terça-feira, 8 de agosto de 2023
Jornalismo e Inteligência Artificial: como aplicar no dia a dia da redação
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Jornalismo e Inteligência Artificial: como aplicar no dia a dia da redação
A combinação entre Inteligência Artificial e jornalismo ainda causa estranheza nas redações e muito disso se deve a falta de conhecimento no assunto, principalmente quando se diz respeito a tópicos como algoritmos, Big Data e aprendizado de máquina.
Ferramentas baseadas em IA podem ser de grande ajuda para facilitar e melhorar ainda mais o trabalho jornalístico. É possível detectar informações estranhas, por exemplo, analisar uma planilha enorme com dados, a variação de temperatura em uma determinada região, entre outros exemplos. É através de algoritmos de Inteligência Artificial que conseguimos personalizar a página de um portal para que um artigo ou notícia seja publicado automaticamente em determinado dia e horário.
Um exemplo do uso de IA no contexto jornalístico é o projeto comunitário sem fins lucrativos, Crosstown, que utiliza IA para cobrir notícias hiperlocais em bairros de Los Angeles, EUA. A ferramenta extrai conjuntos de dados públicos e os armazena em nuvem. Os jornalistas utilizam esses dados em narrativas sobre o tráfego, poluição do ar ou até sobre Coronavírus. Cada um desses dados possui uma etiqueta identificando a localização, o que possibilita que quando o jornalista agrupa os fatos para compor a matéria, já a transforma em uma notícia da vizinhança e acaba por fornecer informações mais relevantes aos residentes de determinado bairro.
Assim o projeto acaba por se tornar sustentável ao conseguir monitorar uma área maior, que anteriormente seria impossível ao tentar manter um repórter em cada bairro para checar tudo, desde o trânsito, poluição, os gastos públicos e depois ainda produzir notícias personalizadas relevantes para os moradores daquela área.
Além das notícias locais, o jornalismo investigativo também pode tirar proveito do uso de Inteligência Artificial, principalmente nas análises de dados. Em uma investigação surgem diversos registros que precisam ser examinados e verificados onde se encontram as discrepâncias. Através do uso das ferramentas de IA é possível ter essa informação de forma mais rápida e eficaz, fornecendo os dados para compor a matéria investigativa fazendo com que o jornalista possa se concentrar em escrevê-la.
Outro exemplo de uso é o Google Pinpoint, ferramenta online lançada em outubro de 2020 para auxiliar jornalistas na apuração dos fatos e organização de dados. Através da IA a ferramenta possibilita aos profissionais pesquisar uma infinidade de documentos de interesse público. Por meio dos algoritmos o sistema faz uma varredura em manuscritos, transcreve arquivos de áudios e pesquisa as informações mais relevantes de um determinado assunto.
O objetivo da ferramenta é facilitar o dia a dia nas redações e valorizar o tempo dos jornalistas. O Pinpoint é uma suíte de aplicações da Google News Initiative (GNI) desenvolvida para apoiar a atividade de profissionais de imprensa por todo o mundo.
Você já sabia que a IA estava sendo utilizada em redações para auxiliar os jornalistas na apuração de dados? Gostaria de uma ferramenta para facilitar seu dia a dia em sua empresa também? Vamos conversar, nós podemos te ajudar!
Fonte
https://www.inoviacorp.com/blog/jornalismo-e-inteligencia-artificial-como-aplicar-no-dia-a-dia-da-redacao#:
domingo, 6 de agosto de 2023
Inteligência Artificial
Inteligência Artificial: o guia completo sobre IA!
INOVAÇÕES
EQUIPE TOTVS | 02 MAIO, 2023
Entender o que é Inteligência Artificial (IA) é essencial para empresas que buscam se modernizar. Trata-se da capacidade de máquinas realizarem tarefas consideradas complexas e próprias para seres inteligentes.
Além disso, é um dos mais promissores campos de estudo acadêmico — porque tem um potencial disruptivo sem igual, pois pode impactar a forma que empresas e a sociedade operam.
E não se engane: a IA vai muito além da automação mecânica, englobando processos cognitivos e a capacidade de aprendizado.
Hoje, existem contornos mais claros sobre o tema: soluções como o ChatGPT demonstraram para pessoas e empresas que a IA não se limita a atividades repetitivas, numerosas e manuais, como também àquelas que demandam análise e tomada de decisão.
Nesse guia definitivo, vamos te mostrar tudo: o que é Inteligência Artificial, como funciona, tecnologias envolvidas, benefícios, riscos e como implementá-la em seu negócio.
Vamos lá? É só continuar a leitura!
O que é a Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência cujo propósito é estudar, desenvolver e empregar máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma.
No entanto, é muito mais: envolve o agrupamento de várias tecnologias, como redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, entre outros que conseguem simular capacidades humanas ligadas ao aprendizado, solução de problemas, compreensão da linguagem e tomada de decisões.
Também está ligada à robótica, ao Machine Learning (Aprendizagem de Máquina), ao reconhecimento de voz e de visão, entre outras tecnologias.
O objetivo geral da IA é criar máquinas que possam operar com o mesmo nível de capacidade cognitiva que os humanos, ou até superá-lo em alguns casos.
