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Gartner: 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para 2019

Tendência tecnológica estratégica é aquela com um potencial disruptivo substancial que ultrapasse o estado emergente para promover impacto e uso mais amplo

O Gartner divulgou as principais tendências tecnológicas estratégicas que organizações precisam explorar em 2019. Analistas apresentaram suas descobertas durante o Gartner Symposium/ITxpo 2018, que acontece em São Paulo até quinta-feira desta semana.

“Intelligent Digital Mesh (Malha Digital Inteligente) tem sido um tema consistente nos últimos dois anos e continua como um dos principais condutores até 2019”,  David Cearley

O Gartner define como uma tendência tecnológica estratégica aquela com um potencial disruptivo substancial que ultrapasse o estado emergente para promover impacto e uso mais amplo, ou que sejam tendências que estão crescendo rapidamente com um elevado grau de volatilidade, atingindo pontos de inflexão nos próximos cinco anos.

“Intelligent Digital Mesh (Malha Digital Inteligente) tem sido um tema consistente nos últimos dois anos e continua como um dos principais condutores até 2019. As tendências sob cada um desses temas são o ingrediente fundamental na condução de um processo de inovação contínuo como parte de uma estratégia ContinuousNEXT”, diz David Cearley, Vice-Presidente do Gartner.

“Por exemplo, Inteligência Artificial (IA) na forma de objetos automatizados e inteligência de realidade aumentada está sendo usada juntamente com IoT (Internet das Coisas), computação Edge e Digital Twins para entregar espaços inteligentes e altamente integrados. Esse efeito combinado de múltiplas tendências convergindo para produzir novas oportunidades e gerar novas rupturas é uma marca registrada do relatório Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019.”

Segundo o Gartner, as 10 tendências de tecnologia estratégicas para 2019 são:

Objetos autônomos – Objetos autônomos, como robôs, drones e veículos autônomos, utilizam Inteligência Artificial para automatizar funções antes exercidas por humanos. Sua automação vai além da oferecida por modelos rígidos de programação e explora IA para entregar comportamentos avançados capazes de interagir mais naturalmente com seu entorno e com pessoas.

“À medida que objetos autônomos se proliferam, esperamos uma mudança de coisas inteligentes autônomas para um enxame de coisas inteligentes colaborativas, com múltiplos dispositivos trabalhando juntos, independentemente das pessoas ou da contribuição humana”, diz Cearley. “Por exemplo, se um drone examinasse um grande campo e descobrisse que o local estava pronto para a colheita, ele poderia enviar uma ‘colheitadeira autônoma’. Ou no mercado de entregas, a solução mais eficaz seria usar um veículo autônomo para mover pacotes para a área de destino. Robôs e drones a bordo do veículo poderiam garantir a entrega do pacote ao destino final”.

Augmented Analytics (Analytics Aumentado) – Augmented Analytics foca em uma área específica de inteligência aumentada, utilizando o Aprendizado de Máquina (ML) para transformar o modo como o conteúdo de Analytics é desenvolvido, consumido e compartilhado. Os recursos de Augmented Analytics vão avançar rapidamente para a adoção principal, como um recurso fundamental da preparação de dados, gerenciamento de dados, Analytics modernos, gerenciamento de processos de negócios, processos de extração e plataformas de Data Science. Insights automatizados de Augmented Analytics serão também incorporados a aplicativos corporativos – por exemplo, os departamentos de RH, finanças, vendas, marketing, atendimento a consumidores, área de compras e departamentos de gerenciamento de ativos – para otimizar as decisões e ações de todos os colaboradores dentro de seus contextos, não apenas Analytics e Data Science. Augmented Analytics automatizam os processos de preparação de dados, de geração e visualização de insights, eliminando a necessidade de cientistas de dados em muitas situações.

“Isso irá conduzir para o Citizen Data Science, um conjunto emergente de recursos e práticas que permite a usuários, com tarefas fora do campo das estatísticas e análises, extrair insights preditivos e prescritivos dos dados”, afirma Cearley. “Até 2020, o número de Citizen Data Scientists irá crescer cinco vezes mais rápido que o número de cientistas especializados em dados. Organizações podem usar Citizen Data Scientists para preencher a lacuna de conhecimento em ciência de dados e no aprendizado de máquina, causada pela escassez e pelo alto custo de cientistas de dados”.

Desenvolvimento orientado por Inteligência Artificial – O mercado está mudando rapidamente de uma abordagem na qual os cientistas de dados precisam se associar com desenvolvedores de aplicativos para criar soluções aprimoradas por Inteligência Artificial para um modelo no qual desenvolvedores podem criar  sozinhos utilizando padrões pré-definidos entregues como um serviço. Isso proporciona aos desenvolvedores um ecossistema de algoritmos e de modelos de Inteligência Artificial, bem como ferramentas de desenvolvimento adaptadas para integrar recursos de Inteligência Artificial a uma solução. Outro nível de oportunidade para o desenvolvimento de aplicativos profissionais surge à medida que a Inteligência Artificial é aplicada ao próprio processo de desenvolvimento para automatizar diversas funções de Data Science, desenvolvimento de aplicativos e funções de teste. Em 2022, pelo menos 40% dos novos projetos de desenvolvimento de aplicativos terão co-desenvolvedores de Inteligência Artificial em suas equipes.

