Black Friday: otimizações no varejo com IA

Black Friday: otimizações no varejo com IA

A Black Friday já é uma data muito esperada pelo comércio do mundo, e no Brasil não seria diferente. Com a promessa de grandes descontos, é neste momento que muitos esperam adquirir algum item que desejam por um preço mais acessível e de quebra acabam movimentando os caixas e estoques dos varejistas. A data também exige muita atenção dos gestores do varejo, pois essa movimentação sazonal pode afetar – e muito – o planejamento estratégico e logístico da empresa. 

São diversas as variáveis envolvidas na preparação para a Black Friday. Por isso, é preciso muita atenção ao preço praticado pela própria empresa e pela concorrência, ao estoque coerente com a realidade e ágil para lidar com o aumento de demanda, a sistemas funcionais e confiáveis e, obviamente, ao atendimento às expectativas do consumidor para fazer com a que a oportunidade gerada pela data seja aproveitada. Esses são apenas alguns fatores, mas sabemos que em eventos desse porte podem acontecer inúmeros imprevistos que exigem maior preparação possível dos gestores e responsáveis. 

Tecnologia para otimizar resultados na Black Friday

Conforme a complexidade das operações aumenta, mais conseguimos perceber a utilidade e descobrir novos cenários para aplicação de tecnologias. Essas aplicações focam no auxílio de processos e facilitam na tomada de decisões.

De acordo com a Sociedade Brasileira de Varejo e Consumo, houve um aumento de 87%, em 2021, de empresas do varejo investindo na Transformação Digital de seus negócios. Outro dado importante vem da Pesquisa Global do Varejo, realizada no final de 2020, que relata que 73% dos varejistas acreditam que a Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) podem agregar valor significativo aos negócios por aplicações de previsão de demanda. Entretanto, há muitas possibilidades relacionadas ao uso de IA no mercado do varejo. 

Confira alguns exemplos de otimizações para Black Friday com IA:

Precificação Dinâmica Inteligente: 

As aplicações que auxiliam no processo de precificação vem se tornando mais populares nas empresas. Em muitos casos sua utilização traz aumento de receita e agilidade em uma tarefa que é extremamente estratégica para o varejo. 

Com dados dos preços praticados pelos concorrentes, histórico de preços da companhia, dados comportamentais e demográficos do consumidor e até mesmo com informações da demanda dos produtos por região, esses algoritmos conseguem fazer a adequação dos preços dos produtos. Assim, faz com que haja um equilíbrio entre quanto o consumidor deseja a pagar, por qual valor a concorrência está ofertando e qual o preço a ser praticado para garantir maior lucratividade e ganho de mercado.

Previsão de Demanda:

Uma das soluções mais populares quando se trata da utilização de IA na Indústria e no Varejo é a previsão de demanda. As informações obtidas a partir dessas aplicações movem decisões desde a parte produtiva, definindo os volumes de produção, passando pelas negociações de venda desses produtos, até o processo de logística para o cumprimento da demanda prevista.

Utilizando dados anteriores de mercado e dados internos da empresa, é possível obter, a partir dessas aplicações de IA, estimativas da quantidade de produtos de cada tipo que devem ser de consumidos por região, período de tempo e sazonalidade. Assim, garante-se que o produto certo esteja no lugar certo, na quantidade certa e no momento certo. Isso traz maiores ganhos de receita, menores perdas de produção, menores gastos com estoque parado e até aumenta seu mercado consumidor.

Gestão inteligente de estoque:

Ter uma grande quantidade de produtos em estoque significa dinheiro parado ou até mesmo perda de mercadoria. Por isso, ter as informações atualizadas e otimizadas sobre o estoque não é só estratégico por causa de questões logísticas, mas também pode interferir na saúde financeira da empresa. Com a utilização de aplicações de IA para a gestão de estoque é possível garantir que as reposições ocorram nos momentos certos. Além disso, essas aplicações contribuem para que não haja perdas por perecibilidade dos produtos e desencontros entre a quantidade divulgada e o estoque real dos produtos.

