, sem deixar ninguém para trás.

 

Os efeitos da automação no mercado de trabalho

Simone Rodrigues, Editora da Infra News Telecom

“É preciso ter uma abordagem cuidadosa e ponderada em relação a automação no mercado de trabalho. Devemos abraçar o potencial transformador da tecnologia, ao mesmo tempo em que protegemos os interesses e o bem-estar daqueles que são afetados por ela. Essa é uma discussão essencial para o futuro do trabalho e da sociedade como um todo”. Essa é a opinião da diretora do LABDATA-FIA, Alessandra Montini, sobre o impacto da presença de robôs nas empresas.

Num artigo publicado nesta edição, Alessandra aborda como os robôs estão beneficiando as atividades da Amazon, levantando também questões sobre o futuro do mercado de trabalho e os efeitos social e econômico da substituição da mão-de-obra humana por máquinas.

Para ela, a automação é capaz de aumentar a eficiência e reduzir os custos operacionais nas empresas, mas também pode contribuir para o desemprego e desigualdade econômica. “Diante dessas preocupações, é fundamental considerarmos não apenas os benefícios imediatos da automação, mas também suas implicações a longo prazo para a sociedade como um todo. Precisamos garantir que a tecnologia seja utilizada de forma ética e responsável.”

Ainda abordando o mercado de trabalho, Edgar Amorim, facilitador DiSC e coach executivo, da Amorizar Pessoas, destaca o potencial da mente para uma carreira bem-sucedida. Segundo ele, o êxito profissional passa por uma mentalidade aberta e flexível. “Muitas vezes, somos sabotados por nossas próprias crenças limitantes, que podem minar nossas aspirações e limitar nosso crescimento. Essas crenças, geralmente arraigadas desde a infância ou desenvolvidas ao longo do tempo, moldam nossa perspectiva sobre nós mesmos e nossas capacidades. Explorar e desafiar essas crenças é essencial para alcançar o sucesso na carreira”, explica Amorin, em outro artigo publicado nesta edição.

Outros temas desta edição são os riscos de uma migração tecnológica, ISP e seu papel na segurança de dados da rede de fibra óptica, uso de satélites de GPS para osciladores de tempo & frequência e 5G e atendimento remoto.

Boa leitura!

Um milhão de robôs funcionários na Amazon e o impacto desse fenômeno no mundo do trabalho

Prof.ª e Dra. Alessandra Montini

Recentemente, a Amazon divulgou que está prestes a alcançar a marca de 1 milhão de “funcionários” robôs em seus centros de distribuição em até dois anos. Essa notícia não apenas chamou a atenção de muitas pessoas, mas também gerou um intenso debate sobre o futuro do trabalho em um mundo cada vez mais automatizado.

Com cerca de 800 mil robôs já operando em seus centros de distribuição, a presença massiva de máquinas automatizadas na Amazon é inegável. Esses robôs desempenham uma variedade de funções, desde o transporte de mercadorias até a digitalização e classificação de pacotes para envio.

Alguns dos modelos mais avançados, como o Robin e o Sparrow, foram projetados para auxiliar em diferentes estágios do processo de atendimento, enquanto outros, como Proteus e Hercules, são capazes de movimentar contêineres com eficiência.

Esses robôs não apenas aumentam a eficiência e a produtividade, mas também reduzem a tensão física sobre os trabalhadores humanos, realizando tarefas repetitivas e exigentes com precisão e rapidez. A Amazon afirma que a implementação dessas máquinas pode acelerar significativamente o processo de armazenamento e envio de produtos, resultando em prazos de entrega mais curtos e uma experiência de compra mais satisfatória para os clientes.

No entanto, essa automação em larga escala também levanta questões significativas sobre o futuro do trabalho e o impacto social e econômico da substituição de trabalhadores humanos por máquinas. Enquanto a automação pode aumentar a eficiência e reduzir os custos operacionais para as empresas, ela também pode resultar em desemprego e desigualdade econômica, especialmente em comunidades que dependem fortemente do trabalho humano.

