Os meus livros para 2018

Eu procuro decidir o que ler logo no início do ano, faço as compras do livro virtual (e-book) na Amazon e leio via Kindle. Este ano de 2018 estou muito focado em Transformação Digital e Pessoal em minha carreira, querendo me atualizar ao máximo sobre tecnologias, mudanças no futuro, impactos com a transformação digital e etc.

Para quem tiver interesse em saber o que estou lendo e ainda lerei até final do ano, segue aí. Sei que 8 livros no ano me torna suficiente, fora os artigos e “textos soltos” que lemos durante o ano.

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SAPIENS
Yuval Noah Harari
Já terminei de ler, foi o livro entre os anos de 2017 e 2018. Vale a pena para ter uma ideia de quem somos e em o que nos transformaremos.

 

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HOMODEUS
Yuval Noah Harari
Já terminei de ler e inclusive escrevi uma resenha.

 

 

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PLATFORM REVOLUTION
Vários autores
Já terminei de ler. Livro que retrata o novo modelo de negócio tecnológico baseado em plataformas voltadas para vender serviços sem ter mercadoria, por exemplo, AirBnB e Uber.

 

 

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O ANDAR DO BEBADO
Leonard Mlodinow
Lendo no período em que escrevo este texto. É uma obra de divulgação científica, centrada na matemática mas com conceitos de física, sociologia, psicologia e economia. O interessante é que são abordados vários prêmios Nobel.

 

 

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CRIATIVIDADE S.A.
Edwin Catmull (Ed)
Lendo no período em que escrevo este texto, geralmente leio 2 livros ao mesmo tempo, quando um fica chato migro para outro e depois volto. Livro muito legal, com uma linguagem fácil e o Ed mostra várias formas criativas para sair de situações complexas no dia a dia.

 

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DE ZERO A UM
Peter Thiel
Fui indicado por um cara muito legal no Brasil e muito envolvido com criatividade, Murilo Gun

 

 

 

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ABUNDÂNCIA
Peter Diamandis
Fundador da Singularity University e uma visionário e empreendedor futurista, quero entender qual a visão do autor do que vêem pela frente.

 

 

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VAI LÁ E FAZ
Tiago Mattos
Um dos futuristas do Brasil e único professor da Singularity University, Tiago Mattos possui emoção em suas palestras, o que me fez adquirir o livro para leitura.

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A emoção na tecnologia

O Brasil é cheio de gênios e pessoas inteligentes, e Tiago Mattos é um deles. Tiago é atualmente professor SU – Singularity University que na minha visão está entre as melhores universidades do mundo, não só pelo corpo docente, mas pelo método de ensino (ainda farei algum curso lá, CREIA).

Bem, e qual o motivo de citar o Tiago Mattos e a Singularity?!Digital_Emotions.jpg

Eu particularmente tenho visto a evolução tecnológica e me preocupado cada vez mais com duas questões: Consciência e Emoção. Quanto a inteligência, que é algo que também rege o ser humano / serem vivos, esta já será superada em breve pelas máquinas.

Vemos crianças atualmente conseguindo usar iPADs antes de falar o próprio nome, e vemos jovens usando celulares sem conhecer o que é manifestação de carinho, ou seja, EMOÇÃO.

Além do Thiago Mattos ser o único brasileiro professor da SU, ele fez uma palestra muito interessante chamada “Blindfolded ignite” onde defende o abraço como tecnologia.

Bem, assista o video (é curto) e veja que sensacional o que ele fala.
É emocionante! O cara é um principais futuristas do Brasil, convidado para ser professor da universidade referência no mundo para o tema, e … assista e veja.

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2018 – Tecnologias do ano

Teve um cara aí, um tal de Heráclito que disse, “A única constante é a mudança”. E isso é certamente um fato para qualquer um que trabalhe em áreas relacionadas à tecnologia (e quem não, ultimamente?). O ritmo da velocidade das inovações tecnológicas é tamanho que até mesmo as mais fantasiosas vistas em filmes de Hollywood sobre como seria o futuro parecem se tornar realidade.

