Categoria: Contabilidade

Entenda como grupos hackers utilizaram o vírus Ransomware para extorquir e chantagear as empresas. Confira dicas para sua empresa se prevenir disso.

Na madrugada da última sexta-feira, dia 10 de dezembro, um ataque hacker acionou todos os alertas para questões de cibersegurança.

Isso aconteceu porque o site do Ministério da Saúde foi derrubado por um suposto Ataque Ransomware.

Quem tentou acessar o site do Ministério da Saúde na ocasião, encontrou um estranho comunicado no lugar da página oficial.

Invasores comunicavam que mais de 50 terabytes em dados haviam sido copiados e excluídos. E para recuperar essas informações, era preciso entrar em contato com eles, por um dos canais indicados na própria mensagem.

Reprodução da mensagem exibida após o ataque ao site do Ministério da Saúde

O ConectSUS também sofreu impactos graves desse ataque. Apesar de continuar funcionando, o aplicativo parou de mostrar informações sobre vacinas tomadas e os certificados de vacinação.

O que sabemos até agora?

Quem assumiu a invasão aos domínios do Ministério da Saúde foi o Lapsus$ Group. Os supostos hackers afirmaram que tinham aplicado um Ataque Ransomware para capturar os dados da pasta da saúde.

Esse tipo de vírus ficou bastante conhecido por “sequestrar” dados sigilosos de pessoas e organizações, se tornando um dos principais focos de atenção das áreas de TI e Cibersegurança nas empresas.

Grupos hackers estão se especializando cada vez mais em usar o Ransomware para extorquir e chantagear empresas de todos os segmentos. Mais adiante nesse artigo, falaremos mais sobre o impacto das ameaças de vazamento de informações no novo contexto da LGPD – a Lei Geral de Proteção aos Dados Pessoais.

Uma reviravolta controversa

A versão da história que indicava que havia ocorrido um ataque ransomware, no entanto, não durou muito tempo. Um perfil brasileiro do Anonymous, grupo conhecido por performances “hacktivista”, afirmou que não houve sequestro da base de dados.

“Hacktivismo” é o termo dado à ideologia ou filosofia que defende a liberdade total da informação. Grupos hacktivistas foram responsáveis por grandes vazamentos no passado; o vazamento de dados mais célebre foi o do WikiLeaks, organizado por Edward Snowden.

De acordo com o Anonymous, o que aconteceu foi um redirecionamento da página do Ministério da Saúde. Um outro tipo de ataque, menos danoso, conhecido como DNS Spoofing.

A Polícia Federal e o Gabinete de Segurança Institucional confirmaram a versão do Anonymous. Os órgãos informaram que não podem revelar mais informações para não comprometer as investigações.

Por enquanto, o que se sabe de fato é que quem atacou o Ministério da Saúde se autodenomina Lapsus$ Group.

Mas afinal, qual a diferença entre DNS Spoofing e Ransomware?

Primeiramente, é preciso entender que tanto Ransomware como um DNS Spoofing são tentativas maliciosas contra uma pessoa ou organização. No entanto, funcionam de forma diferente, com objetivos diferentes.

A seguir, entenda como funciona cada um desses tipos de ataque.

Como funciona um DNS Spoofing?

Fica mais simples de entender se começarmos pelo conceito de DNS. A sigla vem do inglês e quer dizer Domain Name Service, traduzindo: Serviço de Nome de Domínio.

O DNS é um serviço que facilita a navegação na internet. Quer um exemplo prático?

Ao digitar no seu navegador uma URL como qintess.com o seu computador não vai se conectar diretamente com o site. Em resumo, o que acontece é o seguinte:

1. Usuário digita o nome do site no navegador

2. O computador busca nos servidores DNS o endereço IP referente ao domínio em questão

3. O usuário acessa do seu computador o site buscad

Sem o DNS, você teria que digitar códigos de IP toda vez que quisesse acessar um site. Ao invés disso, basta digitar o nome do site (sua URL), que você vai acessá-lo sem precisar ter que pensar em nada disso.

E é aí que entra o viés malicioso do DNS Spoofing, o que ele faz é “tapear” o DNS.

Quando um domínio sofre esse tipo de ataque, o que acontece na prática? Simples e perigoso, o usuário vai digitar uma URL no seu navegador, mas ao invés de ser redirecionado para o site original que buscava, ele será levado para uma página construída com propósitos levianos.

Na maioria dos casos de DNS Spoofing, o objetivo dos cibercriminosos é se passar por uma empresa, com o objetivo de confundir os usuários e roubar seus dados.

Como funciona um Ataque Ransomware?

De forma diferente e muito mais perigosa que um DNS Spoofing, os Ataques Ransomware tem como objetivo “sequestrar” os dados de uma empresa.

Esse tipo de ataque vem ganhando cada vez mais evidência na mídia Isso porque grupos hackers utilizam o roubo de informações para exigir altas quantias de empresas e governos.

Mas como o Ransomware invade um computador? Basicamente, existem duas possibilidades:

1. Através de arquivos infectados com malware, que o usuário baixa em seu computador

2. De forma manual, em um computador que tenha liberado de forma proposital ou não o acesso remoto para outro computador

Uma vez estabelecida a base no computador de uma vítima, os criminosos afiliados ao ransomware exploram a rede para listar todos os recursos disponíveis.

Se eles encontram dados potencialmente sensíveis em compartilhamentos de arquivos, poderão vazá-los para um serviço em nuvem.

Dessa forma, os criminosos vão usar os dados para chantagear a organização que sofreu esse ataque.

Para saber tudo sobre Ransomware e como se defender desse tipo de ataque, leia o artigo que publicamos no blog da Qintess em agosto deste ano: Ransomware o vírus que “sequestra” dados da sua empresa

E como fica a LGPD no meio disso?

A invasão ao site do Ministério da Saúde reacendeu os debates sobre a Lei Geral de Proteção aos Dados Pessoais, a LGPD, que entrou plenamente em vigor em agosto deste ano.

Nas redes sociais, as pessoas comentaram sobre uma suposta responsabilização do governo, devido ao vazamento dos dados de milhões de brasileiros.

Afinal, como consta no artigo 44 da LGPD, quem responde por quebras de segurança, como o roubo de dados de terceiros é a empresa que coleta, armazena e faz o tratamento desses dados.

“Art. 44 (…)

Parágrafo único. Responde pelos danos decorrentes da violação da segurança dos dados o controlador ou o operador que, ao deixar de adotar as medidas de segurança previstas no art. 46 desta Lei, der causa ao dano.”

A penalidade para empresas que tiverem informações vazadas é alta. De acordo com o artigo 52 da LGPD, a multa pode chegar até R$ 50 milhões por infração. Por isso, é indispensável, às empresas estarem atentas a possíveis brechas em seus sistemas de defesa.

Se por um lado a LGPD veio para aumentar a segurança em relação aos dados dos usuários, por outro, ela aumentou drasticamente a demanda por soluções mais efetivas de Cyber Security. Estudos indicam que o número de grupos hackers que usam ataques como o Ransomware tem crescido no Brasil – seriam ao todo 17 grupos e mais de 70 ataques já registrados desde janeiro de 2020.

O que essa pesquisa sugere nas entrelinhas é que grupos hackers podem estar enxergando oportunidades para extorquir as organizações que se esforçam para manter seus dados protegidos.

Portanto, é preciso estar sempre a um passo à frente dos hackers

Para se prevenir de cibercriminosos e, ao mesmo tempo, proteger o caixa da sua empresa, daqui para a frente será indispensável para o seu negócio investir em Cyber Security.

