Guia para implementação de IoT

A IoT pode oferecer muitos benefícios, mas pode ser um desafio implementa-la. Conheça os requisitos e práticas recomendadas para uma implantação bem-sucedida.

A internet das coisas fornece informações em tempo real e percepções de negócios que, quando postas em prática, podem tornar um negócio muito mais eficiente. Administradores de TI, arquitetos, desenvolvedores e CIOs, que consideram iniciar a implantação da Internet das Coisas, devem ter um entendimento do que ela é, como ela funciona, sua utilidade, requisitos, vantagens e desvantagens; e como implementar dispositivos e infraestruturas.

Dados da LOGICALIS IoT-snapshot-latam, revelam que:39% das empresas da América Latina, dizem que a IoT é muito importante para seus negócios para os próximos 3 a 5 anos.

45% das empresas do Brasil ainda não adotaram uma solução IoT, por estas principais dificuldades:Os 3 primeiros tópicos relatados como dificuldades para adoção da IoT, revelam falta de conhecimento da tecnologia e como conduzir os processo para adoção dentro da empresa.

As informações abaixo são um compedio de leituras, estudos e minha dedicação pessoal a projetos de IoT, desde 2014.

O que é IoT?

A internet das coisas (IoT) é uma rede de dispositivos dedicados – chamados de coisas – implantados e usados para coletar e trocar dados do mundo real usando a Internet ou outras redes. Exemplos desta tecnologia, incluem:Pacientes cardíacos que têm um sensor instalado em seus corpos, próximo ao coração, que reportam informações e diagnósticos destes pacientes aos médicos, que os monitoram.

Residências que usam sensores para tarefas de gerenciamento doméstico, como luzes e controle de eletrodomésticos, portas e outros, realizados por meio de aplicativos para smartphones.

Agricultores que usam sensores de umidade de solo, no campo, para direcionar a irrigação onde as plantações mais precisam.

Fazendeiros que usam sensores de localização em cada cabeça de gado para identificar, localizar e controlar um rebanho.

Indústrias de vários setores que usam sensores para monitorar a presença de materiais perigosos ou as condições do local de trabalho e gerenciar o movimento dos funcionários em toda uma área fabril.

Cidades que gerenciam grande quantidade de sensores para monitorar as condições das estradas e do tráfego, através de câmeras inteligentes, sensores de CO2 para controle da poluição do ar, precipitação das chuvas e tantos outros, de forma dinâmica, para tentar controlar cada situação.

Os principais conceitos de IoT são:

Foco em dados do mundo real. Um edifício inteligente, em sua rotina, precisa controlar lâmpadas, portas, acessos, elevadores, crachás, estacionamento e outros. Os dispositivos IoT produzem dados que refletem uma ou mais condições físicas no mundo real e podem não apenas ajudar uma empresa a saber o que está acontecendo, mas também exercer controle sobre os acontecimentos.

Importância vital do imediatismo na operação. Dados de rotina, como quais portas que o crachá de um funcionário pode abrir e quais não pode – são informações que podem não ser relevante por dias ou meses, sem nunca serem usados; mas os dispositivos IoT devem fornecer esses dados e processá-los de forma imediata. Isso torna os fatores, como conectividade e largura de banda, particularmente importantes para ambientes de IoT.

Dados resultantes. Os projetos de IoT geralmente são definidos por um projeto maior ou finalidade comercial que impulsiona a sua implantação. Em muitos casos, os dados da IoT fazem parte de um todo. Por exemplo: um sensor informa ao proprietário que a porta da frente da sua casa está destrancada, e o proprietário pode usar um atuador mecânico – um dispositivo IoT – e trancar a porta remotamente.

Mas a IoT pode suportar negócios muito mais abrangentes. Milhões de sensores podem produzir quantidades inimagináveis de dados brutos – demais para que humanos revisem-os e tomem ações sobre eles. Cada vez mais, grandes projetos de IoT envolvem big data, aprendizado de máquina (Machine Learn) e inteligência artificial (IA). Os dados coletados de grande quantidade de dispositivos, podem ser processados e analisados para fazer projeções de negócios ou para treinar sistemas de IA com base nos dados do mundo real, coletados de grande quantidades de sensores. Essas análises de back-end podem exigir grande poder de computação e armazenamento. A computação pode ser realizada em data centers, em nuvens públicas ou distribuídas em vários locais, com computação de borda, próximos de onde os dados são coletados.

Como isso funciona?

A IoT não é algo único, como um roteador Wi-Fi, um software ou uma tecnologia. A IoT é um conjunto de tecnologias que envolvem dispositivos, redes, recursos de computação e software. A compreensão da terminologia IoT geralmente começa com os próprios dispositivos ou sensores.

Exemplos de dispositivos IoT incluem sensores inteligentes equipados para prover telemetria e monitoramento de uma infinidade de ‘coisas’.

Coisas. Cada dispositivo IoT – uma coisa ou um sensor inteligente – é um pequeno computador que possui um processador, um firmware, uma memória e conectividade com uma ou mais redes. O dispositivo coleta dados físicos e os envia para uma rede IP, como a Internet. Dependendo do sensor, pode incluir também amplificadores, repetidores e conversores. Os dispositivos são, geralmente, alimentados por bateria e contam com conectividade de rede sem fio por meio de endereços IP. Os dispositivos podem ser configurados individualmente ou em grupos.

Conexões. Os dados coletados pelos dispositivos precisam ser transmitidos e armazenados. Essa segunda camada de IoT envolve uma ou mais redes. A rede é, tipicamente, uma rede convencional baseada em IP, como uma LAN Ethernet e a Internet pública. Cada dispositivo recebe um endereço IP exclusivo. A coisa ou o dispositivo então, passa seus dados para a rede usando uma interface de rede, como Wi-Fi, ou uma rede celular, como 3G, 4G ou 5G. Como acontece com qualquer dispositivo de rede, os pacotes de dados são marcados com um endereço IP de destino, onde os dados devem ser roteados e entregues. Essa troca de dados de rede é idêntica à troca de dados de rede entre computadores comuns. O destino desses dados brutos geralmente é um hub ou um gateway, que servem para coletar e agrupar os dados dos sensores, muitas vezes realizando também tarefas de pré processamento, como normalização e filtragem dos dados.

Processamento. O enorme volume de dados produzidos por uma enorme quantidade de sensores, devem ser analisado para gerar insights mais profundos, como oportunidades de negócios ou impulsionar o aprendizado de máquina. O gateway IoT envia então os dados dos sensores pela Internet para um back-end (base de dados) para processamento e análise. As análises de dados são realizadas usando clusters de computação, como o Hadoop. Esse back-end pode estar localizado em um data center corporativo, em um colocation ou uma infraestrutura de computação em nuvem pública. Lá, os dados são armazenados, processados, modelados e analisados.

Quais são as camadas da arquitetura IoT?

A discussão sobre sensores, conexões e camadas de back-end pode ajudar a equipe de negócios a entender a tecnologia IoT, mas essa discussão também exige considerar a arquitetura. Embora o escopo e os detalhes de um plano de arquitetura de IoT possam variar bastante, dependendo da iniciativa e modelo de projeto, é vital que se considere como a IoT se integrará à infraestrutura de TI atual.

Existem quatro grandes questões sobre arquitetura de IoT:

1. Infraestrutura. A camada física inclui os dispositivos IoT, a rede e os recursos de computação usados para processar os dados. A discussão da infraestrutura inclui tipos de sensores, quantidades, localizações, energia, interface de rede e ferramentas de configuração e gerenciamento. As redes envolvem conectividade, largura de banda e latência. A computação lida com a análise no back-end e é preciso considerar também novos recursos de computação para lidar com processamento adicional ou usar recursos sob demanda, como a nuvem. As discussões sobre infraestrutura também envolvem cuidadosa análise dos protocolos e padrões de IoT, como Bluetooth, GSM, 4G ou 5G, Wi-Fi, Zigbee e rede do tipo Narrow Band.

2. Segurança. Os dados produzidos pela internet das coisas podem ser sensíveis e confidenciais. Passar esses dados por redes abertas pode expor os dados a espionagem, roubo e hacking. Um projeto de IoT deve considerar as melhores práticas para proteger dispositivos e dados. A criptografia é uma boa abordagem para a segurança de dados e outros elementos da Segurança de TI podem ser aplicadas aos dispositivos, para evitar hacking e alterações maliciosas nas configurações dos mesmos. A segurança pode envolver várias ferramentas de hardwares e softwares, como firewalls e sistemas de detecção e prevenção de invasões.

3. Integração. Integração é fazer com que tudo funcione perfeitamente em conjunto, garantindo que os dispositivos, a infraestrutura e as ferramentas de IoT operem com os sistemas e aplicativos existentes – como por exemplo, a integração do ambiente IoT com um sistema ERP – existente. A integração adequada requer planejamento cuidadoso e testes de prova de conceito, juntamente com uma seleção de ferramentas e plataformas como Apache Kafka ou OpenRemote.

4. Relatórios. A cereja do bolo de uma arquitetura de IoT é obter uma compreensão detalhada de como os dados serão analisados e utilizados. Essa é a camada de aplicativo, que geralmente inclui ferramentas analíticas, modelagem de IA, ML e ferramentas de visualização. Essas ferramentas podem ser adquiridas de fornecedores terceirizados ou usadas por meio de provedores de nuvem nos quais os dados são armazenados e processados.

Os componentes da arquitetura IoT incluem: o dispositivo, a rede, o barramento de comunicação e uma plataforma de análise e agregação.

Casos de uso para IoT

O vasto campo de aplicações IoT, encontrou negócios muito relevantes nas principais indústrias. Considere alguns dos casos de uso, que estão em evidência e em expansão em cinco setores importantes:

1. Casas (edifícios comerciais ou residências). Dispositivos IoT estão sendo usados em residências para gerenciamento de energia, segurança e até mesmo alguma automação de tarefas:

» Termostatos e iluminação podem ser programados e controlados por meio de aplicativos de internet.

» Sensores de movimento podem acionar câmeras de vídeo e áudio para controle de presença.

» Sensores de água podem monitorar bueiros e galerias para controle de ocorrências pluviais.

» Detectores de fumaça, fogo e dióxido de carbono podem disparar alarmes e relatar perigo aos usuários.

» Trancar e destrancar portas remotamente.

2. Fábricas. Os dispositivos de IoT encontraram adoção em todos os tipos de indústrias. Exemplos da internet industrial das coisas (IIoT) incluem:

» Rastreamento e localização de ativos.

» Monitorar e otimizar o uso de energia, como diminuir a iluminação em áreas, quando ociosas, ou modificar as configurações de temperatura fora do horário comercial.

» Suporte à automação de processos. » Monitoramento de todos os tipos de comportamentos e parâmetros de máquinas, permitindo a manutenção preditiva para otimizar o tempo de atividade do processo.

A IIoT (Industrial IoT) é usada em muitas indústrias e setores, incluindo robótica, manufatura e cidades inteligentes.

3. Controle e Segurança Pública. Os sensores podem operar de forma colaborativa em áreas urbanas para atender a uma ampla gama de propósitos:

» Tráfego de veículos, permitindo ajustes automáticos e inteligentes em semáforos em ruas vazias/cheias e fora do horário/no horário de pico.

» Prevenção da criminalidade por vigilância baseada em câmeras e detecção de áudio para direcionar a polícia para áreas onde, por exemplo, sons de tiros são detectados.

» As câmeras também podem ser usadas para controle do tráfego, lendo placas de veículos ou em praças de pedágio para direcionar a cobrança e o gerenciamento de abertura de cancela de passagem.

» Estacionamento inteligente, que habilita cobrança por tempo e indicação de vagas disponíveis em uma área.

4. Saúde e medicina. A IoT está presente na telemetria de pacientes e em outros usos médicos:

» Dispositivos vestíveis, incluindo sensores de pressão arterial, monitores de frequência cardíaca e glicosímetros, que podem ser ajustados para observar calorias, metas de exercícios e lembrar os pacientes de consultas ou medicamentos.

