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Olá! Somos Claudio dos Santos e Lissa Inoue, e fazemos parte do Grupo 031 da disciplina de Projeto Integrador do Curso de Gestão Empresarial EAD.

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Impactos das tecnologias emergentes (IA, IoT)

Foco no APL do Parque de Inovação Tecnológica de São José dos Campos (PIT)

Influência na criação de novos modelos de negócios e organizações

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Definição: concentração de empresas, fornecedores, instituições e outras entidades em uma região

Características:

Especialização produtiva

Governança

Coordenação, interação, cooperação e aprendizado

Adaptação às tendências econômicas atuais

Objetivo: fomentar a inovação e a competitividade

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Entender os impactos das tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial (IA) e a Internet das Coisas (IoT), no APL do Parque de Inovação Tecnológica de São José dos Campos (PIT), e como essas tecnologias estão moldando novos modelos de negócios e organizações dentro desse arranjo.

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Paradigma em constante evolução

Características:

Produção, distribuição e consumo inovadores e disruptivos

Economia colaborativa e sustentável (Rifkin, 2014)

Economia compartilhada (Botsman e Rogers, 2010)

Diferenças entre economia tradicional e nova economia:

Economia tradicional: foco no lucro

Nova economia: inovação, adaptação tecnológica, foco nas pessoas

Resultados:

Novas oportunidades

Necessidade de novas habilidades na força de trabalho

Modificação dos hábitos de consumo (comércio eletrônico e economia compartilhada)

Novos modelos de negócios baseados em inovação, colaboração e agilidade

Desafios: desigualdade na distribuição de renda e oportunidades

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Estudo de Caso: Parque de Inovação Tecnológica de São José dos Campos

# data[].attributes.subject
Estudo de Caso: Parque de Inovação Tecnológica de São José dos Campos

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Análise da economia circular como modelo econômico emergente

Impactos e benefícios para empresas e stakeholders no APL

Desafios e oportunidades na adoção da economia circular

Contexto:

Iniciativa da prefeitura do município e do Governo do Estado de São Paulo

Influência do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e da Embraer

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Parque de Inovação Tecnológica São José dos Campos

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APL TIC VALE - Parque de Inovação Tecnológica São José dos Campos

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O Arranjo Produtivo Local de Tecnologias da Informação e Comunicação (APL TIC Vale) congrega mais de 80 empresas do segmento, com o objetivo de fortalecê-las...

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Pesquisa bibliográfica:

Artigos científicos

Livros

Relatórios

Outras fontes relevantes

Análises teóricas e empíricas

Principal referência: API TIC Vale do Parque de Inovação Tecnológica de São José dos Campos

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Estabelecido em 2011

Abriga 67 empresas focadas em hardware, software e serviços de TIC

Áreas de atuação: varejo, cidades inteligentes, indústria 4.0

Objetivos:

Criar ambiente propício para avanço tecnológico

Oferecer treinamento contínuo

Promover melhores práticas em gestão empresarial e recursos humanos (Prefeitura de São José dos Campos, 2024)

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Conheça agora o PIT – Parque de Inovação Tecnológica São José dos Campos

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Impacto das Tecnologias Emergentes nos APLs

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Impacto das Tecnologias Emergentes nos APLs

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Inteligência Artificial (IA)

Processamento de grandes volumes de dados e tomada de decisões autônomas

Otimização de operações, identificação de padrões, antecipação de demandas

Exemplos: otimização de produção, assessoria financeira, cirurgias com robótica

Internet das Coisas (IoT)

Conexão de dispositivos físicos à internet

Criação de ambientes de produção e gestão conectados e inteligentes

Exemplos: casas e cidades inteligentes, saúde conectada, indústria 4.0

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O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial utiliza computadores e máquinas para imitar a capacidade de resolução de problemas e tomada de decisão da mente humana

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Enquanto várias definições de inteligência artificial (IA) surgiram ao longo das últimas décadas, John McCarthy oferece a seguinte definição neste artigo de 2004 (link fora do ibm.com), "É a ciência e engenharia da criação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computação inteligentes. Está relacionado à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos de observação biológica".

No entanto, décadas antes dessa definição, o nascimento da discussão sobre inteligência artificial foi denotado pelo trabalho seminal de Alan Turing, " Computing Machinery and Intelligence"(link fora do ibm.com), publicado em 1950. Nesse artigo, Turing, muitas vezes chamado de "pai da ciência da computação", faz a seguinte pergunta: "As máquinas pensam?" Partindo desse ponto, ele oferece um teste, hoje conhecido como "Turing Test", em que um interrogador humano tentaria distinguir entre uma resposta de texto de um computador e de um ser humano. Embora esse teste tenha sido submetido a muito escrutínio desde sua publicação, permanece como uma parte importante da história da IA, bem como um conceito contínuo dentro da filosofia, pois utiliza ideias em torno da linguística.

