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Web 3.0 e finanças: como o Defi evoluirá em 2025

Ishani Mohanty
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Web 3.0 e finanças: como o Defi evoluirá em 2025

Com o Web 3.0 e o Finanças descentralizadas (DEFI) na vanguarda dessa mudança, o ambiente financeiro está mudando radicalmente. Ao fornecer soluções de ponta que repensam o acesso financeiro, a segurança e a eficiência, a Defi continua a aumentar as instituições bancárias e de investimento estabelecidas quando entramos em 2025. As principais tendências que influenciarão o futuro de Defi no próximo ano são examinadas neste blog.

1. Interoperabilidade e escalabilidade aprimoradas

Altas taxas de transação e congestionamento da rede, particularmente no Ethereum, foram o principal problema de Defi. Mas em 2025, soluções da camada 2, como rollups, sharding e pontes de cadeia cruzada, terão avançado significativamente, resultando em transações mais rápidas e acessíveis. A liquidez geral do ecossistema Defi aumentará e as transferências suaves de ativos serão possíveis pela interoperabilidade de blockchain aprimorada.

2. Tokenização de ativos no mundo real

Com a crescente popularidade dos ativos do mundo real (RWA), a Defi está indo além dos ativos digitais. Tokenize ativos tangíveis na blockchain, incluindo mercadorias, imóveis e propriedade intelectual, melhora a liquidez e expande as opções de investimento. O uso generalizado de defi será muito auxiliado por plataformas que permitem a integração da RWA.

3. Melhorias na identidade e segurança descentralizadas

As preocupações com segurança e fraude estão crescendo junto com o Defi. Soluções de identificação descentralizadas como zero prova de conhecimento (ZKPs) e identidade soberana (SSI) melhorarão a segurança e protegerão a privacidade do usuário até 2025. Esses desenvolvimentos reduzirão a probabilidade de fraude e aumentarão a confiança entre reguladores e novos clientes.

4. O desenvolvimento de modelos de rendimento sustentável e defi 2.0

A mania agrícola do início da Defi produziu sistemas de incentivos insustentáveis. Modelos mais sustentáveis ​​de geração de rendimento serão introduzidos pelo Defi 2.0, graças aos novos métodos de apostas e liquidez pertencente ao protocolo. Mais iniciativas que priorizam a estabilidade a longo prazo acima dos lucros imediatos devem ser esperados.

5. Finanças híbridas (HYFI) e adoção institucional

Os investidores institucionais estão se interessando mais por Defi e, em 2025, o Hybrid Finance (HYFI), que combina Defi e Financiamento Tradicional (TRADFI), se tornará mais popular. Os protocolos DEFI serão progressivamente incluídos pelas principais instituições financeiras para aprimorar seus procedimentos de empréstimos, liquidação e liquidez. A divisão entre finanças tradicionais e descentralizadas será fechada por colaborações entre plataformas Defi e instituições financeiras estabelecidas.

Conclusão

Até 2025, a Web 3.0 e a Defi mudarão completamente o setor financeiro, tornando -o mais resiliente, eficiente e inclusivo. A Defi está transitando de seu estágio experimental para aceitação generalizada, graças aos desenvolvimentos em escalabilidade, conformidade, segurança e aplicações práticas. Navegar na próxima fase de finanças descentralizadas exigirá prestar muita atenção a esses padrões, seja você um entusiasta, desenvolvedor ou investidor.

Como as certificações de rede de TI podem aumentar sua carreira

Vaishnavi KV
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Como as certificações de rede de TI podem aumentar sua carreira

Na indústria de tecnologia em ritmo acelerado de hoje, ficar à frente da curva é crucial. Com as empresas dependem cada vez mais de redes complexas, profissionais com fortes habilidades de rede estão em alta demanda. Mas como você pode se destacar em um mercado de trabalho competitivo? As certificações de rede de TI podem ser o divisor de águas que você precisa.

Seja você um aspirante a engenheiro de rede, um especialista em segurança cibernética ou um profissional de TI que procura UPSKILL, ganhando certificações pode abrir portas para melhores oportunidades de emprego, salários mais altos e avanço na carreira. Vamos explorar como essas certificações podem alimentar seu crescimento na carreira.

Leia também: Como a rede quântica redefine a infraestrutura global de comunicação

1. As certificações de rede de TI validam suas habilidades

As certificações atuam como prova de sua experiência técnica. Os empregadores confiam em certificações reconhecidas pela indústria porque demonstram que você possui conhecimento de rede do mundo real e pode lidar com as mais recentes tecnologias.

2. Maior potencial salarial e segurança no emprego

Os profissionais de rede certificados geralmente ganham salários mais altos em comparação com seus pares não certificados. Segundo relatos do setor, os profissionais com certificações de rede de TI podem ganhar 20 a 30% a mais do que os sem.

