O Dicionário de Tecnologia é ideal para líderes que desejam compreender tanto os fundamentos quanto os aspectos mais avançados do universo digital e da inteligência artificial.
Essa lista de termos técnicos ajudará você a entender os conceitos usados na sua área de TI, descobrir novas tecnologias e se aprofundar em temas de inovação digital, permitindo aplicá-los com precisão nos seus negócios.
Neste guia completo de termos tecnológicos, apresentamos os 30 vocabulários digitais mais relevantes do momento e destacamos a importância de os gestores conhecerem essas operações estratégicas para impulsionar suas empresas.
O que veremos neste artigo
A importância dos gestores saberem os termos tecnológicos
No mundo empresarial atual, a tecnologia desempenha um papel central em praticamente todas as operações e estratégias de negócios. Entender os termos tecnológicos não é mais apenas uma competência desejável; tornou-se essencial para gestores que desejam liderar suas equipes de maneira eficaz e tomar decisões informadas.
A familiaridade com a terminologia tecnológica permite aos gestores compreenderem melhor os desafios e oportunidades apresentados pelas novas tecnologias, facilitando a comunicação com suas equipes técnicas e stakeholders. Além disso, gestores bem informados podem avaliar melhor os investimentos em tecnologia e implementar soluções mais adequadas para suas empresas.
Dicionário de tecnologia para gestores: 18 termos essenciais
1. Inteligência Artificial (IA)
Inteligência Artificial refere-se a sistemas ou máquinas que imitam a inteligência humana para realizar tarefas e podem se aprimorar com base nas informações que coletam. Exemplos incluem assistentes virtuais como Siri e Alexa, e sistemas de recomendação como os usados pela Netflix.
2. Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
Aprendizado de Máquina é um subcampo da IA que permite que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente a partir da experiência sem serem explicitamente programados. Ele é usado em aplicações como reconhecimento de imagem e análise preditiva.
3. Blockchain
Blockchain é uma tecnologia de registro distribuído que oferece segurança e transparência, com aplicações em finanças, cadeia de suprimentos e mais. É a base das criptomoedas como o Bitcoin.
4. Computação em Nuvem (Cloud Computing)
Computação em Nuvem refere-se ao uso de servidores remotos na Internet para armazenar, gerenciar e processar dados, em vez de servidores locais ou um computador pessoal. Exemplos incluem Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud.
5. Big Data
Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que exigem tecnologias avançadas para armazenar, processar e analisar. Utilizado para identificar padrões, tendências e associações.
6. Internet das Coisas (IoT)
Internet das Coisas conecta dispositivos físicos à Internet, permitindo que eles coletem e compartilhem dados. Exemplos incluem termostatos inteligentes, wearables e sistemas de segurança doméstica.
7. Realidade Virtual (VR)
Realidade Virtual é uma tecnologia que cria um ambiente simulado. É usado em videogames, treinamento militar, educação e simulações médicas.
8. Realidade Aumentada (AR)
Realidade Aumentada sobrepõe elementos digitais ao mundo real, geralmente através de uma câmera em dispositivos móveis. Exemplos incluem Pokémon GO e filtros de Instagram.
9. Cibersegurança
Cibersegurança envolve a proteção de sistemas, redes e programas contra ataques digitais. É crucial para proteger dados sensíveis e garantir a integridade e a confidencialidade das informações.
10. Automação de Processos Robóticos (RPA)
RPA usa software para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras que são normalmente realizadas por humanos. Exemplo: bots de atendimento ao cliente.
11. DevOps
DevOps é uma combinação de práticas e ferramentas que aumentam a capacidade de uma organização de entregar aplicativos e serviços de alta velocidade. Melhora a colaboração entre desenvolvimento e operações.
12. Edge Computing
Edge Computing refere-se ao processamento de dados na periferia da rede, perto da fonte de dados. Isso reduz a latência e melhora a eficiência. Utilizado em IoT e redes de telecomunicações.
13. 5G
5G é a quinta geração de redes móveis, oferecendo velocidades de internet significativamente mais rápidas e menor latência. Facilita avanços em IoT, veículos autônomos e cidades inteligentes.