Stuart Russell e Peter Norvig, em seguida, publicaram, Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna (link fora de ibm.com), tornando-se um dos principais livros didáticos no estudo da IA. Na obra, aprofundam-se em quatro objetivos potenciais ou definições de IA, que distingue sistemas computacionais com base na racionalidade e pensamento vs. ação:

Abordagem humana:

Sistemas que pensam como humanos

Sistemas que agem como humanos

Abordagem ideal:

Sistemas com pensamento racional

Sistemas com atos racionais

A definição de Alan Turing teria se enquadrado na categoria de "sistemas que agem como humanos".

Em sua forma mais simples, a inteligência artificial é um campo que combina ciência da computação e conjuntos de dados robustos para possibilitar a solução de problemas. Engloba também subcampos de aprendizado de máquina e deep learning, frequentemente mencionados com a inteligência artificial. Essas disciplinas são compostas por algoritmos de IA que procuram criar sistemas especializados para fazer previsões ou classificações com base em dados de entrada.

Ao longo dos anos, a inteligência artificial passou por muitos ciclos de entusiasmo, mas até mesmo para
os céticos, o lançamento do ChatGPT da OpenAI parece marcar um ponto de mudança de direção. Na última vez em que a IA generativa apareceu com essa dimensão, os avanços se deram na visão computacional, mas agora o salto ocorre no processamento de linguagem natural. E não somente linguagem: os modelos generativos também podem aprender a gramática de código de software, moléculas, imagens naturais e uma variedade de outros tipos de dados.

As aplicações para essa tecnologia estão crescendo a cada dia e estamos apenas começando a
explorar as possibilidades. Mas à medida que o entusiasmo em torno do uso de IA nos negócios decola,
as conversas relativas à ética tornam-se extremamente importantes. Para ver mais informações sobre o posicionamento da IBM nas discussões sobre a ética da IA, leia mais aqui.

Disponível agora: watsonx

Multiplique o poder da IA para sua empresa com a plataforma de dados e IA de última geração da IBM.
Introdução ao watsonx

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Explore o aprendizado da IA generativa para desenvolvedores

Como criar IA responsável em escala

A IA fraca, também chamada de Narrow AI ou Artificial Narrow Intelligence (ANI), é treinada e concentrada na IA para a execução de tarefas específicas. A IA fraca impulsiona a maior parte da IA que nos cerca hoje. 'Narrow' (estreito) pode ser uma descrição mais precisa para esse tipo de IA, pois é tudo menos fraco; ela permite a criação de alguns aplicativos muito robustos, como o Siri da Apple, o Alexa da Amazon, o IBM Watson e veículos autônomos.

A IA forte é composta por Inteligência Artificial Geral (AGI) e Superinteligência Artificial (ASI). Inteligência geral artificial (AGI), ou IA geral, é uma forma teórica de IA onde uma máquina teria uma inteligência igual à dos humanos; ela teria uma consciência de autoconhecimento capaz de resolver problemas, aprender e planejar para o futuro. A Superinteligência artificial (ASI), também conhecida como superinteligência, superaria a inteligência e a capacidade do cérebro humano. Embora a IA forte ainda seja inteiramente teórica, sem exemplos práticos em uso atualmente, isso não significa que os pesquisadores de IA também não estejam explorando seu desenvolvimento. Enquanto isso, os melhores exemplos de ASI podem vir da ficção científica, como HAL, o assistente de computador super-humano e rebelado de 2001: Uma Odisseia no Espaço.

Como o deep learning e o aprendizado de máquina tendem a ser usados de forma intercambiável, vale a pena observar as nuances entre os dois. Conforme mencionado acima, tanto o deep learning quanto o aprendizado de máquina são subcampos da inteligência artificial, e o deep learning é, na verdade, um subcampo do aprendizado de máquina.

O deep learning é, na verdade, composto por redes neurais. O "Deep" (profundo) do deep learning refere-se a uma rede neural composta por mais de três camadas, que conteria as entradas e a saída, que pode ser considerada um algoritmo de deep learning. Isso geralmente é representado pelo diagrama abaixo.