» Alarmes de detecção de queda, que alertam profissionais de saúde e familiares e até fornecem informações de localização para uma possível ocorrência.

» Monitoramento remoto para cuidar da saúde de pacientes em algum tipo específico de tratamento e até a correlacionar problemas de saúde com os dados de telemetria.

» Hospitais podem usar a IoT para marcar e rastrear a localização em tempo real de equipamentos médicos, incluindo desfibriladores, nebulizadores, oxigênio e cadeiras de rodas.

» Os crachás da equipe médica podem também ajudar a localizar e direcionar profissionais com mais eficiência.

» A IoT pode ajudar no controle de equipamentos e produtos, como estoque de farmácia e controle de temperatura e umidade de geladeiras.

» Monitoramento da higiene para ajudar a garantir ambientes médicos limpos e ajudar na redução da infecção hospitalar.

5. Varejo. IoT e big data trazem excelentes funcionalidades a ambientes de lojas físicas:

» Marcar produtos, permitindo controle de estoque automatizado, prevenção de perdas e gerenciamento da cadeia de suprimentos – fazendo pedidos com base nas vendas e nos níveis de estoque.

» Câmeras e outras tecnologias de vigilância podem observar as atividades e preferências dos compradores, ajudando a otimizar layouts e organizar produtos para maximizar vendas.

» Atuar no checkout e pagamento sem toque e sem digitação, como pagamento por aproximação.A IoT pode agregar valor comercial a vários setores, incluindo construção, manufatura, varejo e transporte.

Quais são os benefícios comerciais da IoT?

Quando as empresas consideram adotar a IoT, é fácil encontrar listas dos principais benefícios, como operações mais eficientes e economia a longo prazo. Embora isso possa ser verdade, esses temas deveriam ser direcionados aos principais benefícios da IoT: conhecimento e percepção.

Decisões precisas exigem conhecimento e percepção que podem ser difíceis ou mesmo impossíveis de se obter. As empresas buscam esses conhecimentos e insights, para ajudar gerentes de vendas a vender mais ou a ajudar um gerente de produção a decidir se deve desligar uma máquina importante em uma linha de produção vital para manutenção de rotina. Engenheiros estruturais podem descobrir defeitos na infraestrutura municipal como pontes, viadutos e edifícios, há muito negligenciadas; ou ainda, ajudar médicos com a telemetria para manter um paciente saudável.

A IoT fornece conhecimento imediato por meio de medições e relatórios de condições específicas do mundo real, que podem ser examinadas e respondidas em tempo real. Se um monitor de frequência cardíaca alertar para uma frequência cardíaca de normal para excessiva, o paciente pode desacelerar e relaxar para reduzir a frequência cardíaca a um nível aceitável, tomar a medicação adequada, entrar em contato com o médico para obter mais orientações ou até mesmo chamar socorro médico. Se um sistema de monitoramento de tráfego detectar congestionamento em uma rodovia importante, ele poderá atualizar os aplicativos de viagem das condições e permitir que os passageiros selecionem rotas alternativas e evitem o congestionamento.

Mas o verdadeiro poder e benefício da IoT são os insights de longo prazo que ela pode fornecer às empresas. Considere o grande número de sensores que podem ser distribuídos em equipamentos, veículos, prédios, áreas urbanas e rurais que permitem uma melhor visão de gestão de longo prazo, por meio de análises avançadas – com processos de computação de back-end capazes de avaliar e correlacionar uma enorme quantidade de dados aparentemente não relacionados, para responder a questões de negócios e fazer previsões precisas sobre circunstâncias futuras. Os dados coletados também podem ser usados para treinar modelos de ML, apoiando o desenvolvimento de iniciativas de IA que alcançam um entendimento profundo dos dados e seus relacionamentos. Por exemplo: diversos sensores, distribuídos em uma área industrial podem monitorar e detectar variações e condições, que podem sugerir a necessidade de manutenção ou mesmo prever uma falha iminente em uma máquina crítica. Essas percepções permitem que a empresa solicite peças, agende manutenções ou faça reparos proativos, minimizando a interrupção das operações.

Quais são os desafios da IoT?

Os projetos de IoT podem trazer grandes benefícios para os negócios, independentemente da área e do escopo da implantação. Mas ela também pode representar sérios desafios, que devem ser reconhecidos e considerados antes de realizar qualquer projeto de IoT.

Design. Embora os dispositivos de IoT apresentem uma variedade de padrões, como LoRa, Wi-Fi ou 5G, atualmente não há padrões internacionais significativos que orientem o design e a implementação de arquiteturas IoT; não há um livro de regras para explicar como abordar um projeto de IoT. Isso permite uma grande flexibilidade, mas também abre a possibilidade a grandes falhas. Os projetos de IoT geralmente devem ser liderados por uma equipe de TI com experiência, mas esse conhecimento muda dia após dia. Em última análise, ainda não há um design ‘estado da arte’ para IoT, considerando desempenho, segurança e gestão. Ainda há muito teste e projetos de prova de conceito para ser realizado, pois a experiência do usuário ainda está sendo formada.

Armazenamento e retenção de dados. Os dispositivos IoT produzem enormes quantidades de dados, que são facilmente multiplicados pelo número de dispositivos envolvidos. Esses dados são um ativo comercial valioso que deve ser armazenado e protegido. E, ao contrário dos dados comerciais tradicionais, como e-mails e contratos, os dados da IoT são altamente sensíveis ao tempo. Por exemplo, a velocidade de um veículo ou as condições de tráfego de uma rodovia, relatados ontem ou no mês passado podem não ser referência para hoje ou no próximo ano. Isso significa que os dados da IoT podem ter um ciclo de vida radicalmente diferente dos dados de negócios tradicionais. Isso requer um investimento significativo em capacidade de armazenamento, segurança de dados e gerenciamento do ciclo de vida dos dados.

Suporte à rede. Os dados da IoT devem atravessar uma rede IP, como uma LAN ou a Internet pública. Considere o efeito dos dados dos dispositivos IoT na largura de banda de uma rede e garanta que a largura de banda adequada e confiável esteja disponível. Redes congestionadas, com alto descarte de pacotes e alta latência podem atrasar o envio de dados da IoT. Isso pode envolver algumas mudanças na arquitetura de redes e a necessidade de adição banda ou links dedicados. Por exemplo, em vez de passar todos os dados de IoT pela Internet, uma empresa pode optar por implantar uma arquitetura de computação para armazenar e pré-processar os dados brutos localmente, antes de enviar os dados brutos para um local central de análise.

Segurança de dispositivos e dados. Os dispositivos IoT são pequenos computadores conectados a uma rede, tornando-os vulneráveis a hackers e roubo de dados. Os projetos de IoT devem considerar implementar configurações para proteger dispositivos, dados em trânsito e dados armazenados. Uma postura de segurança de IoT adequada e bem planejada trará benefícios e implicações diretas para a conformidade regulatória.

Gerenciamento de dispositivo. Um problema frequentemente negligenciado é a proliferação de dispositivos IoT. Cada dispositivo IoT deve ser adquirido, preparado, instalado, conectado, configurado, gerenciado, mantido e, finalmente, substituído ou retirado. Uma coisa é lidar com alguns poucos sensores; outra coisa, totalmente diferente, é lidar com centenas, milhares ou mesmo dezenas de milhares de dispositivos IoT. Considere o pesadelo logístico envolvido na aquisição e substituição de baterias para milhares de dispositivos IoT remotos. Os gestores devem empregar ferramentas para gerenciar dispositivos de IoT desde a instalação e configuração até o monitoramento, manutenção de rotina e disponibilidade.A IoT pode fornecer informações valiosas para os negócios, mas sua implantação pode ser cara e demorada.

Segurança e conformidade da IoT

Deve-se considerar adotar segurança e conformidade em qualquer implantação de IoT. Os dispositivos apresentam as mesmas vulnerabilidades de segurança básicas encontradas em qualquer computador em rede. O problema com a IoT é o volume:

» Alguns dispositivos IoT podem ignorar os recursos básicos de segurança ou, até adotam alguns padrões, mas muito fracos e isso cria problemas de segurança e conformidade.

» Pode haver dezenas ou até centenas de milhares de dispositivos IoT envolvidos em um projeto e cada um apresentando as mesmas fraquezas potenciais.

» Os administradores de TI devem empregar ferramentas capazes de descobrir, configurar e monitorar todos os dispositivos IoT sob sua gestão.

» Cada dispositivo IoT deve ser configurado para habilitar e usar os recursos de segurança mais fortes possíveis.

A segurança pode representar problemas para projetos IoT porque a segurança padrão fraca é multiplicada por uma enorme quantidade de dispositivos que dependem de monitoramento humano e esforços de gerenciamento. A área de ataque pode ser enorme. Assim, a segurança da IoT se resume a três questões principais:

Projeto. Selecione dispositivos com os recursos de segurança mais fortes disponíveis.

Processo. Implemente ferramentas, políticas e práticas que operem e mantenham adequadamente todos os dispositivos, incluindo atualizações de firmware, assim que disponíveis.

Diligência. Use ferramentas para monitorar e impor configurações de dispositivos, juntamente com ferramentas de segurança adequadas para detectar invasões ou malware em dispositivos.

Ainda assim, os dispositivos são afetados por uma série de ataques potencialmente devastadores que incluem ataques de botnet, DNS fracos que podem permitir a introdução de malware, ransomware e outros potenciais ataques causados por dispositivos não autorizados e inseguros na rede.

Violações de dados, ao longo dos anos, forçaram as organizações a colocar mais ênfase na segurança da IoT.

Os riscos de segurança referem-se à postura de conformidade de uma organização. Imagine o que acontece quando os dados do paciente de uma instituição médica renomada são roubados de uma infraestrutura de IoT; ou uma empresa para sua linha de produção, porque hackers infectaram a infraestrutura de IoT com ransomware. Tais eventos criam potenciais problemas regulatórios e de conformidade para as empresas. Qualquer discussão sobre segurança de IoT deve incluir uma avaliação cuidadosa de conformidade.

A IoT ainda está evoluindo. Ainda não há padrões amplamente adotados para projetar, configurar, operar e proteger uma infraestrutura de IoT. Na maioria dos casos, tudo o que uma empresa pode fazer é documentar as decisões de design e processo e tentar correlacioná-las com outras práticas recomendadas de TI. Uma boa prática é escolher dispositivos IoT que respeitem aos padrões tecnológicos existentes, como IPv6, e padrões de conectividade, incluindo Bluetooth Low Energy, Wi-Fi, Thread, Zigbee e Z-Wave e segur uma normatização, como por exemplo a CE. Tudo isso um bom começo, mas muitas vezes, ainda não é o suficiente.

Felizmente, padrões adicionais já estão surgindo de organizações líderes do setor, como o IEEE 2413-2019, que é o padrão IEEE para a estrutura arquitetônica para IoT. O padrão oferece uma estrutura comum para IoT em transporte, saúde, serviços públicos e outros domínios e está em conformidade com a norma internacional ISO/IEC/IEEE 42010:2011. Embora tais padrões não garantam a conformidade por si só, as organizações que seguem as práticas estabelecidas, podem fortalecer as práticas existentes na implementação da IoT.

Serviços de IoT e modelos de negócios

Configurar inúmeros dispositivos IoT individuais pode ser uma tarefa gigantesca, mas o processamento desses dados para uma inteligência comercial também pode trazer seus próprios problemas. À medida que a indústria de IoT evolui, o ecossistema também está se expandindo para trazer suporte à implementação e facilitar novos modelos de negócios.

Um dos maiores problemas com a IoT é simplesmente fazê-la funcionar. As demandas por infraestrutura podem ser extensas, a segurança costuma ser problemática e o processamento pode adicionar uma nova complexidade aos negócios. Os fornecedores de soluções estão abordando esses problemas com um número crescente de plataformas SaaS projetadas para simplificar a sua adoção e eliminar muitos dos grandes investimentos necessários para gateways, computação de borda e outros elementos específicos de IoT.

