Categoria: Inteligência artificial

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Amazon no Web Summit 2019: logística, machine learning e a entrega por drones

Há 25 anos a Amazon utiliza o machine learning em suas soluções, operando centenas de serviços para atender seus clientes”. Foi com essa frase que Werner Vogels, PhD e Diretor de Tecnologia da Amazon, subiu no Altice Arena, palco do Web Summit 2019. Ele completou dizendo que “a Amazon não é uma loja, mas uma empresa de tecnologia fundada por cientistas da computação, que pensaram e criaram formas para se comercializar livros online há 25 anos. E vejam onde ela está hoje”, brincou.

Segundo Vogels, todas as tecnologias usadas pela Amazon foram desenvolvidas dentro de casa. Muitas, inclusive, estão disponíveis para o mercado através da WS — ou Amazon Web Services, divisão de infraestrutura de TI destinada a empresas via serviços web. “Construímos soluções utilizando machine learning em torno dos dados já captados ao longo destes 25 anos. Os aplicamos de forma que prestem um serviço cada vez melhor e mais ágil para aos nossos clientes e parceiros”.

Os engenheiros que trabalham com inteligência artificial, segundo ele, juntam-se a outras equipes para criar tecnologias inovadoras. Entre elas, chatbots, arquiteturas de redes neurais, reconhecimento de voz, compreensão de idiomas, entre outras. Tudo suportado por machine learning. “São milhares de funcionários dedicados à investigação da inteligência artificial. Ao longo dos anos, entregamos tanta inovação, que nos tornamos uma das grandes forças e referências do machine learning,” afirmou Vogels.

Ouvindo os clientes

Os algoritmos, no caso, entendiam quem eram os clientes e ofereciam o que eles queriam e precisavam. A loja online passou a considerar a sazonalidade de compras, o tipo de produto mais adequado (de acordo com cada cultura), as tendências de consumo de acordo com novos fatos ou influências midiáticas, entre diversas outras variáveis.

A empresa vende milhões de encomendas por ano e entrega em 185 países. Tudo isto é gerido por tecnologia baseada em machine learning. Todos os produtos são são analisados pela tecnologia, de acordo com Vogels — de sacos plásticos a televisões de alta resolução. O sistema olha para a elasticidade de preço, produtos que não vendem… Até mesmo a procura sazonal ou regional entra na análise. “É possível prever a venda de produtos nunca vendidos, ou as tendências para as datas específicas, como Halloween, sugerindo o que está na moda”, explicou.

Machine learning e a logística

O aperfeiçoamento do sistema por meio do machine learning também resolveu obstáculos logísticos. Resolveu questões como entregar produtos em tempo cada vez menor em todo o mundo — chegando a menos de um dia, a partir da identificação CDs mais próximos.

Entregas por drones

Ele avisou que, em breve, a Amazon começará a entregar as compras dos clientes em menos de meia hora em algumas cidades. Esta meta só será possível de atingir com o lançamento de drones. Eles servirão como meio de transporte das encomendas de até 3 quilos, a clientes que estiverem em um raio de 30 km do CD mais próximo. Apesar da novidade, Vogels não informou uma data de lançamento — apenas disse que “os testes estão bem avançados”.

“Nossa maior preocupação neste momento é com a segurança. Para as entregas serem bem-sucedidas, precisamos de sensores múltiplos. Eles identificarão qualquer obstáculo no meio do caminho, sejam estáticos ou móveis”, disse. A preocupação faz sentido, uma vez que existe uma infinidade de objetos das mais diversas características, na rota do drone. “No ambiente urbano, alguns deles são mais difíceis de identificar, como fiação elétrica e até linhas de pipa”, ressaltou.

Previsibilidade Prime

Com o sistema de deep learning consegue-se uma maior previsão, utilizando redes neurais para obter maior assertividade. Vale lembrar que a Amazon investe pesado na criação de sistemas de entrega, desde a “imediata”, como em dois dias — seja por mar, terra ou ar. O objetivo é tornar o serviço Prime cada vez mais rápido. “Estamos trabalhando em sistemas para entregar encomendas de até 15 quilos em 15 minutos, num raio de 15 milhas”.

Os desafios, segundo ele, estão sendo vencidos com machine e deep learning, tecnologias utilizadas há mais de duas décadas. Nesta fase, precisam desenvolver sensores para reconhecerem o terreno — por meio de segmentação de imagem, redes neurais e fototelemetria.

 

 

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Repensando a inteligência de mercado

Minha proposta com esse artigo é dividir com vocês alguns pensamentos sobre o futuro da Inteligência de Mercado e do entendimento do comportamento do consumidor na era digital. A inteligência de mercado é um segmento – que assim como todos os demais – vem sendo desafiado pelas rápidas transformações da sociedade e do mercado, sendo “disruptado” rapidamente.

