01/06/2022 por Nei Grando

Guia de Transformação com Inteligência Artificial

“A inteligência artificial é a elucidação do processo de aprendizado humano, a quantificação do processo de pensamento humano, a explicação do comportamento humano e a compreensão do que torna a inteligência possível. É o passo final do homem para se entender, e espero participar dessa nova, mas promissora ciência.” – Kai-Fu Lee (1983), autor do livro “AI Super-Powers: China, Silicon Valley and the New World Order” (New York Times bestseller), lançado em 2018.

“Inteligência Artificial (definição): A teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas.” – Dicionário Oxford

Esta série de artigos que eu tenho postado sobre o uso da IA em Negócios fornece a líderes, gestores e profissionais de negócios uma base de conhecimentos que facilita o entendimento do tema e os prepara para uma relação mais próxima com os profissionais de tecnologia e realização de projetos em suas empresas.

Como liderar sua empresa na era da IA

A tecnologia de IA (Inteligência Artificial) agora está pronta para transformar todos os setores, assim como a eletricidade fez 100 anos atrás. Espera-se que até 2030, forneça um crescimento econômico estimado em 13 trilhões de dólares. Embora já tenha criado um tremendo valor em empresas líderes em tecnologia, como Google, Baidu, Microsoft e Facebook, muitas das ondas adicionais de criação de valor estão indo além do setor de software.

Este artigo trata-se de um pequeno guia de orientação para transformação da empresa utilizando o potencial da Inteligência Artificial (IA). Trata-se da tradução e adaptação do texto original que é baseado em insights obtidos de Andrew Ng, da empresa Landing AI, ao liderar equipes do Google Brain e o Baidu AI Group, onde ele desempenhou papéis de liderança na transformação do Google e do Baidu em grandes empresas de IA.

Observação: O guia é direcionado à grandes empresas, mas que pode ser adaptado para uso em empresas menores, com o uso de plataformas de computação cognitiva, inteligência artificial e aprendizado de máquina automatizado (AutoML) como serviço em nuvem – o que requer menos infraestrutura e profissionais para começar.

Veja as recomendações em 5 passos:

1. Execute projetos piloto para ganhar impulso

É mais importante que seus primeiros projetos de IA sejam bem-sucedidos do que os projetos de IA mais valiosos. Eles devem ser significativos o suficiente para que os sucessos iniciais ajudem sua empresa a se familiarizar com a IA e também convença outras pessoas da empresa a investir em outros projetos de IA; eles não devem ser tão pequenos que outros considerem triviais. O importante é fazer o volante girar para que sua equipe de IA possa ganhar impulso.

Características sugeridas para os primeiros projetos de IA:

Idealmente, deve ser possível para uma equipe de IA nova ou externa (que pode não ter profundo conhecimento de domínio sobre sua empresa) fazer parceria com suas equipes internas (que têm profundo conhecimento de domínio) e criar soluções de IA que comecem a mostrar tração em 6-12 meses.
O projeto deve ser tecnicamente viável. Muitas empresas ainda estão iniciando projetos que são impossíveis usando a tecnologia de IA de hoje; ter engenheiros de IA confiáveis fazendo a devida diligência em um projeto antes do início aumentará sua convicção em sua viabilidade.
Tenha um objetivo claramente definido e mensurável que crie valor comercial.

Sucesso em um primeiro projeto piloto, trará a confiança necessária para projetos maiores e mais complexos.

2. Crie uma equipe interna de IA

Embora parceiros terceirizados com profundo conhecimento técnico em IA possam ajudá-lo a ganhar esse impulso inicial mais rapidamente, a longo prazo será mais eficiente executar alguns projetos com uma equipe interna de IA. Além disso, você desejará manter alguns projetos dentro da empresa para construir uma vantagem competitiva mais exclusiva.

É importante ter a adesão da liderança para construir essa equipe interna. Durante a ascensão da internet, a contratação de um CIO foi um ponto de virada para muitas empresas terem uma estratégia coesa de uso da internet. Em contraste, as empresas que realizaram muitos experimentos independentes – desde marketing digital até experimentos de ciência de dados e lançamentos de novos sites – não conseguiriam alavancar os recursos da Internet se esses pequenos projetos-piloto não conseguissem escalar para transformar o resto da empresa.