É preciso mapear os riscos, conhecer os pontos fracos da sua operação e manter a segurança dos pontos que já são fortes. Afinal, a ameaça Ransomware pode comprometer financeira e juridicamente os recursos de sua organização.

Para elevar os níveis de segurança e aumentar a proteção dos dados de seus clientes ou parceiros de negócio, fale com um dos especialistas da Qintess. e conheça nossa oferta de soluções de cibersegurança: https://br.qintess.com/solucoes-ciberseguranca.

Segundo projeções da Bloomberg Intelligence, o metaverso pode movimentar US $800 bilhões até 2024. Entenda como isso será possível

Em 1992, Neal Stephenson criou o termo “Metaverso” para ilustrar um mundo virtual 3D, o qual era habitado por avatares de pessoas reais dentro de seu livro, Snow Crash. Quase três décadas depois, a obra literária cyberpunk é considerada a precursora de uma realidade antes apenas imaginada.


Atualmente, a descrição não foge muito da idealização feita por Stephenson. O metaverso é um universo digital onde pessoas podem interagir entre si por meio de avatares digitais, proporcionando uma experiência imersiva e única para cada usuário. Cada espaço virtual pode ter um propósito diferente, como comunicação, diversão e até negócios.

Embora o metaverso ainda não exista, variações e protótipos vêm crescendo intensamente nos últimos anos. Por conta do avanço de tecnologias como inteligência artificial e realidade virtual, a criação de mundos paralelos está cada vez mais presente nos jogos online, no mundo das criptomoedas e nas redes sociais.

O universo virtual na prática

De acordo com um levantamento realizado pelo instituto de pesquisa Kantar Ibope Media em 2021, 6% dos brasileiros que usam a Internet já transitaram por alguma versão do metaverso, o equivalente a cerca de 4,9 milhões de pessoas. Levando em consideração esse número, 89% desses usuários jogam online. Jogos interativos ou de construção de mundos, como Minecraft, Fortnite e Roblox já contam com elementos do metaverso. 

Na Qintess temos um grupo chamado “Anansi Collective”, uma cooperativa para construção de narrativas diferenciadas para melhorar a experiência dos clientes e usuários através de jogos, animação e tecnologias XR. Desenvolvemos soluções por meio das indústrias de design e de storytelling de jogos para aprimorar a gestão de experiências e encantar os clientes.

Vale ressaltar que o metaverso não se restringe ao mercado de games. No final de outubro, Mark Zuckerberg anunciou a mudança do nome do Facebook para Meta. O conglomerado por trás do Facebook, Instagram e WhatsApp anunciou que irá investir US $50 milhões nos próximos dois anos para o desenvolvimento do seu próprio metaverso.

Além da Meta, grandes empresas de tecnologia como Amazon, Nvidia, Unity e Microsoft já deram o primeiro passo nessa nova etapa da Internet. A Microsoft, por exemplo, anunciou a implementação de avatares 3D para 2022 em sua plataforma Teams, procurando proporcionar experiências holográficas colaborativas e compartilhadas dentro do aplicativo.


Cenário a longo prazo 


Segundo especialistas no recente relatório do Bank Of America, o metaverso se encontra na lista de 14 tecnologias que revolucionarão a nossa vida. Visto como o “próximo capítulo da Internet” por Zuckerberg, o metaverso promete revolucionar a forma como consumimos a internet e tem o potencial de transformar economias. Porém, a materialização dos universos virtuais tem dois grandes obstáculos a serem contornados: acessibilidade e privacidade.


A acessibilidade ao metaverso é totalmente dependente da disponibilidade de um hardware avançado o suficiente e de conexão com a internet. Levando isso em consideração, é provável que a popularização do metaverso demore alguns anos. Outro ponto fundamental é a privacidade no mundo virtual: como garantir segurança no compartilhamento de informações?

A Qintess oferece soluções de Analytics, AI & Decision Science, como estruturação de dados (Data Lake), aplicando práticas de governança (como MDM – Mobile Device Management e LGPD – Lei Geral de Proteção de Dados), possibilitando assim  o desenvolvimento de algoritmos para diferentes tipos de análises de dados, de forma responsável e segura.

Com a evolução tecnológica, a aprimoração da inteligência artificial (IA) fez com que fosse possível a concepção de um universo digital tão autêntico como a realidade. Mesmo com anos de estudo e amadurecimento pela frente, é perceptível que a inteligência artificial como conhecemos hoje, presente em serviços de streaming, redes sociais e e-commerces, por exemplo, ainda tem muito a surpreender a humanidade.

A evolução digital e organizacional está cada vez mais dinâmica. Confira aqui como equilibrar isso para o seu negócio, dicas e mais. Clique aqui!

Mas como equilibrar tudo isso nos tempos atuais?

Como transformar processos em tempos de agilidade? A disputa entre a responsabilidade pela transformação digital e a estruturação de processos concisos, enxutos e aderentes constantemente entram em conflito, pois é complexo priorizar e estruturar os processos no timing que as organizações esperam.

Mas no final das contas, vamos à pergunta que não quer calar:

“Temos entregado, de fato, valor?”

Essa indagação se torna ampla quando pensamos em nosso cliente final, em áreas adjacentes envolvidas nos processos, em resultados financeiros, mas também, como equilibrar a eficiência estratégica, com a eficácia operacional e a efetividade processual? Quando falamos em eficiência estratégica estamos falando diretamente de reduzir/eliminar desperdícios o que nos traz um resultado direto sobre custo, quando falamos em eficácia operacional estamos falando da capacidade de atingir os objetivos propostos, ou seja, está ligado diretamente ao resultado da operação, já quando falamos de efetividade processual, estamos falando de transformar a situação existente, do impacto da mudança efetuada. Com todos esses pilares de avaliação uma coisa é fato, implementação, analise e melhoria de processos não é algo trivial, deve ser algo estruturado, pensado, com objetivos claros, com captação de indicadores que nos trarão a clareza de onde estamos e de onde queremos chegar.

“Mas, há alguma receita a ser seguida para planejar e estruturar processos corretamente? ”

Receita não tem, mas, existem algumas formas de estruturar um plano para atingirmos de uma forma mais assertiva onde queremos chegar. Tudo começa com a identificação do problema: Comece elencando as principais ineficiências do processo e caso não exista um processo definido, elenque o que você gostaria de resolver.

Em seguida, desenhe o seu processo, represente fluxo de atividades, identifique áreas e papéis envolvidos, documentos, rotas alternativas. O ideal nesse cenário é utilizar uma plataforma onde você consiga modelar seu processo, automatizar fluxos, conectar áreas e extrair indicadores que irão mensurar a evolução e a adaptabilidade do seu processo e ainda facilitará a consulta e a manutenção futura dos processos levantados. Embase seus levantamentos processuais em técnicas que facilitarão no entendimento do problema.

Feito isso, crie um diagnóstico que servirá como um guia estruturado com a foto do cenário atual e os pontos críticos que deverão ser endereçados no novo desenho, denominado ‘Fluxo To Be‘, ou seja, esse será o desenho de onde queremos chegar. Um ponto importante nessa etapa, é que pode ser que surja uma série de problemas elencados e, neste caso, é necessário priorizá-los e pensar em ondas de evolução, pois, por mais que tenhamos um modelo To Be ideal, talvez com a quantidade de problemas diagnosticados, não consigamos atacar tudo de uma vez. Mas, não se preocupe. Priorize, coloque para funcionar, escale, capture indicadores e pule para a próxima onda.

