Inovações Moldam o Futuro da Logística Brasileira
A revolução do varejo brasileiro é facilmente notável através da forma como produtos são distribuídos e entregues aos consumidores. Se, no passado, a logística se apresentava como uma barreira ao crescimento do comércio – em especial o eletrônico –, atualmente, essa dinâmica mudou. Marketplaces, redes de grande varejo e até lojas tradicionais elevaram seus padrões de entrega.
Por trás dessa mudança, há uma necessidade iminente de empresas de distribuição adaptarem não apenas suas frotas, mas suas estratégias de gestão de equipes e clientes. E a palavra-chave para essa transformação é “tecnologia”.
Adaptação e Inovação em Foco
Victor Vilas Boas Cavalcanti, comandante da Infleet, empresa voltada para soluções tecnológicas na gestão logística, destaca a importância dessa reinvenção. Segundo ele, “Assim como o varejo abraçou a informatização, empresas de logística precisam integrar tecnologias para tornar os processos mais rápidos e exatos.”
Diante disso, Cavalcanti destaca algumas tendências que estão reformulando o cenário logístico.
O Poder da Tecnologia no Mundo Logístico
- Internet das Coisas (IoT) e Telemetria
A IoT permite que veículos sejam interconectados, transmitindo dados em tempo real. Dispositivos inteligentes agora monitoram desde o desempenho do veículo até o comportamento do motorista. Enquanto isso, a telemetria aprimora a gestão remota, através de informações como localização e desempenho dos veículos, otimizando a tomada de decisões.
- Big Data e Análise de Dados
Não basta apenas coletar dados – é fundamental interpretá-los. Com o Big Data, é possível discernir padrões, otimizar rotas e até mesmo prever falhas mecânicas. “Uma cultura de condução econômica pode surgir da combinação inteligente de diversos dados, como velocidade e frenagens”, comenta Cavalcanti.
- Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina
Estas tecnologias estão potencializando a gestão de frotas. Através da análise de dados passados e presentes, padrões são identificados, previsões são feitas e estratégias são otimizadas. Um exemplo prático? A gestão eficiente de combustível, que agora pode ser otimizada com IA.
- Mobilidade como Serviço (MaaS)
MaaS é a união de diversos meios de transporte sob um único serviço tecnológico. Essa integração traz vantagens tanto para a gestão de frotas quanto para contratantes, garantindo mais segurança e eficiência nos processos logísticos.
Cavalcanti conclui, “É vital entender que essas tendências são fluidas, moldando-se de acordo com os avanços tecnológicos e as especificidades do setor logístico.”
Uma Evolução Contínua
A medida que o cenário tecnológico continua a se expandir, o setor logístico se beneficia das inovações que vão além das tendências atuais. A adaptabilidade é, portanto, um aspecto crucial para empresas que desejam se manter à frente e prosperar nessa indústria em rápida evolução.
Incorporando a Sustentabilidade
Outro fator que está emergindo com força no cenário logístico é a busca por soluções sustentáveis. Com a crescente conscientização sobre mudanças climáticas e a necessidade de reduzir emissões de carbono, empresas de logística estão sendo incentivadas a adotar práticas mais verdes. Seja através de veículos elétricos ou de rotas otimizadas para economizar combustível, a sustentabilidade está rapidamente se tornando uma prioridade.
O Fator Humano
Enquanto a tecnologia desempenha um papel vital, o elemento humano permanece central. Capacitar equipes, oferecer treinamentos atualizados e promover uma cultura de inovação são etapas essenciais para garantir que as empresas não apenas adotem novas tecnologias, mas também as utilizem de forma eficaz.
Cavalcanti destaca a importância desse equilíbrio: “A tecnologia é uma ferramenta poderosa, mas é nossa equipe que dá vida a ela. Investir em pessoas é tão crucial quanto investir em novos softwares ou veículos.”
