Inteligência Competitiva Brasil: falta trabalho para 27,7 milhões de pessoas, diz IBGE

A taxa de subutilização da força de trabalho, que inclui os desempregados, pessoas que gostariam de trabalhar mais e aqueles que desistiram de buscar emprego, bateu recorde no primeiro trimestre, chegando a 24,7%, informou nesta quinta (17) o IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística).

Ao todo, são 27,7 milhões de pessoas nessas condições, o maior contingente desde o início da série histórica, em 2012. Destes, 13,7 milhões procuraram emprego mas não encontraram.

O restante são subocupados por insuficiência de horas trabalhadas, pessoas que gostariam de trabalhar mas não procuraram emprego ou desistiram de procurar emprego. Os dados são parte da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad) Contínua.

A taxa de desalento da força de trabalho, que indica as pessoas que desistiram de procurar trabalho, também foi recorde no trimestre, atingindo 4,1%. De acordo com o IBGE, eram 4,6 milhões de pessoas nessa condição, 60,6% deles na região Nordeste.

De acordo com o coordenador de Trabalho e Renda do IBGE, Cimar Azeredo, o aumento nesse grupo pode explicar parte da melhora do emprego no primeiro trimestre, na comparação com o mesmo período do ano anterior. Em março, o desemprego era de 13,1%, ante 13,7% em 2017.

Mas houve crescimento de 1,3 ponto percentual ante o trimestre anterior, frustrando expectativas de recuperação sustentável do mercado de trabalho após três quedas consecutivas em 2017.

Entre os primeiros trimestres de 2017 e de 2018, o número de desempregados caiu em 489 mil pessoas. Já o número de desalentados cresceu em 511 mil pessoas. “A desocupação caiu sim, mas caiu em função de aumento do desalento e aumento da população subocupada”, comentou Azeredo.

Entre os que desistiram de procurar emprego, pretos e pardos são a maioria, representando 73,1% desse contingente. Do total, 23,4% têm entre 18 e 24 anos, e 38,4%, ensino fundamental incompleto.

Comparando com o primeiro trimestre de 2014, antes do início da crise no mercado de trabalho, a população subutilizada cresceu 73%, ou 11,7 milhões de pessoas. O número de desalentados cresceu 194.9%, ou 3 milhões de pessoas.

No período, o número de desempregados cresceu 94,2%, o que significa que há 6,6 milhões de pessoas a mais procurando emprego no país. Do total de desempregados, 3 milhões de pessoas estão em busca de recolocação há mais de dois anos.

REGIÕES

Os dados divulgados nesta quinta pelo IBGE mostram que o desemprego é mais forte na região Nordeste, onde a taxa chega a 15,9%, e mais fraco no Sul, que tem apenas 8,4% de sua força de trabalho sem emprego.

Na comparação com o quarto trimestre, houve aumento do desemprego em todas as regiões, com maior intensidade no Nordeste, que teve alta de 2,1 pontos percentuais. No Sul, o aumento foi de apenas 0,7 ponto percentual.

Entre os estados, as maiores taxas são do Amapá (21,5%), Bahia (17,9%), Pernambuco (17,7%) e Alagoas (17,7%). As menores, de Santa Catarina (6,5%), Mato Grosso do Sul (8,4%), Rio Grande do Sul (8,4%) e Mato Grosso (9,3%).

Em São Paulo, a taxa de desemprego no trimestre foi de 14%, queda de 0,2 ponto percentual com relação ao mesmo trimestre do ano anterior. Foi o único estado com perda significativa de vagas com carteira assinada nessa comparação, de 2,5%, ou cerca de 300 mil pessoas.

“Isso é grave, porque o que acontece em São Paulo vai acontecer depois no resto do país”, diz Azeredo. No primeiro trimestre, o Brasil atingiu o menor número de trabalhadores com carteira assinada desde 2012.

