9 Technology Mega Trends That Will Change The World In 2018, by Bernard Marr

9 Technology Mega Trends That Will Change The World In 2018

AdobeStock By kromkrathog

Some tech trends fizzle out and die a quiet death, while others are so significant that they transform our world and how we live in it. Here are the top nine tech mega-trends that I believe will define 2018 and beyond.

Trend 1: The increasing datafication of our lives

From chatting to friends in a messaging app or buying a coffee, to tapping in and out with an Oyster card or streaming music, today almost everything we do leaves a trail of data breadcrumbs. And this increasing datafication of our world has led to an unprecedented explosion in data.

Just in the average minute, Facebook receives 900,000 logins, more than 450,000 Tweets are posted, and 156 million emails and 15 million texts are sent.With numbers like that, it’s no wonder we’re essentially doubling the amount of data created in the world roughly every two years.

Trend 2: The Internet of Things (IoT) and how everyday devices are becoming more ‘smart’

The IoT – which encompasses smart, connected products like smart phones and smart watches –is a major contributing factor in this exponential increase in data. That’s because all these smart devices are constantly gathering data, connecting to other devices and sharing that data – all without human intervention (your Fitbit synching data to your phone, for instance).

Pretty much anything can be made smart these days. Our cars are becoming increasingly connected; by 2020, a quarter of a billion cars will be hooked up to the Internet. For our homes, there are obvious smart products like TVs,and less obvious ones, like yoga mats that trackyour Downward Dog. And, of course, many of us have voice-enabled personal assistants like Alexa – another example of an IoT device.

That’s already a lot of devices, but the IoT is just getting started. IHS has predicted there’ll be 75 billion connected devices by 2020.

Trend 3: Exponential growth in computing power is fueling massive tech advances

None of this incredible growth in data, nor the billions of IoT devices available,would be possible without the enormous leaps in computing power that we’ve made. Between 1975 and 2015, computing power doubled at a rate of every two years, before slowing to the current rate of approximately every two and a half years.

But we’re reaching the limits of what traditional computing power can handle. Thankfully, on the horizon, we have quantum computing. Probably the most significant transformation of computing power ever, quantum computing will see computers become millions of times faster than they are right now.Tech leaders are in a race to launch the first commercially viable quantum computer, capable of solving problems that today’s computers can’t handle. Capable, even, of solving problems that we can’t even imagine yet.

Trend 4: The incredible rise of artificial intelligence (AI)

Computers are now able to learn in much the same way as we humans do, and this leap in AI capabilities has been made possible by the massive increases in data and computing power. It’s the incredible explosion in data that has allowed AI to advance so quickly over the last couple of years; the more data an AI system has, the quicker it can learn and the more accurate it becomes.

This huge step forward in AI mean computers can now undertake more and more human tasks. In fact, it’s AI that allows computers to see (e.g. facial recognition software), read (e.g. analyzing social media messages), listen (e.g. Alexa standing by to answer your every command), speak (e.g. Alexa being able to answer you) and gauge our emotions (e.g. affective computing).

Trend 5: The unstoppable freight train that is automation

The more intelligent machines become, the more they can do for us. That means even more processes, decisions, functions and systems can be automated and carried out by algorithms or robots.

Eventually, a wide range of industries and jobs will be impacted by automation. However, for now, the first wave of jobs that machines are taking can be categorized using the four Ds: dull, dirty, dangerous and dear. This means humans will no longer be needed to do the jobs that machines can do faster, safer, cheaper and more accurately.

Beyond the four Ds, machines, robots and algorithms will replace – oraugment – many human jobs, including professional jobs in fields like law or accounting. From truck drivers to bricklayers to doctors, the list of jobs that are likely to be affected by automation is surprising. One estimate reckons that 47 percent of US jobs are at risk of automation.

Trend 6: 3D printing opens up amazing opportunities for manufacturers (and others)

Related to increasing automation, the invention of 3D printing is disrupting manufacturing, and other industries, in many positive ways. In traditional (subtractive) manufacturing, objects are cut or hollowed out of material, such as metal, using something like a cutting tool. But in 3D printing (also known as additive manufacturing), the object is created by laying down, or adding, layers of material. The materials used in 3D printing can be pretty much anything: plastic, metal, concrete, liquid, powder, even chocolate or human tissue!

With 3D printing, far more complex shapes can be created than in traditional manufacturing – and using less material, too. It also allows for much greater customization of products, without worrying about economies of scale.

2018 Technology Trends


Trend 7: We’re interacting with technology in very different ways

The way we interact with technology has changed dramatically in recent years – and is still changing. Thanks to smart phones and tablets, we can carry out a whole range of tasks on the move simply by touching a screen. Mobile web usage has increased to the point where, in 2016, it overtook web usage through traditional computers. Google has also confirmed that searches on mobile devices now outstrip desktop searches.

We’re also talking to our devices, using voice searches via Siri and the like. Estimates suggest that, by 2020, 50 percent of all searches will be voice searches, and around 30 percent will involve no screen whatsoever. As a result, all kinds of businesses are gradually integrating their products with the likes of Siri, Alexa and Google Assistant. For example, Alexa is being integrated into BMWs from 2018.

Virtual reality and augmented reality represent the next huge leap in interface innovation, transforming how businesses interact with customers.

Trend 8: Blockchains: An invention that could change our world

Blockchain technology is a very practical solution to the problem of storing, authenticating and protecting data. Think of a blockchain as a decentralized, extremely secure database. Or, to get slightly more technical, it’s a distributed, peer-to-peer ledger of records. While nothing is ever totally ‘hack-proof’, blockchain represents a huge leap forward compared to our current data security technology as, unlike a centralized database, there’s no one single point of failure.

