A tecnologia emergente elevou muito o papel dos CIOs nos últimos anos, à medida que inovações anteriormente remotas, como machine learning e processamento de linguagem natural, ocuparam o palco central nas transformações digitais que estão sacudindo o cenário de negócios.
Mas, com esse novo status, surgiu uma necessidade ainda maior de ficar de olho no que vem por aí. A função do CIO não é apenas curar a tecnologia existente, mas também planejar como a TI enfrentará os desafios e oportunidades futuras, porque as mudanças continuam chegando.
Aqui estão nove grandes ideias, chavões e tecnologias em evolução que estão começando a ganhar impulso hoje. Abraçar uma ideia antes que ela esteja pronta pode ser revigorante – se você estiver certo. Esperar até que seja estabelecido pode ser mais seguro, mas pode colocá-lo atrás de seus concorrentes.
Os departamentos de TI devem se manter informados sobre essas novas ideias e tecnologias emergentes à medida que evoluem e determinar quando – e se – é o momento certo de implantá-las para um trabalho sério. Só você sabe quando pode ser esse momento para sua pilha de tecnologia.
A ideia é uma das favoritas de longa duração dos programadores em todos os lugares: uma maneira simples de integrar software sem nenhum trabalho. Houve um tempo em que as pessoas falavam de agentes de software. Em outro, era uma ecologia de APIs. Agora as pessoas falam sobre tecnologias composíveis. Eles imaginam que a saída de um pedaço de software viverá, sem problemas, ao lado do código de outra pessoa em um longo pipeline.
Composibilidade é uma boa estratégia econômica para empresas porque uma coleção bem projetada de APIs e bibliotecas combináveis permite que uma equipe construa mais e vá mais longe. As bases de código tendem a ser mais simples de manter e mais fáceis de estender. Quando funciona bem, uma equipe pode dinamizar rapidamente e adicionar recursos, pelo menos quando esses recursos aproveitam a base de código existente. Mas a estratégia também protege a saúde mental, tanto para gerentes quanto para neófitos, porque um plano bem imaginado para código composto é um forte projeto arquitetônico para projetos e, em alguns casos, para toda a empresa.
Principais constituintes: Desenvolvedores em todos os níveis, mas especialmente aqueles que desejam capacitar os usuários com arquiteturas de plug-in totalmente capazes.
Chance de sucesso: já está aqui, em parte, e está ficando melhor.
Primeiro foi a internet das coisas. Ultimamente, alguns estão falando sobre a “internet de materiais”, à medida que desenvolvedores inteligentes incorporam chips inteligentes em tecidos, tijolos, madeira ou praticamente qualquer coisa usada para criar outra coisa. Ao adicionar inteligência computacional dentro das matérias-primas, o pensamento vai, coisas melhores podem ser construídas.
O concreto em um edifício pode disparar um aviso por e-mail antes de falhar. Uma t-shirt pode controlar a quantidade de suor que o seu portador gera. À medida que os computadores básicos ficam mais baratos, as possibilidades de inteligência de baixo nível continuam a crescer.
Principais constituintes: Empresas interessadas em criar produtos mais fortes, rápidos, seguros e resistentes.
Chance de sucesso: os chips pequenos e baratos já estão aqui; é apenas uma questão de encontrar os melhores lugares para entregar.
A ideia de dividir nossa assim chamada identidade está evoluindo em dois níveis. Por um lado, os defensores da privacidade estão construindo algoritmos inteligentes que revelam apenas informações suficientes para passar por qualquer verificação de identidade, mantendo tudo sobre uma pessoa em segredo. Um algoritmo potencial, por exemplo, pode ser uma licença digital de bebida que garantiria que um comprador de cerveja tivesse mais de 21 anos sem revelar seu mês, dia ou mesmo ano de nascimento.