Fonte: Nicola Pamplona, Folha de S.Paulo, 

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Uma visão sobre Inteligência Competitiva 7

Para ser efetivo, um Sistema de Inteligência Competitiva deve ser capaz de contemplar as variáveis que compõem o ambiente competitivo de negócios: variáveis econômicas, político-legais, tecnológicas, físico-naturais e socioculturais (BATTAGLIA, 1998).

Sob o aspecto estrutural, o SIC necessita de um programa sistemático de coleta e análise de dados, provenientes de fontes formais e informais, e de uma rede de especialistas que aprimorem a informação estratégica para a tomada de decisão.

Ele envolve, pois, transformar dados econômico-financeiros, de fornecedores, de mercado, de clientes, de intermediários, de concorrentes e de outras entidades e forças do ambiente externo, em “informação com valor agregado” para a tomada de decisão e, ao mesmo tempo, incorporá-los na definição da estratégia da empresa (BATTAGLIA, 1998).

De um modo geral, um Sistema de Inteligência Competitiva caracteriza-se por ser um mecanismo informacional, um processo sistemático pró-ativo, envolvendo (BESSA, 2005; MARCIAL e COSTA, 2001):

  1. Coleta e busca ética de dados, formais e informais, abrangendo as entidades e forças do macro ambiente, do ambiente competitivo e do ambiente interno da empresa;
  2. Análise depurada e integrada da informação;
  3. Disseminação.
  4. Antecipar os movimentos do macro ambiente, os quais podem influenciar as empresas de forma positiva ou negativa;
  5. Antecipar os movimentos de concorrentes, fornecedores e clientes;
  6. Antecipar o aparecimento de novas tecnologias, de produtos substitutos e de novos entrantes;
  7. Responder aos questionamentos e necessidades dos tomadores de decisão
  8. Reduzir o risco da tomada de decisão.
  9. Melhoria dos processos e do desempenho geral decorrente da ação do gerente;
  10. Antecipação dos problemas e oportunidades ambientais, evitando que a gerência não seja surpreendida pelas iniciativas e atividades dos competidores principais;
  11. Aumento da capacidade de compreensão de como a empresa está delineando estratégias competitivas e de como essas devem ser formuladas, de modo a estarem em conformidade com os requisitos impostos pelo ambiente de negócios;
  12. Desenvolvimento de estratégias e atividades gerenciais básicas, como as atividades de planejamento, e ajuda para a gerência guiar-se na detecção e avaliação de negócios onde a empresa pode ou não competir de forma eficiente e eficaz.

Uma visão sobre Inteligência Competitiva 6

Rodrigues (2002) coloca que a IC é um integrador organizacional. O objetivo da IC é coordenar as atividades organizacionais, e promover, portanto, eficácia para a reação às mudanças de mercado.

A IC tem o propósito de criação de negócio inteligente (Intelligent Business): aquele voltado e possuidor de habilidades e capacidades para  processos de inovação de produtos e serviços agregadores de valores competitivos.

O mesmo autor comenta que dentro das atividades da IC, a importância da construção de uma plataforma de inovação estudada nos moldes de Jonash e Sommerlatte (1999). Neste, empregam-se as habilidades humanas, competências e tecnologia.

Riccardi e Rodrigues (2003) ilustram a arquitetura de TI e o Sistema de Inteligência Competitiva no contexto da contínua aprendizagem e mudança organizacional.

O modelo sistêmico do processo de inteligência competitiva (MOSIPIC), proposta por esses autores, objetiva satisfazer a intenção de uma organização inteligente e competitiva alcançar os resultados para atuar no mundo dos negócios.

Uma visão sobre Inteligência Competitiva 5

Conforme esclarece Fuld (1995), a Inteligência Competitiva está funda­mentada na informação, formal e informal, e na informação estru­turada em sistema de informação. Jakobiak (1995) descreve a Inteligência Competitiva como uma atividade de gestão estratégica da informação, que tem por objetivo permitir que os tomadores de decisão se antecipem às tendências dos mercados e à evolução das práticas e ações da concorrência.

