A Inteligência Artificial também vai mudar a mobilidade da empresa - CIO
A Inteligência Artificial também vai mudar a mobilidade da empresa
Apps, gerenciamento de dispositivos e a experiência do usuário serão afetados. Mas os maiores mudanças podem estar na área de segurança
Publicada em 04 de julho de 2018 às 07h41
Seu smartphone está prestes a ficar mais inteligente, graças à Inteligência Artificial (IA) e ao Machine Learning (ML). E isso tem enormes implicações para o suporte corporativo à mobilidade.
A mobilidade empresarial há muito promete permitir que os funcionários sejam produtivos onde quer que estejam, para acelerar os processos de negócios e melhorar a precisão e eficiência, colocando os dados mais atualizados nas mãos dos trabalhadores no campo, diz Kevin Burden, vice-presidente presidente de pesquisa de mobilidade e estratégia de dados da 451 Research. A adição de IA ajudará a cumprir essas promessas, diz ele.
As formas de fazer isso são multifacetadas, com os efeitos observados nas áreas de gerenciamento de dispositivos, experiência do usuário, segurança, aplicativos e os próprios dispositivos. Ao mesmo tempo, novas preocupações com a privacidade certamente surgirão à medida que IA e ML se tornarem cada vez mais eficientes na coleta de dados.
"A IA vai significar novos aplicativos e até mesmo novos tipos de dispositivos, principalmente porque a IA irá alterar e melhorar a lógica de negócios dentro dos aplicativos", diz Burden. Os aplicativos poderão aproveitar as avançadas interfaces de usuário com reconhecimento de fala e de gesto.
"Um elemento da mobilidade empresarial que se beneficiará claramente da IA ​​são os desafios organizacionais criados a partir da existência de uma força de trabalho distinta e móvel", diz Burden. Os provedores de aplicativos aplicarão ML aos fluxos de atividades dos usuários, dando às organizações uma visão de como os usuários finais gastam seu tempo, diz ele. Conforme os padrões de comportamento começarem a ser identificados, as organizações poderão melhorar os processos e a experiência do usuário.
Autenticação mais fácil é um exemplo. O reconhecimento de padrões é uma força da IA. Como a IA pode reunir grandes quantidades desses dados e reconhecer anomalias com facilidade, ela pode tornar a autenticação muito mais transparente para os usuários, diz Chris Silva, vice-presidente de pesquisa para estratégia móvel corporativa do Gartner.
Alguns dos algoritmos mais avançados detectam como um usuário digita texto e usa o aparelho. Emparelhe esses padrões distintos com informações sobre as conexões ativas do usuário e dados de GPS, diz Silva, e "o número de camadas de autenticação multifatorial ou requisitos constantes para inserir senhas pode ser bastante reduzido".
Outra melhora da IA ​e do ML será em recursos de text-to-speech, permitindo que a tecnologia substitua a entrada de dados do smartphone em algumas situações, diz Phil Hochmuth, diretor de programa de mobilidade corporativa da empresa de pesquisa IDC. "Verticais como saúde e segurança poderão usar a fala para entrada de dados para tarefas básicas, como registros e atualizações de fluxo de trabalho", diz Hochmuth.
Os aplicativos se tornarão intuitivos de maneiras totalmente novas: "O ML também será integrado em aplicativos móveis para permitir decisões, respostas e entradas mais rápidas para antecipar as ações do usuário, em vez de exigir que os usuários procurem opções no Windows e suspensões", comenta Hochmuth.
A TI se beneficiará da assistência da AI e da ML com o gerenciamento de dispositivos. Por exemplo, diz Silva, a tecnologia pode ser usada para verificar todos os dispositivos em uma organização e notificar proativamente o administrador sobre problemas, como a descoberta de que 25% dos dispositivos Android da organização estão com duas versões desatualizadas. Ainda mais útil para as organizações de TI que estão com falta de pessoal é o potencial para automatizar ações com base nas informações descobertas pela AI e pelo ML, diz Silva. A tecnologia vai realmente compensar a TI, uma vez que os sistemas poderão usar a IA para detectar e corrigir problemas em tempo real, diz ele.
É provável que a TI também aprecie muitos dos aprimoramentos da experiência do usuário alimentados por Inteligência Artificial que estão chegando às ferramentas de email, contato e calendário, à medida que os fornecedores adicionam suporte para seus assistentes pessoais. Já é bastante comum os calendários usarem a IA para informar aos usuários quando devem sair para um compromisso.
A vantagem para a TI não é direta, mas muitos departamentos de TI querem que os usuários se atenham às ferramentas de e-mail, contato e calendário fornecidas pela empresa durante o trabalho, observa Silva, como uma forma de proteger e separar os dados pessoais. Os novos recursos de conveniência voltados ao usuário podem tornar o uso dessas ferramentas mais atraente para os usuários.
