Se fosse preciso algum fato pontual que nos demonstrasse o ritmo acelerado do avanço da tecnologia, esse seria o debate entre Elon Musk e Mark Zuckerberg sobre Inteligência Artificial. Duas das maiores referências em TI acham que está cada vez mais próximo um mundo com AI e têm opiniões totalmente diferentes sobre o tema. Um considera um perigo para o qual é preciso estar preparado com regulamentações (Elon Musk) e o outro como uma oportunidade de melhora (Mark Zuckerberg). Mas enquanto este debate começa e a tecnologia continua seu progresso, existem outras tecnologias, passos prévios à AI, que já estão entre nós gerando grandes mudanças no espaço de trabalho: IoT e Machine Learning.
IoT: um espaço de trabalho personalizado e adaptado às nossas necessidades
Estamos mais próximos do que nunca de ter um escritório que se adapte às nossas necessidades concretas, que nos ajude a não perder tempo nos processos, onde os espaços, os dispositivos e as pessoas trabalhem em conjunto. Mas como se consegue tudo isso? A realidade é que graças aos sensores, aos aplicativos e à computação contextual já é possível gerar um espaço de trabalho que, usando diferentes disparadores – a partir do crachá do funcionário, do seu dispositivo ao conectar-se à rede corporativa ou de um sensor- identifique que chegamos ao escritório e prepare tudo (as luzes acesas, o computador ligado, a sala de reuniões pronta, entre outros) para que a nossa experiência seja ótima. Da mesma forma que a tecnologia detecta que chegamos ao edifício, também sabe quando nos retiramos; isso permite encerrar a nossa sessão automaticamente garantindo que ninguém possa acessar os dados.
Machine Learning: tecnologia com capacidade de aprender e melhorar
O monitoramento constante do que acontece na rede corporativa e os algoritmos de machine learning são um avanço em matéria de segurança que já está acontecendo e que permite identificar como os usuários e a organização, em geral, utilizam os dados e os equipamentos (comportamento de acesso, uso de aplicativos, uso de dados e o comportamento do tráfego de rede). Uma vez identificado o comportamento habitual, os algoritmos de machine learning aprendem a distinguir o normal de possíveis ameaças tanto externas quanto internas. Graças a essa ferramenta, o departamento de TI pode tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados como, por exemplo: utilizar controles de políticas granulares para mitigar ou deter completamente a ameaça, habilitar a autenticação multifatorial, gravar sessões de usuário, estabelecer limites de acesso a dados mais estritos, bloquear aplicativos suspeitos, capacitar usuários, entre outras ações possíveis.
IoT e Machine learning têm muito para oferecer às empresas e as instituições de diversos setores verticais para que não se preocupem mais com processos, focando-se no que verdadeiramente devem fazer: seu trabalho, seus negócios, sua paixão. A tecnologia continua avançando para melhorar a nossa qualidade de vida em todos os níveis; mas, bem-vindo seja o debate, pois nos dá a certeza de que os passos que dermos no futuro nos permitirão a construção de uma transformação positiva!