Na mesma linha, Barbieri (apud ANDRIANI e ZOMER, 2001) trata Inteligência Competitiva  como um sistema de monitoramento do ambiente interno e externo e como uma forma organizada de coleta, análise e disseminação de informações estratégicas que auxiliem na tomada de decisões nos negócios.

Para Kahaner (1996), a Inteligência Competitiva configura-se como um programa institucional sistemático, destinado a garimpar e analisar informações sobre as atividades da concorrência e as tendências do setor específico e do mercado em geral, com o propósito de levar a organização a atingir seus objetivos e metas.

Visão sobre Inteligência Competitiva 4

Procurando estar em sintonia com as grandes transformações, as empresas precisam trabalhar com informações que agreguem alto valor ao processo de tomada de decisão e à criação de novos conhecimentos, promovendo, continuamente e de forma sustentável, vantagens competitivas sobre seus concorrentes prioritários, quer pela maior eficiência em seus processos administrativos, produtivos e de distribuição, com maior margem de manobra na fixação de preços competitivos, quer pela maior capacidade de diferenciação, mediante a criação de poder superior de mercado (SENAI, 2005).

A tecnologia da informação, embora seja uma ferramenta para as empresas tornarem-se competitivas, por si só não representa aumento de competitividade sem levar em consideração a estratégia corporativa e a motivação do pessoal que compõem a arquitetura da informação (RODRIGUES, 2002).

Pozzebon e Fretiras (1999) reiteram que a evolução das Tecnologias de Informação pode influenciar fortemente as organizações para a quebra de barreiras de tempo, espaço e a maneira como elas se relacionam, forçando uma reestruturação para ampliar seu desempenho de maneira integrada.

E, nesse sentido a utilização da Tecnologia da Informação no processo de Inteligência Competitiva é um aspecto característico do ambiente contemporâneo, competitivo e turbulento.

No entanto, é necessário conhecer bem os tipos e fontes de informação, seus conceitos e origens, a sua produção, análise, transferência e absorção pelos usuários em uma organização.

É preciso verificar a se os processos de geração de informações pelo Sistema de Inteligência Competitiva estão alinhados ao estilo de Gerenciamento da Informação na empresa.

Visão sobre Inteligência Competitiva 3

A tecnologia da informação, global, interligada e ao mesmo tempo, individualizada permeia o desenvolvimento de nova cultura baseado em vários diferentes valores e conhecimentos.

Logo, a utilização da informação, seletiva, direta e utilizada de maneira individual cria a competência individual e incorpora os indivíduos para criação de conhecimento e soluções criativas de problemas (RODRIGUES, 2002). E nesse sentido  o capital intelectual, torna-se o principal patrimônio das organizações bem sucedidas (BROOKING, 1996).

Castells (1999) argumenta que o surgimento da economia da informação caracteriza-se pelo desenvolvimento de uma nova lógica organizacional, baseada na convergência e na interação entre as tecnologias de informação e comunicação, os modelos de gestão e as articulações crescentes de redes de pessoas e empresas.

O autor assevera que as organizações devem saber quais fatores devem ser levados em conta para maximizarem suas chances de sucesso e de sobrevivência nos mercados contraídos e voláteis de hoje.

Por isso, um número crescente de empresas está incorporando sistemas e unidades de Inteligência Competitiva em suas operações para auxiliá-las em vários aspectos: na sistematização dos dados e informações, na análise dos concorrentes, na definição das competências necessárias para explorar todos os recursos informacionais, e na identificação de oportunidades, ameaças externas, pontos fortes e fracos internos à organização.

