8 Tendências Top de análise e desenvolvimento de sistemas para 2019
Evolução tecnológica
Computador Jurássico e não faz tanto tempo assim!
Avanços tecnológicos
A tecnologia está evoluindo em um ritmo tão rápido que as previsões anuais de tendências podem parecer desatualizadas antes mesmo de serem publicadas como um post ou artigo.
À medida que a tecnologia evolui, ela permite mudanças e progressos ainda mais rápidos, causando a aceleração da taxa de mudança, até que, no futuro, ela se tornará exponencial.
Carreiras baseadas em tecnologia não mudam na mesma velocidade, mas elas evoluem, e o profissional de TI experiente reconhece que seu papel não permanecerá o mesmo. O trabalhador de TI do século 21 estará constantemente aprendendo, por necessidade, se não por desejo.
O que isso significa para você? Significa ficar atualizado com as tendências tecnológicas. E significa manter os olhos no futuro, saber quais habilidades você precisa conhecer e que tipos de trabalho deseja se qualificar.
O computador quântico de US $ 15 milhões da D-Wave
Aqui estão oito tendências de análise e desenvolvimento de sistemas para 2019.
Alguns dos trabalhos estão sendo criados por essas tendências.
O tempo para se preparar para um desses empregos emergentes é agora.
1. Artificial Intelligence (AI):
A Inteligência Artificial, ou IA, foi muito falada nos últimos anos e continua sendo uma tendência a ser observada, porque seus efeitos sobre como vivemos, trabalhamos e administramos nossas vidas estão apenas nos estágios iniciais.
Além disso, outras ramificações da IA foram desenvolvidas, incluindo o aprendizado de máquina, que abordaremos abaixo.
AI refere-se a sistemas de computadores construídos para imitar a inteligência humana e executar tarefas como reconhecimento de imagens, fala ou padrões e tomada de decisão. A IA pode realizar essas tarefas mais rapidamente e com mais precisão que os humanos.
A IA existe desde 1956 e já é amplamente usada.
Na verdade, as pessoas em geral usam serviços de IA de uma forma ou de outra todos os dias, incluindo aplicativos de navegação, serviços de streaming, assistentes pessoais de smartphone, aplicativos de compartilhamento de viagens, assistentes pessoais domésticos e dispositivos domésticos inteligentes.
Além do uso do consumidor, a IA é usada para agendar horários dos trens, avaliar riscos de negócios, prever a manutenção e melhorar a eficiência energética, entre muitas outras tarefas que poupam dinheiro.
A IA é uma parte do que nos referimos de forma ampla como automação, e a automação é um tema quente por causa da potencial perda de emprego. Especialistas dizem que a automação vai eliminar mais 73 milhões de empregos até 2030.
No entanto, a automação está criando empregos e eliminando-os, especialmente no campo da inteligência artificial: os especialistas prevêem que os empregos na AI chegarão a 23 milhões até 2020, programação, testes, suporte e manutenção, para citar alguns.
Arquiteto de Inteligência Artificial é um desses trabalhos. Alguns dizem que em breve será um rival dos cientista de dados na necessidade de profissionais qualificados na área.
2. Machine Learning:
Aprendizado de Máquina é um subconjunto da IA.
Com o Machine Learning, os computadores são programados para aprender a fazer algo que não estão programados para fazer: eles literalmente aprendem descobrindo padrões e insights a partir de dados.
Em geral, temos dois tipos de aprendizado, supervisionados e não supervisionados.
Embora o Aprendizado de Máquina seja um subconjunto da IA, também temos subconjuntos dentro do domínio do Aprendizado de Máquina, incluindo redes neurais, processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado profundo.
Cada um desses subconjuntos oferece uma oportunidade para se especializar em um campo de carreira que só vai crescer.
O Machine Learning está sendo implantado rapidamente em todos os tipos de indústrias, criando uma enorme demanda por profissionais qualificados.
O mercado de Aprendizado de Máquina deve crescer para US $ 8,81 bilhões até 2022.
Os aplicativos de Aprendizado de Máquina são usados para análise de dados, mineração de dados e reconhecimento de padrões.
No lado do consumidor, o Aprendizado de Máquina capacita os resultados da pesquisa na Web, anúncios em tempo real e detecção de invasão de rede, para citar apenas algumas das muitas tarefas que ele pode executar.
Além de completar inúmeras tarefas em nosso nome, está gerando muitos empregos.
Os trabalhos de aprendizado de máquina estão entre os principais empregos emergentes no LinkedIn, com quase 2.000 listas de vagas publicadas.
3. Robótica e Automação de Processos:
Como a AI e o Machine Learning, a Robótica e Automação de Processos, ou RPA, é outra tecnologia que está automatizando trabalhos.
