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Segurança da informação em tempos de IA e trabalho híbrido.

Guia Estratégico para a Era da IA e Trabalho Híbrido

Garantir a segurança da informação tornou-se uma tarefa complexa após a adoção em massa do trabalho híbrido e o avanço da Inteligência Artificial. Atualmente, as redes corporativas descentralizadas e o fluxo constante de dados entre ambientes físicos e digitais aumentam a exposição das empresas a ataques cibernéticos. Nesse cenário, as ferramentas de IA atuam de duas formas: elas reforçam a proteção dos sistemas ou criam ameaças sofisticadas que enganam defesas tradicionais. Portanto, os gestores precisam repensar a estratégia de segurança de maneira urgente e proativa.

O Desafio da Descentralização no Trabalho Híbrido

A expansão do trabalho híbrido provocou mudanças profundas na gestão de dados corporativos. Embora esse modelo ofereça flexibilidade, ele também introduz novas vulnerabilidades que exigem atenção constante das equipes de TI. Primeiramente, os colaboradores acessam sistemas por meio de conexões domésticas ou redes públicas, o que dificulta o controle da infraestrutura. Consequentemente, essa fragmentação aumenta a suscetibilidade a ataques de malware e violações de acesso.

Além disso, a multiplicidade de dispositivos conectados amplia significativamente a superfície de ataque. Quando os profissionais utilizam notebooks, smartphones e tablets desatualizados, eles abrem portas de entrada para agentes maliciosos. Nesse contexto, manter sistemas operacionais e softwares sempre atualizados deixa de ser apenas uma recomendação e torna-se um requisito mínimo de sobrevivência digital.

Inteligência Artificial: Ameaça e Aliada Estratégica

Atualmente, cibercriminosos utilizam a Inteligência Artificial para automatizar ataques e identificar brechas em tempo real. As ferramentas de IA generativa, por exemplo, facilitam a criação de e-mails de phishing convincentes e scripts maliciosos eficazes. Por outro lado, a tecnologia também atua como uma aliada poderosa na defesa digital. Soluções baseadas em machine learning identificam padrões anômalos de comportamento e antecipam ameaças antes mesmo da ocorrência de um incidente.

A Inteligência Artificial acelera o tempo entre a descoberta de uma falha e sua exploração efetiva. Isso reduz a janela de reação das equipes de segurança e coloca em risco dados sensíveis, como registros financeiros e propriedade intelectual. Dessa forma, ignorar essa nova realidade significa assumir riscos desproporcionais que podem comprometer a operação e a confiança do mercado.

A Importância Crítica da Atualização de Hardware

Uma infraestrutura tecnológica moderna sustenta toda a base da segurança da informação. Se essa base estiver defasada, os riscos crescem de forma inevitável, pois dispositivos antigos param de receber atualizações essenciais dos fabricantes. Sistemas automatizados direcionam ataques especificamente para equipamentos com firmwares antigos ou sem suporte técnico.

Além do risco de invasão, hardwares ultrapassados raramente suportam os padrões atuais de criptografia e autenticação multifator. Em contrapartida, equipamentos atualizados oferecem proteções nativas contra ransomware e melhor monitoramento comportamental. Portanto, a atualização tecnológica representa uma prática estratégica de gestão de riscos, permitindo que a empresa responda com agilidade a qualquer incidente. Para facilitar esse processo, muitas organizações optam pela locação de equipamentos de TI, garantindo a substituição periódica dos ativos sem a necessidade de grandes investimentos imediatos.

Tecnologias e Práticas para Fortalecer a Cibersegurança

Proteger os ativos de uma empresa exige uma abordagem que combine tecnologia de ponta e processos bem definidos. Uma das medidas mais eficazes consiste na implementação da autenticação multifator (MFA) em todos os sistemas críticos. Essa camada extra de verificação bloqueia o acesso mesmo se o invasor obtiver uma senha.

Ao mesmo tempo, as empresas devem investir em firewalls inteligentes de nova geração e sistemas de detecção de intrusão (IDS/IPS). Essas ferramentas analisam o tráfego em tempo real e bloqueiam atividades anômalas na rede de forma automática. Outro pilar fundamental é a manutenção de uma rotina de backups automatizados e criptografados, armazenados fora da rede principal. Essa prática garante a recuperação dos dados em caso de sequestro de informações ou falhas técnicas graves.

Construindo uma Cultura de Segurança Resiliente

Embora as ferramentas sejam essenciais, a segurança da informação depende do comportamento cotidiano das pessoas. Criar uma cultura de segurança significa desenvolver um ambiente onde todos compreendem a importância de proteger os dados. Primeiramente, a liderança deve alinhar a segurança à estratégia do negócio, garantindo prioridade e orçamento para as ações de proteção.

Além disso, a empresa precisa oferecer treinamentos frequentes sobre ameaças emergentes e o uso correto dos sistemas. Quanto mais natural for o seguimento dos protocolos de segurança, maior será a adesão de toda a equipe. Reconhecer publicamente os colaboradores que seguem as boas práticas também ajuda a reforçar essa mentalidade de proteção coletiva.

Finalmente, o monitoramento constante de indicadores, como a taxa de atualização de sistemas e a adesão aos treinamentos, permite ajustar as estratégias ao longo do tempo. As organizações que integram tecnologia moderna e educação contínua posicionam-se melhor no mercado e conseguem crescer com muito mais confiança e resiliência.

Como a Meta transformou infraestrutura em estratégia para acelerar IA em escala

Durante anos, grandes empresas de tecnologia disputaram diferencial com produto: novos recursos, interfaces melhores e experiências mais rápidas. Mas a corrida da IA mudou a lógica. Hoje, a vantagem não está apenas no software, está na capacidade de sustentar IA em escala com performance, previsibilidade e eficiência.

A Meta (Facebook, Instagram e WhatsApp) é um exemplo claro desse movimento. Em janeiro de 2026, Mark Zuckerberg anunciou a criação do Meta Compute, uma iniciativa de infraestrutura voltada a construir capacidade computacional em escala de dezenas de gigawatts ao longo da década, com ambição de chegar a centenas de gigawatts ou mais ao longo do tempo. Mais do que um anúncio técnico, foi um recado estratégico: infraestrutura virou parte central da vantagem competitiva em IA.

Essa virada ajuda a traduzir, de forma prática, o que muitas empresas estão descobrindo agora: IA não escala em uma base improvisada. É possível testar. É possível fazer pilotos. Mas para colocar IA no centro da operação, e manter estabilidade, a infraestrutura precisa evoluir.

O ponto de ruptura: IA não é “mais uma aplicação”

Infraestruturas tradicionais foram desenhadas para aplicações com padrões relativamente previsíveis: ERPs, bancos de dados, aplicações web, rotinas de processamento. A IA muda o perfil do ambiente porque exige:

Em outras palavras: IA aumenta a exigência técnica e operacional. E quando isso acontece, a infraestrutura deixa de ser “recurso” e passa a ser arquitetura e operação.

A decisão que separa o piloto da escala: transformar infraestrutura em plataforma

O anúncio do Meta Compute não foi sobre “comprar mais servidores”. A mensagem foi outra: operar IA exige capacidade contínua, planejada e industrializada.

Na prática, para sustentar IA em escala, a infraestrutura precisa deixar de ser artesanal e virar plataforma, com três pilares bem definidos:

1) Padronização de ambientes

Quando cada time cria um ambiente diferente (bibliotecas, drivers, permissões, clusters), a operação trava em incidentes e inconsistência. IA exige que treino e inferência sejam replicáveis, e isso só acontece com base padronizada.

Padronizar significa:

2) Orquestração e automação

Em IA, o tempo de provisionamento impacta diretamente a velocidade de entrega. A diferença entre “uma empresa que testa IA” e “uma empresa que opera IA” está no quanto consegue provisionar capacidade com controle e repetibilidade.

Aqui entram:

Sem isso, a TI vira gargalo.

3) Observabilidade orientada a performance e custo

Em grande escala, não adianta só saber “se está no ar”. É preciso compreender:

Esse ponto é decisivo. Em IA, a eficiência operacional não é detalhe. Ela define sustentabilidade.

Por que “gigawatts” importa: o novo indicador de escala

Quando a Meta fala em capacidade em gigawatts, ela está sinalizando algo além do mundo de TI tradicional. Gigawatts não são apenas energia, são um proxy de:

Ou seja: a discussão sai do “quanto de servidor” e entra em “quanto de infraestrutura industrial” é necessário para sustentar IA com consistência.

O aprendizado para empresas fora do universo Big Tech

É claro que poucas empresas precisam (ou vão) pensar em gigawatts. Mas o princípio por trás do case é altamente aplicável.

O que a Meta deixa claro é que IA não se consolida só com modelagem, ela depende de base.

E isso se traduz em decisões práticas para qualquer organização:

Não é sobre “ter IA”. É sobre sustentar IA no dia a dia.

Quando a base muda, o papel da TI muda junto

Talvez o principal ponto desse case não seja infraestrutura, e sim posicionamento.

Ao criar um esforço dedicado como o Meta Compute, a Meta reforça um movimento inevitável: infraestrutura virou estratégia. TI passa a ser a área que:

Esse é o novo papel da TI corporativa na era da IA: menos “manutenção”, mais fundação da transformação.

Do desenho à sustentação: IA precisa de base sólida para virar rotina

A Meta é um caso extremo em escala, mas extremamente claro em mensagem: para IA virar produto e operação, não basta modelo,  é preciso infraestrutura, governança e consistência.

A Positivo Empresas pode apoiar empresas nessa evolução, do desenho da arquitetura à implantação e sustentação da operação, integrando infraestrutura, padrões e suporte contínuo para que iniciativas de IA rodem com desempenho e previsibilidade.

Converse com a Positivo e avalie a infraestrutura ideal para acelerar seus projetos de IA com segurança.

AI Factory: como sair do piloto e construir IA com escala, controle e resultado

Toda empresa consegue testar IA. Criar um chatbot interno, rodar um modelo em um pequeno conjunto de dados ou automatizar uma tarefa com IA generativa está cada vez mais acessível. O diferencial competitivo, porém, não está no piloto. Está transformando experimentos em um sistema contínuo de entrega, com governança e operação, uma AI Factory.

Na prática, uma AI Factory é a capacidade de produzir, implantar, monitorar e evoluir soluções de IA como parte do fluxo normal da empresa. Isso significa unir estratégia, dados, infraestrutura e operação para que modelos e aplicações de IA funcionem com segurança, previsibilidade, rastreabilidade e controle de custo.

O que diferencia “um projeto de IA” de uma AI Factory é simples: repetibilidade. Em vez de soluções isoladas, a empresa passa a operar IA como produto: com critérios de qualidade, SLAs, monitoramento e melhoria contínua.

1) O ponto de partida é clareza de objetivo (e métrica)

O início de uma AI Factory não é tecnologia. É clareza de impacto.

Antes de escolher modelo, stack ou fornecedor, a empresa precisa responder:

Quando o impacto é definido (redução de tempo de atendimento, aumento de acurácia, menos falhas operacionais, ganho de produtividade, redução de custo por tarefa), fica mais fácil selecionar casos de uso com boa sustentação e evitar iniciativas que viram apenas “demonstrações”.

Uma boa prática é criar uma matriz simples para priorização:

Esse filtro acelera o que faz sentido e corta o que não se sustenta no dia a dia.

2) Dados e segurança: a base que sustenta confiabilidade

Depois do objetivo, vem a camada mais crítica: dados e segurança.

É aqui que muitos projetos travam. Sem organização de fontes, padronização, qualidade e rastreabilidade, a IA perde confiabilidade e vira risco, especialmente quando entra em áreas sensíveis como financeiro, jurídico, atendimento e tomada de decisão.

Para ganhar robustez, a empresa precisa construir fundamentos como:

No caso de IA generativa e LLMs, também entram práticas específicas:

Uma AI Factory madura não depende de “confiança no modelo”. Ela depende de governança e controle sobre dados, contexto e acessos.

3) Arquitetura: treino, inferência e custo por workload

Com governança definida, o próximo passo é desenhar a arquitetura do ambiente, pensando em capacidade, expansão e custo por workload.

Aqui, vale separar claramente dois mundos:

Treino e ajustes (Training/Fine-tuning)

Demandam mais processamento, mais dados, janelas longas e maior consumo temporário. É o cenário típico de GPU intensiva, armazenamento rápido e pipeline de dados consistente.

Inferência (Produção)

É onde a IA vira operação real. O foco muda: latência, disponibilidade, escalabilidade e custo por requisição.

O erro comum é usar o mesmo desenho para tudo. Uma AI Factory saudável define:

E, principalmente, define desde o começo como o custo será medido:

Sem esse modelo, IA pode crescer rápido e se tornar um centro de custo difícil de justificar.

4) Operação: MLOps/LLMOps para consistência e segurança

A execução ganha consistência quando a empresa adota uma rotina operacional. IA em produção precisa ser tratada como software corporativo: com versionamento, deploy controlado e observabilidade.

É aqui que entram práticas de MLOps/LLMOps, como:

No mundo real, o ambiente muda: dados mudam, linguagem muda, mercado muda. Sem monitoramento, a IA degrada silenciosamente e começa a errar, mesmo que “o deploy tenha funcionado”.

Por isso, uma AI Factory precisa medir continuamente:

5) Industrialização: IA como catálogo, com SLA e melhoria contínua

A AI Factory se consolida quando a empresa deixa de operar iniciativas isoladas e passa a operar um portfólio de capacidades de IA.

Isso se traduz em:

Nesse estágio, a empresa acelera com consistência. Em vez de “começar do zero” a cada demanda, já existe base pronta: dados organizados, pipelines, padrões de arquitetura, observabilidade e regras de segurança.

Quando IA deixa de ser promessa e vira entrega

O valor real da IA não está no piloto. Está na capacidade de colocar IA para operar no dia a dia com controle e evolução. AI Factory é exatamente isso: um modelo de entrega que conecta estratégia, dados, arquitetura e operação para gerar resultado com previsibilidade.

A Positivo Empresas atua como parceira nessa construção, apoiando o dimensionamento do ambiente, implantação, padronização e sustentação do ecossistema, conectando tecnologia à rotina corporativa para que a IA funcione de verdade, na operação, e não apenas na apresentação.

Converse com a Positivo e estruture uma AI Factory pronta para operar, escalar e evoluir com segurança.

SuperCloud e eficiência operacional: gestão técnica de infraestrutura em grande escala

Em ambientes híbridos, o desafio não é simplesmente “ter servidores”. O ponto crítico está em operar capacidade com previsibilidade, garantindo desempenho e continuidade mesmo com cargas distribuídas entre data center, nuvens públicas e borda. Nesse cenário, o conceito de SuperCloud (uma camada de abstração acima do data center e das nuvens) se destaca por propor algo essencial: unificar computação, rede e armazenamento sob um plano de controle único, com políticas, automação e observabilidade ponta a ponta.

