Estamos habituados a ver no mercado as tendências tecnológicas separadas da forma como as empresas ou organizações de qualquer tipo trabalham, quando na realidade estão estreitamente ligadas. Neste artigo iremos explorar resumidamente esta interação.

Se analisarmos a atividade comercial, podemos ver como a forma de trabalhar de uma empresa ou organização (por exemplo, os modelos de consumidor) é alterada pelas tendências tecnológicas (por exemplo, aplicativos móveis) e, por sua vez, como o uso de tecnologias móveis estimula a mudar o modo como interagimos com os prestadores de serviços (como o setor da administração pública, através dos canais digitais).

A realidade é que ambas se cruzam, têm feedback e conseguem melhores resultados quando interagem em harmonia.

Um caso bastante comum para todos é o das compras online, um exemplo de tendências de negócios. Esse modelo de consumo apresenta novos desafios, principalmente no que podemos chamar de “último quilómetro” para as organizações que costumam atender os seus clientes em lojas físicas. Um ponto fundamental no relacionamento da empresa com o seu cliente é a experiência do utilizador: se for bom, ele repetirá, mas se for mau, ele risca-nos da lista e publicará isso nas redes sociais.

Aqui reside um dos maiores desafios: como garantir essa experiência do utilizador quando os meios de prestação de serviços não são controlados pela organização. Geralmente, as vendas online envolvem um meio logístico de distribuição, cuja qualidade escapa ao vendedor. Frequentemente, recebemos reclamações dos clientes quanto à entrega dos produtos adquiridos, que afetam diretamente o vendedor e não a empresa de logística. Nesse caso, é importante ter mecanismos que nos permitam controlar a qualidade do serviço prestado ao nosso cliente, do início ao fim.

Por exemplo, os mecanismos de rastreio do proprietário do produto que indicam o ciclo de envio das mercadorias, ou ter um mecanismo de resposta rápida em caso de problemas detetados pelo cliente, seja através de uma conta das redes sociais, um serviço de apoio ao cliente que responda a uma crítica publicada no RRSS ou a definição de KPI’s com empresas de logística (medidos de acordo com a velocidade de entrega e satisfação do cliente com o serviço), isto para referir apenas alguns dos pontos que podem estar relacionados com a cadeia de valor do fornecedor.

Gestão da informação

Isso leva-nos a outro ponto, também muito presente atualmente: a gestão de informação, cada vez mais abundante e não estruturada na sua maioria. Como uma empresa pode gerir a quantidade de dados gerados com centenas ou milhares de pedidos independentes e como extrair informações dessa imensidão de dados que podem ser úteis para melhorar e otimizar os processos de vendas, por exemplo? Aqui entram as soluções tecnológicas que incluem automatização, processamento a pedido na cloud e criação de painéis voltados para a melhoria contínua. É aqui que uma tecnologia parece responder à necessidade de automatização em larga escala, sendo a Machine Learning (ML) uma das primeiras tecnologias que pode ser aplicada para alcançar esse objetivo, seguido da Inteligência Artificial (IA), como uma etapa adicional na automatização e extração de informações significativas em larga escala. Sem uma estratégia clara de gestão de dados e obtenção de informações relevantes, é impossível garantir o crescimento sustentável de qualquer organização, daí a importância de localizar essas tecnologias em resposta à evolução de nosso cliente.

Associado a essa evolução do cliente, podemos também referir que não já não existe apenas um único ponto de contato com ele ou com um utilizador empresarial, como na era do computador. Atualmente temos vários dispositivos que nos permitem usar interfaces diferentes, dependendo da necessidade, como já começou a acontecer com os chamados “wearables” (como relógios inteligentes, medidores de tensão, etc.) que adicionam pontos de interação com os nossos clientes e utilizadores, o que, por sua vez, permite oferecer experiências diferentes dependendo do momento. Esses dispositivos podem ser considerados dentro da gama da IoT pessoal; no entanto, também existe a IoT industrial, que requer uma menor latência para funcionar com eficiência, e daí a necessidade de desenvolver o que se chama de processamento extremo (ou “Edge computing”), em que as decisões são tomadas no local, pois é imperativo agir em tempo real.

Dispositivos autónomos

Um exemplo dessa tendência pode ser visto no crescente uso de elementos autónomos (como drones, robots, máquinas, etc.). Esses dispositivos funcionam numa variedade de “informações” que variam de semiautónoma a totalmente autónoma e em diferentes ambientes, tanto pelo ar, mar ou terra. Esses elementos autónomos capturam grandes quantidades de dados e processam-nos usando a IA para executar tarefas que normalmente seriam executadas por um ser humano. Isso implica um processamento local, envio de dados para a cloud (ou algum local central para a recolha de dados históricos), links de comunicação com grande capilaridade, mecanismos rígidos de segurança e controlo e centros de gestão altamente automatizados. Podemos dizer que a evolução desses sistemas levará a que, em pouco tempo, vejamos carros autónomos a circular normalmente nas estradas.

Uma tendência que começa a desenvolver-se, a partir da cloud pública, para atender a essas necessidades de processamento próximas do ponto de decisão é a que está a impulsionar a criação da cloud pública distribuída (como a Gartner), na qual os serviços do fornecedor de cloud pública deixam de estar centralizados e saem fora dos seus centros de dados. No entanto, o fornecedor de serviços na cloud mantém a responsabilidade por todos os aspetos da arquitetura do serviço. Essa tendência criará um novo modelo operativo e de serviços para a cloud.

Esta rápida evolução tecnológica, a disponibilidade de vários canais de interação e a procura de clientes e utilizadores por uma maior agilidade e rapidez de resposta, também geram uma crise de confiança, como é garantido que as informações recolhidas pelas organizações para fornecer melhores serviços sejam tratadas devidamente e, por outro lado, como a organização reconhece a crescente responsabilidade de recolher, armazenar e usar informações de modo confiável e auditável, ao mesmo tempo em que existem mecanismos para minimizar o roubo ,ou uso indevido, dessa informação.

Garantir a segurança

Aqui entra em jogo a gestão da segurança, bem como a implementação de tecnologias que a permitem gerir. É importante destacar que a ML e a IA desempenharão um papel fundamental também na garantia da segurança das organizações, considerando o crescimento exponencial dos pontos de presença e captura de dados, o que leva a mais informações críticas para controlar e proteger, automatizando e reconhecendo padrões, requer uma grande capacidade de processamento e é importante reconhecer que ferramentas como ML e AI serão essenciais para gerir as ações que o crescente número de eventos exige.

E um aspeto que normalmente passa despercebido, a capilaridade das comunicações, a sua capacidade de transportar informações e a latência introduzida no link. São aspetos críticos quando se pretende ter serviços em tempo real e, embora o progresso nesses aspetos seja sustentado, também é verdade que são necessárias mudanças nas arquiteturas tradicionais para incluir as necessidades atuais dos negócios. Por um lado, os utilizadores têm cada vez mais capacidade nos níveis residencial e móvel, por outro lado, estamos a implementar elementos de controlo e gestão com mais frequência nos pontos em que a visita de uma operadora era, tradicionalmente, necessária e, por outro lado, estamos a migrar cada vez mais serviços para a cloud.