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Inteligência Artificial (IA) generativa, Redes Sociais e os desafios do combate à desinformação

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Inteligência Artificial (IA) generativa, Redes Sociais e os desafios do combate à desinformação

Nos últimos anos, as redes sociais emergiram como uma força poderosa, remodelando fundamentalmente o setor da comunicação e da mídia. Esse fenômeno revolucionário trouxe consigo uma série de transformações que não apenas redefiniram a maneira como as informações são compartilhadas, mas também influenciaram diretamente a forma como as pessoas interagem com o conteúdo midiático.
Inteligência Artificial (IA) generativa, Redes Sociais e os desafios do combate à desinformação

Um dos aspectos mais notáveis dessa transformação é a instantaneidade no acesso à informação. As redes sociais proporcionaram uma plataforma onde notícias e eventos podem ser divulgados em tempo real. Seja um acontecimento global ou uma atualização local, a disseminação instantânea de informações moldou a maneira como consumimos notícias, quebrando as barreiras temporais e geográficas que antes limitavam a rapidez com que as informações eram compartilhadas.

Além disso, as redes sociais deram origem a uma nova dinâmica de engajamento do público. O público não é mais um mero receptor passivo, mas se tornou parte integrante da narrativa. Comentários, compartilhamentos e interações diretas com organizações de mídia criaram uma comunidade online vibrante, onde as opiniões individuais contribuem para a construção coletiva de conhecimento e percepção.

A divulgação de fake news pode beneficiar diferentes grupos e indivíduos, dependendo do contexto e das motivações por trás da criação e disseminação dessas informações falsas.

CLAUDIO CARVAJAL

A produção de conteúdo também passou por uma mudança significativa. Anteriormente, o monopólio da criação midiática estava nas mãos de grandes organizações de mídia. No entanto, as redes sociais democratizaram esse processo, permitindo que qualquer pessoa, em qualquer lugar, compartilhe suas ideias e perspectivas. Isso resultou em uma diversidade de vozes, enriquecendo o panorama midiático global.

Contudo, é importante reconhecer que esse novo paradigma não está isento de desafios. A proliferação de notícias falsas e desinformação nas redes sociais questiona a credibilidade das fontes tradicionais de notícias. A necessidade de distinguir entre fatos e ficção tornou-se uma preocupação crucial na era digital.

Além disso, a integração cada vez maior das redes sociais nas operações de mídia levanta questões éticas e de privacidade. A coleta de dados pessoais para personalização de conteúdo suscita debates sobre como equilibrar a inovação tecnológica com a proteção dos direitos individuais.

“Inteligência Artificial (IA) generativa” e a criação de conteúdos falsos – Fake News

A inteligência artificial generativa pode ser utilizada para criar conteúdo falso, incluindo notícias falsas (fake news). Modelos de linguagem como o GPT-3, por exemplo, têm a capacidade de gerar texto de maneira extremamente convincente, imitando estilos de escrita humana. Além de conteúdos em textos, as tecnologias de Deep Learning possibilitam ainda a criação de conteúdos falsos em vídeos, os chamados Deep Fakes.  Isso levanta preocupações sobre o potencial uso indevido dessas tecnologias para disseminar informações falsas e desinformação.

A capacidade de criar conteúdo de maneira automática e persuasiva pode ser explorada por indivíduos mal-intencionados para espalhar notícias falsas, manipular a opinião pública, difamar pessoas ou influenciar eventos. Essa é uma preocupação ética e social, pois destaca a necessidade de abordar questões como a autenticidade do conteúdo gerado por IA e desenvolver métodos para detectar e mitigar a propagação de informações falsas.

As fake News podem surgir de várias maneiras e têm diversas origens. A propagação de informações incorretas pode ser intencional ou não, e as motivações por trás da criação e disseminação de fake news são complexas. Aqui estão algumas das principais maneiras como as fake news podem nascer:

Desinformação intencional: Alguém pode criar e disseminar informações falsas deliberadamente com a intenção de enganar, manipular a opinião pública, desacreditar uma pessoa ou instituição, ou promover uma agenda específica.

Sátira e paródia: Às vezes, informações falsas são criadas como parte de sátiras ou paródias, mas, infelizmente, podem ser interpretadas como reais por algumas pessoas.