O RPA é o uso de software para automatizar processos de negócios, como interpretar aplicativos, processar transações, lidar com dados e até mesmo responder a emails.
O RPA automatiza tarefas repetitivas que as pessoas costumavam fazer.
Estas não são apenas as tarefas domésticas de um trabalhador mal remunerado: até 45% das atividades que fazemos podem ser automatizadas, incluindo o trabalho de gerentes financeiros, médicos e CEOs.
Embora a Forrester Research calcule que a automação da RPA irá ameaçar a subsistência de 230 milhões ou mais de trabalhadores do conhecimento ou aproximadamente 9% da força de trabalho global, a RPA também está criando novos empregos enquanto altera os empregos existentes.
A McKinsey descobriu que menos de 5% das ocupações podem ser totalmente automatizadas, mas cerca de 60% podem ser parcialmente automatizadas.
Para você como profissional de TI olhando para o futuro e tentando entender as tendências tecnológicas, a RPA oferece muitas oportunidades de carreira, incluindo desenvolvedor, gerente de projetos, analista de negócios, arquiteto de soluções e consultor.
E esses empregos pagam bem. O SimplyHired.com diz que o salário médio da RPA é de US $ 73.861, mas essa é a média compilada dos salários dos desenvolvedores de nível sênior até os arquitetos de soluções seniores, com os 10% mais lucrativos ganhando mais de US $ 141.000 por ano.
4. Blockchain:
Embora a maioria das pessoas pense em tecnologia blockchain em relação a criptomoedas como o Bitcoin, blockchain oferece segurança que é útil de muitas outras maneiras.
Nos termos mais simples, blockchain pode ser descrito como dados que você só pode adicionar, não remover ou alterar.
Daí o termo “cadeia” porque você está fazendo uma cadeia de dados.
Não ser capaz de alterar os blocos anteriores é o que o torna tão seguro. Além disso, as blockchains são orientadas por consenso, de modo que nenhuma entidade pode assumir o controle dos dados.
Com o blockchain, você não precisa de um terceiro confiável para supervisionar ou validar transações.
Essa maior segurança é a razão pela qual o blockchain é usado para criptomoedas e por que ele pode desempenhar um papel significativo na proteção de informações, como dados médicos pessoais.
Blockchain pode ser usado para melhorar drasticamente a cadeia de suprimentos global, bem como proteger ativos como arte e imóveis.
E como o uso da tecnologia blockchain aumenta, também aumenta a demanda por profissionais qualificados.
Nesse sentido, já estamos atrasados. De acordo com o Techcrunch, os jobs relacionados ao blockchain são a segunda categoria de empregos que mais cresce, com 14 vagas para cada desenvolvedor de blockchain.
O trabalho de um desenvolvedor não é o único disponível no espaço blockchain, no entanto.
Os empregadores também estão procurando engenheiros de software, consultores e gerentes de projeto.
5. Edge Computing:
Anteriormente uma tendência tecnológica para assistir, a computação em nuvem tornou-se dominante, com os principais players AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure e Google Cloud dominando o mercado.
A adoção da computação em nuvem ainda está crescendo, à medida que mais e mais empresas migram para uma solução em nuvem. Mas, não é mais a tecnologia emergente.
À medida que a quantidade de dados com que estamos lidando continua aumentando, percebemos as deficiências da computação em nuvem em algumas situações.
A Edge Computing é projetada para ajudar a resolver alguns desses problemas como uma maneira de contornar a latência causada pela computação em nuvem e obter dados de um data center para processamento.
A ideia é levar o processamento aos dados, deixar os dados mais perto de onde a computação precisa acontecer.
Por esse motivo, a computação de borda pode ser usada para processar dados sensíveis ao tempo em locais remotos com conectividade limitada ou sem conectividade com um local centralizado.
Nessas situações, a computação de borda pode agir como mini datacenters.
A computação de borda aumentará conforme o uso dos dispositivos da Internet das Coisas (IoT) aumentar.
Até 2022, o mercado de Edge Computing global deve alcançar US $ 6,72 bilhões.
Como em qualquer mercado em crescimento, isso criará demanda de trabalho, principalmente para engenheiros de software.
6. Realidade Virtual e Realidade Aumentada:
A Realidade Virtual (VR) submerge o usuário em um ambiente, enquanto a Realidade Aumentada (AR) aprimora seu ambiente.
Embora o VR tenha sido usado principalmente para jogos até agora, ele também tem sido usado para treinamento, como o VirtualShip, um software de simulação usado para treinar capitães de navios da Marinha, do Exército e da Guarda Costeira dos EUA.
O popular Pokemon Go é um exemplo de AR.
Ambos têm um enorme potencial em treinamento, entretenimento, educação, marketing e até reabilitação após uma lesão.