O SaaS lida com muitos dos elementos importantes que uma empresa deve fornecer. Por exemplo, a oferta de SaaS geralmente lida com tarefas de infraestruturas como segurança de dados e geração de relatórios. O SaaS também inclui grande parte do processamento e computação de alto nível, como análises, suporte à ML e outros. Isso alivia o data center corporativo dessa carga de IoT, e a empresa pode se concentrar em receber e usar as análises resultantes.

Os provedores de SaaS oferecem plataformas que atendem às necessidades de arquitetura e processamento de IoT.

A IoT SaaS fornece recursos muito semelhantes, portanto, considere analisar cuidadosamente o custo/benefício para selecionar o provedor mais adequado ao seu projeto IoT, considerando volumes de dados e necessidades analíticas de sua organização. Provedores de IoT SaaS incluem: Altair SmartWorks, EMnify, Google Cloud IoT Core, IBM Watson IoT Platform, Microsoft Azure IoT Hub e Oracle IoT.

A IoT não está apenas mudando a maneira como as empresas operam. Está permitindo uma variedade de novos modelos de negócios que permitem que as organizações obtenham receitas de projetos e produtos de IoT. Existem pelo menos quatro tipos de modelos de negócios que a IoT pode facilitar de forma eficaz:Dados vendáveis. Os dados brutos coletados pelos dispositivos podem ser prontamente monetizados. Por exemplo, os dados coletados por um sensor de condicionamento físico pessoal podem ser interessantes para seguradoras de serviços de saúde que buscam ajustar os valores dos seus serviços com base na atividade de condicionamento físico e biotipo do consumidor.

Business-to-business e business-to-consumer. A IoT tem tudo a ver com coleta e análise dados, e essa análise pode ser usada para identificar e otimizar a fidelidade à marca ou gerar vendas adicionais com base nas necessidades de negócios ou nas atividades do consumidor, identificadas pelos dispositivos IoT.

Plataformas IoT. Os dados e análises gerados pela IoT podem formar a base de plataformas que oferecem serviços de IA – como a Alexa da Amazon. Essas plataformas continuam a aprender e a melhorar, e os serviços oferecidos podem ser utilizados por empresas terceirizadas, mediante a pagamento.

Pay per use. Negócios como aluguel de bicicletas ou scooters são facilmente adaptáveis às tecnologias IoT, onde os produtos/serviços (bicicletas ou scooters) podem ser localizados por GPS e encontrados pelos usuários através de aplicativos; então acessados, usados e pagos automaticamente. Os dados da IoT podem analisar os padrões de utilização e manutenção para otimizar o processo de negócios.

Quais são os requisitos para implementar IoT?

Existem inúmeras questões técnicas para a implementação de projetos IoT, incluindo a seleção de dispositivos, conectividade de rede e capacidades analíticas adequadas; e todas essas considerações estão relacionadas à construção e operação reais de uma infraestrutura de IoT. Para muitas organizações, as perguntas iniciais são muito mais simples: por que fazer isso e como devemos começar?

Como em qualquer projeto de TI, uma iniciativa de IoT deve começar com uma estratégia clara que descreva e declare os objetivos do projeto. Essa estratégia inicial também pode enfatizar a proposição de valor pretendida – como aumento de produtividade ou redução de custos por meio de manutenção preditiva – para justificar o investimento financeiro necessário.

Com a estratégia definida, o projeto geralmente entra em um período de pesquisa e experimentação para identificar produtos, software e outros elementos de infraestrutura de IoT. Os gerentes de projeto então iniciam um período de prova de conceito para demonstrar a tecnologia e criar estratégias de implantação e gerenciamento, como configuração e segurança. Ao mesmo tempo, os analistas avaliam maneiras de usar os dados resultantes e entendem as ferramentas e a infraestrutura de computação necessárias para derivar a inteligência de negócios baseada em dados da IoT. Isso pode envolver o uso de recursos de data center para análises de pequena escala, com foco em recursos e serviços de nuvem à medida que o projeto for crescendo.

Um projeto de IoT pode ser abordado de três maneiras:

1. Esforço experimental, montando uma plataforma e permitindo que os usuários testem o produto.

2. Esforço formal, empregando um projeto claro e um cronograma definido.

3. Esforço de compromisso total, que exige mais experiência e confiança na IoT em comparação com as anteriores.

Uma boa estratégia de implantação ajudará a evitar maiores problemas durante a implementação.

Quais os riscos e desafios da implementação da IoT?

Embora os riscos sejam geralmente bem compreendidos, o volume e a diversidade dos dispositivos requerem um maior nível de atenção e controle do que uma empresa poderia exercer de outra forma. Os riscos mais prejudiciais dos ambientes IoT incluem:Gerenciamento dos dispositivos IoT. As ferramentas de IoT devem ser capazes de descobrir e configurar todos os dispositivos do projeto. Dispositivos não monitorados, não podem ser gerenciados e tornam-se vetores de ataque para hackers. Em um sentido mais amplo, os administradores devem ser capazes de descobrir e controlar todos os dispositivos na rede.

Controle de acesso fraco ou ausente. A segurança da IoT depende da autenticação e autorização adequadas de cada dispositivo. Isso é reforçado pelo identificador exclusivo de cada dispositivo, mas ainda é importante configurar cada dispositivo IoT com privilégios mínimos — acessando apenas os recursos de rede essenciais. Reforce outras medidas de segurança adotando senhas fortes e habilitando a criptografia de rede para cada dispositivo IoT.

Atualizações ignoradas ou negligenciadas. Os dispositivos IoT podem exigir atualizações periódicas ou patches para software ou firmware interno. Ignorar ou negligenciar uma atualização pode deixar os dispositivos suscetíveis a invasões ou hackers. Considere a logística e as práticas de atualização ao projetar um ambiente de IoT. Alguns dispositivos podem ser difíceis ou impossíveis de atualizar em campo e podem até tornarem-se inacessíveis ou problemáticos.

Segurança de rede ruim ou fraca. Projetos de IoT podem adicionar milhares de dispositivos a uma LAN. Cada novo dispositivo abre um ponto de acesso potencial para intrusão. Organizações que implementam projetos de IoT geralmente implementam medidas adicionais de segurança em toda a rede, incluindo detecção de intrusão e sistemas de prevenção, firewalls e ferramentas antimalware. As organizações também podem optar por segmentar a rede IoT do restante da rede de TI.

Falta de política ou processo de segurança. Políticas e processos são vitais para a segurança adequada da rede. Isso representa a combinação de ferramentas e práticas usadas para configurar, monitorar e reforçar a segurança do dispositivo na rede. Documentação adequada, diretrizes de configuração claras e relatórios e respostas rápidas fazem parte da IoT e da segurança diária da rede.

Etapas para implementação

Não existe uma abordagem única para projetar e implementar uma infraestrutura de IoT. Mas há um conjunto de considerações que podem ajudar as organizações a realizar seu check list para arquitetar e implantar com sucesso um projeto de IoT. Abaixo estão algumas considerações importantes.

Conectividade. Os dispositivos IoT podem oferecer várias alternativas de conectividade, incluindo Wi-Fi, Bluetooth, 4G e 5G. Não há regra que exija que todos os dispositivos usem a mesma conectividade, mas a padronização em uma abordagem pode simplificar a configuração e o monitoramento do dispositivo. Decida também se sensores e atuadores devem usar a mesma rede ou outra diferente.

Hub. Passar os dados de IoT dos dispositivos para uma plataforma de análise pode resultar em conexões ruins e baixo desempenho. Uma plataforma intermediária, como um hub, pode ajudar a organizar, pré-processar e criptografar dados de dispositivos em uma área antes de enviar esses dados para análises.

Agregação e análise. Depois que os dados são coletados, eles podem ser direcionados para relatórios ou para análises mais profundas, consultas e outros propósitos de big data. Decida sobre as ferramentas e softwares usados para processar, analisar, visualizar e direcionar para dados para ML. Um exemplo inclui a escolha de banco de dados e arquiteturas de banco de dados — SQL x NoSQL ou estático x streaming. Essas ferramentas podem ser implantadas no data center local ou usadas por meio de SaaS ou provedores de nuvem.

Gerenciamento e controle de dispositivos. Use uma ferramenta de software capaz de atender de forma confiável todos os dispositivos IoT implantados durante todo o ciclo de vida do projeto. Busque por altos níveis de automação e recursos de gerenciamento de grupo para simplificar a configuração e reduzir erros. A atualização de dispositivos IoT é um problema, e as organizações devem prestar muita atenção para atualiza-los e gerenciar os fluxos de trabalho.

Segurança. Cada dispositivo IoT é uma ameaça e uma vulnerabilidade de segurança em potencial, portanto, a implementação de um projeto IoT deve considerar incluir uma cuidadosa configuração e integração, usando ferramentas e plataformas de segurança existentes, como sistemas de detecção e prevenção de intrusão e ferramentas antimalware.

Qual é o futuro da IoT?

O futuro da IoT pode ser difícil de se prever porque a tecnologia e suas aplicações ainda são relativamente novas e têm um enorme potencial de crescimento. Ainda assim, é possível fazer algumas previsões fundamentais.

» Os dispositivos IoT continuarão a aumentar. Os próximos anos verão bilhões de dispositivos adicionados à Internet, alimentados por uma combinação de tecnologias – incluindo conectividade 5G – e inúmeros novos casos de uso de negócios surgindo em grandes setores, como saúde e a indústria de manufaturas.

» Os próximos anos também serão testemunhas de uma reavaliação e aumento na segurança da IoT, começando com o design inicial do dispositivo até a seleção e implementação de negócios. A próxima geração de dispositivos terão por padrão, recursos de segurança mais fortes. As ferramentas de segurança, como detecção e prevenção de invasões, incluirão suporte para arquiteturas de IoT. Ao mesmo tempo, as ferramentas de gerenciamento de dispositivos enfatizarão cada vez mais a auditoria de segurança e abordarão automaticamente os pontos fracos de segurança dos dispositivos IoT.

» Além disso, alguns aspectos da IA e da IoT estão convergindo para formar uma tecnologia híbrida de inteligência artificial das coisas (AIoT), destinada a combinar recursos de coleta de dados da IoT com os recursos de computação e tomada de decisão da IA. AIoT pode criar uma plataforma mais capaz de interação homem-máquina e recursos avançados de aprendizado.

» Por fim, os volumes de dados da IoT continuarão crescendo e convertendo-se em novas oportunidades de receita para as empresas. Esses dados impulsionarão cada vez mais as iniciativas de ML e IA em vários setores, da ciência ao transporte, das finanças ao varejo.

Projeto Cloud Governance

Há dois anos, o Carnegie Endowment lançou o Cloud Governance Project, um estudo sobre os desafios de governança associados à computação em nuvem. “Este projeto reconhece que a nuvem oferece enormes benefícios para indivíduos e organizações por meio de maior conveniência, flexibilidade e economia de custos de TI”, disse o site do projeto. “No entanto, os riscos de uma grande interrupção que afete os serviços em nuvem exigirão regulamentação por parte dos governos nos níveis local, nacional e internacional. Além disso, à medida que o mundo se torna cada vez mais dependente da nuvem, outros aspectos da tecnologia – relacionados à proteção do consumidor, sustentabilidade, inclusão e direitos humanos – também atrairão processos minuciosos de controle e regulamentação para proteger ou promover os interesses públicos”.

Acompanho a computação em nuvem desde que ela surgiu, em 2008. No começo, uma das principais razões para a empolgação versus preocupação era que estávamos vendo o surgimento de um novo modelo de computação no mundo da TI. O modelo de computação centralizada, baseado em mainframes, apareceu pela primeira vez na década de 1960. Depois veio o modelo cliente-servidor baseado em PCs na década de 1980. E agora, o modelo mais recente de computação baseado em nuvem e Internet, surgiu no final dos anos 2000.