Logística de Entrega Otimizada:

Com as facilidades oferecidas pelas concorrências, o consumidor se encontra cada vez mais imediatista quando se trata da finalização da compra, além da ansiedade para o recebimento dos produtos comprados. Muitas vezes, para a realização da entrega, o produto passa por um complexo processo de logística, passando por empacotamento, despacho, contrato com distribuidoras ou a logística de entrega própria. Já existem soluções pensadas para facilitar e agilizar esse processo. Empresas de bens de consumo e e-commerces vêm trabalhando internamente para a solução desses problemas, mas também existem empresas especializadas nesta área.

Conclusão – Black Friday

Conforme podemos perceber, muitos processos de grande importância estratégica dentro do varejo já possuem soluções automatizadas que garantem, além de mais segurança, melhores ganhos e agilidade nas operações. Esses impactos acontecem nos negócios durante todo o ano, mas ganham maior notoriedade com a chegada da Black Friday. O que antes era um problema que demandava horas de trabalho dos colaboradores para se prepararem para as oscilações dessa data, agora pode ser facilitado com a aplicação de IA.
Muitos negócios já possuem os dados necessários para estar à frente da Transformação Digital do setor. Todavia, a implementação de algoritmos de IA deve vir acompanhada de uma mudança de mentalidade para uma cultura Data Driven a fim de conseguir obter os melhores resultados com o uso de dados.

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Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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IA nos negócios: 6 setores que utilizam inteligência artificial

IA nos negócios: 6 setores que utilizam inteligência artificial

Chegamos ao final do terceiro quarter e é nesse momento que várias empresas começam a planejar suas metas e objetivos para o próximo ano. É quando são definidas as prioridades estratégicas para a organização, seus principais investimentos e orçamentos para IA nos negócios.

Nesse contexto, uma das pautas de extrema importância é o investimento em tecnologia e em ferramentas que irão fazer parte da rotina dos colaboradores. Usualmente, elas visam trazer informações para decisões mais certeiras, otimizar e agilizar processos, melhorar o controle de recursos internos e aumentar os ganhos da empresa. Para obter esses resultados, a implementação de Inteligência Artificial é uma das principais cotações realizadas neste momento, e diversos setores já trabalham utilizando essa tecnologia. Confira os principais deles.

Veja como a IA pode potencializar os negócios

IA na Saúde

A área da saúde é uma das que mais aplica inovações em IA, sendo na gestão de dados de pacientes e de planos de saúde, no controle de equipamentos, otimização de mão-de-obra e até em projetos mais ambiciosos, por exemplo: o projeto da Microsoft com o Hospital 9 de Julho que com o uso de IA e inúmeros sensores criaram um sistema capaz de prevenir quedas de pacientes hospitalizados.

Muito se tem a ganhar com a implementação de tecnologias no setor. Todavia, por se tratar de dados muito sensíveis, como diagnósticos e receitas médicas, é importante que as empresas e hospitais se preocupem com a aplicação da LGPD em projetos de IA e Analytics, começando com a estruturação dos dados para a utilização e anonimização dos pacientes.

IA na Indústria

As Inteligências Artificiais já vêm sendo amplamente aplicadas em várias partes da atividade industrial. Da produção à logística de distribuição, os algoritmos já permitem que decisões sobre quantidades e a melhor localização para distribuir os produtos sejam feitas de modo automatizado e de maneira data driven. É possível utilizar softwares para a previsão de demanda de um certo produto em determinadas regiões e com isso também estimar a quantidade a ser produzida. Além disso, podemos utilizar IA para gerenciamento de estoque e até mesmo controle de quebra de equipamentos industriais, como maquinário e equipamentos de refrigeração HVAC.

IA no Agronegócio

Os impactos do uso de IA também já podem ser sentidos no agronegócio, auxiliando assim na melhoria do resultado das lavouras. Por exemplo, já se utiliza Inteligência artificial na sintetização e automação de processos agrícolas, validação de hipóteses sobre produtividade, na tomada de decisões sobre investimento, na automação de análises, manutenção preventiva de equipamentos e maquinário e até mesmo no monitoramento de imagens de satélite das lavouras para acompanhamento da saúde e momento de colheita das plantações.  

IA nos negócios do Varejo

No varejo, as Inteligências Artificiais se aplicam principalmente em otimizar os processos para acompanhar a rápida variação do mercado. Por exemplo: algoritmos de precificação dinâmica (ou inteligente), que auxiliam a encontrar o preço adequado para determinado produto considerando o valor de mercado; o mix de produtos da empresa; e o preço praticado pela concorrência. Além disso, outra possível atuação é na gestão inteligente de estoque e acompanhamento de vazão de produtos. 

