Se a automação mudou significativamente o rumo da produção industrial, a automação robótica chegou para aperfeiçoar e promover inovações no setor
Por ser um segmento que exige grandes insumos e recursos materiais, os custos são mais altos. E é exatamente por isso que, para manter a competitividade, é preciso investir em tecnologia.
Além de reduzir custos em termos de produção e valor final, a união da automação com a robótica traz mais segurança ao trabalhador, melhora a qualidade dos produtos e evita as atividades repetitivas.
Você já passou horas a fio trabalhando exaustivamente, mas ao fim do período, a sensação foi a de que houve muito esforço para pouco resultado?
Se você se identifica com a situação, talvez seja hora de rever os seus conceitos de trabalho. Afinal, existem tarefas tão repetitivas que acabam consumindo todo o tempo que poderia ser destinado a ações mais criativas e inovadoras.
De acordo com a pesquisa O Novo Mundo do Trabalho, realizada pela Edelman América Latina, os brasileiros dedicam 48% do seu tempo de trabalho a tarefas de rotina.
No total, isso equivale a sete horas por semana gastos com atividades que poderiam ser automatizadas e concluídas de modo célere.
As demandas cotidianas das empresas consistem em diversas etapas, processos e procedimentos. Existem também aquelas que se repetem incessantemente no cotidiano dos colaboradores e que, por isso, leva a questão básica de como automatizar tarefas repetitivas.
A ideia pode parecer simples e até desnecessária para alguns, mas uma pesquisa da ABBYY, demonstrou que os colaboradores costumam perder cerca de 40 dias úteis anualmente nessas tarefas.
Isso significa uma média de dois meses de trabalho repetitivo sendo executado sem grandes proveitos pelo negócio.
Nos dias de hoje, não fazer parte de uma inovação digital pode significar a perda de negócios. Isso implica, é claro, em perda de dinheiro, de parcerias e relevância no mercado.
Para se manter à frente na competição, é essencial se adaptar e reaprender constantemente as novas modalidades que se apresentam. Saber como preparar sua empresa para o Metaverso é uma dessas realidades.
É muito provável que você já tenha ouvido falar dele. Mas, ainda que a ideia possa parecer fora da realidade da maior parte das pessoas, uma coisa é certa: ele veio para ficar.
O avanço da tecnologia trouxe uma série de opções digitais para as empresas, nos mais diversos setores. Meios aptos, inclusive, a facilitar o dia a dia de quem precisa realizar tarefas manuais - e é aqui que entra o tema da automação de TI. (mais…)
Sem a menor sombra de dúvida, a inovação digital atingiu todos os setores da sociedade. Estamos falando de mudanças substanciais em empresas de pequeno e médio porte, grandes indústrias e corporações, redes de ensino, consultorias e até mesmo no uso doméstico das funcionalidades cibernéticas. (mais…)
O desenvolvimento tecnológico hoje está presente no cotidiano diário de nossas vidas e muitas vezes acaba passando despercebido. É o caso do Machine Learning, área da inteligência artificial que permite executar diversas tarefas de maneira prática e automatizada.
Este método está presente no dia a dia de muitas pessoas e empresas e é bem possível que você já tenha se deparado com exemplos dessa tecnologia.
Vale ressaltar que Machine Learning e Inteligência Artificial não são a mesma coisa. A inteligência artificial pode ser definida como a ciência que busca mimetizar comportamentos e aprendizados humanos em máquinas, enquanto o Machine Learning é uma das ferramentas utilizadas pela IA.
Mas então, o que é Machine Learning? O aprendizado da máquina é um sistema que pode alterar comportamentos a partir de aprendizados passados, com pouca interferência humana ou mesmo sem ela.
Esse aprendizado acontece baseado no estabelecimento de regras lógicas que visam melhorar o desempenho de uma tarefa. Os sistemas utilizam um grande volume de dados para aperfeiçoar os comportamentos.
Entre as abordagens conhecidas no Machine Learning estão o deep learning ou a aprendizagem profunda, onde grandes quantidades de dados são tratadas a partir de redes neurais artificiais compostas por algoritmos. Essas redes neurais são capazes de solucionar problemas complexos.
Com o Machine Learning, torna-se possível produzir de maneira rápida e eficaz modelos capazes de analisar um grande volume de dados e produzir soluções lucrativas e eficazes em grande escala.
O Machine Learning também melhora, muitas vezes, a experiência do cliente com o serviço ou produto e fortalece a segurança dos dados, já que diminui o risco de falha humana.
Além de economizar recursos, esse método da Inteligência Artificial também soluciona necessidades empresariais de maneira prática, sem necessidade de grandes treinamentos ou tempo gasto.
