Entendendo arquiteturas disruptivas, as decisões de hoje que definem quem estará dentro do jogo no futuro.

Se olharmos o índice Fortune 500, desde 2000, 52% das empresas listadas, saíram, foram adquiridas ou deixaram de existir. Segundo estudo, 72% das empresas estão vulneráveis a uma disrupção dos seu negócios nos próximos 3 anos.

Quando CxOs foram entrevistados, 54% deles tem a expectativa que os competidores que estão chegando são empresas de outras indústrias e chegam forte para abocanhar fatias de mercado antes intactas.

Essa vulnerabilidade se dá através das ameaças externas que podem surgir das 274.000 startups que são criadas todos os dias ou de problemas da própria cozinhas das empresas, como silos de informação, falta de conhecimento e incapacidade de se adaptar rapidamente.

Adaptabilidade não é algo que acontece por acaso, estudos mostram que a velocidade de inovações tecnológicas não está deixando tempo suficiente para as pessoas e empresas se adaptarem. Um caminho para superar esse desafio é o uso sistemas cognitivos que apresentam novas visões para soluções de problemas.

A mensagem é simples, ou você se torna o disruptor ou simplesmente você sera o disruptado. 

Como em um jogo, quando você analisa os adversários e não encontra o pato, ele provavelmente é você.

Para vencer nesse jogo de arquiteturas disruptivas são obrigatórias três capacidades.

1. Transformação de dados em inteligência;
2. Personalização de experiência através de inteligência artificial;
3. Otimização da operação com uma distribuição de carga de processamento de forma otimizada, seja ela on-premisses (local), na cloud ou de forma híbrida.

Apesar destas capacidades serem alvo de otimização ao longo de períodos anteriores, hoje a urgência por sua implementação em alta velocidade se tornou obrigatória.

Transformação de dados em inteligência. 

Quem nunca escutou a famosa expressão “isso é como achar agulha no palheiro”? Por trás desse ditado se encontra uma mensagem de impossibilidade, realmente sem o ferramental correto, é praticamente impossível observar os pequenos detalhes que distinguem a agulha dos milhões de pedaços de palha.

Porém, as evoluções tecnológicas atuais começam a “achar as agulhas nos palheiros” cada vez mais precisamente e mais rápido. Se você ou a sua empresa não estão achando, talvez não estejam procurando direito.

É imprescindível a capacidade de transformar grandes volumes dados estruturados e não-estruturados em inteligência. Entregando de forma rápida, simples, acessível.

São três grandes blocos de dados que hoje compõem o arsenal de geração de idéias (insigths):

• Dados que a empresa possui, comumente estruturados (clientes, transações, modelos preditivos);
• Dados fora dos domínios da empresa, com menor nível de estruturação (notícias, eventos, redes sociais, previsão do tempo);
• Dados que estão chegando (on the fly), não-estruturados e obscuros (IOT, imagens, videos)

A capacidade de combinar essas informações de forma simples e rápida posiciona as empresas para explorar novas oportunidades e é base para a próxima etapa...

Personalização de experiência através de inteligência artificial

Quando nos vemos como consumidores, não existe nada mais frustrante do que um atendimento inadequado, aquele momento que você simplesmente não consegue resolver seus problemas com a empresa que te presta um serviço. 

Quem nunca se irritou com isso? Para empresas de diferentes setores, a real personalização tem se mostrado uns dos principais objetivos para aprimoração da experiência dos clientes. 

Produtos e serviços cada vez mais, de certa forma, estão embutindo na sua jornada uma experiência operada por elementos de inteligência artificial e sistemas cognitivos. Criando dessa forma um diferencial competitivo cada vez mais inovador.

Em contrapartida, os sistemas tradicionais na sua grande maioria tem modelo de funcionamento determinístico, ou seja em regras pré-definidas baseados em dados estruturados e bem organizados, limitando sua capacidade de aprender.

Sistemas cognitivos por sua vez tem a capacidade de lidar com os diferentes tipos de dados, exemplos de dados que acabamos de ver no tópico [Transformação de dados em inteligência ], e atuar de forma probabilística, aprendendo com o tempo e as interação, melhorando sua capacidade de solucionar problemas dia após dia. Veja esse vídeo para entender mais sobre essas diferenças [vídeo de 8 minutos].

