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Estudo mostra desafios para a IoT, AI, blockchain, XR e biotech
04/02/2019
Não é só o out of home que enfrenta desafios importantes este ano. Segundo o estudo Emerging Tech´s 19, tecnologias chamadas de exponenciais também passarão por testes para que se popularizem.
Internet das coisas, realidade virtual, inteligência artificial e outras são consideradas exponenciais, pois crescem rapidamente e de forma não linear.
Realizado pela consultora de tendências White Rabbit, o Emerging Tech´s 19 teve resultados comentados em São Paulo/SP, dia 30 de janeiro. Ao que tudo indica, as inovações precisam romper barreiras éticas e investir na transparência.
É o caso da biotecnologia, que parece cada vez mais perto da realidade. Especialmente depois que o cientista chinês He Jiankui disse ter conseguido modificar o DNA de bebês, impedindo que contraiam aids.
Mas a popularização das assistentes virtuais, por meio da Internet das Coisas (IoT) deverá ocorrer antes da expansão da biotecnologia. Esse pode ser o próximo passo depois dos smartphones.
Já a moeda virtual blockchain dá sinais de maturidade, depois de alcançar uma supervalorização (US$ 20.000). A expectativa é que sejam criadas oportunidades sérias em que se possa usar blockchain.
As tecnologias que mais se relacionam ao universo da mídia, possibilitando a coleta e análise de dados e melhorando a experiência do usuário, estão mais perto das organizações.
Um exemplo é o VR, ou realidade virtual, profundamente influenciada pela X Reality (XR) – um tipo de ambiente de realidade mista, ou seja, que mistura objetos reais e virtuais para gerar conteúdos imersivos, e interações marcantes como cheiros e sensações.
A XR tem se transformado no caminho para que mais pessoas conheçam a VR, realidade aumentada e outras formas imersivas, através de parques e eventos que oferecem experiências: os centros de entretenimento de realidade virtual.
Serviços de Inteligência Artificial (IA) passam por um momento de reavaliação e suspeita de autoridades mundiais. Como possuem ampla capacidade de armazenamento e aprendizado (deep learning), é preciso compreender de que maneira os algoritmos tomam suas decisões para, então, eliminar vieses e contornar questões éticas.
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