Tenho certeza que você já passou por uma situação similar a essa que vou relatar. Você está conversando com algum amigo sobre um tema específico e “do nada” seu celular passa a exibir propagandas direcionadas sobre aquilo que você estava falando. Você começa a se perguntar como as empresas sabem que vocês estavam falando sobre aquilo, uma vez que você não pesquisou (ou não lembra de ter pesquisado) nada sobre o tema. Você passa a se perguntar “será que as empresas estão usando o microfone do meu celular para ouvir as minhas conversas?”. NÃO. Você não está sendo vítima de escuta ilegal por parte das gigantes de tecnologia, mas essa é a prova definitiva do profundo conhecimento que tais empresas possuem sobre o comportamento dos consumidores, através dos seus modelos preditivos e com base no comportamento de outras pessoas com hábitos similares aos seus, é possível determinar com bastante acuracidade qual será o seu próximo passo a ponto de você se questionar se está sendo espionado(a) ou não.

Entender o consumidor em profundidade e de forma abrangente sempre foi (e continua sendo) o santo graal do varejo e do consumo. Não é por menos que as empresas que o fazem na nova economia da era digital estão abrindo um GAP praticamente intransponível frente à concorrência, estamos sim falando dos GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple) e claro dos ecossistemas chineses como Alibaba, Tencent, Toutiao, Pinduoduo, Meituan, etc.

O ATUAL CENÁRIO DA INTELIGÊNCIA DE MERCADO

Mais rápido, mais barato, mais completo e com mais qualidade. Esse é o novo mantra do mercado, posso dizer que vemos, sentimos e constatamos uma clara mudança na dinâmica de mercado nessa direção, onde os clientes/contratantes/usuários de inteligência de mercado exigem resultados melhores, mais abrangentes, mais rápidos e pagando uma fração do preço que usualmente pagavam, assim como nós, como consumidores, eles querem mais por menos.

Independentemente da metodologia, cada vez mais perdem espaço no mercado as pesquisas tradicionais que levavam meses para que seus resultados fossem entregues e que muitas vezes custavam centenas de milhares de reais. Prevejo que esse mercado não desapareça, mas que perca consideravelmente a sua relevância. Digo isso não porque o resultado desse tipo de metodologia seja ruim, mas sim porque a informação é um dos ativos mais perecíveis nos dias de hoje. De que adianta uma análise sobre um mercado que já mudou?

A resposta para essa demanda de mercado passa necessariamente pelos dados…

DATA IS KING

Cada vez mais as empresas que possuem esse profundo conhecimento do consumidor têm utilizado tais competências aplicadas para a inteligência de mercado.

Um dos melhores casos que melhor exemplifica isso é o da Unilever com o Alibaba. As empresas possuem um time conjunto alocado na sede do Alibaba, dedicado a explorar oportunidades através dos dados sobre os consumidores que a companhia possui. Nesse caso, o time identificou uma oportunidade latente para o desenvolvimento de uma linha de produtos de beleza com foco na limpeza contra a poluição, linha essa de produtos que a Unilever não possuía no seu portfólio global.

Com base nesse insight, em questão de horas o time desenvolveu 48 ideias de produtos, foram criados 48 anúncios diferentes para essas ideias, cada uma com características, posicionamento de preço e visual diferentes. Os produtos simplesmente não existiam, o que existia eram apenas as imagens dos anúncios que foram geradas em computador. O time então anunciou os produtos na plataforma de ecommerce do Alibaba para diferentes grupos de controle e passaram a medir quais e quantos clientes clicavam e compravam os produtos. Se o cliente clicasse em comprar ele recebia uma mensagem dizendo que tinha acabado de participar de um estudo de teste de produto e que receberia um voucher de compras como agradecimento.

O resultado disso foi que em dias o time desenvolveu do zero uma nova linha de produtos, fez uma aferição da real intenção e mediu o real potencial de compra desse produto (que simplesmente não existia), tudo isso por perfil de consumidor e por geografia.

Com essa nova abordagem, o tempo total de desenvolvimento do produto, da sua concepção até o seu lançamento, foi reduzido de 18 para 6 meses.

VISÃO DE LONGO PRAZO

Falamos de todas essas transformações e não estamos nem arranhando a superfície desse tema. Novas tecnologias como a Inteligência Artificial e IoT já estão exponencializando a captura, organização, processamento, extração de valor e ativação dos dados.

Para encerrar, não estou aqui dizendo através desse artigo que a inteligência de mercado tradicional acabará nos próximos anos, mas estou dizendo que esse mercado mudará profundamente. As empresas e profissionais que não estiverem alinhados com essa nova realidade e com essa nova velocidade provavelmente estarão fora do mercado.