14. Inteligência Artificial Explicável (XAI)
XAI refere-se a métodos e técnicas que tornam os resultados de IA mais compreensíveis para humanos. É importante para garantir a transparência e a confiança nos sistemas de IA.
15. Análise Preditiva
Análise Preditiva utiliza dados históricos, algoritmos estatísticos e aprendizado de máquina para identificar a probabilidade de futuros resultados. Aplicada em marketing, finanças e gerenciamento de risco.
16. Containers
Containers são uma forma de virtualização que permite que os desenvolvedores empacotem e executem aplicativos com todas as suas dependências em um ambiente isolado. Docker é um exemplo popular de tecnologia de container.
17. Microserviços
Microserviços são uma abordagem de arquitetura de software onde grandes aplicações são compostas por pequenos serviços independentes, cada um executando uma função específica. Facilitam a escalabilidade e a manutenção.
18. Computação Quântica
Computação Quântica utiliza princípios da mecânica quântica para realizar cálculos complexos a velocidades muito superiores aos computadores clássicos. Tem o potencial de revolucionar campos como criptografia e simulação de materiais.
19. Machine Learning Ops (MLOps)
MLOps é uma prática que combina aprendizado de máquina, DevOps e Data Engineering para automatizar e gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Isso inclui a implementação de modelos, o monitoramento de desempenho e a atualização contínua de modelos.
20. Rede Neural Artificial (ANN)
Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais inspirados pelo cérebro humano que são usados para reconhecer padrões complexos em dados. Elas são amplamente utilizadas em reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e previsão de séries temporais.
21. Processamento de Linguagem Natural (NLP)
NLP é um campo da IA que foca na interação entre computadores e humanos usando linguagem natural. Aplicações incluem chatbots, tradução automática e análise de sentimentos.
22. Veículos Autônomos
Veículos Autônomos, ou carros autônomos, utilizam sensores, câmeras e algoritmos de IA para navegar e operar sem intervenção humana. Eles prometem transformar o transporte, aumentando a segurança e a eficiência.
23. Computação Distribuída
Computação Distribuída envolve a utilização de múltiplos computadores para resolver problemas computacionais complexos. Exemplos incluem redes de computadores e sistemas de computação em grade.
24. Transformação Digital
Transformação Digital é o processo de integrar tecnologia digital em todas as áreas de um negócio, mudando fundamentalmente como a empresa opera e entrega valor aos clientes. Isso inclui automação de processos, utilização de big data e migração para a nuvem.
25. Realidade Mista (MR)
Realidade Mista combina elementos de realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR) para criar ambientes onde objetos do mundo real e digital interagem em tempo real. Aplicações incluem treinamento, design e entretenimento.
26. Segurança Zero Trust
Zero Trust é uma abordagem de segurança cibernética que assume que nenhuma entidade, interna ou externa, é confiável por padrão. Requer a verificação contínua de todos os usuários e dispositivos que tentam acessar recursos da rede.
27. Data Lake
Um Data Lake é um repositório de armazenamento que pode armazenar grandes quantidades de dados brutos, estruturados e não estruturados. É utilizado para análise e processamento de big data.
28. Modelos Generativos (GANs)
Generative Adversarial Networks (GANs) são uma classe de redes neurais usadas para gerar dados novos e realistas a partir de exemplos. São utilizadas em aplicações como criação de imagens e vídeos, bem como em modelagem de dados sintéticos.
29. Plataformas de Low-Code/No-Code
Plataformas Low-Code/No-Code permitem que usuários criem aplicativos de software com o mínimo de programação, usando interfaces gráficas e configurações simples. Elas democratizam o desenvolvimento de software, permitindo que mais pessoas criem soluções tecnológicas.
30. Tecnologias de Computação Verde
Computação Verde refere-se a práticas e tecnologias que reduzem o impacto ambiental da computação. Inclui o uso de hardware energeticamente eficiente, a otimização de processos de data centers e a utilização de fontes de energia renovável.
