Como podemos definir a transformação digital? Talvez como “a transformação de processos, por meio de tecnologias digitais, que aumentem a produtividade de forma continua”, tendo como métrica fundamenta o aumento da produtividade.
No começo de minha carreira, em 1983, existiam sistemas de correio eletrônico muito limitados e utilizávamos meios analógicos tais como cartas, recados internos e até bilhetinhos na mesa. Ao introduzimos o correio eletrônico, digitalizamos um processo, mas permaneceu uma pergunta básica: aumentamos a produtividade em nossas organizações?
Com base no exemplo do correio eletrônico, podemos afirmar que tivemos muitas falhas neste processo de digitalização: a forma de aquisição continuou analógica, aumento de pessoas na cadeia do correio eletrônico não contribuiu para o aumento da produtividade e, finalmente, a geração de valor foi inexistente ou muito pequena. Em resumo, transportar dados ou informações de forma mais rápida e digitalmente não pode ser considerado como uma transformação digital.
Podemos afirmar que aplicar Information, Communications and Technology (ICT) em processos analógicos com o intuito de transformá-los digitalmente não impacta a produtividade de forma significativa. Se ainda existe alguma dúvida neste ponto, apenas compare a produtividade da transformação digital que fizemos até agora com os aumentos de produtividade advindos da implantação das redes de energia elétrica, redes de transporte ou agua encanada.
A aquisição de dados em um processo, o tratamento dos dados e a transformação do dados em valor são fatores básicos para o aumento da produtividade e isso é o que precisamos repensar. O ponto fundamental é que sempre pensamos na digitalização como solução para os problemas mas falhamos na implementação.
A solução efetiva, para a transformação digital, é obtida com a combinação de ICT com a Operational Technology (OT), que além de gerar um novo acrônimo IOCT – Information, Operation, Communications Technology, nos dá a oportunidade de transformar processos que controlam e supervisionam dispositivos físicos, garantindo a comunicação entre estes e pessoas e a geração de informação, a base para aplicação de processos de Machine Learning e / ou Artificial Inteligence.
Hoje temos em mãos 5G, armazenagem e processamento (cloud computing) e controle (AI – Artificial Intelligence e ML - Machine Learning) ferramentas que combinadas em um ecossistema impulsionam a produtividade para novos patamares.
Com o 5G temos a primeira tecnologia de rádio de propósito geral combinando diferentes velocidades, diferentes latências e graus de disponibilidade, e ubiquamente, podemos conectar desde um medidor de energia elétrica até um drone que a distância, adaptando a conectividade (velocidade, latências e confiabilidade) com parametrizações de software e o uso de frequências baixas (1GHz), médias (entre 1 e 6 GHz) e altas (> 6 GHz)
Com cloud computing, aumentamos exponencialmente a capacidade de processamento, maximizamos o uso dos equipamentos e minimizamos o consumo de energia, atingindo níveis de disponibilidade de rede e confiabilidade eficientemente. Associando o edge computing, descentralizamos os data centers para o ponto ótimo da rede, obtendo a latência requerida para as diversas aplicações, onde o limite da 33descentralização é o retorno de investimento.
Com 5G temos dispositivos mais simples, onde o processamento é feito na nuvem, utilizando conexões com maior confiabilidade e menor latência com maior duração de bateria. Agora dispositivos são incorporados em nossas roupas, monitorando a nossa saúde todo o tempo, prevenindo doenças e maior longevidade.
Com os dados na nuvem, criamos redes de altíssima produtividade, federalizando informações, exemplificando: aumento na venda de carros dispara um aumento das necessidades de mineração, sem interação humana no processo. Aumentamos a produtividade exponencial com efeitos positivos até no meio ambiente.
Com AI e ML, adentramos a fronteira de agregação de valor exponencial para a humanidade, ao mesmo tempo criamos novos desafios para a sociedade. AI e ML é pura matemática, ou seja números em uma longa lista.
Programando uma máquina para duas tarefas transferimos habilidades para execução destas, mas não podemos esperar que a máquina combine estas duas habilidades criando uma terceira. Quando combinamos AI e ML em uma rede para executar o reconhecimento facial, teremos como resposta o simples reconhecimento, e não descrições detalhadas das pessoas.
A transformação digital considera um aspecto fundamental que é a segurança.
Os investimentos em segurança de rede, informações e processos oferecem uma oportunidade visionária para as redes que se apresentem e mostrem que são as mais seguras em seus mercados.
5G, cloud computing e AI e ML são catalizadores da transformação digital, para atingir os ganhos de produtividade precisamos criar ecossistema sólidos, confiáveis e seguros e o momento é agora.
* Wilson Cardoso, Head of Solutions Latin America para a América Latina da Nokia Networks, conta com mais de 35 anos de experiência em Telecomunicações, tendo trabalhado em diversos países da América Latina e Europa. No período de 1997 a 2000 foi membro do grupo de evolução de redes na Siemens AG - Alemanha. Ph. D. pelo MIT – Massachusetts Institute of Technology, detentor de 2 patentes internacionais envolvendo métodos e sistemas para alocação de largura de bandas em comunicação de tempo real sobre IP
