Inteligência Competitiva Tecnológica: “Profissões deixam de existir, mas surgem outras”, diz consultor

Empresários e sindicatos esperam ações do poder público para formar e requalificar nova mão de obra

Robôs na Volkswagen

Viabilidade. Com eficiência para competir globalmente, grupos podem manter operações Foto: Wether Santana

O efeito real sobre o impacto da robotização no número de empregos é incerto. Defensores do processo, visto como irreversível, afirmam que diversas profissões vão desaparecer, mas outras surgirão, a exemplo do que ocorreu nas revoluções industriais anteriores.

“Em países com maior índice de robotização, como Coreia, Cingapura, Japão e Alemanha, a taxa de desemprego é baixa”, diz o presidente da ABB no Brasil, Rafael Paniagua. De acordo com dados de 2015 e 2016, nesses países o desemprego varia de 2,2% a 6,1% da população economicamente ativa. O Brasil, apesar do baixo índice de robotização, registrou taxa de desemprego de 11,6% em 2016, decorrente em boa parte da crise econômica.

“Estamos vivendo o desemprego conjuntural, mas a reorganização do processo produtivo também terá impacto no desemprego estrutural”, afirma o secretário-geral do Sindicato dos Metalúrgicos do ABC, Aroaldo Oliveira da Silva. Ele reconhece, porém, que se o Brasil não acompanhar a transformação industrial muitas empresas podem levar a produção para outro local.

“Na Alemanha, onde nasceu a Indústria 4.0, sindicatos e governo buscam intensificar a qualificação dos trabalhadores; no Brasil ainda não vemos essa preocupação por parte do governo”, informa Silva.

Para Marcelo Cioffi, da PwC, é certo que o mercado de trabalho será impactado, mas ao longo dos anos haverá uma acomodação. “Novas tecnologias promovem mudanças no mundo todo e profissões deixam de existir, mas outras surgem.”

O Brasil levará um bom tempo até essa etapa. Para ele, uma onda consistente de robotização pressupõe altos investimentos e, no momento, a maioria das empresas não está preparada para essa mudança radical. “Além disso, embora alto, o custo da mão de obra brasileira ainda é menor do que em muitos países e, por isso, vários processos de automação devem ser postergados.”

José Rizzo, presidente da Associação Brasileira de Internet Industrial, defende uma mobilização entre empresas, governo e sociedade para qualificar as pessoas e facilitar o empreendedorismo. “É preciso repensar a forma de ensino e facilitar a criação de empresas de tecnologia”.

Para Rizzo, ainda que parte dos funcionários perca o emprego, a automação vai salvar as vagas de quem ficar. “As empresas hoje avaliam quão viável é manter a operação em um país; se não for, levam para outro e todas as vagas são perdidas.”

Novos postos

Na MAN, fabricante de caminhões da marca Volkswagen e onde o uso de robôs será quadruplicado, não haverá cortes. “Pode até haver contratação”, diz o presidente da empresa, Roberto Cortes.

Para ele, o novo processo produtivo e a nova linha de produtos ajudarão nas exportações, o que pode exigir mais mão de obra. A meta é ampliar de 15% para 30% a produção para o mercado externo.

Fonte: Cleide Silva, O Estado de S.Paulo, 14 Agosto 2017 | 05h00

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Inteligência Competitiva Tecnológica: McKinsey’s State Of Machine Learning And AI, 2017

These and other findings are from the McKinsey Global Institute Study, and discussion paper, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier (80 pp., PDF, free, no opt-in) published last month. McKinsey Global Institute published an article summarizing the findings titled   How Artificial Intelligence Can Deliver Real Value To Companies. McKinsey interviewed more than 3,000 senior executives on the use of AI technologies, their companies’ prospects for further deployment, and AI’s impact on markets, governments, and individuals.  McKinsey Analytics was also utilized in the development of this study and discussion paper.

