Resultados da pesquisa para: machine learning

A Oi apresentou nesta quarta, 4, parceria com a Hewlett Packard Enterprise para oferecer a serviço corporativo Smart Cloud 4.0, uma plataforma em nuvem baseada nas tecnologias Ormuco, OpenStack, Containers e Kubernetes. A ideia é oferecer serviço que combina machine learning com inteligência artificial para simplificar projetos das empresas em TI, com virtualização. Para tanto, a companhia adicionou mais R$ 25 milhões em investimentos apenas neste ano para o serviço, valor além dos R$ 100 milhões já investidos nos últimos três anos para toda a área de TI. O montante considera investimento inicial em seis meses, além de data center em São Paulo e Brasília.

“A expectativa é de crescer o patamar em 50%”, diz a diretora de B2B da Oi, Cátia Tokoro, referindo-se a um avanço no volume de vendas de TI e dados em relação ao ano passado. “O volume de vendas já terá reflexo neste trimestre, a adoção será rápida.” Por sua vez, ela diz que o segmento de TI corresponde a metade das vendas do segmento corporativo. “A receita de cloud no segmento corporativo no segundo trimestre de 2017 em TI e dados foi 70% da receita total de (segmento de) grandes empresas”, explica.

A aposta na solução do Oi Smart Cloud 4.0 é que a plataforma simplifique a vida dos clientes, automatizando o fluxo de trabalho. “Se vai ser público, privado, no data center próprio ou da operadora, não tem importância, será um único software gerenciando todo o ambiente”, explica o diretor de TI do B2B da Oi, Luiz Carlos Faray. “O debate da nuvem pública ou privada não existe mais”, aposta.

“Vivemos em um mundo tecnoregulado. É natural o direito andar atrasado, mas agora está atrasado demais”, critica Eduardo Magrani, professor de direito da FGV Rio, pesquisador do Centro de Tecnologia e Sociedade (CTS) e um dos coordenadores do Creative Commons no Brasil. Em entrevista a Mobile Time, ele defende a urgência de se discutir no Brasil uma lei geral de proteção de dados pessoais e alerta que o advento da Internet das Coisas torna o tema ainda mais importante. Magrani critica ainda o modelo de consentimento usado pela maioria das plataformas digitais para coleta de dados pessoais, através do aceite de longos termos de serviço que ninguém lê. No seu entender, esse modelo falhou e gera uma série de abusos.

Mobile Time – Você é um dos autores de um estudo que comparou os termos de serviço de 50 plataformas digitais. A qual a conclusão chegaram?

Eduardo Magrani – A maioria das plataformas comete abusos. Os termos de serviço são uma falácia, são uma ficção. O modelo de consentimento falhou. O fato de existir o termo de consentimento não interessa porque ninguém lê. A maioria das plataformas coleta mais dados do que o necessário para o serviço que presta, o que não faz o menor sentido. Mais da metade permite que outras empresas monitorem o usuário dentro da sua plataforma. Mais da metade permite monitorar o usuário dentro de outras plataformas parceiras. E mais da metade não exclui os dados pessoais mesmo depois que usuário cancela o serviço, o que também não faz o menor sentido. Não estamos falando da exceção, mas da regra.

Qual será o impacto da Internet das Coisas (IoT) nesse cenário?

Com a Internet das Coisas vai se intensificar a violação da privacidade, elevando-a a outro patamar. Quanto mais coisas conectadas, mais dados serão gerados sobre as pessoas, e serão dados altamente monetizáveis. Quando temos vários dispositivos conectados, sem uma lei geral de privacidade, abrimos a porteira para abusos sem fim. Os dados são o novo petróleo. Temos uma série de modelos de negócios girando em torno de venda de dados. E o consumidor não tem uma lei para proteger sua privacidade. Fica à mercê dos termos de uso, que são uma balela. Nenhum consumidor que não seja um especialista na área lê os termos de uso. Acontecem abusos diariamente na contratação digital, o que coloca em xeque toda a proteção da privacidade.

O Brasil ainda não tem uma lei geral de proteção de dados pessoais. Como estamos em relação ao resto do mundo?

O Brasil está extremamente atrasado. É um dos poucos da América Latina que não tem uma lei geral de proteção da privacidade. A Argentina tem há décadas. A Europa faz atualizações bienais. Esse tema era urgente em 2010. Agora com IoT e hiperconectividade fica mais urgente ainda.