 

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60% das empresas no Brasil já usam data & analytics para apoiar estratégia de negócios

Estudo entrevistou 500 profissionais de inteligência de negócios, Data & Analytics no Brasil, Alemanha, Japão, Reino Unido e Estados Unidos, durante o segundo trimestre de 2019.

No Brasil, 60% das empresas já usam Data & Analytics para orientar estratégias e mudanças necessárias nos negócios. Desenvolvimento de novos produtos, gestão de riscos, análise de força de trabalho e melhoria da eficiência de custos, destacam-se como os cinco principais usos destas tecnologias no mercado brasileiro. Os dados foram extraídos da pesquisa Global State of Enterprise Analytics 2019¸ iniciativa da MicroStrategy em parceria com a consultoria global de pesquisa Hall & Partners, que busca traçar um panorama global e intersetorial sobre o estado atual e o uso futuro de dados e análises corporativas.

Pelo segundo ano consecutivo, foram entrevistados cerca de 500 profissionais de todo o mundo que tomam decisões estratégicas baseados nas tecnologias de business intelligence e analytics. Os participantes foram questionados a respeito dos benefícios, desafios, investimentos e prioridades – e o mais importante, foram convidados a avaliar se suas inciativas estão avançando no sentido de possibilitar a adoção de uma cultura orientada a dados em suas empresas.

Segundo o levantamento, 2020 deverá marcar o início de uma nova era para Data & Analytics, com grandes promessas de inovação e promoção de experiências intuitivas que finalmente ajudarão a tornar as empresas mais inteligentes. É unânime, tanto no Brasil como globalmente, a convicção da enorme relevância dos dados e das soluções de analytics no processo de transformação digital: 94% dos entrevistados avaliam que são componentes cruciais em suas estratégias e esforços rumo à transformação digital.

Por aqui, quem participou da pesquisa está bastante seguro com o seu nível de maturidade no uso do Data & Analytics. Quase um terço (32%) dos brasileiros ouvidos posiciona-se à frente de seus pares no que diz respeito à prática de tomar decisões baseadas em dados – a média global é de 26%. Outro ponto interessante é que, ao contrário do cenário global em que Cloud Computing é a tendência que está no topo entre as que mais impactam a adoção do Analytics, no Brasil, essa tecnologia é a apenas a terceira entre as três mais citadas (17%), precedida por Inteligência Artificial e Machine Learning (17%) e Internet of Things (18%).

Sobre as barreiras e medos que impedem a adesão ao Data & Analytics, aparecem em primeiro lugar privacidade e segurança de dados (52%). São também citados aspectos como: acesso limitado a dados e análise em toda a organização (28%) e o fato das ferramentas não serem intuitivas (27%). Segundo os respondentes, são três os principais pontos que poderiam favorecer a implementação: incorporação do Data & Analytics às ferramentas como e-mail, SharePoint, navegador web (52%) e aos aplicativos comerciais mais populares, como Salesforce, Slack (50%); além da disponibilidade de ferramentas ou treinamentos mais intuitivos e convenientes (49%).

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A tecnologia avança aceleradamente, mas ainda distante da condição humana

O ponto a ressaltar é que mesmo os sistemas mais sofisticados como o da Sophia não chegam nem a tangenciar a complexidade do funcionamento do cérebro humano.

Em Hamburgo, importante cidade portuária no norte da Alemanha, em 2017, a polícia foi chamada   pelos vizinhos porque a Alexa, assistente virtual da Amazon, “estava dando uma festa com o som altíssimo”. O dono do apartamento, Oliver Haberstroh, que na ocasião estava bebendo cerveja num bar, ao voltar para casa encontrou uma nova fechadura; na delegacia do bairro lhe entregaram as novas chaves e uma fatura. A Amazon, após minuciosa investigação, alegou que a Alexa foi ativada remotamente e o volume aumentou através do aplicativo de streaming de música móvel de terceiros, mas mesmo assim ofereceu pagar o custo do incidente. As duas hipóteses – defeito do assistente virtual ou ativação remota – não configuram autonomia, livre arbítrio, agenciamento, nenhum dos atributos que caracterizam os humanos.