O mais importante de todos esses passos é sempre fazer um alinhamento de expectativa com todos os envolvidos. Fazer grupos de trabalho para pensar em formas em conjunto de melhorar os processos. Precisa ser um trabalho criativo e muito colaborativo. Façam pesquisas de mercado, veja o que funcionou em outras empresas. Analisar adaptações e pense em como escalar os processos, pois de nada adianta desenhar um processo lindo, mas, não ter pessoas executando as etapas corretamente. Analise as etapas do fluxo e verifique quais atividades repetitivas manuais podem ser automatizadas, isso tornará seu processo mais robusto e eficiente.

Hey, quer ajuda para estruturar seus processos, integrar com outras plataformas e automatizar atividades repetitivas de forma simples, sem a necessidade de acionar o departamento de TI? Então conheça a Yuwork e descubra todos os benefícios que uma plataforma agnóstica de processos pode fazer por você e por sua empresa!!!

27 DE SETEMBRO

Yuwork Criado por: Thamara Pina e Winny Pina

Hoje a inteligência artificial já não é algo tão distante. Confira aqui analises de IA, projetos resilientes e automação inteligente. Saiba mais aqui!

A estimativa de receita proveniente do Mercado de Inteligência Artificial, que inclui software, hardware e serviços, de acordo com a International Data Corporation (IDC) é de US $327,5 bilhões. Ainda segundo o IDC, a previsão para essas receitas em 2024 gira em torno de US $500 bilhões. Na América Latina os investimentos em infraestrutura em nuvem pública (IaaS) chegarão a US $8,5 bilhões em 2024. No Brasil, a previsão de despesas com IA é de US $464 milhões, de acordo com o Previsões do IDC Brasil 2021. Grande parte disso vem de serviços de consultoria e negócios.

Este artigo tem como objetivo identificar os fatores determinantes para a entrega de projetos resilientes, na mesma linha das informações acima. São feitas referências ao estudo “Cinco perguntas para um projeto de IA de sucesso” (Gartner, 2020). 

Em que formas é possível a inteligência artificial?

De acordo com Kai-Fu Lee em seu best-seller “Superpoderes da IA: China, Vale do Silício e a nova ordem mundial, 2018”, há “As Quatro Ondas da IA”. Em resumo, Kai-Fu Lee destaca que “a Revolução de IA completa levará um pouco de tempo e acabará por nos lavar a uma série de quatro ondas: IA de Internet, IA de negócios, IA de percepção e IA de automação. Cada uma dessas ondas de IA aproveitam a energia de uma maneira diferente, interrompendo diferentes setores e tecendo a inteligência artificial mais profundamente em nossas vidas diárias.” Kai-Fu Lee (2018) também destaca que “as duas primeiras ondas – IA de internet e IA de negócios – já estão ao nosso redor, remodelando nossos mundos digital e financeiro de maneiras que mal podemos registrar. Eles estão aumentando o controle das empresas de internet sobre nossa atenção, substituindo paralegais por algoritmos, negociando ações e diagnosticando doenças.”

O que são considerados casos de negócio para o uso de análises e IA?

Kai-Fu Lee mostra uma perspectiva interessante para casos de uso em alguns setores: “A primeira onda de IA aproveita o fato de os usuários da Internet estarem rotulando os dados automaticamente enquanto navegam. A Business AI aproveita o fato de que as empresas tradicionais também rotulam automaticamente grandes quantidades de dados há décadas. Por exemplo, as seguradoras cobrem acidentes e detectam fraudes, os bancos concedem empréstimos e documentam as taxas de reembolso e os hospitais mantêm registros de diagnósticos e taxas de sobrevivência. Todas essas ações geram pontos de dados rotulados – um conjunto de características e um resultado significativo – mas, até recentemente, a maioria das empresas tradicionais tinham dificuldade em explorar esses dados para obter melhores resultados”.

Kay-Fu Lee também afirma: “Essas startups vendem seus serviços para empresas ou organizações tradicionais, oferecendo a elas seus algoritmos soltos em bancos de dados existentes em busca de otimizações. Eles ajudam essas empresas a melhorar a detecção de fraudes, fazer negócios mais inteligentes e descobrir ineficiências nas cadeias de abastecimento. As primeiras instâncias de IA empresarial se agruparam fortemente no setor financeiro porque naturalmente se presta à análise de dados. O setor opera com informações bem estruturadas e tem métricas claras que ele busca otimizar.”

A IDC Financial Insights fornece mais detalhes para o setor de serviços financeiros. “Em 2022, 40% das transações nas agências serão iniciadas como transações pré-configuradas ou nomeações para especialistas que começam em plataformas digitais e são realizadas em tecnologia e locais de propriedade de bancos”. Com o crescimento e aceitação de wearables fornecidos pelo consumidor e pela empresa, até 2024, 15% dos pagamentos de consumidores em todo o mundo serão autenticados e/ou negociados por meio de um dispositivo wearable.

Casos de uso para seguros, de acordo com a IDC Financial Insights: “Em 2022, 25% das seguradoras globais de primeiro nível estarão em um caminho para novos sistemas básicos de seguro”.

Destacamos os seguintes businesses cases para seguros:

l) Melhorar a jornada do cliente e uso de análises para conhecer seu cliente (KYC), estratégias de próxima melhor oferta (NBO) e próxima melhor ação (NBA), com o objetivo de aumentar as margens na venda de serviços e produtos. Além disso, o uso de Inteligência Artificial para identificação e prevenção de Churn;

ll) Auxiliar a equipe de Revenue Assurance com uso de Inteligência Artificial para Prevenção de Fraudes, com o objetivo de reduzir custos;

lll) Intelligence Automation para melhorar a experiência de negócios, por exemplo, usando Robot Cognitive Automation com chatbots, ou agentes de seguros virtuais, e se conectar com Process Mining, com resultados para melhorar a marca e aumentar a receita.

De acordo com a IDC Retail Insights, em 2023, 80% dos varejistas oferecerão pagamentos sem contato e sistemas de leitura e pagamento baseados em aplicativos na loja, aumentando as taxas de conversão em 40% e as taxas de retenção de clientes em 30%. Selecionamos alguns casos de uso de acordo com a metodologia de “Marketing Mix” e seus P’s (McCarthy e Kotler): Produto, Preço, Lugar, Processo de Promoção, Pessoas e Percepção do Cliente.

O caso de uso Price Optimization é de grande importância na estratégia das empresas varejistas, que aliadas às previsões de demanda e ao conhecimento do cliente, proporcionarão a construção de cenários para maximizar a receita ou o avanço da estratégia de market share. Os casos de uso para a percepção do cliente estão relacionados à jornada do cliente através da experiência de um serviço ou produto, capacidade de inteligência artificial.

As capacidades proporcionarão impactos positivos na lealdade e melhorarão as margens de vendas cruzadas. O desafio do Chargeback pode ser otimizado com a abordagem Intelligence Automation: usando RPA, com algoritmos de IA avançados para prevenção de fraudes e monitoramento constante dos processos de negócios. Isso resulta em redução de custos e valor da marca no mercado.

De acordo com o IDC (2021), “O programa Analytics and Intelligent Automatization Services examina todo o ciclo de vida dos serviços relacionados à implantação de soluções de tecnologia analítica, inteligência artificial (IA) e tecnologia de automação inteligente. Analytics, IA e automação inteligente de tecnologias distintas, mas cada vez mais interligadas, à medida que os clientes se esforçam para tornar as pessoas e processos mais eficientes e descobrem novas maneiras de conduzir os negócios na era digital. Esta pesquisa examina o serviço de negócios que as empresas estão construindo para ajudar seus clientes a adotar análises, IA e automação inteligente, bem como essas tecnologias estão sendo aproveitadas na prestação de serviços. A cobertura se estende por todo o ciclo de vida de analítica, IA e serviços de automação inteligente oferecidos por provedores de serviços de TI e negócios, incluindo gerenciamento de informações e dados, BI e ferramentas analíticas e aplicativos, análises avançadas, big data, IA e automação de processos robóticos.”