Na prática, SuperCloud não significa substituir as nuvens públicas ou o data center tradicional, e sim criar um modelo em que a infraestrutura deixa de ser “um conjunto de peças” e passa a ser operada como capacidade orquestrada, com padrões claros de provisionamento e governança. Isso reduz a fragmentação de ferramentas, elimina processos manuais repetitivos e melhora a consistência entre ambientes.

A base arquitetural: padronização antes da automação.

Para que esse modelo funcione em escala, a arquitetura precisa ser construída com blocos bem definidos. Em geral, essa base combina:

É justamente nessa etapa que a eficiência começa a aparecer: quando o provisionamento deixa de ser artesanal e passa a ser declarativo e versionado, via IaC (Infrastructure as Code), com ferramentas como Terraform e Ansible, catálogos de serviços e templates reaproveitáveis.

Eficiência operacional acontece quando a operação vira método.

O ganho de eficiência não depende apenas de “infra moderna”. Ele depende de transformar operação em processo técnico replicável, reduzindo variação, ruído e dependência de ações manuais.

Na prática, organizações que crescem rápido ou que sustentam múltiplas aplicações críticas enfrentam problemas previsíveis:

A proposta do modelo SuperCloud é exatamente quebrar esse ciclo: tratar infraestrutura como um sistema controlável, medido e padronizado.

Três frentes críticas para eficiência operacional.

1) Observabilidade: métricas, logs e traces com correlação.

Monitorar a infraestrutura não é suficiente em ambientes modernos. O que garante controle real é a observabilidade: a capacidade de entender o comportamento do ambiente com correlação e contexto.

Isso envolve:

O impacto prático é direto: redução de ruído, alertas mais inteligentes e menos escaladas desnecessárias. Em vez de alertar tudo o tempo todo, a operação passa a priorizar o que afeta SLOs (Service Level Objectives), reduzindo incidentes e aumentando a previsibilidade.

2) Capacidade e performance: previsibilidade acima de potência.

Em ambientes híbridos, o erro comum é escalar “no susto”. O correto é evoluir para uma gestão técnica de capacidade:

Isso evita dois extremos: o subdimensionamento que derruba performance e o superdimensionamento que eleva custos sem necessidade.

A operação madura trabalha com capacidade como disciplina, não como improviso.

3) Governança e segurança: controle consistente e auditável.

Infraestrutura em escala exige governança técnica. Aqui entram pilares como:

O objetivo não é “travar” o ambiente, e sim garantir que mudanças e acessos sejam previsíveis, controlados e rastreáveis, reduzindo falhas humanas e melhorando conformidade.

FinOps: custo por unidade de serviço.

Uma etapa fundamental para maturidade é integrar FinOps ao ambiente. Em vez de enxergar custo por hardware ou por nuvem separadamente, a operação precisa visualizar custo por serviço.

Exemplos de granularidade útil:

Isso melhora decisões operacionais e estratégicas: o time consegue medir impacto financeiro real de performance, disponibilidade e expansão.

Quando infraestrutura vira operação em escala.

O SuperCloud representa uma evolução do modelo tradicional: em vez de tratar infraestrutura como um conjunto de camadas isoladas, a proposta é operá-la como capacidade padronizada e governada, com automação, políticas e observabilidade sustentando o dia a dia.

Os ganhos aparecem quando alguns princípios passam a ser regra:

Com esse modelo, a infraestrutura deixa de ser apenas “base” e passa a sustentar eficiência operacional de forma mensurável, reduzindo retrabalho, incidentes e imprevisibilidade.

Fale com a Positivo e defina a arquitetura ideal para o seu cenário, apoiamos no desenho da arquitetura, implantação e padronização do ambiente, conectando infraestrutura, stack de software e operação para acelerar essa maturidade.

Fonte: Supermicro.

AI Factorys não são moda: são o novo motor operacional e quem ignorar vai pagar duas vezes

Decisões agora sobre arquitetura, redes e governança se convertem em margem, segurança e velocidade amanhã; adiar a modernização infla OPEX, alonga o MTTR e expõe o negócio a riscos regulatórios e reputacionais.

A tese é direta: a transformação digital madura trocou o “data center” pela “AI Factory” como unidade de produção de valor, e isso não é semântica. Em uma fábrica de IA, dados entram como matéria prima e saem como inteligência operacional, com throughput medido por tokens e decisões automatizadas, não por gigabytes ou vCPUs. O ciclo completo: ingestão, preparação, treinamento, ajuste fino e inferência de alto volume; precisa de infraestrutura especializada, redes com baixa latência determinística e uma pilha de software curada para mover modelos com o mesmo rigor que uma linha de montagem move peças. Quando líderes ignoram essa equação, não só abrem mão de vantagem competitiva como transferem margens para concorrentes que conseguem treinar e servir modelos mais rápido, mais barato e com menos incidentes. As leis de escala da IA não diminuíram; elas ficaram mais exigentes: cada novo salto de qualidade nos modelos demanda saltos proporcionais de computação e eficiência térmica e de rede. Nesse contexto, arquiteturas de referência corporativas, como as validadas pela NVIDIA, substituem improvisos caros por padrões repetíveis, e fabricantes como a Supermicro organizam o “chão de fábrica” com nós acelerados, interconexão otimizada e software pronto para produção.

Em vez de escolhas isoladas de servidores ou GPUs, a discussão passa a ser sobre linhas modulares de produção digital, do edge à nuvem híbrida, com contratos de suporte, observabilidade e automação que transformam CAPEX em capacidade previsível e OPEX em eficiência escalável. Ignorar esse desenho estratégico custa caro: o débito tecnológico deixa de ser uma metáfora contábil e vira entulho físico e lógico, racks subdimensionados, rede congestionada, pipelines frágeis, que corroem a entrega e a reputação. Uma fábrica de IA não é mais um “projeto”; é infraestrutura de missão crítica, com implicações diretas em segurança, governança e ESG orientado a dados. É por isso que o movimento coordenado de modernização, arquitetura, rede, resfriamento, software, serviços, deixou de ser opção e se tornou o único caminho para produzir inteligência em escala com confiabilidade e durabilidade. É o momento de decidir se sua empresa fabricará inteligência ou a comprará dos concorrentes que o fizeram primeiro. As consequências da inação são concretas e acumulativas, sem necessidade de adjetivos apocalípticos.


O cenário mais comum começa com heterogeneidade de endpoints e versões de drivers que inviabilizam padronização, passa por clusters que misturam gerações de aceleradores com gargalos de rede e termina em MTTR elevado quando um incidente de inferência derruba jornadas de atendimento ou de logística suportadas por modelos. Na saúde, a IBM Watson Health é um exemplo de aplicação concreta. A plataforma utiliza IA para processar literatura médica, registros de pacientes e dados genéticos, gerando insights para diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados. O uso de cloud computing e IA combinada à curadoria médica não só melhora os desfechos clínicos, mas reduz erros e acelera decisões críticas. Sem uma estrutura de dados consistente e pipelines de inferência bem desenhados, esse nível de inteligência seria inviável. No setor financeiro, o JPMorgan Chase implementou IA para revisar documentos legais, detectar fraudes e automatizar concessão de crédito. Seu sistema COiN (Contract Intelligence) consegue revisar milhares de contratos em segundos, reduzindo riscos e custos. Aqui, o diferencial está na capacidade de rodar modelos em tempo real com alta segurança e integridade; elementos que uma AI Factory entrega por padrão. Para empresas desses segmentos, o foco não é apenas na IA, mas na base que a suporta: clusters com alta densidade de GPU, rede de baixa latência, automação de ciclo de vida e observabilidade ponta a ponta. A confiabilidade da infraestrutura define a viabilidade dos algoritmos.

O CIO enxerga ferramentas sobrepostas, pipelines manuais, telemetria incompleta e SLOs de latência descumpridos; o CFO vê OPEX inflado por retrabalho, licenciamento redundante e “ineficiências quentes”: energia gasta para mover bits em redes que não foram concebidas para o padrão de comunicação de modelos modernos. Em mercados regulados, a ausência de governança de dados e de linhagem de modelos expõe a empresa a multas e a processos, porque ninguém consegue provar qual versão do modelo respondeu, com qual dataset e quais salvaguardas. Adiar decisões multiplica o custo total: a cada trimestre, cresce o delta entre clusters concebidos para cargas gerais e linhas fabris de IA com interconexão NVLink ou Ethernet de baixa perda otimizadas para padrões de comunicação all to all, como as redes orientadas a pacotes de microsserviços de inferência.

Na prática, o backlog de casos de uso se alonga; o tempo para treinar e servir modelos sobe; o custo por token útil entregue ao negócio explode, e a consequência é estratégica: a organização perde o compasso de mercado. O problema não é só computação, é orquestração: sem pilhas de software de referência, como as Enterprise Reference Architectures da NVIDIA, e sem automação que trate modelos como ativos com ciclo de vida, cada rollout vira obra de engenharia artesanal. Some se a isso a dificuldade de escalar segurança e governança: sem políticas consistentes de acesso, sem telemetria de dados sensíveis e sem observabilidade de GPU a aplicação, o risco operacional se acumula como poeira em fábrica. Cada incidente, cada degradação silenciosa, cada minuto de espera em fila de GPU é margem que se perde, reputação que se arranha e inovação que fica no papel. A matemática de custo de oportunidade é dura: enquanto você contorna limitações herdadas, concorrentes com fábricas de IA desenhadas para throughput de treinamento e latência de inferência já estão convertendo dados em vantagem cumulativa, inclusive com arquiteturas energéticas mais eficientes que reduzem custo por inferência e por megawatt. O antídoto é um caminho claro, pragmático e acionável que parte de diagnóstico e termina em operação medida, a fábrica de IA como projeto industrial, não como “stack tech” improvisado. Primeiro, um inventário de parque com observabilidade ponta a ponta para identificar o que permanece, o que migra e o que aposenta; em seguida, uma priorização por impacto de negócio e viabilidade técnica, definindo ondas de modernização com ganhos mensuráveis a cada release.

Na infraestrutura, a referência não é mais “servidores isolados”, mas blocos modulares validados para IA: nós acelerados baseados em arquiteturas como NVIDIA Blackwell, com GPU e CPU acopladas e interconexão de alta largura de banda dentro do rack, preparados para trabalhar como um único domínio lógico com latência previsível. Em ambientes que exigem densidade e homogeneidade de interconexão, sistemas rack scale como o NVIDIA GB200 NVL72 integram Grace e GPUs Blackwell em um único domínio NVLink de setenta e duas GPUs, permitindo operar modelos trilionários em tempo quase real com uma razão de throughput por megawatt e latência por usuário substancialmente melhor que gerações anteriores, ganhos que se traduzem em TPS por usuário e custo por requisição mais baixos, ou seja, retorno operacional direto para times de produto e atendimento. Em redes, Ethernet acelerada para IA com o NVIDIA Spectrum X, combinada a stacks SONiC ou Cumulus, oferece o comportamento determinístico e o ganho médio de desempenho necessário para escalar clusters multi rack com eficiência, mantendo telemetria rica para SecOps e NetOps; é nessa camada que decisões de topologia, QoS e telemetria evitam “fila invisível” que mata a experiência.

No software, arquiteturas de referência de nível corporativo e componentes como NIM, micro serviços de inferência e RAG empacotados, reduzem tempo de implantação e padronizam o caminho de dados a API, diminuindo variabilidade e acelerando auditoria, algo essencial para governança e conformidade. O desenho se completa com serviços gerenciados, contratos de suporte de fim a fim e automação de ciclo de vida, de coprocessamento de dados e ajuste fino a versionamento e rollback de modelos, com SLOs aferidos por telemetria de GPU, rede e aplicação. Em paralelo, FinOps disciplina custo com métricas centradas em “custo por mil tokens úteis” e “custo por experimento bem sucedido”, enquanto SecOps implementa segmentação, escaneamento de cadeia de suprimentos de modelos e trilhas de auditoria de prompts, reforçando segurança e transparência. O mecanismo de captura de valor vem de três frentes: redução de risco com governança e observabilidade; aceleração de tempo para valor com padrões validados; e sustentabilidade operacional ao padronizar resfriamento e densidade para reduzir watts por inferência e emissões por unidade de trabalho, uma leitura ESG mensurável.

Quando esse blueprint se ancora em soluções de fábrica de IA integradas, por exemplo, clusters em configurações escaláveis de quatro, oito e trinta e dois nós, alinhados às arquiteturas de referência corporativas e prontos para crescimento com GPUs como HGX B200 ou NVIDIA RTX 6000 Server Edition, a empresa sai do piloto para a produção sem reescrever cada camada a cada caso de uso, e pode expandir para edge e nuvem híbrida com o mesmo padrão operacional. O fecho é estratégico: a era das fábricas de IA já começou e a janela para capturar os maiores ganhos está agora, enquanto padrões e ecossistemas ainda oferecem assimetrias para quem executa com disciplina.

A Positivo Empresas se posiciona como parceira de ponta a ponta nessa jornada, do diagnóstico de parque à operação assistida, integrando desempenho, confiabilidade e durabilidade em projetos que combinam servidores acelerados, redes otimizadas, resfriamento adequado e a pilha de software validada pelo ecossistema. Nosso diferencial está na capacidade de executar com previsibilidade: arquiteturas padronizadas, integração com alianças tecnológicas líderes, contratos de suporte que cobrem do rack ao tempo de execução do modelo, automação orientada a SLOs e governança que atende auditorias com trilhas claras de dados e versões. Isso significa levar a fábrica de IA do PowerPoint para o P e L: menos MTTR, menos dispersão de ferramentas, menos OPEX “quente”, mais throughput por megawatt, mais TPS por usuário e mais segurança por design. O convite é aberto aos CIOs, CTOs, CDOs e CFOs: comentem, tensionem, compartilhem, tragam seus cenários de modernização, fim de suporte, edge, nuvem híbrida e observabilidade. Queremos provocar um diálogo executivo sobre como transformar sua operação em uma linha de produção de inteligência resiliente, sustentável e governável. Em um mercado no qual a competição será entre fábricas de IA, e não entre data centers, escolher a parceria certa é tão importante quanto escolher a tecnologia certa. A Positivo Empresas está pronta para co-construir o blueprint que transforma dados em margem, com segurança, governança e sustentabilidade desde o primeiro dia.

A jornada para construir uma infraestrutura preparada para IA já começou. E como todo processo de transformação, ela exige conhecimento, alinhamento técnico e visão de longo prazo. Vamos continuar explorando esse tema com profundidade, conectando arquitetura, negócios e impacto real. Acompanhe nossos canais para seguir por dentro das soluções, insights e tendências que vão moldar o futuro das Fábricas de IA no Brasil.