Além disso, as certificações oferecem segurança no trabalho em tempos incertos. Os empregadores preferem candidatos com habilidades validadas, garantindo que você permaneça em demanda mesmo durante as crises econômicas.

3. Crescimento e promoções da carreira rápida

As certificações não apenas ajudam a conseguir um emprego - elas ajudam você a subir a escada mais rapidamente. Muitas empresas priorizam os funcionários com credenciais especializadas em rede ao considerar promoções.

4. Mantenha -se atualizado com as mais recentes tecnologias

O campo de rede evolui rapidamente, com computação em nuvem, rede de rede orientada a IA e ameaças de segurança cibernética que moldam a indústria. As certificações de ganho garantem que você permaneça atualizado com os últimos avanços.

5. Mais oportunidades de emprego e reconhecimento global

As certificações aumentam sua empregabilidade, tornando você um candidato preferido para funções nas principais empresas. Muitas organizações globais como Google, Amazon, Cisco e Microsoft preferem contratar profissionais certificados.

Considerações Finais

Investir em certificações de rede de TI é uma das melhores maneiras de avançar sua carreira, aumentar seu potencial de ganho e permanecer relevante no setor. Se você está apenas começando ou deseja subir de nível, a certificação certa pode ajudá -lo a se destacar e a atingir seus objetivos profissionais.

Sustentabilidade para 2025: como a tecnologia emergente afeta ESG

Siddhara Thaker
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Sustentabilidade para 2025: como a tecnologia emergente afeta ESG

A sustentabilidade tornou -se uma prioridade global crítica, e as tecnologias emergentes estão desempenhando um papel fundamental na condução da transição para um futuro mais verde. De inovações energéticas renováveis ​​a 5G e IoT, esses avanços estão reformulando as indústrias e minimizando o impacto ambiental.

A maioria das empresas - 76 % - pensa que novas tecnologias podem reduzir significativamente as pegadas de carbono de sua empresa. Nos investimentos 5G e da IoT, a ESG deve ser um fator -chave, e as empresas que fazem esses investimentos já desfrutam de várias vantagens. No futuro, as principais prioridades das empresas para os fornecedores de tecnologia serão certificações e recursos de sustentabilidade.

Avanços de energia renovável

Tecnologias como painéis solares, turbinas eólicas e armazenamento avançado de bateria estão revolucionando o setor de energia. Por exemplo, a tecnologia solar está se tornando cada vez mais eficiente, com os painéis modernos convertendo até 22% da luz solar em eletricidade. Inovações como fazendas solares flutuantes e turbinas eólicas verticais estão expandindo o potencial de energia renovável, mesmo em áreas urbanas ou com restrições de espaço.

Ao fazer investimentos em tecnologias futuras, particularmente 5G, o ESG é um fator crucial.

Quando se trata de todas as tecnologias emergentes, 35% dos recentes da pesquisa disseram que o ESG é um fator -chave a ser levado em consideração ao escolher investimentos e 41% acham que é significativo. É mais provável que o ESG seja um componente essencial dos gastos 5G, com a IoT chegando em segundo.

Por outro lado, é menos provável que o ESG seja considerado ao tomar decisões de investimento em realidade aumentada, blockchain e computação quântica. Por exemplo, 25% dos entrevistados dizem que o ESG é um pequeno fator a ser levado em consideração ao fazer investimentos em blockchain. O realinhamento futuro da prioridade parece provavelmente, uma vez que autoridades e políticos, incluindo a Comissão Europeia, estão prestando muita atenção às questões ESG em relação ao Bitcoin e outras criptomoedas baseadas em blockchain.

Os planos de sustentabilidade dos negócios já estão se beneficiando do 5G e da IoT.

As empresas normalmente dão as implicações de ESG da 5G e da IoT mais consideração ao tomar decisões de investimento do que para outras tecnologias em desenvolvimento. As empresas que investem em ambos têm maior probabilidade de experimentar vantagens quando perguntadas sobre a sustentabilidade dessas tecnologias do que a amostra maior de empresas questionou sobre a potencial vantagem de novas invenções em geral.

Por que a IA não precisa de ML, mas ML não pode sobreviver sem ai

Jijo George
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Por que a IA não precisa de ML, mas ML não pode sobreviver sem ai

Embora o aprendizado de máquina e a inteligência artificial tenham sido tópicos populares há um tempo, as pessoas desconhecem como se relacionam. Muitos pensam que são intercambiáveis, mas aqui está um fato surpreendente: a IA pode funcionar independentemente do aprendizado de máquina para realizar empregos com precisão. Mas sem a estrutura fundamental da IA, o aprendizado de máquina (ML), o motor do aprendizado orientado a dados, não pode florescer.

