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5 investimentos em tecnologias que podem trazer muito dinheiro em 2017

Suponha que uma pessoa tenha US$ 5 milhões para investir em startups de tecnologia. E que esse alguém é um investidor-anjo ou um capitalista de risco com cheques para atrair empresários apaixonados. Como ele deveria gastar o dinheiro?

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Há cinco tendências atuais na tecnologia capazes de atrair esse tipo de investimento. Veja na galeria de fotos as 5 mais caras – e mais rentáveis – de 2017:

  • Tecnologia de Sistemas Inteligentes

    A inteligência artificial (IA) está sendo incorporada em uma vasta gama de aplicativos, infraestrutura, processos e até mesmo modelos de negócios. O Watson, da IBM – sistema cognitivo que possibilita uma nova parceria entre pessoas e computadores -, é o exemplo mais popular da IA, mas a tecnologia de sistemas inteligentes engloba uma área muito mais ampla, como lógica dedutiva e indutiva, aprendizagem, aprendizagem de máquinas (machine learning, em inglês) e as ferramentas e técnicas usadas para processar dados, informações e conhecimento (como modelagem de redes neurais). Além disso, há também as aplicações da tecnologia para solucionar problemas como conversação, tradução de linguagem, análise preditiva, diagnósticos, veículos autônomos, gerenciamento de redes, sistemas de armamentos, realidade virtual e aumentada e muitas outras que afetam a todos.

    O desenvolvimento, incorporação e aplicação dessas tecnologias de sistemas inteligentes estão crescendo de modo acelerado – movimento que promete continuar em 2017 e no futuro. Portanto, certifique-se de apostar nessa área.

  • Tecnologia de interação

    O modo como as pessoas interagem com as coisas digitais – e físicas – está mudando. Elas experimentam conteúdos virtuais, realidade aumentada e wearables (“tecnologias de vestir”). Permitem serviços de localização e já compram quase tudo com aplicativos e aparelhos móveis. Além disso, conversam com ferramentas como a Siri e Alexa – conversas que, em poucos anos, serão bem mais “significativas”, graças ao incremento das “assistentes inteligentes”. Além da voz, há também o sensor de gestos e outros controles que imitam o modo de interação dos humanos. A maioria desses recursos é usada – e não criada – pelos usuários, mas as companhias aproveitarão a tecnologia de interação emergente e disruptiva para melhorar a produtividade e a rentabilidade.

  • Softwares menos complexos

    Os softwares menos complexos fornecidos pelas nuvens estão entre as apostas da tecnologia. A era das soluções complexas, como a dos ERPs (sistemas de gestão empresarial, em português), já acabou. Os softwares estão sendo desacoplados e encolhendo. Mesmo aqueles que ainda não foram totalmente desintegrados estão sendo oferecidos em pedaços nas nuvens, de forma que o cliente possa selecionar apenas os módulos dos quais precisa – e ignorar os desnecessários. Para as pessoas que querem sistemas mais novos, menores e mais baratos, há fornecedores como Zoho e Zendesk, que reduziram a funcionalidade para propriedades mais focadas em diagnóstico. Essa é uma tendência que vai crescer até que os softwares fiquem parecidos com Legos e possam ser montados e desmontados a qualquer hora. À medida que a API (Interface de Programação de Aplicativos, em português) se expande, a oferta de softwares menos complexos cresce. O principal ponto aqui é a falta de confiança nas grandes soluções integradas de software e a adoção de aplicativos mais simples, focados e acessíveis a todas as telas (e mídias). Os investidores podem ganhar dinheiro com essa tendência.

  • Tecnologia de análise de dados de sensores

    Sensores capazes de rastrear, analisar e prever todos os tipos de atividades logo estarão conectados a tudo. A internet das coisas (IOT) e a internet de tudo (IOE) vão gerar grande fluxo de dados, informação e conhecimento em tempo real que devem ser gerenciados e, principalmente, otimizados. A grande presença dos sensores mudará o conceito atual de “análise”. A implantação destes dispositivos deverá ser rastreada de modo tão frequente quanto o rastreamento dos avanços de dados científicos. Quanto mais sensores, maiores serão as necessidades analíticas e maior o número de oportunidades de previsão e de prescrição. As companhias deveriam investir em análises expandidas tendo em mente que os dados, informações e conhecimento estarão em ascensão, e que as “análises” nas quais acreditamos nos dias de hoje vão desaparecer no futuro. Elas serão repostas por uma integração maior e mais inteligente.

  • Tecnologia da cibersegurança

    Todo esse avanço demanda mais segurança digital. Há também a segurança do ponto de vista do negócio – auditorias, conformidade, políticas e procedimentos. E o lado comercial está atrasado em relação à tecnologia. Todas as arquiteturas de segurança devem se adaptar para reconhecer que a indústria de proteção é feita para buscar soluções de problemas que as pessoas nem imaginavam que existiam. Enquanto a tecnologia blockchain (que está por trás das moedas virtuais) e outras similares se mostraram definitivas, questões como a integração centralizada versus a distribuída e a compatibilidade de arquitetura vão continuar existindo. Haverá uma cooperação significativa e necessária entre as partes envolvidas na implementação para que a cadeia de blocos se torne o núcleo do processamento das transações (além da criptocorrência). O desafio do ponto de vista de negócios para as empresas blockchain será o market share: ele será aberto e difuso (“neutro”) ou agressivamente proprietário e “fechado”. A ciber segurança exige atenção contínua, investimentos, testes e implementação dentro de uma ordem que inclui todas as tecnologias aqui abordadas. E, sem dúvida, é a mais interconectada de todas.

Tecnologia de Sistemas Inteligentes

A inteligência artificial (IA) está sendo incorporada em uma vasta gama de aplicativos, infraestrutura, processos e até mesmo modelos de negócios. O Watson, da IBM – sistema cognitivo que possibilita uma nova parceria entre pessoas e computadores -, é o exemplo mais popular da IA, mas a tecnologia de sistemas inteligentes engloba uma área muito mais ampla, como lógica dedutiva e indutiva, aprendizagem, aprendizagem de máquinas (machine learning, em inglês) e as ferramentas e técnicas usadas para processar dados, informações e conhecimento (como modelagem de redes neurais). Além disso, há também as aplicações da tecnologia para solucionar problemas como conversação, tradução de linguagem, análise preditiva, diagnósticos, veículos autônomos, gerenciamento de redes, sistemas de armamentos, realidade virtual e aumentada e muitas outras que afetam a todos.

O desenvolvimento, incorporação e aplicação dessas tecnologias de sistemas inteligentes estão crescendo de modo acelerado – movimento que promete continuar em 2017 e no futuro. Portanto, certifique-se de apostar nessa área.

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