À medida que as tecnologias atingem a maturidade, as inovações fazem um salto – desde aplicações para o consumidor até aplicações para empresas. Em parte de estudos que tenho feito, algumas tecnologias já em uso podem “exponencializar” neste ano de 2018. Vou tentar listar algumas delas.

Edge Computingedgecomputing

Cada vez mais dispositivos irão se comunicar entre eles e teremos bilhões de “cérebros” orgânicos e não orgânicos interligados através da Internet das Coisas e armazenados em computação na nuvem. Porém, algumas implicações surgem cada vez mais fortes e com necessidade de soluções. O enorme aumento na quantidade de dados que estão sendo transferidos de dispositivos conectados para o data center e tudo isso precisa ser processado e armazenado. Nesse cenário, a tecnologia de “Edge Computing” alivia esse problema ao executar o processamento de dados na “borda” da rede, perto da fonte dos dados. A expectativa é reduzir a largura de banda necessária entre sensores e dispositivos e o data center.

C2C: Cloud-to-Cloud

O conceito de NUVEM também na minha visão é um caminho sem voltas, principalmente quando o mundo vai cada vez mais no rumo da inteligência computacional através do Big Data. Dessa forma, o sistema ecológico de nuvem tem se tornado o ponto preferido para a integração, em vez dos sistemas on-premise tradicionais. 

Um dos benefícios da integração entre as nuvens é uma redução da necessidade de serviços internos de TI. Além disso, os serviços compostos avançados de vários fornecedores podem ser criados e implantados através de APIs, incluindo análise de dados, gerenciamento de conteúdo e armazenamento.

Aprendizagem profunda e automática (Deep Learning)

Aqui mesmo em outros artigos tenho escrito muito sobre Inteligência Computacional e Aprendizado de máquina. Hoje é mais “fácil” a prática de aprendizado de máquina quando falamos de texto. Para alcançar demais benefícios para o mundo, agora o foco dos especialistas e cientistas deste tipo de tecnologia tem sido as arquiteturas de aprendizado profundo de máquinas. Atualmente existem enormes conjuntos de dados para analisar, temos o poder de processamento disponível para fazê-lo dentro de prazos razoáveis, e temos algoritmos sofisticados e alguns estudos de caso para analisar e servir como base. Algumas das demonstrações mais impressionantes da aplicação do aprendizado profundo têm sido relacionadas a interpretação de imagens, reconhecimento de fala e suporte à decisão.

Em um nível relativamente básico, aplicações de aprendizado profundo melhorarão a detecção de movimento de vídeo, reconhecimento facial, rastreamento individual e supressão de falsos alarmes. Isso ajudará a concepção, configuração, otimização e gerenciamento de dispositivos integrados. Além disso, à medida que os aplicativos se desenvolvem, há uma oportunidade para a análise preditiva que leva à prevenção de incidentes: desde terrorismo até acidentes domésticos; de questões de trânsito a roubos; e até mesmo a tragédia dos suicídios ferroviários.

Personalização VS. Privacidade

Uma das aplicações potenciais para o “deep learning” pode ser na entrega de serviços altamente personalizados. Imagine um ambiente de varejo onde o rosto de um cliente é reconhecido ao entrar na loja, e as ofertas são enviadas para um dispositivo móvel com base em compras anteriores, preferências ou até mesmo no histórico de navegação recente. Mas também, só porque algo pode ser feito não significa necessariamente que deveria ser, e este exemplo destaca imediatamente as preocupações crescentes em relação à privacidade e como os dados pessoais estão sendo usados por empresas e outras organizações.

Equilibrar a personalização com a proteção dos dados e da privacidade do indivíduo será uma corda bamba que todas as organizações caminharão no nesse ano.

