Do aprendizado de máquina aos gêmeos digitais, um mar de possibilidades com tendências tecnológicas crescentes (e decrescentes) As tecnologias novas e em evolução estão mudando rapidamente a maneira como trabalhamos, oferecendo oportunidades criativas para os desenvolvedores que não se importam em se reorientar e aprender algo novo. Neste artigo, analisamos 11 novas tendências tecnológicas que, segundo os especialistas, podem perturbar as práticas de TI existentes e criar procura por programadores orientados para o futuro.
Não estamos falando apenas do próximo mega avanço (também conhecido como Next Big Thing). A fonte de oportunidades futuras para os desenvolvedores reside na fusão de diversas tecnologias avançadas - inteligência artificial (IA), realidade virtual (VR), realidade aumentada (AR), Internet das Coisas (IoT), Internet das Coisas, IoT) e tecnologias de nuvem. ... e, claro, nas questões de segurança decorrentes desta fusão. Se você quiser expandir sua caixa de ferramentas pessoal, recomendamos dar uma olhada mais de perto nessas tecnologias populares, bem como em nossas dicas sobre como ter sucesso com elas.
Segurança da Internet das Coisas
Depois de dezenas de milhões de dispositivos conectados terem sido hackeados em 2016, até mesmo observadores externos estão percebendo que dispositivos IoT desprotegidos (IoT = internet das coisas) levam a terríveis problemas de segurança. Em um relatório recente, a empresa de análise Gartner publicou recomendações para desenvolvedores e equipes de especialistas. Sugere que esses especialistas trabalhem uns com os outros desde o início do processo de design. Nesse caso, você pode eliminar as ameaças à medida que elas surgem. Por exemplo, baixando atualizações de segurança para dispositivos IoT. A demanda por especialistas em segurança da Internet das Coisas é alta, especialmente aqueles que entendem as vulnerabilidades do hardware e software usados pelos dispositivos conectados em rede. “Os vetores de ataque de IoT são quase idênticos aos de qualquer rede distribuída, como computadores ou telefones celulares. Portanto, o conhecimento de segurança será relevante e importante nesta área, afirma Richard Whitney, vice-presidente de produto da startup Particle. “Aprenda o básico de criptografia e autenticação e você alcançará grandes feitos.” Tom Gonser, fundador da DocuSign e sócio da Seven Peaks Ventures, diz que as empresas agora precisam de habilidades de programação de baixo nível para microprocessadores. “Eles também precisam de experiência com tecnologia Bluetooth, [Windows Identity Foundation] e tecnologias de amplo espectro. O conhecimento das mais recentes opções de segurança do sistema operacional Linux, especialmente opções otimizadas para o minikernel, como o Qubes OS, também é apreciado.” Matt Abrams, sócio da Seven Peaks Ventures, sugere concentrar esforços na compreensão dos processos tecnológicos e em como destruí-los. Na sua opinião, a era da criptografia pós-quântica está se aproximando mais rápido do que o esperado. “Os especialistas devem compreender o que são privacidade diferencial e redes adversárias.”