Key takeaways from the study include the following:

  • Tech giants including Baidu and Google spent between $20B to $30B on AI in 2016, with 90% of this spent on R&D and deployment, and 10% on AI acquisitions. The current rate of AI investment is 3X the external investment growth since 2013. McKinsey found that 20% of AI-aware firms are early adopters, concentrated in the high-tech/telecom, automotive/assembly and financial services industries. The graphic below illustrates the trends the study team found during their analysis.

Source: McKinsey Global Institute, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier

  • AI is turning into a race for patents and intellectual property (IP) among the world’s leading tech companies. McKinsey found that only a small percentage (up to 9%) of Venture Capital (VC), Private Equity (PE), and other external funding. Of all categories that have publically available data, M&A grew the fastest between 2013 And 2016 (85%).The report cites many examples of internal development including Amazon’s investments in robotics and speech recognition, and Salesforce on virtual agents and machine learning. BMW, Tesla, and Toyota lead auto manufacturers in their investments in robotics and machine learning for use in driverless cars. Toyota is planning to invest $1B in establishing a new research institute devoted to AI for robotics and driverless vehicles.

Source: McKinsey Global Institute, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier

  • McKinsey estimates that total annual external investment in AI was between $8B to $12B in 2016, with machine learning attracting nearly 60% of that investment. Robotics and speech recognition are two of the most popular investment areas. Investors are most favoring machine learning startups due to quickness code-based start-ups have at scaling up to include new features fast. Software-based machine learning startups are preferred over their more cost-intensive machine-based robotics counterparts that often don’t have their software counterparts do. As a result of these factors and more, Corporate M&A is soaring in this area with the Compound Annual Growth Rate (CAGR) reaching approximately 80% from 20-13 to 2016. The following graphic illustrates the distribution of external investments by category from the study.

Source: McKinsey Global Institute, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier

https://d-7727309669646905.ampproject.net/1502408222412/frame.html

  • High tech, telecom, and financial services are the leading early adopters of machine learning and AI. These industries are known for their willingness to invest in new technologies to gain competitive and internal process efficiencies. Many startups have also had their start by concentrating on the digital challenges of this industries as well. The MGI Digitization Index is a GDP-weighted average of Europe and the United States. See Appendix B of the study for a full list of metrics and explanation of methodology. McKinsey also created an overall AI index shown in the first column below that compares key performance indicators (KPIs) across assets, usage, and labor where AI could make a contribution. The following is a heat map showing the relative level of AI adoption by industry and key area of asset, usage, and labor category.

Source: McKinsey Global Institute, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier

  • McKinsey predicts High Tech, Communications, and Financial Services will be the leading industries to adopt AI in the next three years. The competition for patents and intellectual property (IP) in these three industries is accelerating. Devices, products and services available now and on the roadmaps of leading tech companies will over time reveal the level of innovative activity going on in their R&D labs today. In financial services, for example, there are clear benefits from improved accuracy and speed in AI-optimized fraud-detection systems, forecast to be a $3B market in 2020. The following graphic provides an overview of sectors or industries leading in AI addition today and who intend to grow their investments the most in the next three years.

Source: McKinsey Global Institute, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier

  • Healthcare, financial services, and professional services are seeing the greatest increase in their profit margins as a result of AI adoption. McKinsey found that companies who benefit from senior management support for AI initiatives have invested in infrastructure to support its scale and have clear business goals achieve 3 to 15% percentage point higher profit margin. Of the over 3,000 business leaders who were interviewed as part of the survey, the majority expect margins to increase by up to 5% points in the next year.

Source: McKinsey Global Institute, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier

  • Amazon has achieved impressive results from its $775 million acquisition of Kiva, a robotics company that automates picking and packing according to the McKinsey study. “Click to ship” cycle time, which ranged from 60 to 75 minutes with humans, fell to 15 minutes with Kiva, while inventory capacity increased by 50%. Operating costs fell an estimated 20%, giving a return of close to 40% on the original investment
  • Netflix has also achieved impressive results from the algorithm it uses to personalize recommendations to its 100 million subscribers worldwide. Netflix found that customers, on average, give up 90 seconds after searching for a movie. By improving search results, Netflix projects that they have avoided canceled subscriptions that would reduce its revenue by $1B annually.

