Inovações Tecnológicas: do Streaming à IoT passando por 4G

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Robson Sales informa que o mercado de televisão por assinatura ficou estagnado em 2015, refletindo a crise econômica e a mudança de comportamento dos brasileiros, que começaram a trocar a TV a cabo por serviços de streaming, como Netflix e Amazon. Dados do suplemento da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad), que analisou o acesso à internet, telefone celular e televisão, mostram que 32,1% dos domicílios tinham acesso à TV por assinatura. É uma proporção igual a registrada no ano anterior. Em 2013, a fatia dos brasileiros que tinham TV a cabo era de 29,5%, de acordo com os dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

Helena Monteiro, analista do IBGE responsável pelo estudo, afirma que:

  • por um lado, a crise econômica deixou o orçamento das famílias mais restrito;
  • de outro, o destaque é que está em curso uma mudança no hábito dos brasileiros, que estão migrando da TV a cabo para os serviços de televisão pela internet.

Passou a se trocar o plano de TV que assinava por canais via internet. Fica mais barato assinar Netflix, Amazon e HBO Go, por exemplo, do que assinar o pacote mais básico de TV a cabo.

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Tutorial da Aba Visual do Gapminder (elaborado por Carolina Mendonça)

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Outra aluna minha no IE-UNICAMP, Carolina Mendonça, compartilha generosamente com os leitores deste modesto blog pessoal parte do conhecimento adquirido no meu curso que se encerrou hoje. Ela fez um tutorial sobre outra parte do Gapminder, que complementa o tutorial postado antes. Reproduzo-o abaixo.

“Análises econômicas, teses sobre o mundo contemporâneo, opiniões sobre desenvolvimento, com a atual disponibilidade de informações, ficam no mínimo restritas se não levam em conta os dados estatísticos coletados sobre a realidade. Felizmente, o desenvolvimento da tecnologia e das instituições públicas e de pesquisa vêm ampliando a quantidade de informações às quais podemos ter acesso.

É claro que os dados não dizem nada por si só, precisam ser embasados em teorias e explicações conceituais. O objetivo da aprendizagem de Métodos de Análise Econômica 2016 é que a teoria e os dados se complementem na tentativa de explicação da realidade, aproximando-nos cada vez mais do conhecimento analítico desta.

O curso de Métodos de Análise Econômica V permitiu que conhecessemos inúmeras fontes de dados confiáveis sobre diversos aspectos da economia nacional e mundial e indicadores do desenvolvimento socioeconômico. Algumas fontes de informações, como a do site do Banco Central do Brasil, eu já havia tido contato, mas não conhecia nem metade de sua real potencialidade. De outras eu nunca tinha ouvido falar, como é o caso do Gapminder World Guide: Visite o Site, Baixe e Use o Programa, que será apresentado a seguir. Continue reading “Tutorial da Aba Visual do Gapminder (elaborado por Carolina Mendonça)”

Tutorial do Gapminder (elaborado por Gabriela Rocha)

 

Apresento abaixo um tutorial do Gapminder World Guide: Visite o Site, Baixe e Use o Programa, elaborado por Gabriela Rocha, minha aluna e promissora economista da nova geração formada no IE-UNICAMP.

“Foram muitas as ferramentas com as quais tivemos contato durante o curso de Métodos de Análise Econômica 2016, todas muito úteis, que acrescentaram muito à nossa formação pessoal e profissional. No entanto, uma das mais impressionantes, sem sombra de dúvida, foi o website chamado Gapminder e todas as possibilidades nele contidas!

A seguir será feito um tutorial sobre algumas das ferramentas, que tivemos contato durante o 2o. semestre de 2016, disponíveis em: https://www.gapminder.org/. Continue reading “Tutorial do Gapminder (elaborado por Gabriela Rocha)”

Automação e Compartilhamento de Carros

Automação total pode dar impulso a modelo de compartilhamento de carros  

Dan Neil (WSJ, 1712/15) avalia que Henry Ford era um homem inteligente, mas ele nunca fez as contas antes de dizer que fabricaria um carro para cada família americana.

Um século depois do Ford T, o mundo enfrenta um problema com os carros. Os Estados Unidos e a China vão comprar cerca de 40 milhões de automóveis em 2015. No mundo todo, o número deve chegar a 100 milhões de veículos em 2020.

É uma inundação de carros diante da qual tanto legisladores quanto cidadãos comuns tem se mostrando impotentes. Mesmo na superpoluída Pequim, o apetite pelo automóvel — um símbolo de status e de sucesso pessoal na frágil mentalidade pós-colonial — não está diminuindo, apesar de limites à propriedade e o crescente alarme do governo.