Nos últimos anos, a IA emergiu como uma força transformadora em vários setores, revolucionando a forma como as empresas conduzem os negócios.
Ao incorporar a Inteligência Artificial em suas operações, as organizações podem se beneficiar de maior eficiência, melhor tomada de decisões e experiências aprimoradas do cliente.
Hoje, a adoção da IA é uma ação indispensável dentro da rotina corporativa: é um diferencial competitivo importante para se destacar da concorrência.
Como funciona a Inteligência Artificial?
Em sua essência, a IA funciona por meio de uma combinação de algoritmos, dados e computação. É um complexo nó de processos que possibilita às máquinas aprender, se adaptar e tomar decisões baseadas em dados.
Mas veja bem: é impossível determinar um ou dois exemplos de Inteligência Artificial e seu funcionamento.
Existem várias abordagens, incluindo o aprendizado de máquina, aprendizado profundo (deep learning) e processamento de linguagem natural, cada uma com seus métodos e aplicações próprias.
Como surgiu a Inteligência Artificial?
A concepção de algo artificial que simula a inteligência humana, ou algo próximo a isso, tem sido motivo de discussão há muito tempo na história da humanidade. Já a conceituação moderna remonta a meados da década de 1920.
Veja outros acontecimentos considerados como chave para o desenvolvimento do conceito:
1950: No mesmo ano, Alan Turing desenvolveu uma maneira de analisar se um equipamento conseguia se passar por um ser humano durante uma interação por escrito: o teste de Turing;
1956: ocorreu uma conferência no campus da Dartmouth College, onde se reuniram alguns dos citados com outros nomes importantes, como Nathan Rochester e John McCarthy. Esse último batizou a área de Inteligência Artificial. Na conferência, também surgiram alguns eixos que conceituaram e passaram a nortear o campo de pesquisa da IA;
1957: Frank Rosenblatt apresenta o perceptron, algoritmo que funciona como um tipo de rede neural artificial, de uma camada, que classifica resultados. É um classificador linear.
2022: o ChatGPT é lançado e sua arquitetura chama atenção pela capacidade cognitiva e de processamento inteligente. Inicia-se aí uma nova era sobre o uso da IA em tarefas mundanas, sejam elas corporativas ou não.
Quais são as tecnologias por trás da Inteligência Artificial?
À medida que o campo da Inteligência Artificial continua a evoluir, várias tecnologias importantes impactam no seu crescimento. Citamos elas anteriormente, mas agora vamos explicá-las para simplificar seu entendimento:
Machine Learning
O aprendizado de máquina é a base para sistemas inteligentes.
Trata-se de uma técnica de análise de dados que automatiza a criação de modelos analíticos.
Essa tecnologia parte da premissa de que sistemas podem aprender com os dados para identificar padrões, tomar decisões informadas e melhorar a si mesmos com o mínimo de intervenção humana.
Com o tempo, isso leva a um desempenho aprimorado em várias tarefas.
As plataformas de machine learning oferecem poder computacional, dados, algoritmos, APIs e outras soluções para projetar, treinar e implantar modelos para máquinas, aplicativos, processos e muito mais.
Deep Learning
O deep learning é o irmão mais novo do machine learning.
Ele utiliza redes neurais artificiais com várias camadas de abstração para se destacar em tarefas de reconhecimento e classificação de padrões — tudo isso baseado em conjuntos de dados.
O processo de aprendizagem ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, onde as informações são transmitidas de uma camada para a outra.
É um tanto complexo, mas pode ser exemplificado em chatbots de atendimento baseados em IA: eles reconhecem falas, imagens e mesmo voz para proporcionar uma experiência humanizada e eficiente.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O NLP é a tecnologia que preenche a lacuna entre as máquinas e a linguagem humana.
Esse conceito se concentra em estudar e replicar os processos associados à linguagem humana por meio de software, programação e outras soluções.
Com o NLP, as máquinas podem entender melhor os textos, o que abrange reconhecimento de contexto, extração de informações, resumo e muito mais.
Um exemplo muito presente de NLP hoje em dia é o ChatGPT!
A tecnologia por trás dessa solução é um modelo de IA alimentado por Processamento de Linguagem Natural, capaz de entender, interpretar e gerar a linguagem humana.
Conheça os tipos de Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial, basicamente, visa criar máquinas que simulam o pensamento humano. E sim, essa é uma definição simplificada das coisas.
Afinal, na prática, a IA não funciona de uma única maneira. Existem diferentes tipos de Inteligência Artificial, cada um com seus próprios objetivos e abordagens.
Podemos dividir as principais categorias em: Inteligência de Máquina, Inteligência Humanóide e Inteligência Coletiva.
Inteligência de Máquina: o Machine Intelligence se concentra em projetar máquinas capazes de executar tarefas programadas específicas, como reconhecimento de padrões, tomada de decisão lógica ou aprendizado com experiências passadas. O principal objetivo desta categoria é automatizar processos e agilizar as tarefas diárias, levando ao aumento da eficiência.