Esta revelação levanta questões intrigantes: como a IA funciona sem ML? Por que o ML é inteiramente dependente da IA? Como as empresas podem aproveitar esse relacionamento para impulsionar a inovação e a eficiência? Vamos explorar a fascinante interação entre essas duas tecnologias transformadoras e descobrir como elas influenciam nosso futuro.

O que é IA sem ML?

A IA é o conceito mais amplo de máquinas, simulando a inteligência humana para executar tarefas como tomada de decisão, solução de problemas e entendimento da linguagem natural. Não é necessariamente exigir que o ML funcione. Os sistemas de IA baseados em regras dependem de regras predefinidas e lógica, em vez de aprender com os dados. Os primeiros chatbots, como os baseados em árvores de decisão, exemplificam a IA sem ML - eles executam tarefas específicas, mas não podem melhorar autonomamente.

A IA sem ML é limitada a instruções predefinidas e não tem a capacidade de adaptar ou aprender com os dados.

Por que o ML não pode existir sem ai

O aprendizado de máquina, um subconjunto de IA, envolve sistemas que aprendem com dados para melhorar o desempenho ao longo do tempo sem programação explícita. O ML conta com os princípios da IA ​​para interpretar, analisar e agir de acordo com os dados. Os algoritmos ML usam as estruturas fundamentais da IA ​​para processar a linguagem, reconhecer imagens ou prever tendências.

Sem IA, o ML não teria a arquitetura para simular a inteligência. A IA fornece a "estrutura de pensamento", enquanto a ML oferece o "mecanismo de aprendizado". Essa relação simbiótica garante que sistemas orientados por ML, como análises preditivas ou mecanismos de recomendação, possam operar de maneira eficaz.

Como as empresas aproveitam a IA sem ML

Muitas indústrias ainda dependem de sistemas de IA que não incorporam ML. Esses sistemas são econômicos e eficientes para tarefas que exigem adaptabilidade mínima.

Exemplos de IA sem ML

  • Automação baseada em regras : no atendimento ao cliente, os sistemas de IVR orientados para IA (resposta interativa de voz) usam regras fixas para rotear chamadas.
  • Sistemas especializados : usados ​​em cuidados de saúde, sistemas especializados analisam os sintomas dos pacientes com base em conhecimento médico predefinido para fornecer recomendações.
  • Chatbots simples : os primeiros chatbots que seguem a lógica da árvore de decisão executam interações básicas sem informações orientadas para ML.

Tais sistemas são ideais para cenários em que os dados são escassos ou o aprendizado em tempo real é desnecessário.

A interdependência em aplicativos avançados

Os aplicativos modernos de IA geralmente integram a ML para lidar com ambientes dinâmicos ricos em dados. Por exemplo:

  • Detecção de fraude no setor bancário : a IA estabelece a estrutura para detectar padrões incomuns, enquanto os algoritmos ML aprendem e se adaptam a novos comportamentos fraudulentos ao longo do tempo.
  • Marketing personalizado : a IA fornece a plataforma de interação do cliente, enquanto o ML refina a personalização analisando o comportamento do usuário.
  • Diagnóstico da saúde : a IA facilita o processamento de dados do paciente e o ML melhora a precisão do diagnóstico por meio de aprendizado contínuo.

Nesses exemplos, a IA sem ML forneceria resultados estáticos, enquanto a ML adiciona a agilidade e a precisão necessárias nos cenários de evolução.

Leia também: Construindo uma vantagem competitiva com aprendizado profundo

Conceitos errôneos sobre IA e ML

Apesar de suas diferenças, muitos assumem que a IA e o ML são intercambiáveis. Esse mal -entendido pode levar a expectativas irreais nas implementações de negócios. Aqui estão os mitos comuns:

  • Mito: Ai sempre envolve ML.
    • Realidade : muitos sistemas de IA funcionam efetivamente sem ML.
  • Mito: ML pode operar independentemente da IA.
    • Realidade : ML é um subconjunto de IA e depende de sua estrutura para simular a inteligência.

A compreensão dessas distinções ajuda as empresas a definir metas realistas e alocar recursos de maneira eficaz.

Por que isso importa para as empresas

Para as empresas que exploram soluções de IA e ML, a distinção determina como elas abordam a solução e o investimento de problemas:

  • AI sem ML : Adequado para tarefas com padrões previsíveis e variabilidade mínima.
  • AI com ML : essencial para indústrias orientadas a dados que exigem adaptabilidade e escalabilidade.

Ao identificar as necessidades específicas de suas operações, as empresas podem selecionar a combinação correta das tecnologias de IA e ML.

