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Inteligencia Artificial

Promptar diferente de Pesquisar....

Quando alguém fala sobre IA e imediatamente pensa em ChatGPT, vale lembrar: essa história começou há muito tempo, e o ChatGPT é apenas o capítulo mais recente.

Tudo começou em 1943, quando McCulloch e Pitts publicaram um artigo que lançou as bases para as redes neurais, sugerindo que máquinas poderiam, de fato, "pensar" como humanos. Avance para 1950, quando Alan Turing propôs seu famoso "Teste de Turing", desafiando o mundo a questionar se uma máquina poderia exibir comportamento inteligente indistinguível do humano.

Em 1956, a IA finalmente ganhou um nome e um propósito claro na Conferência de Dartmouth. Nomes como McCarthy e Minsky decidiram que era hora de transformar essa ideia maluca em um campo de estudo sério. Nos anos seguintes, a IA começou a dar seus primeiros passos com a criação do SNARC, o primeiro computador de rede neural, e do ELIZA, o primeiro chatbot primitivo, em 1965.

Nos anos 1970, o entusiasmo esfriou. O "Inverno da IA" chegou, marcado por cortes de financiamento e desilusão com o progresso lento. Contudo, a história estava longe de terminar. Os anos 1980 trouxeram uma reviravolta com as redes neurais recuperando o fôlego graças a novas técnicas como a "Backpropagation", permitindo que esses sistemas finalmente começassem a aprender de verdade.

Em 1997, veio um marco histórico: o Deep Blue, da IBM, derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, provando que as máquinas podiam superar humanos em tarefas extremamente complexas. Isso foi um tapa na cara de quem duvidava do potencial da hashtag#IA.

Em 2011, o Watson, também da IBM, derrotou dois ex-campeões do Jeopardy!, mostrando que a IA também podia dominar o processamento de linguagem natural. Mas o verdadeiro game-changer veio em 2012, quando a DeepMind desenvolveu redes neurais capazes de reconhecer gatos em vídeos do YouTube. Pode parecer trivial, mas esse foi o início da era do "deep learning", que revolucionou a IA.

A partir de 2015, a IA não parou mais de impressionar. AlphaGo, da DeepMind, derrotou campeões mundiais em Go, um jogo conhecido por sua complexidade estratégica. Em 2020, o GPT-3 apareceu, fazendo barulho com sua capacidade de gerar textos impressionantemente coerentes, o que trouxe a IA para o centro das atenções públicas de uma vez por todas.

Em 2022, um engenheiro do Google foi demitido após afirmar que o LaMDA, um chatbot avançado, poderia ser senciente. Isso levantou questões sérias sobre os limites da IA e até onde ela poderia ir.

https://tess.pareto.io/pt-BR/login

Para superar esses desafios e maximizar o retorno sobre o investimento em IA, a IBM identificou seis capacidades essenciais, com a confiança como fator central:

1️⃣ Visão e Estratégia: Identifique áreas onde a IA pode impulsionar a inovação e a competitividade, estabelecendo prioridades claras.

2️⃣ Modelo Operacional: Integre a IA à cultura organizacional, garantindo que ela faça parte da estrutura e dos processos da empresa.

3️⃣ Engenharia e Operações: Desenvolva soluções de IA escaláveis, de fácil uso e flexíveis para suportar o crescimento.

4️⃣ Dados e Tecnologia: Facilite o acesso seguro aos dados e automatize processos para impulsionar a eficiência.

5️⃣ Talento e Habilidades: Capacite a equipe com ética e habilidades em IA, promovendo uma cultura de aprendizado contínuo.

6️⃣ Cultura e Adoção: Adote uma abordagem centrada no ser humano, com feedback constante para promover uma adoção dinâmica e eficaz da IA.

Para garantir a capacidade dos cidadãos de trabalhar no futuro, eles precisarão de novas habilidades — mas quais? Em um mercado de trabalho mais automatizado, digital e dinâmico, todos os cidadãos se beneficiarão de ter um conjunto de habilidades fundamentais que os ajudem a cumprir os três critérios a seguir, não importa o setor em que trabalhem ou sua ocupação:

  • Adicionar valor além do que pode ser feito por sistemas automatizados e máquinas inteligentes
  • Operar em um ambiente digital
  • Adaptar-se continuamente a novas formas de trabalho e novas ocupações

Esta pesquisa, definiu quatro categorias amplas de habilidades — cognitiva, digital, interpessoal e autoliderança:

Pesquisa Integrar o Microsoft Project com o Azure DevOps é uma excelente maneira de consolidar a gestão de tarefas e projetos. Aqui estão algumas etapas e considerações para ajudá-lo nesse processo:

1. Planejamento da Integração

  • Defina os Objetivos: Identifique quais dados você deseja integrar (tarefas, prazos, responsáveis, etc.) e quais são os resultados esperados.
  • Escolha a Ferramenta Certa: Existem várias ferramentas de terceiros e extensões que podem ajudar com essa integração, como Azure DevOps Connector for Project.