Há iniciativas não governamentais para devolver ao usuário o controle sobre seus dados. Poderia falar sobre elas?

Conheço HATDeX, MyData e DigitalMe. São três modelos, todos com funcionamento parecido: o consumidor tem acesso a um pool de informações sobre si e define se elas podem ou não ser gerenciadas por terceiros, da mesma forma que um banco guarda o nosso dinheiro mas é a gente que decide o que fazer com ele. Esse pool é transparente para o consumidor, que escolhe para quem vende e por quanto. O objetivo é devolver ao usuário esse controle. Mas será que as pessoas vão ter interesse em autogerenciar seus dados em larga escala? A adesão a essas plataformas ainda é embrionária. Ao mesmo tempo, Facebook e outros gigantes não estão interessados que isso avance, pois é disruptivo para o seu modelo de negócios. De todo modo, o primeiro passo é as pessoas terem consciência dos seus dados e saberem seu valor. Hoje vendem seus dados para apps gratuitos. É aquela velha história: se um serviço é gratuito significa que o produto é o consumidor, são seus dados.

O Brasil pelo menos tem o Marco Civil da Internet…

O Marco Civil foi altamente vanguardista. Fizemos uma constituição da Internet, enquanto o resto do mundo discutia coisas pontuais, como neutralidade de rede e direito ao esquecimento. Conseguimos apoio da  sociedade civil, do governo e da academia. Mas claro que o Marco Civil tem falhas por ter sido pioneiro… Foi o primeiro projeto de lei com consulta pública online no Brasil. Hoje tem vários outros.

Quais são as falhas?

São falhas intrínsecas ao experimentalismo: poucas contribuições, pouca transparência no tratamento dessa contribuições. Já a lei geral de proteção de dados não pode se dar ao luxo desse argumento porque está chegando atrasada. O projeto de lei espelha 95% da regulação europeia, que tem um tratamento muito protetivo da privacidade. O Brasil pode pecar pela defasagem. Uma das críticas que se faz hoje antes da aprovação é a seguinte: será que não é hora de buscarmos discussões de ponta nesse aspecto e inseri-las no texto? Pois aí aproveitaríamos o fato de sermos um dos últimos. Seria bom ter a autorregulação de empresas e não apenas uma proteção top down, por exemplo Isso está em aberto. Outro assunto importante: qual deve ser o balanço entre acesso à informação e privacidade? E anonimato? O anonimato é tema central sobre qualquer discussão sobre proteção de dados, mas falta maturidade neste debate.

O anonimato é um direito do cidadão?

Sim, o anonimato é um direito. Se não há uma lei geral de dados nos protegendo suficientemente, se sou alvo de abusos diários, o anonimato é um direito em um ambiente interconectado. Faltam ferramentas para proteger a nós mesmos e outras coisas ao nosso redor.

Mas no Brasil o anonimato é mal visto, por causa do artigo 5, inciso IV, da Constituição (Nota do editor: Neste inciso, está escrito que “é livre a manifestação de pensamento, sendo vedado o anonimato”). O anonimato deve ser encarado como um direito. Nas manifestações de 2013 as pessoas usaram máscaras para evitar a identificação facial. É legítimo. Mas o referido inciso não é lido dessa forma. O anonimato é pouco maduro. E ainda teve projeto de lei proibindo máscaras. Há uma demonização do anonimato.

Existe uma discussão de criação de novos direitos humanos?

Sim. Seriam o direito à liberdade cognitiva e o direito à privacidade de pensamento. A discussão é nova e surgiu a partir das experiências do Facebook e do Elon Musk com tecnologias para acessar pensamentos. As orientações jurídicas que temos não estão preparadas para a Internet. E a Internet de hoje é diferente daquela de 2003. É um cenário extremamente diverso. O direito não acompanhou esse avanço tecnológico e está perdendo como o Brasil para a Alemanha. Os juízes não estão preparados, porque não tiveram essa matéria na faculdade, porque não caiu no concurso público que fizeram. Temos que pensar em diretrizes éticas para o avanço tecnológico, que não é o que vemos hoje. Quando se fala em uma plataforma que acessa os nossos pensamentos, qual é a ética que norteia isso? Não temos clareza disso. Em grande parte os algoritmos de machine learning são caixas pretas. Não temos ideia de como funcionam. Precisamos buscar maior transparência desses artefatos técnicos que são altamente complexos. Falta maturidade ética para nortear esse avanço, que está chegando a galope. A ideia de monitorar pensamento vai trazer lucro. E possivelmente as pessoas vão incorporar essa novidade sem uma visão crítica porque gera comodidade imediata. Aí entra a responsabilidade dos designers, entra a questão da ética por design. Ao mesmo tempo, como responsabilizar um engenheiro de software se a inovação que ele cria pode gerar resultados inesperados?