Nova edição da Revista Inteligência Competitiva v. 8, n. 1 (2018)

Revista Inteligência Competitiva - e-ISSN:2236-210X

Revista Inteligência Competitiva v. 8, n. 1 (2018)  
Sumário  
Editorial  
Editorial janeiro a março PDF
Alfredo Passos  
   
Artigos  
Gestão Estratégica de Pessoas e Redução de Custos: Um Estudo de Caso no Setor de Logística de uma Empresa PDF
Lisânia Dolberstein Xavier, Flávia Camargo Bernardi, Maria Emilia Camargo, Uiliam Hahn Biegelmeyer, Claudia Lehnemann Tannhauser, Silvana Cargnino Biegelmeyer, Ademar Galelli jan/22
Panorama dos métodos de análise de informação para inteligência competitiva PDF
Ítalo Welke de Andrade, Alexander William Azevedo 23-43
CAPITAL HUMANO NAS ORGANIZAÇÕES INTENSIVAS EM CONHECIMENTO: DESAFIOS E PERSPECTIVAS PDF
Fernanda Rocha Bortoluzzi, Denise Genari, Janaina Macke 44-79
Os processos cognitivos e de criação do conhecimento para tomada de decisão no contexto do big data PDF
Daniela Pedroso da Luz, Luana Folchini da Costa, Vanessa de Campos Machado, Ana Cristina Fachinelli 80-107
SEGMENTAÇÃO PSICOGRÁFICA POR MEIO DA ESCALA VALS-2: UMA ANÁLISE DAS PUBLICAÇÕES INDEXADAS NA PLATAFORMA EBSCO ENTRE 1985 E 2016 PDF
Maurício Alves Rodrigues Pugas, José Jaconias da Silva, Evandro Luiz Lopes, Eliane Herrero, Claudia Brito Silva Cirani 108-126
INTELIGÊNCIA COMPETITIVA: CONSIDERAÇÕES SOBRE A PRÁTICA NO AMBIENTE EMPRESARIAL BRASILEIRO PDF
Adalberto Escalona Gonçalves Garcia 127-168
ESTRATÉGIAS PARA IMPLANTAÇÃO DE UM PARQUE CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO: O CASO UPFPARQUE PDF
Beatriz Frandoloso Martins, Cassiane Chais, Adrieli Alves Pereira Radaelli, Paula Patrícia Ganzer, Pelayo Munhoz Olea, Cristine Hermann Nodari, Cleber Cristiano Prodanov, Fernando Fantoni Bencke 169-199
Eficiência em Inteligência Competitiva com aplicação da Análise Envoltória de Dados (DEA): um estudo na Indústria Digital PDF
Paulo Henrique de Oliveira, Carlos Alberto Gonçalves, Cleiton Martins Duarte 200-226
   
Estudo de Caso  
PLANO DE NEGÓCIOS: EDUCAÇÃO EMPREENDEDORA PARA ALUNOS DE GASTRONOMIA PDF
Victor Hugo da Silva Santos, Luciana Leite de Andrade Lima 227-243
MARKETING ESTRATÉGICO: DA TEORIA A PRÁTICA EMPRESARIAL NO RAMO DE TELECOMUNICAÇÃO PDF
Luciano Augusto Toledo, Adriana Beatriz Madeira, Claudio Alberto Moraes, Karen Perrotta Lopes de Almeida Prado 244-264
   
Relato Técnico-Científico  
RESULTADOS OBTIDOS COM A IMPLANTAÇÃO DO BUSINESS INTELLIGENCE: O CASO DA EMPRESA ALFA PDF
Gustavo Yuho Endo, Maria Inês Presrlak, Vinicius Thomas Back, Claudio Antonio Rojo 265-282

Revista Inteligência Competitiva

Inteligência Competitiva é…

Mitos sempre tiveram lugar na cultura dos povos. Quem nunca se divertiu com as travessuras do Saci Pererê, no percurso obrigatório de Monteiro Lobato?

O problema é quando a fantasia ultrapassa as portas da realidade e uma atividade digna, ética e racional como os serviços de inteligência das empresas acaba se confundindo com as aventuras rocambolescas das novelas policiais.

Assim como na tradição popular, geralmente, uma lâmpada é o bastante para transformar um monstro terrível numa realidade palpável, racional e, no caso presente, extremamente rentável.

