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Arte, BF 2024, Experiências

A Balneário Camboriú de Avicii na Break Friday

Que tal uma escapada para Balneário Camboriú? Conhecida por suas praias deslumbrantes e sua vibrante vida noturna, Balneário recebeu Avicii em 2013, para diversão e descanso. Assim, com nosso pacote exclusivo, você pode aproveitar 5 dias incríveis com hospedagem de qualidade e proximidade aos principais pontos turísticos da cidade, como a icônica Praia Central, o moderno Passeio San Miguel, um espaço charmoso para compras e gastronomia.

Com opções para todas as idades, Balneário Camboriú é ideal para famílias, bem como grupos de amigos e casais.

Além das praias, Balneário Camboriú oferece atrativos como o Parque Unipraias, onde você pode apreciar vistas panorâmicas em um teleférico que liga a Praia Central à Praia de Laranjeiras. Ademais, para quem gosta de aventura, o parque ainda oferece tirolesa e trilhas ecológicas. E não podemos esquecer do famoso Cristo Luz, uma das principais atrações turísticas da cidade. Reserve seu pacote e venha viver essa experiência completa com o Hurb, aproveitando o melhor do litoral sul do Brasil!

Avicii e Balneário

Em 22 de fevereiro de 2013, o DJ Avicii realizou uma apresentação memorável no Space Balneário Camboriú, em Santa Catarina. Para reviver esse evento, você pode assistir a vídeos disponíveis no YouTube, como esse abaixo, que traz trechos da performance e imagens do público presente.

O Hurb separou uma quantidade limitada de pacotes para Balneário abaixo do preço de custo: R$790,00

Quem foi Avicii?

Seja tocando alto nos alto-falantes do palco principal de um festival de música ou nos fones de ouvido de milhões de ouvintes no mundo todo, a música do DJ, produtor, compositor e humanitário superstar sueco Tim Bergling — mais conhecido pelo nome artístico Avicii — é amplamente considerada como tendo alterado para sempre a trajetória do gênero Pop.

O Doodle de vídeo de hoje, com uma de suas faixas mais icônicas, “Wake Me Up”, celebra seu 32º aniversário e homenageia seu legado como um dos primeiros artistas a elevar a música eletrônica de dança ao sucesso global mainstream.

Neste dia em 1989, Tim Bergling nasceu em uma família de criativos em Estocolmo, Suécia. Aos 16, ele estava mixando músicas em seu quarto e começou a escrever música eletrônica melódica e edificante logo depois. Em 2011, ele lançou o hino de dança ‘Levels’ sob o nome de “Avicii”, abrindo caminho como uma das primeiras faixas de música eletrônica a subir nas paradas pop. Desejando mais do que apenas sucesso na indústria, Bergling também partiu em “House for Hunger”, uma turnê americana de 2012 que doou seus lucros para combater a insegurança alimentar em todo o mundo.

De 2011 a 2016, Bergling tocou cerca de 220 sets do Avicii globalmente, incluindo uma residência de cinco anos em Ibiza e shows esgotados na arena Ericsson Globe, com capacidade para 16.000 pessoas, em Estocolmo. Além de quebrar barreiras sonoras com sucessos como o híbrido bluegrass-house de 2013 “Wake Me Up”, Bergling também estava entre os primeiros DJs e produtores a dividir os holofotes anteriormente reservados para vocalistas e instrumentistas.

A Tim Bergling Foundation

Em poucos anos, Bergling acumulou mais de uma dúzia de prêmios globais de música, como o Swedish Grammis Awards de Melhor Inovador (2012). Bem como um World Music Award de Melhor Artista de Electronic Dance (2014). Nos EUA, ele foi indicado a vários Grammys e ganhou o American Music Award de Artistas de Electronic Dance Music (2013). Além disso, conquistou o Billboard Music Award de Melhor Canção Dance/Eletrônica (2014) e o MTV Music Award de Melhor Videoclipe de Dance Music (2018).

