Sinais de mercado: Amazon lança máquinas que embalam pedidos e substituem funcionários

A Amazon pretende instalar duas máquinas em dezenas de armazéns
A Amazon pretende instalar duas máquinas em dezenas de armazéns

Amazon está implementando máquinas para automatizar um trabalho mantido por milhares de trabalhadores: encaixotar pedidos de clientes. Essas instalações normalmente empregam mais de duas mil pessoas – a automação do trabalho resultaria em um corte de mais de 1,3 mil funcionários da empresa. Com a mudança, a Amazon pretende gastar US$ 1 milhão por máquina, mais as despesas operacionais.

“Estamos testando essa nova tecnologia com o objetivo de aumentar a segurança, acelerar os prazos de entrega e adicionar eficiência em toda a nossa rede”, disse uma porta-voz da Amazon em comunicado. “Esperamos que a economia de eficiência seja reinvestida em novos serviços para os clientes, onde novos empregos continuarão a ser criados.”

A tecnologia escaneia mercadorias que chegam por uma esteira e as embala segundos depois em caixas personalizadas para cada item, disseram à agência de notícias Reuters duas pessoas envolvidas no projeto. A ideia da Amazon é instalar duas máquinas em dezenas de armazéns, removendo pelo menos 24 funções em cada local. 

A empresa espera recuperar os custos da automação em menos de dois anos. As mudanças não foram concluídas ainda porque a verificação da tecnologia antes de uma implementação importante pode levar muito tempo.

O plano mostra como a Amazon está tentando reduzir mão-de-obra e aumentar lucros, já que a automação da tarefa mais comum do armazém – que é pegar um item – ainda está fora do seu alcance. A Amazon é famosa por sua iniciativa de automatizar o maior número possível do seu negócio, seja no preço de mercadorias ou no transporte de itens em seus depósitos. Mas a empresa está em uma posição precária ao considerar a substituição de empregos que lhe renderam subsídios e boa vontade pública.

Fonte: Agências – Reuters/Estadão, 13/5/2019

Aproveite para ler novo livro sobre Inteligência (grátis)

Inteligencia Central: Origem e Evolução por [Passos, Alfredo]

A Amazon está promovendo a leitura do novo livro de Alfredo Passos, Inteligencia Central: Origem e Evolução por alguns dias, gratuitamente.

O livro conta que em maio de 2001, O Presidente George W. Bush determinou ao Diretor da Inteligência Central (DCI) comissionasse o primeiro estudo em profundidade, em três décadas, sobre a Comunidade de Inteligência da nação.

Os grupos de trabalho designados pelo DCI George Tenet encaminhou ao Presidente, seus achados sobre a forma como está mudando a ordem mundial e sobre a habilidade da Comunidade de Inteligência de responder aos desafios à segurança nacional e às oportunidades do Século 21.

Para saber mais e ler esse livro, clique aqui.

Inteligência Competitiva Empresas: Cidades dos EUA estão em guerra por nova sede de US$ 5 bilhões da Amazon

Logotipo da Amazon é mostrado em telão de corretora

Em busca de um investimento de US$ 5 bilhões e promessa de 50 mil empregos, as metrópoles americanas estão em pé de guerra na disputa para ver qual vai receber a segunda sede da Amazon.

Desde que a comerciante on-line -e agora também produtora de cinema e TV e dona da rede de supermercados Whole Foods- anunciou que abriria outro QG corporativo além do que já tem em Seattle, prefeitos nos EUA cortejam Jeff Bezos, dono do império com valor de mercado de US$ 462 bilhões.

Vêm chovendo propostas, até mesmo do Canadá. Mas um jogador de peso acaba de entrar na disputa. Caladas até aqui, autoridades em Nova York confirmaram que a cidade também está no páreo.

De acordo com a prefeitura, 23 propostas vindas de toda a cidade estão em análise -uma delas será escolhida pelas autoridades e enviada à Amazon ainda neste mês.

Meca do hipsterismo, o Brooklyn desponta até o momento como mais forte candidato na disputa nova-iorquina, já que pesam nessa escolha o número de jovens dispostos a trabalhar no setor tecnológico, o acesso a aeroportos -o JFK é logo ali- e a densidade populacional.

Mas o altíssimo custo de vida de Nova York pesa contra a decisão do grupo de construir a nova sede na cidade.

Urbanistas e analistas de mercado acreditam que o novo complexo pode reconfigurar bairros inteiros e preveem algo semelhante ao impacto da sede de traços mirabolantes da Apple na Califórnia.