Para leitura posterior: por que o AIOPS é o jogo que as equipes de operações de TI estão esperando

O que vem a seguir

Embora a IA possa funcionar de forma independente, seu potencial é aprimorado quando combinado com ML e ML depende da estrutura da IA ​​para simular a inteligência e impulsionar o aprendizado. As empresas devem entender essa dinâmica para tomar decisões bem informadas e otimizar o retorno de seus investimentos em tecnologia. Essa relação complexa entre IA e ML é crucial para determinar a direção da tecnologia no futuro.

Gerenciamento de experiência interativa (IXM): o futuro das comunicações do cliente

Aishwarya Wagle
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Gerenciamento de experiência interativa (IXM): o futuro das comunicações do cliente

O gerenciamento de comunicações do cliente (CCM) é uma pedra angular da estratégia de negócios há anos, mas com o cenário digital mudando rapidamente, é hora de um turno. À medida que entramos em 2025, as empresas precisam ir além do CCM tradicional para atender às crescentes expectativas dos consumidores. Digite Gerenciamento de Experiência Interativa (IXM) - A próxima evolução na comunicação do cliente. Ao incorporar informações de interatividade e dados de dados, a IXM está redefinindo como as empresas se envolvem com seus clientes. Vamos mergulhar no motivo pelo qual a IXM está se tornando um divisor de águas para o relacionamento com os clientes. 

A mudança do CCM para IXM 

O CCM tem sido o objetivo para o gerenciamento e o fornecimento de comunicações dos clientes, mas no mundo digital em ritmo acelerado de hoje, não atende mais às necessidades dos consumidores modernos. A IXM dá um passo adiante, concentrando-se em experiências interativas de clientes ricas em dados que abrangem vários canais. Em vez de apenas enviar mensagens ou e -mails, o IXM incorpora elementos interativos, como vídeos clicáveis, chatbots e interações de mídia social, criando um relacionamento mais dinâmico e envolvente entre empresas e seus clientes. 

Engajamento do cliente orientado a dados 

No mundo da IXM, os dados não são apenas coletados - é utilizado ativamente para entender e envolver os clientes em tempo real. Ao alavancar as interações com os clientes em vários pontos de contato digitais, as empresas podem obter informações mais profundas sobre preferências, comportamentos e pontos problemáticos. Esses dados são usados ​​para personalizar a comunicação, criando conversas direcionadas e significativas que ressoam com os clientes em um nível individual. Trata -se de passar de uma ampla abordagem de comunicação para uma mais personalizada e precisa. 

Comunicação omnichannel para interações perfeitas 

Uma das principais vantagens do IXM é sua abordagem omnichannel. Em um cenário em que os clientes se envolvem com marcas em uma variedade de plataformas - bobas, mídias sociais, aplicativos móveis e muito mais - o IXM garante que as empresas possam coletar dados perfeitamente em todos esses canais. Se um cliente está conversando com um bot no seu site ou enviando uma mensagem direta nas mídias sociais, os dados coletados de todas as interações são unificados, criando uma experiência mais suave e coesa. Essa abordagem interconectada permite que as empresas respondam aos clientes com mais eficiência e consistência, não importa como eles optem por se envolver. 

Personalização em escala 

À medida que a quantidade de dados disponíveis para as empresas aumenta, o mesmo ocorre com a capacidade de criar experiências personalizadas do cliente. A IXM permite que as empresas não apenas coletem grandes quantidades de dados de interação, mas também o usam para fornecer comunicações altamente personalizadas. Seja uma oferta personalizada com base em comportamento passado ou em um email que parece ser adaptado às necessidades específicas do cliente, a IXM permite que as empresas se conectem com os clientes de uma maneira que se sinta pessoal, oportuna e relevante - sem perder a eficiência da automação. 

O futuro da comunicação do cliente: uma experiência mais inteligente 

À medida que avançamos para 2025, o futuro das comunicações dos clientes é mais do que apenas melhorar a maneira como conversamos com os clientes - é melhorar toda a experiência interativa. A IXM está na vanguarda dessa mudança, tornando o envolvimento do cliente mais inteligente, mais perspicaz e mais dinâmico. Ao combinar tecnologias interativas com análise de dados avançada, as empresas podem criar experiências que não são apenas mais envolventes, mas também mais eficazes para impulsionar a satisfação e a lealdade do cliente.

Conclusão

Gerenciamento de experiência interativa é a próxima evolução nas comunicações dos clientes. À medida que as expectativas do consumidor mudam e as tecnologias digitais continuam avançando, as empresas devem abraçar a IXM para permanecer competitiva. Ao alavancar ferramentas interativas e informações orientadas a dados, a IXM está ajudando as marcas a passar dos métodos tradicionais de comunicação para uma abordagem mais inteligente e personalizada. O futuro do envolvimento do cliente é interativo e a IXM está liderando a cobrança. 