A forma como o deep learning e o aprendizado de máquina diferem está na maneira como cada algoritmo aprende. O deep learning automatiza grande parte da parte de extração de recursos do processo, eliminando parte da intervenção humana manual necessária e permitindo o uso de conjuntos de dados maiores. Você pode pensar no deep learning como "aprendizado de máquina escalável" como observou Lex Fridman na mesma palestra do MIT acima. O aprendizado de máquina clássico, ou "não profundo", depende mais da intervenção humana para aprender. Especialistas humanos determinam a hierarquia dos recursos para entender as diferenças entre as entradas de dados, geralmente exigindo dados mais estruturados para aprender.

O aprendizado de máquina "profundo" pode aproveitar conjuntos de dados rotulados, também conhecidos como aprendizado supervisionado, para informar seu algoritmo, mas não exige necessariamente um conjunto de dados rotulado. É capaz de ingerir dados não estruturados em sua forma bruta (como texto e imagens) e pode determinar automaticamente a hierarquia dos recursos que distinguem diferentes categorias de dados umas das outras. Diferentemente do aprendizado de máquina, não exige intervenção humana para processar dados, o que nos permite dimensionar o aprendizado de máquina de maneiras mais interessantes.

IA generativa refere-se a modelos de deep learning capazes de obter dados brutos, digamos, toda a Wikipedia ou as obras coletadas de Rembrandt, e "aprender" a gerar resultados estatisticamente prováveis quando solicitado. Em um nível elevado, os modelos generativos codificam uma
representação simplificada dos seus dados de treinamento e os extraem para criar um novo trabalho semelhante,
mas não idêntico aos dados originais.

Os modelos generativos têm sido utilizados há anos em estatísticas para analisar dados numéricos. O surgimento do deep learning, no entanto, tornou possível estendê-los a imagens, voz e outros tipos de dados complexos. Entre os modelos da primeira classe a alcançar esse feito cruzado estavam os autoencoders variacionais, ou VAEs, introduzidos em 2013. Os VAEs foram os primeiros modelos de deep learning a serem amplamente usados para gerar imagens e voz realistas.

Os VAEs abriram as comportas da represa da modelagem generativa profunda, facilitando
o uso de modelos em escala", afirma Akash Srivastava, especialista em IA generativa do Laboratório de IA MIT-IBM Watson.
"Grande parte do que consideramos como IA generativa hoje começou aqui".

Exemplos iniciais de modelos, como GPT-3, BERT ou DALL-E 2, mostraram as possibilidades. O futuro são modelos treinados em um amplo conjunto de dados não rotulados que podem ser usados em diversas tarefas, com ajuste fino mínimo. Sistemas que executam tarefas específicas em um único domínio estão dando lugar a uma ampla IA que aprende de forma mais geral e funciona em todos os domínios e problemas. Modelos básicos, treinados em grandes conjuntos de dados não identificados e ajustados para uma variedade de aplicações, estão impulsionando essa mudança.

Quando se trata de IA generativa, prevê-se que os modelos de base vão acelerar
drasticamente a adoção da IA nas empresas. A redução dos requisitos de rotulagem tornará muito
mais fácil para as empresas mergulharem de cabeça e a automação altamente precisa e eficiente orientada por IA que possibilitam significará que muito mais empresas poderão implantar IA em uma variedade maior de situações de missão crítica. Para a IBM, a esperança é que o poder dos modelos básicos possa acabar sendo levado a todas as empresas em um ambiente de nuvem híbrida sem atrito.

Atualmente, há inúmeras aplicações reais de sistemas de IA. Abaixo estão alguns dos casos de uso mais comuns:

Reconhecimento de voz: também conhecido como reconhecimento automático de voz (ASR), reconhecimento de voz por computador, ou voz-para-texto, é um recurso que usa processamento de linguagem natural (PNL) para processar a voz humana no formato escrito. Muitos dispositivos móveis incorporam reconhecimento de voz em seus sistemas para realizar pesquisas por voz, como o Siri, ou oferecem mais acessibilidade no envio mensagens de texto.

Atendimento ao cliente: Os agentes virtuais on-line estão substituindo os agentes humanos na jornada do cliente. Respondem a perguntas frequentes (FAQs) sobre assuntos como envio, ou fornecem orientação personalizada, fazem vendas cruzadas de produtos ou oferecem sugestões de tamanhos para os usuários, mudando nossa forma de encarar o envolvimento do cliente em sites e plataformas de redes sociais. Alguns exemplos são bots de mensagens em sites de comércio eletrônico com agentes virtuais, aplicativos de mensagens, como o Slack e o Facebook Messenger e tarefas normalmente realizadas por assistentes virtuais e assistentes de voz.

