Nuvem, segurança, mobilidade e MPLS

Um edifício e uma rede de computadores não são diferentes: ambos precisam de uma base sólida para permanecerem estáveis e seguros. Se a base não for boa ou segura não há como atender aos padrões desejados. E falando de redes, a disponibilidade, a segurança e o desempenho são a base do bom funcionamento.

Por tradição, as organizações confiam muito no Multi-Protocol Label Switching (MPLS), pela sua confiabilidade, segurança e conectividade de alta velocidade. No entanto, a adoção do MPLS está diminuindo após vários anos de domínio.

Embora o MPLS sempre tenha sido considerado seguro, pois atua em um ambiente ou infraestrutura privada, o MPLS ainda é vulnerável a ataques de DDoS. Além disso, as redes MPLS não são criptografadas e, portanto, qualquer indivíduo com acesso físico à conexão poderia interceptar as comunicações.

1. O MPLS foi desenhada para uma outra época

O MPLS foi introduzido na década de 1990, quando as redes eram muito mais simples e os usuários operavam a partir de um local fixo. Os softwares, sistemas e aplicativos corporativos eram hospedados internamente e o tráfego das filiais eram direcionados para um data center interno da empresa, para inspeção de segurança. Hoje, a localização do usuário não é fixa e a maioria dos sistemas está na nuvem. Para proteger usuários, sistemas, aplicativos e serviços, todo o tráfego da nuvem e da Internet teria que ser transferido para um data center central ou regional – uma coisa incabível de se fazer hoje, pois isso consome a preciosa capacidade do MPLS, levando à degradação do desempenho da Internet e da nuvem (também conhecido como efeito trombone).

2. Instalar e manter uma MPLS não é barato

Redes MPLSs são caras. Uma nova rede MPLS para cada novo escritório nem sempre é viável do ponto de vista econômico. Dependendo da complexidade ou localização da infraestrutura, as implantações de MPLS podem demorar muito (de 30 dias a seis meses); elas podem exigir recursos qualificados. Além disso, apenas um número limitado de operadoras podem fornecer serviços MPLS. Estes fornecedores não têm incentivos para negociar ou reduzir os custos. Trocar de operadora MPLS geralmente é a última opção e pode ser um processo lento e dispendioso.

3. Acordos de nível de serviço (SLAs) são ótimos no papel, mas não tão bons na vida real

Embora os SLAs proporcionem algum nível de conforto e responsabilidade, a realidade é que a aplicação de penalidades ao não cumprimento das metas dos SLAs é um desafio. Às vezes as cláusulas de exclusões podem ser muito abrangentes (por exemplo: SLAs limitados a localizações geográficas específicas) para limitar o escopo da penalidade. Mesmo que sejam impostas sanções, estas não compensarão os danos financeiros e de reputação por uma interrupção nos serviços. Além disso, a implantação de redes de redundância de última milha (conexões ativas-ativas com failover automático) nem sempre é viável para pequenas filiais.

A Internet é um bom substituto, mas tem suas limitações

Os usuários móveis podem acessar a rede corporativa e os aplicativos em nuvem pela Internet usando VPNs. Isso, no entanto, tem o custo de latência. Outra alternativa é utilizar o Acesso Dedicado à Internet (DIA), mas a Internet ainda não é tão confiável e segura quando comparada ao MPLS e pode não fornecer uma experiência de usuário, especialmente usuários que precisam de alta confiabilidade para aplicativos de missão crítica ou sensíveis a perdas. A Internet também apresenta falhas de design, como os algoritmos de roteamento sem consciência dos fluxos de tráfego, perdas de pacotes, jitter, latência ou congestionamento. Além disso, sabe-se que os prestadores de serviços abusam ou manipulam o encaminhamento da Internet em prol dos seus próprios interesses. Os provedores de serviços também podem encaminhar pacotes intencionalmente por longas distâncias, apenas porque faz mais sentido financeiro fazer isso.

A convergência de SD-WAN e segurança é o melhor caminho para a substituição do MPLS

A Rede de Amplo Alcance Definida por Software (SD-WAN) permite às organizações sobrepor seu tráfego (MPLS ou Internet) em uma sub camada (inteligência de roteamento de tráfego), permitindo escolher o caminho ideal para a entrega mais rápida de pacotes, permitindo um desempenho mais rápido a custos reduzidos, independentemente da localização. Além disso, o SD-WAN permite que as organizações implementem conexões ativas/ativas com failover automático, bem como uma série de diversos métodos de roteamento, para cumprir ou até mesmo exceder os compromissos de SLA prometidos pelos provedores de MPLS.