The records in a blockchain are called ‘blocks’ and every block is connected to the previous block (hence, ‘block’ and ‘chain’). The whole chain is self-managed, which means there’s no one person or organization in charge of the entire chain. If that sounds familiar, it might be because the virtual currency Bitcoin functions on blockchain technology.

Financial services, insurance and healthcare are just some of the sectors where blockchains are likely to be heavily adopted. In fact, 90 percent of major European and North American banks are exploring blockchain solutions.

Trend 9: Platforms are the way forward for businesses

A platform is essentially a network (digital or physical) that creates value for participants by facilitating connections and exchanges between people for services, products or information. The platform is rarely the actual service provider; instead, it acts as a facilitator for the crowd, making interactions possible, easy, and safe for participants.

Platforms have given rise to businesses like Airbnb, Uber and Amazon, and are also the foundation of what Facebook and Twitter do. However, platforms offer growth opportunities across all kinds of businesses, industries and sectors – not just tech companies. Even long-running businesses with more traditional business models, like Ford, are beginning to develop platform strategies.

Find out more about these tech trends, and discover what they mean for you, in my free pre-release eBook: The 9 tech mega-trends that are shaping our world.

Source: Bernard Marr is a best-selling author & keynote speaker on business, technology and big data. His new book is Data Strategy. To read his future posts simply join his network here.

Forbes, DEC 4, 2017 @ 12:28 AM


2017 State Of Business Intelligence And Predictive Analytics, by Louis Columbus


These and many other insights are from 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study(PDF, 90 pp., client access) published today by Dresner Advisory Services. The report is available to non-clients here. The study is based on insights gained from interviews with Dresner Advisory Service’s research community of over 3,000 organizations, in addition to vendor customer community interviews. 57% of respondents are from North America, 31% from Europe, the Middle East & Africa, with the remaining 12% from Asia-Pacific (8%) and Latin America (4%). For additional details regarding the methodology, please see page 11 of the study.

Industry interest in advanced and predictive analytics grew sharply in 2017, with business intelligence experts, business analysts, and statisticians/data scientists being the most prevalent early adopters. Key takeaways from the study include the following:

  • Business Intelligence (BI) experts, Business Analysts and Statistician/Data Scientists are the most frequent users of advanced and predictive analytics.These three groups of professionals dominate the adoption and use of BI and predictive analytics applications. Less than 20% of citizen data scientists, financial analysts, and market analysts use advanced and predictive analytics constantly. Executives and third-party consultants use them least.
Dresner Advisory Services 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study
  • Reporting, dashboards, advanced visualization and end-user self-service are given the highest priority initiatives in enterprises focused on making BI a strategic foundation for growth. The rankings reflect how pragmatic companies are today regarding their investments in BI technologies. Cognitive BI, text analytics, Internet of Things (IoT) and video analytics are still in a nascent or an emerging growth stage based on the findings of this study. Advanced and predictive analytics is seventh in the rankings this year.
Dresner Advisory Services 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study
  • Enterprises are basing their BI initiatives on apps that support traditional statistical methods including regression models, textbook statistical functions, and hierarchical clustering. These three leading features are considered important by approximately 80% enterprises surveyed. Geospatial analysis (highly associated with mapping, populations, demographics, and other Web-generated data) and recommendation engines, Bayesian methods, and automatic feature selection is the next most required series of features.
Dresner Advisory Services 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study
  • Business Services and Consulting most often rely on regression models, textbook statistical functions, hierarchical clustering, and geospatial analysis, all foundational to building a strong business case for BI. The survey found that transportation and manufacturing industries trail in most categories of interest. Respondents from retail and wholesale companies care most about Bayesian methods, neural networks, ensemble learning, and (newly added in 2017) video analysis
Dresner Advisory Services 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study
  • Relying on an abundance of predictive analytics features doesn’t necessarily lead to a successful BI strategy enterprise wide, but focusing on business outcomes does. Enterprises are prioritizing the traditional textbook statistical functions for descriptive statistics, recommendation engines, automatic feature selection like principal component analysis (PCA) and additional advanced features when they begin creating a BI strategy. Enterprises prioritizing features are often in search of a panacea to their BI strategic challenges when a clear definition of business strategies needs to guide the selective choice of predictive analytics technologies and tools.
Dresner Advisory Services 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study
  • In-memory analytics, in-database analytics, and In-Hadoop analytics are considered the three most critical predictive analytics and BI platforms in enterprises today.  Of these top three, in-memory analytics and in-database analytics are considered important by over 80% of enterprises interviewed. In-Hadoop analytics is the third most cited scalable analytic platform, followed by support for massively parallel processing architecture and PMML support.
Dresner Advisory Services 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study
  • Business Intelligence Competency Centers (BICC) are pivotal and a must-have for enterprises to succeed with their BI strategies and initiatives.  The study found that Marketing & Sales assign the most value to advanced analytics, trailing on BICC teams whose focus is on how to drive greater analytics and BI adoption in support of line-of-business objectives. Both Operations, with a mean importance value of 3.1 and IT, with a mean importance value of 3.3 view predictive analytics and BI as important.
Dresner Advisory Services 2017 Advanced and Predictive Analytics Market Study
Source: Louis Columbus , FORBES,I am currently serving as Principal, IQMS. Previous positions include product management at Ingram Cloud, product marketing at iBASEt, Plex Systems, senior analyst at AMR Research (now Gartner), marketing and business development at Cincom Systems, Ingram Micro, a SaaS start-up and at hardware companies. I am also a member of the Enterprise Irregulars. My background includes marketing, product management, sales and industry analyst roles in the enterprise software and IT industries. My academic background includes an MBA from Pepperdine University and completion of the Strategic Marketing Management and Digital Marketing Programs at the Stanford University Graduate School of Business. I teach MBA courses in international business, global competitive strategies, international market research, and capstone courses in strategic planning and market research. I’ve taught at California State University, Fullerton: University of California, Irvine; Marymount University, and Webster University. You can reach me on Twitter at @LouisColumbus.