O impacto do ransomware nas empresas e como evitá-lo

Vaishnavi KV
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O impacto do ransomware nas empresas e como evitá-lo

O impacto do ransomware nas empresas aumentou dramaticamente nos últimos anos, representando riscos significativos para organizações de todos os tamanhos. O ransomware, um tipo de malware que bloqueia ou criptografa dados até que um resgate seja pago, pode levar a perdas financeiras, danos à reputação e interrupções operacionais. Compreender o seu impacto e como evitá-lo é crucial para proteger as operações comerciais no cenário digital atual.

Leia também: Segurança Zero Trust: uma abordagem abrangente para a defesa cibernética moderna

A crescente ameaça do ransomware

Os ataques de ransomware estão a tornar-se mais sofisticados, com os cibercriminosos a visarem setores críticos como os cuidados de saúde, as finanças e a indústria. De acordo com relatórios da indústria, prevê-se que os danos globais do ransomware excedam os 20 mil milhões de dólares anuais até 2025. Estes ataques exploram frequentemente vulnerabilidades em redes, e-mails de phishing e palavras-passe fracas, deixando as empresas vulneráveis ​​a perturbações massivas.

Impactos Financeiros e Operacionais

Perdas Financeiras

O custo do ransomware vai além do próprio resgate. As empresas enfrentam despesas de recuperação, honorários advocatícios e possíveis multas por não conformidade com os regulamentos de proteção de dados.

Tempo de inatividade operacional

O ransomware geralmente paralisa as operações comerciais por horas ou até semanas, resultando em perda de produtividade e receita.

Danos à reputação

Um ataque de ransomware pode minar a confiança do cliente, especialmente se dados confidenciais forem expostos ou maltratados.

Como prevenir ataques de ransomware

Embora o ransomware seja uma ameaça formidável, as empresas podem adotar medidas proativas para mitigar os riscos. Aqui estão algumas estratégias eficazes -

Implemente soluções robustas de backup

Faça backup regularmente de dados críticos e armazene-os off-line ou em ambientes de nuvem seguros. No caso de um ataque, ter backups acessíveis garante interrupções mínimas e evita o pagamento do resgate.

Fortaleça a segurança dos endpoints

Use software antivírus avançado e ferramentas de detecção de endpoint para monitorar e bloquear atividades suspeitas. Certifique-se de que todos os dispositivos conectados à rede estejam protegidos com os patches e atualizações mais recentes.

Eduque os funcionários

A negligência dos funcionários é um ponto de entrada comum para ransomware. Realize sessões regulares de treinamento para ajudar a equipe a reconhecer e-mails de phishing e seguir as práticas recomendadas de segurança cibernética.

Implantar segmentação de rede

Limite a propagação de ransomware segmentando sua rede. Restrinja o acesso a sistemas confidenciais e garanta que os usuários tenham apenas as permissões necessárias para suas funções.

Adote um modelo de segurança Zero Trust

A abordagem de confiança zero pressupõe que nenhum usuário ou dispositivo é confiável por padrão. Este modelo impõe verificação rigorosa de identidade e monitoramento contínuo para evitar acesso não autorizado.

Conclusão

O impacto do ransomware nas empresas é abrangente, mas pode ser mitigado com uma combinação de medidas preventivas e práticas robustas de segurança cibernética. Ao investir em tecnologia, na educação dos funcionários e numa estratégia de segurança abrangente, as empresas podem proteger-se de se tornarem vítimas desta ameaça crescente. Na luta contra o ransomware, é sempre melhor prevenir do que remediar.

Proteja seu negócio hoje para garantir um amanhã seguro e resiliente!

6 maneiras pelas quais a IA pode ajudá-lo a combater crimes cibernéticos

Samita Nayak
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6 maneiras pelas quais a IA pode ajudá-lo a combater crimes cibernéticos

Atualizar as soluções de segurança cibernética existentes e aplicar todas as camadas de segurança aplicáveis ​​possíveis não garante que seus dados sejam à prova de violações. Você precisa ter o forte suporte de tecnologias avançadas – que possam ajudá-lo a facilitar a tarefa dos profissionais de segurança. Portanto, faz sentido usar IA para combater crimes cibernéticos. Com a IA implementada, muitas empresas obtiveram ganhos financeiros e economizaram tempo, ao mesmo tempo que aumentaram a eficiência e a produtividade em toda a empresa.

Além disso, os analistas de negócios e tecnologia esperam ver aplicações sólidas de IA e ML para combater crimes cibernéticos. Isso significa que os CISOs e os profissionais de segurança precisarão se atualizar rapidamente na implantação de soluções de IA para combater os crimes cibernéticos. 