Diante dessas preocupações, é fundamental que consideremos não apenas os benefícios imediatos da automação, mas também suas implicações a longo prazo para a sociedade como um todo. Precisamos garantir que a automação seja utilizada de forma ética e responsável, protegendo os direitos dos trabalhadores e promovendo a inclusão social. Isso pode envolver o desenvolvimento de políticas públicas que incentivem a requalificação da força de trabalho e a criação de novas oportunidades de emprego em setores emergentes.

Além disso, as empresas, incluindo a Amazon, têm uma responsabilidade social para com seus funcionários e a comunidade em geral. Elas devem buscar um equilíbrio entre a automação e a preservação do emprego humano, garantindo que a tecnologia seja usada para melhorar as condições de trabalho e o bem-estar dos trabalhadores.

Por fim, a presença de 1 milhão de robôs como funcionários da Amazon nos lembra da necessidade de uma abordagem cuidadosa e ponderada em relação à automação. Devemos abraçar o potencial transformador da tecnologia, ao mesmo tempo em que protegemos os interesses e o bem-estar daqueles que são afetados por ela. Essa é uma discussão essencial para o futuro do trabalho e da sociedade como um todo.

Data centers de ISPs protegem as nuvens de seus clientes com ajuda de IA, ML e do conceito zero trust network access

Dennis Godoy, gerente de desenvolvimento de negócios da Hillstone Brasil

A velocidade de inovação em tecnologia – e em malware – está mais acelerada do que nunca. Conscientes deste fato, CEOs, CISOs e CFOs precisam estar sempre atualizados sobre o impacto de ameaças sobre os negócios digitais. Uma das áreas mais críticas para todas as verticais da economia digital brasileira é o setor de data centers. Segundo o Data Center Map, hoje o Brasil conta com 82 centros de dados de colocation. Cresce a cada dia a presença de data centers nível mundial em cidades espalhadas por todo o Brasil. Trata-se de localidades onde os negócios digitais são suportados, em sua maioria, por data centers operando em ISPs com alto grau de expertise em tecnologia. É o caso de data centers de ISPs atuando em Uberlândia, Maringá, Cascavel, Joinville, Ribeirão Preto e em capitais regionais como Fortaleza e Porto Alegre.

Segmentos como o agronegócio são um exemplo de indústria altamente produtiva e digitalizada que conta com os serviços de dados de ISPs locais. Por competirem com gigantes globais, os líderes do agrobusiness brasileiro selecionam seus parceiros de dados a partir de critérios muito exigentes. Trata-se de uma tendência mundial. Estudo da consultoria norte-americana AAG de abril de 2023 indica que, até 2025, 60% das organizações escolherão seus fornecedores de serviços digitais a partir de um diagnóstico dos riscos de cybersecurity apresentados por essa empresa.

Por sua própria natureza, todo data center busca a resiliência máxima. Estudo do Uptime Institute de maio de 2022 revela que, entre 1.000 gestores de data centers entrevistados, 25% afirmaram ter sofrido perdas de mais de 1 milhão de dólares com períodos de downtime no ano de 2021. Esses prejuízos não contabilizam as perdas em cascata que incidem sobre as empresas que dependem do data center para realizar negócios.

Uma das razões do downtime ou da indisponibilidade desses centros de dados são ataques digitais cada vez mais sofisticados. Para enfrentar essa realidade, os gestores estão trabalhando para avançar em três frentes de batalha: a adoção da IA – inteligência artificial e do ML – aprendizado de máquina, o crescente alinhamento ao conceito ZTNA – Zero Trust Network Access e a proteção de complexos ambientes multinuvem hospedados nos data centers.

 

Inteligência artificial e machine learning aumentam a segurança do centro de dados

 

A melhor estratégia para vencer a nova geração de ameaças cibernéticas construídas com apoio de IA é usar soluções do mesmo naipe para proteger a organização. Estudo da Precedence Research indica que o tamanho do mercado global de Inteligência Artificial  em segurança cibernética foi avaliado em USD 17,4 bilhões em 2022 e deve chegar a USD 102,78 bilhões até 2032.

