Quer ser contratado em 2019? Saiba quais são as carreiras mais “sexies” em tecnologia

Quer ser contratado em 2019? Saiba quais são as carreiras mais “sexies” em tecnologia

*Por Marcelo Vianna

 

Quer saber se o seu perfil é atraente para o mercado de trabalho? Se a sua expertise engloba tecnologias como IoT, Big Data, Analytics, IA, segurança da informação e infraestrutura para serviços em nuvem e mobilidade, prepare-se para estar cada vez mais em evidência.
Veja algumas das carreiras que serão mais disputadas no próximo ano:

 

Consultor Cloud

O Cloud é um movimento muito forte, que vai continuar em 2019. Em 2018 vimos que a Computação em Nuvem trouxe uma mudança tanto na infraestrutura física como na cultura das empresas e, consequentemente, nas vagas de trabalho. Hoje, com a Computação em Nuvem é possível atuar sem a necessidade de adquirir e renovar periodicamente as licenças de uso para programas ou investir parte do orçamento em recursos de TI. Esse novo sistema de trabalho, está reduzindo a mão-de-obra para infraestrutura de dentro das empresas, que seria necessária para manter os softwares e hardware em funcionamento.  Por outro lado, os consultores Cloud estão sendo  mais requisitados e disputados e, com certeza, essa será uma das profissões mais bem-remuneradas e disputadas no mercado de TI, em 2019. 

Cientista de Dados

Uma das apostas para 2018, o cientista de dados certamente será mantido como um dos profissionais mais disputados em 2019, em razão do número de vagas abertas na área e do salário atrativo. Independentemente da área de atuação, as empresas exigem profissionais com perfil analítico e capazes de usar os dados para criar soluções assertivas, gerar insights, traçar estratégias, otimizar ações e medir resultados. O objetivo das empresas com este profissional é transformar ação em conhecimento para impactar de forma positiva os negócios. Portanto, o cientista de dados será cada vez mais requisitado por empresas que querem assumir posições de destaque e liderança no mercado.

Analista de Business Intelligence (BI)/Power BI

A análise inteligente dos dados pode indicar tendências importantes para os negócios, em ambientes com cenário econômico complexo. Por isso, o analista de Business Intelligence (BI) têm se tornado uma figura indispensável para a coleta de dados e informações dentro das empresas. Contudo, atualmente, além do BI, um outro profissional têm ganhado destaque no mercado de TI: o analista de Power BI. O profissional que tiver disponibilidade para se reinventar e quiser migrar para o Power BI, certamente, será muito beneficiado no mercado de trabalho em 2019.

Arquiteto de Integração (SOA, IBM, WSO2)

Hoje em dia, a experiência do usuário é um diferencial competitivo para as empresas. A figura do arquiteto de integração atua diretamente na interface empresa/usuário e por isso, será altamente demandada no próximo ano. Os ecossistemas digitais cada vez mais complexos dependem de muitos sistemas integrados e, por isso, a habilidade deste profissional na integração entre a arquitetura dos sistemas é essencial para reduzir riscos das companhias.

Analista de Segurança da Informação

Assim como o cientista de dados, o analista de segurança da informação foi uma das profissões mais disputadas em 2018 e continuará em 2019. Isso porque, a Lei Geral de Proteção de Dados ou simplesmente LGPD (lei 13.709/18), sancionada em agosto de 2018 pela Presidência da República, as empresas têm até fevereiro de 2020 para se adequarem. A LGPD cria uma regulamentação para o uso, proteção e transferência de dados pessoais no Brasil, e, em razão deste cenário, o analista de segurança da informação, responsável por tomar medidas para proteger as informações dos usuários será amplamente requisitado pelas empresas.

SalesForce

Os especialistas de customização Sales Force serão especialistas muito requisitados no próximo ano. Além do Sales Cloud, os especialistas nas soluções da SalesForce voltadas para atendimento ao cliente, marketing, inteligência artificial, gestão de comunidades, criação de aplicativos entre outras frentes, certamente não ficarão sem trabalho em 2019.

Devops

Acompanhando a transformação digital das empresas, os novos ambientes, desenvolvimento de habilidades com tecnologias ágeis, o DevOps surge como uma das profissões tendência para o próximo ano. O profissional DevOps deve fundir a implantação de aplicativos e o desenvolvimento, num processo mais simplificado, o que tem atraído cada vez mais a atenção e o investimento das empresas.

E por último, mas não menos importante:

Desenvolvedores (.net; Java; Phython; Nodejs/React/Angular; Mobile/Android; Full Stack)

Atualmente temos visto uma nova gama de produtos, além do .net e do Java que foram muito demandados este ano e continuarão sendo em 2019, algumas linguagens como Phython; Nodejs/React/Angular estão surgindo. Certamente, os desenvolvedores específicos para Mobile/Android; Full Stack também terão bastante espaço no mercado em 2019. A atuação de um desenvolvedor que compreende, executa, realiza a manutenção e corrige possíveis erros de programas, plataformas e linguagens continuará sendo essencial para as empresas num futuro próximo.

Se você se encaixa em um desses perfis, certamente, será contratado em 2019. Se não, ainda dá tempo de se especializar!

Qual a perspectiva das mulheres na tecnologia?

Qual a perspectiva das mulheres na tecnologia?

Metade das brasileiras ainda reconhece que enfrentam mais desafios para crescer e se tornar tão bem-sucedidas quanto os homens.

Três em quatro mulheres brasileiras (75%) que trabalham no setor de tecnologia – e as estudantes interessadas na área – afirmam que ser mulher impacta positivamente sua capacidade de seguir uma carreira no setor. O cenário favorável ocorre principalmente e graças ao reconhecimento de poucas mulheres atualmente no setor (35%), uma oportunidade reconhecida especialmente pelas universitárias (46%) e estudantes do Ensino Médio (43%).

Os dados são de uma pesquisa realizada pela Booking.com, empresa de e-commerce de viagens e atuante do setor de tecnologia digital, que tem como objetivo entender melhor o contínuo desafio da diversidade de gênero no setor de tecnologia e as percepções, experiências e ambições de mulheres do mundo todo com relação às oportunidades de carreira no setor de tecnologia.

Pesquisa

Realizada com 6.898 pessoas de dez países (mulheres que trabalham com tecnologia e estudantes interessadas em seguir uma carreira no mercado), a pesquisa revela o porque que as mulheres do mundo todo consideram o setor de tecnologia atrativo e possui uma visão positiva do potencial que ele oferece.

Entretanto, a parcialidade no recrutamento, a atual formação do mercado de trabalho e a falta de tomadoras de decisão e exemplos conhecidos são as principais dificuldades que elas enfrentam.