Na era da IA, um momento chave para muitas empresas será novamente a formação de uma equipe de IA centralizada que possa ajudar toda a empresa. Essa equipe de IA pode ficar sob a função de CTO, CIO ou CDO (Chief Data Officer ou Chief Digital Officer) se tiver o conjunto de habilidades certo. Também poderia ser liderado por um CAIO (Chief AI Officer) dedicado. As principais responsabilidades da unidade de IA são:

Construir uma capacidade de IA para dar suporte a toda a empresa.
Executar uma sequência inicial de projetos multifuncionais para dar suporte a diferentes divisões/unidades de negócios com projetos de IA. Depois de concluir os projetos iniciais, configurar processos repetidos para entregar continuamente uma sequência de projetos valiosos de IA.
Desenvolver padrões consistentes para recrutamento e retenção.
Desenvolver plataformas para toda a empresa que sejam úteis para várias divisões/unidades de negócios e que provavelmente não sejam desenvolvidas por uma divisão individual. Por exemplo, considere trabalhar com o CTO/CIO/CDO para desenvolver padrões de armazenamento de dados unificados.

Muitas empresas são organizadas com várias unidades de negócios subordinadas ao CEO. Com uma nova unidade de IA, você será capaz de integrar o talento de IA às diferentes divisões para conduzir projetos multifuncionais.

Novas descrições de cargos e novas organizações de equipe surgirão. Uma maneira de organizar o trabalho de equipes é em funções como engenheiro de aprendizado de máquina, engenheiro de dados, cientista de dados e gerente de produto de IA, o que é diferente da era pré-IA. Um bom líder de IA poderá aconselhá-lo sobre a configuração dos processos corretos.

Atualmente, há uma guerra por talentos de IA e, infelizmente, a maioria das empresas terá dificuldade em contratar um estudante ou graduado em doutorado em IA de Stanford, por exemplo. Como a guerra de talentos é basicamente de soma zero no curto prazo, trabalhar com um parceiro de recrutamento que pode ajudá-lo a construir uma equipe de IA.

3. Forneça amplo treinamento de IA

Nenhuma empresa hoje tem talento interno de IA suficiente. Enquanto as reportagens da mídia sobre altos salários de IA são exageradas (os números citados na imprensa tendem a ser discrepantes), é difícil encontrar talento em IA. Felizmente, com o aumento do conteúdo digital, incluindo MOOCs (cursos online abertos e massivos), como Coursera, e-books e vídeos do YouTube, é mais econômico do que nunca treinar muitos funcionários em novas habilidades, como IA. O CLO inteligente (Chief Learning Officer) sabe que seu trabalho é selecionar, em vez de criar conteúdo, e então estabelecer processos para garantir que os funcionários concluam as experiências de aprendizado.

Se você tiver orçamento para contratar consultores, o conteúdo presencial deve complementar o conteúdo online. Isso é chamado de pedagogia da “sala de aula invertida” que resulta em aprendizado mais rápido e uma experiência de aprendizado mais agradável. Contratar alguns especialistas em IA para fornecer algum conteúdo pessoalmente também pode ajudar a motivar seus funcionários a aprender essas técnicas de IA.

A IA proverá novos empregos diferentes. Você deve dar a todos o conhecimento de que precisam para se adaptar às suas novas funções na era da IA. A consulta com um especialista permitirá que você desenvolva um currículo personalizado para sua equipe. No entanto, um plano de educação inicial pode ser assim:

3.1. Executivos e líderes empresariais seniores: (⩾4 horas de treinamento)

META – Permita que os executivos entendam o que a IA pode fazer pela sua empresa, comecem a desenvolver a estratégia de IA, tomem decisões de alocação de recursos apropriadas e colaborem sem problemas com uma equipe de IA que está apoiando projetos de IA valiosos. CURRÍCULO:

Compreensão empresarial básica da IA, incluindo tecnologia básica, dados e o que a IA pode e não pode fazer.
Compreensão do impacto da IA na estratégia corporativa.
Estudos de caso sobre aplicativos de IA para setores adjacentes ou para o seu setor específico.

3.2. Líderes de divisões que realizam projetos de IA: (⩾12 horas de treinamento)

META – Os líderes de divisão devem ser capazes de definir a direção dos projetos de IA, alocar recursos, monitorar e acompanhar o progresso e fazer as correções necessárias para garantir a entrega bem-sucedida do projeto. CURRÍCULO:

Compreensão empresarial básica da IA, incluindo tecnologia básica, dados e o que a IA pode e não pode fazer.
Conhecimento técnico básico de IA, incluindo as principais classes de algoritmos e seus requisitos.
Compreensão básica do fluxo de trabalho e processos de projetos de IA, funções e responsabilidades em equipes de IA e gerenciamento de equipe de IA.

3.3. Estagiários de engenharia de IA: (⩾100 horas de treinamento)

META – Engenheiros de IA recém-treinados devem ser capazes de coletar dados, treinar modelos de IA e entregar projetos de IA específicos. CURRÍCULO:

Profundo conhecimento técnico de machine learning e deep learning; compreensão básica de outras ferramentas de IA.
Compreensão das ferramentas disponíveis (código aberto e de terceiros) para construir sistemas de IA e dados.
Capacidade de implementar o fluxo de trabalho e os processos das equipes de IA.
Além disso: educação contínua para manter-se atualizado com a evolução da tecnologia de IA

4. Desenvolva uma estratégia de IA

Uma estratégia de IA orientará sua empresa para a criação de valor e, ao mesmo tempo, construirá fossos defensáveis. Assim que as equipes começarem a ver o sucesso dos projetos iniciais de IA e formar uma compreensão mais profunda da IA, você poderá identificar os lugares onde a IA pode criar mais valor e concentrar recursos nessas áreas.