“Finalmente, ambientes de desenvolvimento altamente avançados e baseados em Inteligência Artificial que automatizam aspectos funcionais e não funcionais de aplicativos darão origem a uma nova era do ‘Citizen Application Developer’ na qual profissionais não especializados serão capazes de usar ferramentas orientadas por inteligência artificial para gerar novas soluções automaticamente. Ferramentas que permitem a geração de aplicativos sem codificação (por não-profissionais) não são novidade, mas esperamos que sistemas com inteligência artificial ofereçam um novo nível de flexibilidade”, explica Cearley.

Digital Twins – Um Digital Twin (Gêmeo Digital) refere-se à representação digital de uma entidade ou sistema do mundo real. Até 2020, o Gartner estima que haverá mais de 20 bilhões de sensores e endpoints conectados e os Digital Twins existirão potencialmente para bilhões de coisas. As organizações irão implementar Digital Twins facilmente no início. Ao longo do tempo, irão evoluir suas capacidades de coletar e visualizar os dados corretos, aplicando Analytics e regras corretas, respondendo efetivamente aos objetivos dos negócios.

“Um aspecto da evolução do Digital Twin que vai além de IoT (Internet das Coisas) será empresas implementando Digital Twin de suas próprias organizações (DTOs). Um DTO é um modelo de software dinâmico que se baseia em dados operacionais ou outros para entender como uma organização operacionaliza seu modelo de negócios, conecta com seu estado atual, implementa recursos e responde a mudanças para entregar o valor esperado pelos consumidores”, afirma Cearley. “Os DTOs ajudam a impulsionar a eficiência dos negócios, assim como criar processos mais flexíveis, dinâmicos e responsivos que podem reagir a mudanças de condições automaticamente”.

Empowered Edge – Edge refere-se a dispositivos endpoints usados por pessoas ou incorporados ao mundo ao nosso redor. Edge Computing descreve uma topologia de computação na qual o processamento de informações e a coleta e entrega de conteúdos são colocados mais próximos desses endpoints. Tenta manter o tráfego e o processamento local, com o objetivo de reduzir tráfego e latência.

No curto prazo, Edge está sendo impulsionado pela Internet das Coisas com a necessidade de manter o processamento perto do final e não em um servidor de Nuvem centralizado. No entanto, em vez de criar uma nova arquitetura, a computação em Nuvem e Edge Computing evoluirão como modelos complementares, com serviços Cloud sendo gerenciados como um serviço centralizado, executando não apenas em servidores centralizados, mas em servidores on-premises e nos próprios dispositivos Edge.

Nos próximos cinco anos, chips especializados com Inteligência Artificial, juntamente com maior poder de processamento, armazenamento e outras funcionalidades avançadas, serão adicionados a uma gama mais ampla de dispositivos Edge.  A extrema heterogeneidade desse mundo IoT integrado e o longo ciclo de vida de ativos, como sistemas industriais, criarão mudanças significativas no gerenciamento. No longo prazo, à medida que o 5G amadurece, a expansão do ambiente de Edge Computing terá uma comunicação mais robusta de volta aos serviços centralizados. O 5G proporciona baixa latência, maior banda larga e (muito importante para Edge) um dramático crescimento no número de nós (Edge Endoints) por quilômetro quadrado.

Experiência Imersiva – Plataformas de conversação estão mudando a maneira pela qual pessoas interagem com o mundo digital. Realidade Virtual (VR), Realidade Aumentada (AR) e Realidade Mista (MR) estão mudando a forma com a qual pessoas percebem o ambiente digital. Essa mudança combinada nos modelos de percepção e de interação leva à experiência imersiva do usuário no futuro.

“Ao longo do tempo, passaremos do pensamento de dispositivos individuais e tecnologias de interface do usuário fragmentada (UI) para uma experiência multicanal e multimodal. A experiência multimodal conectará pessoas com o mundo digital por meio de centenas de dispositivos Edge que os cercam, incluindo dispositivos de computação tradicionais, wearables, automóveis, sensores de ambiente e aparelhos de consumo”, explica Cearley. “A experiência multicanal utilizará todos os sentidos humanos, bem como sentidos de computação avançada (como calor, umidade e radar) em todos esses dispositivos multimodais.

Esse ambiente múltiplo criará uma atmosfera de experiências nas quais os espaços que nos cercam definem ‘o computador’ em vez dos dispositivos individuais. Com efeito, o ambiente é o computador”.

Blockchain – Blockchain, um tipo de ledger distribuído, promete remodelar as indústrias por permitir confiança, fornecendo transparência e reduzindo conflitos entre os ecossistemas de negócios, potencialmente diminuindo custos e o tempo das transações, além de melhorar o fluxo de caixa. Atualmente, a confiança é depositada nos bancos, câmaras, governos e muitas outras instituições como autoridades centrais, com ‘a única versão da verdade’ mantida de forma segura em suas bases de dados.