Computer Vision: essa tecnologia de IA permite que computadores e sistemas colham informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais e, com base nessas entradas, podem agir. Essa capacidade de apresentar recomendações a distingue das tarefas de reconhecimento de imagem. Alimentada por redes neurais convolucionais, a Computer Vision tem aplicações em aplicação de etiquetas em fotos em redes sociais, imagens de radiologia na área da saúde e carros autônomos na indústria automotiva.

Mecanismos de recomendação: utilizando dados de comportamento de consumo passados, os algoritmos de IA podem ajudar a descobrir tendências de dados que podem ser usadas para desenvolver estratégias de venda cruzada mais eficazes. É utilizado para fazer recomendações complementares relevantes aos clientes durante o processo de checkout para varejistas on-line.

Negociação automatizada de ações: projetada para otimizar carteiras de ações, as plataformas de negociação de alta frequência orientadas por IA realizam milhares ou até milhões de negociações por dia sem intervenção humana.

A ideia da "máquina que pensa" remonta à Grécia antiga. Mas desde o advento da computação eletrônica (e em relação a alguns dos tópicos discutidos neste artigo) eventos e marcos importantes na evolução da inteligência artificial incluem o seguinte:

1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. No artigo, Turing, famoso por quebrar o código ENIGMA dos nazistas durante a Segunda Guerra Mundial, propõe responder à pergunta "as máquinas pensam?" e apresenta o Teste de Turing para determinar se um computador pode demonstrar a mesma inteligência (ou os resultados da mesma inteligência) que um ser humano. O valor do teste de Turing tem sido debatido desde então.

1956: John McCarthy cunhou o termo "inteligência artificial" na primeira conferência de IA no Dartmouth College. (McCarthy inventaria a língua Lisp.) Mais tarde naquele ano, Allen Newell, J.C. Shaw e Herbert Simon criaram o Logic Theorist, o primeiro programa de software de IA em execução.

1967: Frank Rosenblatt constrói o Mark 1 Perceptron, o primeiro computador baseado em uma rede neural que "aprendeu" por tentativa e erro. Apenas um ano depois, Marvin Minsky e Seymour Papert publicam um livro intitulado Perceptrons, que se torna um trabalho marcante sobre redes neurais e, pelo menos por um tempo, um argumento contra futuros projetos de pesquisa de redes neurais.

Década de 1980: redes neurais que usam um algoritmo de propagação retroativa para treinar a si mesmo tornam-se amplamente utilizadas em aplicações de IA.

1997: Deep Blue da IBM vence o então campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, em uma partida de xadrez (e revanche).

2011: o IBM Watson derrota os campeões Ken Jennings e Brad Rutter no Jeopardy!

2015: O supercomputador Minwa da Baidu utiliza um tipo especial de rede neural profunda chamada rede neural convolucional para identificar e categorizar imagens com uma taxa de precisão maior do que a de um ser humano comum.

2016: O programa AlphaGo da DeepMind, alimentado por uma rede neural profunda, vence Lee Sodol, o campeão mundial de Go, em uma partida de cinco jogos. A vitória é significativa dado o grande número de movimentos possíveis no jogo (mais de 14,5 trilhões após apenas quatro movimentos!). Mais tarde, o Google comprou a DeepMind por US$ 400 milhões.

2023: o aumento de grandes modelos de linguagem, ou LLMs, como o ChatGPT, criará uma
uma enorme mudança no desempenho da IA e seu potencial para gerar valor empresarial.
Com essas novas práticas de IA generativa, os modelos de deep learning podem ser treinados previamente em
grandes quantidades de dados brutos e não rotulados.

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O que é Inteligência Artificial (IA)? | IBM

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A inteligência artificial utiliza computadores e máquinas para imitar a capacidade de resolução de problemas e tomada de decisões da mente humana.

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Maior eficiência na produção, redução de custos, inovação ágil

Facilitação da colaboração e cooperação entre empresas

Maior especialização e complementaridade entre membros do APL

Desenvolvimento de novos modelos de negócios e soluções de IoT

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O que é internet das coisas (IoT)? Conheça o IBM Maximo

A internet das coisas (IoT) é uma rede que conecta dispositivos inteligentes e permite a coleta e o compartilhamento de dados entre eles e com a nuvem através da internet. Esses dispositivos possuem sensores, processadores, softwares e conexão de rede e outras tecnologias que possibilitam essa conectividade.

A IoT cria uma vasta rede de dispositivos interconectados que podem trocar dados e realizar diversas tarefas de forma autônoma. Alguns exemplos cotidianos de dispositivos inteligentes vão desde relógios, assistentes virtuais, lampadas, termostatos, roupas com RFID, carros, até máquinas e sistemas industriais complexos.