A logística, como muitos outros setores, está em um ponto de inflexão. As inovações tecnológicas estão redefinindo o que é possível, mas cabe às empresas abraçar essas mudanças, adaptar-se e continuar evoluindo. O futuro da logística no Brasil é brilhante, e aqueles que se adaptarem mais rapidamente estarão na vanguarda dessa revolução.
Fonte: Nicole, Engenharia da Comunicação
Experimento de produção de oxigênio em Marte conclui missão com sucesso
Produção de oxigênio em Marte
Um instrumento destinado a produzir oxigênio em Marte encerrou com sucesso sua operação.
Embora fosse apenas uma versão de demonstração, o pequeno instrumento, a bordo do rover Perseverança, provou ser uma tecnologia viável para os astronautas em Marte produzirem oxigênio para respirar e para compor a alimentação de foguetes.
O aparelho é chamado MOXIE, sigla em inglês para “Experimento ISRU de Oxigênio em Marte”, sendo ISRU um outro acrônimo, para “Utilização de Recursos Locais”, que é uma forma técnica de descrever o que a maioria de nós chama de “viver da terra”.
Em vez de levarem consigo grandes quantidades de oxigênio para Marte, os futuros astronautas poderão viver dos recursos locais, utilizando materiais que encontram na superfície do planeta para sobreviver.
O aparelho produziu oxigênio em Marte pela primeira vez em fevereiro do ano passado. Seis meses depois, já havia dados para comprovar que a tecnologia de produção de oxigênio em Marte era um sucesso.
Como a produção é apenas residual e o objetivo era apenas demonstrar a tecnologia, a NASA continuou coletando mais dados, até que, agora, decidiu dar o experimento por encerrado.
O MOXIE produz oxigênio molecular (O2) através de um processo eletroquímico que separa um átomo de oxigênio de cada molécula de dióxido de carbono bombeado da fina atmosfera de Marte. À medida que esses gases fluem pelo sistema, eles são analisados para verificar a pureza e a quantidade do oxigênio produzido.
Ele cumpriu com sucesso todos os seus requisitos técnicos e foi operado em uma variedade de condições ao longo de um ano completo em Marte, permitindo aos criadores do instrumento aprender muito sobre a tecnologia.
O aparelho gerou um total de 122 gramas de oxigênio, aproximadamente o que um cachorro pequeno respira em 10 horas, sempre com 98% de pureza ou melhor. Na sua forma mais eficiente, o aparelho foi capaz de produzir 12 gramas de oxigênio por hora, o que é o dobro das metas originais da NASA para o instrumento.
“Estamos orgulhosos de ter apoiado uma tecnologia inovadora como o MOXIE, que poderá transformar recursos locais em produtos úteis para futuras missões de exploração,” disse Trudy Kortes, da NASA. “Ao provar esta tecnologia em condições reais, estamos um passo mais perto de um futuro em que os astronautas ‘vivam da terra’ no Planeta Vermelho.”
Corrida pelo ‘carro voador’: com quase 3 mil encomendas, Embraer lidera ranking internacional de pedidos por eVTOLs
Um ranking internacional que mostra o número de encomendas de carros voadores – os eVTOLs – apontou que os veículos a serem fabricados pela Embraer, em Taubaté, no interior de São Paulo, lideram com sobra o interesse do mercado.
De acordo com o Índice de Realidade de Mobilidade Aérea Avançada (AAM Reality Index), da SMG Consulting, a Eve, subsidiária da Embraer, acumula 2.850 pedidos pelos eVTOLs.
O número é exatamente o dobro do número de pedidos da Vertical Aerospace, empresa britânica que acumula 1.425 pedidos em andamento. A empresa chinesa Ehang aparece em terceiro lugar, com 1.256 encomendas aos carros voadores.
A lista feita pela SMG também mostra o ranking das empresas com ‘pedidos firmes’, ou seja, aqueles pedidos onde a venda já está confirmada. Nesse quesito, a Embraer está zerada e vê concorrentes como a Beta Technologies, dos Estados Unidos, liderar o quesito, com 184 pedidos firmes. A chinesa Ehang aparece em segundo, com 169 pedidos firmes.
