O que acontece com empresa que não pagar o 13º salário

Mais um termo que veio para mudar o mercado, a manufatura inteligente vem sendo muito utilizada como um recurso para as empresas que visam o crescimento em larga escala.  O termo refere-se à criação de fábricas inteligentes ou manufatura inteligente, nas quais se tem, como grande aliada, a tecnologia da informação, utilizando-se de análise de dados em tempo real, além de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina no processo de manufatura a fim de otimizar os processos. Os resultados dessas ações são muitos e facilmente observados, como otimização da produtividade de equipamentos caros, redução do desperdício, maximização dos rendimentos e redução dos tempos de ciclo.  Para isso, as empresas buscam novos recursos para potencializar o processamento de dados de sensores, juntamente com big data, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Nuvem e tecnologias de ponta permitem uma mudança da solução reativa de problemas para o gerenciamento cada vez mais proativo de equipamentos, processos, produtos e fábricas. Assim, recursos como capacitação digital dos trabalhadores, otimização OEE, nanotecnologia e impressão 3D são algumas das tendências para os setores de maquinário, automotivo e de alimentos, nos quais, para os próximos anos, estima-se um crescimento no faturamento de U$S 3,7 trilhões. Conheça as novidades da indústria inteligente Conforme relatório da Mckinsey, 70% das empresas globais começaram a testar novas soluções para o segmento. Por outro lado, 29% estão no ‘purgatório piloto’, ou seja, sem resultados significativos, com falta de recursos/conhecimento. O alto custo e o valor comercial pouco claro são as maiores justificativas. “Entretanto, ainda que os desafios sejam muitos, soluções de manufatura inteligente são benéficas a longo prazo, pois usando sensores em equipamentos para adquirir e processar dados em tempo real, a manufatura inteligente permite aos fabricantes uma visão integrada e completa, baseada em dados virtuais de alta fidelidade de 360 graus de todas as operações”, conta o CEO da Alfa Sistemas, Fábio Rogério. Capacitação Digital No modelo tradicional, mudanças nos projetos chegam ao chão de fábrica com atrasos, afetando a entrega final. O objetivo da capacitação digital é acompanhar as mudanças de fluxo por meio de dispositivos digitais alocados diretamente no chão de fábrica. Dessa forma, ordens de serviço, instruções de montagem, desenhos e guias de soluções ficarão disponíveis aos trabalhadores em tempo real, e questões como detecção de reparos são solucionadas com mais agilidade, diminuindo o prazo de entrega. Softwares de engenharia 68% das empresas veem a indústria 4.0 como uma das principais prioridades estratégicas. Contudo, devido à falta de recursos adequados, interrupções do fluxo de dados digitais por incompatibilidade de ferramentas, por exemplo, são frequentes.  Assim, softwares de engenharia integrados ao projeto contribuem com a verificação automatizada dos programas paralelos às operações maquinarias. Além disso, com a simulação de conexões, é possível eliminar retrabalhos na montagem, aumentando a precisão. Gêmeos digitais O maior benefício dos gêmeos digitais é a redução de custos com testes, uma vez que a solução permite que uma réplica exata do protótipo seja recriada digitalmente e todos os alinhamentos sejam feitos no próprio modelo, evitando-se, assim, acúmulo de horas para montagem e desmontagem. Para o setor automotivo, a exigência do consumidor por produtos personalizados aumenta, intensificando também a necessidade de produções mais rápidas e de qualidade. Assim, roteamento flexível, programação, balanceamento de carga e gerenciamento de desempenho baseadas em TI de fábricas integradas e análises avançadas melhoram a produtividade desde a pré-montagem. Inovações para a indústria indicam oportunidades de crescimento Para os próximos anos, as tendências de tecnologia e inovação para manufatura surpreendem. Com soluções que variam entre nanotecnologia a biossensores, o segmento conta com grandes oportunidades. Dessa forma, o investimento em um sistema de manufatura integrada se torna cada vez mais indispensável.  Por exemplo, com o auxílio da inteligência artificial, os gestores acessam, em tempo real, as informações dos produtos, e, no caso de inconformidade, a solução emite avisos para intervenções, como descarte ou substituição dos itens.  Conheça as tendências de manufatura inteligente A manufatura 4.0 é o futuro. Algumas tendências podem ser observadas em sistemas ERPS, como o SAP Business One, que proporciona maior agilidade e economia, deixando a empresa mais competitiva. Conheça algumas soluções inteligentes desse sistema.  Nanotecnologia para embalagens As embalagens ativas, ou embalagens inteligentes, são sensores que indicam a maturação do produto. Ou seja, ainda nas prateleiras, o consumidor identifica a qualidade da mercadoria. E, ainda, com um recurso equivalente, porém direcionado ao gestor, é possível saber a quantidade exata de produtos disponíveis e quando é necessário a reposição. Impressão 3D A impressão 3D é uma inovação muito presente na indústria de automóveis, no desenvolvimento de produtos e na medicina.  O objetivo da impressão 3D na indústria é diminuir a utilização de recursos naturais, contribuindo com a personalização de insumos, conforme as exigências do mercado. Biossensores Com um sistema de manufatura integrada, é possível adicionar biossensores aos produtos e, assim, ainda na cadeia produtiva, identificar a presença de agentes contaminantes e agir de forma rápida na resolução desse problema. 