Aqui estão seis maneiras pelas quais a IA pode ajudá-lo a combater crimes cibernéticos.

1. Detecção automatizada

Juntamente com o aprendizado de máquina, a IA pode ajudá-lo a identificar rapidamente ameaças e encontrar ligações entre riscos potenciais, eliminando assim erros humanos do processo. Graças ao ML, a IA agora pode se adaptar e aprender com experiências e padrões, em vez de causa e efeito. Na verdade, hoje o ML tornou possível que as máquinas ensinem sozinhas. Isso significa que eles podem criar modelos para reconhecimento de padrões em vez de esperar que os humanos os desenvolvam. A IA é treinada para processar grandes quantidades de dados e pode facilmente explorar o raciocínio para determinar vários riscos, por exemplo, endereços suspeitos, arquivos estranhos e assim por diante, antes de iniciar soluções adequadas.

 2. Detecção de anomalia

A IA está melhorando significativamente o tempo necessário para identificar problemas suspeitos em sites. Assim, os desenvolvedores hoje estão aproveitando a IA para identificar pessoas com más intenções nos sites. Este processo é conhecido como detecção de anomalias e tem vários usos, com a segurança cibernética no topo da lista. Dependendo das suas técnicas de Inteligência Artificial, o programa pode analisar toneladas de visitantes e categorizá-los com base no seu nível de ameaça e comportamento em apenas alguns segundos.

3. Melhor monitoramento e análise

A IA oferece maior visibilidade em seu ambiente de segurança. E também lhe dá a capacidade de se antecipar às ameaças. Uma tecnologia bem projetada e alimentada por IA pode determinar se sua organização está ou não sob ataque. Esses dados, por sua vez, ajudarão você a tomar as medidas necessárias para combater os crimes cibernéticos antes que qualquer ameaça se aproxime da sua organização.

4. Autenticação segura

Se você possui um site que precisa de login dos visitantes, apresenta formulários que exigem entrada ou que você forneça outra camada de segurança no back-end do site – a IA pode melhorar o processo de autenticação com a máxima segurança. 

Uma forma de garantir a autenticação segura é através da identificação física, onde a IA utiliza diferentes fatores para identificar uma pessoa. Por exemplo, um smartphone pode usar leitores de impressão digital e reconhecimento facial para permitir que você faça login. O processo por trás disso envolve o programa analisando os principais pontos de dados sobre seu rosto e dedos para discernir se o login é autêntico. Além disso, a IA pode analisar outros fatores para determinar se um usuário específico está autorizado a fazer login em um dispositivo tecnológico. A tecnologia examina a maneira como você digita as teclas, a velocidade de digitação e a taxa de erros ao soletrar algo. Não é incrível?

5. Tempo de resposta mais rápido

A IA pode processar grandes quantidades de informações não estruturadas para fornecer insights com maior eficiência. O que mais? Com o ML, a IA pode aprender padrões muito mais rapidamente. Assim, acelerando o tempo de resposta, tornando mais rápido e fácil interromper as ameaças antes que elas causem problemas. Algumas das empresas líderes como a IBM e outras estão agora a utilizar tecnologias cognitivas e IA na segurança cibernética para identificar ameaças rapidamente e responder em conformidade. 

6. Segurança cibernética livre de erros

Ao contrário dos humanos, a IA não fica cansada ou entediada ao realizar tarefas repetitivas/mundanas. Como tal, o risco de erro humano é reduzido significativamente. No entanto, os humanos precisam trabalhar com IA para obter melhores resultados.

Sem dúvida, os humanos oferecem o bom senso e a racionalidade que faltam às máquinas. No entanto, os aplicativos projetados por IA são melhores tomadores de decisão em diversas situações.

Concluindo

A inteligência artificial e as ferramentas de aprendizagem automática podem contribuir muito para ajudar a combater os crimes cibernéticos. O papel crucial da IA ​​neste momento é descarregar o trabalho dos engenheiros humanos de segurança cibernética, para lidar com a profundidade e os detalhes que os humanos não conseguem resolver com rapidez ou precisão. Os avanços na tecnologia de ML significam que os aplicativos de IA podem se adaptar automaticamente às mudanças nas ameaças e detectar problemas à medida que surgem. Os exemplos acima são apenas algumas das maneiras pelas quais a IA pode ajudá-lo a governar e gerenciar a segurança cibernética e a combater crimes cibernéticos. E, à medida que os programadores continuam a fornecer mais pontos de dados aos programas existentes à medida que criam novas formas de IA, é seguro dizer que a IA ajudará a combater os crimes cibernéticos de forma ainda mais eficaz no futuro.