Inteligência artificial
A procura por engenheiros com experiência em IA está a crescer a passos largos, em antecipação a uma nova onda de carros sem condutor, robôs e eletrónica inteligente. “Estamos agora num ponto de inflexão, impulsionado em grande parte pelos avanços na computação ubíqua, serviços de nuvem acessíveis e armazenamento de informação virtualmente ilimitado”, disse Nicola Morini-Bianzino, diretor executivo sênior e líder do grupo de inteligência artificial da Accenture. “A inteligência artificial agora está incorporada literalmente em tudo.” Morini-Bianchino prevê demanda por desenvolvedores de software, tecnólogos e pesquisadores com experiência nas áreas de [automação - aprox. trad.] tradução de um idioma para outro, reconhecimento de fala, visão computacional, robótica, processamento de texto em línguas naturais, representação de conhecimento e raciocínio lógico. O alimento da IA são os dados, portanto a necessidade de especialistas em gerenciamento de dados e conteúdo, cientistas e analistas de dados também é extremamente alta. O vice-presidente de marketing da Treasure Data, Kiyoto Tamura, prevê que a inteligência artificial em breve passará de aplicativos mundanos de nicho para aplicativos muito mais amplos - e interessantes. Anteriormente, as tarefas da inteligência artificial eram mais ou menos assim: “Encontrar a rota de entrega ideal para um pacote... ou os sites mais adequados para uma consulta de pesquisa”. Agora a sua redação está mais próxima do seguinte: “jogar Go em um nível decente”, “dirigir com segurança”, etc. “É ótimo, mas as pessoas ainda precisam dizer ao computador o que fazer, e não há nada que você possa fazer a respeito”, diz Tamura Kiyoto. A demanda por cientistas de dados, cientistas de aprendizado de máquina e linguistas computacionais está crescendo constantemente. diz Tim, CEO da MindMeld. Tuttle, citando um estudo da VentureScanner que listou 910 empresas de inteligência artificial lançadas entre março e outubro de 2016, com mais da metade em aprendizagem profunda/aprendizado de máquina e ciência de dados, linguagens naturais. área onde a maior parte do dinheiro foi investido, cerca de US$ 4,5 bilhões”, diz Tuttle. Apesar do recente aumento no interesse em aplicações interativas, há uma assimetria entre a oferta e a demanda nesta área. Como resultado, os especialistas no assunto continuarão sendo uma recurso valioso até que a academia e a indústria restaurem o equilíbrio.
Aprendizado de máquina
Um tipo de inteligência artificial, o aprendizado de máquina, pode processar enormes quantidades de dados para encontrar rapidamente padrões – como o reconhecimento facial – e realizar tarefas como recomendar filmes para transmissão, sem a necessidade de programação explícita. Patrick Spedding, diretor sênior de pesquisa de inteligência de negócios da Rocket Software, acredita que as tecnologias cognitivas, juntamente com os bots e o aprendizado de máquina, podem melhorar a eficiência das organizações que buscam o “sinal útil entre o ruído”. "Afinal, o aprendizado de máquina é baseado nas capacidades de análise avançada, anteriormente conhecida como mineração de dados, que precisava apenas de uma plataforma adequada para se tornar mais popular", comenta Spadding. Surge a pergunta: como ganhar Abrams, da Seven Peaks Ventures, recomenda Curso on-line de Andrew Ng sobre aprendizado de máquina no Coursera. Aqueles que fazem o curso têm melhor desempenho nas competições Kaggle. Melhores resultados do que alguns profissionais com anos de experiência. Nem todo desenvolvedor de aprendizado de máquina tem um diploma de ciência da computação. “Claro, um diploma de ciência da computação ou um diploma básico de engenharia geralmente ajuda os técnicos a terem sucesso em seu trabalho “, esses especialistas são capazes de realizar experimentos durante um longo período de tempo e melhorar os modelos de aprendizado de máquina”, diz Mehdi Samadi, CTO e cofundador da Solvvy. “No entanto, tenho visto muitas vezes empresas contratarem candidatos sem formação em ciência da computação e transformá-los em especialistas em aprendizado de máquina.”
Ciência de Dados
A ciência de dados é outro campo moderno que requer uma variedade de habilidades interdisciplinares, com cada setor tendo as suas próprias. Pode ser necessária experiência com aprendizado de máquina e inteligência artificial para transformar grandes volumes de dados em dados úteis para decisões de negócios. “Cientistas de dados experientes são um bem escasso”, diz Spadding. “Parece-me que as áreas onde é possível criar tecnologias que ajudem na tomada de decisões, como bots cognitivos e análises guiadas, são áreas de oportunidades extremamente lucrativas.” Para quem queria trabalhar nestas áreas, um conhecimento profundo de probabilidade teoria e estatística matemática são um requisito fundamental, diz Gary Kazantsev, que dirige o grupo de aprendizado de máquina da Bloomberg. “Habilidades de engenharia, como a capacidade de escrever o código necessário para criar um sistema, são uma vantagem.” No entanto, com o advento de ferramentas como a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow ou notebooks Jupyter, essa tarefa é bastante simplificada. Para praticar a ciência de dados, são úteis boas habilidades de pesquisa, ou seja, a capacidade de formular hipóteses, testá-las, estudar literatura moderna e monitorar constantemente notícias em sua área." Gunter Ollmann, diretor de segurança da Vectra, diz que muitas empresas atualmente tratam os cientistas de dados separadamente dos designers, equipes de P&D e desenvolvedores. À medida que as ferramentas de aprendizagem profunda e de aprendizagem automática melhoram e os cursos de formação se tornam mais eficazes na educação dos engenheiros seniores sobre o que há de novo na ciência de dados, a distinção entre ciência de dados e engenharia de software desaparecerá gradualmente. No futuro, uma fusão de conjuntos de habilidades e proficiência com ambos os instrumentos será obrigatória.”