Como tantos indivíduos globalmente, Bergling lutou com sua saúde mental por anos. Infelizmente, ele morreu por suicídio em 2018, aos 28 anos.

Em 2021, a Ericsson Globe Arena de Estocolmo ganhou um novo nome: Avicii Arena. Um símbolo do orgulho sueco, a arena se destaca hoje não apenas como um local de eventos. Mas também como um centro para a troca de ideias focadas em saúde mental. Esta iniciativa é liderada pela Tim Bergling Foundation , uma organização fundada pela família Bergling para homenagear a vida e o legado de Tim. Dessa forma, o objetivo é diminuir o estigma associado ao suicídio e promover a conscientização sobre saúde mental, especialmente entre os jovens em todo o mundo.

Confira algumas fotos do DJ Avicii

Avicii + Balneário

Saiba mais sobre Tim, o trabalho da fundação e a inspiração para o Doodle em vídeo de hoje.

Conheça a cidade por onde o DJ passou, levando seu espetáculo, em 2026. O Hur te leva para curtir o destino por 5 dias com mais de 50% OFF. Reserve agora essa viagem imperdível!

Hurb CEO, Traveler Experience

Projeto Starline – Google vai humanizar a comunicação a distância

A experiência Starline que o Google desenvolveu e oo Hurb será o primeiro a oferecer aos clientes

Imagine conversar com seus entes queridos ou colegas do outro lado do país e sentir como se eles estivessem na mesma sala com você. Com o Project Starline, isso não é mais apenas imaginação. Essa tecnologia inovadora faz com que as conversas remotas pareçam como se você estivesse na mesma sala, sem a necessidade de óculos ou fones de ouvido adicionais.

A pessoa sentada move a cabeça da esquerda para a direita e sorri enquanto se olha no visor Starline. A tela se divide ao meio para revelar uma representação colorida da mesma pessoa no lado direito usando imagens 3D. A câmera dá zoom na imagem 3D da pessoa e a tela inteira se torna animada com grandes pontos coloridos redondos. Os pontos coloridos se animam em várias linhas que se movem em ondas da esquerda para a direita na tela. As ondas então se multiplicam novamente em pontos coloridos e de volta em uma imagem 3D em tela cheia da pessoa. Há uma varredura da esquerda para a direita e o vídeo se repete.

A Starline alcança essa sensação de presença usando avanços em IA, imagens 3D e outras tecnologias. Nosso display de campo de luz cria uma sensação de volume e profundidade, proporcionando uma experiência de comunicação imersiva diferente de tudo que você já viu antes.

Amazônia

Inundações, Após muitos anos de intensa pesquisa, nossa tecnologia agora é escalável

Todos os anos, inundações causam milhares de mortes em todo o mundo, interrompem a vida de milhões e causam danos financeiros significativos. Como parte de nossos esforços para avançar a AI para lidar com a crise climática e ajudar as comunidades afetadas, o Google Research desenvolveu   modelos de AI para prever inundações . Nosso sistema combina dois modelos de AI que processam diversas fontes de dados disponíveis publicamente: o Modelo Hidrológico prevê a quantidade de água fluindo em um rio, e o Modelo de Inundação prevê quais áreas serão afetadas e quão alto será o nível da água. Dessa forma, podemos alertar as pessoas em áreas que estão prestes a ser impactadas até 7 dias antes do desastre acontecer. Ao alertar organizações e pessoas, esperamos capacitá-las a agir, limitando danos e perdas de vidas. Trabalhamos em estreita colaboração com governos, a ONU e ONGs para implementar e distribuir alertas de inundação. Após muitos anos de intensa pesquisa e desenvolvimento, nossa tecnologia agora é escalável e cobre dezenas de países e, no futuro, aspiramos cobrir todas as áreas afetadas por inundações globalmente.