Atlas é um humanóide criado pela Boston Dynamics (2013) capaz de reproduzir movimentos humanos tais como saltar, girar no ar, dar cambalhotas, todos efeitos do campo da robótica. Trata-se de um sistema de controle avançado que, recentemente, usando algoritmos de otimização, automatizou alguns desses movimentos (https://www.bostondynamics.com/atlas). Sophia, criada pela Hanson Robotics (2016), reconhecida como a fabricante de robôs “mais humanos”, dotada de expressividade, estética, interatividadade, pêlo maleável, tem dezenas de computadores acoplados que permitem simular uma gama completa de expressões faciais, rastrear os rostos da audiência, reconhecer rostos e imitar as expressões faciais de outras pessoas (para quem quiser acompanhar a vida de Sophia: https://www.hansonrobotics.com/being-sophia/). O primeiro simula o sistema motor humano, o segundo simula o sistema cognitivo humano, o aprendizado é o elemento comum entre os dois sistemas: programados para aprender como aprender.

As máquinas inteligentes estão sendo programadas para, com base em grandes conjuntos de dados, aprenderem por meio de processos não totalmente explicáveis, i.é., os programadores dessas máquinas não sabem exatamente como tais máquinas aprendem para desempenhar as tarefas (o chamado “the black box problem”, que não deve ser confundido com autonomia). O cientista da computação Davi Geiger alerta que aqui reside, talvez, a maior questão ética na inteligência artificial (IA), o fato de não sabermos o que e como as máquinas realmente aprendem, não deixando de lembrar que também não sabemos o que e como exatamente os humanos aprendem.

Os modelos de IA amplamente utilizados são chamados de “redes neurais” porque são inspirados no funcionamento do cérebro. Simplificadamente, no cérebro ocorrem continuamente impulsos nervosos  (sinais químicos e elétricos) que são conduzidos até o próximo neurônio num fenômeno conhecido como sinapse, ou seja, transmite a informação entre as camada de neurônios (com mais precisão: a sinapse refere-se a interrupção que ocorre entre as duas camadas de neurônios). Cada neurônio tem uma espécie de antena, chamada de dendritos que é o canal de entrada da informação. Os modelos de redes neurais reproduzem essa lógica (não são programados para executar tarefas a partir de equações predefinidas, a programação tradicional), e o nome Deep Learning (aprendizado profundo) vem do fato de que possuem várias camadas de processamento compostas de neurônios artificiais (cada camada aperfeiçoa a informação). Segundo o neurocientista Roberto Lent, “mesmo as alternativas oferecidas pela Inteligência Artificial, que podem propiciar retornos ‘inteligentes’ de reciprocidade aos aprendizes, não atingiram ainda a riqueza de possibilidades das interações entre humanos”.

O ponto a ressaltar é que mesmo os sistemas mais sofisticados como o da Sophia não chegam nem a tangenciar a complexidade do funcionamento do cérebro humano. O aprendizado humano depende de um grande número de neurônios que por sua vez formam circuitos complexos responsáveis pela nossa estrutura cognitiva e comportamental. Vejamos alguns números ilustrativos dessa complexidade: (a) cada ser humano tem 86 bilhões de neurônios, e cada neurônio recebe cerca de 10 mil sinapses (ordem de grandeza total na casa de quatrilhão); (b) a partir da 10º semana de gestação, a produção de novos neurônios no cérebro humano em desenvolvimento atinge aproximadamente a velocidade de 250 mil novas células por minuto; (c) as tecnologias atuais não permitem estudar o cérebro humano a nível microscópico, levando os cientistas a recorrerem a animais: o tempo de computação e análise utilizado por pesquisadores chineses para estudar as conexões de 135 mil neurônios de uma mosca foi de 10 anos, estimando-se em 17 milhões de anos o tempo necessário para o mesmo procedimento no cérebro humano (“O Cérebro Aprendiz”, Roberto Lent, 2019).

A IA hoje é fundamentalmente modelos estatísticos que, baseados em dados, calculam a probabilidade de eventos ocorrerem. Esse pequeno avanço tem sido responsável por transformações na economia, nas relações pessoais, na sociedade em geral, mas estamos a léguas de distância da chamada “General AI” que, supostamente, seria dotada de capacidades que superariam os humanos.

*Dora Kaufman é pós-Doutora COPPE-UFRJ (2017) e TIDD PUC-SP (2019), Doutora ECA-USP com período na Université Paris – Sorbonne IV. Autora dos livros “O Despertar de Gulliver: os desafios das empresas nas redes digitais” (2017), e “A inteligência artificial irá suplantar a inteligência humana?” (2019). Professora convidada da FDC e professora PUC-SP.

 

 

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Inteligência Artificial ajuda a indústria e o varejo para Black Friday

Nos últimos 5 anos, o crescimento do da Black Friday no Brasil ocorreu em níveis superiores ao dos países europeus.