Nos últimos quinze anos, a nuvem passou por três estágios principais. Primeiro veio a infraestrutura como serviço, oferecendo escalabilidade quase ilimitada a preços muito atrativos. Depois veio o software como serviço, oferecendo uma maneira mais rápida e menos dispendiosa de prototipar e implantar aplicativos inovadores, aproveitando ferramentas como contêineres, Kubernetes e microsserviços. A computação em nuvem tornou-se agora um importante motor de transformação dos negócios, ajudando as empresas a se adaptarem à digitalização acelerada da economia – ou a transformação digital, especialmente desde o advento do Covid-19.

Em resposta à pandemia, a adoção digital por empresas e consumidores já atingiu níveis que não eram esperados há muitos anos. Como apontou o artigo da McKinsey, a nuvem permitiu que a Moderna entregasse o primeiro lote de sua vacina de mRNA para a fase de testes em apenas 42 dias após o sequenciamento inicial do vírus. E um artigo do NY Times de 2020 citou a experiência da Accenture. Antes da pandemia, não mais de 10% de seus 500.000 funcionários em mais de 200 cidades em 120 países trabalhavam remotamente em um determinado dia da semana, mas, em março 2020, quase todos foram forçados a trabalhar em casa e o volume de videochamadas aumentou 6 vezes. A enorme escalabilidade da computação em nuvem foi claramente um fator importante para ajudar os funcionários a se adaptarem rapidamente ao trabalho remoto quase universal.

“A crescente importância dos serviços em nuvem e dos seus provedores, os Cloud Services Providers (CSPs) chamou a atenção de formuladores de políticas e reguladores que buscam colher os benefícios dessa nova tecnologia enquanto gerenciam os riscos inerentes”, escreveu o Carnegie Project em um documento abrangente sobre os Desafios de Governança das nuvens. “O cenário regulatório da computação em nuvem é altamente complexo, devido a fatores como sua crescente centralidade para muitas funções sociais e econômicas e inovações contínuas na tecnologia envolvida. Compreender as muitas questões emergentes desse contexto será fundamental para liberar de forma responsável o potencial dos serviços em nuvem para a sociedade”.

O documento fornece discussão abrangente sobre os desafios de governança relativos aos provedores de serviços em nuvem (CSPs) e ao mercado de serviços em nuvem como um todo e para cada área específica: segurança e robustez, resiliência, proteção ao consumidor, prosperidade e sustentabilidade e direitos humanos e civis; e eu ou resumir algumas questões estratégicas sobre as questões de governança nessas áreas.

Segurança e robustez “diz respeito à capacidade dos CSPs de planejar, proteger e defender ativamente contra ameaças de segurança, os serviços em nuvem, de ações maliciosas, bem como outros perigos decorrentes de incidentes naturais, mau funcionamento técnico e acidentes induzidos pelo homem.”

Os principais desafios de governança incluem a delegação de responsabilidade pela segurança geral entre CSPs e seus clientes, incluindo a proteção de dados e a infraestrutura física subjacente; práticas de gerenciamento de risco, como controles sistêmicos e defesas operacionais para proteger contra interrupção de serviços e acesso não autorizado; e a exigência de que dados e operações em nuvem sejam armazenados e processados dentro de uma determinada jurisdição para evitar que sejam comprometidos.

Uma área de política relacionada é a designação de nuvens como infraestruturas críticas e dos CSPs como provedores de serviços críticos que devem atender a padrões de gerenciamento de risco mais elevados e estão sujeitos a maior fiscalização pelo governo federal. Vários setores importantes que já foram designados como infraestruturas críticas dependem cada vez mais de serviços de nuvem e CSPs para suas operações, incluindo serviços financeiros, energia, comunicações e sistemas de transporte. “Deve-se tomar cuidado em todos os casos, as necessidades de transparência e a preservação de informações privilegiadas que são proprietárias ou críticas para a segurança do CSP ou para a funcionalidade dos negócios.”

Resiliência “refere-se às medidas tomadas para amenizar as consequências adversas que podem surgir de falhas de serviço, interrupções e outras distorções nos serviços baseados em nuvem por meio de planejamento de contingência, backstopping e mecanismos de seguro”.

Os desafios de governança incluem medidas para minimizar o impacto sobre os CSPs e seus clientes de violações, acidentes ou ataques, como regulamentações e execuções de backup rigorosas; requisitos obrigatórios para relatar quaisquer incidentes, a fim de aprender como melhor preveni-los no futuro; exigir que os CSPs tenham seguro adequado para cobrir danos físicos ou financeiros resultantes de falhas na nuvem; e a necessidade de medidas governamentais de proteção em caso de incidentes potencialmente catastróficos.

Proteção ao Consumidor “centra-se nas preocupações sobre o relacionamento entre CSPs e consumidores devido à assimetria de poder entre eles, bem como à natureza oligopolista do mercado de CSP”. Os desafios de governança incluem a concentração do poder da nuvem em alguns grandes CSPs, o que pode deixar os usuários com poucas opções competitivas e levar a uma qualidade inferior dos serviços, manipulação de preços e os riscos de bloqueio do fornecedor; padrões para serviços em nuvem que permitirão interoperabilidade e portabilidade entre CSPs e ajudarão a evitar a dependência de fornecedores; e justiça e transparência nos requisitos de contratação para proteger os consumidores contra decisões arbitrárias dos CSPs, como alterar os termos de seus serviços e descontinuar o suporte a produtos dos quais os consumidores agora dependem.

Prosperidade e Sustentabilidade “enfoca o papel mais amplo e o impacto macro da nuvem na ordem econômica doméstica e internacional e as políticas que visam alavancar, canalizar ou corrigir os efeitos no emprego, crescimento, inovação, bem-estar e meio ambiente”. Os principais desafios de governança incluem garantir acesso equitativo a serviços em nuvem com amplo impacto econômico, como tecnologias de ponta oferecidas por CSPs, como inteligência artificial; potenciais práticas predatórias de CSP, como barreiras à entrada, manipulação de mercado e agregação de serviços em nuvem para impedir a entrada de concorrentes menores; e dependência de CSPs estrangeiros devido a preocupações sobre possíveis vieses na qualidade e confiabilidade do serviço, informações pessoais e comerciais confidenciais, propriedade intelectual e segurança nacional.

Direitos Humanos e Civis “enfoca as preocupações decorrentes do surgimento da nuvem como um grande depositário de dados e provedor de serviços cada vez mais essenciais”.

Os desafios de governança incluem proteção dos direitos de privacidade e liberdade de expressão dos indivíduos contra autoridades governamentais excessivamente zelosas; requisitos de relatórios e transparência em torno da coleta de dados e seu uso; restringir o acesso a informações que contenham a identidade de indivíduos e informações vitais; e a necessidade de neutralidade política no acesso e moderação de conteúdo.

“No geral, dado o quão difíceis alguns dos desafios regulatórios e políticos provavelmente serão, muitas questões associadas à governança de nuvem provavelmente serão abordadas apenas parcialmente, lentamente e de forma abaixo do ideal”, observa o documento de governança de nuvem da Carnegie em conclusão.“A falta geral de compreensão e valorização da nuvem e questões relacionadas pelas autoridades reguladoras e formuladoras de políticas envolvidas agrava esse problema, destacando a necessidade de educação mais robusta e envolvimento do pessoal relevante (um dos muitos objetivos deste documento).” Discussões adicionais, bem como possíveis caminhos a seguir, podem ser encontradas no site Carnegie Cloud Governance.

Um framework para entender as plataformas

Em julho, a Iniciativa de Economia Digital do MIT realizou sua 10ª Reunião de Cúpula que tratou de Estratégia de Plataform. O Summit híbrido incluiu vários painéis e palestras e me chamou a atenção, a apresentação do professor da Universidade de Boston, Marshall Van Allstyne, sobre tendências emergentes, no qual ele respondeu a cinco perguntas sobre plataformas:Estrutura: por que as plataformas têm valores de mercado tão altos, mas tão poucos ativos ou funcionários?

Estratégia: Por que a estratégia de produto tradicional falha nos mercados de plataforma?

Regulamentação: por que o antitruste tradicional falha nos mercados de plataforma?

Fake News: Por que a desinformação é um problema tão difícil?

Organizações Autônomas Descentralizadas podem destronar as plataformas?

Em sua apresentação, Van Alstyne procurou responder as cinco perguntas sobre plataformas, com base na pesquisa que ele e seus colegas vêm realizando na última década e aqui está um resumo da apresentação dele, começando pela estrutura unificadora das plataformas e depois, comentando como a estrutura se aplica a cada uma das cinco questões.

As plataformas há muito desempenham um papel fundamental na indústria de TI. A família de mainframes System 360 da IBM, anunciada em 1964, já apresentava uma arquitetura de plataforma com hardware, sistema operacional e serviços. Esse ecossistema (hardware, software e serviços complementares) ajudaria a IBM e o System 360 a se tornar a principal plataforma para computação comercial nos 25 anos seguintes.

Na década de 1980, com o surgimento dos computadores pessoais, a plataforma Wintel baseada nos sistemas operacionais da Microsoft e nos microprocessadores da Intel, atraiu um grande ecossistema de desenvolvedores de hardware e software.

O sucesso comercial da Internet nos anos 1990 levou as plataformas a um nível totalmente novo. Baseadas na Internet, elas conectaram um grande número de usuários de PC a uma ampla variedade de sites e aplicativos online. O poder econômico das plataformas cresceu ainda mais na última década, com bilhões de usuários, agora se conectando por meio de dispositivos móveis inteligentes a todos os tipos de aplicativos e serviços baseados em nuvem.

O alcance universal e a conectividade da internet levaram a efeitos de rede cada vez mais poderosos e ao surgimento de economias baseadas em plataformas. Os efeitos de rede são acompanhados por externalidades, ou seja, um custo ou benefício indireto para terceiros não envolvidos; justamente o que nos leva ao modelo de uma rede social. Os benefícios de conexões que você obtém atraem e trazem benefícios para outros indivíduos, cada um atraindo outros tornando a rede e a plataforma mais valiosa para ‘todos’.

A escala aumenta o valor de uma plataforma. Em uma plataforma de comércio bilateral, por exemplo, quanto mais produtos ou serviços a plataforma oferecer, mais consumidores ela atrairá, ajudando a atrair mais ofertas, o que por sua vez atrai mais consumidores, o que torna a plataforma ainda mais valiosa para todos. Além disso, quanto maior a rede, mais dados estão disponíveis para personalizar as recomendações, aumentando ainda mais o valor da plataforma.

O que muitas vezes se perde, disse Van Alstyne, é que alavancar os efeitos de rede para beneficiar outras pessoas ou atrair terceiros, requer a orquestração e o design dos algoritmos das plataformas, e isso não acontece por acaso. Na economia digital, traduzir os efeitos de rede em vantagem econômica requer atenção cuidadosa à governança das plataformas.

Esta é a essência da estrutura unificadora de plataforma. Vamos agora ver como isso se aplica a cada uma das cinco perguntas que Van Alstyne fez.

1. Por que as plataformas têm valores de mercado tão altos, mas tão poucos ativos ou funcionários? Van Alstyne mostrou um slide que comparou o valor de mercado por funcionário de várias plataformas versus empresas tradicionais em vários setores. Eles variaram de 4X para o Twitter (valor de mercado de US$ 28 bilhões, 7.500 funcionários) vs NY Times (valor de mercado de US$ 5 bilhões, 5.000 funcionários), a 27X para Airbnb (valor de mercado de US$ 61 bilhões, 6.000 funcionários) vs Marriott (valor de mercado de US$ 46 bilhões, 120.000 funcionários). Na Forbes global 2000, as empresas de plataforma têm valores de mercado mais altos (US$ 21.726 contra US$ 8.243), margens mais altas (21% contra 12%) e metade dos funcionários (9.800 contra 19.000) do que as empresas tradicionais.