As mulheres brasileiras também têm interesse no setor de tecnologia por diversos motivos – elas consideram uma área inovadora (61%), criativa (50%) e inspiradora (36%), além de oferecer opções de emprego que as desafie (27%). Para muitas, garantir uma posição na área de tecnologia se equipara a conseguir seu ‘emprego dos sonhos’ ou carreira ideal.

Ao serem questionadas sobre quais critérios as mulheres brasileiras usariam para definir seu ‘emprego dos sonhos’, nove em dez citaram um trabalho inspirador (92%), seguido por um trabalho que permita que elas trilhem seu próprio caminho (90%) e um trabalho que se alinhe com suas habilidades naturais (88%).

Parcialidade no recrutamento

Apesar do apelo do setor da tecnologia e as possíveis oportunidades, a pesquisa  indica que as mulheres do mundo todo ainda têm dúvidas e, em certos momentos na sua busca por uma carreira na área, consideram o fato de ser mulheres um ponto negativo. 

Cultura sexista?

Para metade das brasileiras (50%) este é o caso, pois o setor de tecnologia é amplamente dominado pelos homens, seguido por mais de um terço (38%) que cita uma cultura de trabalho sexista como um obstáculo.

É interessante ver que as percepções de parcialidade de gênero no processo de contratação têm grande variação em diferentes mercados. No Brasil, uma em cada duas mulheres (50%) sente que a parcialidade de gênero durante o recrutamento impacta negativamente as oportunidades de garantir uma carreira no setor, o maior número entre os países pesquisados, enquanto menos mulheres em países europeus se sentem desta forma (18% nos Países Baixos e 22% no Reino Unido e na Alemanha).

Sensação de inferioridade

Além disso, quase uma em cada cinco mulheres brasileiras (21%) sente que a falta de tomadoras de decisão trava uma carreira potencial na área de tecnologia, algo que ecoa pela maioria das alunas de Ensino Médio (50%). Esses fatores contribuem para o fato de que mais de quatro em cinco mulheres brasileiras sentem que têm mais desafios para entrar (86%), crescer e ser bem-sucedidas (87%) em certas carreiras do que os homens.

“As mulheres ainda têm pouquíssima representação no setor da tecnologia. O que nossa pesquisa agora nos mostra é exatamente onde as mulheres encontram as maiores barreiras e onde está a oportunidade para iniciar a mudança,” afirma Gillian Tans, CEO da Booking.com. “O otimismo e a ambição que vemos nas mulheres que querem ser bem-sucedidas no setor da tecnologia ou de TI são inspiradores, particularmente entre as gerações mais jovens, que veem o potencial de uma carreira na tecnologia como uma das aspirações que elas têm para si mesmas.”

“Mas, para empoderar as mulheres a serem bem-sucedidas na área, nós, como mercado, temos a oportunidade de fazer muito mais. Isso inclui a possibilidade de termos mais mulheres como líderes, eliminando a parcialidade de gênero que começa no processo de recrutamento, antes mesmo de uma mulher ser contratada, e investir em iniciativas para destacar a área como atrativa e acolhedora em todos os momentos, desde as iniciantes até a liderança sênior,” declarou Tans.

Oportunidade de mudança

A pesquisa reafirma o desejo do setor de tecnologia de conseguir a próxima geração de talentos, além de simultaneamente destacar onde os esforços para diminuir a diferença entre os gêneros começam. No Brasil, as alunas de Ensino Médio (29%) e as universitárias (26%) sentem que uma carreira na área de tecnologia oferece a liberdade de serem criativas em seu trabalho.

As alunas de Ensino Médio são atraídas pelo mercado da tecnologia principalmente porque sentem que possuem a chance de serem bem-sucedidas ainda jovens (30% vs. 22% entre profissionais experientes da área), além da possibilidade de trilhar seu próprio caminho profissional (26% vs. 24% entre profissionais experientes da área). Além de tudo isso, as alunas querem ser inspiradas pela carreira escolhida, conforme mencionado por 30% das alunas de Ensino Médio e 16% das universitárias.

O mercado 

Enquanto o setor de tecnologia hoje tem resultados em várias dessas frentes, as empresas de tecnologia – e o mercado no geral – possuem uma maior oportunidade de incentivar as mulheres que pretendem trabalhar neste mercado, não apenas para estimular suas ambições e articular formas de serem excelentes na área, mas também para eliminar os obstáculos que as desanimam.

“O setor da tecnologia tem um potencial tremendo de cumprir os critérios citados pelas mulheres do mundo todo ao definirem seu ‘emprego dos sonhos’ e aspirações de carreira”, comentou Tans. “Ajudar a realizar isso e levar mais mulheres para a tecnologia é um princípio que vai além da educação, do desenvolvimento social, responsabilidade corporativa e iniciativas governamentais. 

Se o setor da tecnologia quiser reter um fluxo equilibrado de talentos no futuro, todos devemos trabalhar incansavelmente para incentivar as mulheres durante sua educação formal a agir como fontes positivas de influência no desenvolvimento do conhecimento das meninas na área de ciências e matemática.”

Preencher a lacuna de gêneros

Com relação às opções de carreira, o aprendizado e a educação desde crianças há uma influência significativa nas eventuais opções de carreira das mulheres, de acordo com a pesquisa. Cerca de pouco mais de quatro em cinco mulheres brasileiras afirmam que suas opções de carreira são influenciadas pelas habilidades aprendidas na escola e na universidade (85%) e pelas matérias estudadas (84%).

Fonte: https://www.itforum365.com.br/carreira/qual-perspectiva-das-mulheres-na-tecnologia/

5 aplicativos que podem ajudar você a ser mais produtivo

5 aplicativos que podem ajudar você a ser mais produtivo

Em uma hora de trabalho, quantas vezes você precisou parar o que estava fazendo para olhar alguma notificação que chegou a seu celular? Aposto que você nem se atreve a fazer essa conta, porque sabe que são muitas vezes para uma hora só.

O celular pode, sim, ser um dos maiores vilões atuais da produtividade, entretanto, com os aplicativos certos, ele pode se tornar seu maior aliado. Confira a seguir uma lista com 5 aplicativos que ajudam você a ser mais produtivo.

Trello

O aplicativo é ótimo organizador de projetos e pode ajudar você a se manter organizado, seja no trabalho, seja com tarefas de casa. Com o Trello é possível gerenciar projetos individualmente ou em grupo, personalizar fluxos, adicionar checklists, anexar arquivos e atribuir tarefas a si mesmo ou aos membros de sua equipe. É uma maneira prática e divertida de melhorar sua produtividade e organização.