Outra versão parece estar evoluindo ao contrário, à medida que a indústria da publicidade procura maneiras de costurar todos os nossos vários pseudônimos e a navegação semi-anônima na web. Se você for a uma loja de catálogo para comprar guarda-chuvas e depois começar a ver anúncios de guarda-chuvas em sites de notícias, poderá ver como isso está se desenrolando. Mesmo que você não faça login, mesmo que exclua seus cookies, essas equipes inteligentes estão encontrando maneiras de nos rastrear em todos os lugares.
Principais constituintes: Empresas como assistência médica ou serviços bancários que lidam com informações pessoais e crimes.
Chance de sucesso: Os algoritmos básicos funcionam bem; o desafio é a resistência social.
Os bancos de dados começaram como programas que armazenam informações em um computador, mas recentemente eles estenderam seus tentáculos por toda a nuvem até que agora estão operando na borda ou, pelo menos, perto dela. Isso significa respostas mais rápidas e menos movimento de dados de volta para a nave-mãe. Ao longo do caminho, os desenvolvedores encontraram maneiras melhores de evitar problemas de consistência e deadlocks. Agora, várias empresas de nuvem oferecem serviços que abrangem literalmente o globo.
Empresas com muitos clientes apreciarão a oportunidade de mover mais armazenamento para perto de seus usuários. Todo o trabalho de construção de uma rede global foi feito pelas empresas de nuvem e agora as empresas e seus clientes se beneficiarão com a resposta rápida.
Principais constituintes: equipes que criam ferramentas altamente interativas que precisam armazenar dados.
Chance de sucesso: A capacidade de criar funcionários locais e armazenar informações na borda já é encontrada nas principais nuvens. Os desenvolvedores só precisam tirar proveito disso.
As unidades de processamento gráfico foram inicialmente desenvolvidas para acelerar a renderização de cenas visuais complexas, mas ultimamente os desenvolvedores têm descoberto que os chips também podem acelerar algoritmos que não têm nada a ver com jogos ou mundos 3D. Alguns físicos já usam GPUs para simulações complexas há algum tempo. Alguns desenvolvedores de IA os implantaram para agitar os conjuntos de treinamento. Agora, os desenvolvedores estão começando a explorar a aceleração de tarefas mais comuns, como pesquisa de banco de dados usando GPUs. Os chips brilham quando as mesmas tarefas precisam ser feitas ao mesmo tempo para grandes quantidades de dados em paralelo. Quando o problema está certo, eles podem acelerar os trabalhos de 10 a 1000 vezes.
Principais constituintes: empresas orientadas a dados que desejam explorar desafios de computação pesada, como IA ou análises complexas.
Chance de sucesso: programadores inteligentes têm usado GPUs há anos para projetos especiais. Agora, eles estão revelando o potencial em projetos que abordam problemas enfrentados por uma gama maior de empresas.
Alguns chamam de blockchain. Outros preferem a frase mais mundana “razão distribuída”. De qualquer forma, o desafio é criar uma versão compartilhada da verdade – mesmo quando todos não se dão bem. Essa “verdade” evolui à medida que todos adicionam eventos ou transações à lista distribuída compartilhada. As criptomoedas, que dependem fortemente dessas listas matematicamente garantidas para rastrear quem possui as várias moedas virtuais, tornaram a ideia famosa, mas não há razão para acreditar que abordagens descentralizadas como essa precisam ser limitadas apenas à moeda.
O financiamento descentralizado é uma dessas possibilidades, e seu potencial cavalga em parte porque envolveria várias empresas ou grupos que precisam cooperar, embora não confiem realmente uns nos outros. A cadeia de transações mantida no livro razão distribuído pode rastrear pagamentos de seguros, compras de automóveis ou qualquer número de ativos. Contanto que todas as partes concordem com o livro razão como verdade, as transações individuais podem ser garantidas.
Grupo constituinte principal: qualquer pessoa que precise confiar e verificar seu trabalho com outra empresa ou entidade.