Deveria haver um tratado internacional para limitar a inteligência artificial?

Já se pensa em um tratado para impedir robôs autônomos letais.

O que é o “dataism”?

As pessoas acreditam tanto no cruzamento de dados e nos resultados dos algoritmos que permitem que eles tomem decisões importantes no seu lugar. Ou seja, acreditam mais nos algoritmos do que em si mesmos.

Tem que embutir nos algoritmos uma noção de ética. O engenheiro de software quando cria daria um input de ética. Se há um problema que ele poderia resolver no design, ele tem a obrigação de fazê-lo. Mas neste ponto o direito tem que avançar. Tem que ter regulação. Vivemos num mundo tecnoregulado. Isso significa que estamos sendo mais regulados pela tecnologia do que pelo direito. É natural o direito andar atrasado, mas agora está atrasado demais.

O que pensa sobre a proliferação dos bots?

Na esfera pública agora temos interação com bots. Há redes de não-humanos interagindo com humanos. As pessoas interagem com bots no Twitter e não sabem que são bots. As pessoas não sabem mas estão interagindo maciçamente com robôs. E tem vários resultados de eleições influenciados por bots. Teve partido no Brasil que investiu mais de R$ 10 milhos em bots no Twitter nas últimas eleições. E isso funciona, você consegue furar as bolhas. Um bot manda mais de duas mensagens por segundo no Twitter e no Facebook. Qual é o impacto democrático desses agentes não-humanos? O primeiro passo é identificar que estamos nos deparando com um novo tipo de tecnologia que tem muito mais autonomia.

Você usa Facebook, Twitter, WhatsApp e afins?

Eu uso tudo. Tenho que testar.

O varejo é dos setores que mais tem realizado experiências envolvendo inteligência artificial no Brasil. Soluções com essa tecnologia estão sendo aplicadas desde a estratégia de produtos, até o atendimento ao consumidor, passando pela precificação, pelo gerenciamento de estoque e pela personalização das ofertas.

“Do ano passado para cá houve um grande despertar dos empresários de varejo no Brasil sobre a necessidade de investir em tecnologia. Se olhássemos 2015 e 2016, eu diria que estávamos muito atrás (dos países desenvolvidos). Mas de 2016 para cá vejo muitas empresas avançando nisso, puxadas por varejistas como Magazine Luiza, Via Varejo e O Boticário. Há muita gente criando laboratórios e se aproximando de start-ups. Esse despertar pode estar relacionado à sombra de grandes players internacionais chegando ao País, como a Amazon, que já usa bastante inteligência artificial”, avalia Ronan Maia, vice-presidente de consumer da Totvs.

Outro fator que contribui para a movimentação do varejo é a enorme quantidade de dados coletados sobre suas operações e vendas, assim como sobre o comportamento do consumidor, o que serve de matéria prima para soluções de inteligência artificial. “Quando se fala em inteligência artificial, se fala na análise de dados, na construção de modelos preditivos computacionais. Não vejo hoje nenhum grande break through em relação a modelos preditivos. A estatística continua a mesma. O que mudou é o volume de dados que conseguimos coletar e analisar, que é muito maior do que era antigamente. Isso permite tirar conclusões melhores”, comenta Marcelo Najnudel, fundador da Fulllab, uma start-up que fornece soluções de m-commerce para o varejo. Maia, da Totvs, complementa: “A inteligência artificial ajuda em todas as áreas onde a análise humana não conseguiria estabelecer uma comparação de padrões para melhorar a perfomance dos negócios. Os seres humanos conseguem fazer algumas análises com um número limitado de variáveis. Mas chega um momento em que é preciso olhar mais variáveis para identificar uma oportunidade de melhoria. É aí que a inteligência artificial e o machine learning começam a fazer sentido”.