Você tem aplicativos automatizados por robô em seu negócio? Quais seriam os resultados e benefícios para melhorar a sua produtividade e competitividade?

De acordo com a Forrester Research (2021), mais de 5 milhões de BOTs estarão em produção em grandes empresas. Já que estamos falando de finanças, é possível automatizar até 80% dos processos bancários mais comuns. De acordo com a pesquisa divulgada pela TI Inside, o setor bancário brasileiro alcançará cerca de US $1,2 bilhão em investimentos com a transformação digital até 2023. A interação sem a Entrega de Projetos Resilientes: Analytics, Inteligência Artificial e Automação Inteligente a necessidade de horário fixo e a agilidade na devolução das propostas de crédito são exemplos da satisfação que os processos automatizados com RPA podem gerar nesses clientes.

O Credit Union, aproveitando essa ideia, obteve uma redução de 830 horas por ano em intervenções manuais para corrigir informações errôneas no cadastro de seus associados. Segundo o Gartner, até 2021, 90% das médias e grandes empresas terão pelo menos um processo apoiado pelo RPA. Do ganho nas tarefas de back office e middle office, à automação nos negócios das empresas finais, como seguros, finanças, saúde e telecomunicações, todas as indústrias e setores públicos estão se beneficiando da referida proposta, inclusive impulsionados pelo atual cenário de pandemia. Nas grandes empresas, o investimento na RPA chega a cerca de US$20 milhões, enquanto nas médias esse valor gira em torno de US$5 milhões. 

Como garantir a continuidade dos negócios e acelerar os processos?

Segundo Simon Sinek (2020), o jogo dos negócios se encaixa na definição de um jogo infinito. “Não conhecemos todos os jogadores, e novos jogadores podem entrar no jogo a qualquer momento. Todos os jogadores estabelecem suas próprias estratégias e táticas, e não há um conjunto de regras fixas com as quais todos tenham concordado, além da lei. Ao contrário de um jogo, não há tempo para o início, meio ou fim do negócio”.

Além disso, Simon Sinek (2020) destaca que “os benefícios de uma mentalidade infinita, o verdadeiro valor de um negócio não é medido pelo sucesso alcançado com base em um conjunto de métricas arbitrárias em períodos arbitrários. O verdadeiro valor de uma empresa é medido pelo desejo dos outros de contribuir para seu sucesso contínuo, não apenas enquanto eles (os membros da empresa) ainda estiverem aqui, mas bem além de sua presença. Jogadores de mente infinita querem deixar suas organizações melhor do que quando começaram”.

Acreditamos que as pessoas são a chave para garantir a entrega em projetos resilientes em Analytics, IA e Intelligence Automation, elas são os jogadores com pensamento infinito. Alguns desses profissionais já são conhecidos, por exemplo, Scrum Master, Data Engineer, Data Scientist, Consultor de BI e Product Owner. Podemos incluir o Designer Strategy (responsável pelas atividades de Design Thinking) e o Psicólogo como atores para difundir a cultura da mentalidade infinita.

Ao final desta discussão, destacamos algumas conclusões para mitigar os riscos do projeto em Analytics, Inteligência Artificial e Automação de Inteligência.

Inicialmente, a definição clara do aplicativo de negócios considerando grandes volumes de dados, que possuem muitas atividades humanas repetitivas, e regras para sustentar e manter o projeto.

A Arquitetura da Solução e os recursos de Governança Analítica são essenciais para garantir a entrega de projetos de negócios e os impactos positivos nas margens das empresas.

SOURCES

Competição Analítica – Vencendo através da nova Ciência,

Thomas H Davenport and Jeanne G. Harris.

O jogo Infinito, Simon Sinek

AI Super Powers. China, Silicon Valley, and the New World Order,

Kai-Fu Lee

A segurança dos seus clientes é algo imprescindível. Confira aqui sobre a cibersegurança para a black Friday 2021. Veja dicas e mais.

A data comercial mais importante do ano também vai ser a mais digital de todos os tempos. No Brasil, a Black Friday 2021 ocorre no dia 26 de novembro e as empresas têm até essa data para colocar a casa em ordem para receber um grande volume de acessos e vendas. Contudo, o recente ataque cibernético a uma das maiores lojas de varejo reacendeu o debate: como as empresas podem garantir vendas online seguras na Black Friday?

A pandemia causada pela Covid-19 forçou as empresas a fortalecer e melhorar suas estruturas de vendas online. Contudo, isto criou o ambiente perfeito para hackers lançarem golpes, ataques de phishing e outras atividades maliciosas. Dados da consultoria Ebit Nielsen apontam que o faturamento de vendas online cresceu 41% no ano passado e as expectativas são bem altas para 2021.  

Neste blog post você vai entender como a cibersegurança se torna um diferencial estratégico, as mudanças no perfil do consumidor e algumas medidas que você pode aplicar na sua empresa para garantir um ambiente online seguro para seu público na Black Friday 2021.

Segurança é prioridade para o consumidor

A Black Friday gera um senso de urgência para que o público adquira produtos com desconto antes que o tempo se esgote. E é justamente essa necessidade de ser ágil que será explorada pelos criminosos cibernéticos neste momento. Segundo dados do relatório da SiteLock, quase 70% dos consumidores disseram estar preocupados com o roubo de seus dados pessoais como consequência de compras online.

Os crimes cibernéticos estão se industrializando em um ritmo cada vez mais acelerado. Além do prejuízo financeiro, esse tipo de crime também prejudica a reputação das empresas e inibem que clientes comprem novamente. Mas enquanto os perigos cibernéticos estão crescendo em número e severidade, ainda são poucas as empresas que tomam a dianteira no combate e na prevenção a esses ataques.

Em uma recente pesquisa global realizada pela McKinsey, 75% dos executivos disseram considerar a segurança cibernética uma prioridade máxima, mas apenas 16% disseram que suas empresas estão bem preparadas para lidar com riscos cibernéticos.

Como garantir vendas seguras na Black Friday 2021

A Black Friday 2021 vai colocar em cheque a confidencialidade, integridade e disponibilidade do tráfego da rede das empresas. Se sua empresa vai participar da data, assegurar esses três fatores é prioridade máxima para proteger seu público durante este período de maior vulnerabilidade.

De acordo com o relatório do Instituto McKinsey, 84% dos entrevistados experimentaram comprar em outras marcas no ano passado e cerca de 76% vão incorporar esse comportamento daqui em diante. Isso significa que existem mais chances do seu público procurar e comprar de concorrentes ao menor sinal de desconfiança ou desconforto na experiência de compra.

É fato que a pandemia tornou mais difícil para as empresas manterem a segurança de seus dados, mas algumas práticas podem ajudar você a se preparar para ataques cibernéticos e garantir a segurança de seus consumidores.

3 passos para garantir a cibersegurança da sua Black Friday

  1. Usar “defesas ativas” para ficar à frente dos hackers

Ameaças à segurança cibernética e à privacidade estão ficando mais comuns e frequentes do que a maioria imagina. O relatório global de Segurança da Informação da EY revelou que, nos últimos 12 meses, 59% das organizações enfrentaram um incidente de cibersegurança significativo. Como agir diante deste fato?