Esta deve ter sido a primeira intenção dos profissionais que resolveram somar as suas experiências na elaboração deste compêndio que você tem nas mãos.

Provavelmente a necessidade de esclarecimento sobre Inteligência Competitiva, foi tomando a forma de um mapa dessa disciplina, atualizada em encontros regulares mantidos, ao longo dos últimos anos, entre profissionais de várias partes do mundo, igualmente vistos como arapongas, sherloks e outros apelidos pouco lisonjeiros.

Pessoas que, na percepção da maioria, só conhecem através de teleobjetivas e trocam informações por meio de envelopes deixados em bancos de locais públicos.

O fato é que as características, objetivos e forma de operação da inteligência competitiva são pouco conhecidas pelas próprias corporações que dela se utilizam e menos ainda pelos gestores que querem levar o país a um novo patamar da economia global, seja no plano de suas competências naturais, como o agro-negócio, a manufatura e a produção cultural, seja no das oportunidades que ainda o aguardam, como os serviços off shore (inclusive na área de tecnologia).

Afinal, o que é Inteligência Competitiva? 

Uma das atribuições da inteligência competitiva neste post claramente definida como um processo ético, sistemático e analítico (e mensurável) é justamente, separar o verdadeiro do falso, o preconceito da ideia e a informação do boato, combinando esses ingredientes com os fundamentos da economia, uma visão de conjuntura e a boa percepção de tendências, para transformar ameaças em oportunidades, minimizar riscos ou maximizar investimentos.

Para somar valor às empresas, a inteligência competitiva deve ser encarada como um processo contínuo e não como surtos.

Também não deve ser confundida com os sistemas, chamados de business intelligence e que se traduz por um pacote de soluções que pode até ser encarado como uma ferramenta pela área de inteligência da empresa.

É, portando, a associação de elementos diversos que geralmente incluem até informações convencionais das próprias empresas, como mapas de vendas, planilhas de custos etc e acima de tudo, as análises dessa massa de informações reconhecidas como relevantes pelo sistema de inteligência da organização que vão determinar o papel tático ou estratégico de uma análise ou recomendação colocada a serviço do tomador de decisão.

A ele, nesse momento, caberá julgar se a informação será ou não capaz de produzir os resultados esperados.

Esta é, aliás, a sugestão que eu apresento a você, leitor, que encara este post como uma primeira aventura ou àquele que vem em busca dos diferentes prismas de uma atividade até certo ponto mitológica no mundo corporativo: despir-se dos preconceitos e buscar extrair desta expedição as lições que vão ajudá-lo a empregar melhor a inteligência competitiva no seu dia-a-dia.

Ou, quem sabe, confundir-se nessa paisagem, que lhe parecerá cada vez mais lógica e complexa, ainda que indispensável ao mundo dos negócios com o qual nem o Saci Pererê, nem James Bond jamais sonharam.

Apresentação Alfredo Passos

Alfredo Passos, Professor Doutor (Administração), é CEO do Atelier Brasil, empresa pioneira na prestação de serviços de Inteligência Competitiva, Estratégia e Marketing.

Primeiro Profissional da América Latina a receber o SCIP Catalyst Award da Strategic and Competitive Intelligence Professionals – SCIP, USA, pela contribuição a área de Inteligência Competitiva no Brasil.

Com mais de 25 anos de experiência acadêmica, apresenta suas pesquisas, publicações metodologia e livros, para executivos das 500 maiores empresas do Brasil, listadas pelo anuário Melhores e Maiores (Exame), através de projetos de consultoria, treinamento e desenvolvimento, para empresas do setor público e privado.

Citado regularmente em importantes veículos nacionais e internacionais, como especialista em Inteligência Competitiva.

Autor de 7 livros; articulista de jornais, revistas e portais na Internet, é pesquisador regular de assuntos ligados a Inteligência (Empresarial) e Competitividade para programas de treinamento presenciais e de EAD (Educação a Distância).