Na última sexta-feira do mês de novembro, dia 29, acontece a tão famosa Black Friday. Nos últimos 5 anos, o crescimento do evento no Brasil ocorreu em níveis superiores ao dos países europeus, se tornando uma das sazonalidades mais importantes para o mercado. No e-commerce, o Black Friday é o evento mais importante do ano. Segundo dados da eBit Nielsen, houve um crescimento de 23% no faturamento de 2018 com relação ao ano anterior nas compras online. E estima-se que em 2019, o setor de Bens Duráveis, por exemplo, deva faturar em torno de R$13,5 bilhões nesta data, segundo estudo da GfK.

Desde 2016, a Black Friday no Brasil ultrapassou o Natal em faturamento no mercado de bens duráveis.

A Black Friday existe no Brasil desde 2010, portanto muitas empresas já conhecem as principais dores relacionadas à esta promoção. Quando falamos mais especificamente da cadeia de suprimentos alguns dos principais problemas são: má previsão de demanda, falta de estratégia eficiente de estoque, capacidade de produção inadequada, estratégia de transporte inapropriada, entre outros. Todos estes aspectos causam perdas ao negócio e afetam a experiência do cliente. Portanto a empresa precisa estar muito atenta a toda a jornada de compra do consumidor, desde o momento em que ele concretiza uma compra até a chegada da mercadoria em sua residência.

O Gartner realizou um importante estudo sobre “As chaves para solucionar os principais desafios de S&OP (Sales & Operations Planning),” e cita que o maior obstáculo para alcançar resultados na cadeia de suprimentos, está relacionado à “Acuracidade na Previsão e a Variabilidade da Demanda”. Outro desafio mencionado na pesquisa, é que muitas empresas ainda realizam um ciclo mecânico de S&OP, onde o processo foca em relatórios mensais da cadeia de suprimentos com pouca relevância para líderes de negócios.

Quando focamos nos desafios da demanda, a LLamasoft, empresa líder de soluções para Tomada de Decisões Estratégicas em Supply Chain, possui uma solução em que as empresas têm a possibilidade de descobrir os reais influenciadores que afetam sua demanda, realizar projeções de médio e longo prazos e tomar decisões, baseadas em dados, e não mais em intuições e incertezas. Segundo Ivan Jancikic, diretor de Serviços da LLamasoft, muitas ferramentas tradicionais utilizam métodos de estatísticas simples e com enviesamentos.

Trabalhamos com técnicas de segmentação da Inteligência Artificial que aprendem e identificam, sistematicamente, itens similares e priorizam as ações para a previsão de demanda futura mais acurada. Nossos clientes identificam melhorias de 10 a 30% em suas previsões de demanda de curto, médio e longo prazos. O peso da análise de demanda é tão forte que, sua formulação precisa pode se tornar a diferenciação competitiva de uma empresa”, informa Ivan Jancikic.

Líderes de negócios precisam tomar decisões complexas tanto num evento sazonal como o Black Friday, quanto no ambiente extremamente volátil e cheio de incertezas em que vivemos. Para isso, ferramentas como Digital Twin da Cadeia de Suprimentos, ou seja, a digitalização do Supply Chain, está disponível para que as escolhas mais corretas possam ser tomadas, mesmo antes de operacionaliza-las. Com a criação de inúmeros cenários de toda cadeia de suprimentos, é possível realizar trade-offs, mitigar riscos, melhorar indicadores de cost-to-serve e rentabilidade e, consequentemente atingir melhores níveis de satisfação do cliente.

“É essencial ter ferramentas e processos tecnológicos que permitam tomar decisões estratégicas mais rapidamente e que construa uma capacidade para responder de forma ágil às situações planejadas e não planejadas da cadeia de suprimentos. Riscos ligados à má previsão de demanda, deficiências no planejamento de estoque, transporte e da capacidade de produção podem ser facilmente visualizados, simulados e analisados para que líderes inovadores tenham alto grau de assertividade em suas complexas decisões do dia-a-dia”, comenta Jancikic.

Gartner’s Keys to Solving the Top S&OP Challenges, Michael Youssef, June 2, 2018

*Sobre a LLamasoft, Inc.: sediada em Michigan, a LLamasoft é líder em soluções para Tomada de Decisões Estratégicas em Supply Chain. Desenvolvida com o mais abrangente conjunto de analíticas do Supply Chain, a tecnologia da LLamasoft, ajuda líderes de negócios a desenharem a cadeia de suprimentos que necessitam para atingir rentabilidade, melhorias em serviços e metas de crescimento. A LLamasoft cria uma verdadeira visão de ponta-a-ponta da cadeia global para revelar o desenho ideal, avaliar trade-offs e permitir a tomada de decisões estratégicas, táticas e operacionais dentro de perspectivas temporais. No mundo, mais de 750 companhias confiam na LLamasoft para responder as mais complexas questões do Supply Chain e já registraram mais de US$ 13 bilhões em valor acumulado. No Brasil, cerca de 60 já utilizam a solução para modelar, otimizar e simular suas cadeias, conduzindo a grandes melhorias em custos, sustentabilidade e mitigação de riscos. Atualmente, a empresa trabalha em parceria com organizações humanitárias, entidades governamentais e é membro do “World Economic Forum”.