Cibersegurança

Mais uma vez, como aconteceu em 2017, a segurança cibernética deve aparecer na lista de tendências para os próximos anos. O constante aprimoramento da segurança cibernética será uma tarefa sem fim, porque os cibercriminosos nunca pararão de explorar vulnerabilidades em qualquer nova tecnologia. E, à medida que o número de dispositivos conectados cresce de forma exponencial, também crescem as falhas potenciais que, se não forem atendidas, podem proporcionar a oportunidade de que redes sejam violadas, ransomwares plantados ou gerem um tempo de inatividade dispendioso. 2018, sem dúvida, verá mais ataques e vulnerabilidades expostas. A resposta é proatividade e um processo sistemático para garantir que os patches sejam instalados logo que estejam disponíveis.

É fato que em poucos anos os maiores crimes do mundo não usaram armas de fogo, não serão presenciais ou terão violência física. Serão silenciosos, de onde não sabemos de onde vêem, quem praticou e o que está roubando.

Nova dimensão dos sensores não-visuais

Até recentemente, os principais dados – se não os únicos – disponíveis para os operadores de vigilância eram um vídeo que, obviamente, oferece apenas uma perspectiva bidimensional. Com o uso de novos sensores não-visuais, essa visão se tornará multidimensional, proporcionando uma riqueza de dados que permitirá uma avaliação mais rápida e precisa das situações e, portanto, uma escalada mais rápida, a ativação de uma resposta adequada e a minimização de falsos alarmes.

A tecnologia de radar, por exemplo, usa ondas eletromagnéticas para detectar movimentos. O radar não é sensível às circunstâncias que normalmente desencadeiam falsos alarmes, como sombras móveis ou feixes de luz, pequenos animais, pingos de chuva ou insetos, vento e mau tempo. Além disso, pode fornecer detalhes sobre a posição exata de qualquer objeto e seu deslocamento.

Os avanços na precisão da detecção de som, seja uma janela quebrada ou vozes agressivas, significam que o áudio será um recurso útil que poderia ser perdido em uma solução baseada puramente em vídeo.

Assistentes virtuais 

Alexa, da Amazon; Google Home; Siri, da Apple; e Cortana, da Microsoft. Há o nosso Robbyson! Um projeto FODA que utiliza assistente virtual extremamente humanizado.

Estes assistentes se tornaram famosos por ajudar as pessoas a gerenciar suas vidas diárias e as próximas tecnologias, como o Facebook M, só vão contribuir ainda mais com isso. É inevitável que essas mesmas tecnologias comecem a encontrar uma rota para o ambiente de negócios, já que os consumidores esperam os mesmos níveis de ajuda tecnológica no trabalho.

Os assistentes virtuais não sentem fome, não tem má vontade, não ficam cansados, não dormem e principalmente não esquecem e aprendem cada vez mais e sem limites. O grande desafio agora é obter o assistência virtual mais inteligente, não só resolvendo problemas do cotidiano como acender uma luz, ligar um rádio ou TV, tocar uma música, etc. É esperado que através do método de Aprendizado de máquina (também o profundo) possamos receber do assistente informações sobre nossa saúde, sobre predições financeiras, dicas de atividades de lazer que mais gostamos e por aí vai. Este é o futuro que mais acredito e tenho estudado.

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IA, Machine Learning e Computação Cognitiva

É bem notável a forma como o mercado vem sendo invadido por expressões que representam constante inovação e uma busca por inteligência computacional. Algumas delas como IA (ou Inteligência Artificial), Machine Learning e computação cognitiva ganharam mais destaque recentemente.

Que elas representam as novas tendências tecnológicas ninguém duvida.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)

Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação que se propõe a criar dispositivos que simulem a capacidade humana de pensar, perceber e tomar decisões com base em dados e percepções.

Em algumas áreas, como na medicina, soluções inovadoras e cognitivas nesse sentido também auxiliam o trabalho de alguns profissionais na interpretação e ação por meio de um conjunto de dados com maior precisão. Em resumo, este tipo de inteligência visa auxiliar em diagnósticos e resolver problemas.

Para outras profissões, como advogados, contadores e professores a IA também vem contribuindo.

IA refere-se ainda à capacidade de os equipamentos obedecerem a “ensinamentos” intuitivamente. Equipamentos são previamente configurados de modo que tais objetos e/ou dispositivos possam identificar quando é preciso proceder à determinada ação específica.