28 Best Quotes About Artificial Intelligence

Shutterstock

When it comes to the possibilities and possible perils of artificial intelligence (AI), learning and reasoning by machines without the intervention of humans, there are lots of opinions out there. Only time will tell which one of these quotes will be the closest to our future reality. Until we get there, it’s interesting to contemplate who might be the one who predicts our reality the best.

“The development of full artificial intelligence could spell the end of the human race….It would take off on its own, and re-design itself at an ever increasing rate. Humans, who are limited by slow biological evolution, couldn’t compete, and would be superseded.”— Stephen Hawking told the BBC

When it comes to the possibilities and possible perils of artificial intelligence (AI), learning and reasoning by machines without the intervention of humans, there are lots of opinions out there. Only time will tell which one of these quotes will be the closest to our future reality. Until we get there, it’s interesting to contemplate who might be the one who predicts our reality the best.

“The development of full artificial intelligence could spell the end of the human race….It would take off on its own, and re-design itself at an ever increasing rate. Humans, who are limited by slow biological evolution, couldn’t compete, and would be superseded.”— Stephen Hawking told the BBC

“I visualize a time when we will be to robots what dogs are to humans, and I’m rooting for the machines.” —Claude Shannon

“Artificial intelligence would be the ultimate version of Google. The ultimate search engine that would understand everything on the web. It would understand exactly what you wanted, and it would give you the right thing. We’re nowhere near doing that now. However, we can get incrementally closer to that, and that is basically what we work on.” —Larry Page

“The pace of progress in artificial intelligence (I’m not referring to narrow AI) is incredibly fast. Unless you have direct exposure to groups like Deepmind, you have no idea how fast—it is growing at a pace close to exponential. The risk of something seriously dangerous happening is in the five-year timeframe. 10 years at most.” —Elon Musk wrote in a comment on Edge.org

“The upheavals [of artificial intelligence] can escalate quickly and become scarier and even cataclysmic. Imagine how a medical robot, originally programmed to rid cancer, could conclude that the best way to obliterate cancer is to exterminate humans who are genetically prone to the disease.” — Nick Bilton, tech columnist wrote in the New York Times

“I don’t want to really scare you, but it was alarming how many people I talked to who are highly placed people in AI who have retreats that are sort of ‘bug out’ houses, to which they could flee if it all hits the fan.”—James Barrat, author of Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era, told the Washington Post

“I’m increasingly inclined to think that there should be some regulatory oversight, maybe at the national and international level, just to make sure that we don’t do something very foolish. I mean with artificial intelligence we’re summoning the demon.” —Elon Musk warned at MIT’s AeroAstro Centennial Symposium

“The real question is, when will we draft an artificial intelligence bill of rights? What will that consist of? And who will get to decide that?” —Gray Scott

“We must address, individually and collectively, moral and ethical issues raised by cutting-edge research in artificial intelligence and biotechnology, which will enable significant life extension, designer babies, and memory extraction.” —Klaus Schwab

“Some people call this artificial intelligence, but the reality is this technology will enhance us. So instead of artificial intelligence, I think we’ll augment our intelligence.” —Ginni Rometty

“I’m more frightened than interested by artificial intelligence – in fact, perhaps fright and interest are not far away from one another. Things can become real in your mind, you can be tricked, and you believe things you wouldn’t ordinarily. A world run by automatons doesn’t seem completely unrealistic anymore. It’s a bit chilling.” —Gemma Whelan

“You have to talk about ‘The Terminator’ if you’re talking about artificial intelligence. I actually think that that’s way off. I don’t think that an artificially intelligent system that has superhuman intelligence will be violent. I do think that it will disrupt our culture.” —Gray Scott