Embora ainda não esteja claro como a IA impactará o mercado de mobilidade em geral a longo prazo, é certo que "o espaço de EMM [business mobility management] é muito competitivo, sem qualquer diferenciação significativa real", diz o Burden, da 451 Research. Certamente os fornecedores irão Irá procurar na IA formas de inovar e se diferenciar.
IA e segurança
Talvez a área com maior potencial para ser impulsionada pela Inteligência Artificial e, particularmente, o reconhecimento de padrões, seja a segurança. Certamente, muitos fornecedores já estão incorporando IA e ML em suas ofertas de segurança, como forma de aumentar o desempenho.
Uma área em que os fornecedores já têm ofertas é a detecção de ameaças móveis baseadas em ML. Por exemplo, a MobileIron usa o ML em sua nova ferramenta MobileIron Threat Defense, que emprega análise de uso e de comportamento para detectar comportamentos suspeitos em redes ou aplicativos móveis e aprender com as informações coletadas para melhorar continuamente sua capacidade de detectar malwares e invasores.
A Sophos integrou Deep Learning em seus produtos de segurança de endpoints que fornecem o que ele chama de "segurança preditiva". A empresa pretende estender essa camada para todos os endpoints, inclusive os móveis. Ele também introduziu uma ferramenta de proteção de email que usa a mesma tecnologia para interceptar mais ameaças antes que elas possam chegar aos endpoints.
Outros fornecedores já vislubram a oportunidade de usar a Inteligência Artificial para ajudar os departamentos de TI que estão sobrecarregados a entender todos os dados coletados por suas ferramentas existentes de gerenciamento de endpoints. Entre eles, está a Citrix, cuja oferta unificada de gerenciamento de endpoints também gerencia todos os dispositivos que entram no local de trabalho, incluindo laptops, telefones celulares, tablets e wearables. O aplicativo de análise de segurança Citrix monitora esses dispositivos e ajuda a TI a aplicar políticas de segurança e a garantir que a rede permaneça segura.
O Citrix Analytics também realiza análises de comportamento do usuário, aplicando o Machine Learning para categorizar os usuários como alto, médio ou baixo risco e, em seguida, ajustar as pontuações de risco à medida que mais dados chegam ao sistema.
A IBM, por sua vez, desenvolveu o MaaS360 com o Watson, um aplicativo baseado na nuvem projetado para ajudar os administradores de TI a entenderem a enorme quantidade de dados gerados pelos endpoints e seus usuários, aplicativos e conteúdo. A solução aplica tecnologias cognitivas à segurança, produtividade do usuário final, gerenciamento e administração de aplicativos móveis.
Os usuários de EMM são inundados com mais informações do que podem absorver sobre aplicativos, melhores práticas de configuração/política, ferramentas de produtividade e ameaças e vulnerabilidades emergentes, explica a IBM. O IBM MaaS360 fornece insights cognitivos, incorporados na plataforma, para ajudar as organizações a percorrerem as informações que estão reunindo e extraí-las em insights e recomendações relevantes para seus negócios. O núcleo do MaaS360 é a tecnologia IBM Watson, que pode indexar e anotar grandes volumes de conjuntos de dados para procurar dados relevantes que se apliquem contextualmente a cada implementação de cliente individual do MaaS360.
Uma nuvem escura no front IA /e do ML é a privacidade de dados.
Os usuários se tornaram mais conscientes dos perigos de suas informações pessoais nas mãos de empresas como o Facebook e o Google, diz Silva, do Gartner. Assim, "a ideia de um empregador ou outra empresa reter os resultados de seus dispositivos móveis, aplicativos e uso de dados - que o Gartner chama de análise do local de trabalho - certamente enfrentará a oposição de alguns usuários", diz ele.
Essas preocupações não podem ser ignoradas, especialmente tendo em vista o surgimento de regulamentos rígidos, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Européia (GDPR), a legislação que acaba de ser aprovada na Califórnia e a Lei Geral de Proteção de dados em tramitação no Congresso brasileiro.
Essas preocupações regulatórias podem tirar a utilidade das ofertas móveis dependentes de iA e ML, diz Silva. Embora o pushback de usuários em dados não negue o valor dessas tecnologias em ofertas móveis, isso pode impedir a coleta de dados para alguns ou todos os usuários, diz Silva. "O que, por sua vez, poderia tornar os dados menos úteis para alguns grupos de usuários ou algumas regiões, embora possa fornecer valor para outros", diz ele.
Para amenizar as questões regulatórias, as organizações devem ser francas em discutir quais dados serão coletados e usados, e como, diz Silva. O Gartner aconselha os clientes a ilustrarem o resultado e seus benefícios para os usuários e se esforçarem para observar o que não será coletado ou feito com os dados. "A lista do que a TI não faz com os dados deve ser quase sempre maior que a lista do que ela faz ou pode fazer com os dados", diz ele.