Soluções envolvendo big data já vêm sendo aplicadas pelo varejo brasileiro em logística e na análise do comportamento do usuário há algum tempo, mas nem sempre são visíveis para o consumidor final, pondera Julio Duram, diretor de TI da Via Varejo. O que ele vê de mais novo no momento são experiências com inteligência artificial na interface com os clientes, como os chatbots. “Mas não se pode cair na armadilha de adotar só porque é legal. Só faz sentido se gerar benefício para o cliente no fim das contas”, comenta.

Estratégia, precificação e estoques

Uma análise massiva de dados pode ajudar no planejamento estratégico dos varejistas. Esta é uma das propostas de valor da Carol, uma assistente virtual criada pela Totvs para atender a pequenas e médias empresas. Ela está integrada ao sistema de frente de caixa da Bematech e analisa de forma coletiva e anônima os dados das 15 mil empresas que o utilizam. Desta forma, consegue providenciar para um varejista, por exemplo, a lista dos produtos mais comuns na sua área de atuação e no seu bairro, assim como o preço médio de cada um, além de sugestões de negócios, como produtos complementares que poderiam ser oferecidos. A Carol monitora também dados de diversas outras fontes, incluindo redes sociais e previsão do tempo, dentre outros. Ela está em fase de testes com alguns clientes da Totvs e ainda não tem seu modelo de negócios estabelecido.

A definição de preços é uma área que pode ser melhorada de forma significativa com o uso de inteligência artificial. Os preços de legumes e verduras em supermercados, por exemplo, mudam ao longo dia: em geral são mais caros de manhã, quando estão mais frescos, e ficam mais baratos no fim da tarde. A operação de troca manual dos produtos é trabalhosa. Com o uso de etiquetas eletrônicas integradas a um sistema que analisa em tempo real as vendas e o estoque disponível de cada produto, é possível realizar uma precificação dinâmica de forma automatizada.

O gerenciamento de estoques também é impactado. Ele precisa ser otimizado diante do lançamento da opção de venda oline de produtos com retirada nas lojas físicas. Para essa integração entre meios digitais e lojas físicas acontecer sem ruptura de estoque, é necessário ter um sistema inteligente com um razoável índice de acerto na previsão das vendas, de maneira a otimizar o abastecimento nos diversos pontos de vendas. “Como garantir o abastecimento dos produtos certos nas lojas certas? Com machine learning o sistema vai aprendendo quais lojas devem ser abastecidas com quais produtos e em quais dias e horários. Isso pode ser resultado de uma combinação de inúmeras variáveis, como o clima, os meses do ano etc. Até o dia de pagamento do funcionalismo público de uma região afeta as vendas”, exemplifica Maia, da Totvs. “Quanto mais previsível for o estoque, maior será a eficiência financeira do varejista”, resume Duram, da Via Varejo.

Vendas e atendimento

A área de vendas é aquela na qual o consumidor percebe mais claramente a adoção de inteligência artificial pelo varejo. Ela está sendo aplicada na personalização das ofertas. Isso já acontece em sites e apps de comércio eletrônico, nos quais o usuário é identificado ao entrar e costuma ser apresentado a ofertas que combinem com o seu histórico de compras ou de navegação na Internet. O desafio agora é trazer essa personalização para dentro das lojas físicas. É preciso conseguir identificar a entrada do usuário na loja, o que pode ser feito de maneiras diversas, com beacons, Wi-Fi, check-in via apps etc. Também é preciso definir uma maneira eficiente de impactar o cliente com uma promoção personalizada dentro da loja. Um dos caminhos é a notificação push no smartphone, se ele tiver o app da rede varejista instalado. Uma implementação massiva desse tipo de solução acabaria no futuro com a necessidade de impressão de encartes promocionais de supermercados e aumentaria a conversão das ofertas.

‘’É cada vez mais difícil para o varejista atrair a atenção dos consumidores. Nós aprendemos a filtrar visualmente as propagandas. Não nos incomodamos mais com elas. Mas se o varejo conseguir usar a seu favor os dados que têm, construindo uma campanha bem feita, na hora certa, para a pessoa certa, o resultado será positivo”, comenta Najnudel, da Fulllab.

