Os dirigentes das empresas do setor elétrico e o governo contam com a sorte no caótico cenário de segurança da informação no Brasil. Os centenários sistemas de geração, transmissão e distribuição de energia contam com poucas defesas cibernética e utilizam equipamentos desprovidos de artefatos de segurança contra ataques de hackers. O argumento é que como as redes são privadas e isoladas, onde a probabilidade de um ataque seria reduzido. Infelizmente, este argumento não é válido, pois a maioria das violações de segurança nas empresas são internos, sejam intencionais ou não. As falhas humanas são responsáveis pela maioria dos incidentes no nas empresas. A grande expectativa é que investimentos em redes inteligentes possam resolver este problema. Entretanto, os investimentos são pequenos nesta área, praticamente, os que existem são financiados por verba obrigatórias de pesquisa e desenvolvimento (P&D) da Aneel. As empresas alegavam que como a Aneel se recusa a amortizar os investimentos nas tarifas, eles deixam de ser atraentes. Tentar discutir com as empresas do setor que isto aumentaria a segurança e reduziria os gastos de operação não funciona, pois elas já não cumprem os índices de qualidade de serviço da Aneel e o modelo de revisão tarifária penaliza quem reduz custos operacionais. Ou seja, apesar de existir um potencial risco de ataques de hackers, que prejudicaria milhões de pessoas, não existe uma iniciativa concreta para resolver o problema. (mais…)
Autor: Eduardo Fagundes
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Linearidade é coisa dos velhos tempos
Confesso que estou escrevendo este post com um espírito de revolta. Não aguento mais a linearidade das coisa. O raciocínio das pessoas e as ferramentas de planejamento seguem uma linha cartesiana, influenciado por inúmeros dogmas e paradigmas criados por pessoas que conseguem influenciar outras, ou pela força ou com habilidades de persuasão. No mundo dos negócios, a linearidade define ações previsíveis que são facilmente copiadas e neutralizadas pela concorrência. Afinal, se todos usam os mesmos de modelos e possuem os mesmos paradigmas o resultado será sempre o mesmo. Temos que criar soluções realmente disruptivas que mudem os dogmas e paradigmas. (mais…)
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Inteligência Artificial (IA) versus Aumento de Inteligência (AI)
Essa discussão sobre Inteligência Artificial (IA) e Aumento de Inteligência (AI) existe desde a década de 50 do século passado. Em inglês, Artificial Intelligence (AI) e Intelligence Augmentation (IA). O retorno desta discussão é porque atualmente a tecnologia tornou realidade uma série de previsões do passado. O sucesso de Watson e dos BOTs (que substituirão os aplicativos móveis) despertam entusiasmo nos empreendedores e preocupação nas pessoas que ainda não conseguiram absorver as transformações que vivemos. O fato é que a Inteligência Artificial tão cedo não substituirá o pensamento criativo humano. Quem for criativo e ligado em novas tecnologias não precisa se preocupar em perder o emprego, muito pelo contrário, deve se preparar para voos mais altos. Agora, para aqueles que fazem trabalho repetitivo, por mais que achem que usam inteligência para isso, estes farão parte do contingente de 7 milhões de trabalhadores que perderão o emprego até 2020. (mais…)
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Sistemas de IA devem “pensar” como a sua organização, para o bem ou para o mal
Nas empresas, um sistema de Inteligência Artificial (IA) analisa e sugere decisões a partir de regras e ações que a cultura da organização entende como corretas, tanto para o bem como para o mal. Podemos aplicar regras seguindo a legislação e as boas práticas de negócios ou aplicar regras para o sistema trapacear. O aprendizado de um sistema de IA não toma decisões, imediatamente, depois do software instalado. É necessário um longo período de preparação para selecionar dados, definir e testar regras, simular e monitorar seus resultados. Quanto mais tempo e especialistas de negócios estiverem envolvidos no projeto, maior será a eficiência do sistema de IA. Dinheiro ajuda muito, porém não elimina determinadas etapas no desenvolvimento de um sistema robusto de IA.