Inteligência Humanóide: já o Humanoid Intelligence trata-se de criar máquinas que imitam facetas (senão todo) comportamento humano. Essas máquinas executam tarefas como conversar, reconhecer rostos ou expressar emoções. A aplicação da Humanoid Intelligence gira em torno do desenvolvimento de interfaces digitais mais humanas e inteligentes em dispositivos, aprimorando a experiência e a interação do usuário.
Inteligência Coletiva: essa categoria busca estabelecer redes intrincadas capazes de tomar decisões coletivas. Essas redes consistem em múltiplos agentes inteligentes interconectados que colaboram para resolver problemas complexos. O objetivo é desenvolver sistemas sofisticados que possam tomar decisões coletivas, como em um sistema financeiro inteligente, para otimizar resultados e processos decisórios.
Com os avanços tecnológicos, os limites da tecnologia estão sendo continuamente testados e expandidos, abrindo novas possibilidades para aplicações inovadoras e promissoras.
Agora, vale ressaltar que existem diferentes tipos de IA no que diz respeito às suas características operacionais, incluindo:
IA Reativa: funciona com base em regras pré-programadas e não é capaz de aprender com a experiência ou construir uma memória.
IA de Memória Limitada: pode se lembrar de experiências passadas e usá-las para informar as decisões futuras.
IA de Teoria da Mente: é capaz de entender estados mentais tais como crenças, desejos e intenções.
IA Autoconsciente: está ciente de seus próprios estados mentais e pode usar esta informação para raciocinar sobre o mundo.
Quais são os principais benefícios da Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial é capaz de gerar vantagens para os negócios. Veja algumas das principais adiante!
1. Melhora na tomada de decisão
A IA pode auxiliar na simplificação de processos de análise, especialmente uma empresa que preza pela tomada de decisão baseada em dados, ou data driven.
Isso porque ela é capaz de organizar e conferir maior clareza a dados confusos, os quais dificultam o estabelecimento de estratégias.
Um sistema de Inteligência Artificial pode desenvolver processos que envolvem correlações, regressões, estruturação de análises dos dados gerados etc. que servem de base para executivos tomarem decisões.
Principalmente se estiver vinculada a uma solução de big data, que é capaz de lidar com um gigantesco volume de dados não-estruturados.
2. Comodidade e escalabilidade
Uma solução de IA virtual é capaz de empregar algoritmos para realizar segmentações mais precisas, de modo a sugerir mercadorias sintonizadas com os perfis de consumidores analisados. Isso aumenta as chances de se desenvolver boas estratégias comerciais.
A IA também tem alto nível de replicabilidade de processos, já que os sistemas que a compõem são capazes de realizar as mesmas análises diversas vezes. Isso assegura que qualquer fluxo de trabalho se torne escalável.
A obtenção de informações relevantes de relatórios também pode se tornar mais rápida. Isso porque já há algoritmos de text mining (mineração de textos) capazes de analisar um documento e encontrar informações específicas nele.
Esses fatores geram comodidade, já que são feitos de maneira mais rápida e simplificada pela solução de Inteligência Artificial.
3. Aumento da automação
A IA contribui para automação de atividades lógicas, analíticas e cognitivas, gerando maior velocidade no tratamento de informações. Isso serve como complemento à automação das tarefas físicas, especialmente da produção, que costuma ser propiciada por máquinas robóticas.
4. Redução de erros, de riscos e de custos operacionais
A Inteligência Artificial pode ser empregada no monitoramento de máquinas e sistemas computacionais da empresa.
No caso dos equipamentos, ela pode usar dados de sensores, de câmeras, de registros em softwares de monitoramento, dentre outras fontes.
Em relação aos sistemas, suas informações são provenientes de bancos de dados, de relatórios, de históricos, etc.
Graças aos conteúdos obtidos, ela tem a capacidade de descobrir gargalos, falhas e outros pontos fracos nos processos da empresa, diminuindo erros e aumentando a eficiência operacional. Isso reduz custos e evita dificuldades para as equipes.
Aliás, dá até para realizar previsões sobre eventuais dificuldades, para que a empresa tome providências a tempo.
Tal fato se dá porque ela gera diagnósticos de diversos setores e processos, contribuindo para o mapeamento de riscos (e também de oportunidades).
Para tanto, ela pode checar frequentemente indicadores-chave de desempenho do negócio, com o propósito de relatar possíveis empecilhos às equipes.
Outro ponto interessante é que seus processos de análise costumam apresentar baixo custo. Ela também contribui para que haja maior nível de acerto nas estratégias definidas pelos gestores, que tiveram por base os dados coletados e processados pela IA.
5. Otimização do atendimento ao público
A Inteligência Artificial pode otimizar o atendimento oferecido ao público em diferentes aspectos, como na entrega de uma comunicação mais eficiente, no aumento da agilidade em transações e em uma personalização ampliada.
De acordo com a Forrester, 89% dos chatbots são úteis ou muito úteis na personalização das interações com os clientes, impactando sua qualidade;
Os níveis de satisfação do cliente devem crescer 25% até 2023 nas organizações que usam IA, segundo dados da Gartner.
Além disso, vale destacar que, anualmente, US$62 bilhões são perdidos por causa de um insatisfatório serviço ao cliente oferecido pelas empresas, de acordo com dados da Forbes.
A Inteligência Artificial pode contribuir para a redução desta perda.