As possíveis aplicações da IoT são amplas e variadas, podendo beneficiar diferentes setores da indústria como manufatura, varejo, transportes, assistência médica e agricultura. Com o aumento do número de dispositivos conectados à internet, é provável que a IoT tenha um papel cada vez mais importante na formação do nosso mundo e na transformação da maneira como vivemos, trabalhamos e interagimos uns com os outros.

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Explore o IBM Maximo para entender como os dados de IoT, análises e IA podem contribuir para otimizar as operações de seus ativos.

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Exemplos de aplicação da IoT

Assistência médica
No setor de saúde, os dispositivos de IoT podem ser usados para monitorar remotamente os pacientes e coletar dados em tempo real sobre seus sinais vitais, como frequência cardíaca, pressão arterial e saturação de oxigênio. Esses dados do sensor podem ser analisados para detectar padrões e identificar possíveis problemas de saúde antes que eles se agravem. Os dispositivos de IoT podem ser usados também para monitorar equipamentos médicos, gerenciar inventário e monitorar a conformidade da medicação.

Manufatura (IIoT - Industrial IoT)
Os dispositivos de IoT industriais podem ser usados na fabricação para monitorar o desempenho das máquinas, detectar falhas nos equipamentos e otimizar processos de produção. Por exemplo, podem-se usar sensores para monitorar a temperatura e a umidade na instalação fabril, garantindo as condições ideais para a produção de produtos sensíveis. Os dispositivos de IoT podem ser usados também para controlar o inventário, gerenciar a cadeias de suprimentos e monitorar a qualidade dos produtos acabados. A IoT industrial é um espaço tecnológico tão novo e expansivo que às vezes é chamada por sua própria abreviatura: IIOT (IoT industrial).
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Varejo
No setor de varejo, os dispositivos de IoT podem ser usados para acompanhar o comportamento dos clientes, monitorar os níveis de estoque e otimizar os layouts das lojas. Por exemplo, podem-se usar sensores para rastrear o tráfego de clientes em uma loja e analisar o comportamento deles, permitindo que os varejistas otimizem o posicionamento do produto e melhorem a experiência do cliente. Os dispositivos de IoT podem ser usados também para monitorar cadeias de suprimentos, rastrear remessas e controlar os níveis de estoque.

Agricultura
Os dispositivos de IoT podem ser usados na agricultura para monitorar as condições do solo, os padrões climáticos e o crescimento das culturas. Por exemplo, podem-se usar sensores para medir o teor de umidade do solo, garantindo que as culturas sejam irrigadas no momento ideal. Os dispositivos de IoT podem ser usados também para monitorar a saúde do gado, rastrear equipamentos e gerenciar cadeias de suprimentos. Dispositivos de baixa potência ou alimentados por energia solar podem ser usados com o mínimo de supervisão em locais remotos.

Transportes
No setor de transporte, os dispositivos de IoT podem ser usados para monitorar o desempenho do veículo, otimizar rotas e rastrear remessas. Por exemplo, podem-se usar sensores para monitorar a eficiência do combustível dos carros conectados, reduzindo os custos de combustível e melhorando a sustentabilidade. Os dispositivos de IoT podem ser usados também para monitorar a condição da carga, garantindo que ela chegue ao seu destino nas condições ideais.
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A IoT é importante para os negócios por vários motivos. Veja aqui os principais benefícios da IoT:
Maior eficiência
Com o uso dos dispositivos de IoT para automatizar e otimizar processos, as empresas podem melhorar a eficiência e a produtividade. Por exemplo, podem-se usar sensores de IoT para monitorar o desempenho do equipamento e detectar, ou até mesmo resolver, possíveis problemas antes que provoquem períodos de inatividade, reduzindo os custos de manutenção e aumentando o tempo de atividade.
Tomada de decisão acionada por dados
Os dispositivos de IoT geram grandes quantidades de dados que podem ser usados para novos modelos de negócios e tomada de decisão de negócios mais bem informadas. Com a análise desses dados, as empresas podem extrair insights sobre o comportamento do cliente, tendências do mercado e desempenho operacional, para tomarem decisões mais bem fundamentadas sobre estratégia, desenvolvimento de produtos e alocação de recursos.
Economia de custo
Com a redução dos processos manuais e automatização das tarefas repetitivas, a IoT pode ajudar as empresas a reduzir os custos e melhorar a lucratividade. Por exemplo, podem-se usar os dispositivos de IoT para monitorar o uso de energia e otimizar o consumo, reduzindo os custos de energia e melhorar a sustentabilidade.
Melhor experiência para o cliente
Utilizando a tecnologia de IoT para reunir dados sobre o comportamento do cliente, as empresas podem criar experiências mais personalizadas e envolventes para seus clientes. Por exemplo, os varejistas podem usar sensores de IoT para acompanhar os movimentos dos clientes nas lojas e oferecer ofertas personalizadas com base no comportamento deles.

