Category Gestão

🎨 Qual a cor das pessoas que trabalham com dados?

📊 Segundo a pesquisa State of Data temos os resultados abaixo:
– Brancos: 66,2%
– Pardos: 21,3%
– Pretos: 6,1%
– Amarelos: 3,1%
– Indígenas: 0,3%

🌎 Agora vamos comparar esses dados com o da população geral segundo o Censo IBGE de 2022 (dentro de colchetes):
– Brancos: 66,2% [43,5%]
– Pardos: 21,3% [45,3%]
– Pretos: 6,1% [10,2%]
– Amarelos: 3,1% [0,4%]
– Indígenas: 0,3% [0,6%]

💻 Análise das informações:
– Brancos possuem uma super-representação
– Amarelos possuem uma super-representação bastante acima do esperado
– Pardos, pretos e indígenas são sub-representados

🧠 Insights:
– A área de dados no Brasil tem um perfil muito mais branco do que a população geral, indicando desigualdades de acesso e permanência.

– Pessoas pardas e pretas estão em menor número na área, o que pode refletir barreiras estruturais como acesso à educação e oportunidades.

– Pessoas amarelas têm uma participação bem acima da média populacional, o que pode estar relacionado a fatores culturais e econômicos.

– Indígenas continuam sendo fortemente excluídos desse mercado.

Acredito que as políticas de DEI baseadas em Dados servem para tentar corrigir as distorções criadas pela sociedade de maneira mais ampla.

⚡ Sua carreira está pronta para o futuro?

🚀 O Fórum Econômico Mundial (WEF, na sigla em inglês) lançou o relatório “Future of Jobs Report 2025”

✅ Segundo o WEF, as principais tendências para o futuro das carreiras são:

1. Transformações Tecnológicas e Impacto do GenAI: A inteligência artificial generativa (GenAI) e outras tecnologias como robótica e automação estão moldando o mercado de trabalho, criando novos empregos enquanto substituem funções repetitivas e administrativas.

2. Transição Verde: Esforços para reduzir emissões de carbono e adaptar-se às mudanças climáticas estão impulsionando o crescimento de empregos em energias renováveis e sustentabilidade (ex.: engenheiros ambientais e de veículos elétricos).

3. Mudanças Demográficas: O envelhecimento populacional nos países de alta renda e o crescimento das populações em idade ativa nos países de baixa renda estão transformando as necessidades de força de trabalho, especialmente em áreas como saúde e educação.

4. Fragmentação Geoeconômica: Tensions geopolíticas e restrições comerciais impactam cadeias de suprimento globais, gerando mudanças nos modelos de negócios e aumentando a demanda por segurança cibernética e resiliência organizacional.

5. Habilidades do Futuro: A necessidade de reskilling e upskilling é essencial para atender às demandas emergentes do mercado, com foco em pensamento analítico, resiliência, flexibilidade e alfabetização tecnológica.

6. Impactos Econômicos: A instabilidade econômica e o aumento do custo de vida influenciam decisões organizacionais e criam desafios na criação líquida de empregos, destacando a importância de políticas públicas de apoio à requalificação.

7. Reequilíbrio Humano-Máquina: A automação está redefinindo tarefas no local de trabalho, com maior colaboração entre humanos e máquinas, exigindo estratégias para maximizar os benefícios da tecnologia sem exacerbar desigualdades.

Recentemente li “Como evitar um desastre climático” de Bill Gates e gostei muito por dois motivos: o pragmatismo e o texto baseado em dados.

Bill já começa o livro definindo macro-categorias e como elas contribuem pra mudança climática: Manufatura e Produção de Materiais (31%), Produção de Eletricidade (27%), Agricultura, Pecuária e Uso do Solo (19%), Transporte (16%), Aquecimento e Resfriamento de Edifícios (7%).

Depois ele destrincha cada um dos temas expondo a situação atual e as alternativas.

O principal foco do livro é a tese de que não devemos apenas diminuir, mas zerar as emissões (no saldo líquido, é claro) até 2050.

E a inteligência artificial pode desempenhar um papel crucial nesse grande objetivo.

Uma das formas mais eficazes é através da análise de grandes volumes de dados climáticos e ambientais, permitindo a identificação de padrões e tendências que auxiliam na previsão de eventos extremos e mudanças climáticas a longo prazo, algo que deveria entrar na cartilha de empresas e governos (alô Enel?).

Outra aplicação significativa é no desenvolvimento de tecnologias sustentáveis e inteligentes, como sistemas de transporte autônomo e eficientes que reduzem o consumo de combustível.

A IA também pode ser usada para otimizar a agricultura, ajustando automaticamente o uso de água e fertilizantes de acordo com as necessidades reais das plantações, diminuindo o desperdício e o impacto ambiental.

De maneira geral, o termo “mudança climática” já ficou pra trás. Agora temos que lidar com a crise climática e a adaptação climática.

Na Máquina de Dados nos preocupamos com isso e temos diversos compromissos com a pauta ESG:
https://lnkd.in/d5dJ42rk

A Inteligência Artificial pode afetar a inovação de várias maneiras. Em primeiro lugar, a IA pode ser usada para automatizar tarefas e processos, o que pode liberar tempo para que as pessoas possam se concentrar em outras atividades mais criativas e inovadoras.

Além disso, a IA pode ser usada para analisar grandes quantidades de dados e encontrar padrões e tendências que poderiam não ser evidentes para os seres humanos, o que pode levar a novas descobertas e inovações.

A IA também pode ser usada como uma ferramenta para a criação de novos produtos e serviços. Por exemplo, a IA pode ser usada para projetar novos materiais ou para otimizar processos de produção.

A IA também pode ser usada para criar novas formas de interação com os usuários, como assistentes virtuais ou chatbots.

Em geral, a IA tem o potencial de ser uma força muito poderosa para a inovação, mas é importante lembrar que a IA é apenas uma ferramenta e que os seres humanos ainda são responsáveis por guiar e orientar seu uso.