Exemplos de aplicação da IA na rotina das organizações
Existem muitas aplicações da Inteligência Artificial nas empresas, em diferentes segmentos. Adiante, confira algumas das principais!
Gestão Financeira
Na gestão das finanças, a IA vem aprimorando a tomada de decisões e a prevenção de fraudes.
A capacidade da IA de analisar e processar dados a torna inestimável na avaliação de indicadores financeiros e no suporte à tomada de decisões.
Além de automatizar cálculos de preços, avaliar retornos de investimentos e desempenhar um papel crucial na prevenção de fraudes, a tecnologia otimiza seguros, crédito e análise de risco.
Ao aproveitar os dados de interação com o cliente, a IA pode fornecer uma compreensão mais abrangente das demandas e expectativas do cliente.
Recursos Humanos (RH)
No RH, a IA simplifica o onboarding e aumenta o valor do funcionário.
Ela pode redirecionar os funcionários de tarefas repetitivas para atividades com maior valor agregado, automatizando operações que exigem análise e raciocínio mínimos.
Também pode ajudar a gerenciar longos processos de onboarding de novas contratações, bem como abrir caminho para a criação de cargos como “gerentes de IA”, responsáveis por supervisionar a implementação e o gerenciamento de Inteligência Artificial nas organizações.
Marketing
No marketing, a IA pode revolucionar o jogo: mapear tendências, analisar comportamentos e aprimorar o atendimento ao cliente.
Ela ajuda a identificar tendências, comportamentos e oportunidades, além de antecipar as demandas dos consumidores.
Os chatbots, por exemplo, interagem com os consumidores e podem ser otimizados pela IA para responder de forma mais eficaz às perguntas dos usuários.
A IA também pode analisar o comportamento do usuário e segmentar perfis com base nos hábitos do consumidor, permitindo recomendações personalizadas de produtos e processos de retargeting.
Conforme dados divulgados pela Thrive My Way, CRMs baseados em IA devem crescer mais de 250% nos próximos anos.
Operações ou Produção
No chão de fábrica, a IA é alavanca necessária para impulsionar a Indústria 4.0.
Trata-se de uma tecnologia chave na quarta e quinta revolução industrial, juntamente com a realidade aumentada e a Internet das Coisas (IoT).
Ao coletar dados de sistemas virtuais e dispositivos físicos, a IA pode ser aplicada a vários aspectos da indústria, incluindo:
Monitoramento de robôs: a IA, combinada com a robótica, pode melhorar os processos de fabricação, identificando gargalos e reduzindo erros por meio do monitoramento contínuo de sensores, câmeras e equipamentos de telemetria.
Manutenção preditiva: a análise de dados da IA, como temperatura, nível de ruído e pressão, pode antecipar as necessidades de manutenção do equipamento e reduzir os custos associados.
Melhorias na simulação: a IA pode otimizar os processos de fabricação realizando simulações virtuais do ambiente de produção, aprimorando os layouts da fábrica e eliminando gargalos.
Mecanismos de segurança
A Inteligência Artificial não apenas revolucionou as operações de negócios e a tomada de decisões, mas também tem um grande impacto no aspecto segurança.
Ao implementar mecanismos de segurança orientados por IA, as organizações podem proteger efetivamente seus ativos valiosos e mitigar riscos potenciais.
Entre eles, podemos mencionar os principais:
Cibersegurança: a capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados em tempo real permite identificar padrões, detectar anomalias e prever possíveis ameaças cibernéticas. Os algoritmos de machine learning podem monitorar a atividade da rede e detectar comportamentos suspeitos, permitindo que as organizações respondam proativamente a incidentes de segurança e reduzam o impacto das violações.
Segurança física: os sistemas de vigilância baseados em IA utilizam tecnologias avançadas de reconhecimento de imagem e reconhecimento facial para monitorar espaços físicos, identificar indivíduos não autorizados e alertar o pessoal de segurança sobre possíveis ameaças. Além disso, os sistemas de controle de acesso orientados por IA podem aumentar a segurança, concedendo ou restringindo a entrada com base em dados biométricos, reduzindo o risco de acesso não autorizado.
Detecção de fraudes: a proficiência em Big Data ajuda as empresas a identificar padrões incomuns e possíveis fraudes em seus sistemas. Os algoritmos de ML podem reconhecer atividades fraudulentas, como fraude de cartão de crédito ou roubo de identidade, e alertar as organizações para tomar as medidas necessárias para evitar perdas financeiras.
Quais os possíveis riscos do uso da Inteligência Artificial?
Embora os benefícios da IA nas empresas sejam inegáveis, é crucial reconhecer os riscos associados à sua implementação.
E veja bem: ao abordar essas preocupações de frente, as organizações podem otimizar o uso da IA e garantir sua integração bem-sucedida.
São eles:
Demandas de capital intelectual
Para aproveitar efetivamente a IA, as empresas precisam investir em capital intelectual.
Sem uma força de trabalho equipada para gerenciar sistemas inteligentes, as corporações correm o risco de subutilizar essa tecnologia, o que ocasiona perdas.
Requalificação e realocação do capital Humano
À medida que a IA assume determinadas tarefas, as organizações devem planejar cuidadosamente a requalificação e realocação do capital humano.