10 Predictions For AI, Big Data, And Analytics in 2018


A new Forrester Research report, Predictions 2018: The Honeymoon For AI Is Over, predicts that in 2018 enterprises will finally move beyond the hype to recognize that AI requires hard work—planning, deploying, and governing it correctly.

But Forrester also promises improvements: Better human and machine collaboration due to improved interfaces; enhancing business intelligence and analytics solutions by moving resources to the cloud; new AI capabilities facilitating the redesign of analytics and data management roles and activities and driving the emergence of the insights-as-a-service market.

As a result, 70% of enterprises expect to implement AI over the next 12 months , up from 40% in 2016 and 51% in 2017. Here’s my summary of what Forrester predicts will happen in 2018:

25% of enterprises will supplement point-and-click analytics with conversational interfaces.

Querying data using natural language and delivering resulting visualizations in real time will become standard features of analytical applications.

20% of enterprise will deploy AI to make decisions and provide real-time instructions.

AI will suggest what to offer customers, recommend terms to give suppliers, and instruct employees on what to say and do — in real time.

AI will erase the boundaries between structured and unstructured data-based insights.

The number of global survey respondents at enterprises with more than 100 terabytes of unstructured data has doubled since 2016. However, because older-generation text analytics platforms are so complex, only 32% of companies have successfully analyzed text data, and even fewer are analyzing other unstructured sources. This is about to change, as deep learning has made analyzing this type of data more accurate and scalable.

33% of enterprises will take their data lakes off life support.

Without a clear connection to change-the-business outcomes, many early adopters will pull the funding plug on their data lakes to see if they pay for themselves or die.

50% of enterprises will adopt a cloud-first strategy for big data analytics.

Forrester expects 50% of enterprises to embrace a public-cloud-first policy in 2018 for data, big data, and analytics, as they look for more control over costs and more flexibility than on-premises software can deliver.

66% of enterprises will deploy insight centers of excellence as a remedy for organizational misalignments.

With firms bringing the voice of the customer into every business decision in a unified way, 56% of enterprises already report creating customer insight centers of excellence rather than centralized or purely distributed models to accomplish this.

The majority of Chief Data Officers (CDOs) will move from defense to offense.

Business-oriented CDOs will explore opportunities to innovate with data, either through analytics embedded in internal business processes or through new external data-enabled products and services. In 2018, more than 50% of CDOs will report to the CEO , up from 34% in 2016 and 40% in 2017.

Data engineer will become the hot new job title.

13% of data-related job postings on Indeed.com are for data engineers, versus less than 1% for data scientists, reflecting the trend of big data initiatives becoming mission-critical and the need to provide broader support to the business analyst.

The insights-as-a-service market will double as insight subscriptions gain traction.

66% of enterprises already outsource between 11% and 75% of their Business Intelligence applications. Forrester predicts that up to 80% of firms will rely on insights service providers for some portion of their insights capabilities in 2018.

Academia will become the new insights partner for enterprises.

And not just academia—new research labs like the nonprofit Open AI help solve the most challenging analytic and AI problems for firms that submit requests.

Source: , FORBES, NOV 9, 2017 @ 09:15 AM 

The 6 Best Free Online Artificial Intelligence Courses For 2018, by Bernard Marr

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A basic grounding in the principles and practices around artificial intelligence (AI), automation and cognitive systems is something which is likely to become increasingly valuable, regardless of your field of business, expertise or profession.

Fortunately, today you don’t have to take years out of your life studying at university to become familiar with this seemingly hugely complex technology. A growing number of online courses have sprung up in recent years covering everything from the basics to advanced implementation.

Some are aimed at people who want to dive straight into coding their own artificial neural networks, and understandably assume a certain level of technical ability. Others are useful for those who want to learn how this technology can be applied by anyone, regardless of prior technical expertise, to solving real-word problems.

In this post I will give a rundown of some of the best free ones which are available today.

Learn with Google AI

This newly launched resource is part of Google’s plan to broaden the understanding of AI among the general public. Material is slowly being added but it already contains a Machine Learning with TensorFlow (Google’s machine learning library) crash course.

The course covers the ground from a basic introduction to machine learning, to getting started with TensorFlow, to designing and training neural nets.

It is designed so that those with no prior knowledge of machine learning can jump in right at the start, those with some experience can pick or choose modules which interest them, while machine learning experts can use it as an introduction to TensorFlow.

Google – Machine Learning

This is a slightly more in-depth course from Google offered through Udacity. As such, it isn’t aimed at complete novices and assumes some previous experience of machine learning, to the point where you are at least familiar with supervised learning methods.

It focuses on deep learning, and the design of self-teaching systems that can learn from large, complex datasets.

The course is aimed at those looking to put machine learning, neural network technology to work as data analysts, data scientists or machine learning engineers as well as enterprising individuals wanting to make use of the plethora of open source libraries and materials available.

Stanford University – Machine Learning

This course is offered through Coursera and is taught by Andrew Ng, the founder of Google’s deep learning research unit, Google Brain, and head of AI for Baidu.

The entire course can be studied for free, although there is also the option of paying for certification which could certainly be useful if you plan to use your understanding of AI to increase your career prospects.