Chance de sucesso: já está aqui, mas apenas em mundos de criptomoedas. As empresas mais conservadoras estão seguindo lentamente.
Alguém percebeu que os vários blockchains e livros razão distribuídos podem rastrear mais do que dinheiro – eles também podem definir os proprietários de qualquer arquivo digital aleatório. Esses tokens chamados não fungíveis, conhecidos coloquialmente como NFTs, estão agora aparecendo em todos os lugares, à medida que os artistas vendem os direitos digitais de suas criações e as ligas esportivas esperam que os NFTs se tornem uma versão digital moderna dos cartões de troca. Algumas pessoas zombam da ideia, perguntando-se por que alguém pagaria um prêmio pelos místicos “direitos de propriedade” de um bloco digital de bits que qualquer um pode piratear. Outros apontam que as pessoas rotineiramente gastam centenas de milhões de dólares para adquirir as pinturas a óleo originais, embora existam cópias digitais em todos os lugares.
Isso pode acabar tendo um valor prático para qualquer empresa que queira adicionar uma camada de autenticidade a uma experiência digital. Talvez um time de beisebol possa emitir uma versão NFT do scorecard para qualquer um que comprou um ingresso real para sentar nas arquibancadas. Talvez uma empresa de tênis possa distribuir NFTs com acesso à próxima gota de uma determinada linha de cores.
Principais constituintes: Empresas que trabalham com elementos digitais que precisam de mais autenticidade e, talvez, escassez artificial.
Chance de sucesso: Alguns amam a exclusividade dos NFTs. Outros pensam que é um esquema Ponzi. Eles terão mais sucesso em empresas que precisam criar itens inesquecíveis, como ingressos para shows.
Todos os dias, ouvimos novas histórias sobre enormes novos centros de dados cheios de computadores enormes que estão alimentando a nuvem e desbloqueando o poder de algoritmos incrivelmente complicados e aplicativos de inteligência artificial. Depois que o sentimento de admiração se dissipa, dois tipos de pessoas se encolhem: os CFOs, que precisam pagar a conta de eletricidade, e os defensores do verde, que se preocupam com o que isso está causando ao meio ambiente. Ambos os grupos têm um objetivo em comum: reduzir a quantidade de eletricidade usada para criar a magia.
Acontece que muitos algoritmos têm espaço para melhorias e isso está impulsionando a computação verde. Esse algoritmo de machine learning realmente precisa estudar um terabyte de dados históricos ou pode obter os mesmos resultados com várias centenas de gigabytes? Ou talvez apenas dez, cinco ou um? O novo objetivo dos designers de algoritmos é gerar a mesma admiração com muito menos eletricidade, economizando dinheiro e talvez até mesmo o planeta.
Principais constituintes: qualquer entidade que se preocupa com o meio ambiente – ou paga uma conta de serviços públicos.
Chance de sucesso: os programadores foram protegidos do verdadeiro custo de execução de seu código pela Lei de Moore. Há muito espaço para códigos melhores que economizam eletricidade.
Ainda é uma ideia incrível que não tem muitas demonstrações práticas, mas que não impediu algumas pessoas de imaginar o que poderia acontecer se máquinas de computação quântica mágica começassem a sair das linhas de montagem. O medo deles está conduzindo uma revolução muito prática na criptografia, à medida que os matemáticos procuram uma nova geração de protocolos que serão capazes de resistir ao poder do hardware quântico.
O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia está atualmente no meio de um concurso de vários anos para escolher os melhores algoritmos. Mesmo que o hardware quântico continue sendo uma miragem tentadora no horizonte, o software que nasce do medo dele pode formar a base da próxima geração de protocolos que protegem as transações e as comunicações.
Principais constituintes: qualquer equipe que depende de segurança e autenticação.
Chance de sucesso: máquinas quânticas eficientes podem ou não chegar, mas os algoritmos resistentes ao quantum irão refazer a camada de segurança em muitas pilhas.
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