Resumindo, a SD-WAN pode interromper a abordagem legada de uso de MPLS para conectividade de última milha. Mas a SD-WAN por si só não é ideal. Os usuários móveis não são suportados por SD-WANs. Muitas equipes de TI são forçadas a criar camadas adicionais de infraestrutura de segurança e mecanismos de controle apenas para fornecer aos usuários móveis acesso seguro a aplicativos de nuvem pública e recursos WAN. A SD-WAN ajuda a abordar a última milha, mas ela pode ser considerada a milha intermediária.

Como superar os desafios de um provedor de serviços de Internet intermediário não confiável?

Secure Access Service Edge (SASE) é uma arquitetura de rede que converge SD-WAN com vários controles de segurança (ou seja, firewall, IPS, segurança de endpoint, gateway web seguro, acesso de rede de confiança zero) em um único serviço de nuvem. Ele aproveita a estrutura SD-WAN para monitorar ativamente as condições de conectividade, escolhendo dinamicamente o caminho ideal, minimizando a perda de pacotes e atendendo às metas de SLA. Os usuários móveis e fixos são protegidos com um conjunto de protocolos de segurança sem a necessidade de backhaul de tráfego ou instalação de hardware de segurança adicional. Algumas SD-WANs fornecem um backbone privado global com camadas de redundâncias em pontos de presença (POPs) e servidores. Os dispositivos SD-WAN conectam-se automaticamente ao backbone disponível mais próximo, garantindo tempo de atividade e eliminando a necessidade de medidas complexas de alta disponibilidade e redundância. Em 2018, o Gartner previu que a tecnologia SD-WAN acabaria por eliminar o MPLS. O Gartner fez uma nova previsão afirmando que até 2026, 60% das compras de SD-WAN farão parte de uma oferta SASE de um único fornecedor. Se as organizações se aprofundarem para compreender os benefícios que ele oferece em relação ao MPLS e ao SD-WAN tradicional, sem dúvida perceberão que o SASE está preparado para substituir o antigo MPLS no devido tempo.

Redes sociais

Você é viciado em mídias sociais?

Não seria uma surpresa. Com tantos aplicativos diferentes disponíveis, Snapchat, TikTok e o mais recente, Threads, é fácil passar muito mais tempo na tela do smartphone do que o necessário.

Sim. É difícil admitir, mas grande parte dos jovens já apresenta um perfil de pessoa viciada. Muitos, definitivamente, passam mais tempo nas redes sociais do que é necessário. Muitos estudos que analisam o comportamento e como as redes sociais afetam a saúde mental, já apontam como estes aplicativos, que parecem inocentes, podem ser tão viciantes quanto qualquer jogo de azar.

Uma pesquisa nos EUA descobriu que adolescentes que passam mais de três horas por dia nas redes sociais têm o dobro do risco de desenvolver depressão e ansiedade. Adolescente é alguém com idade entre 10 e 19 anos, entre a infância e a idade adulta. Não é de admirar que os pais estejam preocupados. Para ajudar nisso, os EUA estão atualmente em processo de regulamentação de aplicativos de mídia social para adolescentes. Alguns cientistas acreditam que outros países deveriam fazer o mesmo. O fato é que, a maioria dos especialistas em saúde, em todo o mundo, estão passando a concordar sobre os efeitos negativos, nocivos e crônicos do uso das mídias sociais. Eles revelaram em pesquisas que as mídias sociais fazem com que o público jovem, se sintam pior em relação à imagem corporal, e 64% dos adolescentes disseram que são regularmente expostos a conteúdo baseado em ódio.

O aplicativo Snapchat é uma forma muito comum de os adolescentes se comunicarem hoje em dia. Em parte, isso ocorre porque as mensagens e fotos desaparecem após um determinado período de tempo. Mas qual a porcentagem de jovens de 13 a 24 anos nos EUA e Reino Unido que usam o Snapchat?