Várias tecnologias se reúnem para viabilizar a IoT.

Sensores e atuadores: os sensores são dispositivos que podem detectar alterações no ambiente, como temperatura, umidade, luz, movimento ou pressão. Os atuadores são dispositivos que podem provocar alterações físicas no ambiente, por exemplo, abrir ou fechar uma válvula ou ligar um motor. Esses dispositivos são o cerne da IoT, pois permitem a interação de máquinas e dispositivos com o mundo físico. A automação é possível quando os sensores e atuadores trabalham para resolver problemas sem a intervenção humana.

Tecnologias de conectividade: para transmitir dados de IoT de sensores e atuadores para a nuvem, os dispositivos de IoT precisam estar conectados à internet. A IoT utiliza várias tecnologias de conectividade, entre elas o Wi-Fi, Bluetooth, celular, Zigbee e LoRaWAN.

Computação em nuvem: a nuvem é onde as grandes quantidades de dados gerados pelos dispositivos IoT são armazenadas, processadas e analisadas. As plataformas de computação em nuvem disponibilizam a infraestrutura e as ferramentas necessárias para armazenar e analisar esses dados, bem como para construir e implementar aplicativos de IoT.

Análise de big data: para entender as grandes quantidades de dados gerados pelos dispositivos de IoT, as empresas precisam usar ferramentas analíticas avançadas para extrair insights e identificar padrões. Essas ferramentas podem incluir algoritmos de aprendizado de máquina, ferramentas de visualização de dados e modelos de análise preditiva.

Tecnologias de segurança e privacidade: com a difusão das implementações de IoT, a segurança e a privacidade da IoT ganham cada vez mais importância. Tecnologias como criptografia, controles de acesso e sistemas de detecção de intrusão são usadas para proteger contra as ameaças cibernéticas os dispositivos de IoT e os dados que eles geram.

A IoT oferece muitos benefícios, mas também representa vários riscos e desafios. Veja aqui algumas dos mais relevantes:

1. Riscos de segurança e privacidade: com a difusão dos dispositivos de IoT, a segurança e a privacidade ganham cada vez mais importância. Muitos dispositivos de IoT são vulneráveis a hackers e outras ameaças cibernéticas, e isto pode comprometer a segurança e a privacidade dos dados sensíveis. Os dispositivos de IoT podem coletar também grandes quantidades de dados pessoais, gerando preocupações sobre a privacidade e a proteção dos dados.

2. Problemas de interoperabilidade: os dispositivos de IoT de diferentes fabricantes costumam usar padrões e protocolos diferentes, e isto dificulta o desempenho da comunicação chamada "máquina a máquina". Esta situação pode levar a problemas de interoperabilidade e criar silos de dados que são difíceis de integrar e analisar.

3. Sobrecarga de dados: os dispositivos de IoT geram grandes quantidades de dados, e isto pode sobrecarregar as empresas que não estão preparadas para lidar com isso. Analisar esses dados e extrair insights relevantes pode ser um grande desafio, especialmente para empresas que não contam com as ferramentas e os conhecimentos analíticos necessários.

4. Custo e complexidade: a implementação de um sistema de IoT pode ser cara e complexa, exigir grandes investimentos em hardware, software e infraestrutura. Gerenciar e manter um sistema de IoT também pode ser um desafio que exige qualificação e conhecimentos especializados.

5. Desafios regulamentares e jurídicos: com a difusão dos dispositivos de IoT, surgem desafios regulamentares e jurídicos. As empresas precisam estar em conformidade com várias regulamentações de proteção de dados, privacidade e cibersegurança, que podem variar de acordo com o país.

O gerenciamento de dispositivos de IoT pode ser uma tarefa complexa e desafiadora, mas há várias práticas recomendadas que as empresas podem seguir para assegurar que seus dispositivos de IoT fiquem seguros, sejam confiáveis e otimizados para o melhor desempenho. Veja aqui algumas dicas para gerenciar os dispositivos de IoT:

1. Planeje sua estratégia de IoT: antes de implementar qualquer dispositivo de IoT, as empresas devem ter um entendimento claro de seus objetivos, casos de uso e resultados desejados. Isto pode ajudá-las a escolher os dispositivos, plataformas e tecnologias de IoT certos e garantir o alinhamento de sua estratégia de IoT com seus objetivos de negócios.