Ao fornecer treinamento e oportunidades para que os funcionários desenvolvam novas habilidades, é possível garantir uma transição tranquila e reter talentos valiosos.
Adaptação a estruturas corporativas fluidas e enxutas
A ascensão da IA pode levar a estruturas corporativas mais fluidas e enxutas, com equipes menores e colaborativas trabalhando em conjunto com sistemas de IA.
As organizações devem estar preparadas para adaptar suas operações e fluxos de trabalho a essa nova realidade, garantindo integração perfeita e produtividade contínua.
Quais os desafios para a implementação da Inteligência Artificial?
O potencial da Inteligência Artificial (IA) para revolucionar negócios e rotinas diárias é algo já popularmente reconhecido.
Soluções como o ChatGPT, entre outras mais complexas e específicas de cada segmento, já transformam a rotina de empresas e profissionais.
No entanto, a implementação prática da IA apresenta vários desafios.
Vamos examinar os principais, bem como entender de que maneira eles podem ser superados:
Processamento insuficiente de dados: a IA depende de grandes quantidades de dados para treinar e refinar seus algoritmos. O desafio não está em obter dados, mas em processá-los de forma eficiente. Melhorar os processos de mineração de dados, modelagem, análise e inteligência é crucial para liberar seu potencial.
Capacidade limitada de hardware: a IA exige poder de processamento significativo. Na prática, falamos de um potencial de hardware robusto. Garantir que a tecnologia possa lidar com as altas demandas de processamento é essencial para uma implementação de IA bem-sucedida — mas pode ser caro, especialmente hoje.
Interface Homem-Máquina: uma grande preocupação com a IA é sua interação com humanos. O desenvolvimento de interfaces intuitivas e fáceis de usar é fundamental para evitar falhas de IA. Além disso, as soluções de IA devem ser refinadas para melhor entender e se adaptar ao contexto das interações humanas.
Custos altos: a implementação da IA pode ser cara e demorada, desde o treinamento de modelos inteligentes até a integração de soluções do tipo nos negócios. No entanto, desenvolvedores e empresas já estão trabalhando em sistemas, plataformas e interfaces mais acessíveis e eficientes. Não só o ChatGPT é um exemplo, como outras IAs conversacionais mostram “o caminho das pedras” para empresas de todo o mundo.
Considerações éticas: à medida que a IA se torna mais integrada à vida cotidiana, é crucial abordar as questões éticas relacionadas. Isso inclui garantir a privacidade dos dados, combater o viés nos algoritmos, evitar o deslocamento de empregos e abordar o possível uso indevido da Inteligência Artificial. Como? Nossa dica é estabelecer diretrizes claras, padrões do setor e estruturas regulatórias.
Como definir uma estratégia de utilização para a IA?
Existem algumas etapas que merecem atenção na hora de definir como será o emprego de Inteligência Artificial no negócio. Veja quais são a seguir!
Estabeleça objetivos e faça um bom planejamento
A implantação de uma IA precisa ser realizada com bastante planejamento. Para começar, é essencial definir os objetivos que ela terá no negócio. Para tanto, é preciso realizar questionamentos, como:
Será usada para aprimorar a gestão geral do negócio?
Ela será implementada para corrigir falhas e ampliar o desempenho fabril?
Deverá ser empregada para o desenvolvimento de novos produtos/serviços?
Sua utilização se dará na interação com o cliente, a fim de aperfeiçoar esse setor?
O foco será o aumento da produtividade, da eficiência e da performance das mercadorias?
Há a chance de a IA ser usada para todos esses propósitos, o que poderá demandar um processo de implantação mais complexo e demorado. Para conseguir uma aplicação eficiente, é importante preparar bem a estratégia de adoção dela.
Nesse caso, lembre-se de conhecer bem o potencial da ferramenta e verificar que colaboradores e conhecimentos serão necessários para isso. Também analise bem a cultura da empresa para saber se ela é compatível com novidades, como a IA.
Colete dados
Para que a IA possa ser implementada e se adapte bem à empresa, ela precisa de muitos dados.
Eles serão importantes também para o processo de integração da plataforma de IA com os fluxos de trabalho e softwares do negócio, bem como para aumentar a precisão das informações geradas por ela. Isso demanda tempo e esforço.
Os dados podem ser obtidos nas soluções internas de gerenciamento do negócio, como o sistema de gestão (também conhecido como ERP) e o CRM.
Uma solução de Big Data Analytics é importante para gerar insights e informações provenientes de dados não estruturados, que serão usados pela solução de Inteligência Artificial.
Ainda é possível utilizar IoT para captar informações dos equipamentos que alimentarão a IA, que serão agrupados aos dados gerados pelas soluções que os gerenciam.
Também dá para obter conteúdos de parceiros, como fornecedores, clientes e empresas de consultoria e pesquisa.
Uma observação: o sistema de gestão e as demais soluções precisam ser compatíveis com a IA, para que ela consiga captar seus dados adequadamente.
Prepare sua equipe de TI
Para lidar com IA, é fundamental contar com colaboradores especializados na área, ou seja, que tenham grande conhecimento sobre soluções cognitivas. É preciso que saibam os principais exemplos de tecnologias ligadas à IA e como podem ser empregadas.