 

Centro de Inundações para Governos e Organizações

O Flood Hub fornece aos usuários dados de inundação localmente relevantes e previsões de inundação com até 7 dias de antecedência para que eles possam tomar medidas oportunas. É um recurso visual e fácil de usar que exibe mapas de inundação de rios locais e tendências de água e fornece previsões de inundação e alertas em tempo real com base nos modelos de IA do Google e fontes de dados globais. O Flood Hub foi projetado para atender às necessidades de governos, organizações de ajuda locais e pessoas diretamente em risco. Todas as informações são gratuitas, disponíveis publicamente e podem ser compartilhadas em redes sociais. As previsões são atualizadas diariamente.

O Flood Hub cobre atualmente bacias hidrográficas em mais de 80 países em todo o mundo, fornecendo previsões críticas de inundações para mais de 1.800 locais e cobrindo uma população de 460 milhões de pessoas.

Atualmente, o Flood Hub cobre bacias hidrográficas em mais de 80 países no mundo todo, fornecendo previsões críticas de enchentes para mais de 1.800 locais e abrangendo uma população de 460 milhões de pessoas.

Como funciona

O Modelo Hidrológico identifica se um rio deve inundar processando fontes de dados publicamente disponíveis, como precipitação e outros dados meteorológicos e de bacia, e gera uma previsão para o nível de água no rio nos dias seguintes.

O Modelo de Inundação simula o comportamento da água conforme ela se move pela planície de inundação com base na previsão hidrológica e nas imagens de satélite. Isso nos permite saber quais áreas serão afetadas e quão alto esperamos que o nível da água esteja.

Nosso modelo inovador de IA combina esses dois modelos para atingir uma precisão sem precedentes:

  • Fornece previsões mais acionáveis ​​e precisas (quando comparadas ao modelo de última geração, amplamente utilizado e disponível globalmente, GloFAS ) para capacitar governos, organizações de assistência e cidadãos a tomarem medidas relevantes e salvar vidas.
  • É possível avaliar se o nível de água de um rio vai subir ou descer e quanto, com até 7 dias de antecedência e, dependendo da disponibilidade de dados, gerar mapas que mostram quais áreas específicas devem inundar.
  • É treinado em uma ampla variedade de produtos meteorológicos globais disponíveis ao público, medições de medidores de rios e imagens de satélite.
  • Pode ser aplicado a locais para os quais temos dados de medição de rios e, mais importante, pode inferir de locais ricos em dados para locais com escassez de dados, permitindo-nos fornecer cobertura em muitos países de baixa e média renda (PBMR).

 

GPT, Machine Learning, Turismo

Alunos de inglês agora podem praticar conversação na Pesquisa

 

Alunos de inglês agora podem praticar conversação na Pesquisa

 

 

Aprender um idioma pode abrir novas oportunidades na vida de uma pessoa. Pode ajudar as pessoas a se conectarem com pessoas de diferentes culturas, viajarem pelo mundo e progredirem em suas carreiras. Estima-se que só o inglês tenha 1,5 bilhão de alunos em todo o mundo. No entanto, é difícil alcançar a proficiência numa nova língua e muitos alunos citam a falta de oportunidade de praticar a fala ativamente e de receber feedback acionável como uma barreira à aprendizagem.

Temos o prazer de anunciar um novo recurso da Pesquisa Google que ajuda as pessoas a praticar a fala e a melhorar suas habilidades no idioma. Nos próximos dias, os usuários do Android na Argentina, Colômbia, Índia (hindi), Indonésia, México e Venezuela poderão obter ainda mais suporte linguístico do Google por meio da prática interativa de conversação em inglês, expandindo-se para mais países e idiomas no futuro. A Pesquisa Google já é uma ferramenta valiosa para alunos de idiomas, fornecendo traduções, definições e outros recursos para melhorar o vocabulário. Agora, os alunos que traduzem para ou do inglês em seus telefones Android encontrarão uma nova experiência prática de língua inglesa com feedback personalizado.