O motivo da diferença é que nas empresas tradicionais a produção de valor é feita por seus funcionários internos. As empresas de plataforma inverteram isso com muito sucesso, de modo que a produção de valor não é feita apenas por seus funcionários internos, mas também, alavancados em suas comunidades externas, muito maiores, de usuários e clientes. Por exemplo: aqueles que postam conteúdo no Twitter e no Facebook, alugam quartos e casas no Airbnb e dirigem carros para o Uber, estão promovendo e gerando lucros para a plataforma.

2. Por que a estratégia de produto tradicional falha em mercados de plataforma? A economia industrial dos últimos dois séculos foi impulsionada por economias de escala do lado da oferta. Devido aos enormes custos fixos dos ativos físicos, as empresas que atingem volumes maiores têm um custo menor de fazer negócios, o que lhes permite reduzir custos e aumentar ainda mais os volumes. O poder de mercado é, portanto, alcançado aumentando a eficiência, tornando-se mais lucrativo e afastando a concorrência.

Mas a natureza da competição e da estratégia são bem diferentes em um negócio baseado em plataforma, onde a força motriz são as economias de escala do lado da demanda. A comunidade de usuários e provedores que uma empresa de plataforma consegue atrair, reter e crescer, é seu ativo mais importante.

As empresas tradicionais estão focadas em controlar seus ativos internos e construir um fosso em torno do negócio para manter os concorrentes em potencial afastados. Em um negócio de plataforma devidamente orquestrado – aquele em que você controla os fluxos monetários e de informações – até mesmo seus concorrentes podem se tornar fontes únicas de valor ao trazê-los para a plataforma e, assim, ajudar a atrair uma comunidade ainda maior de usuários e consumidores. A Apple e o Android do Google querem o maior número possível de desenvolvedores em suas lojas de aplicativos; A Amazon quer o maior número possível de comerciantes em sua plataforma.

3. Por que o antitruste tradicional falha nos mercados de plataforma? Van Alstyne argumenta que, embora o governo federal (EUA) tenha identificado corretamente que há problemas com o poder de mercado das maiores empresas de plataforma, suas soluções estão erradas. Como você define o domínio da participação de mercado quando os mercados das empresas de plataformas são tão difíceis de definir? A Amazon é uma organização de vender livros, cloud, comércio eletrônico, entretenimento, dispositivos domésticos ou mantimentos? O Google está em pesquisa, e-mail, mapas, dispositivos domésticos ou carros autônomos?

A economia tradicional nos ensina que uma das maneiras pelas quais as empresas se tornam monopólios é restringindo sua produção para que possam cobrar mais por seus produtos e serviços. Mas o Google não está restringindo a pesquisa, o Facebook não está restringindo as postagens e a Amazon não está restringindo as compras. Outro teste clássico para os monopólios é o preço, seja por estarem muito alto e os consumidores estão sendo enganados, ou muito baixo para eliminar a concorrência. Mas esses testes não funcionam com empresas de plataforma porque elas estão em tantos mercados que seu modelo de negócios é subsidiar ou doar coisas em um mercado para aumentar o tamanho e aumentar o valor de outro mercado. Além disso, os remédios antitruste clássicos, como o desmembramento de empresas, não funcionam tão bem com empresas invertidas, como empresas de plataforma. Como o poder central das empresas de plataforma decorre de sua capacidade de alavancar grandes quantidades de dados do consumidor, são necessários novos remédios antitruste, como melhorar a portabilidade dos dados do consumidor.

4. Por que a desinformação é um problema tão difícil? Os efeitos de rede discutidos até agora são todos exemplos de externalidades positivas, onde as atividades de um indivíduo ou grupo criam valor para outros. Mas a desinformação é uma externalidade negativa que causa danos aos outros, como teorias da conspiração que levam a más decisões médicas, polarização política ou insurreições.

Este é um dos problemas mais desafiadores que nossa sociedade enfrenta. Por que as notícias falsas são tão difíceis de controlar? O governo (EUA) não pode fazer isso porque a liberdade de expressão, incluindo desinformação, é protegida pela primeira emenda. Os governos federal, estadual e municipal ficam, portanto, impedidos de tomar medidas para corrigir o problema. Como resultado, as externalidades negativas, como a desinformação, precisam ser corrigidas pelos mercados e, até agora, não temos soluções de mercado para lidar e corrigir as externalidades negativas.

5. Organizações Autônomas Descentralizadas podem destronar plataformas? Organizações Autônomas Descentralizadas (DAOs) são uma parte importante da Web3, um conjunto promissor de tecnologias e aplicativos que visam substituir as mega-plataformas corporativas de hoje por redes descentralizadas baseadas em blockchain, abrindo caminho para uma internet empreendedora, mais aberta e, de algum modo, mais livre de intermediários, com uma economia digital gratuita.

Os DAOs podem destronar as plataformas, perguntou Van Alstyne ao concluir sua apresentação, removendo os intermediários e reduzindo os custos das transações? Sim, ele disse, “mas isso é apenas parte da história. A outra parte da história é novamente a orquestração positiva de externalidades.” E isso não pode acontecer se tudo o que você fizer for descentralizar. Você precisa ter governança para criar e orquestrar as externalidades positivas necessárias. “DAOs que não têm governança nunca substituirão as plataformas”, disse ele em conclusão. Mas as DAOs que implementam governança, como adicionar contratos inteligentes, podem ser uma ameaça para plataformas com novas implicações muito interessantes.

Web3: Uma nova Internet baseada em blockchain

Em junho, o MIT sediou o evento Imagination in Action Web3 Summit, que foi organizado em conjunto com o MIT Connection Science, Forbes e Link Ventures. Eles reuniram quase 600 desenvolvedores, empreendedores, investidores e acadêmicos para discutir o estado atual e a evolução potencial da Web3. A agenda contou com diversos painéis e palestrantes como Alex (Sandy) Pentland, – professor do MIT e diretor de ciência da conexão, Michael Federle, – CEO da Forbes, John Werner, – diretor administrativo da Link Ventures e Esther Dyson, – investidora, jornalista e filantropa.

O MIT Summit foi o primeiro de uma série de conferências Imagination in Action, com agendas para San Francisco e Davos. “As reflexões sobre a última grande transformação social e econômica provocada pela chegada da era da Internet, proporcionou os insumos para construir e dar governança para a Web3”, bem como vislumbrar as possibilidades do futuro da Web3 e tentar discernir hype de potencial realidade da nova era da Internet.

Aqui estão alguns vídeos do evento com opiniões sobre o que é a Web3. Em seus primeiros anos, as principais novas tecnologias geralmente são acompanhadas por uma mistura de empolgação, especulação e confusão; porém, à medida que as pessoas descobrem sobre o que a tecnologia pode ser e como ela provavelmente evoluirá, isso permite que coisas importantes comecem a acontecer, mas leva algum tempo e experiência de mercado para que cheguem até nós.

Eu já vi isso acontecer algumas vezes na indústria de TI/Telecom, especialmente, no início dos anos 1990, quando ainda usávamos a BBS e a internet dava suas primeiras aparições comerciais. Muita coisa estava acontecendo, mas nada ainda estava claro sobre a direção pra onde as coisas seguiriam e, quais seriam as implicações para o mundo dos negócios. Algumas das lições aprendidas, do inicio da Internet:À medida que o frenesi ponto.com começou a ganhar intensidade, as pessoas passaram a experimentar novos aplicativos e modelos de negócios – alguns dos quais acabaram sendo muito inovadores, enquanto outros não deram certo. Não foi fácil separar o hype da realidade. Parte do que era da “nova economia” baseada na internet, proporcionava, as startups da época, adquiriram uma vantagem inerente sobre as empresas já estabelecidas, cujos ativos físicos eram sua fraqueza, no mercado emergente e rápido, do mundo digital em movimento. Mas, ao examinar de perto o que realmente estava acontecendo no mercado, ficou claro que todas as organizações, não apenas as startups, se beneficiariam com a adoção da Internet.A conectividade universal da Internet permitia o acesso a informações e transações de todos os tipos para qualquer pessoa com um navegador e uma conexão com a Internet. Qualquer instituição podia agora, com seus bancos de dados, aplicativos, com um front-end da web, alcançar clientes, funcionários, fornecedores e parceiros a qualquer hora do dia ou da noite. As empresas foram, portanto, capazes de se envolver em suas principais atividades transacionais de uma maneira muito mais produtiva e eficiente. Assim nasceram as principais estratégias de e-business e e-commerce.

O que o a indústria e o mercado da Web está dizendo agora, é que poderia nos ajudar a formular uma estratégia de Web3 bem pensada e realista. E aqui estão alguns objetivos importantes da Web3:Inaugurar uma Internet mais empreendedora e descentralizada;

Salvar e guardar a nossa identidade e dados pessoais;

Encontrar o equilíbrio certo para a vida e o trabalho em um mundo digital-físico híbrido; e

Criar uma internet de valor baseada em blockchain.

(Vamos focar neste último tópico). Nas últimas décadas, vimos o surgimento da empresa virtual, pois a Internet permitiu que as organizações melhorassem sua eficiência, contando com parceiros de negócios para muitas das tarefas físicas e de serviços, antes realizadas internamente. Cada vez mais, a unidade de competição não é mais uma empresa, e sim, uma coleção de instituições trabalhando juntas para fazer as coisas. O ecossistema, é agora a unidade de competição.

Mas, enquanto a internet aumentava significativamente as transações, entre instituições em todo o mundo, os processos para gerenciar negócios entre empresas não acompanharam a transformação digital da economia, adicionando atrito e custos às operações.

“Contratos, transações e seus registros estão entre as estruturas definidoras de nossos sistemas econômico, jurídico e político”, escreveram os professores de Harvard Marco Iansiti e Karim Lakhani em um artigo de 2017 da Harvard Business Review. “Eles protegem ativos e estabelecem limites organizacionais. Verificam identidades e registram eventos. Governam as interações entre nações, organizações, comunidades e indivíduos. Eles orientam a ação gerencial e social. E, no entanto, essas ferramentas críticas e as burocracias formadas para gerenciá-las, não acompanharam a transformação digital da economia. Eles são como um congestionamento de trânsito, na hora do rush, segurando um carro de Fórmula 1. Em nosso mundo digital, a forma como regulamos e mantemos o controle administrativo sobre transações de negócios, precisa mudar“.

O problema é que os participantes nas operações não têm acesso às informações necessárias para coordenar e gerenciar suas transações. Intermediários são então necessários para ajudar a lidar com a crescente escala e complexidade.

Vimos um problema semelhante nas primeiras décadas do setor de TI. A produtividade do trabalho nos Estados Unidos cresceu apenas 1,5% entre 1973 e 1995, um período de baixa produtividade que coincidiu com o rápido crescimento do uso de TI nos negócios. “Você pode ver a era do computador em todos os lugares, menos nas estatísticas de produtividade”, disse o economista ganhador do Prêmio Nobel do MIT, Robert Solow, em 1987, no que ficou conhecido como o paradoxo da produtividade de Solow.

O problema então era que as empresas usavam a TI para automatizar processos dentro de cada uma de suas funções separadas, mas a estrutura fundamental da organização permanecia a mesma. Não havia uma base de dados comum para compartilhar informações entre essas várias funções que lhes permitisse reestruturar seus processos de negócios para tirar proveito dos novos recursos tecnológicos. A ascensão do Enterprise Resources Planning (ERP) na década de 1990 tornou possível compartilhar informações de negócios, redesenhar o fluxo de trabalho e automatizar ou eliminar processos que não agregavam valor à empresa e, assim, aumentar a produtividade em toda a organização. Naquela época houve um boom de empresas procurando certificações de qualidade e processos, como a ISO 9000.