Também é importante que conheçam como integrá-las a outras soluções, especialmente as existentes na empresa.
Além disso, é necessário que consigam “traduzir” conceitos de IA para profissionais de outras áreas, a fim de permitir uma maior compreensão sobre essa tecnologia. CIOs, analistas, técnicos etc. da área de TI terão importantes papéis ao:
prepararem o ambiente empresarial para essa grande inovação;
programarem a solução para se integrar às especificidades da empresa;
corrigirem erros que ela venha a apresentar ao longo de sua implementação e de seu uso na organização;
fornecerem assistência a outros setores para que consigam atuar em conjunto com a IA.
Adote soluções eficientes de IA
É essencial buscar uma solução de IA renomada e eficiente, capaz de automatizar de maneira adequada os fluxos de trabalho da organização para que se perpetuem de forma sistemática.
Seu fornecedor precisa ser confiável e renomado no mercado, estando apto a contribuir na implementação dela.
A Inteligência Artificial vai acabar com os empregos?
O debate sobre o impacto da Inteligência Artificial no mercado de trabalho é complexo.
Embora não haja como negar que a IA tem o potencial de interromper funções e setores de trabalho “tradicionais”, é crucial considerar o contexto mais amplo e examinar os riscos e as oportunidades que ela apresenta.
Por um lado, a automação orientada por IA pode tornar alguns trabalhos obsoletos, principalmente aqueles que envolvem tarefas repetitivas ou trabalho manual.
Setores como manufatura, transporte e atendimento ao cliente podem enfrentar reduções ou adequações da força de trabalho, à medida que as tecnologias baseadas em IA otimizam os processos e aumentam a eficiência.
Mas é um reflexo da tecnologia: 50 ou mesmo 70 anos atrás, não era difícil encontrar profissionais especializados no conserto de relógios ou máquinas de escrever. Hoje são profissões pouco acionadas.
No entanto, é importante reconhecer que a IA também pode criar novas oportunidades de trabalho estimulando a inovação e o crescimento em campos emergentes.
Papéis que exigem criatividade, pensamento crítico e empatia provavelmente permanecerão em alta demanda, pois essas habilidades são difíceis de replicar com sistemas de IA.
Além disso, a implantação da IA nas organizações pode levar à criação de categorias de trabalho totalmente novas que exigem conhecimento especializado em desenvolvimento, implementação e gerenciamento de IA.
Em última análise, o impacto da IA no mercado de trabalho dependerá de como empresas, governos e instituições educacionais se adaptam e respondem a essa revolução tecnológica.
Ao investir na reciclagem da força de trabalho, promover a aprendizagem ao longo da vida e promover a inovação, a sociedade pode aproveitar o poder transformador da IA, minimizando possíveis perdas de empregos e garantindo um futuro mais próspero e inclusivo para todos.
Inteligência Artificial TOTVS
À medida que a IA continua a evoluir e se integrar em nossas vidas diárias, a chave para aproveitar todo o seu potencial está em se manter flexível.
É aí que entra a Inteligência Artificial da TOTVS.
A solução TOTVS é uma plataforma de dados e IA de ponta, projetada para ajudar empresas como a sua a navegar com confiança nessa revolução tecnológica.
Nossa plataforma equipa sua empresa com as habilidades e insights estratégicos necessários para alavancar a IA para o máximo impacto, impulsionando a inovação e o crescimento no processo.
Como? De várias maneiras, com: forecast e previsão, recomendações, otimização, visão computacional e experiência de conversação.
Não deixe sua empresa ficar para trás no mundo em constante mudança da IA.
Abrace o futuro com a Inteligência Artificial da TOTVS e descubra todo o potencial da nossa solução inovadora.
Conclusão
Entender bem o que é Inteligência Artificial e como ela funciona também é vital, pois você e sua equipe terão maiores chances de acompanhar a implementação dessa tecnologia sem ficarem “perdidos”.
Dominar seus preceitos também é importante para que o negócio não dependa unicamente de agentes externos quando precisar realizar ajustes ou melhorias nela.Quer aprender mais sobre IA? É só continuar de olho em nosso blog para acompanhar os demais artigos.Antes de finalizar, indicamos que você conheça tudo sobre transformação digital, um movimento que tem tudo a ver com o desenvolvimento da IA no mercado.
https://www.totvs.com/blog/inovacoes/o-que-e-inteligencia-artificial/#:~:text=A%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial%20(IA)%20%C3%A9,atividades%20humanas%20de%20maneira%20aut%C3%B4noma.
Novo Banco de Desenvolvimento (NDB) Banco do BRICs
Novo Banco de Desenvolvimento (NDB)
Atualizado em janeiro de 2018
Natureza e Propósito
Criação: O Acordo sobre o Novo Banco de Desenvolvimento foi assinado durante VI Cúpula dos BRICS (Julho de 2014), em Fortaleza – Brasil, com entrada em vigor durante VII Cúpula dos BRICS (Julho de 2015), em Ufa – Rússia.