O primeiro ponto a ser levado em consideração é agir com antecedência. As empresas são capazes de frustrar a ação de hackers mais efetivamente ao entenderem melhor como eles agem. Grandes empresas analisam dados para identificar sinais que possam indicar um ataque iminente, tais como tentativas de entrar em redes a partir de locais incomuns. Elas também mantêm informações atualizadas sobre as capacidades e intenções dos criminosos cibernéticos – e às vezes até mesmo sobre suas identidades.

  1. Planejar e testar respostas a incidentes de cibersegurança

Sabendo que ciberataques podem acontecer, empresas devem estabelecer planos para responder a eles. Reunindo um time especialista em tecnologia e cibersegurança, você pode criar planos de resposta que, uma vez em vigor, devem ser postos à prova em ciberataques simulados, ou “jogos de guerra”.

Também é aconselhável avaliar e atualizar continuamente os planos de resposta a incidentes e recuperação com base em seus riscos comerciais específicos e ameaças emergentes. Sua empresa pode, por exemplo, conduzir exercícios de resiliência para testar a capacidade de resposta e recuperação.

  1. Confirmar a segurança de terceiros

É comum trabalhar com fornecedores e outras empresas, e mais comum ainda  é o compartilhamento de dados que ocorre no dia a dia. É justamente nessa rotina de troca de informações que alguns hackers encontram brechas de segurança.

É recomendado que as organizações avaliem quais controles devem ser estendidos aos funcionários para garantir novos protocolos de trabalho. Você pode, por exemplo, pedir aos fornecedores e parceiros que eles demonstrem controles e procedimentos de segurança adequados a fim de limitar ou até mesmo suspender o compartilhamento de algumas informações.

Black Friday 2021: Saiba se sua empresa está verdadeiramente preparada

Para ajudá-lo a alcançar seus objetivos na Black Friday 2021, estamos disponibilizando um checklist desenhado para ajudar a sua empresa a abordar melhores oportunidades e resolver os obstáculos mais pertinentes que você vai encontrar neste ano.

A Qintess possui diversas soluções que podem ajudar a sua empresa a se preparar para a Black Friday 2021. Por isso, nós criamos o Checklist Definitivo da Qintess que, através de uma lista de itens, vai ajudar você a entender o que a sua empresa ainda precisa fazer para ficar pronta para a maior data comercial do ano. Acesse agora e receba um diagnóstico completo! 

Acesse agora o Checklist Definitivo da Qintess

Confira aqui sobre o futuro das finanças do brasil. A agenda BC+ criada pelo Banco Central e muito mais. Clique aqui e veja agora.

O FUTURO DAS FINANÇAS NO BRASIL

O sistema financeiro é composto de muitos agentes diferentes, desde bancos, financeiras, adquirentes, bandeiras, até fintechs. Entretanto, apesar de todos os players o que existem hoje, na verdade, há uma concentração enorme em poucas empresas conhecidas de todos, os 5 grandes bancos brasileiros que hoje, apesar de todos os bancos digitais que surgiram nos últimos anos, mantém 85% do mercado financeiro em suas mãos.

Diante deste cenário, o Banco Central do Brasil (BCB) criou a Agenda BC+, uma agenda de ações que já foram tomadas, estão sendo tomadas e serão tomadas para que os serviços financeiros se democratizem e cheguem a todos os brasileiros, para que a qualidade dos serviços suba consideravelmente, e para criar mais competitividade e, consequentemente, para que os preços e custos caiam.

Com este “apoio” do BCB abriu-se espaço para o surgimento das Fintechs e para uma grande digitalização das transações realizadas no dia a dia, mas o que é uma fintech? Nada mais que uma instituição financeira que geralmente foca em um produto específico para poder servir da melhor forma possível e com grande diferenciação na sua oferta.

Com o surgimento destas instituições, atualmente, ficou mais fácil para o brasileiro estar “conectado” com o sistema financeiro. Antes da pandemia, no início de 2020, havia no Brasil mais de 45 milhões de pessoas que não tinham nenhum contato com qualquer instituição financeira. Estavam totalmente às margens das oportunidades e possibilidades o sistema pode abrir.

Hoje o cenário mudou um pouco. Não temos os chamados “desbancarizados”, mas houve um grande crescimento dos “semi-bancarizados” que, no total, acredita-se que aproximadamente 100 milhões de brasileiros estejam nesta situação. Utilizam o sistema financeiro de forma muito incipiente, não conseguindo se beneficiar de tudo que é possível. A maioria destas pessoas são, de acordo com o IBGE, das classes C, D e E e vivem nas favelas, periferias e no interior do país.

A grande surpresa é que apesar destas pessoas movimentarem mais de R$1 trilhão por ano, eles estão sendo mal atendidos, assessorados e orientados. No geral, diria até maltratados pelo sistema financeiro. Foi aí que a No Caixa enxergou uma oportunidade social e financeira.

A No Caixa é uma fintech focada nas classes C, D e E, que está sendo acelerada pelo Qintess Ignite startups 2021, busca trazer para estas pessoas a única plataforma financeira que realmente transforma a vida das pessoas no dia a dia, pois somente realizamos produtos financeiros do dia a dia. Saques, depósitos, pagamento de boletos, tanto bancários quanto de concessionárias. Além disso, oferecemos seguros e benefícios, criados diretamente para estas pessoas e o melhor, com os menores valores do mundo!

Todavia, porque somos tão ousados e diferenciados? Porque decidimos fazer a diferença na sociedade e trazer tudo isso com as melhores tecnologias existentes e tudo isso com um valor acessível para quem tem uma renda menor. E o melhor: tudo de forma digital, na palma da mão das pessoas.

Acreditamos que o futuro das finanças seguirá a estrada de baixo custo e digitalização. Por isso saímos na frente. Conheça a No Caixa e descubra todos os benefícios que o sistema financeiro pode oferecer.

Saiba o que é Hiperautomação, quais os seus benefícios, qual a ligação disso com inteligência artificial (IA) e muito mais. Clique aqui e confira!

Hiperautomação, além de ser uma filosofia, é como um exército sincronizado de robôs virtuais que atuam em diversos campos dentro de uma corporação que visa a otimização por meio da redução de tempo de trabalho e eliminação de erros.

Ficou complicado? Calma, nós vamos te ajudar! Em outras palavras, a hiperautomação se refere ao uso de tecnologias avançadas, como inteligência artificial, machine learning e automação de processos robóticos (RPA), para automatizar tarefas que antes eram concluídas por humanos.

No entanto, a hiperautomação não se refere apenas às tarefas e processos que podem ser automatizados, mas também ao nível de automação. Quanto mais tecnologias executando, aprendendo e se remodelando, mais robusta é a hiperautomação.

A hiperautomação vem substituir de vez a mão de obra humana?

Não pense que a hiperautomação se destina a substituir inteiramente os humanos. Em vez disso, pense nela como um aliado que está lhe salvando de tarefas tediosas, repetitivas e que geram retrabalho.

Dessa forma, o colaborador é libertado de tarefas repetitivas e de baixo valor para se concentrar nas que são de maior valor para a organização. Juntos, a automação e o envolvimento humano ajudam as empresas a fornecer experiências superiores ao cliente, reduzindo custos operacionais e aumentando a lucratividade.

RPA: a origem de tudo

Para você entender, a primeira onda de tecnologias de automação que dominou – e ainda domina – foi baseada amplamente na automação de processos robóticos.

O RPA possui uma visão computacional que envolve o uso de robôs virtuais para mimetizar tarefas humanas morosas e repetitivas. Portanto, esses processos são baseados em regras e utilizam dados estruturados para concluir ações. Ou seja, a padronização das tarefas permite que o RPA, e também a hiperautomação, sejam incrementadas aos processos.