The course covers the spectrum of real-world machine learning implementations from speech recognition and enhancing web search, while going into technical depth with statistics topics such as linear regression, the backpropagation methods through which neural networks “learn”, and a Matlab tutorial – one of the most widely used programming languages for probability-based AI tools.

Columbia University – Machine Learning

This course is also available in its entirety for free online, with an option to pay for certification should you need it.

It promises to teach models, methods and applications for solving real-world problems using probabilistic and non-probabilistic methods as well as supervised and unsupervised learning.

To get the most out of the course you should expect to spend around eight to ten hours a week on the materials and exercises, over 12 weeks – but this is a free Ivy League-level education so you wouldn’t expect it to be a breeze.

It is offered through the non-profit edX online course provider, where it forms part of the Artificial Intelligence nanodegree.

Nvidia – Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision

Computer vision is the AI sub-discipline of building computers which can “see” by processing visual information in the same way our brains do.

As well as the technical fundamentals, it covers how to identify situations or problems which can benefit from the application of machines capable of object recognition and image classification.

As a manufacturer of graphics processing units (GPUs), Nvidia unsurprisingly covers the crucial part these high-powered graphical engines, previously primarily aimed at displaying leading-edge images, has played in the widespread emergence of computer vision applications.

The final assessment covers building and deploying a neural net application, and while the entire course can be studied at your own pace, you should expect to spend around eight hours on the material.

MIT – Deep Learning for Self Driving Cars

As with the course above, MIT takes the approach of using one major real-world aspect of AI as a jumping-off point to explore the specific technologies involved.

The self-driving cars which are widely expected to become a part of our everyday lives rely on AI to make sense of all of the data hitting the vehicle’s array of sensors and safely navigate the roads. This involves teaching machines to interpret data from those sensors just as our own brains interpret signals from our eyes, ears and touch.

It covers the use of the MIT DeepTraffic simulator, which challenges students to teach a simulated car to drive as fast as possible along a busy road without colliding with other road users.

This is a course taught at the bricks ‘n’ mortar university for the first time last year, and all of the materials including lecture videos and exercises are available online – however you won’t be able to gain a certification.


Source: Bernard Marr is a best-selling author & keynote speaker on business, technology and big data. His new book is Data Strategy. To read his future posts simply join his network here.

Artificial Intelligence in India: Transition Cost – A Documentary

Today we spend more time behind the wheels then we would have a few years back. In Cities like Banglore where the roads are shrinking and number of vehicles increasing exponentially the situation is even worse.
We already convey distance in terms of time rather than Kms. On an average, a person spends 3-4 hours a day behind the wheel. While we all are struggling to claim our share of the downtrodden roads we fight with a variety of stakeholders ranging from stray cows to speeding Taxi drivers.
While in a different world with the technology progressing there are people working on the development of autonomous vehicles.
Source: Analytics India Magazine, Publicado em 16 de mai de 2018

Inteligência Competitiva – Sinais Mercado: Movimentos querem redefinir o que é sucesso nos negócios

No ano passado, Rony Meisler, CEO do Grupo Reserva, empresa da área de moda com 82 lojas, cerca de 1,5 mil funcionários e faturamento anual de R$ 338 milhões, aderiu oficialmente ao movimento Capitalismo Consciente.

Como já aplicava alguns dos princípios da filosofia no grupo que comanda, Meisler foi convidado a presidir o braço brasileiro da organização que difunde os conceitos do livro “Capitalismo Consciente”, escrito pelo acadêmico Rajendra Sisodia e o empreendedor John Mackey, fundador da rede de supermercados Whole Foods.

Presente no Brasil desde 2013, o movimento propõe uma relação ganha-ganha entre todos os “stakeholders” das empresas. Apesar de o lucro continuar sendo fundamental para uma organização existir e se perpetuar, este não é o único ponto — nem o principal — a ser levado em conta.

São quatro pilares: propósito pelo qual a empresa existe (que vai além de gerar lucro para os acionistas), geração de valor para todas as partes envolvidas, liderança consciente e cultura consciente.

“Quem segue o conceito do capitalismo consciente não olha resultados de curtíssimo prazo. Trata-se de uma visão mais ampla, que leva em conta como se fazem as coisas, como se ganha dinheiro, como a empresa se relaciona com a comunidade, os funcionários e os fornecedores”, afirma Hugo Bethlem, um dos fundadores do Instituto Capitalismo Consciente Brasil e ex-vice-presidente do Grupo Pão de Açúcar.

Foi, aliás, durante a passagem pela varejista, de onde saiu em 2012, que Bethlem teve contato com Sisodia pela primeira vez e viu sentido em tudo o que o acadêmico propunha.

“O capitalismo trouxe uma série de melhorias para o cidadão, e trouxe também malefícios, como a pressão absurda por resultado, fazendo com que as pessoas se sintam desesperadas e odeiem trabalhar, e o desgaste profundo dos recursos do planeta.” Com essa visão, Bethlem decidiu trazer o movimento para o país.

Considerado um líder consciente, que coloca as pessoas em primeiro lugar, Meisler foi convidado a presidir o instituto para mostrar que os princípios do capitalismo consciente podem ir além da teoria.

“As palavras movem, mas os exemplos arrastam”, costuma dizer o empreendedor. Segundo ele, a liderança consciente não está relacionada à promoção de ações revolucionárias. “É questão de trazer para a consciência cada pequena coisa, observar e ver como é possível fazer melhor”, afirma.

Ele mesmo cita um exemplo. Em viagem aos Estados Unidos, Meisler foi atendido por um idoso em uma loja e ficou feliz com o atendimento recebido e com a iniciativa da empresa de empregar pessoas mais velhas.