“If the government regulates against use of drones or stem cells or artificial intelligence, all that means is that the work and the research leave the borders of that country and go someplace else.” —Peter Diamandis

“The key to artificial intelligence has always been the representation.” —Jeff Hawkins

“It’s going to be interesting to see how society deals with artificial intelligence, but it will definitely be cool.” —Colin Angle

“Anything that could give rise to smarter-than-human intelligence—in the form of Artificial Intelligence, brain-computer interfaces, or neuroscience-based human intelligence enhancement – wins hands down beyond contest as doing the most to change the world. Nothing else is even in the same league.” —Eliezer Yudkowsky

“Artificial intelligence is growing up fast, as are robots whose facial expressions can elicit empathy and make your mirror neurons quiver.” —Diane Ackerman

“Someone on TV has only to say, ‘Alexa,’ and she lights up. She’s always ready for action, the perfect woman, never says, ‘Not tonight, dear.’” —Sybil Sage, as quoted in a New York Times article

“Some people worry that artificial intelligence will make us feel inferior, but then, anybody in his right mind should have an inferiority complex every time he looks at a flower.” —Alan Kay

“Artificial intelligence will reach human levels by around 2029. Follow that out further to, say, 2045, we will have multiplied the intelligence, the human biological machine intelligence of our civilization a billion-fold.” —Ray Kurzweil

“Nobody phrases it this way, but I think that artificial intelligence is almost a humanities discipline. It’s really an attempt to understand human intelligence and human cognition.” —Sebastian Thrun

“A year spent in artificial intelligence is enough to make one believe in God.” —Alan Perlis

“There is no reason and no way that a human mind can keep up with an artificial intelligence machine by 2035.” —Gray Scott

“Is artificial intelligence less than our intelligence?” —Spike Jonze

“By far, the greatest danger of Artificial Intelligence is that people conclude too early that they understand it.” —Eliezer Yudkowsky

“The sad thing about artificial intelligence is that it lacks artifice and therefore intelligence.” —Jean Baudrillard

“Forget artificial intelligence – in the brave new world of big data, it’s artificial idiocy we should be looking out for.” —Tom Chatfield

“Before we work on artificial intelligence why don’t we do something about natural stupidity?” —Steve Polyak

So, how would you weigh in? What’s your opinion about artificial intelligence?

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, JUL 25, 2017 @ 12:28 AM 

Inteligência Competitiva Tecnológica em livro de Alfredo Passos

A globalização e o aumento da competição entre países e empresas aumentam a busca constante por inovação e cada vez mais pela inovação dentro das premissas da inovação aberta. Um dos fatores que dá espaço para que a inovação aberta dê seus frutos nas organizações é um Parque Tecnológico. Para isso, no entanto, é necessário que o parque detenha um eficiente sistema de inteligência tecnológica.

Nesse contexto, a presente pesquisa ocupa-se com o sistema de inteligência competitiva tecnológica de parque tecnológico selecionado, o Nonagon, Parque Tecnológico de São Miguel, Açores, Portugal é aqui percebido como uma organização de múltiplos componentes (empresas residentes) para os quais disponibiliza informações de caráter técnico. O objetivo geral dessa pesquisa é caracterizar o processo de prospecção de informações tecnológicas, no NONAGON, propondo contribuições aos processos formais de prospecção tecnológica compatíveis com a natureza multifuncional do parque.

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Inteligência Competitiva Tecnológica: Quando você pode substituir pessoas por máquinas, por David Schatsky e Jeff Schwartz

O ambiente corporativo mudará, e os líderes devem preparar-se para fazer escolhas fundamentais e redesenhar o trabalho 

A rápida evolução da inteligência artificial (IA) tem provocado intenso debate sobre suas consequências, vislumbradas tanto como melhorias em padrão de vida quanto como ameaças de desemprego em massa. Há exageros, mas as tecnologias cognitivas não podem ser ignoradas, pois são fonte de vantagem competitiva e já se aproximam da onipresença.