Ao contrário da Inteligência Artificial, que busca simular o intelecto humano, o RPA se concentra exclusivamente nas ações humanas. Com a hiperautomação, os trabalhadores digitais operam ao lado dos humanos para oferecer eficiência incomparável.

Um exército invisível

Ao usar uma combinação de tecnologias, como o RPA, iBPMS e Machine Learning, a hiperautomação geralmente supera algumas das limitações impostas pela execução manual (por quê não artesanal?) de tarefas.

Esse exército invisível de robôs virtuais permite que as organizações ultrapassem os limites dos processos individuais e automatizem quase todas as tarefas tediosas e escalonáveis.

Entretanto, essa visão computacional de tarefas requer planejamento e implementação cuidadosos. é preciso um estudo minucioso para entender como as tecnologias digitais se encaixarão em seus fluxos de trabalho existentes.

Outro atributo importante da hiperautomação é a integração, tanto de tarefas quanto de setores e tecnologias. Além do mais, para alcançar escalabilidade nas operações, várias tecnologias de automação devem funcionar juntas de forma integrada e sincronizada.

O planejamento cuidadoso, a implementação e a melhoria dos processos são realizados por meio do gerenciamento inteligente de processos de negócios, o famoso iBPM. Por essas razões, iBPM é a engrenagem central da hiperautomação.

A hiperautomação na aplicação de inteligência tributária

Quer um exemplo palpável de hiperautomação? Inteligência artificial tributária.

Tem atividade mais repetitiva e padronizada que as realizadas na área tributária? Esse é um campo fértil para implementação de diversas tecnologias para executar as tarefas de forma mais rápida – cerca de, no mínimo, 200 vezes – e sem erros.

E por se tratar de uma inteligência artificial, além de executar as tarefas pré programadas, ela aprende novas soluções e geram hipóteses por meio do Machine Learning.

Muito além de executar processo de forma repetitiva, ele garante que não exista qualquer erro e, automaticamente, não gere as terríveis multas e auditorias. Ou seja, a aplicação de inteligência tributária para gerar automações, que vai além executar tarefas, também analisa contextos e evita dores de cabeça.

Para isso, a fim de agilizar os processos, a hiperautomação tributária aprende com as regras da legislação e utiliza as informações para identificar falhas, desvios e riscos. Veja o que mais a hiperautomação é capaz de fazer nesse setor:

●        Inteligência para analisar contextos em:

○         imagens;

○         PDF’s;

○         Textos (e-mails, sites, documentos);

○         identifica palavras-chave;

○         acessos a sistemas e portais que não são de responsabilidade da própria empresa.

●        Identificar oportunidade de aplicar regras de negócios para garantir os ganhos supracitados acima.

Hiperautomação serverless é possível

Se você leu com entonação de pergunta, fez errado. É uma afirmação. Certamente deve estar se perguntando como, já que a hiperautomação exige tantos componentes e ferramentas tecnológicas.

Basicamente, o exército de robôs de uma célula de hiperautomação é distribuído em um parque de máquinas que já são utilizados por humanos em outras atividades diversas. E isso só é possível pois os robôs rodam em background, sem interferir nas atividades do dia a dia.

E qual a vantagem de se fazer isso? Puramente econômica, já que não é preciso investir em servidores centralizados de alto custo. Todo o processamento passa a ser distribuído

Gostou de saber mais sobre hiperautomação? Então compartilhe esse texto com mais entusiastas e amantes de tecnologia!

Este post foi escrito por Gustavo Bortotti, Gerente de Relacionamento da  ! Solutions, uma empresa com uma década de expertise em Automação de Processos que está fazendo parte da aceleração de startups pela Qintess Ignite 2021.

Entenda quais os beneficios do AITSM e como ele pode agilizar diversos processos na sua empresa, fazendo-o ganhar mais tempo. Saiba mais:

Hoje em dia é difícil encontrar uma empresa que não faça uso massivo de tecnologia para se manter ativa. Quanto mais ela depende de TI, mais estruturada e ágil deve ser o gerenciamento dela. E é nesse cenário que entra o conceito de ITSM (IT Service Management) e agora um novo conceito entra também nesta história: o AITSM.

De acordo com um relatório do Gartner (2020), os líderes que fazem a gestão de Tecnologia das empresas gastam mais de US$ 750 milhões na compra de ferramentas de ITSM que são inúteis ou, ainda, que nem são usadas. E esse número só está aumentando com o tempo.

Além disso, o conceito de ITSM pode ser utilizado não só para serviços de tecnologia. Ele se encaixa perfeitamente para ferramentas de atendimento de serviços em geral como e-commerce, SAC, transportes, hotelaria entre outros. No Brasil, segundo estudo do IBGE (2020), em torno de 63% do PIB brasileiro e 68% do emprego do país são atribuídos ao setor de serviços.

É importante verificar e avaliar todos os recursos destas ferramentas. No entanto, essa é uma tarefa muito difícil para a maioria das empresas. Aí entra o conceito de AITSM para reduzir o desperdício de dinheiro.

O que é o AITSM?

AITSM união das palavras AI (Artificial Inteligence) e ITSM (IT Service Management), significa simplesmente a gestão de serviços utilizando automação e inteligência artificial. Ela ajudará a completar suas tarefas, atender problemas, solicitações e dúvidas dos seus clientes de forma inteligente e automatizada. Você poderá usar o aprendizado de máquina e IA para sugerir e prescrever conhecimento no momento certo, priorizar e classificar qualquer evento de forma rápida e proativa, ajudando a identificar os problemas do usuário antecipadamente.

O AITSM ajuda a coletar os dados dos seus atendimentos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar seus dados. Isso ajudará a construir chatbots mais otimizados e ter bases de conhecimento melhor configuradas para auxiliar melhor os seus usuários e clientes.

Com isso, o conceito de AITSM irá ajudá-lo a agilizar todos os processos. Assim, ele criará a melhor experiência tanto para os funcionários da central de serviços quanto para os clientes.

Vantagens do AITSM

Com uso de uma ferramenta que automatize e com uso de IA, você poderá liberar seus agentes/atendentes. Seus funcionários não precisarão perder tempo fazendo tarefas manuais e repetitivas, pois estas tarefas serão realizadas pela ferramenta. Isso permitirá que façam tarefas com maior valor agregado e de forma mais eficiente. Algumas das vantagens de adotar o AITSM são:

– Melhor gestão de atendimentos endereçando a pessoa correta para cada atendimento;

– Portal de autoatendimento para o próprio cliente resolver seus problemas ou ainda, caso ele não consiga, ter um processo automatizado para criar um ticket com todos os passos seguidos por ele;

– Melhorar a comunicação com os clientes através do desenho de fluxos de conversas com o chatbot, por exemplo comunicar status e atualizações dos atendimentos por SMS, WhatsApp e Telegram;

Entenda se é possível haver um viés racial no algorítmo do machine learning. Entenda o que podem ser esses vieses e mais. Confira já

Viés racial em algoritmos de machine learning 

Viés racial: Um problema em sistemas autônomos 

Sistemas inteligentes vem se tornando cada vez mais populares nos dias atuais, devido a facilidade e rapidez com a qual eles conseguem realizar um grande número de tarefas, apresentando muitas vezes, uma performance melhor que a de seres humanos. Nesse contexto, os algoritmos utilizados na construção desses sistemas possibilitam tomada de decisão autônoma através do uso de técnicas de aprendizado de máquina ou machine learning (ML) 3.  