Alguns executivos pensarão que desenvolver uma estratégia de IA deve ser o primeiro passo. A experiência diz que a maioria das empresas não será capaz de desenvolver uma estratégia de IA ponderada até que tenha alguma experiência básica com IA, que o progresso parcial nas etapas 1 a 3 fornecerá.

A maneira como você constrói fossos defensáveis também está evoluindo com a IA. Aqui estão algumas abordagens a serem consideradas:

Crie vários ativos de IA difíceis que estejam amplamente alinhados com uma estratégia coerente: a IA está permitindo que as empresas construam vantagens competitivas exclusivas de novas maneiras. Os escritos seminais de Michael Porter sobre estratégia de negócios mostram que uma maneira de iniciar um negócio defensável é construir vários ativos difíceis que estão amplamente alinhados com uma estratégia coerente. Assim, torna-se difícil para um concorrente replicar todos esses ativos simultaneamente.

Aproveite a IA para criar uma vantagem específica para o seu setor: em vez de tentar competir “geralmente” em IA com empresas líderes de tecnologia, como o Google, recomendo tornar-se uma empresa líder de IA em seu setor, onde o desenvolvimento de recursos exclusivos de IA permitirá você para obter uma vantagem competitiva. Como a IA afeta a estratégia da sua empresa será específica do setor e da situação.

Desenhe estratégias alinhadas com o ciclo de feedback positivo do “círculo virtuoso da IA”: em muitos setores, veremos o acúmulo de dados levando a um negócio defensável:

Por exemplo, os principais mecanismos de pesquisa da Web, como Google, Baidu, Bing e Yandex, têm um enorme ativo de dados mostrando quais links um usuário clica após diferentes consultas de pesquisa. Esses dados ajudam as empresas a criar um produto de mecanismo de pesquisa mais preciso (A), o que, por sua vez, as ajuda a adquirir mais usuários (B), o que, por sua vez, resulta em ter ainda mais dados de usuários (C). Esse ciclo de feedback positivo é difícil aos concorrentes invadirem.

Os dados são um ativo fundamental para os sistemas de IA. Assim, muitas grandes empresas de IA também têm uma estratégia de dados sofisticada. Os principais elementos da sua estratégia de dados podem incluir:

Aquisição de dados estratégicos: sistemas úteis de IA podem ser construídos com qualquer ponto de 100 dados (“small data”) a 100.000.000 pontos de dados (“big data”), e ter mais dados é melhor. As equipes de IA estão usando estratégias muito sofisticadas e de vários anos para adquirir dados, e estratégias específicas de aquisição de dados são específicas do setor e da situação. Por exemplo, o Google e o Baidu têm vários produtos gratuitos que não monetizam, mas permitem que eles adquiram dados que podem ser monetizados em outros lugares.

Armazéns de dados unificados: se você tiver 50 bancos de dados diferentes sob o controle de 50 VPs ou divisões diferentes, será quase impossível para um engenheiro ou software de IA obter acesso a esses dados e “conectar os pontos”. Em vez disso, considere centralizar seus dados em um ou no máximo um pequeno número de data warehouses.

Reconhecer quais dados são valiosos e quais não são: não é verdade que ter muitos terabytes de dados automaticamente significa que uma equipe de IA poderá criar valor a partir desses dados. Esperar que uma equipe de IA crie valor magicamente a partir de um grande conjunto de dados é uma fórmula que vem com uma grande chance de falha. tragicamente alguns CEOs investirem demais na coleta de dados de baixo valor, ou mesmo adquirem uma empresa para seus dados apenas para perceber que os muitos terabytes de dados da empresa-alvo não são úteis. Evite esse erro trazendo uma equipe de IA no início do processo de aquisição de dados e permita que eles o ajudem a priorizar quais tipos de dados adquirir e salvar.

Criar efeito de rede e vantagens de plataforma: Finalmente, a IA também pode ser usada para construir fossos mais tradicionais. Por exemplo, plataformas com efeitos de rede são negócios altamente defensáveis. Eles geralmente têm uma dinâmica natural de “o vencedor leva tudo” que força as empresas a crescer rápido ou morrer. Se a IA permitir que você adquira usuários mais rapidamente do que seus concorrentes, ela poderá ser aproveitada para construir um fosso que seja defensável por meio da dinâmica da plataforma. Mais amplamente, você pode usar a IA como um componente-chave da estratégia de baixo custo, alto valor ou outras estratégias de negócios.