A Ford Motor Co. anunciou um investimento de US$1 bilhão na Argo AI, uma startup de veículos autônomos, liderada por Bryan Salesky e Peter Rander, antigos líderes da Uber e Alphabet. A ideia é desenvolver o sistema de inteligência artificial até 2021 para carros autônomos da Ford e outras empresas interessadas em OEM. O plano da Ford é semelhante ao da Toyota que também investiu US$1 bilhão em um projeto de cinco anos na criação de sua própria divisão de robótica e inteligência artificial.
Se comparamos a Ford e a divisão de veículos autônomos da Alphabet, podemos imaginar que a Ford leva grande vantagem, uma vez que desenvolve e constrói carros a mais de 100 anos. Entretanto, a Alphabet está a mais tempo ensinando seu sistema de IA para carros autônomos que a Ford nos Estados Unidos. Ou seja, a Alphabet tem mais conteúdo e regras (já testadas) que a Ford para garantir confiabilidade e segurança aos passageiros americanos.
Por outro lado, os carros da Alphabet nunca circularam pelas ruas e estradas brasileiras. Se vierem, terão que aprender. Neste caso, a Ford leva vantagem, pois tem um grupo de desenvolvimento de produto em Camaçari (BA) que conhece muito bem nossas ruas e estradas e poderá ensinar mais rapidamente o sistema de IA dos carros.
Outro ponto, ainda falando sobre carros autônomos, é a infraestrutura das cidades e rodovias para oferecer dados abertos para melhorar as tomadas de decisões dos sistemas de IA. Deve acontecer que a Califórnia (EUA) implemente um sistema de informações que ofereça dados para os veículos autônomos serem mais seguros. No Brasil, esse sistema não é disponível ou é implantado outro sistema com diferentes informações e formato de dados (nós somos bons em inventar novos padrões). Neste caso, teremos a mensagem “essa função não está disponível no seu país”. Hoje já enfrentamos o desafio de diferentes tomadas elétricas para carregar as baterias dos carros elétricos que circulam no Brasil.
Imagem as oficinas multimarcas que terão que implantar diferentes sistemas de diagnósticos para os sistemas de IA: um para a Alphabet, outro para a Ford, mais um para a Toyota e outro para a Apple.
Um outro caso de localização importante é na área jurídica. Os sistemas de IA podem ler, literalmente, todos os processos disponíveis na Internet e, a partir de regras definidas por advogados experientes, podem prever decisões de juízes e estabelecer estratégias para processos jurídicos, para o bem ou para o mal. O que distinguirá os escritórios de advocacia no futuro será a capacidade de análise preditiva e prescritiva (definição da melhora estratégia) para os casos. Isso poderá ser medido pelos índices de causas ganhas com o auxílio do sistema de IA.
Obviamente, que o crime organizado também poderá se beneficiar dos sistemas de IA. Com dinheiro para investir em grandes sistemas de AI e contratar pessoas orientadas para o crime, poderão desenvolver modelos criminosos sofisticados. Aqui o contra-ataque das forças legais será o uso de sistemas de IA para detectar e desenvolver estratégias para neutralizar os criminosos.
Agora pense no desafio da sua empresa. As startups já têm o Big Data, Analytics e Inteligência Artificial (Deep Learning) como estrutura básica de negócio. Elas estão ensinando os sistemas de IA com as regras dos novos negócios e extraindo dados sobre consumidores das redes sociais. Em pouco tempo, essas startups terão inteligência de negócios muito maior que as empresas tradicionais, tornando a competição desigual. Se alguém sair da empresa, as regras ficam no sistema de IA. As tomadas de decisão serão melhores, apoiadas pelo sistema de IA e não por caríssimas consultorias.
Resumindo, não dá para as empresas tradicionais esperarem para implantar sistemas de inteligência artificial, pois terão enormes dificuldades para competir no futuro. Imaginar que isso é coisa de “sistemas” e que pode ser comprado e implantado como um ERP é um equívoco muito grande. Sistemas de IA devem, literalmente, “pensar” como a empresa, para o bem ou para o mal.