IA nos Recursos Humanos 

Assim como já ocorre com a equipe médica em hospitais que implantaram ferramentas que utilizam IA, equipes de desenvolvimento e vendas já tem seu tempo otimizado com o uso de algoritmos. Sendo para alocações inteligentes ou para definir que tipo de profissional pode desenvolver uma tarefa de forma mais certeira e otimizada, são enormes os ganhos em tempo e monetários que a aplicação de IA para o setor de People. Por exemplo, o uso de inteligência artificial para avaliar o desempenho dos colaboradores e assim recomendar ações e treinamentos para melhorar sua capacidade operacional. 

IA no Setor Financeiro

Outro setor que se beneficia com o desenvolvimento de algoritmos de IA é o setor financeiro. As IAs já tem diversas atuações dentro do mercado financeiro. Por exemplo, inúmeros bancos já as utilizam para automatizar o processo de análise de crédito para seus clientes e assim conseguem aprovar ou negar empréstimos e até mesmo criação de contas com maior agilidade e sem um possível viés humano. Também existem algoritmos que visam prever valor de ações ou outros ativos financeiros que se baseiam em dados do passado e variações de mercado.

Conclusão – IA nos negócios

Como vimos, vários setores já conseguem obter bons ganhos com a aplicação de algoritmos de IA em seus negócios. São inúmeras as possibilidades de aplicação de IA, entretanto ainda há muito a ser explorado.

Sabemos que a Tecnologia é uma área que avança de modo acelerado e imprevisível, o que possibilita um rápido crescimento de diferentes frentes de automação. Entretanto, é importante lembrarmos que sem a visão humana nada disso seria possível, pois é a partir da visão crítica, criatividade aguçada, profissionais preparados para lidar com as tecnologias que acontece o desenvolvimento, treino e aplicação de algoritmos nos setores já citados. Essas capacidades jamais serão substituídas, pois são elas que garantem esse avanço e a transformação dos negócios.

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Ética e IA: reflexões e iniciativas

Ética e IA: reflexões e iniciativas

A relação entre ética e IA já levanta alguns questionamentos quanto ao desenvolvimento e à utilização adequada dos dados que respeite a privacidade dos usuários e as regulamentações já existentes.

De acordo com o dicionário Michaelis, ética é o “conjunto de princípios, valores e normas morais e de conduta de um indivíduo ou de grupo social ou de uma sociedade”. Ou seja, para o bom funcionamento da vida em sociedade, é importante o estabelecimento de limites em todas as suas esferas.

O avanço tecnológico promete diversas facilidades à sociedade. Ele está à frente de mudanças estruturais nas empresas, na política e no modo em que as pessoas socializam. A tecnologia é uma área muito recente do desenvolvimento humano, por isso ela está em constante mudança e atualização. Além disso, ainda estudam-se os impactos deste avanço acelerado, e pode levar algum tempo para percebê-los no dia a dia dos usuários e clientes. 

Atualmente, ainda não existem legislações que tratem da maior parte das frentes tecnológicas. A legislação mais relevante já em vigor no Brasil é a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), aprovada apenas há alguns anos, em 2018. Entretanto, há iniciativas que empresas podem adotar para tornar a relação entre ética e IA mais harmônica, do desenvolvimento de aplicações à implementação de tecnologias para a sociedade. Confira alguns exemplos.

Promover maior diversidade dentro dos times de desenvolvimento

Não é incomum notícias sobre como Inteligências Artificiais que reconhecem rostos e movimentos têm um alto número de falhas quando se trata de pessoas não-brancas, mulheres; agravando-se ainda mais quando se trata de mulheres não-brancas. Isso costuma ocorrer quando os exemplos mostrados para a IA não abrangem a variedade etnográfica que temos dentro de uma sociedade. Esta preocupação deve estar presente dentro dos times de desenvolvimento e nos times de recrutamento das empresas. Um time mais diverso traz diferentes visões, problemáticas e ângulos para tratar dos mais variados problemas. Assim, contribui para tornar as aplicações livres dos preconceitos velados.