Nos data centers, IA e ML são particularmente adequadas para ampliar mecanismos de defesa, detectar anomalias e indicadores de comprometimento, e responder automaticamente a ameaças emergentes. Isso tem de ser feito em escala de milhares ou milhões de acessos por segundo.

IA e ML podem analisar rapidamente grandes conjuntos de dados recolhidos de logs e outros fluxos. A meta é identificar potenciais ameaças, ataques ou uso indevido de dados corporativos, bem como prever prováveis riscos e vulnerabilidades. O uso dessas técnicas permite que se processe enormes quantidades de dados muito rapidamente.

Além disso, podem aprimorar a detecção de explorações mais sutis, mas muitas vezes mais perigosas, como ameaças persistentes avançadas (APTs), ataques de dia zero e ameaças internas. A meta é isolar ameaças antes de elas transbordem para as muitas nuvens presentes no data center do ISP brasileiro.

IA e ML estão incorporadas em uma variedade de tecnologias de segurança cibernética, como firewalls de última geração e gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM), bem como uma introdução mais recente em plataformas de proteção de cargas de trabalho em nuvem.

 

Controlando o acesso ao data center: ZTNA

 

Controlar quem e o que (Bots) pode acessar recursos críticos do data center é igualmente importante para a maturidade de cybersecurity do centro de dados. É por essa razão que os gestores de data centers estão adotando cada vez mais o acesso de confiança zero à rede (ZTNA), que trata todos os usuários, dispositivos e interações como potencialmente maliciosos.

O modelo ZTNA é baseado no conceito de privilégio mínimo: nunca confie, sempre verifique. A meta é oferecer acesso mínimo a recursos e a usuários. A base de tudo é o conceito Software Defined Perimeter. A cada acesso, o usuário é desafiado, por várias funções de autenticação e checagem do contexto, a provar que tem as credenciais necessárias. Graças a essa abordagem, o conceito Zero Trust Network Access é uma forma de adicionar controle a todos os acessos ao data center.

Isso explica porque, para o Gartner, até 2025, pelo menos 70% das novas implementações de acesso remoto ao data center dependerão de serviços ZTNA. Segundo estimativas da Markets and Markets, espera-se que, até 2027, as empresas globais invistam até 60 bilhões de dólares por ano em ZTNA.

 

O data center é o coração da nuvem

 

A terceira tendência principal na segurança de data centers é a proliferação de implantações multinuvem. Dados da Statista indicam que, até o final deste ano, 591,79 bilhões de dólares serão gastos com serviços de cloud computing em todo o mundo.

O coração da nuvem é o data center – isso vale para a nuvens privadas, públicas e híbridas em sites centrais (cloud), na borda da rede (edge) ou entre esses dois polos (fog). Cabe ao CISO do centro de dados proteger dados, aplicações e APIs – Application Programming Interface rodando em “n” nuvens. Tendo em vista a escala de crescimento sem limites das nuvens brasileiras, os gestores de data centers usam a própria nuvem para aumentar a resiliência e a confiabilidade dos dados e serviços que oferecem aos seus clientes.

A configuração em multinuvem do data center oferece uma superfície de ataque muito maior, o que complica os esforços de rede e de segurança cibernética. O valor de mercado do data center depende da utilização de plataformas de cybersecurity que ofereçam, a partir de um ponto centralizado e com granularidade máxima, visibilidade e controle sobre as muitas nuvens no centro de dados.

Ganhará market share quem demonstrar que conta com políticas e controles de segurança implementados em todas as nuvens e atualizados regularmente. Automação e orquestração são outros diferenciais desta estratégia – a meta é agilizar as operações e, ao mesmo tempo, minimizar o risco de erro humano. Essa abordagem colabora para a maturidade da cultura de segurança do data center como um todo.

Em 2024, empresas de todas as regiões do país dependerão de data centers de ISPs para avançar em seus negócios. Ficará cada vez mais claro quem trabalha 24×7 pela excelência na entrega de serviços digitais “limpos” de ataques. Nuvens rodando nesses centros de dados exigem inovações como IA, ML e o conceito ZTNA para avançar em sua postura de cybersecurity e, com isso, proteger a economia digital do Brasil.