Pushbullet

Este app permite que você espelhe seu celular em diversas plataformas, entre elas em seu computador. Assim, todas as notificações que você receber em seu smartphone aparecerão no desktop, facilitando o compartilhamento de links e arquivos. Com o Pushbullet, você consegue até enviar SMS para qualquer contato por seu notebook. Além de tudo isso, você não precisa estar com o celular a seu lado para conseguir acessar arquivos e notificações pelo computador.

Cisco Spark

Para quem só consegue lembrar as tarefas diárias por meio de lembretes, este aplicativo é perfeito para você! Com ele, é possível receber um e-mail ou notificação com tudo o que você tem de fazer no dia. Além disso, se estiver trabalhando em um projeto com outras pessoas, o Cisco Spark também envia lembretes a sua equipe, para que ninguém esqueça seus afazeres. É ótima opção para quem procura um aplicativo para unificar o fluxo de trabalho.

FocusList

Este aplicativo ajuda você a planejar seu dia e dividir suas tarefas em blocos de 30 minutos de execução (25 minutos + 5 minutos de descanso). FocusList torna sua rotina mais produtiva e o ajuda a se concentrar melhor. Além disso, ele traz um relatório sobre como foi seu dia, assim você pode analisar se seu tempo foi bem aproveitado.

IFTTT

Com a proposta de fazer a internet trabalhar para você, este aplicativo pode automatizar tarefas e poupar seu tempo ao executar ações pré-programadas. Ele utiliza uma conexão de serviços baseada em IoT (Internet das Coisas), plataforma que conecta diferentes dispositivos e aplicativos por meio de comandos. Por exemplo, ao criar um comando, toda vez que você tirar uma foto com seu celular, automaticamente ela pode ser enviada para determinado contato.

Fonte: https://www.hsm.com.br/5-aplicativos-que-podem-ajudar-voce-a-ser-mais-produtivo/

CQ1 News – RHs Precisam Entender Mais de Dados

CQ1 News - RHs Precisam Entender Mais de Dados

SÃO PAULO  –  As empresas ainda estão distantes do que consideram ideal quando o assunto é uso de dados para tomar decisões de gestão de pessoas, segundo um levantamento global da consultoria PwC. Menos da metade dos executivos acham que os gestores de RH têm um entendimento profundo das atuais mudanças tecnológicas do mercado. 

 

Como criar um Mindset de inovação na sua empresa

Como criar um mindset de inovação na sua empresa

Não há cartilha! Só depende de você. Pense você mesmo como começar. Estabeleça planos, estude teorias de inovação e entenda como elas acontecem

Inovar é o caminho natural das empresas. Quando falamos em negócios, empresas, processos e tudo o que envolve o dia a dia de uma companhia, acabamos nos voltando a este tema. Como melhorar processos internos? Inovação. Precisa de um novo software para encurtar ou automatizar trabalhos? Inovação. Quer ganhar mais ou reduzir custos? Inovação!

As áreas de conhecimento respiram inovação. Cientistas inovam para obter novas fórmulas, teorias e avanços. Banqueiros inovam para ter margens maiores de lucro. Arquitetos inovam em construções para encontrar materiais mais baratos e mais resistentes. Desenvolvedores e profissionais de TI inovam para fazer sistemas mais rápidos e que tornem a experiência de seus usuários cada vez mais imersiva.

Temos então esta situação. Todo mundo precisa inovar, no entanto, como as empresas novas e tradicionais fazem para que isso seja possível? Como estimular um ambiente inovador? Quais resultados esperar e de quais tipos de inovação?

Quebrar hierarquia
A hierarquia mata a inovação. Encare isso. A pessoa que está se propondo a isso não pode depender do julgamento de outras acima de seu nível hierárquico até que a ideia chegue a quem realmente a entenderá. As inovações incrementais mais bem-sucedidas e mais rápidas são aquelas que pesquisam o hábito do consumidor. É algo rápido, está na boca de todos os usuários que usam sua ferramenta e não pode esperar pela hierarquia.

As pessoas têm medo de levar suas ideias adiante por acharem que serão julgadas. Quando há muitas etapas a serem vencidas, a ideia morrerá sem chegar aos ouvidos de quem realmente importa.

Tenha muitos ouvidos
Vejo muitos clientes, com orgulho, dizer: criamos uma área de inovação – que já foi chamada de R&D (ou P&D – Pesquisa e Desenvolvimento) -, com orçamentos volumosos. Reconheço que a inovação precisa começar de alguma forma, mas restringir os ouvidos somente às vozes vindas do próprio time é perigoso.

Mas, lembre que empresas pequenas e com poucos funcionários não têm um departamento de inovação. No Nubank, por exemplo, há uma área que se chama “Fator Wow!”. Como o nome sugere, a responsabilidade do time é criar experiências que impressionem seus clientes.

Seu cenário é de empresa grande? Pense no Google. Com milhares de funcionários, 20% do tempo de cada funcionário é livre para que possam trabalhar em suas próprias ideias. O modelo de negócios da Google permite este tempo ocioso, pois sua fábrica de dinheiro está automatizada. Legal, vamos olhar agora para a Apple. Ela vende hardware, é uma fábrica e é uma das empresas mais inovadoras do mundo!

Estimule o intraempreendedorismo
O objetivo final é inovar, mas isso só vai acontecer quando as pessoas pensarem fora da caixa e, para isso, precisam se sentir à vontade e entender que têm liberdade para propor ideias e que elas não serão cortadas.

Não deixe o outro se desmotivar
Um projeto é analisado por diversas pessoas antes de ser colocado em prática ou não. Por este motivo, é essencial passar feedbacks ao idealizador, deixando claro o que achou da ideia e destacando os pontos positivos e negativos. Desta forma, a pessoa não ficará desmotivada e buscará se aperfeiçoar em uma nova ideia.

Uma dica: quem for avaliar uma proposta deve buscar com o idealizador o conceito principal, para juntos decidirem se é aplicável ou não à empresa.

inovacao

Comece
Não há cartilha! Só depende de você. Grandes empresas de consultoria irão propor modelos prontos, que custam milhões de dólares, sobre como “implementar a transformação digital”, por exemplo. Não vai funcionar. Sua cultura não deixará. A inovação é incremental. Não terá prazo e custo definidos. 

Pense você mesmo como começar. Estabeleça planos, estude teorias de inovação e entenda como elas acontecem. Uma vez compreendido, você saberá por onde começar. Sugestão: estude lean, jornadas de design e metodologia ágil de desenvolvimento de software.

Fonte: http://cio.com.br/opiniao/2018/09/13/como-criar-um-mindset-de-inovacao-na-sua-empresa/

Conquest One 10 de setembro de 2018 0 comments

Profissionais raros em TI: por que é tão difícil contratar?