A possibilidade de entender é a primeira capacidade de um sistema cognitivo, entender uma gama maior de informações, algo próximo do entendimento humano, isso inclui livros, imagens, vídeos, sons, e-mails, twitter, linguagem natural e até emoções. De forma que possamos fazer algo realmente inovador com essa informação.

Como próximo passo, os sistemas cognitivos podem raciocinar de forma lógica usando como base toda a informação que foi entendida, dessa forma, classificando a informação, formando novos conceitos, identificando entidades e formando hipóteses que são base para criação de inferências e extração de idéias.

A partir de cada novo dado que é processando o sistema cognitivo tem a capacidade de aprender, de forma que se torna um ciclo sem fim, eles nunca param de aprender. 

Para potencializar e criar um ciclo continuo de melhoria o sistema cognitivo tem como base a capacidade de interagir, seja ela via sistema ou de uma forma natural como ver, escutar e falar.

A combinação das capacidades de entender, raciocinar, aprender e interagir é o que realmente distingue os sistemas cognitivos de modelos mais simples de inteligência artificial.

Em projeto recente a IBM levou a tecnologia Watson para Pinacoteca de São Paulo, os visitantes diariamente interagem com os sistemas cognitivos que contam mais sobre obras de arte expostas, conversando de forma natural com pessoas que tem diferentes perguntas, o sistema segue evoluindo dia após dia, usando como base a própria experiência.

Otimização da operação com uma distribuição de carga de processamento de forma otimizada, seja ela on-premisses (local), na cloud ou de forma híbrida.

O dinamismo da evolução tecnológica força cada vez mais as empresas a serem mais agéis e otimizadas na hora de definir o modelo de execução para suas aplicações.

Dado o volume de informações que são geradas a cada dia e a necessidade de transformar essa informações em inteligência, tem levado as empresas a adotarem um plano de distribuição de cargas computacionais de forma a atender melhor a necessidade de negócio. 

Cada situação deve ser otimizada seguindo os princípios de arquitetura e com direcionamento das metas de negócio, veja alguns requisitos não funcionais:

• Performance
• Escalabilidade horizontal ou vertical
• Elasticidade
• Tempo de resposta de rede
• Regulamentação
• Segurança
• Tipo e intensidade de carga ( IO/CPU/GPU ) 
• Disponibilidade (HA/DR)
• Capacidade (Sizing)
• Acordo de Nível de Serviço (Service Level Agreement) 

Esse quebra-cabeça deve ser solucionado de forma a encontrar a melhor distribuição possível, modelos híbridos tem se destacado nesse cenário, onde você consegue ter um melhor balanceamos das melhores características do mundo on-premisses e cloud. 

Esse dinamismo e capacidade de entregar essas soluções de forma ágil acaba por limitar o desperdício do Shadow IT (onde a própria area de negócio tem seus silos de TI) e cria um ambiente mais seguro e melhor governado.

É comum em reuniões com empresas, ouvir pessoas das areas de negocio, falando abertamente, que optam por não depender de definições do departamento de TI na hora de implementar seus projetos. Depoimento de um cliente:

Olha para ser sincero, eu até conversei com o time de TI, mas minha demanda estava com baixa prioridade, agora já busco soluções 100% como serviço para acelerar minha entrega.

Ter uma visão clara de um roadmap de distribuição de workload pode custar pouco quando comparado com o prejuízo de não dar mais tempo de entregar aquela funcionalidade.

Conclusão

Reveja sempre as regras do jogo, a velocidade de mudanças pode deixar você e sua empresa para trás. O pior é que os seus clientes vão perceber isso.

As arquiteturas disruptivas chegaram para ficar e ditarão o ritmo de inovação da indústria de tecnologia, faça uma análise, veja se você e sua empresa hoje conseguem transformar dados em inteligência, personalizar a experiência dos usuários com sistemas cognitivos e que podem rodar em um modelo híbrido.

A junção de dados, sistemas cognitivos e cloud geram uma capacidade praticamente infinita de combinações para solucionar problemas e descobrir novas soluções. Essas capacidades juntas formam a Arquitetura Disruptiva.

Veja vídeo da IBM [vídeo curtinho 1 minuto].

Se você chegou aqui está de parabéns, deixou as distrações de lado e mergulhou na informação. Obrigado!

Bem, eu tenho um último pedido. Qual seu maior desafio hoje para atingir os padrões de uma arquitetura disruptiva? o que você está fazendo para não ser o disruptado? Deixe seu comentário. 

Fontes : MKM Research , IBM Cloud , IBM Watson