Referência: Supermicro

O que é e como funciona o Programa de Canais da Positivo Servers & Solutions

Se você busca ampliar sua atuação no mercado de tecnologia com soluções robustas, suporte estratégico e benefícios comerciais reais, o PSS Connect é o programa certo para sua empresa.

Criado pela Positivo Servers & Solutions (PSS), um braço da Positivo TecnologIA, o programa estrutura um modelo de parceria sólido, com categorias progressivas e recompensas alinhadas à performance do canal.

O que é o PSS Connect?

O PSS Connect é o programa de canais da Positivo Servers & Solutions voltado a revendas, integradores e parceiros de negócios em todo o Brasil.

Seu objetivo é construir relacionamentos comerciais de longo prazo com quem comercializa as soluções da PSS, ofertando apoio técnico, capacitação, incentivo à geração de demanda e vantagens exclusivas por nível de engajamento.

O Programa de Canais propõe um ecossistema colaborativo onde cada parceiro recebe suporte direcionado, melhores condições comerciais e ferramentas práticas para acelerar seus resultados em vendas e entregas técnicas.

Quais são os principais benefícios?

Ao participar do PSS Connect, o parceiro conta com uma série de recursos que fortalecem sua atuação no mercado. Entre os principais benefícios estão:

E conforme o canal avança nas categorias do programa, os benefícios se ampliam com rebates, MDF (verba de marketing cooperado) e até mesmo distribuição de leads qualificados.

Conheça as categorias do PSS Connect

O programa é dividido em quatro categorias crescentes: Partner, Mega, Giga e Tera. Cada uma possui regras de engajamento específicas, benefícios proporcionais e selo de participação exclusivo.

🟤 PSS Partner

Categoria de entrada no programa, com acesso completo às ferramentas de apoio e aos principais recursos comerciais e técnicos da PSS.

Benefícios:

🔵 PSS Mega

Categoria intermediária com vantagens ampliadas para canais que demonstram maior volume e engajamento.

Benefícios adicionais:

🔴 PSS Giga

Categoria para canais com operação consolidada, foco em performance e interesse em crescimento conjunto com a Positivo Servers & Solutions.

Diferenciais da categoria Giga:

🟢 PSS Tera

Categoria de elite do programa, voltada a parceiros altamente estratégicos, com volume recorrente e capilaridade regional.

Vantagens premium:

Como participar

O processo de adesão ao PSS Connect é simples: basta preencher o formulário de interesse e aguardar o contato da equipe de canais. A partir daí, será feito o enquadramento na categoria adequada com base no perfil da empresa, metas acordadas e alinhamento estratégico.

Expanda seus negócios com quem entrega soluções completas. Conecte-se à Positivo TecnologIA!

Inteligência artificial e a nova fronteira da personalização

A inteligência artificial tem ampliado as possibilidades de personalização na jornada do cliente, trazendo eficiência, escala e relevância às interações entre marcas e consumidores. Com o uso estratégico de dados e algoritmos, empresas conseguem oferecer experiências cada vez mais alinhadas ao perfil e ao comportamento de cada usuário.

A Positivo Tecnologia destaca como a IA tem se tornado peça-chave nesse processo, permitindo desde recomendações mais precisas até comunicações adaptadas em tempo real. Essa abordagem impulsiona resultados, fortalece o relacionamento com o cliente e posiciona as organizações de forma mais competitiva no mercado.

No entanto, a adoção da hiperpersonalização também exige responsabilidade: garantir transparência no uso de dados, respeitar a privacidade e manter a segurança das informações são pontos essenciais para a tecnologia entregar valor de forma sustentável.

Para saber mais, confira a matéria completa escrita pelo vice-presidente de Estratégia e Inovação da Positivo Tecnologia, Leandro Rosa Dos Santos!

Vice-presidente de Estratégia e Inovação da Positivo Tecnologia

Positivo TecnologIA: a parceira do CIO na era da inteligência artificial

Crédito: Positivo TecnologIA – divulgação.

Saiba quais são os desafios do CIO moderno e como soluções de ponta a ponta com IA podem impulsionar a transformação digital e a estratégia dos negócios 

Leandro Rosa dos Santos (*)

Em um cenário marcado por disrupções tecnológicas, pressões por eficiência operacional e a urgência da transformação digital, o CIO moderno se vê diante de uma agenda cada vez mais desafiadora. Manter a infraestrutura tecnológica da empresa atualizada exige investimentos contínuos em servidores, redes, nuvem híbrida e cibersegurança, além de garantir escalabilidade para suportar picos de demanda e novos modelos de negócios digitais. 

Outro desafio crítico é manter o parque de dispositivos — notebooks, desktops, dispositivos móveis e equipamentos periféricos — sempre atualizado, seguro e produtivo, assegurando uma boa experiência ao colaborador e reduzindo o custo total de propriedade. 

A gestão do ecossistema de aplicações também se tornou vital: é necessário integrar sistemas legados com novas plataformas, viabilizar automações e garantir que todas as soluções estejam alinhadas aos objetivos de negócio. A cibersegurança passou a ser um fator central de continuidade operacional, diante do crescimento de ameaças, vazamentos de dados e ataques direcionados. Paralelamente, a inteligência artificial já é o principal vetor de competitividade e inovação. 

Porém, para que ela gere valor real, é fundamental integrá-la a uma arquitetura de infraestrutura moderna de forma simples, escalável e confiável, permitindo incorporar soluções que aumentem a produtividade dos usuários, a eficiência dos processos e o uso inteligente e seguro dos dados da organização para decisões mais assertivas. 

Além disso, cresce sobre o CIO a responsabilidade de alinhar a estratégia de tecnologia aos objetivos de negócios e dar suporte às iniciativas de sustentabilidade da organização. 

Isso envolve a busca por maior eficiência energética em dispositivos e data centers, descarte responsável de equipamentos obsoletos, redução da pegada de carbono digital e conformidade com regulamentações ambientais e sociais cada vez mais rigorosas. 

Diante de tantos vetores simultâneos, o CIO precisa mais do que fornecedores de tecnologia. Ele precisa de um parceiro confiável e estratégico, capaz de oferecer uma visão integrada de infraestrutura, dispositivos, aplicações, serviços gerenciados e soluções de IA. 

Que atue lado a lado, ajudando a tangibilizar ganhos de eficiência, acelerar a inovação, reduzir riscos e apoiar a sustentabilidade tecnológica em um ambiente de negócios cada vez mais dinâmico, conectado e exigente. 

Inteligência de ponta a ponta: do planejamento à execução 

Um dos maiores desafios dos CIOs modernos é a gestão de um ecossistema cada vez mais fragmentado de parceiros de tecnologia. Em ambientes corporativos mais simples, estima-se que um CIO lida com mais de 50 fornecedores. Em contextos mais complexos, esse número pode facilmente ultrapassar 100, incluindo parceiros de software, nuvem, infraestrutura, segurança e serviços gerenciados. 

Essa multiplicidade gera complexidade operacional, eleva os custos de integração, dificulta a governança e amplia os riscos de segurança e conformidade. Em resposta, muitos líderes de TI priorizam estratégias de consolidação, buscando parceiros capazes de entregar soluções completas e integradas. 

É nesse cenário que a Positivo TecnologIA se destaca ao oferecer, em um único parceiro, servidores de alto desempenho (tanto de dados quanto de IA), sistemas de virtualização e hiperconvergência (código aberto e proprietários), aplicações e licenciamento (on-premises e em nuvem) e serviços gerenciados de TI ponta a ponta.

Essa integração permite ao CIO reduzir drasticamente a complexidade da gestão, com mais controle, previsibilidade de custos, eficiência operacional e suporte especializado em um único lugar. Com a Positivo TecnologIA, o CIO e sua equipe podem concentrar-se em gerar valor para o negócio, enquanto toda a gestão da infraestrutura e da produtividade é assumida por um parceiro eficiente, capaz e confiável. 

Mais do que fornecedora, a empresa está preparada para ser a parceira de referência na jornada digital completa do CIO: desde o planejamento estratégico, desenvolvimento e aquisição de tecnologias, implementação e manutenção, até a renovação e circularidade dos ativos de TI.

 Isso permite a redução de custos e da complexidade da gestão do parque tecnológico, otimização da performance organizacional e foco total no core business do cliente, enquanto a Positivo TecnologIA cuida da TI com inteligência e segurança. 

Positivo TecnologIA — Soluções de ponta a ponta com IA 

Vivemos o início da era da inteligência artificial, na qual a transformação digital exige mais do que tecnologia: demanda visão, execução e parcerias confiáveis. Com 36 anos no mercado, a empresa reforça sua proposta de valor na nova versão da marca e apresenta ao mercado um poderoso ecossistema de hardware, software, serviços e sustentabilidade.

 Criado para apoiar o CIO moderno, as soluções integradas da Positivo TecnologIA oferecem a infraestrutura necessária para impulsionar a transformação digital e adoção da IA, a fim de reduzir a complexidade do ambiente tecnológico e acelerar a entrega de valor em toda a organização. 

Dispositivos inteligentes para produtividade 

Os dispositivos da Positivo TecnologIA garantem produtividade contínua e suporte ágil em qualquer ponto do território nacional. A empresa oferece um portfólio robusto de notebooks, desktops, tablets e celulares compreendido pelas marcas Positivo, VAIO e Infinix. São dispositivos preparados para a geração atual de aplicações e capazes de suportar também as novas versões com IA embarcada. 

Os novos produtos já contam com NPU (Neural Processing Unit) e tecla Copilot nativa, que otimizam o desempenho de ferramentas baseadas em IA generativa, oferecendo à sua empresa mais segurança e privacidade, graças ao processamento de dados organizacionais localmente. 

Nossos dispositivos e serviços são ideais para ambientes corporativos presenciais e híbridos, suportando profissionais de campo que necessitam mobilidade, conectividade e desempenho por meio da maior rede de serviços do país e com presença significativa na América Latina. 

Infraestrutura inteligente de servidores de alto desempenho 

A Positivo TecnologIA, em parceria com a Supermicro, oferece no Brasil o maior e melhor portfólio de soluções de infraestrutura para inteligência artificial, que vai desde workstations profissionais para desenvolvimento local até os mais avançados servidores em rack e superclusters de alta densidade otimizados para IA generativa, aprendizado profundo e computação de alto desempenho (HPC). 

A Supermicro é a líder global no fornecimento de sistemas para IA, com destaque para a nova geração de servidores baseados na arquitetura NVIDIA B200, que utilizam GPUs da arquitetura Blackwell para entregar níveis inéditos de desempenho e eficiência energética.

 A nossa parceria com a Supermicro permite inclusive oferecer soluções de resfriamento líquido em escala de rack. Sua solução de Resfriamento Líquido Direto (DLC) reduz o consumo de energia dos data centers em até 40% em comparação com instalações com resfriamento a ar. Essas soluções são ideais para inferência e desenvolvimento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), assim como outras aplicações intensivas em dados e processamento paralelo. 

A Positivo TecnologIA também disponibiliza no Brasil os SuperClusters da Supermicro, soluções integradas que combinam servidores, armazenamento e redes de altíssima velocidade, capazes de formar supercomputadores em racks compactos, como o NVIDIA GB200 NVL72, oferecendo escalabilidade exascale com consumo energético otimizado. 

Toda essa infraestrutura é compatível com ambientes de nuvem híbrida e arquitetura de containers, incluindo integração com os principais sistemas de supervisão e hiperconvergência do mercado, introduzindo nos data centers atuais verdadeiras competências de fábricas de IA, que permitem a criação de clusters específicos para inferência, fine-tuning, desenvolvimento de aplicações e agentes, além de pesquisa em inteligência artificial. 

Com suporte técnico nacional, integração local e contratos alinhados às necessidades do mercado brasileiro, a Positivo TecnologIA torna acessível às empresas brasileiras o que há de mais moderno e potente em infraestrutura para IA no mundo, atuando como parceira estratégica para CIOs que buscam acelerar a transformação digital com segurança, desempenho, produtividade e soberania tecnológica. Nos últimos dez anos, a empresa entregou os maiores e mais poderosos supercomputadores do Brasil, demonstrando força, solidez e experiência em soluções avançadas de infraestrutura tecnológica, HPC e IA. 

Nuvem inteligente, escalável e segura 

A Positivo TecnologIA possui ampla expertise em implementação e gestão de sistemas de nuvem privada, pública e híbrida, em soluções de código aberto, além de parcerias com as principais empresas do mercado de supervisão e hiperconvergência, em especial Microsoft e Nutanix. 

A empresa entrega soluções completas de gestão de nuvem híbrida, desde o desenho e implementação do sistema de supervisão, incluindo opções de licenciamento sob demanda e serviços gerenciados para migração e operação de ambientes multicloud; modelos híbridos com integração entre edge, data center e nuvem pública; suporte técnico nacional e ofertas personalizadas para PMEs, setor público e grandes corporações. 

Serviços gerenciados de TI 

A Positivo S+ atua como extensão do time de tecnologia do cliente, oferecendo: serviços de Digital Workplace com suporte proativo, gestão do ciclo de vida de dispositivos, automação de atendimentos e monitoramento remoto, bem como gestão de data center com suporte 24/7, operação de infraestrutura crítica e segurança da informação; projetos de hiperconvergência, virtualização e cibersegurança, com abordagem consultiva e execução ponta a ponta; mão de obra técnica especializada, alocada ou sob demanda, para suporte em campo ou remoto. 

Além dos serviços gerenciados e dos projetos de implementação, a Positivo S+ oferece aos clientes acesso ao que há de mais moderno em soluções para produtividade do usuário, disponibilidade e segurança da infraestrutura, atuando lado a lado com os times de TI das organizações, apoiando de forma contínua as crescentes demandas por conhecimento tecnológico. 

Sustentabilidade integrada à gestão de TI 

Com a crescente pressão de clientes por empresas que adotem boas práticas de sustentabilidade e responsabilidade social, a Positivo TecnologIA oferece ao CIO, além do maior portfólio de soluções de TI e IA, a possibilidade de alinhar tecnologia com sustentabilidade e gerar impacto real e mensurável ao seu negócio. 

Por meio de sua oferta de Hardware como Serviço (HaaS), com modelos flexíveis de locação, manutenção e atualização tecnológica, e da oferta Zero Carbon, a empresa permite aos clientes: neutralizar a pegada de carbono do uso de equipamentos, por meio de projetos certificados de reflorestamento na Amazônia; reduzir o consumo e os resíduos eletrônicos com logística reversa e economia circular; obter previsibilidade orçamentária e gestão eficiente do ciclo de vida de seu parque de TI, do data center aos dispositivos. 