Trouxe a ideia para o Brasil e implementou nas lojas do Grupo Reserva. Hoje, em 40% delas há pelo menos um funcionário com mais de 7 0 anos. “O choque de maturidade é algo que agrega valor para os mais jovens e para o negócio, porque são pessoas que apresentam alto desempenho”, diz o empreendedor.

“É uma relação ganha-ganha, não fazemos só porque é legal.” O Cara ou Coroa é somente um dos programas que diferenciam a gestão de pessoas no Grupo Reserva, a relação da empresa com o meio ambiente, a comunidade e os fornecedores.

O Departamento de Felicidade cuida dos funcionários, 98% da cadeia de fornecedores é nacional e, para cada produto vendido pela Reserva, cinco pratos de 16/06/2018 Movimentos querem redefinir o que é sucesso nos negócios comida são doados por meio de instituições parceiras.

“A Reserva cresce cerca de 20% ao ano, mesmo em meio à crise. Não tenho oráculo para dizer precisamente o porquê, mas sei que o que fazemos de diferente é dar valor às pessoas”, diz Meisler. É claro que, como diz Bethlem, não existem empresas e executivos perfeitos, mas o movimento criado por Sisodia propõe um caminho a ser percorrido.

“The business of business is people”, diz Bethlem parafraseando o ex-CEO da Southwest Airlines, Herb Kelleher, defensor da seguinte ordem de prioridade: funcionários, clientes e acionistas. “Não importa qual produto ou serviço você vende. O que importa são as pessoas”, ressalta Bethlem. Diretor-geral da The Beauty Box, marca do Grupo Boticário, Guilherme Reichmann também é adepto dos princípios do capitalismo consciente.

Quando o livro de Sisodia e Mackey foi lançado, Reichmann estava nos Estados Unidos fazendo um MBA no MIT. Como já admirava a forma de gerenciar pessoas e fazer negócios do Whole Foods, pegou a obra para ler. “Quando li o livro, encontrei respostas para o meu propósito de vida”, conta.

Ao voltar ao Brasil, o executivo passou a procurar emprego em companhias alinhadas com sua visão de mundo. “Entendo que o papel de uma organização é transformar a sociedade onde ela está inserida, e para isso é preciso pensar de forma mais holística”, diz. “O lucro para as empresas é como o oxigênio para as pessoas.

Se você não tem, não sobrevive, mas se você acha que a vida é só respirar, está fora do jogo.” Em sua trajetória executiva, Reichmann vem implementando mudanças na empresa que lidera, alinhadas à sua forma de pensar. Passou a chamar fornecedores de parceiros, por exemplo.

“Não é só uma mudança de nome. Abrimos os relatórios financeiros para os parceiros para que seja uma relação em que os dois lados ganhem. Queremos construir junto, trabalhar de forma transparente, pensando no longo prazo”, explica.

A The Beauty Box também não faz testes em animais, algo comum no setor de cosméticos, tem um programa de logística reversa e adotou, nos produtos de fabricação própria, o envase a frio, que gerou redução no uso de energia.

Reichmann diz que a busca por uma empresa alinhada com seus valores foi difícil. “Conversei com executivos e pedi exemplos de ações que abriam mão de lucro para priorizar a sustentabilidade”, lembra Reichmann.

“É claro que nunca é perfeito, até mesmo o capitalismo consciente tem falhas, mas é uma maneira de pensar que a prosperidade econômica pode transformar a sociedade.” Movimento diferente, mas com norte parecido, o Sistema B tem o grande objetivo de redefinir o que é sucesso na economia, levando em conta outros aspectos além do êxito financeiro.

A proposta é de uma economia que inclua todos e crie valor para a sociedade e o meio ambiente, promovendo uma forma de organização econômica que possa ser medida pelo bem-estar das pessoas, das sociedades e do planeta de forma simultânea.

Fundado no Brasil em 2013, parte de um movimento global que já existe há mais de uma década, o Sistema B concede uma certificação às empresas alinhadas com suas diretrizes. No Brasil, hoje, há 107 empresas certificadas.

No mundo, são 2,5 mil em 67 países. “No Brasil, ainda está começando, mas com passos sólidos e consistentes”, afirma Marcel Fukayama, cofundador do Sistema B Brasil. Para obter a certificação, a empresa responde a um questionário extenso que avalia governança, modelo de negócio, impacto ambiental e na sociedade.

De 200 pontos possíveis, quem atinge 80 está elegível a se tornar uma empresa B. No Brasil, a maior companhia — e única de capital aberto — certificada é a Natura, que conquistou o selo em 2014.

“Entendemos que o lucro pode estar associado a benefícios sociais e ambientais”, afirma Luciana Villa Nova, gerente de sustentabilidade da Natura e uma das executivas que participaram do processo de certificação da companhia. Graças a essa convergência com o Sistema B, não foi necessário mudar processos internos para conquistar a certificação.

A Natura já media, por exemplo, a participação de mulheres na organização, uma das métricas avaliadas pelo Sistema B. “Só que não tínhamos metas”, diz Luciana. “Ao construir o plano de sustentabilidade para 2050, e levando em conta os parâmetros do Sistema B, colocamos a meta de chegar a 50% de mulheres em cargos de liderança até 2020.”

Quando a meta foi estabelecida, a companhia tinha 29% de mulheres em cargos de direção. Hoje são 33%. Com a certificação, a Natura também incluiu em seus documentos societários compromissos sociais e ambientais. “Torna-se um compromisso da companhia, independentemente de quem estiver na liderança.