É editor-chefe da Revista Inteligência Competitiva, publicação acadêmica voltada a apresentação do “estado da arte”, nesse assunto, Board Member- Journal of Intelligence Studies in Business e Conselheiro da Rede Prestige (Açores).

Cinco tendências de Inteligência Artificial que dominarão 2018

Todos estão falando sobre Machine Learning, Deep Learning e AI. Mas antes colocá-las em produção, será preciso investir em áreas como gestão de dados. Sua empresa está preparada?

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Em 2017 vimos uma explosão de uso do Machine Learning em produção, e Deep Learning e outras áreas da Inteligência Artificial sendo alavancadas para aplicações práticas.

“As aplicações estão em todos os lugares”, diz Kenneth Sanford, cientista de dados da Dataiku, apontando para os “super-outdoors” do Piccadilly Circus, em Londres, que sustentam câmeras escondidas dedicadas à coleta de dados sobre o tráfego rodoviário, incluindo a marca e o modelo dos veículos que passam, para fornecer anúncios direcionados.

Então, onde esses frameworks e ferramentas de IA, Machine e Deep Learning nos levarão em 2018?

Falamos com uma série de líderes de TI e especialistas da indústria sobre o que esperar este ano.

As empresas começarão a usar a IA em áreas mais nobres  

A Inteligência Artificial já está entre nós, quer a reconheçamos ou não.

“Muitas organizações já estão usando IA, mas podem não se referir ao que fazem como ‘IA’ ‘, diz Scott Gnau, diretor de tecnologia da Hortonworks. “Por exemplo, qualquer empresas que lance mão de chatbots baseados em linguagem e natural e reconhecimento de voz para  contato com clientes está usando Inteligência Artificial”.

Mas muitas das implementações que utilizam tecnologias e ferramentas IA foram de pequena escala. Espere por aplicações mais relevantes em 2018.

“As empresas passaram os últimos anos se educando em várias estruturas e ferramentas de IA”, diz Nima Negahban, CTO e co-fundadora da Kinetica. “À medida que a IA se destaca, ela vai além das experiências de pequena escala, com as empresas buscando por ferramentas para automatizar, gerenciar e agilizar mais aplicações de Machine Learning e Deep Learning relacionadas com aplicações core.”

Mas o hype ainda será maior que o ROI

Ramon Chen, diretor de produto da Reltio, é menos otimista. Chen diz que houve repetidas previsões, durante vários anos, sobre os potenciais avanços no uso da IA ​​e do Machine Learnings, mas a realidade é que a maioria das empresas ainda não viu benefícios mensuráveis ​​para seus investimentos nessas áreas.

Para ele, até o momento, vivemos um hype exagerado e a maioria das empresas segue relutante em começar devido a uma combinação de ceticismo, falta de experiência e, o mais importante de tudo, falta de confiança em seus conjuntos de dados.

“A maioria das empresas tem que se dedicar a uma tarefa árdua, que antecede o investimento em IA: organizar seus dados de forma a garantir que eles possam ser reconciliados, refinados e relacionados, para descobrir informações relevantes que suportem a execução eficiente de negócios em todos os departamentos, sem perder de vista questões de compliance no tratamento desses dados”, diz Chen.

Chad Meley, vice-presidente de marketing da Teradata, concorda que 2018 será o ano da reação ao hype da IA, mas acredita que uma abordagem mais equilibrada da Deep Learning e aplicação do Machine Learning para oportunidades de negócios emergirá como resultado.

Embora possa haver uma reação contra o hype, isso não impedirá as grandes empresas de investir em IA e tecnologias relacionadas. Nem na arrumação da casa para receber a nova tecnologia.

“IA é o novo Big Data: as empresas vão correr para experimentar, precisando ou não”, diz Monte Zweben, CEO da Splice Machine.