Os profissionais mais raros são aqueles com perfil técnico, que também tenham capacidade analítica e estratégica. Contratar para área de tecnologia é um desafio constante para os gestores de RH. Isso porque, infelizmente, o Brasil não forma profissionais na mesma medida que o mercado demanda. O fato é que, na
Gestão

Guia prático para dominar Machine Learning

Guia prático para dominar Machine Learning

Sua aplicação pode provocar um impacto profundo em seu negócio, mas o hype semeia confusão. Confira aqui como a tecnologia pode ser usada hoje.

O Machine Learning está transformando negócios. Mas ainda que a tecnologia avance, as empresas continuam lutando para tirar proveito dela, em grande parte porque não entendem como implementar estrategicamente Machine Learning no atendimento de objetivos de negócios. O Hype não ajudou, semeando confusão sobre o que é exatamente a tecnologia, o quão bem funciona e o que pode fazer para sua empresa.

Aqui, nós fornecemos um olhar claro sobre o aprendizado da máquina e como pode ser usado hoje.

O que é? Machine Learning é um subconjunto de Inteligência Artificial que permite que os sistemas aprendam e prevejam resultados sem programação explícita. Muitas vezes, é usado de forma intercambiável com o termo IA porque é a técnica de IA que teve o maior impacto no mundo real até agora, e é o que você provavelmente usará em sua empresa. Chatbots, recomendações de produtos, filtros de spam, carros autônomos e uma enorme variedade de outros sistemas aproveitam o Aprendizado de Máquinas, assim como “agentes inteligentes” como Siri e Cortana.

Em vez de escrever algoritmos e regras que tomem decisões diretamente, ou tentar programar um computador para “ser inteligente” usando conjuntos de regras, exceções e filtros, o Machine Learning ensina sistemas informáticos a tomar decisões aprendendo com grandes conjuntos de dados. Os sistemas baseados em regras rapidamente se tornam frágeis quando precisam explicar a complexidade do mundo real; A Aprendizagem Automática pode criar modelos que representam e generalizam padrões nos dados que você usa para treiná-lo, e pode usar esses modelos para interpretar e analisar novas informações.

O Aprendizado Automático da máquina é adequado para a classificação, que inclui a capacidade de reconhecer texto e objetos em imagens e vídeos, bem como encontrar padrões e associações  em dados ou segmentar dados em clusters (por exemplo, encontrar grupos de clientes). O Machine Learning também é adepto da previsão , como o cálculo da probabilidade de eventos ou resultados de previsão. E pode ser usado para gerar dados faltantes; por exemplo, a versão mais recente do CorelDRAW usa Machine Learning para interpolar o curso suave que você está tentando extrair de vários cursos difíceis que você faz com a caneta.

O coração do Machine Learning são os algoritmos. Alguns, como regressões, k-means clustering e suporte de máquinas vetoriais, estão em uso há décadas. A chave para o uso efetivo  está na combinação do algoritmo certo com o seu problema.

Redes Neurais Uma Rede Neural é um algoritmo de Machine Learning construído em uma rede de nós interconectados que funcionam bem para tarefas como reconhecimento de padrões.

Não são um novo algoritmo, mas a disponibilidade de grandes conjuntos de dados e processamento mais poderoso (especialmente as GPUs, que podem lidar com grandes fluxos de dados em paralelo) as tornaram úteis na prática. Apesar do nome, as Redes Neurais são baseadas apenas vagamente em neurônios biológicos. Cada nó em uma rede neural possui conexões para outros nós que são acionados por entradas. Quando desencadeada, cada nó adiciona um peso à sua entrada para marcar a probabilidade de que ele faça ou não a função desse nodo. Os nós são organizados em camadas fixas tarvés das quais os dados fluem, ao contrário do cérebro, que cria, remove e reorganiza regularmente conexões de sinapse.

Deep Learning O Deep Learning é um subconjunto do Machine Learning baseado em Redes Neurais profundas, que têm muitas camadas para realizar a aprendizagem em várias etapas. As chamadas Convolutional Deep Neural Networksgeralmente realizam o reconhecimento da imagem ao processar uma hierarquia de recursos em que cada camada procura objetos mais complicados. Por exemplo, a primeira camada de uma rede profunda que reconhece raças de cães pode ser treinada para encontrar a forma do cachorro em uma imagem, a segunda camada pode observar texturas como pele e dentes, com outras camadas reconhecendo ouvidos, olhos, caudas e outras características e o nível final que distingue as diferentes raças. Já as Recursive Deep Neural Networks são usadas ​​para reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural, onde a seqüência e o contexto são importantes.

Existem muitos kits de ferramentas de aprendizado profundo de código aberto disponíveis que você pode usar para criar seus próprios sistemas. Theano , Torch Caffe são escolhas populares, e o TensorFlow, do Google e o Microsoft Cognitive Toolkit permitem que você use vários servidores para criar sistemas mais poderosos com mais camadas em sua rede.

O Microsoft Distributed Machine Learning Toolkit colabora com vários desses kits de ferramentas de Deep Learning e e outras bibliotecas de Machine Learning, e tanto a AWS como a Azure oferecem máquinas virtuais com ferramentas de aprendizado profundas pré-instaladas.

Aprendizado de Máquinas na prática Os resultados do Machine Learning são uma certeza percentual de que os dados que você está procurando correspondem ao que seu modelo está treinado para encontrar. Assim, uma Deep Learning treinada para identificar as emoções de fotografias e vídeos de rostos das pessoas pode marcar uma imagem como “97,6% de felicidade 0,1% tristeza 5,2% surpresa 0,5% neutro 0,2% raiva 0,3% desprezo 0,01% detesto 12% de medo”. ML gera probabilidades e incerteza, não resultados exatos.

O Probabilistic Machine Learning  usa o conceito de probabilidade para permitir que você realize a aprendizagem automática sem a escrita de algoritmos Em vez dos valores estabelecidos das variáveis ​​na programação padrão, algumas variáveis ​​na programação probabilística têm valores que se enquadram em um alcance conhecido e outros têm valores desconhecidos. Trate os dados que deseja entender como se fosse o resultado deste código e você pode trabalhar para trás para preencher o que esses valores desconhecidos deveriam ser para produzir esse resultado. Com menos codificação, você pode fazer mais prototipagem e experimentação. O Probabilistic Machine Learning também é mais fácil de depurar.

Esta é a técnica que o recurso Clutter no Outlook usa para filtrar mensagens que são menos propensas a serem interessantes para você com base nas mensagens que você leu, respondeu e excluiu no passado. Ele foi construído com Infer.NET, um framework .NET que você pode usar para construir seus próprios sistemas probabilísticos.