Por outro lado, o uso de dados sobre o consumidor para a personalização de ofertas traz à tona questões relacionadas à privacidade e também de ordem cultural: será que o público está preparado para essa novidade? Eventualmente, a demonstração por parte da varejista de um conhecimento profundo das preferências do consumidor poderia assustá-lo, opina, Najnudel. “Precisamos saber, como cidadãos e como seres humanos, quais são os nossos limites. Afinal, não somos digitais por natureza”, comenta.

Bots

Os bots representam uma nova fronteira a ser desbravada no serviço de atendimento ao consumidor pelo varejo, tanto na consultoria a uma venda quanto no suporte pós-venda. Muitos deles usam processamento de linguagem natural e inteligência artificial. A Via Varejo está testando um bot para auxiliar os consumidores na escolha do modelo de smartphone mais adequado para as suas necessidades. E promete lançar em breve outro para ajudar no processo de compra, facilitando tarefas como mudança de endereço de entrega, visualização de status do pedido etc. A Magazine Luiza também está experimentando em seu laboratório de inovação, o Luiza Labs, uma solução de chatbot para ajudar tanto no atendimento ao consumidor quanto no treinamento dos seus vendedores.

Bots Experience Day

Mobile Time realizará no dia 22 de novembro a terceira edição do seminário Bots Experience Day, cujo objetivo é discutir o nascente mercado de chatbots, assistentes pessoais virtuais e inteligência artificial no Brasil. Julio Duram, diretor de TI da Via Varejo, está confirmado como palestrante para falar sobre o impacto dos bots e da inteligência artificial no setor varejista. Também estão confirmados como palestrantes para tratar do mesmo tema em seus respectivos setores: Gustavo Fosse, diretor de tecnologia do Banco do Brasil; Ricardo Prates, head de inovação e mobile da SulAmérica Segurados; Luis Minoru, CSO da TIM; David Cardoso, vice-presidente global da unidade digital da Atento, e Flávio Henrique Ribeiro, vice-presidente de TI, infraestrutura e planejamento operacional da Atento.

A programação atualizada está disponível em www.botsexperience.com.br. Ingressos estão sendo vendidos com 20% de desconto até o dia 23 de setembro pelo site ou pelo telefone 11-313-4619.

As empresas de seguros estão apostando em inteligência artificial e telemetria para melhorar a experiência de seus usuários. O assunto foi tema de painel no 10o Fórum Mobile+, seminário realizado nesta terça-feira, 5, em São Paulo.

Serve de exemplo o caso da Liberty Seguros, que começou a adotar em seu aplicativo um modelo conhecido como “Pay As You Drive”, que dá até 30% de desconto na renovação da apólice, caso o motorista siga o modelo de gamificação do app. “A ideia é oferecer uma precificação mais assertiva. A gente mede pelo app: velocidade, freadas bruscas, distração e horário de direção”, revelou Diego dos Santos, consultor de experiência da Liberty Seguros. “O potencial do que dá para fazer é muito grande”, comenta.

Cristiano Barbieri, diretor de tecnologia e atendimento da SulAmérica, informou que sua companhia também está realizando os primeiros testes com telemetria para o Pay As You Drive. Sobre usar wearables para coletar dados de saúde, o executivo ressaltou que a legislação proíbe que isso seja utilizado na precificação dos seguros.

Outra companhia que confirmou testes com telemetria em seu aplicativo é a YouSe. A insurtech da Caixa Seguradora está pilotando a utilização de um aplicativo específico para coletar e analisar os dados dos motoristas. De acordo com Loren Monteiro, gerente de produtos da start-up, outra novidade que a empresa está preparando é o botão de pânico para o seu app principal, o YouSe Hero, que avisará três pessoas pré-selecionadas pelo segurado em caso de emergência.

IA

A inteligência artificial é outra etapa que as empresas de segurança visualizam em suas plataformas mobile.  A Youse já utiliza a tecnologia em sua funcionalidade de vistoria de carros, mas em breve pretende adicionar um chatbot para facilitar a comunicação com o cliente, além de machine learning na precificação. A SulAmérica trabalha com testes via IBM Watson, mas principalmente para atender um público interno.

A CI&T está desenvolvendo uma solução que mescla aprendizado de máquina (machine learning), reconhecimento de imagem e OCR para a captura de dados de carteiras de planos de saúde a partir de câmeras digita…