Um parceiro para inovar com responsabilidade e impacto social 

Com os novos Positivo Labs em Curitiba, Manaus e Salvador, a Positivo TecnologIA auxilia seus clientes na capacitação em tecnologias avançadas como nuvem, cibersegurança e ciência de dados, acelerando o desenvolvimento de soluções próprias de IA. 

Essa parceria vai além dos negócios e apoia também as iniciativas de responsabilidade social das organizações, contribuindo com programas como o Projeto Tomorrow, que já formou mais de 2.600 estudantes e professores, em parceria com a Universidade Federal da Bahia. 

Além disso, a empresa investe fortemente em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) local, por meio de centros de excelência em IA e incubadoras de startups, conectando inovação com desenvolvimento econômico regional e impacto social real. Isso reforça o compromisso com um futuro mais inclusivo, sustentável e humano. 

Positivo TecnologIA: tecnologia para impulsionar vidas, organizações e o mundo 

A marca Positivo TecnologIA é mais que um novo nome: é o símbolo de uma nova fase em que tecnologia, inteligência e ação responsável se unem para criar soluções que fazem sentido para pessoas, organizações e o planeta. A marca com destaque em IA reforça que somos o parceiro de confiança do CIO para ajudá-lo a liderar a transformação digital de seus negócios, acelerar resultados e posicionar sua organização na vanguarda da inovação e no uso da inteligência artificial. 

A empresa, com sua história, escala, parcerias globais, centros de inovação e compromisso com impacto social e ambiental, está pronta para ser aliada na jornada para tornar sua organização mais ágil, inteligente e sustentável. Positivo TecnologIA — a sua parceira de escolha na era da Inteligência Artificial. 

Entre em contato conosco em [email protected]. Ficaremos honrados em começar juntos uma jornada de transformação digital e de inteligência em seus negócios. 

(*) Leandro Rosa dos Santos é vice-presidente de Estratégia e Inovação da Positivo Tecnologia. 

Alinhada ao conceito de ‘AI PC’, Positivo Tecnologia desenvolve notebook com NPU

A empresa brasileira de tecnologia entra na vanguarda dos computadores pessoais com inteligência artificial com Positivo Master N6445. É o primeiro do mercado nacional a ter o processador AMD Ryzen PRO Série 7040 com foco em IA; equipamento traz Unidade de Processamento Neural (NPU) que aumenta a velocidade de resposta e a capacidade multitarefa  

Curitiba, 16 de setembro de 2024 – A Inteligência Artificial está cada vez mais integrada ao cotidiano dos usuários e empresas, seja em smartphones, algoritmos em redes sociais, dispositivos de casas inteligentes ou assistentes virtuais. Com a missão de democratizar o acesso a organizações brasileiras a novas tecnologias, a Positivo Tecnologia traz ao mercado a inteligência artificial também em computadores. A empresa brasileira de tecnologia ingressa no segmento de “AI PC” para instituições públicas e privadas com o Positivo Master N6445. O notebook oferece ao usuário corporativo o máximo em desempenho, produtividade e segurança por combinar as tecnologias mais recentes do mercado com as principais certificações exigidas para o ambiente de trabalho.  

Esse “AI PC” (Artificial Inteligence Personal Computer) é o primeiro do país a trazer o   processador AMD Ryzen com NPU (Unidade de Processamento Neural) AMD Ryzen AI integrada. Esse recurso avançado otimiza o processamento de instruções de Inteligência Artificial com mais velocidade, maior autonomia de bateria e alto desempenho, o que resulta em uma operação mais silenciosa e baixo consumo de energia.  

“A Positivo Tecnologia é uma empresa que inova por conhecer profundamente os interesses e necessidades dos clientes no Brasil. A Companhia busca se posicionar com soluções alinhadas às mais recentes tendências e inovações do setor, que inclui o uso das mais modernas arquiteturas em ‘AI PC’, entre elas o processamento neural (NPU) em nossos produtos”, diz Rodrigo Guercio, vice-presidente de Negócios Corporativos da Positivo Tecnologia. “O mercado de notebooks está em constante evolução. O ‘AI PC’ está revolucionando a maneira como interagimos com a tecnologia, ao integrar recursos avançados e ferramentas inovadoras que transformam a experiência do usuário. Com um aumento comprovado na produtividade, o ‘AI PC’ otimiza o desempenho dos dispositivos, proporcionando uma eficiência sem precedentes. Prepare-se para uma nova era de computação inteligente, onde cada tarefa é executada com precisão e agilidade e muitos novos recursos e ferramentas, elevando o padrão de excelência tecnológica”. 

Uso de NPU nos computadores com IA 

Para entender os diferentes tipos de computadores com Inteligência Artificial, como o ‘AI PC’ da Positivo, é preciso primeiro saber o que é a NPU e como funciona seu projeto para executar os algoritmos de IA. Inspirada na estrutura de neurônios do cérebro humano, a unidade NPU é um tipo de microprocessador projetado especificamente para tarefas relacionadas à Inteligência Artificial, em áreas como Machine Learning (aprendizado de máquina) e redes neurais artificiais. “No caso do Positivo Master N6445, o processador AMD Ryzen PRO Série 7040 possui a AMD XDNA, uma arquitetura de NPU de fluxo de dados espacial que consiste em uma matriz de processadores com mecanismos de IA em blocos, em que cada um inclui um processador vetorial, um processador escalar e memórias locais de dados e programas. A partir daí, o mecanismo de IA usa memória no chip e fluxo de dados personalizados para permitir uma computação eficiente e de baixo consumo de energia para IA e processamento de sinais”, explica Guercio. 

Ainda segundo o executivo, essa é uma tendencia que se tornará cada vez mais presente em computadores, principalmente, para um público que busca alto desempenho. “Muitas aplicações estão sendo desenvolvidas para explorar o poder computacional oferecido pela NPU. A própria AMD tem trabalhado com mais de 150 ISVs (Fornecedores Independentes de Softwares) globalmente para ajudar a incorporar novas funcionalidades em suas ferramentas. A expectativa é que, a partir do início do próximo ano, diversas aplicações com recursos inovadores sejam oferecidas ao mercado e poderão ajudar no aumento da produtividade, melhoria da experiência do cliente, otimização de processos, entre outros”.  

Diante deste cenário, o Positivo Master N6445 equipado com processador Ryzen da Série 7040 é uma excelente opção de ‘AI PC’ por proporcionar proteção de investimento aos clientes da Positivo Tecnologia. “Com o Positivo Master N4665 os usuários podem aproveitar os recursos tecnológicos inovadores e mais recentes conforme vão sendo incorporados às ferramentas mais usadas pelo mercado, garantindo, assim, uma vantagem competitiva aos nossos clientes”, completa Guercio. 

Maior rapidez de resposta e otimização da bateria com AMD Ryzen AI 

O AMD Ryzen AI integrado no Positivo Master N6445 é o primeiro circuito de Inteligência Artificial dedicado em processadores x86 em dispositivos ‘AI PC’ da marca, que possibilita diferentes funções de IA para o aumento da produtividade de fluxos de trabalho, além de uma incrível eficiência de energia, velocidade e operação silenciosa.  

De acordo com dados do Passmark – CPU Benchmark, o desempenho das máquinas ‘AI PC’ da Positivo com plataformas 7040 são de aproximadamente 20% maiores em modelos Ryzen 7 e 26% maiores em modelos Ryzen 5, se comparadas às máquinas equipadas com os processadores equivalentes da geração anterior (Série 6000), que não contavam com IA integrada. Já a capacidade de resposta dos computadores com 7040 é até 29% mais rápida e a capacidade multitarefa 23% mais acelerada na comparação com os PCs da série anterior.  

Por fim, a placa de vídeo integrada com arquitetura AMD RDNA3 garante desempenho gráfico superior de até 19% na comparação com a geração passada. “Estamos muito entusiasmados com a integração do processador AMD Ryzen PRO Série 7040 no Positivo Master N6445. Esse componente oferece desempenho excepcional e redefine as expectativas de performance das empresas, permitindo que colaboradores aproveitem ao máximo de eficiência na realização de tarefas de produtividade. O processador ainda oferece as mais modernas ferramentas de segurança e gerenciamento multicamadas, ajudando a proteger dados confidenciais e minimizar invasões, propiciando um ambiente de negócios digital seguro e eficiente”, comenta Sergio Santos, gerente geral da AMD Brasil. 

Tecla Copilot da Microsoft 

O teclado do Positivo Master N6445 também vem com a tecla do Microsoft Copilot, que oferece ao usuário uma assistência de Inteligência Artificial Generativa em tempo real para diversas atividades de rotina. 

O recurso pode ser utilizado no Windows com apenas um clique na tecla dedicada do notebook. Assim, o usuário aproveita o poder da IA para tirar dúvidas, realizar pesquisas, resumir documentos e e-mails, elaborar textos, fazer traduções, cálculos e análises ou gerar conteúdos criativos como imagens e vídeos. 

Outros recursos ideais para o mercado corporativo 

Além disso, o ‘AI PC’ da Positivo oferece todas as outras características buscadas pelos usuários corporativos com desempenho excepcional, recursos avançados de segurança e design feito para o dia a dia.  

Moderno, robusto e portátil, o computador da Positivo vem com placas gráficas AMD Radeon integrada ao processado, opção de armazenamento em SSD PCIe Gen4, dois slots com suporte para memória RAM DDR5 de até 64GB, leitor de impressão digital tipo Touch, telas com dobradiças metálicas e resistentes com abertura em até 180°, teclado retroiluminado com LED resistente ao derramamento de líquido, porta USB4, bem como o uso de tecnologias mais recentes de Wi-Fi, como Wi-Fi 6 e 6E. 

O Positivo Master N6445 também vem com Windows 11, tela de LCD 14” WideScreen Full HD com tecnologia antirreflexo, webcam com configurações de até FHD 1080p + IR (infravermelho), abertura para trava tipo Kensington, microfones digitais integrados para garantia de melhoria no som e com redução de ruídos, câmera com qualidade de imagem e integração ao Windows Hello, entre outros recursos. 

Mais informações sobre a Positivo e seus produtos com foco em ‘AI PC’ estão disponíveis no site oficial. 

AIOps: uso da inteligência artificial na área de TI

No meio tecnológico, o termo Ops (operações) se difundiu para descrever algumas abordagens. Um exemplo é o DevOps, que descreve a combinação das atividades de desenvolvimento e de TI. Mas e quando a inteligência artificial entra na jogada? Aí, temos o AIOps.

Como o próprio nome sugere, o AIOps é o uso de inteligência artificial (do inglês AI) para otimizar diversas rotinas dentro da empresa. Isso envolve a coleta de dados, a automatização de tarefas e o combate a falhas na rede, por exemplo.

Neste post, explicaremos melhor o conceito, seus benefícios e apresentaremos usos práticos. Boa leitura!

Definição de AIOps

De acordo com a consultoria norte-americana Gartner, o conceito de AIOps se refere a uma coleção de aplicações multicamadas. Utilizando a inteligência artificial, o objetivo dessa abordagem é reunir recursos para aprimorar e automatizar as principais atividades de um setor ou operação de TI.

A sigla significa Artificial Intelligence for IT Operations, algo como “Inteligência Artificial para Operações de TI”. Quando você agregar o AIOps à sua empresa ou projeto, você utilizará ciência de dados (Data Science) e IA para automatizar tarefas e otimizar processos. Assim, você combate o retrabalho, as falhas humanas e libera colaboradores para outras tarefas.

O AIOps utiliza dados gerados pela própria operação. O mero ato de ligar o computador e fazer uma pesquisa na internet já gera dados aproveitáveis por essas ferramentas. Imagine então o que pode ser feito com todo o histórico digital da empresa, de modo a coletar dados, automatizar tarefas de acordo com padrões específicos e tirar insights das informações virtuais. 

Ferramentas conhecidas do universo de tecnologia, como softwares de Big Data, Machine Learning e Analytics, fazem parte do contexto do AIOps. Todos podem ser utilizados como sistemas de coleta de dados e observabilidade para fomentar a identificação e resolução ágil de problemas de TI.

Qualquer empresa, ainda que suas atividades-fim não estejam ligadas à tecnologia, gera grandes volumes de dados. São milhões ou até bilhões de eventos relevantes para essas organizações, que precisam de ferramentas digitais para analisar as informações de maneira rápida.

Com o AIOps, a empresa consegue implementar correções automáticas de problemas, assim como recursos de predição de problemas e aprendizado de máquina. É possível ensinar às máquinas o melhor meio de lidar com um determinado desafio, de modo que não será preciso a intervenção de um colaborador.

Essencialmente, as soluções AIOps complementam o trabalho de soluções digitais de gerenciamento de eventos. Contudo, elas fazem isso de uma maneira mais avançada, em um mundo no qual todo mundo está gerando dados durante o tempo todo.

Importância do AIOps

Com o avanço da inteligência artificial para todos os segmentos, muitos empreendedores se perguntam sobre as formas de agregar essa tecnologia aos seus processos. Uma das formas de fazer isso é por meio do AIOps.

Afinal, quer melhor modo de agregar a inteligência artificial aos seus negócios do que torná-la um valor da sua cultura organizacional? Ao lidar com a IA no dia a dia, em diferentes processos, aos poucos ela vai se tornando parte da rotina.

Os colaboradores crescem com a IA e enriquecem seus currículos, utilizando a tecnologia em diferentes atividades. Do mesmo modo, eles saberão como otimizar o tempo de trabalho e entregar tarefas repetitivas para as máquinas.

Vantagens do AIOps

Agora, vamos citar os benefícios específicos dessa abordagem no ambiente de trabalho, independentemente do segmento em que você atue.

Agilidade no combate de problemas

As soluções AIOps proporcionam que as empresas não só identifiquem, mas também reajam a anomalias e falhas de tecnologias de maneira ágil. A partir daí, é possível aplicar a análise preditiva para prever cenários e se preparar para eles.

Continuidade das atividades

Paralisar as atividades significa prejuízo financeiro. Isso acontece principalmente quando algum problema ocorre e interrompe as tecnologias em funcionamento.

Como o AIOps também se concentra na antecipação a possíveis falhas, a empresa não será pega de surpresa — e não precisará paralisar suas atividades por longos períodos.

Maior controle para os líderes

Um diferencial de plataformas desenhadas para operar no modelo AIOps é a capacidade de eliminar as dificuldades que os líderes têm de gerenciar suas infraestruturas.

Quando isso é feito manualmente, corre-se o risco de não ter tempo e conhecimento necessário para lidar com falhas e vulnerabilidades nos sistemas. O que é especialmente importante em termos de análise de ameaças.