2. Escolha produtos de IoT seguros: a segurança é um fator essencial que deve ser levado em consideração para as soluções de IoT, pois elas podem ser vulneráveis a ciberataques. As empresas devem escolher dispositivos concebidos voltados para a segurança e implementar sistemas de segurança adequados, como a criptografia, a autenticação e os controles de acesso.

3. Monitore e faça a manutenção dos dispositivos: os dispositivos de IoT precisam ser monitorados e passar por manutenção regularmente para garantir que estejam funcionando da forma ideal e não fiquem vulneráveis a ameaças de segurança. Isto pode envolver o monitoramento do funcionamento e do desempenho do dispositivo, atualização do firmware e do software e a realização de auditorias regulares de segurança e manutenção preditiva.

4. Gerencie dados com eficácia: os dispositivos de IoT geram grandes quantidades de dados reais, e isto pode ser difícil de gerenciar e analisar. As empresas devem ter uma estratégia clara de gerenciamento de dados em vigor, que inclua o armazenamento, análise e visualização de dados, para garantir que possam extrair insights relevantes dos dados gerados por seus dispositivos de IoT.

5. Construa um ecossistema: os dispositivos de IoT muitas vezes fazem parte de um ecossistema maior que inclui outros dispositivos, plataformas e tecnologias. As empresas devem ter um entendimento claro desse ecossistema e garantir que seus dispositivos de IoT possam se integrar com eficácia a outros sistemas e tecnologias.

O futuro da IoT é promissor, com muitos desenvolvimentos interessantes para as empresas ainda por vir. Veja aqui algumas das tendências e previsões para o futuro da IoT:

Crescimento: espera-se que o número de dispositivos de IoT continue crescendo rapidamente. A estimativas sugerem que haverá dezenas de bilhões de dispositivos de IoT em uso nos próximos anos. Esse crescimento será impulsionado pelo aumento da adoção em todos os setores, bem como pelo desenvolvimento de novos casos de uso e aplicações.

Computação de borda: a computação de borda está ganhando cada vez mais importância para a IoT, pois permite que os dados sejam processados e analisados mais próximos da origem, em vez de em um data center centralizado. Isso pode melhorar os tempos de resposta, reduzir a latência e reduzir a quantidade de dados que precisam ser transferidos pelas redes da IoT.

Inteligência artificial e aprendizado de máquina: a IA e o aprendizado de máquina estão ganhando cada vez mais importância na IoT, pois podem ser usados para analisar grandes quantidades de dados gerados pelos dispositivos de IoT e extrair insights relevantes. Isto pode ajudar as empresas a tomar decisões mais bem fundamentadas e otimizar suas operações.

Blockchain: a tecnologia de blockchain está sendo explorada como uma forma de melhorar a segurança e a privacidade na IoT. A blockchain pode ser usada para criar redes seguras e descentralizadas para os dispositivos de IoT, e isto pode minimizar as vulnerabilidades da segurança de dados.

Sustentabilidade: com as empresas procurando formas de reduzir o seu impacto ambiental, a sustentabilidade está se tornando um fator de consideração cada vez mais importante para a IoT. A IoT pode ser usada para otimizar o uso de energia, reduzir o desperdício e melhorar a sustentabilidade em uma variedade de setores.

O futuro da IoT é interessante, com muitos novos desenvolvimentos e inovações por vir, e provedores de dispositivos oferecendo preços atraentes com a redução do custo de produção dos dispositivos de IoT. Com o aumento do número de dispositivos de IoT, as empresas terão que estar preparadas para se adaptarem às novas tecnologias e adotar novos casos de uso e aplicações. Quem for capaz de fazer isso estará bem posicionados para colher os benefícios dessa tecnologia transformadora.

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O que é internet das coisas (IoT)? | IBM

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A internet das coisas (IoT) é uma rede que conecta dispositivos inteligentes e permite a coleta e o compartilhamento de dados entre eles e com a nuvem.

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O prêmio de Inovacidade concedeu ao município de Monteiro Lobato em 29 de março de 2016 o título de Cidade Inteligente. Este prêmio foi o resultado do desenvolvimento do projeto Desbravadores Digitais que foi realizado em parceria entre os alunos do ensino fundamental de Monteiro Lobato e empresas de TI ligadas ao Arranjo Produtivo Local (APL) de Tecnologia da Informação e Comunicação do Vale do Paraíba (TIC Vale), instalado no Parque Tecnológico São José dos Campos.

