Durante o Symposium/ITExpo 2015, realizado nesta terça-feira, 20/10, em São Paulo, o Cartner apontou as 10 principais tendências tecnológicas que serão estratégicas para a maioria das organizações em 2016. Essas tendências, diz David Cearley, Vice-Presidente (Fellow) da consultoria, vão moldar as oportunidades de negócios digitais até 2020. Saiba quais são elas:Malha de dispositivosO termo ‘malha de dispositivos’ refere-se a um extenso conjunto de pontos utilizados para acessar aplicativos e informações ou para interagir com pessoas, redes sociais, governos e empresas. Ele inclui dispositivos móveis, wearables (tecnologias para vestir), aparelhos eletrônicos de consumo e domésticos, dispositivos automotivos e ambientais – tais como os sensores da Internet das Coisas (IoT). O foco está no usuário móvel, que é cercado por uma malha de dispositivos que se estende muito além dos meios tradicionais, diz David Cearley, Vice-Presidente (Fellow) do Gartner. Segundo ele, embora os dispositivos estejam cada vez mais ligados a sistemas back-end por meio de diversas redes, eles muitas vezes operam isoladamente. Como a malha evolui, esperamos que surjam modelos de conexão para expandir e aprimorar a interação cooperativa entre os dispositivos.Experiência ambiente-usuárioA malha de dispositivos estabelece a base para uma nova experiência de usuário contínua e de ambiente. Locais imersivos, que fornecem realidade virtual e aumentada, possuem potencial significativo, mas são apenas um aspecto da experiência. A vivência ambiente-usuário preserva a continuidade por meio das fronteiras da malha de dispositivos, tempo e espaço. A experiência flui regularmente em um conjunto de dispositivos de deslocamento e canais de interação, misturando ambiente físico, virtual e eletrônico, ao passo que o usuário se move de um lugar para outro. Projetar aplicativos móveis continua sendo um importante foco estratégico para a empresa. No entanto, o projeto objetiva fornecer uma experiência que flui e explora diferentes dispositivos, incluindo sensores da Internet das Coisas e objetos comuns, como automóveis, ou mesmo fábricas. Projetar essas experiências avançadas será um grande diferencial para Fornecedores Independentes de Software (ISVs) e empresas similares até 2018, diz David Cearley. Impressão 3DOs investimentos em impressão 3D (três dimensões) já possibilitaram o uso de uma ampla gama de materiais, incluindo ligas avançadas de níquel, fibra de carbono, vidro, tinta condutora, eletrônicos, materiais farmacêuticos e biológicos. Essas inovações estão impulsionando a demanda do usuário, e as aplicações práticas estão se expandindo para mais setores, incluindo o aeroespacial, médico, automotivo, de energia e militar. A crescente oferta de materiais conduzirá a uma taxa de crescimento anual de 64,1% em carregamentos de impressoras 3D empresariais até 2019. Esses avanços exigirão uma reformulação nos processos de linha de montagem e na cadeia de suprimentos Ao longo dos próximos 20 anos, a impressão 3D terá uma expansão constante dos materiais que podem ser impressos, além do aprimoramento da velocidade com que os itens podem ser copiados e do surgimento de novos modelos para imprimir e montar peças, estima o analista David Cearley.Informação de tudoTudo na malha digital produz, utiliza e transmite informação. Esses dados vão além da informação textual, de áudio e de vídeo, incluindo informações sensoriais e contextuais. O termo ‘informação de tudo’ aborda essa afluência com estratégias e tecnologias para conectar dados de todas essas diferentes fontes. A informação sempre existiu em toda parte, mas muitas vezes isolada, incompleta, indisponível ou ininteligível. Os avanços nas ferramentas semânticas, como bancos de dados de gráfico e outras técnicas de análise de classificação e de informação emergente, trarão significado para o dilúvio, muitas vezes caótico, de informações.Aprendizagem avançada de máquinaNo aprendizado avançado de máquina, as Redes Neurais Profundas (DNN) movem-se além da computação clássica e da gestão da informação, criando sistemas que podem aprender a perceber o mundo de forma autônoma. As múltiplas fontes de dados e a complexidade da informação tornam inviáveis e não rentáveis a classificação e a análise manual. As DNNs automatizam essas tarefas e possibilitam a abordagem de desafios-chave relacionados a tendências. As DNNs são uma forma avançada de aprendizado de máquina particularmente aplicável a conjuntos de dados grandes e complexos, e fazem equipamentos inteligentes aparentarem ser ‘inteligentes’. Elas permitem que sistemas de hardware ou baseados em software aprendam por si mesmos todos os recursos em seu ambiente, desde os menores detalhes até grandes classes abstratas de conteúdo de varredura. Essa área está evoluindo rapidamente, e as organizações devem avaliar como aplicar essas tecnologias para obter vantagem competitiva.Agentes e equipamentos autônomosO aprendizado de máquina dá origem a um espectro de implementações de equipamentos inteligentes – incluindo robôs, veículos, Assistentes Pessoais Virtuais (APV) e assessores inteligentes –, que atuam de forma autônoma ou, pelo