5. Desenvolva comunicações internas e externas

A IA afetará significativamente seus negócios. Na medida em que afeta seus principais interessados, você deve executar um programa de comunicação para garantir o alinhamento. Aqui está o que você deve considerar para cada público:

Relações com investidores: As principais empresas de IA, como Google e Baidu, agora são empresas muito mais valiosas, em parte por causa de seus recursos de IA e do impacto que a IA tem em seus resultados. Explicar uma tese clara de criação de valor para a IA em sua empresa, descrever seus crescentes recursos de IA e ter uma estratégia de IA ponderada ajudará os investidores a valorizar sua empresa adequadamente.

Relações Governamentais: Empresas em setores altamente regulamentados (carros autônomos, assistência médica) enfrentam desafios únicos para manter a conformidade. Desenvolver uma história de IA convincente que explique o valor e os benefícios que seu projeto pode trazer para um setor ou sociedade é um passo importante na construção de confiança e boa vontade. Isso deve ser combinado com comunicação direta e diálogo contínuo com os reguladores à medida que você lança seu projeto.

Educação do usuário: a IA provavelmente trará benefícios significativos para seus clientes, portanto, certifique-se de que as mensagens apropriadas de marketing e roteiro de produto sejam divulgadas.

Talento/Recrutamento: Devido à escassez de talentos de IA, uma marca forte do empregador terá um efeito significativo na sua capacidade de atrair e reter esse talento. Os engenheiros de IA querem trabalhar em projetos interessantes e significativos. Um esforço modesto para mostrar seus sucessos iniciais pode percorrer um longo caminho.

Comunicações Internas: Como a IA hoje ainda é pouco compreendida e a Inteligência Artificial Geral especificamente foi exagerada, há medo, incerteza e dúvida. Muitos funcionários também estão preocupados com o fato de seus empregos serem automatizados pela IA, embora isso varie muito de acordo com a cultura (por exemplo, esse medo aparece muito mais nos EUA do que no Japão). Comunicações internas claras, tanto para explicar a IA quanto para abordar as preocupações desses funcionários, reduzirão qualquer relutância interna em adotar a IA.

Uma nota histórica, importante para o seu sucesso

Compreender como a internet transformou as indústrias é útil para navegar na ascensão da IA. Há um erro que muitas empresas cometeram ao navegar na ascensão da internet que espero que você evite ao navegar na ascensão da IA.

Aprendemos na era da internet que: Shopping + Site ≠ empresa de internet

Mesmo que um shopping center construísse um site e vendesse coisas nele, isso por si só não transforma o shopping em uma verdadeira empresa de internet. O que define uma verdadeira empresa de internet é: você organizou sua empresa para fazer as coisas que a internet permite que você faça muito bem?

Por exemplo, empresas de internet se envolvem em testes A/B abrangentes, nos quais lançam rotineiramente duas versões de um site e mede qual funciona melhor. Uma empresa de internet pode até ter centenas de experimentos rodando ao mesmo tempo; isso é muito difícil de fazer com um shopping físico. As empresas de Internet também podem publicar um novo visual ou produto toda semana e, assim, aprender muito mais rápido do que um shopping center que atualiza seu design apenas uma vez por trimestre. As empresas de Internet têm descrições de cargos exclusivas para funções como gerente de produto e engenheiro de software, e essas funções têm fluxos de trabalho e processos exclusivos para o modo como trabalham em conjunto.

O aprendizado profundo, uma das áreas de IA que mais cresce, está mostrando paralelos com a ascensão da internet.

Hoje sabemos que: Qualquer empresa típica + tecnologia Deep Learning ≠ empresa de IA

Para que sua empresa se torne ótima em IA, você terá que organizá-la para fazer as coisas que a IA permite que você faça muito bem.

Para que sua empresa seja ótima em IA, você deve ter:

Recursos para executar sistematicamente vários projetos valiosos de IA: as empresas de IA têm tecnologia e talento terceirizados e/ou internos para executar sistematicamente vários projetos de IA que agregam valor direto ao negócio.
Compreensão suficiente da IA: Deve haver uma compreensão geral da IA, com processos apropriados para identificar e selecionar sistematicamente projetos valiosos de IA para trabalhar.
Direção estratégica: a estratégia da empresa está amplamente alinhada para ter sucesso em um futuro alimentado por IA.

Considerações finais

Um programa de transformação de IA pode levar de 2 a 3 anos, mas você deve esperar resultados concretos iniciais dentro de 6 a 12 meses. Ao investir em uma transformação de IA, você ficará à frente de seus concorrentes e aproveitará os recursos de IA para avançar significativamente em sua empresa.