Capacidade de atuação em vários ambientes

Hoje, as empresas têm uma divisão de cargas de trabalho em diferentes ambientes de TI: computação em nuvem, integrações de Software como Serviço (SaaS), uso de dispositivos móveis para mobilidade corporativa, serviços terceirizados.

Para ter um controle global do que ocorre nos vários ambientes digitais nos quais a empresa está inserida, uma abordagem AIOps é indicada, especialmente quando mencionamos a capacidade de mapear e combater vulnerabilidades.

Redução do tempo necessário para correções

Outro ganho com a integração ao AIOps é a redução do tempo necessário para que ajustes e correções sejam aplicados ao sistema. Quando as empresas adotam plataformas inteligentes, a identificação das causas dos problemas será mais rápida, assim como as ações corretivas.

Uso da Inteligência Artificial na área de TI

A inteligência artificial já está amplamente disseminada no universo da tecnologia. Isso se deve à versatilidade de se adaptar a diferentes contextos de identificação e resolução de problemas. Alguns exemplos do uso de IA na TI:

Além disso, a inteligência artificial se subdivide em algumas ramificações importantes:

Casos de uso de AIOps

Mostraremos algumas aplicações práticas do AIOps. Em primeiro lugar, é preciso entender que as soluções de AIOps operam conectando dados de várias fontes, reunindo e consolidando informações.

Alguns dos itens que alimentam as soluções de AIOps são os seguintes:

Logo em seguida, um sistema de IA separa os dados mais relevantes para o bom funcionamento das soluções e do negócio em si. Ele cria um conjunto (na linguagem de TI, set) para análise e automação de atividades.

Esse processo automatizado investiga a causa de incidentes (como vulnerabilidades) na rede, realiza predições com base em um histórico de problemas e mapeia ações que podem ocorrer posteriormente — e o melhor, propõe soluções para os usuários.

Depois de identificar os principais problemas e as possíveis soluções para eles, além de oferecer uma visualização para os usuários, as ferramentas de automação são iniciadas.

Isso é feito para estabelecer ações de correção que serão tomadas e notificar times envolvidos para que eles fiquem cientes de problemas nos processos — ou em relação a uma falha de correção na causa raiz daquele incidente.

Desse modo, será possível estabelecer ações efetivas e consolidar as ações automatizadas para a eliminação de problemas recorrentes na infraestrutura digital. Uma solução de AIOps é capaz de cruzar inúmeras métricas e criar previsões confiáveis rapidamente.

Vale lembrar que o AIOps também pode ser utilizado para ações mais simples, como aplicar rotinas de correção quando uma falha já mapeada for reconhecida novamente. Nesse caso, não será preciso que um colaborador pare o que esteja fazendo para lidar com o problema — afinal, a máquina já saberá o que fazer para proteger a infraestrutura.

Podemos mencionar outros usos comuns da abordagem AIOps:

Mais difundido nos Estados Unidos e na Europa, o conceito de AIOps já tem ajudado empresas a poupar milhares de horas de trabalho. Isso é feito por meio da automatização de tarefas, a identificação e o combate de incidentes problemáticos na infraestrutura.

O modelo de AIOps ajuda a automatizar tarefas e agilizar análises de dados de ambientes de TI, reduzindo o tempo de trabalho e poupando colaboradores talentosos de esforços repetitivos. Uma plataforma bem escolhida será capaz de monitorar ativamente diferentes fontes de dados, detectar anomalias, corrigir problemas e analisar eventos, entre outras ações.

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5 cases de Inteligência Artificial generativa nos times de TI

A inteligência artificial generativa é uma área da IA que se concentra na criação de textos, imagens, áudios e vídeos por meio de modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos partem do uso de padrões e conjunto de dados previamente informados para criar conteúdos.

Além disso, a IA generativa tem um grande potencial de impacto no setor de TI, pois pode ser usada para automatizar tarefas, criar produtos e serviços, e melhorar a experiência do usuário.

Neste artigo, vamos nos aprofundar no conceito de inteligência artificial generativa, compreendendo como ela está sendo usada nas organizações, inclusive, nos times de TI. Somado a isso, traremos 5 casos de empresas que já utilizam a IA generativa, demonstrando como ela pode ser usada e os benefícios. Acompanhe!

O que é inteligência artificial generativa?

Como destacamos, a IA generativa é um ramo da inteligência artificial que se concentra na criação de conteúdos usando modelos de aprendizado de máquina. Por meio desses modelos, as ferramentas aprendem os padrões e a relações entre os dados — algo muito valioso para as empresas.

Segundo o relatório de Top Estratégias Tecnológicas para 2024 da Gartner, as inovações atreladas à IA generativa podem auxiliar as empresas a se desenvolver, gerando valor para a marca e contribuindo para o fechamento de novos negócios.

Veja o que diz Bart Willemsen, VP Analyst da Gartner, na abertura do relatório (em tradução livre):

“As ferramentas de IA ajudam a estabelecer a infraestrutura, a governança e as ferramentas que sua organização e seus funcionários precisam para caminhar em direção a maior resiliência e atividades autônomas. Feitas da maneira certa, essas tecnologias oferecem benefícios como:

Vale destacar, no entanto, que a adoção e o momento da adoção dessas tecnologias dependem, em primeiro lugar, dos objetivos de negócios da sua organização e de sua posição de partida atual.

Isso significa que a implementação da inteligência artificial nas empresas está atrelada a análise dos objetivos do negócio e da construção de um planejamento que garanta a sinergia necessária entre os planos da organização, as ferramentas disponíveis e o contexto do mercado em que ela está inserida.

No entanto, independentemente do tamanho da sua empresa ou do segmento de atuação, é fundamental que os gestores conheçam o tema. Eles também devem estar preparados para lidar com os movimentos da concorrência, além das possíveis expectativas e demandas dos seus clientes.

Qual a aplicação da IA generativa no setor de TI?

A inteligência artificial generativa tem um grande potencial de impacto no setor de TI, facilitando a rotina, desenvolvendo tarefas repetitivas, solucionando problemas e melhorando a experiência dos usuários. Confira, a seguir, alguns exemplos de aplicação!

Criação de conteúdo personalizado

Uma das principais características da IA generativa é a sua capacidade de criação de conteúdos personalizados, incluindo anúncios, e-mail marketing, artigos de blog, roteiros de vídeo, entre outros. Esse tipo de material pode ser usado de diferentes maneiras, até mesmo nas estratégias de marketing e vendas.

Automatização de tarefas

A IA generativa pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas e tediosas, como a geração de relatórios, a tradução de idiomas e a análise de dados. Isso pode liberar tempo para os profissionais de TI se concentrarem em tarefas mais estratégicas.

Desenvolvimento de novos produtos e serviços

Outra aplicação interessante da inteligência artificial generativa, principalmente no setor de TI, é no desenvolvimento de novos produtos e serviços. Nesta categoria podemos incluir sistemas operacionais, aplicativos e até modelos de negócios. 

Sistemas generativos contribuem para que as organizações se mantenham ativas e atualizadas, favorecendo a competitividade e a produtividade em seus negócios.

Melhoria na experiência do usuário

Ela também pode ser usada para melhorar a experiência do usuário de produtos e serviços de TI. Um exemplo prático disso é o seu uso na criação de interfaces de usuário mais intuitivas, recomendação de produtos e serviços personalizados, e suporte ao cliente.

Quais os casos práticos do uso de IA por times de TI?

Grandes empresas de diferentes segmentos do mercado usam a inteligência artificial generativa nas suas estratégias. Conheça, a seguir, 5 cases inspiradores!

1. Mass General Brigham

Maior empresa de pesquisa hospitalar dos Estados Unidos, a Mass General Brigham está testando a IA generativa para envio de mensagens para pacientes e notas médicas.

O chatbot realiza sugestões e orienta os pacientes sobre condições crônicas e sintomas agudos por meio de respostas automáticas. Tudo isso é baseado no conteúdo e tom de mensagem de cada indivíduo, preferências do médico e dados clínicos acessíveis.

A empresa é um exemplo de como é possível aperfeiçoar os sistemas de inteligência artificial generativa. Extraindo dados e insights, agregando descobertas, facilitando as operações das empresas e o atendimento aos clientes, a ferramenta só trouxe benefícios.

2. Tesco

A Tesco — uma multinacional varejista britânica — é outro exemplo de uma grande organização que está usando a IA generativa combinada com outras tecnologias. Ela usa o recurso para prever demandas, aprimorar a experiência dos clientes, prevenir fraudes e analisar o comportamento dos consumidores.

Entre as estratégias que vêm sendo utilizadas pela empresa estão a pesquisa de aprimoramento e up-sell, que auxilia os clientes a encontrarem aquilo que estão procurando. Além disso, os resultados já apontam ganhos em termos de qualidade, otimização da cadeia de suprimento com melhoria das previsões de sourcing e compras, transporte, logística e colaboração com os fornecedores.

3. Carrefour

A rede multinacional francesa Carrefour é uma das grandes organizações que anunciaram, recentemente, o lançamento de uma ferramenta de IA generativa baseada na tecnologia da OpenAI.

O bot, chamado Hopla, utiliza a plataforma GPT-4 e promete auxiliar os clientes a escolherem seus produtos no domínio de comércio da empresa. O sistema usa como base o orçamento disponível e os hábitos de consumo do cliente, indicando sugestões que visam evitar desperdícios, atendendo às necessidades dos clientes.

Vale destacar que o sistema de IA generativa do Carrefour, até o momento, só está disponível na plataforma de comércio eletrônico da França.

4. Maersk

A empresa dinamarquesa Maersk tem usado o chatbot LLM em seu site, gerando uma seção de perguntas e respostas frequentes de maneira automática. Isso poupa tempo do time de atendimento, facilitando também que o consumidor tire suas dúvidas rapidamente.

Cabe dizer que a organização já tem experiência com IA, pois, desde 2021, utiliza uma solução digital de inteligência artificial que favorece a otimização da supply chain, gerenciamento de estoques e corte de custos.

5. Morgan Stanley

A empresa de serviços financeiros sediada em Nova York também utiliza o GPT-4. O objetivo é auxiliar os funcionários que atendem os clientes a obterem informações relevantes com o máximo de precisão e rapidez.

Além de proporcionar uma experiência melhor para os consumidores, esse recurso reduz o número de colaboradores alocados para resolver questões comuns do dia a dia, gerando economia.

Quais lições tirar?

É importante ter em mente que o objetivo da IA é melhorar a experiência humana, mas ela jamais conseguirá substituir nossa capacidade. Isso porque o julgamento e a tomada de decisões podem ter um suporte adicional da IA generativa.

As empresas que estão usando a IA generativa em suas operações têm aprendido aprendendo uma série de lições importantes, entre as quais, destacamos:

Independentemente do segmento de mercado ou porte do negócio, vale a pena estabelecer ações com foco em inteligência artificial. Escolhas estratégicas e a inovação generativa são peças fundamentais para que as organizações se mantenham competitivas, criando e oferecendo produtos e serviços alinhados às expectativas e necessidades dos consumidores.

Gostou deste conteúdo sobre inteligência artificial generativa? Aproveite para aprofundar o seu conhecimento: baixe o nosso e-book “Manual para planejar e estruturar uma infraestrutura de TI do zero”.

Saiba como melhorar a experiência de uso da Inteligencia Artificial nas empresas

O uso da Inteligência Artificial nas empresas já é uma realidade. Contudo, implementá-la é um processo um tanto complexo, que inclui mudança de mentalidade por parte do colaborador. Afinal, é importante assegurar que homem e máquina trabalhem de forma harmoniosa, produzindo os resultados que o negócio necessita.

Neste conteúdo, vamos apresentar vários detalhes sobre o uso da IA nas empresas. A ideia é apontar benefícios, tendências e dicas de como utilizá-la com sucesso, alcançando produtividade, receita e economia. Continue a leitura até o final!

Qual a importância do uso da IA nas empresas?

Quando se fala em Inteligência Artificial, logo vem aquela ideia de substituição dos humanos. Contudo, na prática, ela veio para somar, e não tomar empregos que demandam criatividade e outras habilidades específicas.

Nos tópicos seguintes, você vai entender melhor as várias formas de usar tecnologias cognitivas nas empresas, o que justifica a sua importância. Acompanhe!

Segurança 

No âmbito da rede, a IA já é bastante usada na mitigação de ataques cibernéticos, bem como em violações de privacidade. Estas, vale lembrar, ocorrem dentro da própria empresa, quando o colaborador acessa dados indevidos, de forma proposital ou não.

Antes dos sistemas autônomos com IA, a equipe de TI fazia um gerenciamento manual dos acessos dos colaboradores. Hoje, contudo, isso já pode ser automatizado, aumentando o nível de segurança sobre as informações da empresa, em especial os dados sensíveis.

Outra aplicação da IA na segurança são as câmeras de monitoramento com Inteligência Artificial. Dessa forma, pessoas estranhas e mal intencionadas podem ser identificadas rapidamente, antes de cometerem algum ato contra a integridade física de alguém da companhia. 

Pesquisas de satisfação

Saber o nível de envolvimento do colaborador com a empresa já é um procedimento tradicional. Mas o processamento cognitivo pode ser aplicado para coletar uma quantidade maior desses dados, para assim realizar ajustes mais precisos, de modo a aprimorar a experiência de quem atua em uma companhia. 

Sendo mais específico, o uso de soluções baseadas em IA se dá nas percepções sutis de insatisfação por parte do colaborador. Para isso, é possível usar algum dispositivo vestível (dotado de Internet das Coisas), que seja capaz de enviar esses dados até algum software que faça o devido processamento e apresente os resultados obtidos. 

Integração de equipes

Hoje em dia, é recomendado que os setores trabalhem de maneira integrada. Dito isso, a IA pode ser aplicada por meio de softwares específicos de gestão de equipes, de modo a facilitar a troca de experiências e informações relevantes entre os setores da companhia. 

Como melhorar a experiência de uso da IA?

Embora os sistemas inteligentes tragam resultados expressivos, chegar até isso tende a ser desafiador. Afinal, é preciso considerar certos pontos, para que o investimento feito em uma ou mais soluções específicas tenha o retorno financeiro esperado.

Acompanhe, a seguir, as dicas que vão ajudar a melhorar a experiência de uso da IA em uma empresa!

Integração de dados eficiente

Quando a companhia usa IA, é possível que ela também adote ferramentas de Big Data. Nesse sentido, é fundamental que todo o processo envolvendo a coleta, armazenamento e processamento de dados seja preciso, de modo que estes sejam transformados em conhecimento e inteligência de negócios.