Cadeia de blocos de transação
Os benefícios deste método de criação de uma ferramenta de contabilidade financeira distribuída para transações incluem transparência e segurança, embora a falta de padronização tenha retardado a sua adoção numa vasta gama de indústrias. Peter Loop, vice-presidente assistente e principal arquiteto de tecnologia da Infosys, está otimista em relação à tecnologia: “Apesar do equívoco de que estamos a anos de distância da tecnologia blockchain, já estamos no próximo "Este ano veremos implantações completas em serviços financeiros , seguros e cuidados de saúde. Irá perturbar completamente o nosso sistema de pagamentos a nível internacional." Outras tecnologias emergentes têm curvas de aprendizagem mais acentuadas, afirma Robert Bardunias, cofundador e diretor fiscal da IRIS.TV, que admira o foco empreendedor da tecnologia. “Essas tecnologias estão crescendo desde o primeiro dia com foco em aplicativos de negócios operacionais, para que os desenvolvedores não precisem imaginar casos de uso – eles surgem e evoluem em tempo real”, comenta Bardounias. “Acompanhar os novos desenvolvimentos e mudanças será um desafio . desafio para quem quer se tornar um profissional nesta área. Lembro-me de como uma vez desenvolvi pequenas habilidades profissionais, como ler sites - e revistas especializadas. Esta é a última coisa que eu queria fazer, mas hoje é parte obrigatória do treinamento de um desenvolvedor que gostaria de obter e manter uma vantagem competitiva no mercado global."
Arquitetura de aplicativos e serviços de malha (MASA)
Há também uma demanda cada vez maior por aplicativos que possam manter uma conexão ininterrupta, alternar e funcionar enquanto nos movemos pela casa. “O ponto principal de uma malha é a alta disponibilidade: todos os elementos estão conectados entre si”, diz Joseph Carson, da Thycotic. “Se uma rota não estiver disponível, outro dispositivo será encontrado para estabelecer a conexão. Isso é usado, por exemplo , para dispositivos de rastreamento da Tile, bem como para criptomoedas como Bitcoin como meio distribuído de contabilidade financeira." Outros especialistas apontam para um potencial gargalo na falta de compatibilidade suficiente dos dispositivos. “Todos os fornecedores, à sua maneira, estão tentando construir a confiança do consumidor, mantendo seus ecossistemas, se é que existem, fechados”, diz Derek Collison, CEO da Apcera (ex-Cloud Foundry). “Acho que a inteligência artificial será treinada nas nuvens, em grandes quantidades de dados de todos os usuários", diz Collison. “Esses algoritmos atualizarão continuamente seus modelos de execução, que serão transmitidos sem fio aos endpoints e usados para atualizar o firmware "em nosso telefones, carros e dispositivos domésticos. O processamento de dados ocorrerá no hardware dos dispositivos locais e o treinamento ocorrerá usando software na nuvem."