Transformar sua empresa em uma empresa de IA é desafiador, mas viável com o apoio de bons parceiros.

Conte comigo em seus projetos. Sobre mim: aqui. Contato: aqui.

Um abraço, @neigrando

Referência

Este texto partiu do conteúdo traduzido e adaptado com base no post original em inglês “AI Transformation Playbook – How to lead your company into the AI era”-driven Strategy in Data and AI”, de Andrew Ng.

Aprendizagem inteligente para uma cidade mais inteligente

Recentemente (em 31 de outubro) tive a oportunidade de ministrar a palestra “Introdução à Smart Cities com ênfase em Educação” no evento EduTech 2021.

Nele incluí um tópico sobre ambientes de aprendizagem em uma cidade inteligente, os quais decidi compartilhar um pouco mais em detalhes neste artigo que tem como base um artigo original chinês bastante interessante sobre este tema.

Introdução

Ambientes físicos e virtuais de aprendizagem são contextos sociais, psicológicos e pedagógicos em que a aprendizagem ocorre e que afetam o desempenho e as atitudes dos alunos. Eles envolvem professores, alunos, materiais de ensino e de avaliação, e tecnologia, bem como as interações entre esses elementos.

Os ambientes de aprendizagem devem ser considerados partes importantes de uma cidade, e ainda mais em uma cidade inteligente e interconectada – que possui dimensões de tecnologia, pessoas e instituições.

A cidade inteligente (smart city) é um novo conceito e um novo modo de promover a sabedoria do planejamento urbano, construção, gestão e serviço usando a Internet, computação em nuvem, big data, integração de informações geoespaciais e outras tecnologias de informação e comunicação (TIC) de nova geração para melhor utilizar os recursos em diferentes domínios urbanos.

Uma cidades inteligente no nível micro se concentra na criação de um ambiente habitável para os cidadãos, enquanto no nível macro se concentra na criação de um ambiente de desenvolvimento inovador, de melhoria contínua.

Nesse sentido, a aprendizagem inteligente desempenha um papel de liderança cultural para estimular a vitalidade para a inovação urbana e também fornece suporte científico para as experiências habitáveis dos cidadãos.

E tal aprendizagem ocorre ao longo da vida do indivíduo em uma variedade de ambientes e situações diferentes, e não se limita apenas ao sistema educacional formal. A aprendizagem ao longo da vida cobre a aprendizagem formal, não formal e informal.

A aprendizagem formal é sempre organizada e estruturada, e tem objetivos de aprendizagem, que se realiza em instituições de ensino e formação. Para o aluno, ela é intencional e normalmente leva a diplomas e qualificações.

Por outro lado, a aprendizagem informal nunca é organizada, não tem um objetivo definido em relação aos resultados de aprendizagem e não é intencional da perspectiva do aluno. Ela ocorre no cotidiano, na família, no local de trabalho e assim por diante. A aprendizagem não formal é preferível em contraste com a aprendizagem formal, que também pode ser estruturada de acordo com arranjos educacionais e de treinamento, mas mais flexível.

Assim, a aprendizagem ao longo da vida inclui não apenas a aprendizagem em contextos formais, mas também a aprendizagem em diferentes contextos, como em casa, na escola, no local de trabalho, na comunidade, museus e outros. Tais aprendizagens devem promover a inclusão, a prosperidade e sustentabilidade das cidades.

Para uma cidade se tornar mais inteligente, é necessário ter uma visão de toda a cidade e inspecionar os papéis de apoio dos vários tipos de ambientes de aprendizagem na aprendizagem dos cidadãos.

Ambientes de aprendizagem

Grupos de diferentes estágios de idade têm diferentes tarefas e atividades de desenvolvimento. Na infância, as atividades de desenvolvimento incluem jogos e interações com os pais e outras pessoas.

Na infância e na adolescência, as tarefas de desenvolvimento incluem aceitar a educação formal, desenvolver habilidades e conceitos de conhecimento e desenvolver relações com pais, empresas e professores.
Na idade adulta, as tarefas de desenvolvimento incluem escolha de carreira, adaptação e desenvolvimento, construção e manutenção de famílias.
No período da terceira idade, as tarefas de desenvolvimento incluem a adaptação à aposentadoria e às mudanças familiares e o estabelecimento de contato com outros idosos.

Os campos de atividades principais podem refletir as características da aprendizagem ao longo da vida até certo ponto; eles podem incluir famílias, escolas, comunidades, locais de trabalho, locais públicos e assim por diante, conforme mostrado na Tabela 1.

Em diferentes ambientes de aprendizagem, pessoas com tarefas de desenvolvimento e características semelhantes podem interagir com os fatores circundantes no processo de aprendizagem. As pessoas também podem fazer uso dos recursos de conteúdo, ferramentas técnicas, métodos de aprendizagem e a comunidade de relacionamento, que pode ser o pano de fundo geral do contexto do ambiente físico e social.