Pode parecer fora da realidade diária, mas exemplos de Machine Learning povoam o cotidiano atual. Diversas empresas, de diversos segmentos, já utilizam esse método para aperfeiçoar os resultados e garantir mais segurança nos dados.
Alguns exemplos de setores que utilizam o ML são serviços financeiros, agências governamentais, operadoras de saúde, empresas de marketing e vendas, indústria de transportes e indústria de fontes de energia.
As atividades que utilizam o Machine Learning são muitas. Entre elas, estão:
É graças ao Machine Learning que plataformas de streaming como Netflix e Spotify conseguem oferecer recomendações personalizadas ao usuário. É também graças ao Machine Learning que aplicativos de transporte como Uber e Cabify determinam o preço da corrida, minimizam a rota e desvios.
Aplicações de ML também estão por trás de recomendações personalizadas oferecidas em anúncios online de acordo com pesquisas recentes ou interesses relacionados.
Essa tecnologia aumenta as vendas online, melhora a experiência do cliente e facilita a retenção do usuário.
O desenvolvimento tecnológico permite até que o ML seja utilizado para desenvolver conversas artificiais que aprendam com interações anteriores para prever respostas e interagir de maneira mais natural.
Aqui na 4infra Consultoria em TI, estamos preparados para utilizar o Machine Learning para proteger os dados de nossos clientes e aprimorar os serviços empresariais. Por meio de um plano personalizado de TI que leve em conta as necessidades e objetivos da empresa, conseguimos atingir os resultados e manter a segurança dos dados, prevenindo crises e riscos. Entre em contato agora!
Muito se fala em inteligência artificial e como ela pode transformar o mundo dos negócios. Mas como saber se o investimento nessa tecnologia vale a pena? Será que existe algo de inteligência artificial na TI que merece nossa atenção? (mais…)
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A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é um dos assuntos mais comentados ultimamente, já que entra em vigor esse ano. Devido aos avanços da tecnologia, a proteção de dados é uma pauta importante a ser discutida - principalmente entre as empresas que precisam adaptar seus processos a ela.
Os nossos dados pessoais são utilizados a todo momento - prova disso é que a maioria dos aplicativos requerem diversas informações de cadastro. Fotos, localização, contatos, números de documentos e conexão wi-fi são algumas das informações que empresas têm condições de reter - e, até então, utilizar - sobre seus clientes.
Do ponto de vista das empresas, que solicitam os dados, essa realidade tende a mudar. A LGPG trata esse ponto no conceito de decisão automatizada.
Nós sabemos o que você está se perguntando:
A proposta de Decisão automatizada se encontra no 20º artigo da Lei Geral de Proteção de Dados. Nela, o titular das informações tem direito de pedir pela fiscalização das decisões tomadas a partir do uso automatizado dos dados pessoais que interferem nos seu interesses, sejam eles pessoais, profissionais ou de consumo.
Em outras palavras, decisão automatizada é o procedimento de classificação, nota, aprovação ou rejeição desenvolvida pelo tratamento de informações pessoais. Para que isso ocorra corretamente, o uso dos dados deve ser feito com base em algumas regras, algoritmos e instruções.
A decisão automatizada pode ser descrita, também, como um ato determinante, feito com base em mapeamento de perfil. Realizado através do tratamento rotineiro de dados, o mapa tem a finalidade de avaliar comportamentos e questões pessoais de determinado usuário.
Nesse caso, podem ser concedidas informações relacionadas à situação econômica, vida profissional, interesses pessoais, comportamento e localização do titular dos dados.
De acordo com a GDPR, versão europeia da LGPD, o indivíduo que possui as informações tem o direito de não ser dependente a nenhuma decisão que leva em consideração o tratamento automatizado.
A conceituação e desenvolvimento da decisão automatizada influencia diretamente na transparência e utilização ou exclusão de dados. Ambos os conceitos estão presentes na Lei Geral de Proteção de Dados e suas regulamentações.
Assim, a idealização e criação de perfis automatizados, inspirados em informações pessoais, só devem ser permitidos diante das condições estabelecidas em norma. Portanto, independentemente da situação da coleta, o tratamento de dados pelas empresas deve ser acompanhado, pelo titular, de forma adequada, em acordo às garantias estabelecidas.
Tais precauções incluem uma informação específica do titular e o direito de intervir, dar sua opinião e receber justificativas diante das decisões tomadas.
O sistema de decisão automatizada é uma grande novidade no meio tecnológico e, por isso, é importante estar informado sobre o assunto. Se sua empresa precisa de ajuda para se adequar a LGPD, conte com a 4Infra.
Nossa empresa conta com uma equipe especializada para te atender, tirar suas dúvidas e otimizar os serviços que envolvem TI. Entre em contato com a gente e conheça algumas soluções.