O que observar para o crescimento da IoT em 2025: as 10 principais tendências da IoT

Siddhara Thaker
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O que observar para o crescimento da IoT em 2025: as 10 principais tendências da IoT

A Internet das Coisas (IoT) continua a evoluir, oferecendo oportunidades sem precedentes para empresas e consumidores. À medida que avançamos em direção a 2025 , diversas tendências importantes estão preparadas para moldar o futuro da IoT e revolucionar as indústrias em todo o mundo. Aqui estão as 10 principais tendências de IoT que você deve observar de perto em 2025.

1. Mais integração de IA e aprendizado de máquina

Em 2025, os dispositivos IoT aproveitarão cada vez mais a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) para aprimorar suas capacidades. Estas tecnologias permitem que os dispositivos aprendam com os dados e tomem decisões mais inteligentes sem intervenção humana. A combinação da IoT com a IA levará a sistemas mais autônomos e eficientes em setores como saúde, manufatura e residências inteligentes.

2. IoT generalizada alimentada por 5G

A tecnologia 5G transformará drasticamente o cenário da IoT. Com velocidades mais rápidas, menor latência e maior conectividade, o 5G permitirá que mais dispositivos sejam conectados ao mesmo tempo. Isto aumentará o desempenho de aplicações IoT, como monitoramento remoto em tempo real, veículos autônomos e infraestruturas de cidades inteligentes.

3. Edge Computing da vida real para IoT

A edge computing será essencial para lidar com a enorme quantidade de dados gerados pelos dispositivos IoT. Ao processar dados mais perto da fonte, a computação de ponta reduz a latência, economiza largura de banda e aumenta a eficiência geral dos aplicativos IoT. Esta tendência será particularmente significativa em indústrias como a saúde e a indústria transformadora, onde o processamento em tempo real é fundamental.

4. Avanços na segurança da IoT

À medida que cresce a adoção da IoT, aumenta também a necessidade de medidas de segurança mais fortes. Em 2025, veremos avanços significativos na segurança da IoT, incluindo protocolos de criptografia aprimorados, métodos de autenticação mais sofisticados e melhores sistemas de detecção de ameaças. Estas medidas ajudarão a proteger dados sensíveis e a garantir a integridade das redes IoT.

5. Cidades Inteligentes e IoT

As cidades inteligentes continuarão a expandir-se em 2025, impulsionadas pelas tecnologias IoT. Desde a gestão do tráfego e eliminação de resíduos até à conservação de energia, a IoT desempenhará um papel fundamental na criação de ambientes urbanos mais sustentáveis ​​e eficientes. Ao integrar dispositivos IoT, as cidades podem melhorar os serviços públicos e melhorar a qualidade de vida dos residentes.

6. Wearables mais poderosos e personalizados e IoT de saúde

O setor de saúde se beneficiará com uma explosão de wearables alimentados por IoT. Em 2025, estes dispositivos tornar-se-ão mais avançados, capazes de monitorizar continuamente os sinais vitais e oferecer informações de saúde personalizadas. Esta tendência ajudará a reduzir os custos de saúde e a melhorar os resultados dos pacientes através de cuidados proativos.

7. Padrões de interoperabilidade

À medida que o ecossistema IoT cresce, a necessidade de protocolos padronizados para comunicação de dispositivos aumentará. Até 2025, mais empresas e fabricantes se concentrarão na criação de dispositivos interoperáveis ​​que funcionem perfeitamente juntos, independentemente da marca ou plataforma, facilitando uma experiência de IoT mais tranquila para os usuários.

8. IoT na Agricultura

A agricultura deverá beneficiar significativamente da IoT em 2025. A agricultura de precisão utilizando sensores IoT pode otimizar a irrigação, monitorizar a saúde do solo e melhorar o rendimento das colheitas. Esta tendência ajudará os agricultores a tomar decisões baseadas em dados, reduzir o desperdício e aumentar a sustentabilidade na produção alimentar.

9. Blockchain e IoT

A integração da blockchain com a IoT proporcionará uma maneira mais segura e transparente de gerenciar dados em 2025. A tecnologia Blockchain pode melhorar a integridade dos dados, garantir a confiança entre dispositivos e permitir transações seguras, tornando-a um componente essencial para indústrias que exigem altos níveis de segurança. .

10. IoT para Sustentabilidade

A IoT desempenhará um papel fundamental na abordagem dos desafios ambientais. Desde sistemas inteligentes de gestão de energia até ao rastreio de resíduos, os dispositivos IoT podem ajudar a reduzir o consumo de energia e o impacto ambiental. Em 2025, as aplicações IoT focadas na sustentabilidade serão críticas no combate às alterações climáticas e na criação de indústrias mais verdes.