Além de precisos, esses dados precisam ser atualizados com frequência. Caso contrário, as decisões tomadas pelos gestores não estarão plenamente alinhadas com as tendências do mercado. A ideia é integrar os dados de todos os setores em uma única interface, para que os gestores possam ter uma visão mais sistêmica do negócio e, assim, fazer melhores escolhas.

Treinamento contínuo do modelo

Em uma empresa, um modelo de IA é uma representação matemática e estatística. Ao longo do tempo, esse modelo vai aprendendo padrões, a partir dos dados apresentados a ele. A ideia é promover a execução de tarefas específicas sem a necessidade de programação prévia por parte de um humano.

Dado o cenário, a interface de usuário (ou UI) é a ponte entre esse modelo e os colaboradores. Ao focar na criação de uma UI intuitiva, a companhia pode garantir que os modelos sejam acessíveis, compreensíveis e eficazes aos usuários finais, contribuindo para uma melhor experiência de uso.

Treinamento e educação dos usuários

Ainda que o modelo de IA dê uma certa autonomia para a máquina, o componente humano é indispensável. Logo, os colaboradores devem receber treinamento contínuo, permitindo a eles compreender melhor as capacidades e limitações da IA, promovendo o uso mais eficiente desta. 

Monitoramento do desempenho

Ainda falando sobre o modelo de IA, o seu monitoramento é crucial. O objetivo é estabelecer sistemas robustos capazes de identificar e corrigir rapidamente possíveis problemas ou desvios no desempenho da IA.

Personalização e adaptação

Em uma empresa, os sistemas de IA precisam se ajustar às necessidades dos usuários. Isso significa, por exemplo, criar um perfil, por meio de captura de preferências, histórico de interações e requisitos específicos. Desse modo, torna-se mais viável adaptar e personalizar a experiência desse colaborador.

Outros aspectos incluem:

Como aplicar IA na empresa?

O uso da IA é muito vasto. No contexto das empresas, uma aplicação bastante plausível é o atendimento automatizado. Neste, o uso de chatbots inteligentes podem fornecer suporte ao cliente, respondendo perguntas recorrentes e encaminhando consultas mais complexas para atendentes humanos.

Análise preditiva

A IA pode ser usada para se antecipar a certos cenários. Em um equipamento industrial que deixa de funcionar, por exemplo, com a análise preditiva, é possível obter dados e fazer procedimentos de maneira proativa.

A ideia da análise preditiva, portanto, é reduzir custos com reparos e paralisações emergenciais. Por consequência, os colaboradores passam mais tempo operando e produzindo resultados para o negócio.

Cadeia de suprimentos

A gestão de estoque se torna mais eficiente com a ajuda de algum software ou hardware com IA. Nesse sentido, a previsão de demanda se torna viável, reduzindo o risco de a empresa comprar mais insumos do que o necessário.

Mais do que isso, um modelo de IA pode atuar em toda uma cadeia de suprimentos. Assim, processos logísticos de ponta a ponta tendem a ser otimizados, gerando retorno financeiro e economia de recursos.

Recrutamento e seleção de talentos

A análise de currículos fica mais eficiente com a ajuda da IA. Com ela, o profissional responsável por admitir novos colaboradores pode focar em aspectos mais estratégicos do processo seletivo. Isso vai contribuir para a admissão de pessoas alinhadas aos objetivos da companhia.

Na prática, a solução de IA pode, por exemplo, identificar com precisão as hard skills dos candidatos. Estas consistem nas habilidades técnicas, obtidas por meio de cursos e experiências passadas. 

Assim, o recrutador pode direcionar melhor sua atenção para as soft skills do possível novo colaborador. Estas são as habilidades comportamentais, como a capacidade de relacionamento interpessoal e o compromisso com prazos de entrega.

Quais os benefícios da aplicação?

Em geral, as empresas querem produzir mais e gastar menos. A IA vai de encontro a esses dois objetivos, promovendo diversas melhorias ao negócio. Aquelas atividades manuais deixam de ser feitas pelo humano e passam a ser delegadas ao software. Assim, o colaborador consegue direcionar sua atenção para aspectos mais estratégicos e criativos do seu trabalho.

Sobre custos, a ciência de dados e a análise destes dão aos gestores uma ideia dos pontos de desperdício de recursos do negócio. Isso vai permitir melhorias constantes, contribuindo para o aumento da competitividade e satisfação, tanto internamente quanto em relação aos clientes.

Entre as tendências de estratégias tecnológicas para 2024, uma delas é o TRiSM, ou Trust, Risk and Security Manager. Algumas das principais características dessa estratégia incluem:

De acordo com o relatório do Gartner, 

“Aqueles que usam ativamente IA TRiSM têm maior controle sobre os projetos, alcançando mais valor nos negócios, por meio de uma experiência aprimorada de precisão dos modelos, bem como a consistência, mais do que empresas que não utilizam essa estratégia.”

Como preparar a empresa para a mudança?

Essa preparação envolve uma mudança de cultura organizacional. Em outras palavras, os gestores devem trabalhar nas equipes uma mentalidade voltada para a inovação, pois, do contrário, o uso da automação inteligente não vai trazer os resultados esperados.

Ou seja, antes de treinar tecnicamente o colaborador, é preciso conscientizá-lo sobre o benefício da IA. Afinal, para muitas pessoas, isso é algo muito novo, de modo que as resistências precisam ser quebradas.

Para assegurar a implementação de IA, é importante usar projetos-piloto. Eles vão dar uma visão precisa de como a equipe está se adaptando a essa nova realidade.

Como vimos, o uso da Inteligência Artificial nas empresas é um processo complexo, que inclui mudança de cultura organizacional. De fato, tudo isso demanda tempo, mas os resultados tendem a ser expressivos e duradouros.

Gostou deste conteúdo sobre uso de IA nos negócios? Acesse agora mesmo o nosso infográfico sobre as formas de inovar!

Inteligência artificial: O que é e como pode ser usada?

O conceito atual de inteligência artificial já se consolidou há, pelo menos, duas décadas, mas só de alguns anos para cá vem afetando diretamente a vida das pessoas e gerando discussões mais profundas sobre o tema.

Um dos problemas inevitáveis da pulverização do tema é o surgimento de várias dúvidas sobre o que uma IA pode ou não fazer e qual é o seu potencial para o futuro.

Você quer entender mais sobre esse ponto de virada em nossas rotinas pessoais e no sucesso de empresas? Quer esclarecer de uma vez por todas as bases da tecnologia e onde ela pode nos levar?

Então, veja a seguir as respostas para as principais perguntas sobre inteligência artificial. Confira!

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é um termo bastante abrangente na ciência da computação, que ganha ainda mais sentido e significado quando levados a contextos culturais e sociais ao redor do planeta. Pode ser definido como uma tecnologia, uma ferramenta ou até mesmo como um campo de estudo.

Porém, ao reduzir o conceito a seus fundamentos mais primordiais, podemos dizer que IA é qualquer código computacional capaz de imitar a inteligência humana em determinados aspectos, como:

Esses são apenas alguns exemplos do que pode constituir uma inteligência artificial, mas podem ir muito além disso. Afinal, em nossa própria biologia temos dificuldade de definir o que é inteligência e quantos de seus tipos existem: inteligência lógica, de cálculo, emocional etc.

Portanto, em um contexto geral de tecnologia, podemos concluir que uma IA é qualquer programa capaz de imitar algum desses tipos de pensamento humano, com autonomia o suficiente para chegar a resultados complexos sem a necessidade de nossa interação direta.

Quando surgiu e quem criou a inteligência artificial?

É difícil definir quando surgiu a inteligência artificial ou se ela tem uma origem única, já que a própria ideia de construtos ou máquinas imitando o comportamento humano é quase tão antiga quanto a civilização.

Vemos essa noção impregnada em nossa cultura há muito tempo por meio de livros e filmes, mas sua iteração atual difere bastante da maioria dessas propostas de futuro.

A IA como conhecemos hoje surgiu junto da informática. Desde que os primeiros processadores foram desenvolvidos, profissionais da área tentam criar algoritmos capazes de “pensar por conta própria”, ou seja, partir de comandos básicos para explorar, aprender e decidir seu próprio caminho.

E se os primeiros computadores não demoram a completar 100 anos, por que só agora a inteligência artificial está surgindo de forma eficiente e amplamente utilizável? É sobre isso que falaremos em seguida.

Como funciona a inteligência artificial?

O crescimento recente das IAs em nossas vidas pessoais e profissionais tem a ver com outro conceito tecnológico recente: a Big Data. Finalmente, processadores e algoritmos têm acesso a volumes de dados suficientes para realizar as suas próprias análises e tirar conclusões confiáveis em dilemas a que são propostos.

O modelo mais clássico para entender isso é o Deep Blue, computador desenvolvido pela IBM que fez história ao ser a primeira máquina capaz de derrotar um campeão de xadrez.

O segredo de toda IA moderna está representado de maneira simples no Deep Blue. O supercomputador foi alimentado com uma grande quantidade de dados sobre mais de 4 mil posições e 700 mil jogos de alto nível e configurado para utilizar as informações tendo como base as regras do xadrez e seu propósito de vencer.

A partir daí, a máquina buscava e testava milhões de possibilidades por segundo, com reforços negativos e positivos para aprender qual era a melhor abordagem em inúmeras situações. Dessa forma, decidia o movimento de peças que garantisse as melhores probabilidades de vitória.

Atualmente, boa parte das inteligências artificiais funciona da mesma forma em sua base: um algoritmo com uma série de regras pré-definidas recebe um propósito e utiliza dados disponíveis para testar, analisar e decidir pela melhor resposta.

A diferença, claro, é que tanto a capacidade de processamento como de armazenamento de dados vêm crescendo exponencialmente desde então. O resultado é IAs cada vez mais capazes, ao ponto de, em breve, tornarem-se de fato indistinguíveis (e até superiores) de uma mente humana em determinadas atividades.

Quais os principais exemplos?

Vários exemplos de inteligência artificial já estão presentes em nossas rotinas. Alguns que ativamente buscamos, outros que nem percebemos. Veja os mais notáveis deles.

Algoritmos de recomendação

Como sua conta da Netflix sempre recomenda as séries que você mais se interessa, mesmo você nem as conhecendo? Ou como os vídeos do YouTube são apresentados de um jeito que você passa muito tempo assistindo sem nem perceber?

Por trás dessas recomendações estão algoritmos de IA especializados. São códigos que analisam seu histórico de visualização e sugerem conteúdos de acordo com seu perfil, seus interesses e baseado em como outras pessoas parecidas com você se comportaram no passado.

Algoritmos de recomendação hoje estão em serviços de assinatura, redes sociais e lojas virtuais, influenciando suas decisões de consumo e entretenimento.

Chatbots

Os chatbots são softwares conversacionais utilizados por empresas para realizar interações simples com clientes e resolver questões menos complexas. Você já deve ter precisado ou, até mesmo, utilizado um.

Eles servem como triagem para atendimentos em consultas, dúvidas e sugestões.

ChatGPT

Falando em IAs que ficaram famosas mesmo fora dos seus usos primordiais, sabia que o ChatGPT é, em sua essência, um chatbot? O algoritmo ficou popular a partir de 2022 por oferecer interação conversacional com usuários a partir de um modelo muito eficiente de geração de conteúdo.

É uma iteração de inteligência artificial que demonstra o potencial de suporte produtivo da tecnologia. Ao saber utilizar a ferramenta, profissionais podem criar estruturas de conteúdo em pouco tempo, acelerando etapas do processo criativo.

Midjourney e afins

Outras IAs generativas muito famosas são as de criação de imagens, como o Midjourney. Essas ferramentas utilizam um banco de dados visual enorme para elaborar fotos e ilustrações a partir de comandos básicos do usuário.

Assim como o ChatGPT, elas estão no meio de debates importantes sobre originalidade e proteção de direitos. Porém, são muito úteis quando utilizadas do jeito certo.

Como pode ser usada?

Pelos exemplos que acabamos de dar, você já pode ter uma ideia sobre o que a IA traz de mudança para as nossas vidas. Mas que tal extrapolar ainda mais? Veja como as inteligências farão parte da rotina nos próximos anos.

Em nossas vidas pessoais

As IAs hoje já estão presentes em nossas vidas pessoais. Os algoritmos nos ajudam a decidir o que comprar, o que assistir e até quem conhecer.

Essa parceria, como podemos chamar, deve aumentar sensivelmente com o tempo. Principalmente quando aliada aos wearables, dispositivos de Internet das Coisas que monitoram vários aspectos de nossas vidas.

A inteligência artificial será utilizada para gerenciar nossa saúde, com tratamentos e hábitos personalizados. Ajudará também no controle financeiro e nossa organização física e mental.

Será também uma fonte de novas experiências interativas na cultura e no entretenimento, fazendo com que a diversão do futuro seja mais customizada do que é agora.

Nas empresas

As empresas são as que mais se interessam hoje em investir nas IAs pelos resultados que já conseguem com a tecnologia. Nesse sentido, a inteligência artificial é, principalmente, uma aliada no processamento de dados de negócio e tomadas de decisão.

A gestão baseada em dados, como é conhecida, auxilia profissionais C-Level com acesso cada vez mais profundo a informações de mercado e perfis de clientes. Modelos automatizados fazem projeções em diferentes cenários de mercado e apontam os caminhos com ganho máximo e risco mínimo.

Recentemente, a IA vem penetrando ainda mais nas rotinas empresariais, principalmente em processos que aumentem a produtividade com automação inteligente de etapas complexas. Uma ferramenta que não substitui, mas potencializa a capacidade humana.

Quais as tecnologias por trás da inteligência artificial?

Como você viu aqui, a inteligência artificial é um conceito abrangente, e não uma tecnologia única. O cenário, sua utilização, seu propósito; tudo varia para criar iterações completamente diferentes a partir da mesma base.

Para entender melhor o que é uma IA, precisamos também nos familiarizar com tecnologias específicas sob esse guarda-chuva. Conheça os métodos mais utilizados para criar algoritmos inteligentes.

Machine Learning

Machine Learning, ou aprendizado da máquina, é o conceito de processamento, análise e adaptação de um algoritmo sem que haja interação humana nesse ajuste.

O modelo de ML mais utilizado hoje é o de reforço de padrões. A máquina recebe indicações básicas de propósito (resultado que deve alcançar, regras para chegar até esse resultado, exceções etc.) e uma fonte grande de dados para alcançar seu objetivo por conta própria, visando eficiência e otimização.

A partir daí, o algoritmo passa a agrupar e segmentar o grande volume de informações em busca de padrões que sejam compatíveis com o que precisa. Cada interação não desejada se torna um reforço negativo. Cada interação desejada se torna um reforço positivo.

Assim, com o tempo e milhões de cálculos, a IA passa a reforçar o que dá certo na busca de uma meta específica. Quanto mais experiente na análise daquele pacote de dados, mais precisa e customizada é a resposta para as perguntas relacionadas.