Muitas plataformas de mídia social, como o TikTok, funcionam mostrando e sugerindo contas e conteúdos semelhantes àqueles que alguém já pesquisou. A professora Devi Sridhar, presidente de saúde pública global da Universidade de Edimburgo, acha que isso pode ser preocupante, como relatou à BBC, no programa Inside Science:

“Isso é preocupante: há casos de meninas jovens com sérios distúrbios alimentares, em que elas mencionam – seguir orientações, do que se acredita ser, uma forma viciante de algoritmo que as ajuda a não comer, e elas gostam desse conteúdo. Esse algoritmo às mantém usando os seus smartphones, e aqui está a parte crítica, de qualquer um desses aplicativos: a receita deles vem da publicidade. Os adolescentes estão sendo alimentados com conteúdo viciante. O conteúdo é viciante porque as redes sociais usam algoritmos com a pura finalidade de viciar. Algoritmos são um conjunto complexo de regras e cálculos que priorizam e personalizam o conteúdo que o usuário vê”.

Mas precisamos lembrar que as plataformas de mídia social usam algoritmos para manter os usuários nas plataformas pelo maior tempo possível, porque a receita vem da publicidade. Receita é o dinheiro que uma empresa ganha. Eles são pagos por outras empresas para usar o espaço da mídia social para promover seus produtos.

É importante dizer aqui também que, no passado e ainda hoje, revistas, jornais, rádio e TV, também usavam tais artifícios para cativar e prender seus usuários a seus conteúdo, mas havia algum controle de veiculação deste conteúdo, seja por tempo de exposição, por idade e até mesmo pelo horário de exibição e isso não acontece com os atuais aplicativos e com as mídias sociais. Elas estão disponíveis a qualquer pessoa, a qualquer momento e sem regulamentação.

Priorizar o ganho de dinheiro em detrimento da saúde mental dos usuários, deixando a responsabilidade e a preocupação apenas para os pais é algo terrível. A professora Devi Sridhar ainda falou sobre os desafios de ter jovens viciados em mídias sociais:

“Acredito que o desafio aqui, a você, como pai, é: ao ler isso é: o que você faz a respeito. A responsabilidade realmente recaiu sobre os pais e adultos preocupados em encontrar soluções para tal condicionamento dos filhos. E isso significa debater com seu filho sobre o que você está fazendo, se está usando as mídias sociais para algo bom ou ruim, mas isso é como que, quase, uma batalha perdida porque todas as redes sociais estão assim… competindo por cada segundo de atenção, e nem sempre competindo de forma justa e honesta. Quando se trata de ajudar os adolescentes a navegar nas redes sociais, cabe aos pais a responsabilidade de encontrar soluções. O ônus significa a responsabilidade ou dever. Os pais precisam de ser capazes de desafiar os filhos, mesmo que esta seja uma batalha perdida, uma luta que não podem vencer, pois os adolescentes têm sua “vida inteira” nas redes sociais.

No começo deste post, eu Perguntei qual a porcentagem de jovens de 13 a 24 anos que usam o Snapchat? Eu mesmo me arrisquei a imaginar que seria algo em torno dos 80%. E eu errei. Na verdade, hoje, cerca de 90% das pessoas com idade entre 13 e 24 anos nos EUA e Reino Unido, usam o Snapchat – bastante assustador. Então cuidado!

Conteúdo: Isso é o que a plataforma de mídia social oferece automaticamente, e não o que você procura.

Algoritmos: são um conjunto complexo de regras e cálculos que priorizam e personalizam o conteúdo que o usuário vê.

Receita: é o dinheiro que uma empresa ganha, que pode vir de vendas ou publicidade.

E finalmente, uma batalha perdida, em teoria, é uma luta que você não pode vencer. ‘Em teoria!’

1 – Descubra qual rede social seu filho está usando e para o quê ele esta usando e como isso o afeta.

2 – Tente criar um plano familiar para uso das redes sociais.

3 – Eduque seus filhos sobre o que eles podem ver, mas tente ao máximo respeitar a privacidade dele.

4 – Incentive atividades sociais saudáveis, fora da Internet.

Os dois lados da IA

Tenho acompanhado a evolução da IA nos últimos anos e já temos dois momentos bem distintos da recente história da IA; e o segundo momento – é muito recente e vivenciado por todos nós. Desde que a OpenAI lançou o ChatGPT e incentivou o público em geral a experimentá-lo, presenciamos artigos, lives e discussões sobre suas capacidades e potenciais riscos. Porém, as questões mais recentes sobre o estado da IA nas empresas, mostram que a maioria delas ainda se encontram em fases iniciais de implementação e, talvez por isso, ainda não alcançaram resultados mais significativos.