Interpretação equivocada: Informações verdadeiras podem ser mal interpretadas ou distorcidas durante a disseminação, levando a uma compreensão incorreta dos fatos.

Vazamento de informações erradas: Por vezes, informações incorretas são divulgadas por fontes não confiáveis ou por vazamentos mal verificados.

Viés de confirmação: As pessoas podem inadvertidamente compartilhar informações falsas que confirmam suas crenças preexistentes, contribuindo para a propagação de notícias falsas dentro de bolhas de filtro.

Sensacionalismo e cliques: Algumas organizações de mídia podem exagerar ou distorcer informações para atrair mais atenção, cliques ou audiência.

Uso de bots e redes sociais: Bots automatizados em plataformas de mídia social podem ser programados para disseminar informações falsas em grande escala, amplificando a disseminação dessas notícias.

Falta de verificação: A ausência de verificações adequadas por parte dos consumidores de notícias pode levar à aceitação de informações falsas sem questionamento.

Má interpretação de evidências científicas: Em algumas situações, evidências científicas podem ser mal interpretadas ou distorcidas, levando à disseminação de informações falsas.

Condições sociais e políticas: Em contextos sociais e políticos específicos, as fake news podem ser criadas e disseminadas para influenciar eleições, gerar conflitos ou manipular a opinião pública. 

Além de entender como as Fake News nascem, é essencial entender por que eles nascem e o que ganham aqueles que as produzem ou divulgam. Isto ajuda na construção de estratégias para mitigar este desafio. A divulgação de fake news pode beneficiar diferentes grupos e indivíduos, dependendo do contexto e das motivações por trás da criação e disseminação dessas informações falsas. Aqui estão algumas categorias de pessoas ou grupos que podem se beneficiar com a divulgação de fake news:

Atores políticos: Políticos podem usar fake news para manipular a opinião pública, difamar oponentes ou promover sua agenda. Isso pode ser especialmente eficaz durante campanhas eleitorais.

Agentes externos e influências estrangeiras: Governos estrangeiros ou grupos com interesses específicos podem usar fake news para influenciar a política de outros países, semear discordâncias ou minar a confiança nas instituições.

Empresas e interesses comerciais: Empresas ou setores específicos podem criar fake news para promover seus produtos, desacreditar concorrentes ou influenciar a opinião pública em seu benefício.

Indivíduos com motivações ideológicas: Pessoas com fortes convicções ideológicas podem criar e disseminar fake news para promover suas crenças, desacreditar grupos opostos ou gerar polarização.

Criadores de conteúdo online: Alguns criadores de conteúdo podem se beneficiar financeiramente da divulgação de fake news, especialmente se o conteúdo gerar muitos cliques e visualizações, aumentando a receita publicitária.

Hackers e criminosos cibernéticos: Hackers podem criar fake news como parte de campanhas de desinformação ou para distrair e desviar a atenção de atividades maliciosas, como ataques cibernéticos.

Mídia sensacionalista: Outlets de mídia sensacionalista podem se beneficiar da divulgação de notícias falsas, atraindo mais atenção e audiência.

Bots e contas automatizadas: Criadores de bots automatizados podem ser contratados para disseminar fake news em larga escala, influenciando a percepção pública e criando a ilusão de um consenso em torno de determinados tópicos.

É importante observar que, embora esses grupos ou indivíduos possam se beneficiar no curto prazo, a disseminação de fake news geralmente tem efeitos prejudiciais a longo prazo, incluindo danos à confiança pública, polarização e impactos sociais negativos. O combate a este problema requer esforços coletivos, envolvendo educação, verificação de fatos por órgãos independentes e imparciais, regulamentação e responsabilidade por parte das plataformas de mídia social.

Em resumo, é crucial que a comunidade global, incluindo pesquisadores, desenvolvedores de IA, legisladores e empresas de tecnologia, trabalhe em conjunto para desenvolver medidas que garantam o uso ético da inteligência artificial e minimizem os riscos associados à criação de conteúdo falso. Isso pode envolver o desenvolvimento de técnicas de verificação de autenticidade, educação pública sobre como identificar informações falsas e a implementação de políticas e regulamentações adequadas.

