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 Computing
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.