Por exemplo, o Relatório do Índice de IA de 2022 publicado por Stanford reportou que as indústrias estão envolvidas com o desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem, como GPT-4, e chatbots, como ChatGPT. E um outro relatório, mais recente – o relatório da McKinsey, mostra que, embora as empresas continuem a progredir, o número de adoção da IA estagnou.

A pesquisa entitulada de “O estado da IA em 2022 — e meia década em análise”, marca o quinto ano consecutivo em que a McKinsey analisa o impacto da IA nas empresas de todo o mundo. O relatório de 2022 baseia-se em um estudo a quase 1.500 empresas de diversas regiões, indústrias e tamanhos. Apenas cerca de metade dos entrevistados disseram que a sua organização adotou a IA em pelo menos uma função.

As principais conclusões do relatório foram:

1) A adoção da IA mais que dobrou nos últimos cinco anos. Em 2017, 20% dos entrevistados afirmaram ter adotado IA em pelo menos uma área de negócio. Em 2021, a adoção da IA nas empresas, chegou a 50%, mas depois disso, estabilizou-se, entre 50% e 60%.

2) O número médio de projetos de IA nas organizações, passou de 1,9 em 2018 para 3,8 em 2022. Os projetos de IA mais comuns são:

(I) automação de processos robóticos, — 39%;

(II) visão computacional — 34%;

(III) compreensão de texto em linguagem natural —33%;

(IV) interfaces conversacionais — 33%; e

(V) aprendizagem profunda – 30%.

3) Os principais casos de uso permaneceram estáveis nos últimos anos, com a otimização das operações de serviço em 24%; novos produtos baseados em IA — 20%; análise de atendimento ao cliente – 19%; segmentação de clientes — 19%; Aprimoramento de produtos com base em IA – 19%; e aquisição de clientes – 17%.

O investimento em IA aumentou juntamente com a sua crescente adoção. Em 2018, 40% dos entrevistados que utilizam IA relataram que mais de 5% dos seus orçamentos digitais foram para IA. Em 2022, o valor equivalente era de 52%. E 63% dos entrevistados esperam que os investimentos das suas organizações em IA aumentem nos próximos três anos.

4) As organizações que adotaram a IA obtiveram benefícios significativos em receitas e custos. Em 2021, 63% das organizações que adotaram IA relataram um impacto significativo nas receitas em diversas áreas, com marketing e vendas mencionados por 70%; desenvolvimento de produtos e serviços — 70%; estratégia e finanças corporativas — 65%; gestão da cadeia de abastecimento — 63%; e manufatura – 61%.

Ao mesmo tempo, 32% das organizações relataram benefícios de custos significativos, com gestão da cadeia de abastecimento — 52%; operações de serviços — 45%; gestão de risco — 43%; estratégia e finanças corporativas — 43%; e manufatura – 42%.

Embora a utilização da IA tenha aumentado, não houve aumentos substanciais nas mitigações comunicadas dos riscos relacionados com a IA. Os riscos que as organizações que adotam a IA consideram mais importantes para mitigar são a segurança cibernética – 51%; conformidade regulatória — 36%; privacidade pessoal e individual — 28%; explicabilidade — 22%; e reputação organizacional — 22%.

A pesquisa da McKinsey de 2022 também descobriu que os profissionais de alto desempenho em IA expandiram sua vantagem competitiva nos últimos cinco anos e examinaram de perto o que esses líderes de IA fazem de diferente.

A proporção de profissionais de alto desempenho em IA permaneceu estável em cerca de 8%. A McKinsey definiu empresas de alto desempenho em IA como aquelas organizações que estão vendo um impacto de 20% ou mais nos resultados financeiros de sua adoção de IA, conforme medido pelo lucro antes dos juros e impostos (EBIT). Estes líderes em IA estão a alcançar resultados superiores principalmente através do aumento das receitas, e não através de reduções de custos, embora a IA também tenha ajudado a diminuir os seus custos.

Os profissionais de alto desempenho têm maior probabilidade de aproveitar a IA em suas principais práticas de negócios. Suas principais práticas comerciais incluem vincular iniciativas de IA ao valor comercial em toda a organização; ter uma estratégia de IA alinhada com a estratégia corporativa geral; uma visão e estratégia de IA claramente definidas; e uma equipe de gerenciamento sênior comprometida com a estratégia de IA da organização.