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Claudio Carvajal

Claudio Carvajal

Professor e Coordenador Acadêmico na FIAP. Empreendedor na área de negócios digitais, co-founder da Singular NEXT. Palestrante na área de Empreendedorismo, Inovação e Tecnologia. Autor de livros na área de negócios e tecnologia.

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Inteligência Artificial (IA) generativa: oportunidades e desafios para empresas

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Inteligência Artificial (IA) generativa: oportunidades e desafios para empresas

A “Inteligência Artificial (IA) generativa” refere-se aos sistemas de IA que são capazes de gerar novos conteúdos, como imagens, textos, música ou outros tipos de dados. Esses sistemas são projetados para aprender padrões e características de conjuntos de dados existentes e, com base nesse conhecimento, criar novos dados que se assemelham aos exemplos fornecidos durante o treinamento.
Inteligência Artificial (IA) generativa: oportunidades e desafios para empresas

A IA generativa se baseia em princípios do Machine Learning, um ramo da inteligência artificial que permite que as máquinas aprendam com os dados. Além de analisar dados e aprender com padrões encontrados para fazer previsões ou tomar decisões com base nestes padrões, a IA generativa é capaz de gerar novos conteúdos copiando os dados de entrada no sistema.

Esta tecnologia emergiu como uma força motriz revolucionária no cenário empresarial contemporâneo, desencadeando uma onda de transformação em diversas indústrias. Sua importância transcende a mera adoção tecnológica, estendendo-se à capacidade de redefinir modelos de negócios, impulsionar a eficiência operacional e catalisar a inovação. Nessa perspectiva, a presença da IA é não apenas uma vantagem competitiva, mas uma necessidade vital para a sobrevivência e prosperidade das empresas.

Em indústrias específicas, o impacto da IA generativa tem impactado mais rapidamente as empresas trazendo uma necessidade urgente de adaptação à tecnologia, como é o caso do setor de marketing e mídia

CLAUDIO CARVAJAL

Oportunidades que a “IA Generativa” traz para as empresas

 A utilização da IA no ambiente empresarial possibilita a automação de tarefas rotineiras e repetitivas, liberando os recursos humanos para atividades mais criativas e estratégicas. Os sistemas inteligentes podem realizar análises de dados complexas, otimizar processos logísticos e até mesmo personalizar interações com clientes. Essa automação não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também contribui para a redução de custos, fator determinante na competitividade empresarial.

Outro ponto que merece destaque como uma oportunidade da utilização da IA nas empresas é a capacidade da IA analisar o comportamento do cliente e suas preferências. Os sistemas de IA podem oferecer experiências mais personalizadas, aumentando a satisfação do cliente e fortalecendo os laços entre a empresa e seus consumidores. Isto gera também a capacidade de prever as necessidades individuais e adaptar-se dinamicamente às mudanças nas preferências do mercado confere uma vantagem significativa na conquista e retenção de clientes.

Nos últimos anos, a IA generativa passou a se destacar como uma opção de aplicação da IA no ambiente de negócios. Segundo a empresa de consultoria Gartner, as empresas de capital de risco investiram mais de 1,7 bilhão de dólares em soluções de IA generativa nos últimos três anos. Desse montante, a descoberta de medicamentos habilitada para inteligência artificial e a codificação de software de IA receberam a maior parte do financiamento. Isto significa que soluções como o famoso “ChatGPT” são apenas o começo, soluções muito mais sofisticadas devem aparecer para impactar ainda mais o mercado.

Prever o que a IA generativa pode trazer de transformações para empresas nos próximos anos é algo extremamente difícil, mas já podemos observar como as empresas têm explorado a IA generativa e algumas vantagens potenciais incluem:

Inovação em Design e Criatividade: A IA generativa pode ser usada para criar designs inovadores e criativos em diversas áreas, desde design de produtos até publicidade e branding.

Personalização de Conteúdo: Empresas podem utilizar IA generativa para personalizar conteúdos com base em preferências individuais dos usuários, oferecendo experiências mais relevantes e envolventes.

Automação de Tarefas Criativas: A IA generativa pode automatizar tarefas criativas, como a geração de conteúdo textual, imagens ou música, permitindo que as equipes se concentrem em tarefas mais estratégicas e complexas.