Agora precisamos reestruturar de forma semelhante os processos envolvidos nas interações entre as instituições que trabalham juntas, no ecossistema em – uma espécie de ERP 2.0. Mas, como podemos fazer isso?

“Com o blockchain, podemos imaginar um mundo no qual os contratos são incorporados em código digital e armazenados em bancos de dados transparentes e compartilhados, onde são protegidos contra exclusão, adulteração e revisão”, disseram Iansity e Lakhani. “Neste mundo, todo acordo, todo processo, toda tarefa e todo pagamento teria um registro e assinatura digital única, que poderiam ser identificados, validados, armazenados e compartilhados. Intermediários como advogados, corretores e banqueiros podem não ser mais necessários. Indivíduos, organizações, máquinas e algoritmos transacionariam e interagiriam livremente uns com os outros com pouco atrito.”

A internet atual é stateless, ou seja, não há conhecimento armazenado ou referência a transações passadas, entre processos ou aplicativos que interagem na rede. Como resultado, as aplicações contam com servidores individuais das diversas instituições conectadas à internet, – por exemplo, bancos, plataformas de e-commerce, agências governamentais, – para manter o controle de informações e processar transações, cada uma fazendo do seu jeito, exigindo intermediários no processo, para ajudar a resolver problemas e divergências.

Esta é uma das grandes questões que a Web3 visa resolver ao criar uma stateful internet baseada em blockchain, ou seja, uma internet de valor que lembra eventos anteriores e interações do usuário e, assim, seria capaz de reduzir significativamente os vários atritos que ocorrem nas interações entre vários participantes.

Essa internet stateful baseada em blockchain é uma grande promessa para os ecossistemas de cadeias de suprimentos globais:Aumento da velocidade, segurança e precisão dos acordos financeiros e comerciais;

Rastrear o ciclo de vida da cadeia de suprimentos de qualquer componente ou produto;

Proteger com segurança todas as transações e dados que se movem através da cadeia de abastecimento; e

Fornecer um registro imutável e não revogável de todas as transações ao longo de todo o ciclo da cadeia de suprimentos, o que será de grande ajuda na resolução oportuna de erros ou disputas entre os parceiros da cadeia de suprimentos.

Uma internet de valor baseada em blockchain stateful permitiria a reestruturação, reengenharia e automação dos processos de negócios envolvidos nas interações em rápido crescimento entre instituições em todo o mundo. Embora, isso ainda leve alguns anos, esta é uma das promessas mais importantes da Web3.

O Potencial Econômico da Internet das Coisas

Em junho de 2015, o McKinsey Global Institute publicou um relatório sobre a Internet das Coisas (IoT). O relatório analisou o potencial econômico de longo prazo da IoT examinando mais de cem casos de uso e as soluções baseadas em IoT nas quais elas foram implantadas, como fábricas, residências, escritórios e cidades. Em seguida, estimou que o potencial econômico da IoT até 2025 seria de aproximadamente US$ 3,9 trilhões a US$ 11,1 trilhões.

A estimativa foi baseada na provável evolução da tecnologia e na taxa de adoção de soluções de IoT entre 2015 e 2025, bem como nas tendências econômicas e demográficas. O intervalo estimado era tão amplo porque havia muitas incógnitas naquele estágio inicial do desenvolvimento da IoT, incluindo os custos da tecnologia, a taxa de desenvolvimento e implantação dessas soluções altamente complexas, seu nível de aceitação por consumidores e trabalhadores e as políticas e regulamentações promulgadas pelos governos.

Seis anos depois, a McKinsey publicou um novo relatório, The Internet of Things: Catching up to an accelerating opportunities, que atualizou a análise de 2015. O relatório avaliou quanto de seu valor projetado no relatório anterior foi capturado e estimou o potencial econômico da IoT até 2030, bem como os principais eventos contrários que retardariam seu progresso e os principais eventos favoráveis que o impulsionariam.

“Embora o valor econômico potencial da IoT seja grande e crescente, capturar esse valor provou ser um desafio”, reportou o relatório mais recente. “Nossa pesquisa mais recente mostra que o valor total capturado em 2020 (US$ 1,6 trilhão) está no limite inferior da faixa dos cenários que mapeamos em 2015. Atualizamos nossas estimativas para 2025 e além, ajustando as condições atuais e desenvolveram cenários que respondem pela gama de várias incertezas. No total, os cenários de baixo e alto nível são inferiores às estimativas originais de 2015: cerca de US$ 2,8 trilhões a US$ 6,3 trilhões em valor econômico potencial da IoT em 2025, em comparação com cerca de US$ 3,9 trilhões a US$ 11,1 trilhões do trabalho de 2015.”

“As revisões refletem um mundo que mudou significativamente desde 2015”, explicou o relatório, citando cinco fatores principais que diminuíram a adoção de soluções de IoT:Mudar a gestão. Empresas e governos têm tratado a IoT como um projeto de tecnologia sem a devida consideração pelas mudanças necessárias nos processos de governança, talentos e gestão de desempenho.

Interoperabilidade. As soluções de IoT exigem padrões comuns e estrutura operacional para superar arquiteturas proprietárias e outras barreiras do sistema.

Instalações. Instalações complexas e caras são um dos maiores problemas na implantação de soluções de IoT. “Quase todas as implantações em escala requerem personalização, se não uma solução totalmente sob medida.”

Cíber segurança. A segurança deve ser incorporada em todas as camadas de uma solução de IoT para atender às crescentes preocupações de segurança cibernética de consumidores, empresas e governos.

Privacidade. As empresas estão lutando para responder às crescentes preocupações com a privacidade dos consumidores.

O novo relatório da McKinsey estima que, até 2030, a IoT poderá permitir US$ 5,5 trilhões a US$ 12,6 trilhões em valor econômico global. O relatório divide suas estimativas econômicas por soluções baseadas em IoT e por clusters de casos de uso.

Soluções baseadas em IoT

Assim como no relatório de 2015, a McKinsey analisou 9 soluções ou configurações diferentes baseadas em IoT. Deixe-me discutir as quatro soluções com maior potencial.

Fábricas – definidas como ambientes de produção padronizados e dedicados – têm o maior potencial econômico: cerca de US$ 1,4 trilhão a US$ 3,3 trilhões por ano até 2030. O gerenciamento de operações na manufatura é o principal caso de uso, respondendo por 32% a 39% da estimativa total. É seguido pela manutenção preditiva e produção de alimentos nas fazendas.

Saúde – Os aplicativos de saúde humana têm o segundo maior potencial de IoT em cerca de US$ 0,55 trilhão a US$ 1,8 trilhão por ano até 2030. Os aplicativos de saúde incluem o monitoramento de pacientes com doenças crônicas, como diabetes e doenças cardíacas, e a melhoria do bem-estar geral dos indivíduos, como o acompanhamento de sua atividade física. As informações de saúde também podem ser fornecidas a seguradoras e governos para serem usadas para melhorar os resultados dos pacientes. “A pandemia do COVID-19 acelerou potencialmente o uso de soluções de IoT na área da saúde, enquanto o mundo luta contra a contenção de vírus e um retorno seguro ao local de trabalho.”

Trabalho – Os locais de trabalho – definidos como ambientes de produção personalizados – são outra grande área de aplicação com um potencial econômico de US$ 0,40 trilhão a US$ 1,73 trilhão por ano até 2030. Os principais casos de uso incluem construção, exploração de petróleo e gás e mineração. O trabalho nessas áreas está em constante mudança, imprevisível e às vezes perigoso. Como não há dois locais ou projetos iguais, cada um apresenta desafios únicos, dificultando a simplificação das operações.

Cidades – As cidades têm um potencial econômico de US$ 1,0 trilhão a US$ 1,7 trilhão por ano até 2030. O maior caso de uso nas cidades é o controle de tráfego centralizado e adaptativo, cujo valor vem da redução do tempo gasto no trânsito e da correspondente redução de CO2. O uso de IoT em veículos inteligentes e autônomos é outro caso de uso muito importante, com potencial para reduzir significativamente o número de acidentes com veículos resultando em morte ou ferimentos graves, bem como danos materiais.

Clusters de casos de uso

Os clusters de casos de uso são outra maneira de analisar o valor econômico da IoT. O relatório avaliou mais de 120 casos de uso em 9 soluções IoT diferentes e os agrupou em 11 clusters de casos de uso diferentes.

Os clusters de casos de uso com maior potencial econômico em 2030 são:Otimização de operações (41%),

Produtividade humana (15%),

Saúde (15%) e

Manutenção (12%).

O relatório também estimou a taxa de crescimento de cada cluster de casos de uso entre 2020 e 2030. Embora seu potencial econômico total seja relativamente pequeno, as tecnologias de veículos inteligentes e autônomos têm o potencial de crescimento mais rápido (37% CGR entre 2020 e 2030). É seguido por produtividade humana (27% CGR), manutenção baseada em condição (26%), gerenciamento de estoque (25%), segurança e proteção (24%), capacitação de vendas (24%) e otimização de operações (23%).

Os mesmos fatores, citados acima, que amorteceram a adoção de soluções de IoT entre 2015 e 2020 podem continuar a fazê-lo até 2030.

Minha opinião sobre os três principais ventos favoráveis que, de acordo com o relatório, poderiam acelerar significativamente a adoção de soluções de IoT no mundo:

Proposta de valor. “Os clientes veem valor real na implantação da IoT, um passo significativo em comparação com nossas descobertas em 2015. A IoT é um facilitador essencial das transformações digitais e dos impulsos de sustentabilidade em andamento em empresas e instituições públicas em todo o mundo. O valor econômico de US$ 1,6 trilhão gerado pelas soluções de IoT em 2020 exemplifica a capacidade da tecnologia de agregar valor em escala.”

Tecnologia. “Os últimos cinco anos viram avanços notáveis em tecnologia. Para a grande maioria dos casos de uso de IoT, existe uma tecnologia acessível que permite a implantação em escala. Os sensores agora cobrem todo o espectro, do visual ao acústico e tudo mais; a computação é mais do que rápida o suficiente; o armazenamento é onipresente; a carga da bateria melhorou. O progresso em hardware foi acompanhado por desenvolvimentos significativos em análises avançadas, IA e aprendizado de máquina que permitem insights mais rápidos e granulares e tomadas de decisão automatizadas a partir de dados fornecidos por sensores”.

Redes. “As redes atuam como a espinha dorsal que dá vida à IoT e torna tudo isso possível. As redes de quarta geração (4G) das empresas de telecomunicações se espalharam para cobrir mais pessoas com maior desempenho, e as redes 5G estão sendo implantadas rapidamente. Combinado com melhorias em outros protocolos de rede, os clientes têm uma ampla gama de opções de conectividade que podem atender aos seus requisitos, sejam eles associados a capacidade, velocidade, latência ou confiabilidade”

As poderosas forças que impulsionam o fim da globalização

“Lembro-me de uma época – cerca de um quarto de século atrás – quando o mundo parecia estar se unindo”, escreveu o colunista do NY Times David Brooks em um ensaio recente, Globalization Is Over. As Guerras Culturais Globais Já Começaram. “A grande disputa da Guerra Fria entre o comunismo e o capitalismo parecia ter acabado. A democracia ainda estava se firmando. As nações estavam se tornando mais economicamente interdependentes. A internet parecia pronta para promover as comunicações mundiais. Parecia que haveria uma convergência global em torno de um conjunto de valores universais – liberdade, igualdade, dignidade pessoal, pluralismo, direitos humanos”.

“Chamamos esse processo de convergência de globalização”, acrescentou. “Foi, antes de tudo, um processo econômico e tecnológico – sobre o crescimento do comércio e investimento entre as nações e a disseminação de tecnologias que colocaram, digamos, a Wikipedia ao nosso alcance.”