Enquanto não bate o martelo sobre o novo endereço corporativo, a Amazon já amplia sua presença em Nova York, graças em parte a um incentivo fiscal de US$ 20 milhões da prefeitura.

Ela acaba de abrir uma central de distribuição e vai inaugurar um complexo empresarial em 2018, além de uma série de escritórios.

Fonte: SILAS MARTÍ, NOVA YORK, FOLHA DE S.PAULO, 

Competitive Intelligence: Top 9 ethical issues in artificial intelligence

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Faced with an automated future, what moral framework should guide us?/Image: Matthew Wiebe

Optimizing logistics, detecting fraud, composing art, conducting research, providing translations: intelligent machine systems are transforming our lives for the better. As these systems become more capable, our world becomes more efficient and consequently richer.

Tech giants such as Alphabet, Amazon, Facebook, IBM and Microsoft – as well as individuals like Stephen Hawking and Elon Musk – believe that now is the right time to talk about the nearly boundless landscape of artificial intelligence. In many ways, this is just as much a new frontier for ethics and risk assessment as it is for emerging technology. So which issues and conversations keep AI experts up at night?

1. Unemployment. What happens after the end of jobs?

The hierarchy of labour is concerned primarily with automation. As we’ve invented ways to automate jobs, we could create room for people to assume more complex roles, moving from the physical work that dominated the pre-industrial globe to the cognitive labour that characterizes strategic and administrative work in our globalized society.

Look at trucking: it currently employs millions of individuals in the United States alone. What will happen to them if the self-driving trucks promised by Tesla’s Elon Musk become widely available in the next decade? But on the other hand, if we consider the lower risk of accidents, self-driving trucks seem like an ethical choice. The same scenario could happen to office workers, as well as to the majority of the workforce in developed countries.

This is where we come to the question of how we are going to spend our time. Most people still rely on selling their time to have enough income to sustain themselves and their families. We can only hope that this opportunity will enable people to find meaning in non-labour activities, such as caring for their families, engaging with their communities and learning new ways to contribute to human society.

If we succeed with the transition, one day we might look back and think that it was barbaric that human beings were required to sell the majority of their waking time just to be able to live.

2. Inequality. How do we distribute the wealth created by machines?

Our economic system is based on compensation for contribution to the economy, often assessed using an hourly wage. The majority of companies are still dependent on hourly work when it comes to products and services. But by using artificial intelligence, a company can drastically cut down on relying on the human workforce, and this means that revenues will go to fewer people. Consequently, individuals who have ownership in AI-driven companies will make all the money.

We are already seeing a widening wealth gap, where start-up founders take home a large portion of the economic surplus they create. In 2014, roughly the same revenues were generated by the three biggest companies in Detroit and the three biggest companies in Silicon Valley … only in Silicon Valley there were 10 times fewer employees.

If we’re truly imagining a post-work society, how do we structure a fair post-labour economy?

3. Humanity. How do machines affect our behaviour and interaction?

Artificially intelligent bots are becoming better and better at modelling human conversation and relationships. In 2015, a bot named Eugene Goostman won the Turing Challenge for the first time. In this challenge, human raters used text input to chat with an unknown entity, then guessed whether they had been chatting with a human or a machine. Eugene Goostman fooled more than half of the human raters into thinking they had been talking to a human being.

This milestone is only the start of an age where we will frequently interact with machines as if they are humans; whether in customer service or sales. While humans are limited in the attention and kindness that they can expend on another person, artificial bots can channel virtually unlimited resources into building relationships.

Even though not many of us are aware of this, we are already witnesses to how machines can trigger the reward centres in the human brain. Just look at click-bait headlines and video games. These headlines are often optimized with A/B testing, a rudimentary form of algorithmic optimization for content to capture our attention. This and other methods are used to make numerous video and mobile games become addictive. Tech addiction is the new frontier of human dependency.

On the other hand, maybe we can think of a different use for software, which has already become effective at directing human attention and triggering certain actions. When used right, this could evolve into an opportunity to nudge society towards more beneficial behavior. However, in the wrong hands it could prove detrimental.

4. Artificial stupidity. How can we guard against mistakes?

Intelligence comes from learning, whether you’re human or machine. Systems usually have a training phase in which they “learn” to detect the right patterns and act according to their input. Once a system is fully trained, it can then go into test phase, where it is hit with more examples and we see how it performs.