Sede e escritórios regionais: Em Fevereiro de 2016 o NBD assinou acordo com a China para o estabelecimento da sede do banco em Xangai, sendo anunciada a abertura de um escritório regional do banco em Johanesburgo, África do Sul.
Objetivos: Mobilização de recursos para “projetos de infraestrutura e desenvolvimento sustentável nos países do BRICS e em outros países em desenvolvimento, em complementação aos esforços existentes de instituições financeiras multilaterais e regionais para o crescimento global e o desenvolvimento”. Representantes do NBD caracterizam a agilidade na concessão de empréstimos como um dos principais diferenciais em relação aos demais bancos multilaterais de desenvolvimento.
Estrutura de Capital
O NBD foi fundado com capital autorizado de US$ 100 bilhões e capital inicial de US$ 50 bilhões, com contribuições distribuídas igualmente entre os cinco membros fundadores (US$ 10 bilhões cada).
Dentre o capital inicial total, US$ 10 bilhões correspondem a capital realizado e US$ 40 bilhões a capital exigível – ainda não pago – também igualmente distribuídos entre membros.
Embora o documento fundador indique intenção de conceder empréstimos e permitir a compra de ações por demais países, 55% das ações devem ser controladas pelos países BRICS, e outros 25% por economias emergentes – confirmando a orientação do banco em direção às necessidades de países em desenvolvimento. Ainda, foram recentemente aprovados os termos e condições para admissão de novos membros ao banco – em breve disponíveis no site do NBD.
Capital Inicial (em bilhões de dólares)
Fonte: O autor, baseado no Acordo sobre o Novo Banco de Desenvolvimento
Brazil
Russia
India
China
South Africa
Green Bonds
O NBD também levanta fundos através da emissão de títulos denominados em moeda local, com risco cambial reduzido para investidores domésticos: Em Julho de 2016, o banco emitiu títulos no valor de 3 bilhões de yuan (US$ 448 milhões) no mercado de títulos da China, com maturidade de cinco anos e taxa de juros de 3,07%. Representantes do banco declaram a intenção de aumentar a emissão de títulos em moeda local na China e expandi-la para outros membros fundadores em breve, particularmente Índia (em rúpias) e na Rússia (em rublos).
Avaliação (Rating)
O NDB recebeu classificação “AAA” pelas agências de risco de crédito chinesas China Chengxin Credit Rating e China Lianhe Credit Rating. Segundo tais agências, as principais qualidades de crédito do NBD incluem:
Grande potencial para crescimento futuro de negócios em países em desenvolvimento;
Estruturas sofisticadas de governança e gerenciamento de riscos;
Eficiência operacional e staff altamente qualificado;
Alto nível de capital realizado, com pontualidade em infusões.
O banco planeja iniciar seu engajamento com agências de classificação internacionais. Representantes do NDB negaram os rumores sobre a intenção de desenvolver uma agência de rating no âmbito do NBD.
Projetos Aprovados
Em 2016, o Banco desembolsou cerca de US $ 1,5 bilhão em projetos de infraestrutura e desenvolvimento sustentável nos países do BRICS. Até agora, o NDB possui onze projetos de empréstimos aprovados.
País Valor (US$) Intermediário Descrição Aprovação
Brasil 300 milhões BNDES Infraestrutura para energia solar e eólica (600 megawatts); Linhas de transmissão 16/04/2016
Rússia 50 milhões Banco Eurasiático de Desenvolvimento e International Investment Bank Construção de hidrelétricas; (50 megawatts) 20/07/2016
India 250 milhões Canara Bank Energia renovável (500 megawatts) 16/04/2016
Índia 350 milhões Empréstimo soberano¹ Revitalização de rodovias 23/11/2016
China 81 milhões Shangai Lingang Hongbo New Energy Development Company Produção de painéis solares (100 megawatts) 16/04/2016
China 290 milhões Empréstimo Soberano² Energia eólica e solar (250 megawatts) 23/11/2016
África do Sul 180 milhões ESKOM Holdings SOC Ltd. Infraestrutura para energia renovável (500 megawatts) 16/04/2016
Desembolso por País
Além disso, a análise da alocação dos empréstimos desembolsados pelo NDB por país revela uma forte concentração na China e na Índia, destino de 63% dos desembolsos totais de 2016, com apenas 6% destinados à Rússia. Representantes do banco manifestaram intenção de ampliar a concessão de empréstimos no futuro para países em desenvolvimento, além dos BRICS (Business Standard, 2016)
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Fonte: o autor com base na Página de Proetos do NDB
Governança
Figure 1: NDB Organization Chart
Fonte: o autor baseado no Site do NDB, n.d.
O NDB é administrado por um Conselho de Administração e um Conselho de Governadores, ambos compostos por cinco assentos, cada um ocupado por um país fundador. A presidência do banco está em rodízio e é periodicamente ocupada por um representante de um dos membros do BRICS, enquanto os demais são responsáveis pela nomeação dos quatro vice-representantes (NDB, 2014, p. 5-6).