As tecnologias cognitivas mais comumente usadas são machine learning, visão computacional, reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e robótica. Ao longo dos próximos três a cinco anos, terão profundo impacto sobre o trabalho, os trabalhadores e as organizações. Não apenas eliminarão funções, como também redesenharão o trabalho, criando novas oportunidades para as pessoas e maior valor para empresas e clientes.

Elas requerem escolhas fundamentais e, sobretudo, estratégias – seja de custo ou de valor.

As 4 escolhas

Levando em conta o impacto sobre as pessoas e a relação com suas tarefas, identificamos quatro abordagens principais à automação. Ilustraremos cada uma com o caso do profissional de tradução e a tecnologia cognitiva da tradução automática.

1. Substituição. Todo o trabalho do tradutor humano, como a tradução de manuais técnicos, é eliminado com a tecnologia.

2. Automatização. A tradução automática é usada para fazer boa parte do trabalho, de maneira imperfeita, dado o nível de desempenho dos tradutores automáticos disponíveis. O tradutor humano, então, precisa editar o texto depois.

3. Alívio. Os trabalhos de menor valor ou desinteressantes são automatizados, e os que exigem qualidade superior, designados a um tradutor profissional.

4. Empoderamento. O tradutor humano usa a máquina para acelerar ou aperfeiçoar algumas de suas tarefas, tais como sugerir opções de tradução de uma frase, mas é livre para escolher entre elas. Isso faz aumentar a produtividade e a qualidade sem que o tradutor humano perca o controle da criação e do julgamento estético.

Maximizar valor de pessoas e máquinas

Para avaliar apropriadamente suas opções, as organizações precisam escolher entre uma estratégia de custo e uma de valor. A primeira usa a tecnologia para reduzir custos, enquanto a segunda visa aumentar o valor complementando o trabalho com tecnologias ou designando a tarefa a pessoas mais qualificadas.

Veja como cada uma das quatro escolhas de automação traria resultado diferente sob cada uma das duas estratégias:

1. Substituição. Sob a estratégia de custo, as empresas substituem funcionários por sistemas cognitivos que realizam trabalho similar ao humano. O apelo financeiro dessa opção é claro, mas limitado à economia que enseja. Sob uma estratégia de aumento de valor, as empresas alocam pessoas em novas funções, ou expandem seus papéis, ou, ainda, empregam sistemas cognitivos que apresentem desempenho superior ao das pessoas, em velocidade ou qualidade.

2. Automatização. Na abordagem de custos, automatiza-se o trabalho para reduzir o custo com pessoal. Isso pode gerar alienação e perda de poder para pessoas criativas e muito habilidosas. A estratégia de valor pode usar a automação para criar ofertas de baixo custo que atendam um novo segmento de mercado – por exemplo, fornecedores de serviços de tradução poderiam oferecer um leque de níveis de qualidade a preços diferentes, variando segundo o grau de automação usado na tradução e contratando tradutores menos experientes para fazer a edição do texto.

3. Alívio. Uma estratégia de custo leva à eficiência pela redução do número de pessoas, como acontece com os call centers, automatizados na primeira camada de atendimento. Uma estratégia de valor, porém, pode ampliar ou mudar o foco das pessoas para tarefas de maior valor. Isso aconteceu quando o sistema de planejamento de engenharia do metrô de Hong Kong economizou dois dias de trabalho por semana aos engenheiros especialistas, e seu tempo foi realocado para problemas mais difíceis.

4. Empoderamento. Um sistema cognitivo pode dar poder a funcionários menos qualificados para realizar tarefas que antes eram feitas por profissionais mais qualificados, e isso configura estratégia de custo. Já na estratégia de valor, pode-se empregar um sistema não só para dar esse poder, mas também para treinar as pessoas e desenvolver suas habilidades. Também é possível adotar essa estratégia para enriquecer o desempenho até de funcionários altamente especializados.

tabela

Mudam as habilidades

Conforme as tarefas de rotina são automatizadas, as habilidades necessárias para realizá-las tornam-se menos valorizadas.