Simulação e Prototipagem Rápida: Em setores como manufatura e engenharia, a IA generativa pode ser utilizada para simular e criar protótipos de maneira mais eficiente, acelerando o processo de desenvolvimento de produtos.

Melhoria na Experiência do Cliente: Ao personalizar interações com os clientes, seja por meio de chatbots ou interfaces de usuário personalizadas, a IA generativa pode melhorar a experiência do cliente, antecipando necessidades e fornecendo soluções mais eficazes.

Otimização de Processos de Negócios: Em áreas como cadeia de suprimentos e logística, a IA generativa pode otimizar processos, prevendo demandas e sugerindo ajustes para melhorar a eficiência operacional.

Desafios que a “IA Generativa” traz para as empresas

 A IA generativa apresenta inúmeras possibilidades de melhorar produtividade e performance nos negócios, mas também traz inúmeros desafios e ameaças, como o potencial para “deepfakes”, questões de direitos autorais e outros usos maliciosos da tecnologia de IA generativa direcionados contra a sua organização. Alguns desses desafios incluem:

Ética e Responsabilidade: A geração de conteúdo por IA, especialmente em casos de deepfakes ou manipulação de mídia, levanta preocupações éticas. As empresas precisam garantir o uso responsável da tecnologia e considerar as implicações éticas de criar conteúdo sintético.

Vieses e Discriminação: Se os conjuntos de dados usados para treinar modelos de IA generativa contiverem vieses, isso pode ser refletido nos resultados gerados. As empresas precisam estar cientes desses vieses e trabalhar ativamente para mitigá-los, garantindo a equidade e a imparcialidade nos resultados.

Segurança e Privacidade: A criação de conteúdo gerado por IA pode ser explorada para ataques de segurança, como deepfake de áudio ou vídeo para enganar sistemas de autenticação. As empresas precisam fortalecer as medidas de segurança para proteger contra o uso indevido dessa tecnologia.

Qualidade e Confiabilidade: A qualidade do conteúdo gerado por IA nem sempre é garantida. Pode haver casos em que a IA produza resultados inesperados, inadequados ou de baixa qualidade. As empresas precisam monitorar e garantir a confiabilidade do conteúdo gerado.

Treinamento e Aprendizado Contínuo: Os modelos de IA generativa exigem treinamento adequado, e o aprendizado contínuo é muitas vezes necessário para acompanhar mudanças nos dados de entrada e nas demandas do usuário. Isso requer recursos significativos em termos de hardware, software e expertise técnica.

Transparência e Interpretabilidade: Muitos modelos de IA generativa são considerados “caixas-pretas” devido à sua complexidade. A falta de transparência e interpretabilidade pode dificultar a compreensão de como as decisões são tomadas, o que é crucial, especialmente em casos sensíveis.

Aspectos Legais: A criação e distribuição de conteúdo gerado por IA podem levantar questões legais, especialmente em relação a direitos autorais, propriedade intelectual e responsabilidade por danos causados por informações falsas ou enganosas.

Aceitação Social: A aceitação social de tecnologias generativas, especialmente quando se trata de automação de tarefas criativas, pode ser um desafio. Compreender e abordar as preocupações do público em relação à substituição de empregos ou à manipulação de conteúdo é essencial.

Em indústrias específicas, o impacto da IA generativa tem impactado mais rapidamente as empresas trazendo uma necessidade urgente de adaptação à tecnologia, como é o caso do setor de marketing e mídia, por exemplo. De acordo com a Gartner espera-se que:

  • Até 2025, 30% das mensagens de marketing enviadas por organizações de grande porte serão geradas sinteticamente. Em 2022, esse número era inferior a 2%;
  • Até 2030, um filme de grande sucesso será criado com mais de 90% de imagens geradas por IA (texto para vídeo), acima dos 0% em 2022.

Ou seja, as empresas ou áreas de marketing e mídia que não estiverem investindo nesta tecnologia terão sérias dificuldades de se manter no mercado nos próximos anos.