Membros do Banco
O NDB possui apenas cinco membros desde sua fundação: República Federativa do Brasil, Federação Russa, República da Índia, República Popular da China e República da África do Sul. A filiação de empréstimos ou não, no entanto, está aberta a qualquer membro das Nações Unidas, desde que os termos e condições estabelecidos por uma maioria especial no Conselho de Governadores sejam cumpridos. O Conselho de Governadores pode aceitar instituições financeiras internacionais ou países interessados em se tornarem membros como observadores em suas reuniões (Acordo sobre o Novo Banco de Desenvolvimento, 2014).
Estrutura de Voto
O poder de voto baseia-se no número de uma ação subscrita no capital social do Banco e a participação dos países do BRICS nunca pode ser inferior a 55% do total de votos. Atualmente, cada um dos cinco membros do NDB tem direitos iguais de voto de 20% (NDB website, n.d.)..
Se o Acordo sobre o Novo Banco de Desenvolvimento (2014) não prevê uma maioria qualificada (dois terços do total dos votos) ou uma maioria especial (voto afirmativo de quatro dos membros fundadores simultaneamente com maioria qualificada), para uma determinada questão , a decisão é tomada com base na maioria simples dos votos expressos (Acordo do Novo Banco de Desenvolvimento, 2014).
Parcerias
De acordo com o presidente do NDB, K. V. Kamath, o mandato do banco inclui cooperação com instituições similares para troca de conhecimento. Portanto, desde sua fundação, o NDB assinou Memorandos de Entendimento e acordos de cooperação com vários bancos multilaterais e nacionais de desenvolvimento, além de bancos comerciais nacionais (NDB website, n.d.).
Política Socioambiental
O NDB divulgou, em agosto de 2016, documento elucidando sua política socioambiental, que aborda questões como:
Mecanismos de identificação e gestão de riscos socioambientais gerados por projetos financiados pelo banco, com base nos “Princípios do Equador”;
Critérios para aprovação de projetos, incluindo requisitos em três áreas: (i) ambiental, (ii) deslocamento involuntário e (iii) indígenas;
Declaração de adoção do enfoque de fortalecimento dos sistemas nacionais, localizando a responsabilidade pela condução da análise de impacto socioambiental ao sistema legal e instituições do país mutuário.
https://bricspolicycenter.org/new-development-bank/
Por que o Maior Problema dos EUA é na verdade o BRICS?
sábado, 5 de agosto de 2023
quarta-feira, 2 de agosto de 2023
ENCILHAMENTO crise econômica no governo do Marechal Deodoro da Fonseca (República da Espada 1889/1894)
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ENCILHAMENTO
O encilhamento foi o nome dado à desastrosa política econômica do governo de Deodoro da Fonseca, levada a cabo pelo ministro Rui Barbosa.
Com a Proclamação da República, em 1889, o Brasil passou a adotar um modelo político bastante diverso do anterior. O primeiro representante do novo regime, o marechal Deodoro da Fonseca, teve que contar com uma elite intelectual e política para compor os novos quadros políticos do Brasil. Um dos setores mais importantes, o das finanças, administrado pelo Ministério da Fazenda, foi destinado a uma figura singular do Brasil do período de transição do Império para a República: Rui Barbosa (1849-1923).
Rui Barbosa foi um dos maiores intelectuais brasileiros de sua época e desenvolveu reflexões importantes na área jurídica e na diplomacia. Quando houve o golpe que assentou o regime republicano no Brasil, Deodoro da Fonseca, em seu Governo Provisório (1889-1891), confiou a Barbosa a pasta da economia. Rui encarregou-se de elaborar o primeiro pacote econômico do governo republicano com o objetivo de fazer o país crescer. Esse pacote econômico, com o tempo, ficou conhecido como “encilhamento”.
A política do encilhamento consistiu em uma política de emissão de moedas, isto é, Barbosa concedeu a bancos privados brasileiros a iniciativa de imprimir e colocar dinheiro em circulação no mercado para estimular o consumo, como destaca o historiador Boris Fausto:
“Ao assumir o Ministério da Fazenda do governo provisório, Rui Barbosa baixou vários decretos com o objetivo de aumentar a oferta de moeda e facilitar a criação de sociedades anônimas. A medida mais importante foi a que deu a alguns bancos a faculdade de emitir moeda. O papel fundamental coube ao banco emissor do Rio de Janeiro, o Banco dos Estados Unidos do Brasil, dirigido por um dos grandes empresários da época, Francisco de Paula Mayrink.”
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Essa política foi implementada em 1890 e levou a alcunha de “encilhamento” como uma analogia às corridas de cavalos. Os cavalos bem encilhados, isto é, bem equipados, tinham melhores condições para ganhar as provas. Do mesmo modo, o crédito oferecido pela impressão em larga escala de moeda oferecia condições únicas para o enriquecimento de especuladores financeiros.
Ao longo do ano de 1890, muitas empresas foram criadas em virtude da política monetária de Rui Barbosa, mas várias delas eram “fantasmas”, com registros falsos. Todavia, a economia ficou aquecida e o país começou a crescer. Porém, em 1891, veio a crise. A superoferta de crédito e a “inundação” do mercado com moeda artificializaram a economia. O encilhamento provocou uma “bolha financeira” que estourou rapidamente, comprometendo a política econômica republicana.
FAUSTO, Boris. História do Brasil. São Paulo: EDUSP, 2013. p 217.
Por: Cláudio Fernandes