Fica registrado que o ‘core business’ é gerar lucro com equilíbrio para toda a sociedade”, explica Luciana. Vendida recentemente para a Unilever, a Mãe Terra é outra empresa B certificada. Alexandre Borges, CEO da companhia, foi em busca da certificação porque achou interessante ter uma organização externa avaliando os processos internos.

Além disso, ele viu no selo a possibilidade de perenizar princípios que, para ele, sempre foram importantes: não gerar somente lucro, mas também compartilhar valor com a sociedade. “Alterar o estatuto social da empresa, incluindo esses compromissos, foi uma maneira de garantir que a Mãe Terra não irá sair do seu caminho mesmo em uma eventual troca de acionistas”, diz Borges.

Assim como aconteceu com a Natura, a Mãe Terra não teve que alterar processos para conquistar a certificação, porque o princípio de gerar impacto positivo para a sociedade e o meio ambiente sempre fez parte da essência do negócio.

O processo de certificação serviu, no entanto, para guiar aperfeiçoamentos e perseguir a melhoria dos indicadores, “porque não somos perfeitos, temos pedras no sapato”, diz Borges. Uma dessas pedras são as embalagens. “Bens de consumo geram resíduos, a Mãe Terra é corresponsável e ainda não faz muito bem isso”, admite o executivo.

As embalagens que a empresa utiliza têm potencial para serem recicladas, mas, como diz Borges, a cadeia de reciclagem é pouco desenvolvida, e nem sempre o processo acontece.

Por isso, a empresa busca soluções para ter embalagens biodegradáveis. Há, inclusive, uma equipe de eco design na companhia, dedicada a aperfeiçoar as embalagens atuais para causarem menos impacto. Otimista, Fukayama, do Sistema B, diz que é evidente a evolução e o amadurecimento do ecossistema de companhias mais conscientes.

“Principalmente empresas em contato direto com o consumidor começam a comunicar uma forma mais consciente de consumo”, diz. “Acredito que estamos rumo ao ‘mainstream’.

O movimento começa a tocar empresas que não são B, mas que querem passar a se comportar como tal.”

Recentemente, nos Estados Unidos, a Danone e a Laureate obtiveram a certificação.

Fonte: Adriana Fonseca, Valor, 15/6/2018

Treinamentos geram diferencial competitivo

A falta de mão de obra especializada tem levado empresas de diversos setores como financeiro, de engenharia e de mineração a investir cada vez mais nos programas internos de capacitação.

A educação por meio de escolas ou universidades corporativas foi incorporada às estratégias para suprir deficiências e gerar um diferencial competitivo. Além disso, em companhias como a Vale e a WEG, os programas contribuem para a formação e geração de empregos nas comunidades onde atuam.

De acordo com Desiê Ribeiro, diretora de educação e gestão de talentos da Vale, trata-se de um instrumento poderoso para ajudar as companhias a alcançarem suas metas.

“Uma universidade corporativa não deve ser vista como um objetivo organizacional, mas como um meio para ajudar a organização a atingir seus objetivos”, afirma. Com empresas espalhadas por mais de 30 países, a Vale criou, em 2003, sua área de educação, a Valer, para desenvolver pessoas e assegurar a sustentabilidade do negócio.

Além de qualificar mão de obra, a universidade corporativa tem como meta promover o crescimento das comunidades onde atua, oferecendo oportunidades de acesso à educação, emprego e renda. Hoje, já são 31 unidades físicas da Valer, instaladas em cinco Estados do Brasil, além de unidades em Moçambique, Canadá, Malásia, Omã e Suíça.

A empresa tem mais de 2,6 mil ações educativas como cursos sobre saúde e segurança, meio ambiente, sustentabilidade, inovação, gestão de contratos e de processos. O conteúdo é direcionado para três diferentes públicos: técnico-operacional (nível médio e técnico), técnico-especialista (nível superior) e líderes.

De 2011 a 2013, o investimento em educação superou US$ 160 milhões somente no Brasil. As empresas não contabilizam o número de funcionários beneficiados pelos cursos, mas medem os resultados pelo número de participações, pois cada colaborador pode frequentar diferentes cursos no ano.

Na Vale, o número de participações em ações educacionais no Brasil este ano está em torno de 480 mil. Nesse universo está, por exemplo, a formação de dois mil líderes (supervisores, gerentes e diretores) que a Valer treina anualmente.

Para esse público, a companhia lançou em 2011 a Comunidade Virtual, para que os profissionais possam trocar experiências. “Passamos dois meses discutindo questões de segurança e outros dois falando sobre valores, desenvolvimento de pessoas, entre outros temas.

É uma oportunidade para os gestores trocarem ideias sobre questões do dia a dia”, diz Desiê. A média mensal de acessos à Comunidade Virtual de Líderes é de 14 mil pessoas.

A WEG é outra empresa que forma profissionais internamente para atender ao amplo leque de negócios em que atua na indústria, passando por petróleo e gás, mineração, infraestrutura, siderurgia, papel e celulose e energia renovável.

A companhia investiu, somente em 2013, mais de R$ 15 milhões em uma dezena de atividades de formação, que contemplaram 22 mil pessoas. “Na nossa escola, o jovem de 16 anos, por exemplo, inicia um treinamento com duração de dois anos.

Depois, tem a oportunidade de frequentar cursos internos e externos e fazer carreira na empresa”, conta Hilton José da Veiga Faria, diretor de RH. Quando surge uma vaga de liderança, a WEG não vai ao mercado, mas busca o profissional em geram-diferencial-competitivo 2/2 seus próprios quadros.