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Uber mostra novo drone de entregas do Uber Eats

A Uber não está medindo esforços para testar seu novo serviço de entrega via drones para o Uber Eats. O programa vai começar em San Diego, em 2020. Nesta segunda-feira (28), a empresa lançou um novo visual para os drones de entrega. Como mostra a imagem, os modelos terão “asas rotativas com seis rotores” para permitir uma melhor transição entre a decolagem vertical e o voo horizontal.

Asas rotativas são uma característica mais comum em protótipos de carros voadores – raramente em drones. A Uber explica que os rotores são posicionados verticalmente para decolagem e aterrissagem, mas podem girar para a posição de avanço “para aumentar a velocidade e a eficiência do voo”.

Tanto o projeto do drone quanto o do táxi aéreo fazem parte do Uber Elevate, o plano ambicioso da companhia de mobilidade para levar seu serviço de transporte e entregas para os céus. A Uber ainda pretende realizar, em 2020, voos-teste dos táxis, com lançamento comercial previsto para 2023.

A capacidade de carga do drone é de “uma refeição para dois”, de acordo com a Uber. Segundo a empresa, o drone já passou por uma “revisão crítica do projeto” e deve voar antes do final deste ano. No início de 2019, a Administração Federal de Aviação dos Estados Unidos deu à Uber luz verde para começar os testes em San Diego.

O drone foi projetado para realizar uma entrega em oito minutos, incluindo carga e descarga. A altitude de voo estará abaixo dos 120 metros, a fim de cumprir as regras existentes para os drones. Ele terá um alcance total de voo de até 20 km para fazer uma entrega. O drone também pode planar em velocidades de vento de até 50 km/h.

A entrega via drones está virando realidade com uma série de novos testes. Na semana passada, a Alphabet’s Wing implantou seus primeiros drones de entrega na Virgínia. Outras grandes empresas, como Amazon e UPS, também estão nos estágios iniciais de experimentação.

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Robôs devem receber mais de meio milhão de empregos no varejo nos próximos cinco anos

Os robôs podem receber mais de meio milhão de empregos no varejo nos próximos cinco anos. É o que aponta a pesquisa Harvey Nash / KPMG de 2019. Segundo o estudo, quase metade (44%) dos líderes de TI questionados afirmam que desejam usar a automação para tornar seus negócios mais eficientes. Os entrevistados disseram que esperavam que um em cada cinco empregos fosse substituído por IA ou automação nos próximos cinco anos — somando mais de meio milhão.

Dois terços dos líderes de TI no varejo do Reino Unido que responderam ao estudo — que questionou os líderes de TI de mais de 3.600 organizações em todo o mundo com um gasto combinado de tecnologia de mais de US $ 250 milhões — acreditam que novos empregos compensarão as perdas de empregos na IA /automação.

Entre as tecnologias automatizadas testadas atualmente ou implementadas por um quarto dos líderes de RI, estão a automação de processos robóticos (RPA) (25%) e IA / aprendizado de máquina (27%). Aqueles que pilotam o RPA dizem que provavelmente verão lucros, eficiência, a experiência do cliente e o tempo de lançamento no mercado como resultado.

Os varejistas também estão procurando por tecnologias que os ajudem a resolver problemas de recursos e acompanhar os concorrentes. Nisso, 67% dos líderes de TI afirmam que a falta de habilidades está impedindo que seus negócios acompanhem o ritmo da mudança.

Albert Ellis, executivo-chefe do recrutador de tecnologia global Harvey Nash, disse: “Embora a experiência da maioria dos consumidores em automação de varejo possa ser a frustração de ter um item inesperado na área de ensacamento, esta pesquisa mostra como a influência da automação está sendo sentida em todo o mundo.

“Se você considerar as mudanças radicais que estão acontecendo nas ruas e o crescimento explosivo do e-commerce, é claro que o setor de varejo está passando por grandes mudanças. Mas, embora grande parte da narrativa tenha sido sobre quais empregos podem ser perdidos, a verdadeira batalha será pelo sucesso em torno da qual os varejistas poderão atrair e desenvolver as habilidades e talentos certos para esse novo mundo digital automatizado. “Nunca foi tão importante para os conselhos e líderes de RH pensar sobre o impacto dessas tendências em sua estratégia”, completou.