menos, semiautônoma. Embora os avanços em máquinas inteligentes físicas, como robôs, chamem a atenção, elas, quando baseadas em software apresentam um retorno mais rápido e impacto mais amplo. Assistentes Pessoais Virtuais como o Google Now, o Cortana da Microsoft e o Siri da Apple estão se tornando mais inteligentes e são precursores de agentes autônomos. O surgimento da noção de assistência alimenta a experiência usuário-ambiente, no qual um agente autônomo se torna a interface com o usuário principal. Em vez de interagir com menus, formulários e botões em um smartphone, o indivíduo fala com um aplicativo, que é realmente um agente inteligente.Ao longo dos próximos cinco anos evoluiremos para um mundo pós-aplicativos, com agentes inteligentes fornecendo ações e interfaces dinâmicas e contextuais. Os líderes de TI devem explorar como usar equipamentos e agentes autônomos para aumentar a atividade, permitindo que as pessoas façam apenas os trabalhos que humanos podem fazer. No entanto, eles devem reconhecer que agentes e equipamentos inteligentes são um fenômeno de longo prazo, que evoluirá continuamente e expandirá seus usos nos próximos 20 anos, detemina David Cearley, Vice-Presidente (Fellow) do Gartner.Arquitetura de segurança adaptativaAs complexidades dos negócios digitais e a economia algorítmica, combinadas com uma ‘indústria hacker’ emergente, aumentam significativamente a superfície de ameaça às organizações. Basear-se no perímetro de defesa fundamentado em regras é pouco, especialmente pelo fato de que as empresas exploram muitos serviços baseados em Nuvem e Interfaces de Programação de Aplicação (API) abertas para clientes e parceiros de integração com seus sistemas. Os líderes de TI devem concentrar-se em detectar e responder às ameaças, assim como no bloqueio mais tradicional e em outras medidas para prevenir ataques. A autoproteção de aplicativos e a análise de comportamento de usuários e entidades ajudarão a cumprir a arquitetura de segurança adaptativa.Arquitetura de sistema avançadoA malha digital e as máquinas inteligentes requerem demandas intensas de arquitetura de computação para torná-las viáveis para as organizações. Isso aciona um impulso em arquitetura neuromórfica ultraeficiente e de alta potência. Alimentada por matrizes de Portas Programáveis em Campo (FPGA) como tecnologia subjacente, ela possibilita ganhos significativos, como a execução em velocidades de mais de um teraflop com alta eficiência energética. Sistemas construídos em Unidades de Processamento Gráfico (GPU) e FPGAs funcionarão como cérebros humanos, particularmente adequados para serem aplicados à aprendizagem profunda e a outros algoritmos de correspondência de padrão usados pelas máquinas inteligentes. A arquitetura baseada em FPGA possibilitará uma maior distribuição de algoritmos em formatos menores, usando consideravelmente menos energia elétrica na malha de dispositivo e permitindo que as capacidades avançadas de aprendizado da máquina sejam proliferadas nos mais ínfimos pontos finais da Internet das Coisas, tais como residências, carros, relógios de pulso e até mesmo seres humanos, afirma o analista David Cearley.Aplicativo de rede e arquitetura de serviço Designs monolíticos de aplicação linear, como arquitetura de três camadas, estão dando lugar a uma abordagem integrativa de acoplamento mais informal: aplicativos e serviços de arquitetura. Ativada por serviços de aplicativos definidos por software, essa nova abordagem permite desempenho, flexibilidade e agilidade como as da web. A arquitetura de microsserviços é um padrão emergente para a criação de aplicações distribuídas, que suportam o fornecimento ágil e a implantação escalável tanto no local quanto na Nuvem. Contêineres estão emergindo como uma tecnologia essencial para permitir o desenvolvimento e a arquitetura de microsserviços ágeis. Levar elementos móveis e de IoT para a arquitetura de aplicativos cria um modelo abrangente para lidar com a escalabilidade em Nuvem de back-end e a experiência de malha de dispositivos de front-end. Equipes de aplicativos devem criar arquiteturas modernas para fornecer utilitários baseados em Nuvem que sejam ágeis, flexíveis e dinâmicos, com experiências de usuário também ágeis, flexíveis e dinâmicas abrangendo a malha digital.Plataformas de Internet das Coisas (IoT) As plataformas de IoT complementam o aplicativo de rede e a arquitetura de serviço. Gerenciamento, segurança, integração e outras tecnologias e padrões da plataforma são um conjunto básico de competências para elementos de criação, gestão e fixação na Internet das Coisas. Essas plataformas constituem o trabalho que a equipe de TI faz nos bastidores, de um ponto de vista arquitetônico e tecnológico, para tornar a IoT uma realidade. A Internet das Coisas é parte da malha digital, que inclui a experiência do usuário, e o ambiente do mundo emergente e dinâmico das plataformas é o que a torna possível. Qualquer empresa que adote a IoT precisará desenvolver uma estratégia de plataforma, porém abordagens incompletas de provedores concorrentes dificultarão sua implementação até 2018, afirma David Cearley Vice-Presidente (Fellow) do Gartner.