Ambientes de aprendizagem referem-se aos diversos locais físicos e virtuais, contextos e culturas, nos quais os alunos aprendem, eles podem ser, como salas de aula, locais de trabalho, laboratórios, museus, locais naturais, meios de transporte, a própria casa, espaços de co-working e co-living e outros.

Assim, ambientes de aprendizagem em uma cidade incluem principalmente ambiente de aprendizagem escolar, ambiente de aprendizagem familiar, ambiente de aprendizagem comunitário, ambiente de aprendizagem no local de trabalho e ambiente de aprendizagem em espaço público, como por exemplo em museu. Veja a figura que segue.

Ambientes de aprendizagem inteligentes

Ambientes de aprendizagem inteligente são baseados na tecnologia de comunicação da informação, centrados nos alunos e com as seguintes características: o ambiente pode se adaptar ao estilo de aprendizagem e capacidade de aprendizagem de diversos alunos; pode apoiar os alunos para a aprendizagem ao longo da vida; pode apoiar os alunos no seu desenvolvimento. O ambiente de aprendizagem inteligente é um ambiente digital de alto nível, aprimorado para promover uma aprendizagem melhor e mais rápida. Ele pode oferecer suporte a aprendizagem fácil, envolvente e eficaz – em qualquer lugar, a qualquer hora, de qualquer maneira e em qualquer ritmo – que pode contar com a orientação necessária de forma ativa com dicas, ferramentas de apoio ou sugestões para alunos.

Ambiente de aprendizagem escolar

Durante toda a vida, a educação escolar confere às pessoas uma influência geral, sistemática e profunda, e esse período é um processo importante para a aprendizagem e a autoformação das pessoas.

Com a integração da tecnologia à educação, um número crescente de pesquisadores tem se concentrado em um ambiente de aprendizagem em sala de aula inteligente e novas formas de ambiente de aprendizagem em sala de aula, como ambiente de aprendizagem em sala de aula invertida nos últimos anos.

Ambiente familiar de aprendizagem

A família, como primeiro grupo de indivíduos, fornece as condições mais básicas para a socialização, para a aprendizagem básica e o desenvolvimento cognitivo das pessoas.

O ambiente de aprendizagem familiar consiste em uma série de características, incluindo estimulação da linguagem, materiais de aprendizagem disponíveis em casa, como livros e computadores, bem como comportamentos dos pais, como envolver as crianças em atividades de aprendizagem e proporcionar às crianças experiências de aprendizagem.

Além disso, pessoas de todas as idades podem estudar em casa para apoiar sua aprendizagem escolar, trabalho, desenvolvimento pessoal ou familiar etc.

Ambiente de aprendizagem da comunidade

A comunidade é a unidade social básica e a base vital para os membros sociais majoritários, com múltiplas funções, incluindo política, economia, cultura e gestão social.

As comunidades desempenham um papel importante no apoio à aprendizagem e ao ensino de conhecimentos e habilidades confiança que ocorrem fora das escolas e às atividades de educação cultural nas comunidades, que têm influência significativa sobre os adolescentes, adultos e idosos.

Ambiente de aprendizagem no local de trabalho

O desenvolvimento das tarefas de trabalho, a promoção do desempenho, o treinamento no local de trabalho e assim por diante, têm um papel importante na promoção do desenvolvimento individual dos funcionários em serviço, e o ambiente de aprendizagem no local de trabalho é um dos campos importantes para as atividades de aprendizagem de adultos.

Este ambiente inclui a criação de oportunidades de aprendizagem contínua, promoção da equidade e do diálogo, apoio aos indivíduos na manutenção de uma abertura para novas experiências e reflexão e tradução da aprendizagem em prática, incentivando a aprendizagem e colaboração em equipe, capacitar as pessoas para uma visão coletiva e conectar a organização ao seu ambiente.

As novas tecnologias têm um valor muito importante para a aprendizagem no local de trabalho, por eliminar o conflito entre o tempo de trabalho e o tempo de aprendizagem, e beneficia os funcionários com a aprendizagem informal e com o bom hábito de aprender a qualquer hora e em qualquer lugar.

Ambiente de aprendizagem de museus

Em locais públicos, as pessoas podem realizar várias atividades sociais, como trabalho, aprendizagem, cultura, comunicação social, entretenimento, esportes, descanso e viagens, e o ambiente de aprendizagem em locais públicos é uma parte importante constituinte dos ambientes de aprendizagem para os cidadãos.

É uma janela para refletir as condições materiais sociais e a civilização espiritual de um país ou nação.

A estrutura de avaliação e sistema de indicadores

Cinco ambientes de aprendizagem típicos fornecem o espaço e a atmosfera para as pessoas aprenderem em uma cidade, o que é essencial para cultivar talentos criativos para lidar com todas as inovações na cidade inteligente.