A década de 1990 marcou o início de uma era de ouro da globalização, quando o mundo parecia realmente estar se unindo. The World is Flat, de Thomas Friedman, tornou-se um best-seller internacional em 2005, explicando bem o que era a globalização, incluindo as principais forças que contribuíram para achatar o mundo, desde o colapso do Muro de Berlim em novembro de 1989 e o IPO da Netscape em agosto de 1995, para a ascensão da terceirização, offshoring e cadeias de suprimentos globais.

Mas, desde a crise financeira global de 2008, a globalização e o comércio global começaram a desacelerar. “A globalização desacelerou da velocidade da luz para o ritmo de um caracol na última década por vários motivos”, escreveu The Economist em um artigo de 2019. “O custo da movimentação de mercadorias parou de cair. As empresas multinacionais descobriram que a expansão global queima dinheiro e que os rivais locais costumam comê-los vivos. A atividade está mudando para serviços, que são mais difíceis de vender além fronteiras: tesouras podem ser exportadas em contêineres, cabeleireiros não.”

Três grandes choques remodelaram ainda mais a globalização nos últimos anos: as crescentes guerras comerciais e tarifas dos últimos cinco anos, especialmente entre os EUA e a China; o impacto perturbador do Covid-19 nas cadeias de suprimentos globais; e, mais recentemente, a guerra na Ucrânia, que ameaça dissociar ainda mais a economia mundial em um bloco comercial ocidental e chinês.

Muitos acreditavam que o fim da Guerra Fria daria início a uma visão de progresso e convergência global. À medida que as nações se desenvolviam em todo o mundo, elas se esforçavam para se tornar mais parecidas com o Ocidente a fim de alcançar seu sucesso econômico. “Infelizmente, essa visão não descreve o mundo em que vivemos hoje”, disse Brooks. “O mundo não está mais convergindo; está divergindo.”

“Olhando para trás, provavelmente colocamos muita ênfase no poder das forças materiais, como a economia e a tecnologia, para conduzir os eventos humanos e nos unir”, acrescentou. “O fato é que o comportamento humano é muitas vezes impulsionado por forças muito mais profundas do que o auto-interesse econômico e político, pelo menos como os racionalistas ocidentais normalmente entendem essas coisas. São essas motivações mais profundas que estão conduzindo os eventos agora – e estão enviando a história para direções totalmente imprevisíveis”.

Deixe-me resumir as forças citadas no ensaio de Brooks.

1. O ser humano precisa ser respeitado e apreciado.

Se as pessoas se sentirem desrespeitadas e desvalorizadas, elas ficarão ressentidas, vingativas, “e responderão com indignação agressiva”. Nas últimas décadas, já vimos importantes motivos de preocupação, especialmente a crescente polarização do emprego e da distribuição de salários, que beneficiou desproporcionalmente os profissionais altamente qualificados e reduziu as oportunidades para os menos qualificados. Isso levou a um aumento da desigualdade econômica e social. As elites urbanas, com acesso à melhor educação, desfrutam de rendas e oportunidades de trabalho significativamente mais altas e passaram a dominar a mídia, as universidades, a cultura e muitas vezes o poder político. Por outro lado, grupos com menos condições, muitas vezes vivendo em comunidades, ou cidades de médio porte e áreas rurais, viram suas rendas e oportunidades de trabalho declinar, ficando para trás e se sentindo menosprezados e ignorados.

“Em país após país, foram surgindo líderes populistas para explorar esses ressentimentos: Donald Trump nos Estados Unidos, Narendra Modi na Índia, Marine Le Pen na França. Enquanto isso, autoritários como Putin e Xi Jinping praticam essa política de ressentimento em escala global. Eles tratam o Ocidente coletivo como as elites globais e declaram sua revolta aberta contra ele”.

2. A maioria das pessoas tem uma forte lealdade ao seu lugar e à sua nação.

“No auge da globalização, organizações multilaterais e corporações globais pareciam estar eclipsando os estados-nação.” Grandes avanços nas tecnologias de comunicação e informação possibilitaram que empresas globais operassem além das fronteiras nacionais em um mundo cada vez mais integrado, enquanto organizações multilaterais como a Organização Mundial do Comércio, a União Européia e o NAFTA visavam reduzir as barreiras ao comércio e investimento globais.

O escopo da governança sempre cresceu juntamente com o tamanho dos problemas a serem resolvidos. Mudanças climáticas, imigração, pandemias globais e outros problemas existenciais do século 21 só podem ser resolvidos de maneira eficaz por meio de uma ação global. Alguns argumentaram que os Estados-nação podem ser condenados ao longo do tempo porque não estão preparados para a ação global necessária. Mas, não funcionou bem dessa maneira.

“Em país após país, surgiram movimentos altamente nacionalistas para insistir na soberania nacional e restaurar o orgulho nacional. Para o inferno com o cosmopolitismo e a convergência global, eles dizem. Vamos tornar nosso próprio país grande novamente à nossa maneira. Muitos globalistas subestimaram completamente o poder do nacionalismo para conduzir a história”.

3. As pessoas são motivadas pelo apego aos seus próprios valores culturais, que defendem ferozmente quando parecem estar sob ataque.

À medida que a cultura ocidental se espalhou pelo mundo por meio de filmes, músicas, sites e mídias sociais, muitos presumiram que os valores da cultura ocidental seriam adotados em todo o mundo. “O problema é que os valores ocidentais não são os valores do mundo. Na verdade, nós, no Ocidente, somos totalmente atípicos culturais” – altamente individualistas, inconformistas e focados em nossas realizações e aspirações, e não em nossos relacionamentos e papéis sociais. “Apesar das suposições da globalização, a cultura mundial não parece estar convergindo e, em alguns casos, parece estar divergindo”, acrescentou Brooks, citando descobertas recentes da World Values Survey:

“As normas relativas ao casamento, família, gênero e orientação sexual mostram mudanças dramáticas, mas praticamente todas as sociedades industriais avançadas estão se movendo na mesma direção, em velocidades semelhantes. Isso trouxe um movimento paralelo, sem convergência. Além disso, enquanto as sociedades economicamente avançadas vêm mudando rapidamente, os países que permaneceram economicamente estagnados apresentaram pouca mudança de valor. Como resultado, tem havido uma divergência crescente entre os valores predominantes em países de baixa renda e países de alta renda”.

4. As pessoas são poderosamente impulsionadas por um desejo de ordem.

De acordo com a Freedom House, uma organização que pesquisa a liberdade política e as liberdades civis em todo o mundo, o número de nações consideradas livres ou parcialmente livres aumentou significativamente após o fim da Guerra Fria. O mundo não parecia estar apenas convergindo econômica e culturalmente, mas também politicamente.

Mas sua última pesquisa mostra um quadro muito diferente: “Em países com democracias estabelecidas há muito tempo, forças internas exploraram as deficiências de seus sistemas, distorcendo a política nacional para promover o ódio, a violência e o poder desenfreado. Os países que lutaram no espaço entre a democracia e o autoritarismo, entretanto, estão cada vez mais inclinados para o último. A ordem global está chegando a um ponto crítico e, se os defensores da democracia não trabalharem juntos para ajudar a garantir a liberdade para todas as pessoas, o modelo autoritário prevalecerá. A presente ameaça à democracia é o produto de 16 anos consecutivos de declínio da liberdade global”.

“Isso não é o que pensávamos que aconteceria na era de ouro da globalização”, observou Brooks. “Hoje, muitas democracias parecem menos estáveis do que antes e muitos regimes autoritários parecem mais estáveis. A democracia americana, por exemplo, deslizou para a polarização e a disfunção. Enquanto isso, a China mostrou que nações altamente centralizadas podem ser tão avançadas tecnologicamente quanto o Ocidente”.

“Perdi a confiança em nossa capacidade de prever para onde a história está indo e na ideia de que, à medida que as nações se modernizam, elas se desenvolvem ao longo de uma linha previsível”, escreveu Brooks em conclusão. “Acho que é hora de abrir nossas mentes para a possibilidade de que o futuro pode ser muito diferente de tudo o que esperávamos. Mas tenho fé nas ideias e nos sistemas morais que herdamos. O que chamamos de Ocidente não é uma designação étnica ou um clube de campo elitista; … é uma conquista moral e, ao contrário de seus rivais, aspira a estender dignidade, direitos humanos e autodeterminação a todos. Vale a pena reformar, trabalhar, defender e compartilhar nas próximas décadas”.

O que é computação de borda e por que precisamos dela?

Estamos vivendo na era do “mais forte, melhor, mais rápido”, onde cada software ou tecnologia passa por constantes atualizações e melhorias para ampliar seu escopo de atuação. O advento da computação em nuvem revolucionou a maneira como lidamos e processamos dados, pois nos deu uma plataforma quase infinita para armazenar dados e poder computacional. Mas a banda larga, o armazenamento e velocidade de nossa estrada tecnológica está se tornando confusa e obstruída, pois há muitos veículos de dados compartilhando os mesmos fluxos. O aumento extraordinário de dispositivos conectados à Internet (a IoT) e o desenvolvimento de aplicativos que exigem poder de processamento em tempo real é a principal causa do congestionamento. Isso está levando a velocidades lentas e atrasos, o que está se tornando cada vez mais irritante para alguns e prejudicial para outros.

Então, como os especialistas de dados em todo o mundo estão tentando resolver esse problema? A resposta está na computação de borda.

Afinal, o que é computação de borda?

A computação de borda é um paradigma relativamente novo que visa aproximar a computação e o armazenamento de dados da fonte de onde os dados estão sendo coletados e usados. Isso é útil porque evita a necessidade de os dispositivos dependerem de fontes de dados centralizadas (nuvens) situadas a milhares de quilômetros de distância, causando problemas de latência e desempenho decorrentes de largura de banda de rede lenta ou baixa.

Em termos mais simples, a computação de borda significa executar menos processos na nuvem e mover esses processos para outros locais e liberar espaço em nossa estrada de banda larga global. Ao aproximar a computação da “borda” da rede, reduz a quantidade de comunicação de longa distância necessária entre usuários e provedores de serviços. Ele ajuda o processamento de dados em tempo real a ter o melhor desempenho sem sofrer problemas de latência.

Qual é a borda da rede?

Este é o local onde um dispositivo de rede, ou uma rede que contém dispositivos, se conecta e se comunica com a Internet. Ao contrário dos servidores e da nuvem que estão geograficamente distantes, a borda da rede está localizada muito próxima da fonte de dados. Por exemplo, seu computador ou um processador de um dispositivo IoT são considerados a borda da rede.

Um exemplo de computação de borda

Antes da computação de borda, o software de reconhecimento facial em seu smartphone (e todos os processos em que seu telefone tira uma foto do seu rosto e correlaciona os vários pontos nodais em seu rosto para fazer uma correspondência positiva) enviava os dados para a nuvem para processamento.

As informações são enviadas do seu telefone a milhares de quilômetros de distância para a rede de nuvem centralizada, que é processada e, em seguida, os dados atualizados são devolvidos ao seu dispositivo. Isso consome muita banda, para um aplicativo, e pense em quantas vezes isso é feito por quantas pessoas globalmente a cada hora. Isso é um monte de dados causando congestionamento de tráfego e consumindo banda. A computação de borda permite que a maior parte desse processo seja tratada no dispositivo ou muito próximo dele, consolidando os dados e o processamento computacional, enquanto apenas os dados relevantes são enviados para a nuvem. Isso acelera os processos e libera a banda para outros usos.

Vamos ver isso com um pouco mais de detalhes…

Internet das Coisas (IoT)

Parece que todos os dispositivos com os quais entramos em contato hoje em dia estão se tornando mais inteligentes, melhores e mais rápidos. Geladeiras e torradeiras agora podem se conectar à internet e realizar funções muito mais elaboradas do que simplesmente manter produtos perecíveis frescos e seu pão torrado. Os dispositivos IoT se conectam à Internet para receber ou para entregar informações à nuvem. Alguns desses dispositivos criam grandes quantidades de dados durante sua vida útil, o que aumenta o congestionamento da largura de banda global. Isso desenvolveu a necessidade de mover dados e processamento computacional para longe da nuvem e mais perto do próprio dispositivo, na tentativa de não depender tanto da largura de banda.