2. Configurar o Azure DevOps

  • Acesso e Permissões: Certifique-se de que você tem as permissões necessárias no Azure DevOps para criar e gerenciar projetos e tarefas.
  • Criação de Projetos: Crie um projeto no Azure DevOps se ainda não tiver um.

3. Microsoft Project

  • Configuração do Projeto: Abra seu projeto no Microsoft Project e tenha em mente as tarefas que deseja integrar.
  • Templates: Utilize templates para estruturar seus dados de forma que se encaixem nas colunas do Azure DevOps.

4. Integração

  • Uso de Conectores: Utilize o Azure DevOps Connector for Microsoft Project para estabelecer a integração. Isso geralmente envolve a configuração de uma conexão entre as duas plataformas.
  • Mapeamento de Campos: Ao configurar a integração, mapeie os campos do Microsoft Project para os campos correspondentes no Azure DevOps.

5. Sincronização de Dados

  • Importação e Exportação: Realize a importação das tarefas do Microsoft Project para o Azure DevOps e faça a exportação dos dados do Azure DevOps para o Project, conforme necessário.
  • Atualizações Regulares: Configure a sincronização para que as atualizações sejam refletidas em ambas as plataformas.

6. Testes e Validação

  • Teste a Integração: Certifique-se de que as tarefas e dados estão sendo transferidos corretamente entre as duas plataformas.
  • Treinamento da Equipe: Caso haja uma equipe envolvida, forneça treinamento sobre como utilizar a integração adequadamente.

7. Monitoramento e Ajustes

  • Acompanhe a Performance: Monitore a eficácia da integração e faça ajustes conforme necessário.
  • Feedback da Equipe: Obtenha feedback da equipe sobre a usabilidade e faça melhorias.

8. Documentação

  • Documente o Processo: Mantenha uma documentação clara sobre como a integração foi realizada para futuras referências.

Recursos Adicionais

•⁠ ⁠Documentação Oficial: Consulte a documentação da Microsoft para guias detalhados sobre como integrar o Project com o Azure DevOps. •⁠ ⁠Comunidades e Fóruns: Participe de comunidades online e fóruns para obter dicas e compartilhar experiências.

Seguindo essas etapas, você poderá integrar eficientemente o Microsoft Project com o Azure DevOps, consolidando suas tarefas de forma prática e eficiente! Se precisar de mais detalhes em alguma etapa, fique à vontade para perguntar. Sim, existem algumas maneiras de integrar o Microsoft Project com o Azure DevOps utilizando a linguagem Go (Golang). Aqui estão as opções, incluindo plugins existentes e uma abordagem de desenvolvimento personalizada:

1. Plugins ou Ferramentas Existentes

Embora existam algumas ferramentas que facilitam a integração entre Microsoft Project e Azure DevOps, pode ser difícil encontrar um plugin específico que use Golang. No entanto, você pode considerar as seguintes opções:

•⁠ ⁠Conectores de Terceiros: Ferramentas como o **Zapier ou Integromat (agora chamado Make) podem conectar diversos aplicativos, incluindo Microsoft Project e Azure DevOps. Embora não utilizem Golang, eles podem facilitar a integração sem necessidade de codificação.

2. API do Azure DevOps

A melhor forma de realizar uma integração personalizada entre Microsoft Project e Azure DevOps com Golang é utilizar a API REST do Azure DevOps. Você pode seguir estas etapas:

Passos para Desenvolver a Integração com Golang:

1. Configuração do Ambiente
  • Instale o Go em sua máquina, caso ainda não tenha.
  • Configure um projeto Go.
2. Autenticação
  • Utilize Personal Access Tokens (PAT) para autenticar-se na API do Azure DevOps.
  • Armazene o token em um lugar seguro, como variáveis de ambiente.
3. Fazer Chamadas à API
  • Utilize uma biblioteca HTTP para fazer requisições à API do Azure DevOps.
  • Você pode usar a biblioteca ⁠ net/http ⁠ padrão do Go.
4. Exemplo de Código

⁠ go package main

import ( "bytes" "encoding/json" "fmt" "net/http" "os" )

const azureDevopsURL = "https://dev.azure.com/{organization}/{project}/_apis/{area}?api-version=6.0"