O Escritório de Estatísticas Nacionais (ONS) estimou recentemente que dois terços (135.000) dos empregos de caixa no varejo do Reino Unido corriam alto risco de serem automatizados. Enquanto isso, a Parceria John Lewis trabalhou no que diz ser o primeiro projeto para a interação robótica humana do século XXI — projetado para incentivar o uso seguro e ético da robótica na indústria britânica. Seu supermercado Waitrose já está usando robôs nos campos de sua fazenda (foto), e o seu armazém já possui automação. A Ocado usa robótica em seus centros de armazenamento e atendimento, enquanto a Shop Direct está desenvolvendo um novo armazém automatizado para reduzir o tempo de processamento de pedidos.

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iFood faz parceria com a Amazon para realização de pedidos via Alexa

O iFood firmou parceria com a Amazon para que seus pedidos também possam ser realizados por comando de voz. Neste mês, a assistente virtual Alexa está chegando ao Brasil e deve mudar a forma de fazer pedidos e compras.

“O iFood desenvolve projetos para possibilitar que cada vez mais pessoas tenham acesso à revolução que está acontecendo a partir da inteligência artificial. Essa inovação com a Amazon vai exatamente ao encontro do nosso objetivo de facilitar a jornada de consumo e torná-la mais prazerosa. Sabemos do importante papel que serviços virtuais por voz, como Alexa, terão nos próximos anos e queremos levar mais essa inovação ao dia a dia dos nossos usuários”, disse Bruno Henriques, vice-presidente de Inteligência Artificial do iFood.

A partir do comando de voz, a Alexa irá direcionar o usuário para a escolha de restaurantes e opções de pratos entre os mais de 30 tipos de culinária disponíveis na plataforma do iFood. Para usar o tecnologia, o cliente deverá dizer o comando “Alexa, falar com o iFood” ou “Alexa abrir o iFood” e poderá obter informações sobre pedidos e também acompanhar o status, como tempo de preparação do restaurante, estimativa de entrega e chegada.

Para Caio Camargo, sócio-diretor da GS&UP, a tecnologia deverá trazer muitas mudanças para os hábitos de consumo do país: “Há alguns anos, nós víamos isso em filme e parecia um sonho. Pensava “que legal, espero que venha algum dia para o Brasil” e agora está se tornando uma realidade”.

O recurso do aplicativo de delivery será compatível com todos os dispositivos Alexa que estão chegando ao Brasil e funcionará com comandos de voz para fazer e rastrear pedidos. Com a assistente virtual, a Amazon mostra que a Internet das Coisas (IoT) é uma realidade no dia a dia das pessoas.

“Estamos empolgados em trabalhar com o iFood para aprimorar a experiência de seus clientes via Alexa”, disse Jose Nilo Martins, gerente nacional da Alexa Skills Brasil. “Acreditamos que a voz é o futuro, e o recurso compatível com o iFood é um exemplo de como a voz facilita a vida – permitindo que você gerencie e obtenha informações sobre seu pedido no aplicativo, apenas perguntando.”

A empresa de delivery está investindo em Inteligência Artificial para desenvolver todo o ecossistema de food delivery. A companhia anunciou, em abril deste ano, investimentos de US$ 20 milhões para os próximos meses para fortalecer sua área de AI, o que inclui a criação de uma Academia de Inteligência Artificial para desenvolver pesquisas nas áreas de deep learning, machine learning e eficiência logística.

Camargo acredita que as compras e serviços de conveniência deverão mudar. “Tem a opção de fazer compras de supermercados e itens básicos. Isso facilita muito o dia a dia! Já outras áreas como moda e eletrônicos não devem ser tão impactadas, porque não são itens que você vai comprar sem olhar”, afirmou.

A realização de compras não pode ser realizada no momento por meio da Alexa no Brasil. A tecnologia deverá ser implementada futuramente. No momento, é possível montar o carrinho de compras e acompanhar pedidos já realizados.

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É preciso debater a “Era dos Dados” no Brasil

A experiência de trazer o maior evento de ciência de dados e inteligência artificial ao país, na voz do CEO e fundador da Semantix.

Hoje, muitos especialistas afirmam que vivemos um novo movimento na economia: a “Era dos Dados”, ou seja, a utilização da informação digital como grande ativo nas relações econômicas e sociais. Contudo, compreender esse cenário não é tarefa fácil até para quem trabalha nessa área. O mercado de Ciência de Dados e Inteligência Artificial engatinha em boa parte do mundo, inclusive no Brasil, e é preciso debater e aprofundar o conhecimento sobre as principais práticas e tendências. Só o conhecimento vai permitir que mais empresas percebam as vantagens que estes conceitos podem oferecer aos seus negócios.