Já Computação Cognitiva é o termo que a IBM usa para suas ofertas do Watson, porque em 2011, quando uma versão anterior ganhou o Jeopardy, o termo IA não estava na moda; Ao longo das décadas em que foi trabalhado, a IA passou por períodos alternados de hype e fracasso.

O Watson não é uma única ferramenta. É uma mistura de modelos e APIs que você também pode obter de outros fornecedores, como Salesforce, Twilio, Google e Microsoft. Estes oferecem os chamados serviços “cognitivos”, como reconhecimento de imagem, incluindo reconhecimento facial, reconhecimento de fala (falante), compreensão de linguagem natural, análise de sentimentos e outras API de reconhecimento que se parecem com habilidades cognitivas humanas. Quer se trate da Watson ou dos Microsoft Cognitive Services, o termo cognitivo é realmente apenas uma marca de marketing para designar uma coleção de tecnologias (muito úteis). Você poderia usar essas APIs para criar um chatbot a partir de uma página de FAQ existente que pode responder a consultas de texto e também reconhecer fotos de produtos para fornecer as informações de suporte corretas ou usar fotos de etiquetas de prateleiras para verificar os níveis de estoque.

Muitas APIs “cognitivas” usam Deep Learning, mas você não precisa saber como elas foram construídas porque muitos funcionam como APIs REST que você chama de seu próprio aplicativo. Alguns permitem criar modelos personalizados a partir de seus próprios dados. O Salesforce Einstein possui um serviço de reconhecimento de imagem personalizado e as APIs Cognitivas da Microsoft permitem que você crie modelos personalizados para texto, fala, imagens e vídeo.

Isso é facilitado pela transferência de aprendizagem, que é menos uma técnica e mais um efeito colateral útil de redes profundas. Uma Rede Neural Profunda que foi treinada para fazer uma coisa, como traduzir entre inglês e mandarim, descobre uma segunda tarefa, como traduzir entre inglês e francês, de forma mais eficiente. Isso pode ser porque os números muito longos que representam, digamos, as relações matemáticas entre palavras como “bigs” e “larges” são até certo ponto comuns entre as linguas, mas nós realmente não sabemos.

A transferência de aprendizagem não é bem compreendida, mas pode permitir que você obtenha bons resultados de um conjunto de treinamento menor. O Microsoft Custom Vision Service usa transferência de aprendizagem para treinar um sistema que conheça uma imagem em apenas alguns minutos, usando 30 a 50 imagens por categoria, em vez de milhares, geralmente necessárias para obter resultados precisos.

Machine Learning

Crie seu próprio sistema de Machine Learning Se você não quer APIs pré-construídas, e você tem os dados para trabalhar, há uma enorme variedade de ferramentas criar sistemas de Machine Learning, desde scripts R e Python, até análises preditivas usando Spark e Hadoop, para ferramentas específicas da AI e estruturas.

Em vez de configurar sua própria infraestrutura, você pode usar serviços de Deep Learnig na nuvem para criar modelos de dados. Com os serviços em nuvem, você não precisa instalar uma variedade de ferramentas. Além disso, esses serviços desenvolvem mais conhecimentos necessários para obter resultados bem-sucedidos.

Amazon Machine Learning oferece vários modelos de Machine Learning que você pode usar com dados armazenados em S3, Redshift ou R3, mas você não pode exportar os modelos e o tamanho do conjunto de treinamento é bastante limitado. O Azure ML Studio, da Microsoft, por sua vez, possui uma gama mais ampla de algoritmos, incluindo Deep Learning, além de pacotes R e Python, e uma interface gráfica de usuário para trabalhar com eles. Também oferece a opção de usar o Azure Batch para carregar periodicamente conjuntos de treinamento extremamente amplos, e você pode usar seus modelos treinados como APIs para seus próprios programas e serviços. Existem também recursos de aprendizado de máquina, como o reconhecimento de imagens incorporados em bancos de dados em nuvem, como o SQL Azure Data Lake, para que você possa fazer sua máquina aprendendo onde seus dados estão.

Aprendizagem supervisionada Muitas técnicas de Machine Learning utilizam a aprendizagem supervisionada, em que uma função é derivada de dados de treinamento rotulados. Os desenvolvedores escolhem e rotulam um conjunto de dados de treinamento, colocam uma proporção desses dados para testes e marcam os resultados do sistema de Machine Learning para ajudá-lo a melhorar. O processo de treinamento pode ser complexo, e os resultados são muitas vezes probabilidades, com um sistema sendo, por exemplo, 30 por cento mais seguro de ter reconhecido um cachorro em uma imagem, 80 por cento seguro de que encontrado um gato, e talvez até com 2 por cento certeza de ter encontrado uma bicicleta. Os feedeback dos desenvolvedores iajudam o sistema definir a melhor a resposta no futuro.

É importante não treinar o sistema com precisão aos dados de treinamento; Isso é chamado de superposição e significa que o sistema não poderá generalizar para lidar com novas entradas. Se os dados mudam significativamente ao longo do tempo, os desenvolvedores precisarão treinar o sistema devido ao que alguns pesquisadores referem como “ML rot”.

Algoritmos de aprendizado de máquina – e quando usá-los Se você já sabe quais são os rótulos de todos os itens do seu conjunto de dados, atribuir rótulos a novos exemplos é um problema de classificação. Se você está tentando prever um resultado como o preço de venda de uma casa com base em seu tamanho, isso é um problema de regressão porque o preço da casa é uma categoria contínua e não discreta. (Prever se uma casa irá vender por mais ou menos do que o preço pedido é um problema de classificação, porque estas são duas categorias distintas).

Se você não conhece todos os rótulos, não pode usá-los para treinamento; Em vez disso, você classifica os resultados e deixa o seu sistema criar regras que façam sentido, a partir de  respostas corretas ou erradas, no que é conhecido como aprendizagem não supervisionada. O algoritmo de ML não supervisionado mais comum é o clustering, que deriva a estrutura dos seus dados, observando as relações entre variáveis ​​nos dados. O sistema de recomendação de produtos da Amazon que diz o que as pessoas que compraram um item também tendem a comprar usa aprendizado não supervisionado.

Com o reinforcement learning, o sistema aprende como ver ao ver o que acontece. Você configura um conjunto claro de recompensas para que o sistema possa julgar o sucesso de suas ações. O aprendizado de reforço é adequado ao jogo porque há recompensas óbvias. O DeepMind AlphaGo do Google usou o reinforcement learning para aprender Go. O Project Malmo, da Microsoft, permite que os pesquisadores usem o Minecraft como um ambiente de aprendizagem de reforço. E um bot construído com o algoritmo de aprendizagem de reforço da OpenAI recentemente venceu vários jogadores de primeira linha no jogo Dota 2, da Valve .