Em resumo, o investimento na IA generativa é uma estratégia vital para empresas que buscam se destacar no atual cenário empresarial dinâmico. As vantagens oferecidas pela inovação e eficiência operacional superam os desafios associados, desde que sejam adotadas práticas éticas e responsáveis. Ao fazê-lo, as empresas estarão preparadas para enfrentar os desafios do futuro e colher os benefícios duradouros que a IA generativa pode proporcionar ao sucesso empresarial.

 

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Claudio Carvajal

Claudio Carvajal

Professor e Coordenador Acadêmico na FIAP. Empreendedor na área de negócios digitais, co-founder da Singular NEXT. Palestrante na área de Empreendedorismo, Inovação e Tecnologia. Autor de livros na área de negócios e tecnologia.

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Como preparar sua empresa para as novas tecnologias em 2024

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Como preparar sua empresa para as novas tecnologias em 2024

As tecnologias estão evoluindo a uma velocidade sem precedentes afetando todos os setores e áreas da economia. Empresas que não conseguem se adaptar rapidamente às inovações correm o risco de ficar para trás, se tornarem obsoletas rapidamente ou até mesmo deixarem de existir. Para além da tecnologia, as mudanças no macro ambiente, em especial nas preferências e valores culturais dos consumidores, podem afetar significativamente o sucesso de uma empresa.
novas tecnologias em 2024

Para se adaptar a este cenário, as empresas devem buscar estratégias e métodos que permitam acompanhar continuamente quais são as tendências que devem impactar seu negócio e proativamente se prepararem para elas.

E como acompanhar as tendências tecnológicas num ambiente cada vez mais dinâmico no qual as transformações ocorrem numa velocidade sem precedentes? Algumas organizações respeitáveis realizam pesquisas e divulgam relatórios periodicamente norteando as empresas neste sentido

. Então, a primeira dica é acompanhar estes relatórios. Segundo a Gartner, uma das empresas mais confiáveis no ambiente empresarial com relação a tendências tecnológicas, estas são as principais tecnologias que devem acelerar as transformações este ano, publicadas em seu relatório “Top Strategic Technology Trends for 2024”:

É preciso validar com o futuro cliente se de fato a ideia resolve melhor o problema do que os concorrentes atuais.