Ao mesmo tempo, outras capacidades, ligadas a tarefas mais complexas, ganham importância, como pensamento crítico, solução de problemas, tolerância à ambiguidade, iniciativa e capacidade de lidar com dificuldades.

Assim, design de produtos, serviços, entretenimento e construção de ambientes que agradem às pessoas não tendem a ser tarefas realizadas por máquinas tão cedo. A tarefa fundamental de criar algo novo, bonito ou prazeroso requer mais do que habilidades técnicas; exige empatia e abertura às descobertas ao acaso.

As empresas que contam com essas capacidades para compreender e agradar a seus clientes sempre foram capazes de se destacar, e assim continuarão sendo.

Planejamento da força de trabalho

A introdução de tecnologia no ambiente de trabalho sempre afeta o pessoal, mas as tecnologias cognitivas o fazem de novas maneiras, o que exige soluções multidisciplinares. Em conversas com diretores de recursos humanos, levantamos que poucas organizações têm planos para enfrentar tal desafio. Líderes de empresas, talentos e tecnologia deveriam trabalhar juntos para analisar as questões e oportunidades que vêm com as tecnologias cognitivas e propor um caminho a seguir.

Uma abordagem eficaz incluiria os seguintes elementos:

Previsão. Líderes de tecnologia avaliam as atuais capacidades de tecnologias cognitivas e desenvolvem uma visão da trajetória de seu desempenho em cinco ou dez anos.

Análise de impacto. Líderes de empresas e talentos analisam a adoção de tecnologias cognitivas entre os concorrentes e líderes de outros setores e seu impacto sobre o trabalho e as exigências de capacidades humanas.

Desenvolvimento de opções. Equipes de negócios e tech desenvolvem juntas opções de aplicação das tecnologias cognitivas em processos atuais e futuros para gerar valor, incluindo benefícios operacionais e estratégicos.

Criação de cenários. Com base nas aplicações identificadas, líderes de talentos usam o modelo “talentos-tecnologias” aqui apresentado para elaborar cenários para o redesenho do trabalho e a reestruturação do pessoal. Os cenários devem considerar, entre outros fatores, como o aumento da produtividade pode reduzir a demanda por trabalho em determinadas funções e como certas capacidades tornam-se mais importantes.

Uso de pilotos. Com o desenvolvimento e uso de pilotos de sistemas cognitivos em um ou mais processos, líderes de talentos estudam o impacto sobre o capital humano.

Desenvolvimento de habilidades. Líderes de talentos planejam recrutar e desenvolver habilidades que tendem a se tornar mais importantes, incluindo criatividade, flexibilidade, empatia e pensamento crítico.

A mudança virá

Há resistência, mas a adoção de tecnologias cognitivas no ambiente de trabalho é inevitável. Levará à eliminação de algumas funções e ao redesenho de outras, bem como à introdução de novos tipos de trabalho.

As pessoas cujas capacidades são complementadas por tecnologias cognitivas progredirão, enquanto as que tiverem capacidades suplantadas pelas máquinas terão dificuldades.

Aos líderes cabe fazer escolhas sobre como aplicar essas tecnologias. Tais decisões determinarão se suas organizações criarão valor ou só cortarão custos.

Você aplica quando…

… começa a pensar na redistribuição de trabalhos de sua empresa tendo em vista pessoas e tecnologia.

… planeja-se nos termos das quatro escolhas a fazer – substituição, automatização, alívio e empoderamento –, definindo se seguirá uma estratégia de custo ou de valor


Ameaças para as empresas brasileiras

O surgimento das tecnologias cognitivas representa uma nova era para todas as empresas, mas arrisco dizer que em especial para as brasileiras. De um lado,  as novas tecnologias prometem melhorar radicalmente a produtividade das organizações, o que é muito importante para um país que se encontra em 81º no ranking de competitividade do Fórum Econômico Mundial. No entanto, as ameaças trazidas por elas também são grandes em um país tão pouco competitivo.