A complexidade da criação de recompensas precisas e úteis limitou o uso da aprendizagem de reforço, mas a Microsoft vem usando uma forma específica de aprendizagem de reforço chamado contextual bandits (com base no conceito de multi-armed slot machine) para melhorar significativamente as taxas de clique na MSN. Esse sistema já está disponível no Microsoft Custom Decision Service API. A Microsoft também está usando um sistema de aprendizagem de reforço em um piloto onde os chatbots do serviço ao cliente monitoram o quão úteis são suas respostas automatizadas.

Combinando algoritmos de aprendizagem de máquinas para obter melhores resultados Muitas vezes, é preciso mais de um método de Machine Learning para obter o melhor resultado. Os sistemas ensemble learning usam múltiplas técnicas de ML combinadas. Por exemplo, o sistema DeepMind, que bateu jogadores humanos experientes no Go, usa não apenas o aprendizado de reforço, mas também o aprendizado profundo e o aprendizado supervisionado para aprender com milhares de partidas gravadas entre jogadores humanos. Essa combinação às vezes é conhecida como aprendizagem semi-supervisionada.

Da mesma forma, o sistema de ML usado pelo Microsoft Kinect para reconhecer os movimentos humanos foi construído com uma combinação de um sistema discriminatório – no qual a Microsoft alugou um sistema de captura de movimento de Hollywood, extraiu a posição do esqueleto e rotulou as partes do corpo para classificar qual das várias posturas conhecidas em que estava – e um sistema generativo, que usou um modelo das características de cada postura para sintetizar milhares de imagens para dar ao sistema um conjunto de dados suficientemente grande para aprender.

A análise preditiva muitas vezes combina diferentes técnicas de ML. Um modelo pode marcar qual a probabilidade de um grupo de clientes estar em condições de churn, com outro modelo que preveja qual canal você deve usar para entrar em contato com cada pessoa com uma oferta que possa mantê-los como clientes.

Navegando pelas desvantagens do Machine Learning Como os sistemas de aprendizado de máquinas não estão explicitamente programados para resolver problemas, é difícil saber como um sistema chegou aos seus resultados. Isso é conhecido como um problema de “caixa preta”, e pode ter consequências, especialmente em indústrias reguladas.

À medida que o Machine Learning se torna mais amplamente utilizado, você precisará explicar por que seus sistemas fazem o que fazem. Alguns mercados – habitação, decisões financeiras e cuidados de saúde – já possuem regulamentos que exigem que você dê explicações para as decisões. Você também pode querer transparência algorítmica para que você possa auditar o desempenho do sistema de Machine Learning. Os detalhes dos dados de treinamento e os algoritmos em uso não são suficientes. Existem muitas camadas de processamento não-linear que ocorrem dentro de uma Deep Learning, tornando muito difícil entender por que uma rede profunda está tomando uma decisão específica. Uma técnica comum é usar outro sistema de Machine Learning para descrever o comportamento do primeiro.

Você também precisa estar ciente dos perigos do viés algorítmico, como quando um sistema de Machine Learning reforça o viés em um conjunto de dados que associa homens com esportes e mulheres com tarefas domésticas porque todos os seus exemplos de atividades esportivas têm fotos de homens e todas as pessoas retratadas nas cozinhas são mulheres. Ou quando um sistema que correlaciona informações não médicas toma decisões que prejudicam as pessoas com uma determinada condição médica.

O Machine Learning será tão bom quanto os dados de treinamento que ele usa para construir seu modelo e os dados que ele processa, por isso é importante examinar os dados que você está usando. Sistema ML também não compreendem os dados ou os conceitos por trás deles como uma pessoa consegue fazer.

Há muitos problemas de reconhecimento e classificação que o aprendizado da máquina pode resolver de forma mais rápida e eficiente do que os humanos, mas, considerando o futuro previsível, Machine Learning deve ser considerado como um conjunto de ferramentas para apoiar as pessoas no trabalho em vez de substituí-las.

Créditos: http://cio.com.br/tecnologia/2018/07/21/guia-pratico-para-dominar-machine-learning/

Profissionais raros em TI: por que é tão difícil contratar?

Profissionais raros em TI: por que é tão difícil contratar?

Os profissionais mais raros são aqueles com perfil técnico, que também tenham capacidade analítica e estratégica.

Contratar para área de tecnologia é um desafio constante para os gestores de RH. Isso porque, infelizmente, o Brasil não forma profissionais na mesma medida que o mercado demanda. O fato é que, na última década, o volume de dados cresceu exponencialmente, e passou a ser gerenciado de maneira totalmente digital. A tecnologia, que antes era coadjuvante nas empresas, passou a ser uma área estratégica e de alto impacto para os negócios. Essa transformação fez crescer a demanda por profissionais e criou um descompasso entre a alta procura e a baixa oferta.

Um levantamento feito pela Manpower Group apontou que o Brasil é o segundo país que mais sofre com a escassez de profissionais qualificados, atrás apenas do Japão. Cerca de 71% das empresas apontam ter essa dificuldade. De acordo com o estudo, os profissionais de TI ocupam a oitava posição no ranking dos mais escassos, estando atrás de profissionais de nível técnico, artesãos, engenheiros, contadores.

Dentro da área de TI não é fácil listar quais são os profissionais mais raros, afinal essa demanda varia de acordo com a região, área, tipo de empresa e mudanças no mercado. No entanto, quando observarmos o mercado de contratações, conseguimos traçar um paralelo entre as demandas que estão mais recorrentes e as mais difíceis de serem preenchidas.

Pela minha experiência, consigo dizer que, hoje, os profissionais mais raros são aqueles com perfil técnico, que também tenham capacidade analítica e estratégica. É o caso de profissionais com conhecimento em análise de dados, que consigam não só trabalhar com as ferramentas, mas que também tenham expertise para interpretar as informações e transformá-las em estratégia para a empresa. Ou seja, mais do que as habilidades técnicas, as empresas buscam pessoas capazes de entender o impacto das ações de TI para o negócio.

Outros cargos, cada dia mais necessários, são aqueles responsáveis pela segurança da informação. O vazamento de dados pode comprometer a continuidade da empresa. Proteger-se de ataques e invasões é uma questão urgente e requer uma equipe com profundo conhecimento e atualizações constantes, uma vez que em pouco tempo as defesas ficam obsoletas. A Europa começou um movimento muito forte de proteção de dados, e isso já começou a refletir no Brasil através de subsidiárias Europeias. No entanto, apesar de ser um nicho de atuação que tende a crescer, essa é uma área que poucos profissionais escolhem.

