Este documento discute as principais tendências em TI para 2020, incluindo a transformação digital, a lei de proteção de dados pessoais (LGPD), e o papel crescente da ciência de dados. Também aborda tecnologias emergentes como Internet das Coisas (IoT), inteligência artificial (IA) e robótica de processo automatizado (RPA).

1. MJV Trends
2020
Tendências em TI

2. Hoje, profissionais de diferentes
departamentos já são, ao seu modo, da
área de tecnologia. Qual é o papel do CTO
nesse novo universo? Esse será o ano de
consolidação de uma TI mais estratégica.
Os profissionais da área devem assumir a
liderança para promover uma cultura
integrada entre TI e UX (User Experience).
Quem não é
da área de TI?

3. Macropropulsores
1. Transformação
Digital
O digital deve estar no centro de todas
as corporações que desejam sobreviver.
O norte das iniciativas deve estar na
experiência do consumidor.
2. LGPD
Não há motivo para pânico por
parte das empresas. Existe uma
questão de balanceamento de
riscos. Não é o momento de
pensar em multa e, sim, colocar a
adequação à LGPD na agenda da
sua companhia.
3. Data Science
A partir do tsunami de informações e
dados, como podemos surfar esta
onda gigante? Como potencializar e
maximizar a assertividade na tomada
de decisões a partir dos dados? Data
Science é a mistura interdisciplinar
entre várias áreas, como estatísticas e
machine learning, para a resolução
de problemas analíticos complexos.

4. A síndrome
da disrupção Quais são as principais tecnologias emergentes?
Todo dia uma tendência tecnológica diferente. É comum vermos
gestores eufóricos com as mudanças, movidos por um senso de
urgência natural da era da disrupção — afinal, inovações disruptivas
são capazes de transformar mercados inteiros, tornando obsoleta do
dia para a noite a forma como fazemos as coisas.
Afinal, o que veio para ficar e o que é onda passageira?
Resolvemos levantar algumas das tecnologias
emergentes em 2020:
● IoT (Internet of Things)
● IA (Inteligência Artificial)
● RPA
● Blockchain

5. Futuro do trabalho
+ automação
Indústria 4.0
A Indústria 4.0 representa mudanças no
modelo produtivo industrial. A consolidação
da Inteligência Artificial no contexto
empresarial pode ser explicada por 3 pilares:
1. Novas tecnologias
2. Novos consumidores
3. Novos modelos empresariais

6. Tecnologias impulsionam novas
necessidades abrindo oportunidades
para novos modelos empresariais.
Com a ascensão de empresas como Uber e
Airbnb, toda burocracia hierárquica foi
enxugada e o modus operandi do trabalho foi
flexibilizado e horizontalizado ao máximo.
Nasceram os modelos de plataforma, onde a
faixa de monitoramento do trabalho foi toda
substituída por máquinas.

7. Report
Tendência de TI 2020
Depois de ler esse slideshare, que tal baixar o Report
“Tendência de TI 2020”? Assim, você se aprofunda
em todos os temas que abordaremos por aqui.
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8. O Explainable Data Science nada mais
é do que entender como o
algoritmo tomou determinada
decisão. Ou seja, fazer Data Science
explicado (como o nome já diz).
Explainable Data Science - XDS
➔ Na era da GDPR e LGPD,
isso é fundamental!
As leis exigem que qualquer pessoa que
faça uma decisão automatizada (ou seja,
tomada por uma máquina) tenha que ser
capaz de explicar ao usuário quais foram
as condições imputadas para chegar até
determinada escolha.
Isso é um direito do usuário e uma
responsabilidade da companhia.

9. Os robôs de software de automação
de processos (mais conhecidos pela
sigla RPA) conseguem desempenhar
tarefas que tomam muito tempo dos
profissionais. Simulam a forma como
nós interagimos com uma interface de
usuário.
Data Science
Automatization

10. Data Science
Automatization
Com a Automatização de Data
Science, o profissional ganha tempo
para se concentrar em tarefas que
envolvem habilidades que o robô
ainda não tem, como lidar com
variáveis não previstas, adaptação,
raciocínio e julgamento emocional.
Isso traz os seguintes benefícios:
● Aumento da eficiência
● Redução de custos
● Melhora do posicionamento estratégico
● Reforço da competitividade da organização

11. Novos modelos
de PLN
O Processamento de Linguagem Natural
(PLN) é, basicamente, a subárea da ciência
da computação que permite que os
humanos interajam com máquinas. Sim, é
aquele processo antigo, iniciado por Alan
Turing no anos 1950.
O PLN pega carona na evolução constante
da Inteligência Artificial. Com isso, vemos
uma crescente de novos modelos
surgindo no mundo todo e abrindo uma
série de novas possibilidades. Vamos
destacar alguns deles.
● Análise de sentimentos
● Autogeração de texto