Em um mundo cada vez mais interconectado, o conceito de privacidade está em constante mutação. A transformação digital, a explosão do uso de dispositivos inteligentes e a popularização das redes sociais moldaram um ambiente no qual dados pessoais são gerados, coletados e analisados em uma escala sem precedentes.  A questão que se impõe é clara: estamos preparados para lidar com os desafios e riscos associados à utilização dessas informações? E, ainda mais importante, como a Inteligência Artificial (IA) altera o panorama da privacidade e da segurança de dados no Brasil e no mundo? “A quantidade de dados pessoais disponíveis hoje é impressionante. Cada clique, cada curtida, cada transação gera uma nova camada de informações que podem ser analisadas e transformadas em perfis detalhados dos usuários. Embora essas informações tenham valor inestimável para empresas que buscam personalizar serviços e otimizar produtos, elas também apresentam um sério risco à privacidade individual”, alerta Caroline Muniz , advogada da área de direito digital do Machado Nunes Advogados Associados. O problema se agrava principalmente quando os dados são coletados sem o devido entendimento claro do indivíduo sobre como serão usados. Com a ascensão da IA, a coleta de dados pessoais não se limita apenas a um único propósito, mas, sim, pode ser usada em diferentes contextos, desde a segmentação publicitária até o desenvolvimento de tecnologias avançadas de reconhecimento facial e algoritmos preditivos. Nesse cenário, surgem questões legais e éticas sobre como essas informações estão sendo manuseadas e protegidas. Caroline Muniz observa que “a era digital trouxe benefícios inegáveis, mas também expôs uma série de riscos para a privacidade. O uso de dados pessoais tornou-se uma moeda poderosa, mas essa moeda precisa ser administrada com responsabilidade e dentro dos limites da lei.” O uso de dados pessoais no treinamento de IA tem gerado polêmica globalmente, e o Brasil não é exceção. Em um episódio recente, a gigante da tecnologia Meta (anteriormente Facebook) havia sido proibida de usar dados pessoais para treinar seus algoritmos de IA no país, após ter descumprido a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Após exigências da ANPD, a empresa poderá retomar o uso de dados pessoais para treinamento de IA, porém, com restrições. Essa decisão marcou um precedente importante, destacando a necessidade urgente de regular o uso de dados pessoais no campo da IA, sob pena de violação dos direitos de privacidade dos cidadãos. É inegável que a IA depende de grandes volumes de dados para funcionar eficazmente. Isso inclui diversos tipos de dados como imagens, históricos de navegação e até interações em redes sociais, que são frequentemente usados para treinar sistemas de machine learning.  No entanto, esse uso massivo de informações pessoais levanta preocupações profundas sobre privacidade, principalmente quando os indivíduos não estão cientes de como seus dados estão sendo utilizados. Essa falta de transparência coloca em xeque o equilíbrio entre inovação tecnológica e proteção dos direitos fundamentais. Muniz ressalta que “as empresas precisam encontrar um equilíbrio entre a inovação tecnológica e o respeito pela privacidade dos indivíduos. Treinar sistemas de IA com dados pessoais e sensíveis é uma faca de dois gumes: pode trazer avanços incríveis, mas também abrir portas para abusos se não houver uma governança adequada.” Os principais riscos Os riscos associados ao uso indevido de dados pessoais são inúmeros. Entre os mais comuns estão a violação de privacidade, roubo de identidade, fraudes financeiras e ciberataques. A violação de privacidade ocorre quando dados são acessados ou compartilhados sem a devida autorização, expondo os indivíduos a uma série de vulnerabilidades.  Um exemplo que tem ganhado notoriedade é o uso de deepfakes, uma tecnologia que utiliza IA para criar vídeos falsos, muitas vezes com propósitos maliciosos, como pornografia não consentida ou desinformação política. O roubo de identidade também é um problema crescente. Criminosos cibernéticos se apropriam de dados pessoais para se passar por outras pessoas, resultando em fraudes que vão desde a abertura de contas bancárias até a solicitação de empréstimos. Essa prática não apenas causa danos financeiros às vítimas, mas também afeta sua reputação e sua capacidade de se proteger de futuros crimes. Além disso, a exposição a ciberataques, como o phishing (fraudes que visam enganar o usuário para que forneça informações confidenciais, por exemplo) e o ransomware (que bloqueia o acesso a dados até que um resgate seja pago), compromete a integridade e a segurança dos dados, muitas vezes com consequências devastadoras para indivíduos e empresas. “A proteção contra esses riscos exige uma abordagem integrada de segurança da informação, que envolva não apenas tecnologias avançadas, mas também políticas internas rígidas e a conscientização de todos os envolvidos”, afirma Muniz. Desde a entrada em vigor da LGPD, em 2020, o Brasil deu um passo significativo para regular o uso de dados pessoais no ambiente digital. A legislação estabelece regras claras sobre a coleta, processamento e compartilhamento de informações pessoais, e impõe penalidades severas para as empresas que não cumprirem essas normas. As sanções podem variar desde advertências até multas vultosas, que podem alcançar valores na casa dos cinquenta milhões de reais por infração. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) é o órgão responsável pela fiscalização do cumprimento da LGPD e, nos últimos anos, tem intensificado seus esforços para garantir que empresas sigam à risca as exigências da lei. No entanto, muitos especialistas apontam que a aplicação da LGPD ainda é negligenciada e que, apesar dos avanços, há um longo caminho a percorrer para garantir que a privacidade seja realmente protegida. Muniz reforça que “a conformidade com a LGPD não deve ser vista apenas como uma obrigação legal, mas como uma oportunidade para as empresas fortalecerem suas relações com clientes e parceiros. A transparência no uso de dados pode se tornar um diferencial competitivo no mercado.” Práticas éticas para o uso de dados em IA Para que o uso de dados pessoais no treinamento de IA seja ético e seguro, as empresas precisam adotar uma série de medidas. A anonimização e criptografia são exemplos de técnicas que podem ser implementadas para proteger as informações contra