Meley  menciona a edição 2017 do estudo State of Artificial Intelligence for Enterprises, lançado recentemente pela Teradata, que identificou a falta de infraestrutura de TI como o maior obstáculo para a obtenção de benefícios de IA, superando questões como acesso a talentos, falta de orçamento e casos de negócios fracos ou desconhecidos. “Os fornecedores já preparam soluções de IA de nível empresarial na nuvem e ofertas de suporte que superem as dores crescentes associadas à adoção de IA”, diz Meley.

Conjuntos de dados de treinamento continuarão sendo um desafio
Chen, da Reltio, não está sozinho em sua convicção de que as empresas precisam organizar seus dados, antes de qualquer iniciativa relacionada à IA. Tomer Shiran, CEO e co-fundador da startup de análise Dremio, envolvida no projeto open source Apache Arrow, acredita que um debate mais aprofundado sobre os conjuntos de dados necessários para as aplicações de IA se tornará ainda mais necessário em 2018.

“As empresas estão adicionando IA aos seus produtos para torná-los mais inteligentes, mais eficientes e até autônomos”, diz Shiran. “Em 2017, ouvimos argumentos concorrentes para saber se a IA criaria empregos ou iria eliminá-los, com alguns chegando até mesmo a vaticinar o fim da raça humana. O que começou a emergir como parte fundamental da conversa é que sem conjuntos de dados para  treinamento, capazes de moldar o comportamento dos modelos de IA, não chegaremos a lugar algum”.

Shiran alerta que esses modelos serão tão bons quanto os dados de treinamento usados por eles e o desenvolvimento de um conjunto de dados de treinamento representativo e efetivo é muito desafiador.

“Os seres humanos são irremediavelmente tendenciosos, e a questão para a IA se tornará se podemos fazer melhor em termos de preconceitos, ou se faremos pior, como chegou a acontecer com o bot da Microsoft no Twitter.

Este debate se concentrará na propriedade dos dados – quais dados possuímos sobre nós mesmos e quais dados empresas como Google, Facebook , Amazon, Uber, etc possuem sobre nós, capazes de gerar enormes conjuntos de dados que alimentariam nossos modelos “.

A IA deve resolver o problema da “caixa preta” com trilhas de auditoria

Uma das grandes barreiras para a adoção da IA, particularmente nas indústrias reguladas, é a dificuldade em mostrar exatamente como uma IA chegou a uma decisão. Negahban, da Kinetica, diz que a criação de trilhas de auditoria de IA será essencial.

“A IA está sendo aplicada cada vez mais a aplicações como a descoberta de medicamentos ou controle do carro autônomo, e essas aplicações podem ter um impacto prejudicial na vida humana se uma decisão incorreta for tomada”, diz Negahban. “Detectar exatamente o que causou a decisão incorreta, que provoque um problema sério, é algo que as empresas começarão a olhar em 2018. A auditoria e o rastreamento de cada entrada e cada pontuação que uma estrutura produz ajudará a detectar o qu exatamente  acabou por causar o problema, a nível de código.”

A adoção da nuvem irá acelerar para apoiar a inovação em IA

Horia Margarit, principal cientista de dados para Qubole, concorda que as empresas procurarão melhorar suas infraestruturas e processos para apoiar a aprendizagem de máquinas e os esforços de IA.

“À medida que as empresas procuram inovar e melhorar com o Machine Learning e a Inteligência Artificial, ferramentas mais especializadas serão adotadas na nuvem para suportar casos específicos de uso, como soluções para mesclar entradas sensoriais multimodais para interação humana (através dos cinco sentidos) ou soluções para fundir imagens de satélite com dados financeiros para catapultar capacidades de negociação algorítmica “, diz Margarit.

“Esperamos ver uma explosão em soluções baseadas na nuvem que acelerem o ritmo atual de coleta de dados e demonstrem a necessidade de computação disponível em provedores de nuvem gerenciada”, acrescenta.

Fonte: Redação, CIO com Thor Olavsrud (CIO/EUA). Publicada em 27 de janeiro de 2018 às 11h44