12. DS em
novas áreas
Quando Data Science passou a entrar na
agenda das empresas, ainda se
caracterizava como uma área que possuía
seu nicho próprio. Hoje, todos estamos
consumindo Data Science de uma forma
ou de outra — mesmo sem perceber.
Nas corporações que saíram na frente,
vemos Data Science em todos os setores,
como uma forma de otimizar uma série
de processos.
Algumas áreas que já utilizam o DS:
● Comercial
● RH
● Marketing
● Área Legal (visualization)

13. Open Innovation
+ DS
1. Uma saturação das “boas práticas” que levaram as empresas
mais inovadoras ao topo, causando uma planificação do
mercado.
2. O aumento na lista de requisitos para performar bem na lógica
atual.
Mas se todo mundo está inovando para adequar-se ao
mercado, quem serão os próximos a atingir resultados fora da
curva? Surge a Inovação Aberta, uma abordagem criada para
romper platôs de inovação.
O modelo busca insumos para gerar inovação fora dos limites
da empresa, através de parcerias com universidades,
institutos de pesquisa e empresas de tecnologia.
O boom das startups chacoalhou o mundo corporativo. Inovar
tornou-se obrigação. Com isso, há uma relação de causa e
consequência entre 2 fatores:

14. CDO e o novo
panorama gerencial
O Chief Data Officer é um Diretor de Dados.
Obviamente, é de sua responsabilidade a
governança de dados em toda a companhia.
Com o deslocamento rápido e contínuo do
Data Science para o core business de muitas
empresas, é natural que a configuração dos
CDOs passe a ser cada vez mais estratégica.
Muitas empresas estão fazendo o movimento
de juntar os cargos de CEO e CDO. Ou, ainda
mais além, para priorizar as áreas de risco,
segurança da informação e conhecimento da
empresa, o CIO está virando o CSO (Chief
Security Officer).

15. Soluções
1. Metodologias
Ágeis + DevOps
Na era digital, as empresas enfrentam o desafio
de fazer entregas rápidas e, ao mesmo tempo,
garantir a sustentabilidade do ambiente em
produção. DevOps é uma solução para o
mercado que surge para apaziguar a tensão
tradicional que existe entre os profissionais
de operações e desenvolvimento.
Com a automação de processos de governança
— além da transformação cultural do setor —
é possível criar novas aplicações e garantir a
manutenção do desempenho dos processos e
serviços para o usuário final.
2. IoT
(Internet of Things)
O futuro dos dispositivos móveis, dos
computadores e das máquinas é em IoT. A
integração dessas soluções com o Data Science
representa um ganho em produtividade e
aprofunda o conhecimento dos processos do
negócio.
Na MJV, possuímos especialistas capazes de
entregar soluções adequadas à Indústria 4.0. Com
IoT + Data Science é possível trabalhar com
inteligência e agilidade.

16. 3. Futures Studies
Uma novidade da MJV para 2020 é Futures Studies.
A ciência tem como objetivo criar cenários para um segmento de
mercado, com o objetivo de provocar a reflexão entre a gestão do
negócio e os colaboradores.
Os cenários tomam como base sinais apresentados
no mercado e são divididos em:
● Growth: representa um cenário em que as tendências atuais
têm continuidade e atingem o seu ápice
● Collapse: acontece quando existem mudanças rápidas,
bruscas e catastróficas em toda o sistema, aquém das
tendências atuais
● Transformation: cenário em que novos valores e
comportamentos surgem, mudando os fundamentos de
uma sociedade
● Dynamic Equilibrium: mostra as forças sociais, políticas e
culturais que tentam restringir ou controlar as mudanças
4.Cloud Computing
A computação na nuvem veio para ficar. O
armazenamento de dados é o que garante que as
organizações ofereçam suporte 24/7 para os seus
clientes. A necessidade dessas soluções é ainda mais
forte quando consideramos o mundo da IoT.
Nossa equipe de cientistas de dados e nossos
especialistas em TI garantem que toda a estrutura da
sua empresa fique alinhada com as suas necessidades.
Soluções

17. 5.Data
Science as
Service (DSaaS)
A MJV também presta o serviço de Data
Science as a Service (DSaaS). Esse tipo de
outsourcing envolve a entrega de dados
coletados por cientistas de dados para
clientes.
Para isso, o provador coleta os dados para
a análise e executa algoritmos para refinar
os dados. O valor para o cliente é
imensurável, já que ele tem a oportunidade
de realizar descobertas sobre o seu negócio
e tomar decisões mais precisas.
Soluções

18. Atlanta Rio de Janeiro Sao Paulo Alphaville Curitiba London Paris Lisbon Rome Bogota
Mauricio Vianna, CEO
mvianna@mjvinnovation.com
Ysmar Vianna, Chairman
yvianna@mjvinnovation.com
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