Com isso, podemos dizer que o Machine Learning é a iteração mais básica de uma simulação da criatividade e aprendizado humanos. Afinal, ele consegue utilizar experiências passadas para confrontar ideias e gerar, dessa interação, propostas novas.

Deep Learning

O Deep Learning, ou aprendizagem profunda da máquina, é uma evolução recente do Machine Learning. É, ao mesmo tempo, uma continuação e uma subcategoria. A diferença desse modelo para o anterior é a complexidade da informação e dos caminhos utilizados para chegar a resultados de análise.

Portanto, o Deep Learning consegue utilizar muito mais camadas de interação entre dados, algo que nem o ser humano é capaz de fazer de forma eficiente e rápida como um algoritmo. Dessa forma, o processamento DL se torna não-linear e em cascata, aumentando exponencialmente as possibilidades de interpretação e sugestão de caminhos.

É uma área com muito investimento do setor industrial, principalmente por sua capacidade de projeção de cenários futuros. Pense no Deep Blue, que projetava centenas de milhões de movimentos possíveis para ganhar no xadrez. Isso não é nada perto da possibilidade atual da tecnologia.

Rede Neural

Mesmo com uma complexidade absurda de processamento, o Deep Learning não é a única possibilidade de IA para o futuro. Pelo contrário, a Rede Neural é uma tecnologia que promete ser ainda mais eficiente e poderosa para a análise de dados.

Como o nome sugere, uma Rede Neural se inspira na estrutura dos neurônios do nosso cérebro para uma inteligência de fato similar a como nossas mentes funcionam.

Em vez de uma estrutura linear como o ML, ou em cascata como o DL, a RN utiliza uma nuvem de processos de conexão a partir de uma fonte de dados. Isso abre possibilidades exponencialmente maiores de interação entre informações para respostas ainda mais complexas no futuro.

É uma possibilidade fascinante e assustadora ao mesmo tempo: um algoritmo que funciona como o cérebro humano, mas que não tem nossas limitações biológicas. É muito provável que essa tecnologia seja o futuro da computação, inclusive nas teorias de arquitetura para computadores quânticos.

Qual a importância da inteligência artificial, riscos e cuidados para o futuro?

Você percebeu que é impossível falar em inteligência artificial sem falar em futuro. O próprio caráter de desenvolvimento exponencial dos algoritmos autônomos deve nos levar muito rápido a um mundo em que elas estejam presentes em diversos aspectos da vida e dos negócios.

Porém, essa transformação também nos leva a discussões necessárias sobre os riscos da inteligência artificial e os cuidados que precisamos ter para o futuro.

O principal deles está no conceito conhecido como black box, ou caixa preta. Deep Learning e Redes Neurais estão tornando o processamento de dados tão complexo que nós humanos não conseguimos mais acompanhar o caminho que a IA faz entre receber uma pergunta e fornecer uma resposta.

Esse ponto cego da tecnologia leva a diversas questões sobre ética e segurança de dados. É preciso encontrar formas de aproveitar o poder de processamento dessas ferramentas sem expor a privacidade das pessoas desnecessariamente.

O que podemos fazer agora, principalmente no mundo empresarial, é nos manter informados sobre o avanço da tecnologia e saber onde encontrar um equilíbrio. Isso é, identificar as inteligências artificiais cada vez mais vantajosas no mercado, mas que não se tornem um fator destrutivo para a sociedade como um todo no futuro.

Uma forma de fazer isso é se inscrevendo no Panorama Positivo para acompanhar a evolução da tecnologia em nossa newsletter.

Quais as aplicações de IA na Positivo?

Nós da Positivo temos como missão essa busca por tecnologias eficientes e, ao mesmo tempo, responsáveis. É assim que abordamos o investimento em inteligência artificial.

A Positivo Servers & Solutions é uma prova disso. O serviço de fornecimento de hardware de alta performance para empresas conta hoje com soluções dedicadas para uso de IA em negócios que buscam estratégias mais eficientes e mais produtividade.

As máquinas com tecnologia NVIDIA para desenvolvimento de Deep Learning proporcionam engenharia eficiente, econômica e poderosa para potencializar data centers com análise de dados complexa. São soluções que podem ser incluídas no seu parque tecnológico no método de locação (HaaS), com uma barreira de entrada muito pequena em relação ao retorno dado pela tecnologia.

Sendo assim, fica claro que a inteligência artificial não é mais algo para o futuro, é a realidade hoje das empresas que buscam se destacar com personalização e inovação. Não deixe de acompanhar suas evoluções.

Agora que você já sabe da importância do tema, que tal começar a planejar seu próximo investimento? Saiba mais sobre os diferenciais e produtos Positivo!

Inteligência de Negócios: como obter insights valiosos para a sua empresa?

A relação entre a tecnologia e o sucesso de uma empresa nunca foi tão próxima quanto agora. É indiscutível que o conceito de Inteligência de Negócios veio para transformar os processos de projeção e de análise e garantir tomadas de decisão mais objetivas e ágeis por parte dos empreendedores.

Então, se você quer se inteirar ainda mais sobre essa estratégia tão importante, aproveite este post que preparamos especialmente para quem quer utilizar o poder da TI (Tecnologia da Informação) para impulsionar negócios e se consolidar em uma nova era do mercado. Continue a leitura!

O que é Inteligência de Negócios?

Inteligência de Negócios — ou Business Intelligence (BI), em inglês — é um conceito híbrido de tecnologia e gestão empresarial para a utilização de dados estruturados e automatizados na tomada de decisões e na elaboração de estratégias de mercado. No entanto, embora existam soluções especializadas, como o Power BI, a Inteligência de Negócios não é exatamente um sistema ou uma tecnologia.

Trata-se, na verdade, de um termo mais abrangente para o uso da informação como uma fonte de análise de indicadores, internos e externos, que levam a uma visão clara de panoramas empresariais. Para a TI, Business Intelligence significa a consolidação do departamento como algo essencial para o negócio.

Afinal, os gestores de tecnologia precisam de uma conexão direta com as outras diretorias para criar uma ponte entre os dados e as suas demandas, tanto operacionais quanto de gestão e de relacionamento com o cliente.

Resumindo, então, a Inteligência de Negócios é justamente a utilização da tecnologia para encontrar, nos dados, os caminhos mais seguros e promissores rumo ao sucesso — algo que vem se tornando fundamental para as empresas se destacarem na era digital.

Como funciona?

A Inteligência de Negócios está muito associada à implementação de uma jornada de dados na empresa. A jornada de dados, por sua vez, é todo o processo que começa na coleta de informações e abrange o seu processamento, o armazenamento e a análise final.

Portanto, o BI inicia na captura de informações de todas as fontes disponíveis para a TI: dados de leads e consumidores, registros e indicadores internos, benchmarks de competidores e resultados de estratégias prévias. Inclusive, é responsabilidade da TI fazer uma triagem desses ativos para um armazenamento adequado e estruturado dentro do banco de dados.

Aliás, o conceito de Big Data surge nesse momento, quando o departamento de tecnologia consolida um pool de grande volume a ser utilizado como um recurso estratégico. A partir daí, todos os setores do empreendimento se unem para alinhar demandas de inteligência: objetivos de negócio, indicadores a serem alcançados, necessidade de redução de custos, aumento da qualidade operacional etc.

Com metas estabelecidas, os gestores, em conjunto com a TI, utilizam sistemas de processamento de dados integrados, como ERPs, para segmentar, confrontar, analisar e transformar a informação bruta em relatórios úteis. Se a tecnologia for adequadamente implementada, esses relatórios mostrarão históricos de resultados e projeções para o futuro baseadas no que pode ser melhorado.

Geralmente, o BI funciona com a criação de modelos preditivos. A análise do passado e do presente gera possibilidades de futuro, em cenários pessimistas, otimistas e realistas. Assim, com esses insights em mãos, cabe aos diretores da empresa a definição do melhor curso estratégico, de modo que se mantenha o equilíbrio entre ousadia de resultados e mitigação de riscos de mercado.

Como obter insights valiosos?

Como você pôde ver, a Inteligência de Negócios é voltada para a análise de dados em busca de caminhos otimizados de ação, auxiliando na tomada de decisões, tornando-a mais rápida e precisa. Mas como extrair o máximo do potencial de BI?

A propósito, como garantir que os insights derivados da análise de dados tenham um impacto positivo nos resultados? A seguir, veja algumas atitudes fundamentais a serem colocadas em prática!

Defina os objetivos do negócio

A análise inteligente de dados deve sempre ser tratada como uma ponte entre demanda e entrega. Ou seja, deve ser utilizada como uma interpretação de deficiências ou expectativas para, então, levar resultados de negócio à otimização desses problemas identificados.

Portanto, não existe BI sem a definição de objetivos comerciais, operacionais e administrativos. É recomendável reunir todos os departamentos para a criação de metas particulares e gerais sobre o crescimento da empresa. É com essa linha final em vista que vocês começarão, a partir dos dados, a desenhar o melhor caminho.

Colete dados relevantes

Uma empresa moderna pode coletar um volume impressionante de dados. Entretanto, isso não significa que você precisa utilizar tudo em todos os cenários de planejamento.

Uma boa estruturação no seu data pool ajudará a categorizar essas informações de maneira mais inteligente. Os dados mais relevantes sobressaem para cada necessidade de planejamento, criando um processo mais focado e objetivo de análise.

Invista em tecnologia de processamento de dados

É responsabilidade da TI a demonstração a outros departamentos da importância do seu orçamento para a tecnologia, para os serviços de outsourcing e para a admissão de pessoal capacitado. As soluções integradoras, como ERPs e Cloud Computing, ajudam a aumentar cada vez mais a disponibilidade de dados com organização. Ou seja, torna-se viável armazenar mais e utilizar melhor essas informações.

Além disso, há toda a tecnologia que suporta o uso de dados: o controle de acesso, as soluções de cibersegurança, o monitoramento, as ferramentas de comunicação etc. Por fim, o investimento em computadores corporativos e em outros dispositivos especializados facilita a utilização da informação pelos colaboradores, agilizando o processo e possibilitando que todos os profissionais envolvidos estejam mais perto de insights estratégicos.

Estruture o seu banco de dados

Precisamos reforçar mais uma vez o quanto a arquitetura de dados da empresa contribui para a Inteligência de Negócios. Um banco idealmente estruturado sempre resulta em eficiência de análise e em insights mais precisos.

A nuvem é superimportante nesse processo atualmente, principalmente se você quer dar flexibilidade ao BI, com acesso remoto e automatização de análise. A estruturação de dados para a Inteligência nos Negócios significa hierarquizá-los por confidencialidade e sensibilidade, além de implementar dispositivos de disponibilidade que os tornem imediatamente acessíveis aos colaboradores de acordo com as suas credenciais.

Analise os dados

Com a implementação de um sistema de dados estruturado e contando com a tecnologia de apoio — além de haver objetivos de negócio traçados —, é hora de iniciar a prática de BI na sua empresa. A análise de dados moderna conta com várias tecnologias, como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning, para insights ainda mais profundos dentro das possibilidades que as informações apresentam.

Ou seja, são ferramentas que precisam ser investigadas e implementadas pela TI para haver mais vantagem competitiva e agilidade nas decisões estratégicas. Analisar dados na era da transformação digital é tanto um processo contínuo quanto pontual: contínuo para o monitoramento constante da eficiência produtiva e do panorama de mercado; pontual para a elaboração de novas estratégias e para a adaptação rápida às demandas.

Transforme a análise em indicadores

A forma mais eficiente de extrair insights úteis dos dados é a partir da criação de indicadores de performance. Um KPI é a evolução de um valor numérico (métrica) relacionado a um contexto em determinado período de tempo.

Indicadores podem apontar o desempenho operacional, financeiro, administrativo etc. Além disso, podem demonstrar os movimentos de mercado e identificar demandas emergentes, servindo também de projeção para números futuros que guiem a próxima estratégia de crescimento da empresa.

Ou seja, os KPIs consistem no verdadeiro insumo da Inteligência de Negócios. É a partir deles que as diretorias iniciam o processo de planejamento e de execução de novos caminhos.

Interprete os resultados

Com o processo de análise de dados partindo da fonte de informações e gerando KPIs a partir de parâmetros estabelecidos, o resultado final é um relatório que aponta os desempenhos passados, a situação presente e as possibilidades de futuro. Então, é o momento de reunir departamentos e alinhar estratégias.

Muitas vezes, a interpretação mais acertada dos números vem da sinergia entre os setores, como Marketing e Vendas, Logística e Estoque etc. Interpretar os resultados de BI implica, principalmente, a comparação dos relatórios de análise com as suas metas de negócio.

Ou seja, trata-se de projetar todos os caminhos possíveis até a linha de chegada e de definir qual é o mais seguro, o mais curto ou o mais frutífero, dependendo do perfil da companhia no mercado.

Aplique os insights

Este último tópico parece desnecessário, mas é surpreendente o número de empresas que investem nas áreas de TI para a Inteligência nos Negócios e não aproveitam esse potencial na prática. Portanto, não deixe que a sua organização se torne mais uma acumuladora digital.

Incentive a utilização de BI no dia a dia, de gestores a colaboradores. Quando uma oportunidade se apresentar nos relatórios, não permita que ela passe sem uma ação efetiva da companhia.

Qual é a importância de investir em Inteligência de Negócios?

Até aqui, falamos bastante da parte prática de aplicar BI, entre técnicas, estratégias e ferramentas. Contudo, de nada adianta todo esse esforço se o núcleo diretor da empresa não conseguir entender a importância do conceito para o futuro do mercado.

Pensando nisso, fizemos uma lista com os benefícios mais aparentes dessa estratégia. Confira!

Identificação de novas oportunidades de negócio

Muito se fala no mercado atual sobre a necessidade de inovar e de ser disruptivo. São características de negócios que se antecipam às demandas mercadológicas e entregam um produto/serviço antes dos seus concorrentes — muitas vezes, antes mesmo de o próprio público perceber.

Se esse fenômeno de disrupção já foi raro, hoje em dia, acontece com velocidade crescente entre startups e empreendimentos digitais. O que eles têm em comum? O investimento em tecnologia e em Business Intelligence.

O uso de grandes volumes de dados para monitorar o mercado é muito eficiente em encontrar novos caminhos e desenhar um plano para trilhá-los. Novas oportunidades de negócio, como nichos não explorados, são perfeitas para um engajamento rápido com custos eficientes.

Afinal, quem inova não precisa correr atrás e investir mais do que o necessário para alcançar os seus concorrentes.

