Como o mundo será após a crise causada pela Covid-19? Mudanças duradouras e profundas são esperadas e, na tentativa de entender quais são as tendências desse novo cenário, a comunidade científica da Atos, empresa de serviços de tecnologia, vem analisando o assunto desde o começo da crise. Alguns aspectos se tornarão particularmente relevantes. Conheça alguns:

Digitalização completa

Um resultado óbvio da crise é que as empresas precisam acelerar e amadurecer sua digitalização para dominar a continuidade dos negócios. Isso inclui plataformas digitais, automação, aspectos do espaço de trabalho e muito mais. Em termos de estratégia, a maioria das empresas precisa de uma nova, 100% digital. “Estratégia digital” passa a ser um termo obsoleto, já que qualquer estratégia válida deve ser nativa digital agora.

Transição para a nuvem acelerada

Grandes empresas estavam resistentes em ir em direção à nuvem devido a segurança e preocupações de propriedade de dados. Como resultado, a crise da Covid-19 pegou essas empresas, na melhor das hipóteses, no meio de pesados ​​esforços de migração.

As organizações precisaram, então, acelerar os esforços na nuvem, em direção a uma flexibilidade híbrida. A crise mostrou que até grandes nomes da computação tiveram problemas para se adaptar rapidamente ao crescimento da demanda por serviços em nuvem. Esse é um argumento a favor da cloud híbrida como um estado final, não como uma mera etapa intermediária em direção à nuvem completa. As organizações precisam equilibrar sabiamente aplicativos e cargas de trabalho entre nuvem privada e pública – e entre vários provedores públicos de nuvem, não apenas um.

Do físico ao virtual

Foto ilustrativa Bethany Legg (Unsplash)

Algumas atividades que tradicionalmente eram físicas poderiam ser substituídas por virtuais, como assistência remota a trabalhadores de campo na indústria, treinamentos e telemedicina, entre outras. 

Inteligência de dados verdadeiramente ativada

Além de mensagens de marketing, a maioria das empresas não tira proveito e extrai o valor total dos seus dados. O problema é multicamada: acumulação de dados; fragmentação de dados em silos organizacionais; problemas com a qualidade dos dados, linhagem e governança; falta de talentos para trabalhar com isso; problemas com a criação de modelos e o gerenciamento de inteligência artificial e aprendizado de máquina; e desconexão entre cientistas de dados, engenheiros de dados, desenvolvedores e empresas. 

Gerenciamento de conhecimento e inteligência coletiva

Além da inteligência de dados, o lado humano está há muito negligenciado em muitas empresas. Esforços para extrair informações de silos para bancos de dados corporativos devem ser acompanhados por esforços para tornar explícito o conhecimento implícito, a fim de melhorar substancialmente as competências de pesquisa com ferramentas que encontrem a pessoa certa para uma tarefa específica e com ferramentas que ajudem as pessoas a se conectarem. Esses esforços precisam ser orientados por dados, confiando no Processamento de Linguagem Natural (PNL) e abordagens semânticas (ontologias, gráficos de conhecimento), mas com um alto grau de automação para evitar a armadilhas tradicionais da PNL e da semântica – muito trabalho manual para construir e manter ontologias e bases de conhecimento.

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