Qualquer um deles poderia ser usado para treinar médicos para fazer cirurgias, oferecer uma experiência mais profunda aos frequentadores de museus, melhorar os parques temáticos ou até melhorar o marketing, como acontece com o abrigo de ônibus da Pepsi Max.
De acordo com um artigo da Monster.com, a demanda por candidatos a emprego com conhecimento de RV aumentou 37%, mas os empregados em potencial estão em falta.
Essa demanda só aumentará.
Existem grandes players no mercado de VR, como Google, Samsung e Oculus, mas muitas startups estão se formando e estarão contratando – ou tentando, à luz da escassez.
Começar em realidade virtual não requer muito conhecimento especializado. Habilidades básicas de programação e uma mentalidade inovadora podem conseguir um emprego, embora outros empregadores também estejam procurando por ótica como conjunto de habilidades e engenheiros de hardware.
7. Cíber segurança:
A segurança cibernética pode não parecer tecnologia emergente, dado que já existe há algum tempo, mas está evoluindo como outras tecnologias.
Isso é em parte porque as ameaças são constantemente novas.
Os malévolos hackers que tentam acessar ilegalmente os dados não vão desistir tão cedo e continuarão a encontrar maneiras de superar até mesmo as mais duras medidas de segurança.
Também é em parte porque a nova tecnologia está sendo adaptada para aumentar a segurança.
Três desses avanços são autenticação de hardware, tecnologia de nuvem e aprendizado profundo, de acordo com um especialista.
Outro especialista adicionou prevenção de perda de dados e análise comportamental à lista.
Enquanto tivermos hackers, teremos a segurança cibernética como uma tecnologia emergente, porque ela evoluirá constantemente para se defender contra esses hackers.
Como prova da forte necessidade de profissionais de segurança cibernética, o número de empregos de segurança cibernética está crescendo três vezes mais rápido do que outros empregos de tecnologia.
No entanto, estamos aquém quando se trata de preencher esses trabalhos. Como resultado, prevê-se que teremos 3,5 milhões de empregos de segurança cibernética não preenchidos até 2021.
8. Internet das Coisas – IOT:
A Internet das coisas (IoT) é o futuro. Muitas “coisas” agora estão sendo construídas com conectividade Wi-Fi, o que significa que elas podem ser conectadas à Internet – e umas às outras.
Daí a Internet das Coisas, ou IoT.
A IoT permite que dispositivos, eletrodomésticos, carros e muito mais se conectem e troquem dados pela Internet.
E estamos apenas nos estágios iniciais da IoT: o número de dispositivos de IoT alcançou 8,4 bilhões em 2017 e deve atingir 30 bilhões de dispositivos até 2020.
Como consumidores, já estamos usando e beneficiando da IoT.
Nós podemos trancar nossas portas remotamente se esquecermos de quando saímos para o trabalho e pré-aquecermos nossos fornos a caminho de casa do trabalho, enquanto rastreamos nossa aptidão nos nossos Fitbits e pegamos uma carona com o Lyft.
Mas as empresas também têm muito a ganhar agora e no futuro próximo.
A IoT pode permitir uma melhor segurança, eficiência e tomada de decisões para as empresas, à medida que os dados são coletados e analisados.
Pode permitir a manutenção preditiva, acelerar o atendimento médico, melhorar o atendimento ao cliente e oferecer benefícios que ainda nem imaginamos.
No entanto, apesar desse benefício no desenvolvimento e na adoção da IoT, especialistas dizem que poucos profissionais de TI estão sendo treinados para trabalhos de IoT.
Um artigo no ITProToday.com diz que precisaremos de mais 200.000 profissionais de TI que ainda não estão no pipeline e que uma pesquisa com engenheiros descobriu que 25,7% acreditam que os níveis inadequados de habilidade são o maior obstáculo do setor para o crescimento.
Para alguém interessado em uma carreira na IoT, isso significa uma entrada fácil no campo, se você estiver motivado, com várias opções para começar.
As habilidades necessárias incluem segurança de IoT, conhecimento de computação em nuvem, análise de dados, automação, compreensão de sistemas embarcados, conhecimento de dispositivos, para citar apenas alguns.
Afinal, é a Internet das Coisas, e essas coisas são muitas e variadas, ou seja, as habilidades necessárias também são.
Conclusão
Embora as tecnologias estejam surgindo e evoluindo ao nosso redor, esses oito domínios oferecem um potencial promissor de carreira agora e no futuro previsível.
E todos os oito estão sofrendo com a escassez de trabalhadores qualificados, o que significa que é a hora certa para você escolher um, receber treinamento e embarcar nos estágios iniciais da tecnologia, posicionando você para o sucesso agora e no futuro.