O modelo centralizado de confiança adiciona atrasos e conflito de custos (comissões, taxas e valor temporal do dinheiro) para as transações. A tecnologia Blockchain proporciona um modelo de confiança alternativo e elimina a necessidade de autoridades na arbitragem das transações.

“As atuais tecnologias e conceitos de Blockchain são imaturos, mal compreendidos e não comprovados em operações de negócios de missão crítica. Isto é particularmente verdade com os elementos complexos que suportam os cenários mais sofisticados”, afirma Cearley. “Apesar dos desafios, o significativo potencial para disrupção sugere que CIOs (Chief Information Officers) e líderes de TI deveriam começar a avaliar Blockchain, mesmo que não adotem massivamente essas tecnologias nos próximos anos”, diz o analista.

Muitas iniciativas de Blockchain não implementam todos os atributos da tecnologia – por exemplo, uma base de dados altamente distribuída. Essas soluções inspiradas em Blockchain estão posicionadas como meios para atingir eficiência operacional automatizando processos de negócios ou digitalizando registros. Elas têm o potencial para aprimorar o compartilhamento de informações entre entidades conhecidas, assim como melhorar as oportunidades para rastrear ativos físicos e digitais. No entanto, essas abordagens perdem o valor disruptivo do Blockchain e podem aumentar bloqueio do fornecedor. As organizações que escolherem essa opção deveriam entender as limitações para estarem preparadas para se moverem para soluções completas de Blockchain ao longo do tempo e para que os mesmos resultados possam ser obtidos com o uso mais eficiente de tecnologias non-Blockchain existentes.

Espaços inteligentes – Um espaço inteligente é um ambiente físico ou digital no qual humanos e sistemas interagem em ecossistemas cada vez mais abertos, conectados, coordenados e inteligentes. Elementos múltiplos – incluindo pessoas, processos, serviços e coisas – acontecem juntos em um espaço inteligente, criando uma experiência mais imersiva, interativa e automatizada para um conjunto definido de pessoas e cenários da indústria.

“Essa tendência vem aglutinando há algum tempo em torno de elementos como cidades inteligentes, ambientes de trabalho digitais, casas inteligentes e fábricas conectadas. Nós acreditamos que o mercado está entrando em um período de entrega acelerada de espaços inteligentes, robustos e com a tecnologia se tornando uma parte integral de nossas vidas cotidianas, seja para funcionários, clientes, membros da comunidade ou cidadãos”, diz Cearley.

Ética digital e privacidade – A ética digital e a privacidade são uma preocupação crescente para indivíduos, organizações e governos. As pessoas estão cada vez mais preocupadas sobre como suas informações pessoais estão sendo usadas por organizações dos setores púbico e privado, e as reações vão crescer em relação a organizações que não estejam proativamente endereçando essas preocupações.

“Qualquer discussão sobre privacidade precisa ser fundamentada no tópico mais amplo de ética digital e na confiança dos consumidores e colaboradores. Embora privacidade e segurança são componentes fundamentais, a construção da confiança é, na verdade, mais do que apenas esses componentes”, destaca Cearley. “Confiança é a aceitação da verdade de uma declaração sem evidência ou sem investigação. Em última análise, a posição de uma organização sobre privacidade deve ser conduzida por sua posição mais ampla sobre ética e confiança. Mudar da privacidade para ética altera o discurso ‘estamos em conformidade para ‘estamos fazendo a coisa certa’”.

Computação Quântica – A computação quântica (QC) é um tipo de computação não-clássica que opera no estado quântico de partículas subatômicas (exemplo: elétrons e íons) que representam informações como elementos denotados como bits quânticos (qubits). A execução paralela e a escalabilidade exponencial de computadores quânticos significam que eles se sobressaem com problemas muito complexos para uma abordagem tradicional, ou onde os algoritmos tradicionais demorariam muito tempo para encontrar uma solução. Indústrias como a automotiva, financeira, de seguros, farmacêutica e militar, além de organizações de pesquisas, têm mais a ganhar com os avanços da Computação Quântica. Na indústria farmacêutica, por exemplo, Computação Quântica poderia ser usada para modelar interações moleculares em níveis atômicos, para acelerar tempo de lançamento no mercado de novos medicamentos para o tratamento de câncer ou acelerar e prever com mais precisão a interação de proteínas que levam a novas metodologias farmacêuticas.

“CIOs e líderes de TI deveriam começar a planejar Computação Quântica, aumentando o entendimento e como isso pode ser aplicado para os problemas dos negócios do mundo real. Deveriam aprender enquanto a tecnologia ainda está em estado emergente, assim como identificar problemas do mundo real para os quais Computação Quântica tem potencial de resolução, considerando o possível impacto na segurança”, explica Cearley. “Mas não acredite no hype de que isso irá revolucionar coisas nos próximos anos. A maioria das organizações deveria aprender e monitorar Computação Quântica até 2022 e, talvez, explorá-la a partir de 2023 ou 2025”.

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