Gêmeos digitais
Conectados a sensores físicos e virtuais, os modelos de software podem ser usados para prever falhas de produtos e serviços, permitindo que as empresas planejem e aloquem recursos para realizar reparos antes que a falha ocorra. Os avanços no aprendizado de máquina e a introdução de tecnologias de inteligência artificial estão reduzindo o custo dessa modelagem preditiva, chamada de “gêmeos digitais”, que torna possível aumentar significativamente a eficiência e reduzir os custos operacionais ao longo da vida útil de, por exemplo, um motor a jato ou energia. plantar. Segundo Matias Woloski, CTO e cofundador da Auth0, as empresas poderão utilizar gêmeos digitais também na fase conceitual e de design, realizando simulações de novos produtos de software com alterações passo a passo até que um resultado satisfatório seja alcançado. As informações obtidas dos gêmeos digitais serão levadas em consideração na criação do produto. "Várias organizações já estão a utilizar gémeos digitais. Esta tecnologia é procurada principalmente nos projetos onde os custos iniciais são demasiado elevados e, consequentemente, o preço do fracasso", partilha Voloshsky. O CTO da SpaceTime Insight, Paul Hofmann, diz que os gêmeos digitais usam o aprendizado de máquina para torná-los mais eficazes na previsão de falhas do que os modelos de manutenção baseados em condições. “Com a IoT e os sistemas de aprendizado de máquina, as empresas podem ter certeza de que seus recursos não falharão aleatoriamente e, se isso acontecer, a empresa poderá tomar a melhor decisão em tempo real no longo prazo.”
Carros sem motorista, robôs e eletrodomésticos
Eletrodomésticos, equipamentos industriais, carros e drones estão se tornando mais inteligentes graças à inteligência artificial e ao aprendizado de máquina. A empresa de pesquisa Gartner estima que até 2020, 61 milhões de veículos conectados sairão das linhas de produção das montadoras por ano. “Economias inteiras estão crescendo aqui”, afirma Vince Jeffs, diretor de estratégia de produtos e marketing da Pegasystems. — Por exemplo, existem startups e empresas já formadas que lidam com inteligência artificial, que se consolidaram bastante na área de veículos autônomos. Por exemplo, a MobileEye é uma empresa com US$ 500 milhões em capital de risco especializada em pequenas câmeras colocadas em todo o carro. Da mesma forma, existem empresas que vendem robôs físicos – a SoftBank Robotics, por exemplo, é especializada em robôs de concierge de hotéis. Eles têm US$ 250 milhões em capital de risco." Os avanços na aprendizagem profunda levaram a melhorias na visão computacional, no processamento de linguagem natural e na fala, bem como na capacidade das máquinas e do software de "buscar recompensas" e maximizar a produtividade, diz Wayne Thompson, Cientista-chefe de dados do SAS: "O resultado é uma nova geração de máquinas capazes de ver o mundo, ouvir e ler línguas naturais, comunicar-se com as pessoas e autorregular-se tanto mecanicamente quanto comportamentalmente de uma forma completamente sem precedentes." Embora muitas pessoas vejam a automação é considerada um pesadelo, deixando as pessoas sem trabalho, outros argumentam que estas tecnologias estão a conduzir a um futuro mais brilhante e mais humano. “Muitas vezes sou questionado sobre as consequências da automação”, afirma Michael Hubbard, diretor de comunicações globais da ServiceNow. — A automação inteligente não é uma ameaça, mas uma tremenda oportunidade. Pode libertar-nos das atividades rotineiras, abrindo as portas à criatividade e permitindo-nos criar relações de trabalho mais fortes e produtivas."