5G

O mundo está ansioso pela chegada do 5G e a espera já está acabando. A tecnologia de rede ultrarrápida do 5G promete permitir que os sistemas de computação de borda acelerem as coisas para demandas em tempo real, como processamento e análise de vídeo, robótica, inteligência artificial e até carros autônomos. O 5G permitirá que a computação de borda tenha um desempenho mais rápido e sem problemas de latência, pois os dados cada vez mais sofisticados e os processos de informações podem ser tratados na borda da rede, em vez da nuvem. Isso, combinado com tecnologias como IA, reconhecimento facial, aprendizado de máquina e carros autônomos, a banda larga terá uma tecnologia muito mais sofisticada, contando com recursos de rede e processamento autônomos. O objetivo é mover a maioria dos dispositivos prontos para a Internet para a borda da rede para manter a banda larga global reservada para processos maiores.

Custo-beneficio

Todo negócio tem um conceito central – ganhar dinheiro enquanto reduz custos. Os custos da banda larga podem ser debilitantes para empresas que utilizam a nuvem para aplicativos de grande escala. A computação de borda permite que as empresas economizem dinheiro fazendo o processamento de dados localmente, o que reduz a quantidade de dados que precisam ser processados em um local centralizado ou baseado em nuvem. Isso resulta em uma diminuição na necessidade de recursos de servidor e nos múltiplos custos que o acompanham.

Por que precisamos de computação de borda?

A principal vantagem da computação de borda é que ela ajuda a reduzir o uso da banda larga e minimiza os recursos do servidor, o que economiza tempo e dinheiro. A produção e o uso de dispositivos inteligentes IoT aumentarão exponencialmente nos próximos anos. Para dar suporte a esses dispositivos, uma quantidade significativa de computação terá que ser movida para a borda da rede.

Também precisamos reservar direitos de banda larga para tecnologias futuras que serão avançadas demais para operar na borda da rede, mas terão que utilizar de banda larga global e de nuvens para operar, pelo menos inicialmente. Processos menores, como os requisitos de dispositivos inteligentes e IoT, podem ocupar o espaço de computação de borda por enquanto e deixar algumas pistas livres de banda larga, fluindo livremente para os requisitos técnicos do futuro.

Vivendo na borda

Apesar de todos os seus benefícios óbvios e pretendidos, a computação de borda tem seu próprio conjunto de desvantagens. Quando se trata de privacidade e segurança, a natureza da computação de borda se abre para a ameaça de ataques cibernéticos de players mal-intencionados. Os dados na borda podem causar alguns problemas, pois podem ser manipulados por vários dispositivos que não são tão seguros quanto um sistema centralizado ou baseado em nuvem. Os fabricantes de IoT precisam estar cientes das preocupações de segurança de seus dispositivos e garantir que cada um tenha a capacidade de proteger os dados com segurança, incluindo criptografias e processos corretos de controle de acesso.

O Hardware mais aprimorado em cada dispositivo IoT é o caminho natural da computação de borda. Para que a computação de borda acompanhe as demandas de novas tecnologias (como processamento de vídeo), os dispositivos inteligentes exigirão hardware mais sofisticado para utilizar os benefícios da computação de borda.

O crescimento de dispositivos IoT e software de aplicativos em tempo real que exigem processamento e armazenamento local continuará a impulsionar a computação de borda no futuro. E como vivemos em uma era em que exigimos que nossa tecnologia seja continuamente mais forte, melhor e mais rápida, essa mentalidade de visão de futuro nos forçou a encontrar novas maneiras de definir eficiência. — A computação de borda é uma maneira infalível de acompanhar a velocidade de nossas inovações.

A IA aberta e o ecossistema de dados

“A disponibilidade de software Open Source (OSS) de nível empresarial está mudando a forma como as organizações desenvolvem, mantêm e entregam produtos”, escreveu Ibrahim Haddad no relatório, Artificial Intelligence and Data in Open Source. Haddad é vice-presidente de programas estratégicos da Linux Foundation (LF) e diretor executivo da iniciativa LF AI & Data. “Adotar e usar OSS pode oferecer muitos benefícios, incluindo custos de desenvolvimento reduzidos, desenvolvimento mais rápido de produtos, padrões de qualidade de código e muito mais. A metodologia Open Source Software oferece benefícios importantes e exclusivos para os domínios de IA e dados, especificamente em áreas de justiça, robustez, explicabilidade, linhagem, disponibilidade de dados e governança.”

No início deste ano, Stanford divulgou o relatório 2022 AI Index, seu quinto estudo anual sobre o impacto e o progresso da IA. O relatório de Stanford observa que “2021 foi o ano em que a IA passou de uma tecnologia emergente para uma tecnologia madura – não estamos mais lidando com uma parte especulativa da pesquisa científica, mas com algo que tem impacto no mundo real, tanto positivo quanto negativo.”

Algumas semanas atrás eu escrevi sobre o escopo da Linux Foundation. O LF suporta um grande e crescente número de projetos Open Source em uma ampla variedade de áreas. A IA não é diferente de outros domínios de tecnologia, portanto, não é de surpreender que o Open Source Software agora desempenhe um papel importante, pois a IA está sendo cada vez mais integrada à economia.

“O ecossistema de dados e IA Open Source apresenta várias oportunidades para P&D, startups e inovações”, disse Haddad. “A infusão de IA em produtos e serviços criou oportunidades para melhorar a vida das pessoas em todo o mundo. Ele também levantou preocupações sobre a justiça, explicabilidade e segurança desses aplicativos e sistemas. Várias iniciativas nacionais e globais estão trabalhando para lidar com essas preocupações. A LF AI & Data e suas organizações membros consideram a IA confiável e responsável como um domínio crítico e como um grupo global que trabalha em políticas, diretrizes e casos de uso para garantir o desenvolvimento de sistemas e processos de IA confiáveis.”

O relatório se concentrou em seis áreas de IA e dados onde as metodologias de código aberto podem trazer benefícios exclusivos:Justiça. “Métodos para detectar e mitigar viés em conjuntos de dados e modelos, por exemplo, preconceito contra populações protegidas conhecidas”;

Robustez. “Métodos para detectar alterações e adulterações em conjuntos de dados e modelos, por exemplo, modificações de ataques adversários conhecidos”;

Explicabilidade. “Métodos para melhorar a capacidade da persona ou da função de entender e interpretar resultados, decisões e recomendações do modelo de IA, por exemplo, classificação e debate de resultados e opções”;

Linhagem. “Métodos para garantir a proveniência de conjuntos de dados e modelos de IA, por exemplo, reprodutibilidade de conjuntos de dados gerados e modelos de IA”;

Dados. “As licenças específicas de dados de código aberto tornam os dados livremente acessíveis para uso sem mecanismos de controle”; e

Governança. “Uma estrutura de governança e ferramentas para limpar, classificar, marcar, rastrear e controlar dados e conjuntos de dados.”

Deixe-me discutir brevemente três dessas áreas: justiça, explicabilidade e dados.

Justiça. Uma grande descoberta do Relatório de Índice de IA de 2022 foi que, embora grandes modelos de linguagem como GPT-3 e BERT estejam estabelecendo novos recordes em benchmarks técnicos, eles também são mais propensos a refletir os vieses que podem ter sido incluídos em seus dados de treinamento, incluindo racistas, sexistas, extremistas e outras linguagens nocivas, bem como padrões de linguagem abertamente abusivos e ideologias nocivas. É por isso que métodos para reduzir preconceitos e comportamentos abusivos são tão importantes.

O AI Fairness 360, por exemplo, é um kit de ferramentas de código aberto para ajudar a examinar, relatar e mitigar a discriminação e o preconceito em modelos de aprendizado de máquina em todo o ciclo de vida do aplicativo de IA. “O pacote AI Fairness 360 Python inclui um conjunto abrangente de métricas para conjuntos de dados e modelos para testar vieses, explicações para essas métricas e algoritmos para mitigar o viés em conjuntos de dados e modelos. A demonstração interativa do AI Fairness 360 fornece uma introdução suave aos conceitos e recursos. Os tutoriais e outros notebooks oferecem uma introdução mais profunda e orientada para os cientistas de dados.”

Explicabilidade. Apesar de sua ampla adoção, os modelos de ML permanecem principalmente caixas pretas. Os métodos por trás de uma previsão de ML – ajustes sutis nos pesos numéricos que interligam seu grande número de neurônios artificiais – são muito difíceis de explicar porque são muito diferentes dos métodos usados por humanos. Quanto maior o conjunto de dados de treinamento, mais precisa a previsão, mas mais difícil será fornecer uma explicação detalhada e compreensível para um humano de como a previsão foi feita. Compreender as razões por trás das previsões é muito importante para avaliar se deve-se confiar em um modelo de ML, o que é fundamental se alguém planeja realizar ações importantes com base na previsão, como um diagnóstico médico ou uma decisão judicial.

O AI Explanability 360 é uma biblioteca de código aberto que oferece suporte à interpretabilidade e explicabilidade de conjuntos de dados e modelos de aprendizado de máquina em todo o ciclo de vida do aplicativo de IA. “A demonstração interativa do AI Explainability 360 fornece uma introdução suave aos conceitos e recursos, percorrendo um exemplo de caso de uso da perspectiva de diferentes personas do consumidor. Os tutoriais e outros notebooks oferecem uma introdução mais profunda e orientada para os cientistas de dados.”

Dados. “Estamos todos familiarizados com a expressão, lixo dentro, lixo fora, referindo-se à importância de inserir bons dados para obter informações valiosas. Com a digitalização global e a transformação de indústrias e economias, os dados se tornaram bastante abundantes; o desafio mudou da localização de dados para a seleção de dados de qualidade, mineração eficiente dos dados para insights acionáveis e conversão eficaz desses insights em valor comercial. A comunidade LF AI & Data reconhece a importância dos dados e está interessada em hospedar e apoiar projetos-chave que abrangem linhagem de dados, formato, armazenamento, operações, engenharia de recursos, governança, processamento de fluxo e gerenciamento de pipeline.”

As comunidades de software de código aberto mostraram o poder da colaboração aberta para a construção de algumas das infraestruturas mais importantes do mundo. As comunidades de IA também procuram construir conjuntos de dados abertos de forma colaborativa que podem ser compartilhados. Isso é particularmente importante devido à enorme quantidade de dados de treinamento necessários para novos avanços de IA de ponta, como modelos de base. No entanto, a propriedade intelectual de dados geralmente é tratada de maneira diferente do que a propriedade intelectual de software. Como resultado, as licenças de software Open Source não podem ser aplicadas prontamente aos dados.

Um dos projetos de IA e dados mais importantes é o Community Data License Agreement (CDLA). CDLA é uma estrutura legal para o desenvolvimento de contratos de licença para permitir o acesso, compartilhamento e uso de dados abertamente entre indivíduos e organizações. O CDLA-Permissive-2.0, por exemplo, é “um contrato de licença curto, facilmente compreensível para cientistas de dados e advogados, para permitir que os destinatários usem, analisem, modifiquem e compartilhem dados amplamente. … Os conjuntos de dados proprietários continuarão a existir, mas a disponibilidade de dados sob as licenças CDLA (existem duas versões) deve permitir que todos criem produtos confiáveis, incluindo players menores.”

“O código aberto já ganhou em IA e dados”, escreveu Haddad em conclusão. “Somos muito mais inovadores em colaboração do que isoladamente. Evidente pelos dados disponíveis para nós hoje, o código aberto como metodologia e prática alimentou nossos enormes avanços em IA. Estamos passando agora pelo processo de IA de código aberto dominando o mundo do software. Essa situação é o novo normal. Vamos celebrá-lo e continuar nossa busca por avanços tecnológicos de maneira justa, transparente e ética”.