Os algoritmos de machine learning se tornaram populares devido a sua capacidade de resolver problemas complexos sem ser explicitamente programados para isso, devido a sua capacidade de aprender através do reconhecimento de padrões nos dados2. Entretanto, é importante observar que essas técnicas podem sofrer a influência de algum tipo de viés que tem o potencial de prejudicar populações que já sofrem com uma desvantagem histórica 3. 

Infelizmente, o tipo de viés gerado por esses modelos é parecido com o viés humano em relação a raça, sexo, religião e outros tipos de discriminação 2. Por exemplo, há inclusive um fenômeno conhecido como other-race effect (ORE) no qual as pessoas reconhecem as faces da própria raça com maior facilidade, o que ocorre também em certos algoritmos que conseguem acertar com mais precisão a face de uma determinada etnia1. O viés em algoritmos é particularmente preocupante em sistemas inteligentes autônomos ou semiautônomos que não envolvem a interferência de pessoas no loop para detectar e compensar o viés existente4. Dessa maneira, além da possibilidade do tratamento injusto em relação à um grupo de indivíduos específicos, o ML pode contribuir para a invisibilidade online desses grupos através da priorização de alguns resultados em relação a outros 3. 

O problema de viés algorítmico tem ganhado cada vez mais atenção da mídia devido a diversos problemas tecnológicos 4. Por exemplo, a pesquisa do Google identificou dois americanos negros como gorilas em uma busca de imagens 3; o aplicativo FaceApp tende a clarear a pele de pessoas negras para seguir o padrão de beleza do algoritmo utilizado 3; Sistemas para predizer reincidência de crimes são enviesados em relação à um determinado grupo racial 4; ambas as  AIs da Microsoft Tay e Zo apresentaram um comportamento anti semita, racista e sexista 2. 

As situações apresentadas anteriormente, podem ser decorrentes de certos tipos de dados de entrada utilizados para treinar o modelo de ML 2. Além disso, o algoritmo pode se adaptar ao decorrer do tempo aos vieses sociais implícitos e explícitos aos quais ele é exposto que consequentemente geram perfis estereotipados e injustos de pessoas 3. 

Ainda não existe uma solução capaz de resolver todos os casos de vieses algorítmicos. Porém é importante lembrar que ao construir sistemas autônomos, deseja-se que os algoritmos utilizados sejam melhores versões dos seres humanos, por isso deve-se reduzir ao máximo o viés racial e outros tipos de vieses prejudiciais 4. 

Entendendo a origem do viés algorítmico 

Os algoritmos de aprendizado de máquina devem reconhecer igualmente as faces de todas as raças se as características das imagens ou  features corretas foram usadas para analisar os diferentes grupos raciais. Nesse contexto, é possível identificar o viés racial em algoritmos pela diferença de acurácias entre grupos étnicos distintos1. 

Desde 1990, o viés racial começou a ser reportado nas tarefas de reconhecimento de faces. Em 2014, a acurácia do reconhecimento facial melhorou significativamente devido aos algoritmos baseados em redes neurais convolucionais profundas ou deep convolutional neural network (DCNN) 1. 

Os estudos feitos com algoritmos pre-DCNN revelam que a raça impacta na identificação de faces de uma forma difícil de predizer. Apesar de até o momento haver poucos estudos que avaliam o viés racial em DCNNs, algumas tendências já foram detectadas em certas arquiteturas de redes neurais. Por exemplo, o algoritmo VGG-Face afeta o reconhecimento facial do grupo demográfico de mulheres negras e jovens.  Além disso, os algoritmos COTS mais antigos e VGG-Face performam melhor em faces brancas enquanto os dois COTS mais atuais e o ResNet têm melhor performance em faces negras 1. 

Dada a complexidade do problema tecnológico do viés algoritmo, é possível avaliá-lo não só pelos modelos de ML utilizados, mas também pelas suas outras possíveis causas. Nesse contexto, DANKS et al. (2017) 4 afirmam que os vieses podem ser classificados de acordo com a sua fonte podendo essas ser: dados de treino, foco algorítmico, processamento algorítmico, transferência de contexto e interpretação.  

Viés devido aos dados de entrada: Os dados de entrada utilizados para treinar o modelo de machine learning podem causar viés. Isso ocorre porque as imagens utilizadas podem variar na demografia, qualidade, iluminação e ponto de vista. Além disso, é importante lembrar que as redes neurais necessitam de um grande volume de dados para serem treinadas e que as imagens utilizadas devem apresentar diferentes identidades além da diversidade demográfica 1. Um exemplo simples de viés nos dados, é o desenvolvimento de um carro autônomo treinado com dados majoritariamente de uma cidade do US que deve ser utilizado na prática em qualquer lugar do país. Esse fator faz com que o algoritmo aprenda apenas normas de trânsito regionais 4. 

Viés devido ao foco algorítmico: Às vezes alguns dados não podem ser utilizados devido a restrições legais, por exemplo, fazendo com que o modelo tenha acesso apenas à um conjunto de dados específico 4. 

Viés devido ao processamento algorítmico: Ocorre quando o próprio algoritmo é enviesado de alguma forma. Esse fator é útil quando se quer compensar vieses presentes em tipos de dados ruidosos ou anômalos 4. 

Viés devido à transferência de contexto: Esse tipo de viés está presente quando uma aplicação é utilizada fora do contexto para o qual ela foi construída. Utilizando o exemplo do carro autônomo mencionado anteriormente, seria um problema aplicar no Reino Unido, onde as pessoas dirigem do lado esquerdo da rodovia 4, um sistema inteligente construído para operar no EUA. 

Viés devido à interpretação:  Quando definições da modelagem do método de machine learning não coincidem com a aplicação. 

Como mitigar o viés em algoritmos de machine learning 

Antes de tudo deve-se ter cuidado ao afirmar a presença de viés em algoritmos, verificando a sua fonte e definindo as especificações da norma padrão a ser seguida4. Ainda não existe um método “bala de prata” para resolver os problemas de viés que existem hoje, portanto é necessário que mais pesquisas sobre métodos computacionais para mitigar esse problema sejam desenvolvidas2. 

Apesar disso, pesquisadores sugerem algumas ações para mitigar os vieses. Por exemplo, o dado de treino deve ser escolhido de forma a representar toda a população que está sendo avaliada2. Também é possível desenvolver um algoritmo próprio que não apresenta viés para a aplicação em questão ou usar um algoritmo com viés que possa eliminar ou compensar vieses existentes nos dados4. 

As políticas públicas têm um papel essencial para endereçar e legislar os vieses dos modelos. Nos Estados Unidos há algumas leis para mitigar vieses como a Fair Housing Act  que proíbe a discriminação na venda, financiamento ou aluguel de imóveis. A lei pública americana 88-352 de 1965 proíbe a discriminação de gênero e raça para contratar, promover ou demitir 3. Apesar das leis utilizadas para mitigar o viés explicito, os vieses implícitos e inconscientes presentes nos algoritmos ainda não conseguem ser sanados por elas 3. Nesse contexto, é necessário que os poderes legislativos, profissionais da área de tecnologia e as empresas trabalhem juntos na construção de princípios e valores para extinguir vieses de sistemas autônomos. 