Atualmente, os times de desenvolvimento não são um representativo da sociedade e as vagas e oportunidades para esse setor que traz inovações e mudanças que afetam todos os setores e níveis sociais acaba se centralizando em camadas mais privilegiadas da sociedade.

Confira mais sobre o perfil demográfico e social do setor tecnológico focado na realidade brasileira neste texto.

Responsabilidade com o uso de dados dos usuários e clientes

Com a LGPD ativa, a preocupação com a regularidade do uso dos dados tem um incentivo a mais, considerando a fiscalização externa à organização que a Lei causa. Todavia, essa preocupação deveria nascer naturalmente dentro de cada empresa, ao preparar seu colaborador quanto ao que se deve ou não compartilhar, com a anonimização de dados sensíveis, rastreabilidade dos canais que têm acesso aos dados de usuários, e com o respeito à privacidade de dados de seus colaboradores e clientes.

Prezar pelo consentimento de uso de dados 

Outra preocupação que está atrelada à LGPD é o respeito ao consentimento do usuário para a coleta de dados ou à comunicação das empresas. Um caso recente de desrespeito ao consentimento do uso de dados foi com a empresa Clearview AI, que mapeou rostos de mídias sociais sem consentimento. A empresa foi condenada a pagar quase US$10 milhões e excluir todos os dados que possuía sobre os cidadãos britânicos. É importante perceber como o respeito às regras de privacidade e proteção de dados vêm sendo cobradas por fontes externas, governos e justiça. Entretanto, a preocupação pode e deve começar internamente dentro das empresas, promovendo discussões sobre o tema, sempre buscando se adequar às necessidades e respeitando a privacidade do usuário.

Conclusão – Ética e IA

Conforme vimos, apesar de ser uma área relativamente nova, as questões e preocupações que relacionam uso adequado de dados, ética e IA já fazem parte da nossa realidade, e em alguns casos já ocorreram punições pelo mal uso desses recursos. Além disso, provavelmente muitos outros tópicos de discussão serão levantados no futuro conforme surgem novas aplicações e sua utilização se torne mais frequente em nosso dia a dia.

Os tópicos acima são apenas alguns exemplos de iniciativas que as empresas já podem adotar para tornar o desenvolvimento de aplicações e implementação de tecnologias mais adequados para toda a sociedade. Entretanto, tudo começa a partir da responsabilidade social dentro das empresas de tecnologia, a partir da conscientização de cada indivíduo. Assim, é possível pensar nas possíveis implicações dos diferentes avanços tecnológicos, evitar os reflexos negativos da tecnologia e tirar o melhor dela, contribuindo para construir um mundo mais inteligente, responsável e ético. 

Gostou do assunto?
Leia também sobre a DALL-E 2, a IA que cria imagens a partir de pedidos do usuário e seu impacto na área do design.

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Diversidade na área Tech: os papéis de gênero e raça no setor

Diversidade na área Tech: os papéis de gênero e raça no setor

No dia 25 de julho, comemoramos o Dia Internacional da Mulher Negra, Latino-americana e Caribenha. A data é celebrada há 30 anos e surgiu a partir do 1° Encontro de Mulheres Afro-latino-americanas e Afro-caribenhas, na República Dominicana, em 1992. O objetivo da data é dar visibilidade às mulheres afrodescendentes e promover políticas públicas para melhorar sua qualidade de vida e extinguir o racismo. De acordo com a Organização das Nações Unidas (ONU), a região é uma das mais desiguais do mundo e o racismo e sexismo estão muito presentes na desigualdade socioeconômica das mulheres negras e nas inúmeras violações que elas sofrem.

Conforme o estudo da Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (Cepal), essas mulheres são as que recebem o salário médio mais baixo em relação a pessoas não afro e inclusive em comparação com homens afro, independente dos níveis educacionais e das horas trabalhadas.

Sabemos como a área de tecnologia está proporcionando ótimas oportunidades de trabalho no Brasil e no mundo. A busca por profissionais na área cresceu 671% durante a pandemia, oferecendo salários acima da média brasileira e boas condições de trabalho, como benefícios e home office, mas como essas oportunidades se distribuem quanto ao gênero e à raça no Brasil?