Com base no que foi exposto acima, foi construído um quadro de avaliação e sistema de indicadores. No sistema de indicadores, existe um indicador para cada tipo de ambiente de aprendizagem, e cada indicador possui alguns indicadores de subnível a ele relacionados, mostrados na Tabela 2.

Considerações Finais

Este artigo mostrou um pouco sobre a relação entre os temas educação e smart cities.

Para conhecer um pouco mais sobre cidades inteligentes, te convido a acessar os links indicados nas referências abaixo.

Se gostou do artigo, por favor, compartilhe.

Sobre mim: aqui, Contato: aqui.

Abraço, @neigrando

Referências

Este artigo foi traduzido, reduzido e adaptado do original, em inglês, “Smart learning environments for a smart city: from the perspective of lifelong and lifewide learning”, de Rongxia Zhuang, Haiguang Fang, Yan Zhang, Aofan Lu & Ronghuai Huang (2017).

A palestra que comentei no início deste artigo, contemplou parte do conteúdo de mais três artigos adicionais sobre Cidades Inteligentes, a saber:

28/10/2021 por Nei Grando

Pilha de APIs: as oportunidades de um bilhão de dólares redefinindo infraestrutura, serviços e plataformas

“Cada vez mais o mundo dos negócios e o mundo da tecnologia convergem criando sinergia e valor no mercado.”

Muito tem sido escrito sobre a ascensão da economia da API (Application Programming Interface ou Interface de Programação de Aplicativos) nos últimos 5 anos ou mais, e por um bom motivo. De acordo com uma pesquisa recente, quase 40% das grandes organizações usam mais de 250 APIs e 71% dos desenvolvedores planejam usar ainda mais no próximo ano. Investidores estão percebendo, são mais de $ 2 bilhões investidos em empresas de API em 2020, passando de apenas $ 0,5 milhões em 2017. E se o recente financiamento de $ 600 milhões na Stripe a uma avaliação de $ 95 bilhões é algum sinal do que está por vir, 2021 verá muito mais dólares de investimento em empresas de API.

Por que estamos vendo uma adoção tão massiva? APIs são as “picaretas e pás” de nossa era digital moderna. Os “blocos de construção” de fato, APIs fornecem a infraestrutura central e permitem que os desenvolvedores criem rapidamente sem a necessidade de codificar tudo do zero. Ainda assim, correndo o risco de levar a analogia longe demais, as APIs estão deixando de ser apenas picaretas e pás para se tornarem tratores, escavadeiras e até edifícios pré-fabricados completos. Em outras palavras, passamos de uma primeira camada de APIs que fornecem componentes de infraestrutura de API para uma segunda camada de APIs que oferecem serviços de API de maior valor. APIs de Infraestrutura, APIs de Serviços, junto com APIs consolidadas, formam a Pilha de APIs ou (API Stack). A Pilha de APIs confunde os limites entre a infraestrutura e os aplicativos de uma maneira empolgante que criará oportunidades para os desenvolvedores criarem mais e mais rápido.

1ª Camada: APIs de Infraestrutura

Essa primeira camada da economia de APIs pode ser definida como APIs de infraestrutura, as picaretas e pás ou a base da pilha de API usada para construir aplicativos. Os exemplos incluem autenticação (Auth0, aquisição de $ 6,5 bilhões), Mensagens (Sendgrid, aquisição de $ 3 bilhões), Chat (Drift), Pesquisa (Algolia) e Vídeo (Mux). Não é segredo que houve um investimento significativo em APIs de infraestrutura, bem como saídas financeiras significativas. No entanto, ainda há mais potencial aqui. Acredito que veremos uma onda de APIs especializadas que ainda têm um grande potencial não realizado, como APIs de infraestrutura para verticais específicas. No entanto, à medida que as APIs se tornam mais especializadas, há uma questão de o que acontecerá para criar escala significativa e empresas independentes duradouras, e o que acabará sendo consolidado em plataformas de APIs de infraestrutura, como Stripe e Twilio.

Para entender que tipo de empresa significativa pode surgir aqui, devemos procurar características específicas de novos participantes em startups. As empresas de APIs de infraestrutura mais bem-sucedidas serão: 1) necessárias (como um remédio – must to have), e não apenas algo bom de se ter (vitamina – nice to have); 2) gerador de receita, não um centro de custo; 3) com diferenciação sustentada; e 4) ampla aplicabilidade.