Conclusão

A Internet das Coisas deverá passar por uma rápida transformação em 2025, com tendências de ponta impulsionando a inovação em todos os setores. A IA, o 5G e a computação edge revolucionarão a IoT, enquanto as melhorias na segurança, interoperabilidade e sustentabilidade tornarão estas tendências da IoT mais acessíveis e impactantes. Tanto as empresas como os consumidores devem preparar-se para um futuro onde a IoT continuará a remodelar as indústrias e a vida quotidiana.

Principais tendências em análise de dados para 2025: o que está moldando o futuro?

Ishani Mohanty
-
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Principais tendências em análise de dados para 2025: o que está moldando o futuro?

Em muitos setores, a análise de dados é agora um componente fundamental da tomada de decisões. A indústria ainda está a desenvolver-se rapidamente à medida que 2025 se aproxima, impulsionada por mudanças nas prioridades empresariais, regulamentos e tecnologia. A seguir estão os principais temas que influenciam a análise de dados em 2025:

Perspectivas baseadas em IA

Na vanguarda da análise de dados está a IA, que dá às empresas a capacidade de processar e analisar enormes conjuntos de dados com velocidade e precisão nunca antes vistas. Em 2025, espere ver:

Tomada de decisões automatizada: julgamentos em tempo real em domínios como detecção de fraudes, otimização da cadeia de suprimentos e atendimento ao cliente serão progressivamente apoiados por algoritmos de IA.

Processamento de Linguagem Natural (PNL): Ao facilitar a criação de consultas e insights em linguagem natural, os recursos aprimorados de PNL aumentarão a acessibilidade da análise de dados para consumidores não técnicos.

Democratização de Dados

Dar aos trabalhadores de todos os níveis a capacidade de aceder e avaliar dados está a tornar-se cada vez mais importante.

Análise de autoatendimento: em 2025, haverá uma maior prevalência de ferramentas que facilitam a análise de dados sem exigir conhecimento de codificação.

Iniciativas de melhoria de competências: As empresas gastarão dinheiro em cursos de formação para aumentar a literacia de dados dos funcionários.

Análise para Sustentabilidade

A análise está desempenhando um papel fundamental na promoção de práticas ecológicas, à medida que a sustentabilidade se torna uma meta comercial crucial. Entre as tendências estão:

Monitoramento da Pegada de Carbono: O monitoramento da pegada de carbono rastreia e reduz as emissões durante as operações.

Análise de Economia Circular: Reduzindo desperdícios e otimizando a utilização de recursos.

Governança e privacidade de dados

As estratégias de análise estão mudando devido a leis de proteção de dados mais rígidas e à maior conscientização do consumidor. Até 2025:

Tecnologias que preservam a privacidade: Métodos como aprendizagem federada e privacidade diferencial se tornarão mais populares.

Governança de dados aprimorada: para manter a conformidade e promover a confiança, as empresas darão prioridade máxima a estruturas sólidas.

Análise usando dados aumentados

Para melhorar a análise tradicional, a análise aumentada integra IA, ML e processamento de linguagem natural. Antecipar desenvolvimentos em:

Preparação de dados: Automatizando a integração e limpeza de dados.

Geração de insights: Enfatizando insights práticos sem a necessidade de envolvimento humano.

Análise específica do setor

À medida que as indústrias procuram insights especializados, soluções verticais específicas estão se tornando cada vez mais populares.

Saúde: O uso de análises avançadas para melhorar o atendimento ao paciente e a eficácia operacional é um exemplo.

Varejo: Análise do comportamento do consumidor e otimização de estoques.

Cooperação e troca de informações

Com ênfase em insights compartilhados entre empresas, a análise colaborativa está se tornando cada vez mais popular. Entre as inovações estão:

Mercados de dados: Os mercados de dados são plataformas para compartilhamento seguro de dados.

Cooperação intersetorial: Esforços analíticos combinados para abordar questões globais, como as mudanças climáticas.

O papel em desenvolvimento da computação quântica

A computação quântica, embora ainda em seus estágios iniciais, tem o potencial de transformar completamente a análise de dados. Os possíveis efeitos incluem:

Velocidade: Concluir tarefas complexas dez vezes mais rápido do que com a computação convencional.

Otimização: Melhorando algoritmos de descoberta de medicamentos, finanças e logística.

Para concluir

Até 2026, a análise de dados terá um futuro vibrante e revolucionário. As organizações podem preservar uma vantagem competitiva, estimular a inovação e abrir novas oportunidades ao adotar estas tendências. A adoção das tecnologias mais recentes é apenas um aspecto para se manter à frente; outra é cultivar uma cultura de tomada de decisões baseada em dados.

Leia também: Liberando o poder da análise de dados na era moderna

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