Com o avanço da velocidade de se criar novos produtos e funcionalidades surgiu ainda a necessidade por profissionais de desenvolvimento de softwares capazes de criar ferramentas para automatização de testes. Imagine um cenário onde um novo serviço de tecnologia está sendo disponibilizado. Após a fase de desenvolvimento e antes do lançamento, a ferramenta precisa ser testada em todas as interfaces, botões, navegabilidade, etc. Fazer isso manualmente encarece, e muito, a operação. Surge aí a necessidade de validar o código de programação de maneira automática. Mas para isso, precisamos de pessoas com expertise em ferramentas e processos que vizam automatizar essas etapas.

Acredito que convém falar também do programador de software. Apesar de não ser um profissional raro, a procura está cada dia maior, aumentando assim a disputa entre os candidatos que existem. Mais uma vez, não é a quantidade de profissionais, mais sim o descompasso entre a formação deles e as urgências que aparecem no mercado.

Uma vez que são raros e cada dia mais necessários, esses candidatos começam a fazer exigências e buscam trabalhar para empresas as quais acreditam. O propósito é a bola da vez nos requisitos para quem está sendo contratado. Mas, apesar da missão empresarial estar entre as condições especificadas por eles, o grande anseio é por maior flexibilidade: seja no horário de trabalho, na possibilidade de home office ou por um dress code mais informal. Outro grande desejo é que a empresa o mantenha exposto às novas tecnologias. Eles querem trabalhar em ambientes inovadores, que forneçam ferramentas e favoreçam seu desenvolvimento profissional.

Enquanto recrutador, defendo que os profissionais negociem sim com as empresas que os estão contratando. É uma via de mão dupla, onde ambos os lados têm muito a ganhar. Mas, faço um alerta para que a negociação não se transforme em exigências, drenando o interesse e a confiança de quem está com a vaga aberta.

Algumas atitudes podem prejudicar o candidato. Falar de salário, benefícios e bônus logo no primeiro contato é uma delas. É o início do relacionamento, ambos os lados precisam se conhecer. Nessa fase, o candidato precisa explorar as oportunidades do projeto para o qual está sendo recrutado. Fazer perguntas sobre a cultura da empresa, sobre a liderança, os desafios, as responsabilidades e o futuro são o caminho mais educado e de quem tem verdadeiro interesse por uma oportunidade profissional. Esperar que a empresa mude sua política e cultura só para tê-lo na equipe pode passar a mensagem de que você é um profissional arrogante, e, portanto, por mais que seja qualificado para a vaga, não servirá para fazer parte do time.

Com tanta complexidade, as consultorias especializadas no recrutamento de TI são grandes parceiras na hora de encontrar os profissionais raros desse segmento. Isso porque elas trabalham em conjunto com a área de Recursos Humanos, para definir o plano estratégico e o diagnóstico de perfil ideal para cada vaga. Outro diferencial que torna as boutiques de recrutamento essenciais são o networking e o relacionamento contínuo com o mercado e com um nicho específico. Sem isso, encontrar os talentos nessa área torna-se, cada vez mais, uma tarefa quase impossível.

Fonte: http://cio.com.br/opiniao/2018/09/10/profissionais-raros-em-ti-por-que-e-tao-dificil-contratar/

10 desafios enfrentados por líderes digitais

Estudo aponta que quase metade dos executivos que acreditam se encaixar nessa categoria estão focados em impulsionar o crescimento da receita

Líderes digitais são definidos como organizações que se consideram “muito eficazes” ou “extremamente eficazez” no uso de tecnologias digitais para avançar suas estratégias de negócios. Com base nesse perfil, a 20ª edição do estudo Harvey Nash/KPMG CIO Survey identificou que quase 45% dos líderes digitais estão focados em “impulsionar o crescimento da receita”. Eles também apostam mais no desenvolvimento de produtos inovadores. Fazer um sucesso digital é complexo: quase oito em dez CIOs consideram sua estratégia digital como moderadamente eficaz ou pior. E as estratégias digitais são ainda em sua infância, com a maioria dos investimentos focados em o “front end”, em vez de atividades operacionais mais profundas. Ter um CDO, seja em um papel dedicado ou atuando, ajuda as organizações a terem duas vezes mais chances de ter uma estratégia digital em toda a empresa (se tiverem uma), e uma cultura de inovação  – quatro em dez dos CIOs entrevistados acreditam que sua estratégia digital falharia sem isso. O estudo  ouviu quase 4 mil líderes de TI em 84 países para entender, entre outros pontos, como os CIOs estão se adaptando às mudanças impostas pelo digital. Confira na lista abaixo os dez desafios elencados por aqueles que se consideram líderes digitais. Saiba mais: Como se transformar em um líder digital, segundo o Gartner  1. Desenvolver inovações em produtos e serviços 2. Entregar de forma consistente e estável TI, em linha com a performance dos negócios 3. Impulsionar a experiência do usuário 4. Aprimorar a eficiência operacional 5. Aprimorar processos de negócios 6. Reduzir custos 7. Aprimorar a cibersegurança 8. Entregar business intelligence/analytics 9. Aprimorar a eficiência por meio da automação 10. Impulsionar o crescimento da receita Fonte: http://cio.com.br/gestao/2018/07/23/10-desafios-enfrentados-por-lideres-digitais/

Como os Meetups podem Beneficiar os Times de Tecnologia

Reuniões informais geram troca de experiências, Networking e fomento da inovação

Houve um tempo em que eventos corporativos eram marcados pela monotonia. Mas esta concepção está sendo rapidamente deixada de lado nos últimos anos. A nova realidade apresenta convenções nas quais propostas e inovações são compartilhadas em ambientes muito mais agradáveis e dinâmicos. Meetup é um conceito que designa reuniões informais e descontraídas com o propósito de discutir negócios de uma forma atrativa e sem padrões estabelecidos. É um espaço onde pessoas com interesses semelhantes se encontram para comer, beber e conversar, enquanto trocam conhecimento, compartilham boas práticas, fazem networking, discutem insights, apresentam produtos e expõem cases de sucesso. O termo surgiu nos EUA, mais especificamente no Vale do Silício. Aos poucos, se espalhou rapidamente pelo mundo, por transformar convenções de setores em momentos muito mais divertidos e eficientes para seus participantes. Os encontros são oportunidades espontâneas para se reunir especialistas dispostos a discutir as tendências de mercado, independentemente da área. Não há solenidades, cerimoniais, grandes falas unilaterais e tantas outras marcas de simpósios, convenções, colóquios e demais eventos corporativos. Nada é conduzido, o que gera relações profissionais muito mais sinceras e eficientes, marcadas pela espontaneidade. O ambiente informal que o caracteriza torna esse tipo de evento cada vez mais popular e atrai constantemente novos participantes em busca de ampliar suas redes de contato e aprender um pouco mais sobre o setor no qual atuam.