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Desafios e Oportunidades das Tecnologias Emergentes

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Desafios e Oportunidades das Tecnologias Emergentes

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Desafios: segurança cibernética, privacidade de dados, impactos sociais

Atração de novos investimentos e talentos para o APL

Necessidade de planejamento estratégico para gerenciar riscos

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IA e IoT revolucionam processos, fomentam colaboração e promovem competitividade.

Integração estratégica dessas tecnologias aprimora eficiência, reduz custos e propicia inovação ágil.

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Necessidade de atenção a questões de segurança cibernética e impactos sociais.

Implementação de estratégias de gestão e governança robustas para enfrentar desafios.

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Consolidação do PIT como polo de excelência em inovação e tecnologia.

Pavimentação de caminho para um futuro de crescimento e prosperidade para empresas e instituições envolvidas.

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Tecnologias emergentes, como IA e IoT, são indispensáveis para o desenvolvimento sustentável e competitivo do APL do PIT.

Integração estratégica posiciona o PIT na vanguarda da inovação, promovendo crescimento e prosperidade para todas as partes envolvidas.

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Arranjos Produtivos Locais (APLs). Disponível em: <https://desenvolvimento.rs.gov.br/programa-de-fortalecimento-das-cadeias-e-arranjos-produtivos-locais-apls>. Acesso em: 28 mar. 2024.

BOTSMAN, R.; ROGERS, R. What’s Mine Is Yours: The rise of collaborative consumption. [s.l.] HarperCollins, 2010.

RIFKIN, J. A terceira revolução industrial. Weimar, Germany: M BOOKS, 2000.

MARINELLI, B. Nova economia: conceito, princípios e como se destacar neste cenário. Disponível em: <https://distrito.me/blog/nova-economia-conceito-principios-e-como-se-destacar-neste-cenario/>. Acesso em: 28 mar. 2024.

Economia digital: o que é, exemplos, vantagens e mais! TOTVS.Disponível em: <https://www.totvs.com/blog/gestao-para-assinatura-de-documentos/economia-digital/>. Acesso em: 28 mar. 2024.

LEGNAIOLI, S. Economia Social: características e contexto. -eCycle, , 19 fev. 2024. Disponível em: <https://www.ecycle.com.br/economia-social/>. Acesso em: 28 mar. 2024.

Conheça as vantagens da economia colaborativa - Sebrae. Disponível em: <https://sebrae.com.br/sites/PortalSebrae/artigos/artigosCoperacao/economia-colaborativa-a-tendencia-que-esta-mudando-o-mercado,49115f4cc443b510VgnVCM1000004c00210aRCRD>. Acesso em: 28 mar. 2024.

BRASIL. Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços. APL: Conceito de Arranjo Produtivo Local. [S.l]: Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços, 14 dez. 2017. Atualizado em 28 set. 2023. Disponível em: https://www.gov.br/mdic/pt-br/assuntos/competitividade-industrial/arranjos-produtivos-locais-apl. Acesso em: 29 mar. 2024.

FAPESP, Agência. Arranjos Produtivos Locais promovem inovação em empresas de todos os portes. Site Inovação Tecnológica. Disponível em: <https://www.inovacaotecnologica.com.br/noticias/noticia.php?artigo=arranjos-produtivos-locais&id=010175231003>. Acesso em: 3 abr. 2024.

BRASIL. Prefeitura de São José dos Campos. Arranjos produtivos locais. Disponível em: <https://www.sjc.sp.gov.br/servicos/inovacao-e-desenvolvimento-economico/tecnologia/arranjos-produtivos-locais/>. Acesso em: 3 abr. 2024.

PARQUE TECNOLÓGICO DE SÃO JOSÉ DOS CAMPOS - Empresas do Parque participam de projeto que dá prêmio Inovacidade à Monteiro Lobato

<https://pitsjc.org.br/noticias/gerais/empresas-do-parque-participam-de-projeto-que-da-premio-inovacidade-a-monteiro-lobato> Acesso em 21 abr. 2024.

SECRETARIA DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO.  Monteiro Lobato é reconhecida como cidade inteligente com apoio do Pq Tecnológico de SJC. Disponível em:

<https://www.desenvolvimentoeconomico.sp.gov.br/monteiro-lobato-e-reconhecida-como-cidade-inteligente-com-apoio-do-pq-tecnologico-de-sjc/>. Acesso em 21 abr. 2024.