Um exemplo é que em escritórios, gestores podem monitorar, mesmo à distância, o que acontece nos ambientes. Via dispositivos móveis (como smartphones ou tablets) conseguem então executar algumas ações do tipo acionar/desligar algo, como se fossem presenciais.

Só que com uma certa “autonomia” dos próprios equipamentos.

MACHINE LEARNING

Machine Learning surgiu da teoria de aprendizagem a partir de conceitos da ciência de inteligência artificial. Na verdade, ele se refere ao aperfeiçoamento de estudos de padrões e seus reconhecimentos para dotar recursos tecnológicos de maior potencial.

A própria tradução do termo “machine learning” já dá indícios do seu significado. Essa técnica abrange a ideia de máquinas com a capacidade de aprenderem sozinhas a partir de grandes volumes de dados.

Por meio de algoritmos e big data, identificando padrões de dados e criando conexões entre eles para aprender a executar uma tarefa sem a ajuda humana e de forma inteligente.

Esses algoritmos usam análises estatísticas para prever respostas mais precisamente e entregam o melhor resultado preditivo com menos chance de erro.

Essa tecnologia pode ser separada em duas categorias principais: supervisionada ou não supervisionada.

Os algoritmos supervisionados são aqueles em que o ser humano precisa interagir controlando a saída e entrada de dados e interfere no treinamento da máquina fazendo comentários sobre a precisão das previsões. Por fim, a máquina aplica o que foi aprendido no seu algoritmo para a próxima análise.

Já na categoria não supervisionada, os algoritmos utilizam o deep learning (aprendizagem profunda) para processar tarefas complexas sem o treinamento humano.

Vamos falar um pouco mais sobre essas categorias no tópico “métodos populares”.

COMPUTAÇÃO COGNITIVA

Computação cognitiva representa a capacidade de elementos computacionais processarem, compartilharem e/ou distribuírem informações de maneira “inteligente”. Como se realmente pensassem e pudessem dar destinação ou tratamento correto e mais proveitoso a cada dado ou indicador recebido.

É por essa razão que, dentro do conceito geral de Inteligência Artificial podemos encontrar indissociavelmente outros como esse.

Afinal, para uma coisa acontecer ela precisa da outra (inteligência, afinal, depende de “cognição”).

Cognição vem do conjunto de técnicas e algoritmos que ajudam a transformar dados em informação relevante e capacitar softwares para ação.

Logo, teremos esses termos entrelaçados em muitos momentos.

É como se estivessem todos juntos de uma mesma “bolha”, compartilhando espaços vez ou outra.

A Internet das Coisas (IoT) é um bom exemplo de como isso já vem acontecendo. Em muitos casos é confundida com a própria automação empresarial/residencial.

Em 2021, segundo o Gartner, ela pode movimentar 10 bilhões de reais.

Por meio de conexão entre equipamentos e dados em diferentes pontes, podemos dizer que itens antes considerados totalmente “inanimados” estão agora “online” e se comunicando com outros recursos.

Imagine a peça de um carro, conectada, por assim dizer, em uma rede. Ela deixa de estar offline e repassa informações sobre temperatura, clima, condições da viagem, entre outros, a uma central.

Essa pode processar e transformar tais indicadores em inteligência para alguma ação.

Carros, inclusive, com tecnologia desse tipo incorporada já estão se tornando realidade anunciada no mercado.

Em outras palavras, é a capacidade que a computação desenvolve de “raciocinar”, bem próximo do modo como os humanos fazem.

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Produtividade a alcance de todos

Em um dos textos anteriores que escrevi o referente a PRODUTIVIDADE teve ótimo índice de leitura! Foram mais de 30 mil visualizações. Amazing! Devido a isso, estou escrevendo algumas outras técnicas que também procuro usar em alguns momentos.