O absurdo dessa velha abordagem à mobilidade é capturado nas estatísticas. Nos EUA, por exemplo, a taxa de utilização dos carros é de cerca de 5%. Para os restantes 95% do tempo, os carros dos americanos simplesmente ficam parados, queimando dinheiro.

Mas, e se esses carros pudessem ser compartilhados? E não me refiro ao consumo colaborativo no transporte do tipo da Uber — simbólico e transitório e que deve durar somente até que a automação total aconteça e o motorista se torne desnecessário.

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Quarta Revolução Industrial / Internet das Coisas industrial / Fábricas Inteligentes

Fábrica de locomotivas da GE, uma grande defensora da internet industrial. Fábrica de locomotivas da GE, uma grande defensora da internet industrial.

Christopher Mims (WSJ, 16 de Novembro de 2016) informa que, amplamente automatizada e cada vez menos dependente de mão de obra, a indústria americana ainda assim apresenta um paradoxo: embora sofisticada, ela não é tão de alta tecnologia.

Imagine máquinas de estamparia de metais em uma fábrica de autopeças que podem ter uma vida útil de até 40 anos. Agora, pense na linha de montagem, perto de Austin, no Texas, onde a Samsung Electronics Co. produz chips para os iPhones da Apple Inc. A fábrica é um ambiente branco impecável cheio de robôs carregando pastilhas de silicone de uma estação para outra. Cada detalhe do local é medido por sensores que transmitem dados para uma central, onde eles podem ser processados para aperfeiçoar o processo de produção. As únicas pessoas presentes estão lá para consertar as máquinas, que executam todo o trabalho.

Inteligência Artificial

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Gustavo Brigatto (Valor, 21/11/16) informa que é praticamente impossível manter uma conversa com um investidor, ou com uma startup no Vale do Silício, a meca do mundo da tecnologia, sem que duas palavras mágicas sejam ditas: “machine learning”, ou aprendizado de máquinas, que nada mais é do que uma aplicação do conceito de inteligência artificial.

A ideia de dar aos computadores a capacidade de aprender e tomar decisões sem interferência humana deixou de ser um assunto complicado e se tornou uma verdadeira febre entre as empresas de tecnologia instaladas na região – e, consequentemente de muitas outras ao redor do mundo, que seguem as tendências do Vale.

Não é preciso fazer muito esforço para ver aplicações práticas. Robôs que fazem o atendimento a clientes nas redes sociais, assistentes pessoais digitais em smartphone, drones, carros autônomos, aplicativos de edição de imagem, mecanismos de recomendação de compras no varejo digital e uma infinidade de outros produtos já usam “machine learning”, ou uma outra disciplina do mundo da inteligência artificial, o “deep learning” (aprendizado profundo).

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Necessidade de Projeto Brasileiro da Indústria do Futuro: Padrão 4.0

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Luciano Coutinho, economista, foi presidente do BNDES. O Brasil perdeu um valoroso servidor público e o debate público brasileiro recuperou um notável intelectual. Com toda a parcialidade de ser seu ex-aluno, no Mestrado em Economia na UNICAMP (1975-76), sou “testemunha-ocular” de seu conhecimento sempre atualizado. Ele se caracteriza por ser um adepto da Economia Normativa, isto é, não se contenta a ficar restrito ao diagnóstico da Economia Positiva de “o que é” e sempre propõe “o que deveria ser”. Confira seu artigo (Valor, 25/10/16) abaixo reproduzido.

A severa recessão em curso é bem mais profunda na indústria de transformação, pondo em risco a sobrevivência de grande parte dela. A forte queda da demanda, principalmente na metal-mecânica e bens duráveis combina-se com estrangulamento financeiro, escassez de crédito, incapacidade de pagar impostos e desemprego. Multiplicam-se falências e recuperações judiciais. A situação é crítica. Para sobreviver é preciso que venha logo a reativação cíclica da demanda. Além disso é imperativo:

  1. reescalonar dívidas,
  2. reduzir o custo do crédito,
  3. desburocratizar e simplificar a tributação,
  4. acelerar a indução dos investimentos em infraestruturas e
  5. conter a valorização da taxa de câmbio.

A indústria que conseguir sobreviver terá, no entanto, vida dura pela frente. Além da expectativa de recuperação lenta da economia, precisará enfrentar novos e graves riscos decorrentes da onda de transformações tecnológicas nas economias desenvolvidas. Muitas delas poderão ser disruptivas. Ressalto as estratégias industriais em marcha nos Estados Unidos, Alemanha, China, Japão e Coreia para acelerar a automação computadorizada, abrangente e integrada pela denominada “internet industrial“.

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