De acordo com dados da consultoria IDC Brasil, a migração acelerada dos negócios para o ambiente digital gerou uma receita de R$44 bilhões para o setor de software no Brasil em 2021, representando um aumento de 32,5% quando comparado com 2019, no período pré-pandemia. Ainda segundo a empresa, em 2020, a demanda foi maior em softwares para gestão de infraestruturas de tecnologia, relacionamento com clientes, gestão empresarial, ferramentas colaborativas e de inteligência artificial.
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Neste cenário, empresas que desenvolvem soluções no segmento, como a SoftExpert, fornecedora global de soluções para a gestão integrada da conformidade, inovação e transformação digital, ganham cada vez mais relevância.
As tendências para o setor acompanham o potencial de crescimento que ele apresenta para os próximos anos, principalmente em 2023. Pensando nisso, o CEO da SoftExpert Brasil, Hermínio Gonçalves, citou 5 das mais presentes:
Tecnologia sustentável – ESG (Environmental, Social and Corporate Governance):
O ESG, sigla muito utilizada em 2022, está presente em todas as tendências que envolvem tecnologia no próximo ano. Uma recente pesquisa da Gartner indica que os CEOs pontuaram que as mudanças ambientais e sociais são uma das três principais prioridades para os investidores, depois de lucro e receita. Ou seja, os executivos e as empresas precisam investir e se atentar mais para soluções inovadoras que visam cumprir as demandas relacionadas ao conceito.
Soluções low-code/no-code:
Devido ao crescimento da necessidade de transformação digital, é cada vez maior o desafio das empresas de tecnologia de reterem os profissionais de TI, consequentemente, as equipes tecnológicas ficam sobrecarregadas. A tendência é que, em 2023, para solucionar parte deste problema, as ferramentas de low-code ganhem espaço nas equipes, fazendo com o que os profissionais possam reutilizar determinados códigos para diferentes projetos, acelerando e otimizando a transformação digital. “A automação e a modelagem de dados são avanços que trazem vantagens competitivas para as empresas. No entanto, muitas pessoas não possuem habilidade técnica para utilizar essas ferramentas. É por isso que as empresas vêm adotando plataformas de automação com recursos low-code/no-code”, finaliza o especialista.
Process Mining:
A tecnologia tem como objetivo monitorar e refinar processos de negócios utilizando dados e informações dos próprios sistemas organizacionais, garantindo muito mais confiabilidade à tomada de decisões para implementar processos novos e mais eficientes, tornando-se um fator decisivo para uma transformação digital bem-sucedida nas organizações. O Process Mining integra diferentes áreas das organizações, possibilitando que os profissionais entendam completamente como seus principais processos de negócios são executados e identifiquem a causa raiz das ineficiências, permitindo a melhoria contínua.
Hiperautomação:
Por sua vez, a hiperautomação é um conceito que reúne a integração de diferentes tecnologias, como IA, machine learning, Robotic Process Automation (RPA) e conexão de alta velocidade em 5G. Nesse caso, a chave da ideia está em automatizar qualquer tipo de operação repetitiva de baixo valor de forma a eliminar a intervenção humana.
“Dessa forma, partimos de uma automação simples para um modelo inteligente com algoritmos avançados que usam machine learning e IA para dar mais autonomia às atividades diárias”, detalha o CEO.
O software da empresa utiliza a hiper automação com o intuito de ajudar as marcas a atingirem uma margem competitiva frente ao mercado por meio de processos de gestão reproduzíveis e previsíveis e pela atuação em conformidade com normas envolvendo pessoas, departamentos, unidades de negócios, clientes e fornecedores.
Inteligência Artificial:
A inteligência artificial tem ganhado espaço no quesito soluções que melhoram a vida das pessoas e aumentam a produtividade. Um dos ganhos da tecnologia é a capacidade de mapear padrões de comportamento e, consequentemente, gerar respostas automáticas para cada hipótese. Nessa linha, a utilização da IA se responsabiliza por desenvolver e implementar modelos usando a própria tecnologia e machine learning que possam ser acopladas, de maneira fácil e ágil, a outras soluções.
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