Por exemplo, hoje mesmo em uma das reuniões de gestão de tarefas da equipe chegamos em um ponto onde não era possível determinar o prazo final de todas as entregas. Isso por vários motivos, principalmente que independente da técnica de gestão de projetos / produtividade não conseguimos neste momento alavancar todas as atividades e tarefas. Então, neste caso, é possível aplicar a técnica abaixo:

Matriz de Eisenhower

Resultado de imagem para Matriz de Eisenhower

Essa matriz nos ajuda a decidir que tarefas atacar primeiro e quais deixar para mais tarde ou para o próximo período (por exemplo, próxima semana). E, para isso, são usadas 2 perguntas:

  1. Quais são suas tarefas importantes?
  2. Quais são suas tarefas urgentes?

Então você monta uma tabela com 4 quadrados, 2 em cima e 2 embaixo, 4 quadrantes em um quadrado, na verdade.

As tarefas que são importantes e urgentes ficam no quadrante superior esquerdo e, é claro, são as que você faz primeiro, suas prioridades.

As tarefas que são importantes, mas não são urgentes, ficam no quadrante superior direito. Estas você pode agendar para fazer depois e ficar atento a essa data.

Tarefas que não são importantes, mas são urgentes, você pode delegar a alguém e supervisionar os resultados.

Já as tarefas que não são nem importantes nem urgentes, simplesmente esqueça e abandone: jogue preferencialmente no lixo. Se ainda pensa em executar em algum momento, deixe no “cantinho do vazio”.

Método “Must, Should, Want”

Este é um método muito interessante para o cunho pessoal, aplicando em casa com esposa, filhos, etc. Basicamente pense em O que é “Preciso”, O que “Deveria”, e o que “Gostaria”.

A primeira categoria diz respeito às tarefas urgentes que não tem como negociar, adiar ou deixar de fazer. Elas devem ser a sua meta principal, então cheque logo pela manhã quais são para o dia ou período e dê o máximo do seu foco. Isso pode significar passar o dia inteiro “matando dragões” e precisar deixar as tarefas menos urgentes para depois.

Na segunda categoria entram as tarefas que deveria fazer: limpar o quarto, lavar roupa, cortar o cabelo, estudar mais cedo para a prova, começar a ler aquele livro, etc. São as tarefas mundanas de manutenção da vida e também as que cobramos de nós mesmo. Aquelas coisas que “eu realmente deveria fazer um dia desses, assim que tiver a chance”.

Geralmente em último lugar estão as coisas que realmente queremos fazer. Aqui estão os hobbies e todas as atividades que são importantes pra você. Essa estratégia é efetiva para pessoas que estão “por aqui” de coisas para fazer e estão perdidas em longuíssima listas de tarefas. Fazer logo de início as tarefas necessárias alivia o fardo e diminui a ansiedade do resto do dia.

Como seu sapo primeiro! Eat That Frog!

Eat the frog productivity method

Este método é um dos mais eficientes para o cunho pessoal, fácil adaptação e rápido de fazer. Eu faço sempre no celular, e vou lhe dizer, ajuda inclusive na disciplina já que fazer o que é ruim primeiro facilita as demais atividades.

Este método ajuda a evitar a procrastinação e garantir que você vai progredir nos seus projetos fazer as coisas certas. O termo “engolir o sapo primeiro” vem de uma frase (que se mostrou bem sábia, aliás) do escritor Mark Twain. Ele teria dito “Engula um sapo vivo assim que você acordar de manhã, e nada de pior vai te acontecer no resto do dia”.

Para começar, liste suas tarefas do dia seguindo a ordem da “pior” para a mais fácil, e comece pela primeira. Assim, fazemos  a tarefa mais importante (e intimidadora, e angustiante – assim como seu sapo!) logo no início do dia, enquanto nossos níveis de energia estão altos  – e ao acabar, nosso dia vai ficar progressivamente melhor. Podemos até perceber que a qualidade geral do nosso trabalho melhorou muito também!

Uma boa parte do aprendizado em ser verdadeiramente produtivo é aceitar que o impulso em procrastinar é inevitável. O segredo é aprender como trabalhar a contornar esse impulso que acaba com sua produtividade.

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