A previsão do primeiro voo do eVTOL da Embraer, segundo a consultoria, está previsto para 2024, mas o veículo deve estar em funcionamento pleno a partir de 2026. A lista ainda mostra outras empresas com prazo de funcionamento ainda maior, como o caso da empresa americana eAviation,
Petrobras vira líder em supercomputadores ecoeficientes fora de EUA e China
A Petrobras é a empresa da indústria pesada com mais supercomputadores ecoeficientes do mundo.
Com seis desses equipamentos na Green500, lista que reúne supermáquinas de alta performance e baixo consumo de energia, a petrolífera brasileira lidera o ranking quando chinesas e norte-americanas são excluídas.
Com objetivo de detectar máquinas poderosas mas menos nocivos ao meio ambiente, a lista é um recorte do Top 500, projeto científico internacional que mapeia os mais potentes supercomputadores do mundo.
Repleta de empresas de internet e produção de software, o ranking possui como outra particularidade a presença massiva de equipamentos presentes em países como China e EUA. Ainda assim, os governos das duas nações têm sete desses computadores listados, só um a mais que a Petrobras.
Para elaborar a classificação, o Top 500 calcula o poder de processamento dos supercomputadores por meio dos testes de benchmark Linpack, que medem quão rápido um computador resolve um sistema denso de equações lineares.
A medida desse poder é dada por GFlop, abreviação de “gigaflop”, em que flop é sigla em inglês para “operações de ponto flutuante por segundo”. Um GFlop representa 1 bilhão dessas operações resolvidas por segundo.
Já a eficiência energética é calculada por meio da sua performance por watt, uma medida que avalia a quantidade de trabalho realizado por um dispositivo em relação à quantidade de energia consumida para isso. Quanto maior o índice, mais eficiente é a máquina.
Em geral, quando se fala da eficiência energética de computadores, medem-se os seus GFlops por watts. Ou seja: quantos bilhões de operações por segundo uma máquina consegue fazer a cada watt consumido.
Os desafios enfrentados por empreendedores ao iniciar uma startup de tecnologia baseada em IA
Desafios enfrentados por empreendedores ao iniciar uma startup de IA
Sem mais delongas, sabemos bem que iniciar uma startup de Inteligência Artificial (IA) é uma jornada emocionante, mas também repleta de desafios únicos. Por isso, aqui estão alguns dos principais obstáculos que empreendedores enfrentam ao iniciar uma startup de IA que você precisa conhecer:
Complexidade técnica
A IA é uma área altamente técnica e exige conhecimentos especializados em ciência de dados, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, entre outras disciplinas. A equipe fundadora deve possuir um conjunto diversificado de habilidades e conhecimentos para construir uma solução de IA eficiente.
Custo de desenvolvimento
O desenvolvimento de soluções de IA pode ser caro e demorado. Requer recursos computacionais significativos, infraestrutura robusta e acesso a grandes volumes de dados para treinar e aprimorar os modelos de IA. Iniciar uma startup de IA geralmente requer investimentos substanciais em hardware, software e especialistas em IA.
Acesso a dados de qualidade
A IA depende de dados de qualidade para treinar seus algoritmos e tomar decisões precisas. Coletar, limpar e rotular dados relevantes e de alta qualidade pode ser um desafio, especialmente quando se lida com conjuntos de dados desorganizados ou desbalanceados.
Regulamentação e ética
A IA frequentemente lida com dados sensíveis e questões de privacidade, o que a coloca sob escrutínio regulatório. Com isso, as startups de IA precisam estar cientes das leis e regulamentações que governam o uso de dados e garantir que suas práticas estejam em conformidade com as normas éticas.
Concorrência acirrada
Assim como toda área, a de IA é altamente competitiva, com grandes empresas e startups estabelecidas competindo por talentos, investimentos e clientes. Por isso, empreendedor: diferenciar-se no mercado requer uma proposta de valor única e uma abordagem inovadora para resolver problemas específicos.