Distribuição das oportunidades na área Tech brasileira

A pesquisa “Quem Coda BR”, realizada pela PretaLab e a ThoughtWorks, apresenta dados que contextualizam a realidade no setor brasileiro de tecnologia, possibilitando visualizar as lacunas deixadas por alguns grupos nesse cenário. Vamos explorar esses resultados:

  • “As pessoas que trabalham com tecnologia contempladas nesta pesquisa estão em situação de privilégio em comparação com a população do país: são mais jovens, possuem maior rendimento mensal e apresentam mais tempo de escolaridade.”
  • “… a proporção de pessoas brancas é maior em comparação com a realidade brasileira; a proporção de mulheres é menor do que a apresentada na sociedade em geral e não estão representadas as pessoas com deficiências e as famílias com filhos, ou seja, o cenário tecnológico não reflete a diversidade da nossa população”
  • “Entre os pesquisados, pessoas do sexo masculino possuem maior índice de escolaridade em comparação a pessoas do sexo feminino. Pessoas brancas apresentam mais escolaridade que negras/pretas/ pardas, amarelas e indígenas.”
  • “A porcentagem de pessoas do sexo masculino entre os respondentes é 20% maior do que o retrato da sociedade brasileira.”
  • De acordo com a pesquisa, 78.9% dos respondentes afirmam ser heterossexuais.
  • “Em 64,9% dos casos, as mulheres representam no máximo 20% das equipes de trabalho em tecnologia.”
Diversidade na área Tech - % nas equipes
Fonte: Quem Coda BR

Lideranças femininas no Brasil

Outro dado interessante, o número de lideranças femininas nas empresas brasileiras, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) de 2019, apenas 37,4% das posições gerenciais no Brasil são ocupadas por mulheres. Este número não faz um recorte racial, sendo assim, possivelmente, o número de mulheres negras em posições de liderança deve seguir a tendência dos outros dados do primeiro estudo e ser menor do que a divulgada pela pesquisa do IBGE.

Iniciativas para a diversidade

Apesar dos números encontrados atualmente, há vários projetos e comunidades que buscam tornar este ambiente menos desigual e trazer mais diversidade na área Tech. Isso oferece benefícios tanto para as empresas quanto para essas mulheres, pois um time mais diverso traz diferentes visões, problemáticas e ângulos para resolver grandes desafios, fazendo com que os preconceitos velados não sejam passados para as aplicações.

Confira alguns projetos que visam empoderar, educar e incentivar mulheres, meninas e pessoas de periferias para trazer mais diversidade na área Tech:

Comunidades internacionais:

Diversidade na área Tech – Considerações Finais

Como percebemos, por meio dos dados levantados, há um longo caminho a ser percorrido para que o setor tecnológico alcance maior diversidade e representatividade. Isso é extremamente importante para o setor, pois assim é possível produzir inovações pensando em todos os públicos e levar oportunidades para uma grande parcela da população que acaba sendo excluída de algumas áreas por terem oportunidades de acesso limitadas.

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7 tendências em ciência de dados

7 tendências em ciência de dados

O site Exploding Topics trouxe recentemente um compilado das 7 maiores tendências percebidas por eles sobre a área de ciência de dados. A plataforma mapeia temas que estão se tornando tendências, mas que ainda não ganharam grande visibilidade ou viralizaram. Confira os tópicos e fique de olho no que possivelmente irá acontecer na área nos próximos tempos.

1 – Explosão no número de vídeos e fotos utilizando Deep Fake

O deep fake se utiliza de inteligência artificial para manipular ou criar conteúdos simulando outra pessoa. Por exemplo: trocar rostos em vídeos, tornar imagens estáticas animações ou produzir áudios com a voz da pessoa com base em outros áudios previamente gravados. O termo “deep fake” sofreu um avanço nas pesquisas de 900% desde 2017. 

Ainda relacionado ao assunto, o termo “voice phishing”, ou seja, a criação de áudios falsos de pessoas com sua própria voz,  também aumentou os números de pesquisas em 227% nos últimos anos.

Isso nos levanta um alerta, pois essa tecnologia já foi utilizada para a aplicação de alguns golpes por todo o mundo, já que os conteúdos produzidos são muitas vezes muito realistas e pessoas podem se utilizar indevidamente desse avanço.