A maior das ameaças tem a ver com a baixa capacitação da mão de obra brasileira – para trocar tarefas operacionais pelas mais complexas, ela precisará de uma carga de capacitação muito maior, não só para exercer a nova função, mas também para lidar com a tecnologia.

Outra ameaça é a da destruição das empresas tradicionais. Com o aumento do acesso a tecnologias cognitivas, qualquer empresa com poucos funcionários pode realizar aquele trabalho que consumia um departamento inteiro a um custo radicalmente menor.

Uma terceira ameaça é no âmbito cultural.  A automação leva ao advento de tarefas mais criativas, de difícil avaliação, que podem ser realizadas de qualquer lugar. O paradigma tradicional de comando e controle, segundo o qual o gestor controla cada atividade e métrica, terá de dar origem a um paradigma de gestão diferente, em que o líder orienta o funcionário, cria contexto para ele e, fundamentalmente, investe em sua capacidade de inovar.

por Pedro Nascimento, diretor de desenvolvimento organizacional do Grupo Anga, que atua em projetos de cultura organizacional e formação de lideranças em toda a  América Latina 


Fonte:  | jul 4, 2017 | estratégia e execuçãohsm management
© Rotman Management
Editado com autorização da Rotman School of Management, da University of Toronto. Todos os direitos reservados. David Schatsky é executivo sênior de inovação da consultoria Deloitte em Nova York e autor de Signals for Strategists: Sensing Emerging Trends in Business and Technology. Jeff Schwartz é diretor e líder de capital humano da Deloitte, além de coautor de Global Human Capital Trends 2015: Leading in a New World of Work.

Inteligência Competitiva Tecnológica: 3M Inovação: da escola à universidade

A inovação da 3M se faz presente em vários momentos da vida das pessoas em diversos países. E durante sua formação, desde a escola até a fase universitária, nosso contato com os estudantes pode se tornar ainda mais estreito.

Na Suíça, por exemplo, professores desenvolveram uma técnica para trabalhar melhor a atenção das crianças em sala de aula. Pensando em cada aluno com suas individualidades e em uma forma eficiente de abstrair as distrações do ambiente externo, os mentores elaboram exercícios a serem executados com o uso de protetores auditivos 3M, desenvolvidos e doados especialmente para a ocasião. A experiência tem rendido bons resultados, pois os estudantes passam a ter tempo e foco para realizarem um trabalho satisfatório. E nisso também incluímos os que possuem maior dificuldade de concentração.

Já em Minnesota, nos EUA, Rachel Clark é a responsável por inspirar meninas a colaborarem e encontrarem suas próprias soluções. Rachel, que começou seu relacionamento com a 3M ainda como estagiária, sempre foi apaixonada por ciência e hoje, formada em Engenharia Elétrica, trabalha conosco transmitindo esse brilho nos olhos para a próxima geração. Ela é mentora de um time feminino de robótica, The Robettes, que começou em 2006 em uma garagem. Hoje, dez anos depois, elas já conquistaram 20 prêmios e continuam impactando a vida de muitas meninas – muitas  delas, seguiram carreiras universitárias ligadas a matemática, ciências e engenharia.

Fonte: 3M, 31/10/2016

Inteligência Competitiva Tecnológica: Robô dá entrevista na Suíça

Resultado de imagem para Sophia robo

Sophie é uma robô humanoide que pisca, sorri e até conta piadas. Ela é a principal atração de uma conferência da ONU em Genebra, realizada esta semana, sobre como a inteligência artificial pode ser usada para ajudar a humanidade.

Clique aqui para ver – Fonte: Estadão, 09/06/2017, Inteligência Artificial 

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