Realidade virtual e aumentada
Depois de décadas de publicidade intrusiva, a realidade virtual e aumentada estão finalmente a atingir um ponto de viragem. E para quem deseja desenvolver produtos baseados nessas tecnologias, novos horizontes se abrem: ampliar as sensações durante os jogos. “Essas tecnologias ainda não são muito comuns, mas se tornaram muito mais maduras nos últimos anos", afirma Anup Nair, vice-presidente e diretor técnico da Mphasis Digital. “Acredito que nas indústrias biomédicas e de saúde, AR/VR trará enormes benefícios, tanto para fins de treinamento quanto para compartilhamento de informações sobre procedimentos cirúrgicos complexos. Vemos planos de atividades de AR destinadas a realizar análises aprofundadas nos centros de controle de mídias sociais de grandes bancos, bem como nas casas de câmbio onde fornecerão Há espaço infinito para os corretores da bolsa analisarem dados e colaborarem." Christian Sasso, professor associado do programa de pós-graduação em VR/AR do Cogswell College, com sede em San Jose, vê a realidade aumentada como a maior tendência tecnológica do ano. "A AR será um realidade muito em breve, para atender os clientes quando eles precisarem reparar um dispositivo produzido pela empresa”, diz Sesso. “Por exemplo, num projeto em que estou trabalhando, óculos de realidade aumentada são usados para comunicar com um consultor de atendimento ao cliente no caso de uma TV ou monitor quebrado. Ao falar diretamente com um cliente através de uma interface de realidade aumentada, um representante da empresa pode obter todas as informações necessárias inspecionando visualmente uma tela quebrada, sem precisar descrever o problema por telefone ou procurar um número de série." "Tecnologias AR e VR não serão difundidos até que haja hardware mais acessível e de alta qualidade para eles", diz Vishwa Ranjan, chefe de realidade aumentada e virtual da Infosys. "Já em 2017, veremos as empresas de smartphones começarem a desenvolver recursos de realidade aumentada e virtual, como como tecnologias baseadas em reconhecimento facial, detecção de localização, uso de sensores e câmeras de 360 graus, que desempenharão um papel significativo na promoção de vendas de dispositivos AR e VR para os primeiros compradores."
Ajudantes humanóides
Esta é a próxima etapa da inteligência artificial! Eliminaremos as ferramentas desajeitadas que usamos atualmente para interagir com o mundo digital. De acordo com especialistas, em breve utilizaremos ferramentas de apoio para mais do que apenas encomendar produtos e serviços online ou pesquisar na Internet. Eles se tornarão uma extensão do nosso próprio cérebro. Não precisaremos mais lembrar de tantas informações: com a ajuda de ferramentas tecnológicas, liberaremos recursos para o pensamento analítico e crítico." A que devemos prestar atenção se estivermos interessados no desenvolvimento de tais tecnologias assistivas? "A a maior demanda agora é por conhecimento profundo”, afirma Günther Ohlmann, chefe de segurança da Vectra. “Por exemplo, conhecimento especializado na área de segurança da informação (segurança de aplicações web, análise forense de rede, desmontagem de malware).” David Parmenter, cientista de dados e diretor de tecnologia da Adobe Document Cloud, diz que a chave para isso, ainda mais do que um diploma de ciência da computação, é a paixão pela matemática e pela lógica. “Criatividade, desejo de aprender constantemente, pensamento centrado no cliente, resiliência diante do fracasso – os resultados do aprendizado de máquina não são de forma alguma um produto acabado – e habilidades de comunicação são as habilidades interpessoais mais importantes para os engenheiros que trabalham nesta área. ”
E o vencedor... é uma combinação de tudo isso!
Embora a inteligência artificial seja provavelmente a tecnologia disruptiva mais citada no ano, a tendência mais importante é a convergência de tecnologias emergentes em rápida evolução. Maarten Ectors, da Canonical, lista mais de uma dúzia de tecnologias diferentes que, quando combinadas, rendem mais do que a soma de suas partes: "nuvem, dispositivos móveis, IoT, inteligência artificial, blockchain, realidade aumentada, interfaces de voz, comunicações de rádio controladas por software, a 'quarta revolução industrial' [automação e comunicação de dados na indústria], robótica, computação de ponta e carros sem motorista." Patrick Spadding, da Rocket Software, diz que tecnologias separadas estão se unindo em grande parte devido à necessidade das empresas de extrair seus próprios dados, como ao analisar o tráfego de sites. “Quando se acrescenta o crescimento de novas fontes de dados como a Internet das Coisas”, diz ele, “não é fácil simplesmente acompanhar o volume de informações disponíveis para tomar decisões de negócios”. Spadding acredita que as perspectivas de fusão de tecnologias cognitivas, bots e linguagens de máquina aumentarão à medida que se tornarem mais compreensíveis. Uma nova geração de nativos digitais acelerará a adopção destas tecnologias combinadas, diz ele, pois esperam facilidade de utilização, interfaces semelhantes a jogos e a omnipresença da realidade aumentada e virtual.
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