Escassez de talentos
Recrutar e construir uma equipe talentosa é um dos maiores desafios enfrentados por startups de IA. Já que essa área exige profissionais altamente qualificados em várias disciplinas, encontrar as pessoas certas com experiência relevante pode ser complicado. Além disso, a IA é um campo em constante evolução, o que significa que a equipe precisa ser capaz de se adaptar e aprender continuamente para se manter atualizada com as últimas tendências e avanços.
Com isso, podemos destacar os seguintes pontos de dificuldades nessa área:
Escassez de profissionais qualificados em IA
A escassez de profissionais qualificados em IA é um problema global. A demanda por cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, especialistas em visão computacional e outros perfis relacionados à IA supera a oferta de profissionais treinados nessas áreas.
Como resultado, encontrar talentos com as habilidades necessárias pode levar tempo e esforço significativos, especialmente para startups que não podem oferecer pacotes de remuneração tão atraentes quanto as grandes empresas.
Competição por talentos em um mercado acirrado
A competição por talentos no campo da IA é intensa. Grandes empresas de tecnologia e outras startups estabelecidas também estão em busca dos melhores profissionais em IA, o que acaba dificultando bastante para as startups iniciantes atraírem e reterem talentos-chave.
E mais, além da concorrência entre empresas, universidades e instituições de pesquisa também estão competindo por professores e pesquisadores especializados em IA.
Formar uma equipe multidisciplinar eficaz
O desenvolvimento de soluções de IA bem-sucedidas geralmente requer uma equipe multidisciplinar que combine conhecimentos em ciência de dados, engenharia de software, experiência no domínio do problema e habilidades de comunicação.
A formação de uma equipe com habilidades complementares e que possa trabalhar de forma colaborativa é fundamental para o sucesso de uma startup de IA.
No entanto, reunir profissionais de diferentes áreas pode ser um desafio, pois eles podem ter abordagens e terminologias diferentes, exigindo um esforço adicional para garantir uma comunicação eficaz.
Superar esses desafios de talento e equipe é crucial para o crescimento e sucesso de uma startup de IA. Algumas estratégias para lidar com esses desafios incluem:
- Investir em programas de capacitação interna para ajudar a desenvolver as habilidades necessárias dentro da equipe existente;
- Estabelecer parcerias com universidades e instituições de pesquisa para atrair talentos acadêmicos e identificar potenciais colaboradores;
- Oferecer pacotes de remuneração competitivos, benefícios atrativos e um ambiente de trabalho estimulante para atrair e reter talentos qualificados;
- Buscar talentos em mercados globais, explorando possibilidades de contratação remota ou parcial;
- Cultivar uma cultura de aprendizado contínuo e desenvolvimento profissional dentro da equipe para garantir que ela acompanhe as mudanças no campo da IA;
- Criar um ambiente de trabalho inclusivo e diversificado que incentive a colaboração entre profissionais de diferentes origens e disciplinas.
Interpretabilidade e confiabilidade
À medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, a interpretabilidade de suas decisões pode se tornar um desafio. Os clientes podem ser céticos em adotar uma solução de IA se não puderem entender como ela chega a certas conclusões.
E garantir que a IA seja confiável e livre de preconceitos é um desafio crítico para manter a confiança dos seus usuários.
Ciclo de vendas prolongado
A adoção de tecnologias de IA muitas vezes requer uma mudança cultural e a superação de barreiras organizacionais. Isso pode levar a ciclos de vendas mais longos à medida que as empresas precisam entender e se adaptar às soluções de IA.
Apesar desses desafios, muitas startups de IA têm sucesso significativo ao abordar problemas complexos e oferecer soluções inovadoras. Com uma equipe talentosa, uma visão clara e um plano de negócios sólido, os empreendedores podem superar essas dificuldades e alcançar o sucesso em sua jornada empreendedora no campo da IA.
Fonte: https://rapaduratech.com.br/os-desafios-enfrentados-por-empreendedores/