“Essa relação é muito forte e vale para todos os cargos de gestão, de supervisor a presidente”, afirma. No Brasil, 95% dos executivos em cargos de chefia são oriundos da própria WEG e, fora do país, esse número é de 85%.

A empresa, de capital nacional, está presente em mais de cem países. Seus programas para diferentes faixas etárias e níveis profissionais incluem cursos para formação de chefias, ensino a distância, cursos de idiomas, técnicos, para aprendizes de produção e pós-graduação in company (especialização nos campos da engenharia e da gestão de negócios).

A educação se estende para a comunidade. Os alunos podem iniciar a carreira como jovem aprendiz ou como estagiário. A WEG também tem um programa de bolsas de estudo para seus colaboradores. Boa parte dos programas são realizados no Centro de Treinamento (Centroweg).

Criado em 1968, já formou mais de três mil alunos em eletrônica, mecânica e manutenção, eletrotécnica, ferramentaria, química, montagem eletromecânica e usinagem. Este ano, os investimentos no Centroweg somavam, até outubro, R$ 3,7 milhões.

Os alunos têm registro em carteira profissional e outros benefícios. “Para termos presença mundial, precisamos de líderes preparados para sustentar essas conquistas. Graças a esses programas, registramos uma expansão de 17 % no último ano”, ressalta Faria. Mas não é só na indústria que as universidades corporativas estão em alta. A educação interna permeia também o setor de serviços. No ano passado, o Citi investiu R$ 11,2 milhões em programas dessa natureza.

De acordo com Andrea Aikawa, superintendente de RH do banco, a Universidade Corporativa do Citi promove programas de treinamento para todos os funcionários, incluindo cursos técnicos e para a formação de lideranças. “Podem ser cursos de duas horas ou de uma semana”, complementa Claudia Frederico, gerente de treinamento.

Em média, duas mil pessoas por mês passam por algum treinamento. Para os programas com maior carga horária, o Citi mantém um centro na cidade de Araçariguama, no interior de São Paulo. Além de salas de aula, a organização oferece acomodação para hospedar os funcionários.

“Em geral, realizamos nesse centro os cursos que duram acima de três dias, com carga de 8 horas por dia. Desse modo, os funcionários podem aproveitar melhor o networking”, afirma Claudia.

A Universidade Corporativa do Citi também criou a figura do multiplicador – funcionários das diferentes áreas que dividem seu conhecimento com os colegas. “São pessoas já formadas, que entendem a cultura do banco, e que vão ministrar um programa para os colegas”, diz Andrea.

O Citi também oferece bolsas de graduação e pós-graduação, mas com coparticipação dos profissionais. Outra empresa de serviços que investe em educação é a Embratel. A Universidade Corporativa Embratel (UCE) surgiu nos anos 90 para dar suporte ao treinamento e, atualmente, cumpre também a função de ajudar os funcionários a entenderem sua participação na cadeia de valor da concessionária.

“Nosso negócio é complexo, pois a empresa atua no setor de serviços e atua com dados, nuvem e rede. As pessoas, sobretudo as que não estão diretamente ligadas às áreas tecnológica e comercial, podem ter alguma dificuldade para entender o produto”, explica Cristina Zoega, diretora de RH da Embratel.

As demandas estão estruturadas em diferentes academias como liderança, tecnologia, negócios, qualidade e a chamada “mundo Embratel “. A cada posição que o colaborador galga na hierarquia da empresa, existe um portfólio de treinamento de conteúdos.

“Tudo é desenvolvido de acordo com as demandas e o direcionamento do negócio. Como atuamos na área de tecnologia, temos que apoiar esses profissionais para que eles mudem com a mesma dinâmica que a empresa.

Essa é a filosofia da universidade”, afirma Cristina. Desde 2011, uma resolução do Conselho Nacional de Educação (CNE) decidiu que instituições não educacionais, como universidades corporativas mantidas por empresas, não podem receber credenciamento do Ministério da Educação (MEC) para oferecer cursos de especialização lato-sensu.

Os cursos oferecidos nessas instituições são, portanto, cursos livres e não pós-graduações, independentemente da duração e perfil do programa.

Fonte: Fátima Fonseca, Valor, 22/12/2014 – 05:00

À espera da retomada da produtividade, por Martin Wolf

“Podemos ver a era do computador em toda parte, exceto nas estatísticas de produtividade”. Hoje poderíamos repetir essa declaração feita em 1987 por Robert Solow, fundador da teoria do crescimento moderno e ganhador do Prêmio Nobel, substituindo “tecnologia”por “computador”.

Vivemos numa época considerada como de eletrizantes mudanças tecnológicas, mas nossas contas nacionais nos dizem que a produtividade está quase estagnada. A desaceleração ou a inovação são ilusórias? Se não, o que poderia explicar o enigma?
A desaceleração, se real, é relevante.

Como Paul Krugman, também laureado com o Nobel, argumentou: “Produtividade não é tudo, mas no longo prazo é quase tudo”. Melhorias nos padrões de vida dependem quase inteiramente do aumento da produção por trabalhador.

A queda da produtividade é uma importante explicação para a estagnação da renda real e pela pressão por austeridade fiscal nos países de alta renda. Gene Grossman, de Princeton, e três coautores argumentam que a forte desaceleração do crescimento da renda per capita também explica o declínio da participação dos trabalhadores na
renda nacional nos países ricos.

Nenhum economista contribuiu mais para divulgar as implicações revolucionárias da tecnologia da informação do que Erik Brynjolfsson, do MIT, sobretudo nos livros em coautoria com Andrew McAfee, também do MIT. Mas em interessante recente artigo com dois coautores, ele também reconhece o “paradoxo da produtividade”.