Além disso, os profissionais de IA de alto desempenho lideraram o desenvolvimento e a implantação de IA em escala em toda a organização. “No ano passado, os profissionais de alto desempenho tornaram-se ainda mais propensos do que outras organizações a seguir práticas avançadas de escalonamento, como o uso de conjuntos de ferramentas padronizadas para criar pipelines de dados prontos para produção e o uso de uma plataforma ponto a ponto para dados relacionados à IA. ciência, engenharia de dados e desenvolvimento de aplicativos que eles desenvolveram internamente.”

Os profissionais de elevado desempenho também lideram a gestão de riscos relacionados com a IA, como a privacidade pessoal, a equidade e a justiça. Também é mais provável que se envolvam em práticas de mitigação de riscos, como governança de dados, processos e protocolos padronizados e controle automatizado de qualidade de dados.

Os profissionais de alto desempenho em IA continuam a gastar mais do que outras organizações. Os profissionais de elevado desempenho têm quase oito vezes mais probabilidades do que outros de afirmar que gastam pelo menos 20% dos seus orçamentos de tecnologia digital em projetos relacionados com a IA. Além disso, têm cinco vezes mais probabilidades de reportar que as suas organizações gastam mais de 20% das receitas de toda a empresa em tecnologias digitais.

O relatório da McKinsey também inclui uma visão detalhada do quadro geral de talentos em IA, incluindo as estratégias que a organização usa para adquirir os talentos necessários.

As organizações deixaram de experimentar a IA e passaram a incorporá-la ativamente em aplicações empresariais. As respostas da pesquisa mostram que as organizações com habilidades em IA que contratam com mais frequência são engenheiros de software – 39%; seguido por engenheiros de dados — 35%; Cientistas de dados de IA – 33%; engenheiros de aprendizado de máquina – 30%; e arquitetos de dados – 28%.

Contratar é um desafio, mas nem tanto para profissionais de alto desempenho. “Todas as organizações relatam que a contratação de talentos em IA, especialmente cientistas de dados, continua difícil. Os profissionais de alto desempenho em IA relatam um pouco menos de dificuldade e contrataram algumas funções, como engenheiros de aprendizado de máquina, com mais frequência do que outras organizações.” Os profissionais de alto desempenho estão particularmente focados na contratação para implantação de IA e otimização do valor comercial.

A escassez de talentos tecnológicos não mostra sinais de diminuir, com a maioria dos entrevistados relatando dificuldade em contratar competências relacionadas à IA. Os cientistas de dados de IA continuam particularmente escassos, com 32% dos entrevistados afirmando que contratá-los foi muito difícil; seguido por engenheiros de aprendizado de máquina, — 28%; especialistas em tradução automática — 27%; e arquitetos de dados de IA — 25%.

Os profissionais de alto desempenho em IA relatam terceirizar talentos relacionados à IA de uma variedade mais ampla de maneiras do que outras organizações. A principal fonte de talentos em IA para profissionais de alto desempenho são as universidades técnicas de alto nível – 58%; seguido pela requalificação dos colaboradores internos — 47%; empresas globais de tecnologia de primeira linha — 46%; outras empresas de tecnologia — 39%; e outras universidades — 37%.

Por fim, o relatório da McKinsey de 2022 explorou o nível de diversidade na IA e concluiu que há espaço significativo para melhorias na maioria das organizações. A percentagem média de mulheres nas equipas de IA é de 27% e a percentagem média de minorias raciais ou étnicas nas equipas de IA é de 25%. 46% dos entrevistados da AI afirmaram que as suas organizações têm programas activos para aumentar a diversidade de género, enquanto 33% disseram que têm programas semelhantes para aumentar a diversidade racial e étnica.

Tal como em estudos anteriores da McKinsey, a investigação mostra que existe uma correlação entre diversidade e desempenho da IA. As organizações que afirmam que pelo menos 25% dos funcionários envolvidos em IA são mulheres têm 3,2 vezes mais probabilidade do que outras de serem de alto desempenho em IA, e as organizações nas quais pelo menos 25% são minorias raciais ou étnicas têm duas vezes mais probabilidade de serem IA de alto desempenho.

“Durante a última meia década, na qual conduzimos nossa pesquisa global, vimos o inverno da IA se transformar em uma primavera de IA”, disse Michael Chui, Partner do McKinsey Global Institute. “No entanto, após um início exuberante, parecemos ter atingido um patamar, que observamos com outras tecnologias nos seus primeiros anos de adoção. Poderemos estar vendo a realidade em algumas organizações sobre o nível de mudança organizacional necessária para incorporar esta tecnologia com sucesso.”