Redução de custos

Uma das formas de utilizar o BI mais comuns requer envolver a Tecnologia da Informação e “olhar para dentro”. Quantas oportunidades de economia e otimização não estão escondidas na baixa objetividade em gestão de recursos?

A Inteligência de Negócios proporciona uma visão ampla e, ao mesmo tempo, profunda sobre a operação, o controle financeiro, a gestão de ativos e as margens de lucro. Com os indicadores certos, é possível identificar processos que podem ser cortados da cadeia, recursos físicos substituíveis pela digitalização e a relação geral de colaboradores com os insumos de negócios à sua disposição.

Melhora da eficiência operacional

Ainda seguindo o raciocínio, a eficiência operacional é a grande aliada de empresas que querem cortar os custos, enxugar as cadeias produtivas e, ainda assim, manter ou superar a qualidade da entrega. Essa busca de produções enxutas resulta em um negócio mais saudável financeiramente.

Inclusive, o orçamento extra pode ser utilizado para a prática de preços mais competitivos, para a manutenção de um maior fluxo de caixa ou até para a projeção de investimentos maiores em prol do crescimento sustentável no mercado.

Extração do melhor dos colaboradores

Um dos pilares da Inteligência de Negócios é a horizontalidade da gestão de dados. Com um sistema integrado que armazena e disponibiliza a informação, todos os colaboradores podem analisar e contribuir para insights diversos. O livre trânsito de dados é um dos combustíveis para a inovação, que se torna uma cultura, permeando todos os departamentos.

Podemos falar também da relação entre a comunicação e os melhores resultados empresariais. A democratização do acesso permite que profissionais troquem ideias e impressões a partir de diferentes pontos de vista, abrindo espaço para a criatividade e a diversidade nas estratégias.

Facilitação da gestão da TI

Por fim, podemos citar como o Business Intelligence facilita o seu trabalho de gestão de TI. Afinal, para um departamento que se tornou tão importante no sucesso das empresas, a eficiência tecnológica representa melhores resultados de mercado.

As tecnologias e os computadores adquiridos durante a implementação da inteligência empresarial levam a um melhor controle de acesso, à visibilidade de dados e às soluções automatizadas de segurança. Com isso, o seu papel de ponte entre objetivos de mercado e soluções estratégicas para alcançá-los é consolidado.

Na era da transformação digital, a maneira como a TI estrutura e mantém os seus dados é um pilar para a viabilidade da instituição como um todo. Portanto, o ideal é repassar a importância da Inteligência de Negócios para outras diretorias e buscar a implementação por meio do investimento em tecnologia. Investir em BI é investir no que torna uma empresa competitiva no futuro.

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Entenda como funciona o chatGPT e sua relevância como inteligência artificial

As inteligências artificiais estão ganhando muita notoriedade nos últimos anos. De análise de dados à criação de fotos e ilustrações, essas tecnologias chamam a atenção de empresas e do público no mundo inteiro.

Nenhuma dessas, no entanto, ganhou tanto destaque recentemente quanto o ChatGPT. Além de acessível e com resultados impressionantes, a ferramenta está sendo estudada em diversos níveis de mercado em relação aos seus potenciais para o futuro.

Mas que promessas são essas? Como esse tipo de chatbot inteligente pode transformar o mercado? Vamos responder às principais perguntas sobre o ChatGPT a seguir. Acompanhe!

O que é o ChatGPT?

O ChatGPT é um chatbot, ou seja, um tipo de Inteligência Artificial voltado para a interpretação e resposta a interações humanas de maneira conversacional que soe natural aos usuários.

A ferramenta foi criada pela OpenAI, líder em IA e Machine Learning no mercado, como uma variação do modelo de linguagem GPT: Generative Pre-trained Transformer, ou Transformador Pré-treinado para Geração — no caso, de conversas.

É, portanto, um código capaz de interpretar perguntas e pontos levantados textualmente por usuários e oferecer respostas relevantes. Essas respostas são baseadas em um pool de dados que alimentam a ferramenta e autorreforçam o aprendizado a partir da utilização do chat por uma grande base de pessoas.

Por seu sucesso em replicar com fidelidade impressionante a naturalidade do discurso humano em diversas línguas, o ChatGPT se tornou um assunto de destaque tanto para as pessoas quanto empresas.

Enquanto o primeiro grupo se diverte e compartilha resultados bastante consistentes de conversação com a máquina, negócios de todos os setores buscam entender, dentro de seu potencial tecnológico, como esse chatbot pode aumentar a eficiência no relacionamento com o cliente, estruturação de conteúdo e até mesmo suporte a desenvolvimento de estratégias.

Como funciona ChatGPT?

O ChatGPT é uma Inteligência Artificial que combina a utilização de análise de dados, reconhecimento de padrões e aprendizado por reforço — técnica conhecida como Machine Learning.

Segundo a própria criadora, a OpenAI, a ferramenta é treinada utilizando um modelo de aprendizagem por reforço derivado de feedback humano, processo conhecido pela sigla RLHF. Isso é feito a partir de 3 passos principais:

  1. configuração para utilização de bases de dados e supervisão humana para determinar o output ideal em respostas;
  2. pré-treinamento do código com implementação de dados comparativos e um modelo de aprendizado por recompensa — em que humanos ainda participam do processo ao elencar as respostas dadas, da melhor até a pior;
  3. início do ciclo de reforço da máquina sem participação humana, em que o próprio código passa a analisar seus outputs conforme o treino por recompensa e determina a melhor resposta para cada caso.

Ao contrário do que muitas pessoas pensam desse tipo de Inteligência Artificial, o ChatGPT não tem autoconsciência em relação às respostas geradas. É apenas um modelo de interpretação de demanda e saída de texto baseado nos dados e nas regras criadas para ele.

Ou seja, as notícias viralizadas de respostas curiosas que a ferramenta proporciona não têm a ver com uma capacidade humana de pensar.

A sofisticação da forma como o ChatGPT funciona, no entanto, pode representar muitas mudanças no mercado.

Como chatbots de Inteligência Artificial são desenvolvidos para sucesso comercial?

Atualmente, muitos gestores estudam como usar ChatGPT, que é uma Inteligência Artificial generalista e capaz de se adaptar e de responder a questões de qualquer assunto. Porém, existe hoje uma ampla gama de chatbots especializados, voltados para utilização prática no mercado.

Empresas que decidem investir em um chatbot desse tipo têm uma capacidade ainda maior de comunicação automatizada que seja eficiente ao atender às expectativas de clientes.

Hoje é possível, por exemplo, ter acesso fácil a ferramentas que interpretam chamados e realizam funções simples e corriqueiras de atendimento: geração de boletos, atualização de informações sobre pedidos, resolução de dúvidas sobre produtos.

Ao expandir esse potencial com técnicas de Machine Learning cada vez mais complexas, empresas tendem a revolucionar a forma como se conectam com os clientes.

Embora se trate de uma máquina, o uso de chatbot pode humanizar e personalizar cada vez mais a relação cliente-marca. Afinal, será possível imprimir os valores e a cultura da empresa de maneira mais granular na comunicação, para que ela se adapte a cada um de milhares, até milhões de pessoas.

O que se espera não é a substituição do ser humano nessa interação. Mas que os profissionais tenham apoio para agilizar e customizar o contato, aumentando ainda mais a identificação do público com a empresa.

Quais são os prós e contras do ChatGPT?

Como qualquer nova tecnologia, o ChatGPT demonstra muito potencial, mas também muitas dúvidas. O que a história mostra é que nenhuma nova ferramenta é 100% boa ou ruim para resultados de mercado e relação com público. Tudo depende da forma como é utilizada.

Nesse sentido, podemos apontar como a solução funciona atualmente e sua projeção para o futuro, em busca de prós e contras que influenciam na aplicação prática. Veja:

Vantagens do ChatGPT

O que se espera do futuro de IAs como o ChatGPT é a automatização de estratégias de conteúdo e comunicação. Entre os prós que fazem muitos apostarem na tecnologia, estão:

Desvantagens do ChatGPT

Ainda é cedo para cravar que algumas limitações do ChatGPT serão consideradas desvantagens para o modelo como um todo. Muitos dos argumentos contra a tecnologia podem ser vistos, hoje, como falta de entendimento do que ela é e como consequência de desalinhamento de expectativas quanto às suas possibilidades. Veja exemplos de pontos contra:

Boa parte dessas desvantagens tem a ver com o conceito de caixa preta: a noção de que IAs como o ChatGPT recebem dados de um lado e dão saída em uma resposta do outro, mas é impossível saber como foi o caminho feito por eles entre as duas pontas.

O grande desafio deste momento dos chatbots é aproveitar os prós da tecnologia, considerando que ela ainda tem limitações.

Utilizar o ChatGPT e outras Inteligências Artificiais hoje deve ser um processo de entendimento da ferramenta e planejamento para que ela seja incluída nos processos da empresa como o que de fato é: um apoio ao trabalho criativo e empático de colaboradores humanos.

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Inteligência artificial nas empresas: por onde começar?

A inteligência artificial nas empresas já é uma realidade. Porém, embora a implantação desse tipo de ferramenta seja bastante útil para otimizar os processos, nem todas as companhias fazem uso desses recursos.

No entanto, é importante ficar atento às novas tendências tecnológicas para não ser “engolido” pela concorrência. Além disso, o uso da inteligência artificial nas empresas ajuda a potencializar os resultados, a diminuir custos com pessoal, a otimizar o tempo e a aumentar a produtividade das equipes.

Apesar da importância da IA, é normal que gestores tenham dúvidas de como implantá-la. Por isso, criamos este post. Nele, vamos ensinar como aplicar recursos de inteligência artificial em sua companhia e citar as vantagens de apostar nessa tecnologia.

Como implementar a inteligência artificial nas empresas?

Falar em criar uma infraestrutura para inteligência artificial ou usar esse tipo de recurso na empresa é fácil. O grande desafio para os gestores é saber como implementar a tecnologia para melhorar os resultados do negócio.

Existem diversas ferramentas que podem ser utilizadas para agilizar o atendimento ao cliente, para melhorar a gestão do negócio e diversas outras aplicações.

Então, como saber quais recursos serão melhores para sua empresa? Como implementar a inteligência artificial? A tecnologia pode ser aplicada de diversas formas, mas primeiro, é preciso tomar algumas medidas. Veja quais são elas!

Identificação do objetivo

Antes de implantar recursos de IA na empresa é preciso identificar qual será o objetivo das novas ferramentas. Pense em quais processos o negócio deseja melhorar, como:

Ter um objetivo estabelecido ajuda na hora de definir quais ferramentas serão implantadas. Além de poupar tempo, identificar o objetivo de adotar novas tecnologias vai evitar que a empresa tenha custos com ferramentas que não serão utilizadas.

Preparação da infraestrutura da empresa

O impacto do uso da inteligência artificial nas empresas é muito grande. Por isso, é essencial que a infraestrutura da companhia esteja preparada para trabalhar com os novos recursos.

As equipes devem receber treinamento para lidar com a nova tecnologia e gestores devem estar preparados para as mudanças que a IA irá causar na companhia.

Mapeamento de processos

Para entender as necessidades da empresa é preciso fazer um mapeamento de todos os processos. Dessa forma, você consegue identificar em quais setores os recursos de inteligência serão bem aproveitados e pode fazer um cronograma de aplicação.

Isso porque nem sempre será possível inserir a tecnologia em todos os setores de uma vez, já que a implantação gera um alto investimento para o negócio. Com o mapeamento dos processos fica mais fácil saber onde a tecnologia deve ser adotada primeiro.

Quais são as principais aplicações da inteligência artificial nas empresas?

Uma empresa que não tem foco em inteligência artificial corre o risco de perder espaço no mercado e ter que fechar as portas em pouco tempo. Isso porque os clientes estão cada vez mais exigentes e a tecnologia é uma ferramenta fundamental para a otimização dos processos.

No entanto, em meio a tantos recursos disponíveis, muitos gestores ficam em dúvida sobre quais devem ser utilizados em seu negócio. A seguir, vamos citar as principais aplicações da inteligência artificial nas empresas.

Chatbots

Os chatbots já são utilizados por várias empresas para agilizar o atendimento ao cliente. A ferramenta consiste em um software que reproduz o comportamento humano e tem a capacidade de reproduzir nomes e telefones. Mas um chatbot funciona de forma pré-programada.

Essa ferramenta é útil para resolver questões simples, como atualização e consulta de informações. Com um chatbot, sua empresa vai agilizar o atendimento ao cliente e reduzir o volume de ligações para o help desk.

Assistente pessoal

Ter um assistente pessoal facilita a vida de gestores que são muito atarefados e não têm uma secretária particular. A ferramenta é utilizada para marcar reuniões, horários na agenda e atividades do cotidiano.

O exemplo mais famoso de IA utilizada como assistente pessoal é a Siri, da Apple. Onde é utilizado um sistema inteligente que responde a comandos de voz, acessa banco de dados e consegue gerar respostas com facilidade.

Mecanismos de segurança

A empresa pode utilizar linguagens de programação para inteligência artificial para tornar seu sistema mais seguro. Podemos citar casos como internet bankings, que, ao utilizarem a IA vinculada aos servidores que hospedam os serviços que compõem o site, impedem que criminosos roubem senhas dos clientes.

Empresas que lidam com dados de clientes, como e-commerces e operadoras de cartão de crédito, podem se beneficiar desse tipo de tecnologia. Vale lembrar que, com a nova Lei de Proteção de Dados, quando informações pessoais de clientes são roubadas, a empresa corre o risco de ter que pagar multas altas.

Quais são as vantagens de utilizar a inteligência artificial nas empresas?

Utilizar a inteligência artificial nas empresas é sair na frente da concorrência e ter um diferencial competitivo. Imagine entrar em contato por telefone ou por chat e ficar esperando para ter uma informação simples, apenas porque os atendentes estão ocupados.

Com ferramentas de IA não existe esse problema, pois o cliente tem respostas rápidas, o que deixa ele satisfeito com a marca. Além de melhorar a imagem do negócio, a tecnologia diminui a burocracia dentro das empresas, reduz os custos da companhia e ainda melhora a comunicação e segurança dos dados.

No entanto, antes de implantar recursos de IA em seu negócio, faça um bom planejamento e tenha um orçamento para adotar esse tipo de tecnologia. Embora ela só traga benefícios para sua empresa, você deve enxergar a realidade do seu negócio e implantar somente soluções que vão gerar resultados.

Como você viu, não há segredos para implantar a inteligência artificial nas empresas. Basta ter um bom planejamento, o conhecimento de seu negócio e das ferramentas existentes, e dispor de um orçamento para contratar os recursos necessários.

Agora que você já sabe como implantar a inteligência artificial em sua empresa, está na hora de entender também quais são os impactos do uso desse tipo de tecnologia nas empresas!