O texto não repudia a crença no poder transformador dos recentes avanços tecnológicos, especialmente da inteligência artificial. Ao contrário, ele enfatiza esses aspectos, especialmente nas áreas de tradução e reconhecimento de imagens. No entanto, a desaceleração da produtividade, admite o texto, é real.

Isso parece refletir investimento fraco e, acima de tudo, declínio do crescimento da “produtividade total dos fatores”, uma medida do produto por insumo de capital e de mão de obra (ajustada por sua qualidade).

PTF é uma medida de inovação, da capacidade de gerar um produto mais valioso com quantidades dadas de insumos. Sem inovação, a crescente prosperidade dos últimos dois séculos teria sido impossível.

Na verdade, inovação, e não produtividade, é quase tudo.
Há uma calmaria antes da tempestade. Brynjolfsson argumenta que a mesma pausa na
produtividade aconteceu com a eletricidade nos anos 1920. Leva tempo para uma nova tecnologia de uso generalizado transformar uma economia.

Também devemos focar nossa atenção nos EUA, uma vez que esse país grande tem impulsionado a fronteira da inovação desde fins do século XIX. Um estudo de Nicholas Crafts, da Warwick University, e Terence Mills, da Loughborough University, mostra um declínio na tendência de crescimento da PTF nos EUA, de pouco superior a 1,5% ao ano no início dos anos 7 0 para 0,9% mais recentemente.

Outros, especialmente Robert Gordon, da Universidade Northwestern, em sua obra-prima “A Ascensão e Queda do Crescimento Americano”, chegam a conclusões semelhantes sobre a recente desaceleração a partir da análise de períodos mais longos.

Uma explicação possível são mensurações errôneas. É difícil, e sempre foi assim, mensurar o impacto de novas tecnologias, especialmente quando muitos serviços são gratuitos e muitos são disponibilizados, invisivelmente, de fora dos EUA. No entanto, é difícil aceitar que a mensuração ficou mais difícil em 2005, quando começou a desaceleração da produtividade nos EUA.

Além disso, mesmo quando são levadas em conta prováveis mensurações errôneas – num estudo realizado por David Byrne, do Federal Reserve, e Dan Sichel, do Wellesley College -, o resultado é aumentar o crescimento da PTF no setor de tecnologia, mas reduzí-lo em outros setores, com efeitos desprezíveis sobre a economia como um todo.

Erros de mensuração, portanto, não são a explicação.

Uma segunda possibilidade é que menor concorrência e dispendiosa “captura de renda” tenham dissipado os ganhos potenciais. Assim, temos ilhas de inovação e enorme riqueza, mas uma economia fraca. Vários pesquisadores argumentam nessa linha. Essa pode até ser uma explicação parcial.

Mas seria extremamente surpreendente se bastasse a existência de monopólios para impedir que tecnologias inovadoras trouxessem ganhos de produtividade para as economias abertas atuais.

Uma terceira possibilidade é que as novas tecnologias simplesmente não são o que se afirma, especialmente em comparação com a ampla gama de tecnologias transformativas do final do século XIX e início do século XX: água limpa, eletricidade, motor a combustão interna, voo motorizado, petróleo e produtos químicos.

Nós encaramos tudo isso como natural, porém mudaram tudo, como as tecnologias mais modernas podem não ter mudado. A inteligência artificial (IA) pode ser uma tecnologia revolucionária de aplicação geral, mas um século atrás várias tecnologias chegaram quase simultaneamente.

Uma visão complementar é que o progresso é, agora,
mais difícil: são necessários mais pesquisadores para fazer progredir a tecnologia do que para usá-la (embora também possamos empregar mais pesquisadores hoje).

A possibilidade final – na qual o artigo de Brynjolfsson e seus coautores, não surpreendentemente, acredita – é que essa é a calmaria antes de uma tempestade. O texto argumenta que a mesma pausa na produtividade aconteceu com a eletricidade nos anos 1920. Leva tempo para uma nova tecnologia de uso generalizado transformar uma

Hoje, a IA está em seus estágios iniciais. Logo, argumentam eles, ela modificará tudo. Isso é coerente com a conclusão dos professores Crafts e Mills, de que o desempenho passado da produtividade é um mau prognóstico de desempenho futuro.

Quando considero a forte presença, na economia moderna, de setores de serviços intensivos em mão de obra, como saúde, educação e cuidados com crianças e idosos, concluo que a transformação tecnológica será lenta. Se eu estiver errado, ela será revolucionária.

No momento, porém, temos o pior dos dois mundos: substancial perturbação da ordem, porém quase estagnação na renda média.

Mas como será o processo no futuro – lento ou transformador – ainda não sabemos. Mas nossas sociedades são construídas sobre uma promessa implícita de crescimento. Se a escolha fosse entre nenhum progresso e avanço desestruturador, deveríamos torcer por este último – e fazer o melhor possível para gerenciar as consequências.

Fonte: Martin Wolf, analista econômico Financial Times. Tradução de Sergio Blum/Valor

Eleições 2018

Este 2018, marca as eleições para presidente, governadores, senadores, deputados federais, estaduais e distritais. Primeiro turno acontece no dia 7 de outubro; segundo turno será em 28 de outubro.

Para conhecer em mais detalhes o calendário eleitoral e seu impacto nas empresas, acesse os documentos e informações do Tribunal Superior Eleitoral.

As normas e documentações que disciplinam o pleito de 2018 podem ser acessadas na tabela a seguir. Os textos não substituem os publicados no Diário da Justiça Eletrônico (DJE) do Tribunal Superior Eleitoral.