Obviously, the training phase cannot cover all possible examples that a system may deal with in the real world. These systems can be fooled in ways that humans wouldn’t be. For example, random dot patterns can lead a machine to “see” things that aren’t there. If we rely on AI to bring us into a new world of labour, security and efficiency, we need to ensure that the machine performs as planned, and that people can’t overpower it to use it for their own ends.

5. Racist robots. How do we eliminate AI bias?

Though artificial intelligence is capable of a speed and capacity of processing that’s far beyond that of humans, it cannot always be trusted to be fair and neutral. Google and its parent company Alphabet are one of the leaders when it comes to artificial intelligence, as seen in Google’s Photos service, where AI is used to identify people, objects and scenes. But it can go wrong, such as when a camera missed the mark on racial sensitivity, or when a software used to predict future criminals showed bias against black people.

We shouldn’t forget that AI systems are created by humans, who can be biased and judgemental. Once again, if used right, or if used by those who strive for social progress, artificial intelligence can become a catalyst for positive change.

6. Security. How do we keep AI safe from adversaries?

The more powerful a technology becomes, the more can it be used for nefarious reasons as well as good. This applies not only to robots produced to replace human soldiers, or autonomous weapons, but to AI systems that can cause damage if used maliciously. Because these fights won’t be fought on the battleground only, cybersecurity will become even more important. After all, we’re dealing with a system that is faster and more capable than us by orders of magnitude.

Proliferation of Armed Drones

7. Evil genies. How do we protect against unintended consequences?

It’s not just adversaries we have to worry about. What if artificial intelligence itself turned against us? This doesn’t mean by turning “evil” in the way a human might, or the way AI disasters are depicted in Hollywood movies. Rather, we can imagine an advanced AI system as a “genie in a bottle” that can fulfill wishes, but with terrible unforeseen consequences.

In the case of a machine, there is unlikely to be malice at play, only a lack of understanding of the full context in which the wish was made. Imagine an AI system that is asked to eradicate cancer in the world. After a lot of computing, it spits out a formula that does, in fact, bring about the end of cancer – by killing everyone on the planet. The computer would have achieved its goal of “no more cancer” very efficiently, but not in the way humans intended it.

8. Singularity. How do we stay in control of a complex intelligent system?

The reason humans are on top of the food chain is not down to sharp teeth or strong muscles. Human dominance is almost entirely due to our ingenuity and intelligence. We can get the better of bigger, faster, stronger animals because we can create and use tools to control them: both physical tools such as cages and weapons, and cognitive tools like training and conditioning.

This poses a serious question about artificial intelligence: will it, one day, have the same advantage over us? We can’t rely on just “pulling the plug” either, because a sufficiently advanced machine may anticipate this move and defend itself. This is what some call the “singularity”: the point in time when human beings are no longer the most intelligent beings on earth.

9. Robot rights. How do we define the humane treatment of AI?

While neuroscientists are still working on unlocking the secrets of conscious experience, we understand more about the basic mechanisms of reward and aversion. We share these mechanisms with even simple animals. In a way, we are building similar mechanisms of reward and aversion in systems of artificial intelligence. For example, reinforcement learning is similar to training a dog: improved performance is reinforced with a virtual reward.

Right now, these systems are fairly superficial, but they are becoming more complex and life-like. Could we consider a system to be suffering when its reward functions give it negative input? What’s more, so-called genetic algorithms work by creating many instances of a system at once, of which only the most successful “survive” and combine to form the next generation of instances. This happens over many generations and is a way of improving a system. The unsuccessful instances are deleted. At what point might we consider genetic algorithms a form of mass murder?

Once we consider machines as entities that can perceive, feel and act, it’s not a huge leap to ponder their legal status. Should they be treated like animals of comparable intelligence? Will we consider the suffering of “feeling” machines?

Some ethical questions are about mitigating suffering, some about risking negative outcomes. While we consider these risks, we should also keep in mind that, on the whole, this technological progress means better lives for everyone. Artificial intelligence has vast potential, and its responsible implementation is up to us.

Source: Written by Julia Bossmann, President, Foresight Institute

The views expressed in this article are those of the author alone and not the World Economic Forum.

Onde comprar o livro: Tesarac: O Livro da Inteligência Competitiva de Alfredo Passos e Teresa Dolores Mota Ferreira

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Sinopse
A palavra “Tesarac” foi um neologismo criado pelo escritor Sheldon Allan “Shel” Silverstein.

Sheldon, nasceu em 1930 e faleceu em 1999. Natural de Chicago (Estados Unidos da América).