CLAUDIO CARVAJAL

  • Inteligência Artificial Generativa Democratizada: A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) está se democratizando pela confluência de modelos maciçamente pré-treinados, computação em Nuvem e código aberto, tornando acessível a profissionais em todo o mundo. Até 2026, o Gartner prevê que mais de 80% das empresas terão utilizado APIs e modelos de Inteligência Artificial Generativa e/ou implantado aplicativos habilitados para a tecnologia em seus ambientes de produção, o que representa um aumento em relação aos menos de 5% registrados no início de 2023.
  • Gerenciamento de Confiança, Risco e Segurança da Inteligência Arificial (TRiSM): A democratização do acesso à Inteligência Artificial tornou a necessidade de Gerenciamento de Confiança, Risco e Segurança da tecnologia (TRiSM) ainda mais urgente e clara. Sem diretrizes, os modelos de Inteligência Artificial podem gerar rapidamente efeitos negativos que se descontrolam, encobrindo qualquer desempenho positivo e ganhos para a sociedade que a  tecnologia possibilita. O Gartner prevê que até 2026, as empresas que aplicarem controles de Gerenciamento de Confiança, Risco e Segurança da Inteligência Artificial aumentarão a precisão de suas tomadas de decisão, eliminando até 80% de informações ruins ou ilegítimas.
  • Desenvolvimento Auxiliado por Inteligência Artificial: O desenvolvimento auxiliado por Inteligência Artficial é o uso de tecnologias do tipo, como Inteligência Artificial Generativa e Machine Learning, para ajudar engenheiros de software em seus projetos, codificação e teste de aplicativos. A engenharia de software assistida por Inteligência Artificial melhora a produtividade dos desenvolvedores e permite que equipes de desenvolvimento atendam à crescente demanda por software para os negócios.
  • Aplicações Inteligentes: As aplicações inteligentes incluem inteligência como uma capacidade. O Gartner define isso como a adaptação aprendida para responder de forma apropriada e autônoma. Essa inteligência pode ser utilizada em muitos casos para melhorar ou automatizar o trabalho. Existe uma clara necessidade e demanda por aplicações inteligentes. Cerca de 26% dos CEOs na Pesquisa de CEO e Executivos de Negócios Sênior do Gartner de 2023 citaram a escassez de talentos como o risco mais prejudicial para suas empresas. A atração e retenção de profissionais são a principal prioridade de força de trabalho dos CEOs, enquanto a Inteligência Artificial foi apontada como a tecnologia que terá o impacto mais significativo em suas indústrias nos próximos três anos.
  • Gestão Contínua de Exposição a Ameaças: A Gestão Contínua de Exposição a Ameaças (CTEM) é uma abordagem pragmática e sistemática que permite que as empresas avaliem continuamente e de forma consistente a acessibilidade, exposição e explorabilidade dos ativos digitais e físicos de uma empresa. Até 2026, o Gartner prevê que as empresas que priorizarem seus investimentos em segurança com base em um programa de Gestão Contínua de Exposição a Ameaças alcançarão uma redução de dois terços nas violações.
  • Machine Customers: Também chamados de ‘custobots’, os Machine Customers são atores econômicos não-humanos que podem negociar e comprar autonomamente bens e serviços em troca de pagamento. Até 2028, existirão 15 bilhões de produtos conectados com potencial para agir como clientes, além de bilhões a mais a serem lançados nos próximos anos. Essa tendência de crescimento será a fonte de trilhões de dólares em receitas até 2030 e eventualmente se tornará mais significativa do que a chegada do comércio digital.
  • Tecnologia Sustentável: A tecnologia sustentável é um conjunto de soluções digitais usadas para promover resultados ambientais, sociais e de governança (ESG) que apoiam o equilíbrio ecológico de longo prazo e os direitos humanos. O Gartner prevê que até 2027, 25% dos CIOs verão sua compensação pessoal ligada ao impacto de sua tecnologia sustentável.
  • Engenharia de Plataformas: A engenharia de plataformas é a disciplina de construir e operar plataformas internas de desenvolvimento de autosserviço. Cada plataforma é uma camada, criada e mantida por uma equipe de produto dedicada, projetada para atender às necessidades de seus usuários, interagindo com ferramentas e processos. O objetivo da engenharia de plataformas é otimizar a produtividade, a experiência do usuário e acelerar a entrega de valor comercial.
  • Plataformas de Nuvem da Indústria: Até 2027, o Gartner prevê que mais de 70% das empresas usarão plataformas de Nuvem da indústria (ICPs) para acelerar suas iniciativas de negócios, o que representa um aumento em relação os 15% estimados para 2023. As plataformas abordam resultados de negócios relevantes para a indústria, combinando serviços subjacentes de SaaS, PaaS e IaaS em uma oferta completa com capacidades componíveis.

Existem outras fontes interessantes para analisar tendências como relatórios de outras grandes empresas de consultoria globais como Ernst & Young, KPMG, PwC, além de institutos de pesquisa como o Future Today Institute, da futurista e professora Amy Webb. Mas há uma certa proximidade nas projeções com relação a percepção sobre Inteligência Artificial, Gestão da segurança da informação, ciência de dados, tecnologias sustentáveis e uso ético e responsável das novas tecnologias, a chamada Gestão Social e Ambiental, em inglês Environmental, Social and Governance – ESG.

Entender quais são as tecnologias que devem mudar o mundo é o primeiro passo. O próximo desafio é trazer esta reflexão para o ambiente do seu negócio. Como estas tecnologias devem mudar o comportamento do seu consumidor, a forma como você produz e trabalha na sua empresa, que ameaças se constituem para sua empresa com a chegadas destas tecnologias ao mercado e quais são as oportunidades que sua empresa pode explorar com estas mudanças?

Em resumo, criar estratégias de inovação empresarial é vital para garantir a relevância e a sustentabilidade das empresas num ambiente em constante evolução. Isso envolve uma abordagem proativa para se adaptar às mudanças, investir em tecnologia, sustentabilidade e, acima de tudo, manter uma mentalidade flexível e inovadora.

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Professor e Coordenador Acadêmico na FIAP. Empreendedor na área de negócios digitais, co-founder da Singular NEXT. Palestrante na área de Empreendedorismo, Inovação e Tecnologia. Autor de livros na área de negócios e tecnologia.

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