IoT e Machine Learning, os novos capítulos de CRM

A realidade tecnológica que se avizinha é um misto das nossas aspirações e necessidades como sociedade.

Nos dias de hoje, a Inteligência Artificial começa a ocupar um papel determinante nas nossas vidas. A capacidade de computação trouxe associada a si novas formas de pensar. A área de Machine Learning envolve probabilidade estatística que é depois codificada em linguagens de programação para as mais diversas aplicações. O motor é um artíficio matemático para calcular probabilidades e, baseado nisso, é estipulado um conjunto de regras que dão feedback aos utilizadores ou outros sistemas.

Num passado recente toda a lógica de negócio estava centrada do lado do cliente. Contudo, com o conceito de Cloud existe uma descentralização do poder de computação para o lado do servidor. Como exemplo, o CRM Salesforce permite gerir um tipo de portefólio comum no mundo dos negócios: leads, opportunities, contacts, accounts tudo isso através de um browser. Dessa forma essa tecnologia torna-se omnipresente no dia a dia, muito pela sua escalabilidade e facilidade de utilização.

A área de Salesforce IoT (Internet das Coisas) é o novo capítulo de inovação que integra leituras de múltiplos sensores. É assim possível descentralizar toda a computação para a rede, funcionando como um palco perfeito para algoritmos avançados processarem rapidamente todos os inputs.

Existem grandes vantagens neste tipo de arquitetura. O pouco espaço e energia necessários para equipamentos e sensores (hardware) comunicarem com a Cloud. A rápida integração das leituras (processamento na web) e, em caso de resposta, uma atuação direta sobre o processo em causa. Por último, a acessibilidade (facilidade de acesso) via web ou a visualização em equipamentos móveis com interfaces responsivos (tablets, smartphones, etc.).

De salientar que em IoT é muito importante a capacidade de apresentar resultados. Uma vez reunida toda a informação é então necessário apresentá-la da forma mais legível e interativa possível. Queremos que o utilizador analise indicadores visuais como gráficos, ícones, relatórios e faça as suas comparações para o ajudar nos processos de tomada de decisão. Algo absolutamente crucial em sistemas de informação.

Em IoT, os dados são provenientes de várias fontes: ambiente, comportamento humano (ações) e identidade social. É então importante reter a ideia de múltiplos sensores disponíveis em edíficios, transportes, roupas ou até no nosso corpo. Tal realidade permitirá adquirir grandes volumes de dados (Big Data) onde necessitamos de ajuda computacional para encontrar padrões e extrair significado (semântica). Portanto, sensores em nosso redor, software na Cloud (processamento) e consequente visualização dessa informação de forma simples e directa vão ser parte do nosso quotidiano.

Na génese desta realidade temos que garantir a capacidade de gerir o nosso tempo e recursos da melhor forma. Numa sociedade cada vez mais acelerada, vivemos tempos em que a era da informação se transforma praticamente num modelo “just in time”. Tal como Henry Ford no século XX percebeu que o sucesso das suas linhas de montagem se baseava na reorganização do trabalho de fábrica, também os sistemas de informação necessitam cada vez mais de dados em tempo real (sensores) e machine learning para lhes dar sentido e orientação.

Neste domínio existem vários setores de aplicação a destacar: sáude, transportes, entretenimento, imobiliária ou negócios. Na agenda da saúde aponta-se para a detecção de condições precoces que evitam o desenvolvimento de certas doenças. Da mesma forma, o aconselhamento de pessoas ao nível cognitivo é algo com um enorme potentical. Esta é sem dúvida uma nova filosofia que se alcança reunindo hábitos humanos e dados provenientes de sensores biométricos. No domínio dos edíficios inteligentes poderemos contar com o reconhecimento facial, o reconhecimento de voz, a identificação de perfis, a gestão de acessos e até a gestão energética.

Outra aplicação já hoje com alguma expressão diz respeito aos agentes virtuais, que podem analisar padrões do nosso comportamento notificando, comprando ou vendendo coisas na web. Na área dos transportes continuaremos com a realidade de gestão de frotas e telemetria. Basta olhar para os automóveis híbridos/eléctricos e perceber que cada vez mais é normal vê-los ligados à Cloud a “falar” sobre a sua manutenção e disponibilidade.

Resumindo, a realidade tecnológica que se avizinha é um misto das nossas aspirações e necessidades como sociedade. Como John Adams uma vez disse: “Em cada problema existe uma oportunidade…”. A recuperação da economia global, os transportes, o envelhecimento da população, os cuidados de saúde ou a energia fazem com que tais desafios sejam interpretados como veículos para o crescimento e melhoria da qualidade de vida. É nessa direção que temos de caminhar.

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