Este era o nosso objetivo quando decidimos apoiar e auxiliar na organização do ODSC Brasil 2019, a primeira edição no país da maior conferência de Data Science e Inteligência Artificial em todo o mundo. Conseguimos alcançar uma audiência notável, com a participação de profissionais em mais de 20 sessões com foco em negócios e tecnologia, incluindo palestras internacionais, mesas-redondas e workshops em um único dia. Foi um primeiro passo importante e que nos motiva a pensar o próximo, em 2020, para aprofundar ainda mais as discussões sobre os temas.

Até porque há um espaço gigantesco de crescimento nessas duas áreas no cenário brasileiros. É hora, portanto, de transformar este potencial em ações que estimulem novos negócios na área, permitindo que o Brasil possa crescer e acompanhar o ritmo que hoje é ditado pela evolução tecnológica.

Até porque a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial ainda estão em fase embrionária no Brasil. Há poucas iniciativas voltadas para a disseminação destes conceitos e as próprias empresas ainda se mostram relutantes em investir neles. É natural se pensarmos que estamos apenas no início de uma nova era e que sempre há desconfiança e temor por parte dos empreendedores. Mas é justamente por estar apenas no começo que se torna necessário dar passos maiores para colher bons resultados no futuro. Quem estiver disposto a ser protagonista neste novo movimento, terá uma oportunidade grande de conquistar uma parte significativa deste mercado.

Evidentemente o ODSC Brasil 2019 também mostrou que há muitos desafios para as empresas protagonistas no mercado nacional. O principal deles é a falta de capacitação do setor como um todo. Há poucas companhias e profissionais capazes de entregar soluções que resolvam problemas das corporações. Também falta conhecimento sobre a importância da Ciência de Dados e Inteligência Artificial no dia a dia – o que afasta potenciais clientes. É necessário estimular uma cultura de investimento que movimente o ecossistema e abra espaço para mais iniciativas deste tipo.

O setor de Ciência de Dados e Inteligência Artificial está em franco crescimento e não há sinais de desaceleração. Pelo contrário, a tendência é, cada vez mais, essas soluções fazerem parte do dia a dia das empresas. Já estamos na “Era dos Dados” e as organizações precisam se mexer para se adaptarem a esta nova realidade. Apenas com conhecimento e um bom planejamento é possível adequar seus processos e se adequar às demandas do século 21.

*Por Leonardo Santos, CEO e cofundador da Semantix, empresa especializada em Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Análise de dados.

**Sobre a Semantix: a Semantix é empresa referência na América Latina em big data/analytics, Inteligência Artificial e IoT e líder na oferta de soluções baseadas em open source software para grandes corporações. Fundada em 2010 no Brasil, a Semantix atua em toda a região desde seus escritórios em São Paulo, Cidade do México e Bogotá. Com uma oferta completa de produtos, consultoria, sustentação e treinamento especializados, baseada no modelo Data-Driven, a Semantix desenvolve soluções de negócio, incluindo aquelas de missão crítica, para coleta, armazenamento, enriquecimento e interpretação de grandes volumes de dados, permitindo o crescimento dos negócios, melhoria nos processos de decisão e satisfação dos usuários dos serviços dos clientes corporativos. O novo produto Open Galaxy, plataforma SaaS proprietária da Semantix, possibilita que empresas de todos os tamanhos desenvolvam, de maneira simples e menos custosa, soluções baseadas em tecnologias complexas de big data, analytics e em ferramentas de engenharia e ciência de dados, inteligência artificial, robôs de automatização de processos e algoritmos, com integração aos maiores provedores de serviços em nuvem (AWS, Google e Microsoft) e principais provedores de tecnologia on-premise.

 

 

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Fornecedora de soluções de IoT para carros recebe aporte de US$ 10 milhões

Os recursos serão usados para acelerar o desenvolvimento da nova geração da tecnologia de rastreamento usando IoT , que aumenta a produtividade da frota e da equipe em 27%

A Cobli, fornecedora de soluções de internet das coisas (IoT) para veículos e logística conectada na América Latina, anunciou a conclusão de sua Série A de US$ 10 milhões, liderada pela Fifth Wall, empresa de venture capital com foco em real estate do mundo.

Os recursos serão usados para acelerar o desenvolvimento da nova geração da tecnologia de rastreamento usando IoT , que aumenta a produtividade da frota e da equipe em 27%. Com a rodada, a Cobli alcança US$ 17 milhões  de funding, um dos maiores para uma empresa B2B SaaS na América Latina.

Ao reunir dados sobre localização, movimento e condição de veículos, a Cobli ajuda fornecedores logísticos a otimizar operações complexas. Em muitos casos, esses processos eram antes geridos manualmente – um grande contraste com o mundo atual do e-commerce.