// Estrutura para tarefa type Task struct { Title string json:"title" // Adicione outros campos conforme necessário }

func createTask(task Task) { token := os.Getenv("AZURE_DEVOPS_PAT")

jsonData, err := json.Marshal(task)
if err != nil {
    fmt.Println(err)
    return
}

req, err := http.NewRequest("POST", azureDevopsURL, bytes.NewBuffer(jsonData))
if err != nil {
    fmt.Println(err)
    return
}

req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
req.SetBasicAuth("", token)

client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
    fmt.Println(err)
    return
}
defer resp.Body.Close()

if resp.StatusCode == 200 {
    fmt.Println("Task created successfully!")
} else {
    fmt.Printf("Failed to create task: %s\n", resp.Status)
}

}

func main() { task := Task{Title: "Nova Tarefa"} createTask(task) }  ⁠

5. Interação com Microsoft Project
  • A integração com o Microsoft Project pode ser mais complicada, pois ele não possui uma API REST pública. Você pode considerar usar Microsoft Project Online ou exportar dados do Microsoft Project para um formato utilizável (como Excel ou CSV) e, em seguida, ler esses dados em sua aplicação Go.
6. Lidar com Formatos
  • Se você optar por usar CSV, você pode usar a biblioteca ⁠ encoding/csv ⁠ do Go para importar dados.

3. Documentação Necessária

  • Azure DevOps REST API Documentation: Consulte a documentação oficial para entender quais endpoints estão disponíveis e suas funcionalidades.
  • Microsoft Project: Para dados, você pode explorar a exportação de dados em formatos como CSV ou Excel.

Conclusão

A combinação da API do Azure DevOps com Go oferece uma maneira poderosa de personalizar a integração. Com essa abordagem, você pode criar uma aplicação que atende exatamente às suas necessidades de gerenciamento de projetos. Se precisar de mais ajuda em algum ponto específico, é só avisar!

O valor do poder computacional e do software explodiu desde que o mundo mudou das indústrias tradicionais para um sistema centrado em informações digitais. A demanda por mais poder computacional (e, portanto, software capaz de utilizá-los) ainda está crescendo hoje.

Já se passaram quase cinco décadas desde que Gordon Moore postulou sua famosa teoria sobre a tendência do poder computacional; e embora especialistas digam que a Lei de Moore provavelmente terminará esta década, não há sinal de que o mundo deixará de funcionar com softwares de computador cada vez mais poderosos, flexíveis e utilizáveis. A esse respeito, não é surpreendente que desenvolvedores de TI e programadores de software estejam similarmente experimentando o peso das expectativas elevadas. O poder computacional aproveitado tem que ser utilizado em algum lugar. O software geralmente é projetado para consumir os recursos disponíveis. Mas o inverso às vezes também acontece. O software pode superar o poder disponível. É uma corrida armamentista: conforme o software fica mais complexo, o hardware precisa crescer uma quantidade proporcional para melhorar ou manter o desempenho. Pelos padrões atuais, os requisitos mínimos esperados do software são

Entregue resultados rapidamente. Responsividade e flexibilidade são essenciais em um espaço onde as demandas e os requisitos mudam a cada segundo.

e capaz de processar big data O principal ímpeto para espremer o poder computacional é a escalabilidade e o desempenho, que exigem que o software seja capaz de funcionar tão bem em uma escala massiva. Uma contrapartida aos dois primeiros. O software deve ter as qualidades anteriores e deve executar suas tarefas com segurança. Neste white paper, vamos nos concentrar no primeiro ponto. O software deve ser capaz de entregar a saída necessária em tempo hábil. Os desenvolvedores devem ser capazes de escrever código-fonte C/C++ que tenha um desempenho eficiente, mas também devem ser ágeis e flexíveis o suficiente para prontamente aceitar mudanças caso surja a necessidade

Por definição, algo é à prova do futuro se for projetado de tal forma que continuará a ser útil ou funcional no futuro, mesmo que a situação mude. Este é um termo frequentemente mal compreendido, onde aqueles que o usam geralmente querem dizer "código que funciona a longo prazo", mas parece um requisito razoável para software. Os clientes, sem dúvida, desejarão maximizar a utilidade que obtêm de uma unidade de código ou software (ou seja, projetado de tal forma que funcione junto com todos os requisitos e tecnologias futuras). Mas dizer que o código pode ser à prova do futuro é um pouco impróprio. A versão base do software geralmente é eficaz o suficiente. Adicionar recursos e código extra não é uma proteção para o futuro nem torna o código mais fácil de manter. Isso é feature creep — um conceito enganosamente semelhante no qual desenvolvedores e engenheiros caem para resolver problemas que não existem. Feature creep é um problema porque aumenta a manutenção do código sem fornecer valor real. Ele adiciona partes móveis a uma máquina para uma função que ela não precisa.

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