2 – Aumento aplicações com Python

A linguagem Python é amplamente utilizada dentro da área de ciência de dados e é muito versátil. Ela pode ser usada para a implantação de diversas tecnologias e aplicações, além de existirem inúmeras bibliotecas prontas e gratuitas para serem utilizadas. O número de pesquisas por “python” cresceu 150% nos últimos 10 anos e é atualmente ranqueada como a terceira linguagem de programação mais popular, com expectativas de alcançar o topo desta lista até 2025 e já a linguagem que mais recebe perguntas mensalmente no Stack Overflow.

3 – Maior demanda por soluções em IA de ponta a ponta

Empresas que trabalham com inteligência artificial, como a startup recentemente comprada pela Google, Dataiku, ou a Aquarela Analytics estão sendo cada vez mais procuradas. Elas  auxiliam outras empresas e indústrias a lidar com grandes quantidades de dados e a construir modelos de machine learning para tratá-los.  As pesquisas por “Dataiku” cresceram 156% desde 2017, aumentando ainda mais depois da aquisição pelo Google. Outras empresas que que também estão à frente quando se trata de inovações com Inteligência Artificial é a Deep Mind, também comprada pela Google e que utiliza IA para traduzir e restaurar textos antigos, e a OpenAI, que cria imagens a partir de descrições feitas com linguagem natural.

4 –  Companhias estão contratando mais Cientistas de Dados

A quantidade de dados coletados por redes sociais e equipamentos IoT cresce a cada dia, aumentando, assim, a demanda por cientistas de dados. Para garantir o tratamento desses dados e a transformação deles em informações úteis, surge cada vez mais a necessidade de profissionais qualificados da área. Por causa desta realidade, o termo “cientista de dados” cresceu 93% em aparições online desde 2017. Outro fato interessante sobre o assunto é o surgimento de novos termos para profissionais que trabalham com dados, ou seja, subdivisões do cargo de cientista de dados, como Analista de Dados, Engenheiro de Dados, Arquiteto de Dados e outros.

5 – Cientistas de dados utilizando o Kaggle

Para quem é da área da ciência de dados isso pode não ser uma novidade. Entretanto, a plataforma Kaggle vem crescendo e sendo cada vez mais utilizada pelos cientistas de dados. Assim, tornou-se quase uma rede social para os profissionais, que a utilizam para tirar dúvidas, compartilhar suas soluções, buscar ajuda para soluções de problemas etc. O número de pesquisas pela plataforma cresceu 55% nos últimos 5 anos. Além disso, ela é utilizada por mais de 5 milhões de usuários em 194 países.

6 – Aumento de interesse na proteção dos dados dos consumidores

Após as últimas polêmicas sobre o uso indevido de dados de usuários de grandes plataformas, intensificou-se a preocupação e procura sobre o tema e questões sobre privacidade e proteção de dados. No Brasil, por exemplo, houve a implantação da LGPD. A partir disso, o número de pesquisas pelo termo “privacidade de dados” cresceu 125% nos últimos 10 anos.

7 – Modos de burlar aplicações de IA

Houve um grande aumento no número de pesquisas sobre o assunto. A ideia deste tipo de ação é provocar “ilusões de óptica” nas aplicações de Machine Learning por meio da utilização de padrões que confundem o funcionamento de Inteligências Artificiais que fazem reconhecimento facial ou adicionando dados que possam resultar em erros. Algumas das motivações para esse tipo de intervenção seria para o cometimento de atividades criminosas ou então para encontrar possíveis erros e realizar melhorias no funcionamento dessas aplicações.

Tendências em ciência de dados – Considerações finais

A tecnologia é uma das áreas que mais produz inovações, e também uma das que mais exige a atenção dos profissionais do setor em relação às tendências, aos temas em alta e às novidades que estão sendo testadas e implementadas. Portanto, estar atualizado sobre as tendências de mercado é algo muito importante e estratégico. 

Os tópicos aqui abordados são previsões para os próximos 3 ou 4 anos, considerando a popularidade dos termos em ferramentas de busca ou de social listening com dados coletados em anos passados. Outro ponto importante é considerarmos que nem toda ação humana é previsível, podendo ser influenciada por grandes eventos e fatores internos e externos ao tema em discussão, mas tendências baseadas em dados como essa lista nos ajudam a traçar um possível panorama de como será o futuro da área de ciência de dados. 


Quer saber mais sobre como funcionam as atividades de previsão? Confira nosso artigo sobre previsão de demanda

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