As áreas de APIs de infraestrutura que se enquadram nesses critérios podem incluir empresas de Identidade, Integração e Automação. Patrick Salyer teve sucesso em primeira mão com uma empresa de APIs de Infraestrutura como CEO da Gigya, uma empresa de software empresarial que forneceu uma API para identidade de cliente para mais de 700 clientes e 2B de identidades de cliente, com uma aquisição bem-sucedida pela SAP em 2017. Outro exemplo onde ele vê muitos desses mesmos atributos de sucesso em torno de APIs para verificação de identidade – como um exemplo com Berbix – onde liderou um investimento da Série A por Mayfield, devido ao fato de ser:

A) infraestrutura crítica;
B) geração de receita;
C) potencial para sustentar vantagem; e
D) um ingrediente necessário para a transformação digital.

Outras áreas a serem observadas incluem API para sem senha, API para autorização, API para fraude e API para integração de dados.

2ª Camada: APIs de Serviço

A economia de APIs está entrando em uma nova era, na qual as APIs vão além de fornecer um utilitário para fornecer um serviço integrado que permite a criação de aplicativos de software de ordem superior. Como exemplo, vemos APIs para Banking, ou Banking as a Service (BaaS), que permitem que qualquer empresa existente ou nova ofereça contas bancárias, cartões de crédito ou empréstimos como um serviço integrado em outro aplicativo. O resultado é que qualquer empresa pode lançar mais rapidamente um negócio completamente novo ou uma nova linha de negócios dentro de uma empresa existente.

Para imaginar o que pode ser possível aqui, vejamos um exemplo. Uma empresa de SaaS oferece software de gerenciamento de back office como um serviço de valor agregado. Com uma API de Serviços, essa empresa pode agora oferecer serviços bancários e empréstimos comerciais, como uma extensão de seus negócios existentes, sem o incômodo de precisar estabelecer uma licença bancária ou construir qualquer infraestrutura técnica. Eles podem fornecer de forma rápida e econômica uma solução mais completa que lhes permite aumentar a receita e a retenção.

Os Serviços oferecidos via APIs estão permitindo que as empresas tradicionais avancem mais rapidamente para a digitalização. Veja o Staircase, uma API para hipotecas, que está ajudando a digitalizar o processo de hipoteca para credores hipotecários tradicionais. O Alloy, uma API para integração do cliente, está ajudando os bancos tradicionais a oferecer melhor produtos digitais, como empresas digitalmente nativas.

Finalmente, estamos vendo APIs de Serviços que permitem que novas startups digitalmente nativas sejam construídas mais rapidamente, permitindo uma diferenciação mais especializada e um tempo de lançamento mais rápido no mercado. Um exemplo é o WorkOS, que fornece um conjunto de APIs com todos os componentes SaaS necessários para construir um negócio de software.

Conforme observado pelos exemplos acima, as APIs de Serviços se tornarão facilitadores essenciais para os desenvolvedores avançarem, e esta é a área em que veremos mais inovação entre as empresas de API. As APIs de Serviços prontas para o breakout incluem APIs para bancos, hipotecas, seguros e comércio.

Consolidação: Plataformas de API

O que acontecerá com as empresas de APIs de Infraestrutura e de APIs de Serviços no longo prazo? Conforme observado acima, haverá muitas oportunidades para empresas autônomas com grandes resultados bem-sucedidos a serem construídas, especialmente para aquelas que resolvem as necessidades essenciais, são geradores de receita e têm aplicabilidade em massa. Dito isso, como vimos em praticamente todos os outros mercados desde o início da revolução industrial, sejam ferrovias, empresas de cabo ou bancos de investimento, haverá consolidação e plataformas surgirão.

Já estamos vendo os vencedores iniciais, como Stripe & Twilio, continuarem a construir mais produtos e adquirir empresas de API para se tornarem plataformas, assim como a AWS fez na infraestrutura em nuvem. Por exemplo, basta olhar para as aquisições da Twilio da Sendgrid por $ 2 bilhões e da Segment por $ 3,2 bilhões. Isso continuará e provavelmente ocorrerá principalmente nos maiores segmentos de mercado, como Identidade (Okta), Pagamentos (Stripe), Comunicações (Twilio) e Finanças (Plaid).

A combinação de oportunidades autônomas em APIs de Infraestrutura e de APIs de Serviços, junto com a capacidade de surgirem Plataformas API, é o que torna esta oportunidade tão empolgante, e por que estamos vendo tantos dólares de investimento fluindo para o espaço.

Conclusão

Conforme a economia de APIs amadurece, veremos mais e mais empresas construídas dentro da Pilha de APIs, uma combinação de APIs de Infraestrutura e de APIs de Serviços. Empresas icônicas e duradouras serão aquelas que conseguirem atingir velocidade, escala e financiamento de ruptura, fornecendo uma base instalada significativa e um baú de guerra para ampliar as ofertas por meio de P&D e M&A. E pode-se imagina um futuro brilhante para as startups que estão construindo a próxima geração de APIs, bem como para todos os negócios que serão construídos por esse novo conjunto de infraestrutura e serviços.

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