Meetups e equipes de tecnologia

Embora a prática dos encontros informais possa englobar todos os tipos de segmentos, é o ramo de produção de tecnologia que mais vê benefícios no uso desta plataforma. Acredita-se que aproximadamente metade dos meetups realizados a nível global tenham caráter exclusivo de abordagem tecnológica. Isso acontece pois tais eventos carregam uma série de fatores capazes de fomentar o espírito de inovação intrínseco ao desenvolvimento de novos componentes de high-tech. É cada vez mais comum ver gestores de médias e grandes empresas presentes nos encontros, em busca de novas ideias e formas de ampliação em seu repertório de atuação frente ao mercado. No entanto, com o passar do tempo, esses administradores viram benefícios ainda maiores nesse tipo de prática. Os encontros informais tornaram-se uma oportunidade de capacitar também os seus próprios colaboradores da área de TI. Os encontros são estratégias de se obter upgrade de conhecimentos. Por isso, muitos líderes ganharam o hábito de não só inscrever sua equipe de TI para participar de meetups, mas também propor grandes incentivos para que tais funcionários se dediquem ao máximo a esses encontros. Para a concepção do profissional, a participação também é vista como altamente positiva, pois se trata de uma inusitada e, ao mesmo tempo, proveitosa oportunidade de crescimento na carreira. Sem falar que a curiosidade e a busca constante pela inovação faz parte da característica natural do profissional de TI. O resultado deste tipo de engajamento é uma equipe muito mais disposta a trabalhar e atualizada com as tendências de mercado.

A importância do networking no setor de TI

Um dos motivos de meetups serem dominados por pautas tecnológicas é a capacidade que possuem de aumentar consideravelmente a rede de contatos de seus frequentadores. Afinal, poucas áreas precisam tanto da capacitação e modernização diária na execução de processos e desenvolvimento de novas ideias quanto o setor de TI. Ninguém se atualiza sozinho. Além de pesquisas, a tecnologia exige o contato diário com o próximo. É preciso conversar, ouvir experiências e descobrir novas realidades. Nestes eventos, é possível encontrar, de uma só vez, clientes, fornecedores, mentores, investidores, pesquisadores, concorrentes e várias outras fundamentais parcelas de público dispostas a contribuir com o sucesso de um negócio. A ausência de regras e formalidades transforma esta experiência em um atrativo ilimitado de novas práticas e atuações. Entenda melhor outras vantagens geradas pela presença de gestores e de profissionais de TI em meetups:

1- Possibilidade de investir e atrair investidores

É comum que administradores de médias e grandes empresas tenham duas preocupações recorrentes ao realizar projetos de criação tecnológica. A primeira é a necessidade de atrair investimentos para colocar em prática ideias onerosas. A segunda hipótese é a disposição de investir em protótipos de grande potencial de lucro. Os dois casos podem ser resolvidos em um meetup, onde há, concomitantemente, grandes investidores e pessoas expondo seus trabalhos em busca de investimento.

2- Descoberta de potenciais sócios e parceiros

Por maior que seja o porte de uma empresa, é sempre possível montar parcerias no ramo tecnológico que sejam positivas para ambos os envolvidos. Meetups são oportunidades de encontrar pessoas com ideias parecidas de negócio. Co-fundadores, associados em projetos, profissionais especializados, visionários e vários outros perfis de pessoas capazes de agregar de alguma maneira com um negócio podem ser encontradas nesse tipo de reunião informal.

3- Aumento da visibilidade

De nada adianta elaborar um grande produto tecnológico, seja um software, aplicativo ou dispositivo, se ninguém vai conhecê-lo. Popularizar a imagem da criação exige uma apresentação inicial a um público selecionado. Ao representar uma empresa em um meetup, o produto desenvolvido e a marca representada encontram automaticamente um ótimo canal de visibilidade. O melhor de tudo é que esta exposição já é seletiva, pois se dá junto a um nicho de pessoas interessadas em se relacionar de alguma forma com o que está sendo oferecido.

4- Contato com novas tecnologias

No mundo altamente tecnológico como o atual, é impossível que alguém conheça todas as ferramentas disponíveis no mercado de TI. Tudo se modifica diariamente com o desenvolvimento de infinitos novos dispositivos e sistemas. Em um meetup, há uma infinidade de novas opções tecnológicas colocadas em pauta, que podem surpreender até mesmo os especialistas em inovação.

5- Troca de experiências

Em um mercado tão rico, sempre haverá alguém com mais conhecimentos e vivência determinados ramos. Por isso, participar de um encontro de pessoas com os mais plurais saberes gera um ganho de conhecimento mútuo entre os presentes, no qual cada um ensina e aprende um pouco sobre o que mais de interessante foi aplicado em suas próprias corporações.

6- Interação com novos clientes

Todos os produtos ou serviços possuem o objetivo de ser vendidos. Os meetups levam grandes quantidades de potenciais clientes a conhecer aqueles produtos específicos. O clima de informalidade do ambiente proporciona que a apresentação do produto se dê de uma forma muito mais natural do que uma eventual publicidade, por exemplo. Esse caráter de ausência de artificialidade no processo favorece a proximidade dos eventuais consumidores com a marca.

7- Aumento do feedback de usuários

Descobrir o que os clientes pensam do serviço ou mercadoria oferecida é essencial para corrigir falhas e promover o desenvolvimento de um produto. Meetups oferecem a oportunidade de clientes interagirem espontaneamente com as marcas, em avaliações sinceras de seus produtos. Este fato dá margens para que as críticas, sugestões e elogios sejam levados em conta no desenvolvimento de novas ideias no futuro. Depois de ler este artigo, ficou mais fácil perceber os benefícios destes encontros informais tanto para você, gestor, quanto para a sua equipe de TI, não é mesmo? Você já tem frequentado eventos desta natureza? Não se esqueça de contar suas experiências e a dos seus colaboradores nos comentários.   Fonte: https://blog.algartelecom.com.br/gestao/como-os-meetups-podem-beneficiar-times-de-tecnologia/  

Liderança ou autoridade: entenda a diferença e saiba gerar resultados

Bons resultados, metas agressivas e um alto rendimento. Às vezes, a pressão para chegar ao nível máximo desses três quesitos, pode prejudicar a sua liderança. Como fazer para não se tornar um ditador, mas sim, um líder inspirador? Continue reading “Liderança ou autoridade: entenda a diferença e saiba gerar resultados”