Além disso, há uma relação entre os ambientes de trabalho diversos e o viés algorítmico, especialmente considerando que essa descriminação pode ser intencional. Por esse motivo, aumentar a diversidades nos times de tecnologia é um fator essencial para a construção de algoritmos de ML mais justos 3. Também existe uma alienação das empresas de hightech que nem encorajam nem recebem bem a diversidade no ambiente de trabalho. Por exemplo, há menos de 2% de negros americanos em posições sênior e executivas quando comparados a 3% de latinos, 11% de asiáticos e 83% de brancos nas empresas hightech americanas. Mesmo quando as pessoas que não possuem pele branca conseguem empregos nessas empresas, elas se sentem socialmente isoladas e isso afeta a sua participação e na sua tendência de pedir demissão 3.  Considerando esses fatores, conclui-se que as empresas não só devem contratar times diversos como investir esforços para que os novos funcionários se sintam acolhidos para se expressar e contribuir no ambiente de trabalho. 

Conclusão 

Após analisar o impacto de vieses em algoritmos e suas diversas fontes, é possível concluir que os modelos de machine learning que provocam algum tipo de descriminação devem ser analisados, consertados e caso isso não seja possível, descartados3. As fontes de viés apresentadas nesse artigo não são mutualmente exclusivas, além de poder haver outras taxonomias de tipos de fontes de viés. É importante lembrar que o viés do algoritmo pode ser bom quando ele evita a mitigar o viés geral do sistema4. 

Referências 

1CAVAZOS, Jacqueline G. et al. Accuracy comparison across face recognition algorithms: Where are we on measuring race bias?. IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science, 2020. 

2FUCHS, Daniel James. The dangers of human-like bias in machine-learning algorithms. Missouri S&T’s Peer to Peer, v. 2, n. 1, p. 1, 2018. 

3LEE, Nicol Turner. Detecting racial bias in algorithms and machine learning. Journal of Information, Communication and Ethics in Society, 2018. 

4DANKS, David; LONDON, Alex John. Algorithmic Bias in Autonomous Systems. In: IJCAI. 2017. p. 46914697

Mesmo com essa era de tecnologia, nós, seres humanos, temos nossos valores dentro das organizações. Confira mais informações aqui!

Existe um conjunto de pessoas que se relacionam, convivem e interagem quer sejam uma equipe ou apenas um grupo de pessoas, no entanto, eles usam recursos de natureza diversa cujo propósito é atingir certos objetivos e metas por meio de diferentes funções, posições e responsabilidades. Chamamos essa iniciativa social de Organização. As organizações são diversas de acordo com sua localização, tamanho, propriedade, propósito, estrutura, tais como:

– Sindicatos
– Partidos Políticos
– Empresas
– ONGs
– Clubes de esportes
– Estado
– Escolas
– Hospitais

Não podemos esquecer que essas mesmas organizações são representações do momento histórico e da cultura em que nasceram e estão imersas. Com a revolução industrial, a famosa lógica da produção transformou não só a maneira como as pessoas vivem, mas também a maneira como trabalham. As pessoas no modelo de gerenciamento 1.0 foram tratadas com um modelo de gerenciamento de comando, controle e substituição de peças. Uma pergunta sobre gestão de pessoas se encaixa muito bem aqui:

Podemos ter uma gestão objetiva sem objetificar as pessoas?

Supostamente dentro dessa visão de gestão 1.0 não podemos atingir esse objetivo, de ser objetivo sem objetificar as pessoas, pois essa lógica, como fazia no passado e ainda continua em algumas organizações, trata as pessoas como partes de uma máquina, quer dizer, como partes de uma engrenagem mecânica. A própria palavra quando nos referimos à gestão de pessoas no passado, “recursos humanos” é um teste que funcionou muito no final do século XIX e início do século XX, mas não é mais compatível com a inovação, criatividade e resolução de conflitos nas empresas. Precisamos nos esforçar para criar e inovar um conceito que nos defina como pessoas em organizações onde podemos superar nossas fragilidades, também agora descobertas pela pandemia. Merecemos um nome que nos defina de forma original naquilo em que somos bons, nas relações humanas.

Se não somos recursos para organizações, o que somos?

Sabemos o que não somos, não somos “o que” somos “quem”. Simplesmente assim, somos infinitos produtores de recursos. O Management 2.0 chega a entender isso, mas não o coloca em prática. Teremos que superar a barreira das palavras bonitas e fazer algo a respeito. Se antes, no management 1.0 fazíamos a coisa errada ao tratar as pessoas como partes de uma máquina, no management 2.0 fazemos a coisa certa da maneira errada, ou seja, sabemos que somos “quem”, pessoas com profissionais e experiências pessoais, mas não aceitamos essas realidades como parte do mundo do trabalho. Temos boas intenções, porém, com hierarquias desatualizadas. Temos que ganhar espaço nas organizações para as pessoas, tê-las como ponto de partida na gestão da mudança e do desenvolvimento organizacional e avançar sem medo no compromisso de gerar valor humano em nossas organizações como um todo. Só assim, por exemplo, no estado, hospitais, sindicatos, empresas, escolas, teremos a condição de imprimir dignidade humana naquilo que fazemos e somos. Assim compreenderão que somos mais do que capital humano nas organizações, somos “organismos vivos” repletos de possibilidades. Uma rede de conhecimento e estratégia que cada um possui e pode enriquecer muito as empresas, por exemplo.

Como dar um passo em direção ao valor humano nas organizações?

A responsabilidade das organizações é de todos nós. Devemos todos levá-la ao nível que desejamos, porque eles próprios nos dão a condição de viver e ter experiência. É de dentro pra fora que a transformação acontece. O Management 3.0 tem conseguido interpretar essa nova fase das organizações, pois trabalha com a ideia do pensamento sistêmico. Agora a responsabilidade é compartilhada e não apenas de uma pessoa. Somos e funcionamos como uma espécie de ecossistema inteligente e não há mais metodologias, mas filosofias de vida onde a colaboração é o caminho. Mas, CUIDADO, é o caminho, não o ponto de chegada. Ainda estamos longe do ponto de chegada, ou seja, da evolução humana nas organizações. Além do gerenciamento 3.0, temos que descobrir inovando o papel que as pessoas desempenham nas organizações. Somos convidados desde a pessoa que SOMOS e o profissional que nos tornamos até hoje a dar respostas corajosas para resolver problemas complexos dentro de uma realidade chamada VUCA (Volatilidade (V), Incerteza (U), Complexidade (C) e Ambiguidade (A) ) Precisaremos de conhecimento e previsibilidade para sermos capazes de dar conta desse ambiente volátil, incerto, complexo e ambíguo. Lembre-se de que o gerenciamento 3.0 não é mais uma receita ou metodologia mágica que salvará as organizações deste mundo líquido, de acordo com a metáfora de Bauman. Precisaremos de um movimento de inovação, liderança e gestão que redefina o conceito de liderança com a gestão como responsabilidade do grupo. Uma verdadeira filosofia que surge dos desafios da pós-modernidade que reconhece o principal valor nas organizações, o humano. Por isso, algumas organizações perceberam e passaram a cumprir compromissos mais concretos com a implementação de práticas que estimulem a sustentabilidade dentro e fora da perspectiva do pilar mais importante: as pessoas. A transformação mais desafiadora é uma transformação cultural das organizações, uma mudança radical de mentalidade que faz com que nossas mesmas práticas sustentáveis ​​se adaptem a realidades diferentes e diversas ao mesmo tempo. A partir de agora é um compromisso ético com o mundo e com o universo que essas mesmas organizações devem ter e a aliança perfeita são as pessoas, ponto chave nesta transformação. Para finalizar a ideia, o importante é pensar que uma postura ética é essa praticada não só porque alguém está te observando, é feita de dentro como uma boa prática e como alteridade (considere o outro nas suas decisões), ela é mais do que empatia.

Nós somos as pessoas, aquelas que mudarão completamente as organizações, porque em nossa forma mais arcaica está a chave, os relacionamentos humanos.