“Tesarac” passou a representar uma espécie de “parto histórico” um momento de devir (do latim devenire, chegar) que permite o nascimento de novos paradigmas – sociais, culturais e econômicos.

Enquanto o “Tesarac” está ocorrendo, a sociedade mergulha no caos e na confusão, até que uma nova ordem a recomponha.

A palavra foi incorporada ao livro “The Guru Guide to Marketing: A Concise Guide to the Best Ideas from Today’s Top Marketers”, dos autores Joseph H. Boyett e Jimmie T. Boyett, 2002.

O conceito como parte do título deste livro pretende representar a consciência de estarmos a vivenciar um momento de grandes mutações quer ao nível da ordem fenomênica quer ao nível da ordem mais profunda do homem enquanto Ser – Sujeito. Trata-se de um estado de embriagues que concilia, ao mesmo tempo, o que existe e o que ainda não existe de uma forma nítida e está em estado evoluível.

Inteligência Competitiva Telecomunicações: Digitalização exige criação de novas estratégias de cobertura

Revisar o marco legal das telecomunicações é apenas o começo de uma discussão necessária: as novas prioridades de atendimento e políticas públicas eficientes para a digitalização.

O alerta vem de Ércio Zilli, sócio da consultoria TeleAZ. “O momento político deve dificultar o processo. A Anatel tem limitações para realizar mudanças e dependerá do Poder Executivo”, diz. Por isso, é importante ter em mente os interesses do país, entender o funcionamento do setor e continuar a promover a concorrência ­ uma das bases estabelecidas pela Lei Geral das Telecomunicações (LGT).

“O fato é que o serviço de telefonia fixa deixou de ser essencial”, diz. Se as leis atuais não atendem mais ao interesse público, Zilli indica o estabelecimento de regras genéricas para o setor. Elas teriam uma base mais moderna e tratariam, primordialmente, da concorrência e da qualidade dos serviços. “A universalização é tema para programas específicos, de cunho social e econômico”, afirma. Ricardo Distler, diretor­executivo da Accenture, diz que a concessão nas telecomunicações é um instrumento raro hoje no mundo. “O usual são as licenças de autorização, privilegiando a ampla concorrência entre redes e serviços.” De fato, os contratos de concessão transferem o monopólio público para o privado, trocando a concorrência por obrigações em mercados com pouco interesse para as empresas privadas.

A saída para garantir a universalização de serviços, em áreas sem viabilidade econômica, tem sido as parcerias público­privadas. “Na Austrália, o governo constrói as redes e licita a operação. Utiliza, para isso, recursos de fundos de universalização.”

Os subsídios para operação também são instrumentos nos países desenvolvidos. No Brasil, o Fundo de Universalização das Telecomunicações (Fust) ­ formado pela contribuição de 1% da receita das operadoras de telecomunicações e de TV por assinatura ­ só pode ser utilizado para a telefonia fixa. Além disso, os recursos são sistematicamente contingenciados.

“Estender o uso do Fust para banda larga é alternativa viável”, defende Distler.

Mas é necessário liberar os recursos. Segundo Distler, é preciso estabelecer regras considerando ainda a atuação agressiva das empresas Over The Top (OTT), que oferecem conteúdo, serviços e aplicativos para os consumidores. Elas concorrem em serviços com a operadoras e não estão sob as mesmas regras.

“Não se trata de regular e restringir essas empresas. Isso desmotivaria a inovação. É necessário dar as mesmas condições a todos”, diz. Levantamento feito pela Accenture mostra que lucro líquido somado do Google, Amazon, Facebook, Alibaba e NetFlix (com total de US$ 48,22 bilhões), equipara­se ao número registrado pelas operadoras de telecomunicações AT&T, Verizon, America Movil, Telefônica e China Telecom ­ cuja soma atingiu US$ 46,14 bilhões no ano passado. “Mas o valor de mercado das OTTs supera o das operadoras em 2,6 vezes”, comenta.

“O tratamento desigual é que nos incomoda, não a concorrência”, destaca Jean Carlos Borges, presidente da Algar Telecom. Para ele, fortalecer o setor de telecomunicação é algo bom para o consumidor. Com assimetria na concorrência, a qualidade dos serviços melhora, por uma questão de mercado, e os preços caem.

“Sem infraestrutura não existe conteúdo e nem conexão em banda larga. Temos a missão de melhorar o ambiente de investimentos”, afirma.

Fonte: Ediane Tiago, Valor, 23/03/2016 ­ 05:00