Um novo recurso da Pesquisa Google permite que os alunos
pratiquem a fala de palavras no contexto.

Os alunos recebem instruções da vida real e, em seguida, formam suas próprias respostas faladas usando uma palavra do vocabulário fornecida. Eles participam de sessões práticas de 3 a 5 minutos, recebendo feedback personalizado e a opção de se inscrever para receber lembretes diários para continuar praticando. Com apenas um smartphone e algum tempo de qualidade, os alunos podem praticar no seu próprio ritmo, a qualquer hora e em qualquer lugar.

Atividades com feedback personalizado, para complementar as ferramentas de aprendizagem existentes

Projetado para ser usado junto com outros serviços e recursos de aprendizagem, como aulas particulares, aplicativos móveis e aulas, o novo recurso de prática de conversação na Pesquisa Google é outra ferramenta para ajudar os alunos em sua jornada.

Fizemos parcerias com linguistas, professores e ESL/EFL especialistas pedagógicos para criar uma experiência prática de conversação que seja eficaz e motivadora. Os alunos praticam o vocabulário em contextos autênticos e o material é repetido em intervalos dinâmicos para aumentar a retenção — abordagens que são conhecidas por serem eficazes para ajudar os alunos a se tornarem falantes confiantes. Como um parceiro nosso compartilhou:

“Falar em um determinado contexto é uma habilidade que os alunos de línguas muitas vezes não têm oportunidade de praticar. Portanto esta ferramenta é muito útil para complementar aulas e outros recursos.” – Judit Kormos, professora, Universidade de Lancaster

Também estamos entusiasmados por trabalhar com vários parceiros de aprendizagem de idiomas para divulgar o conteúdo que eles estão ajudando a criar e conectá-los com alunos de todo o mundo. Esperamos expandir ainda mais este programa e trabalhar com qualquer parceiro interessado.

Feedback personalizado em tempo real

Cada aluno é diferente, portanto, fornecer feedback personalizado em tempo real é uma parte fundamental da prática eficaz. As respostas são analisadas para fornecer sugestões e correções úteis em tempo real.

O sistema fornece feedback semântico, indicando se a resposta foi relevante para a pergunta e se pode ser compreendida por um interlocutor. Feedback gramatical fornece insights sobre possíveis melhorias gramaticais e um conjunto de exemplos de respostas em vários níveis de complexidade linguística, dão sugestões concretas sobre formas alternativas de responder neste contexto.

O feedback é composto por três elementos: análise semântica, correção gramatical e exemplos de respostas.

Tradução contextual

Entre as diversas novas tecnologias que desenvolvemos, a tradução contextual oferece a capacidade de traduzir palavras e frases individuais no contexto. Durante as sessões práticas, os alunos podem tocar em qualquer palavra que não entendem para ver a tradução dessa palavra considerando seu contexto.

Exemplo de recurso de tradução contextual.

Esta é uma tarefa técnica difícil, uma vez que palavras individuais isoladas muitas vezes têm múltiplos significados alternativos, e múltiplas palavras podem formar grupos de significados que precisam ser traduzidos em uníssono. Nossa nova abordagem traduz a frase inteira e, em seguida, estima como as palavras do texto original e do texto traduzido se relacionam entre si. Isso é comumente conhecido como problema de alinhamento de palavras.

Exemplo de um par de frases traduzidas e seu alinhamento de palavras. Um modelo de alinhamento de aprendizagem profunda conecta as diferentes palavras que criam o significado para sugerir uma tradução.

A principal peça tecnológica que permite essa funcionalidade é um novo modelo de aprendizado profundo desenvolvido em colaboração com a equipe do Google Tradutor, chamado Deep Aligner. A ideia básica é pegar um modelo de linguagem multilíngue treinado em centenas de idiomas e, em seguida, ajustar um novo modelo de alinhamento em um conjunto de exemplos de alinhamento de palavras (veja um exemplo na figura acima) fornecidos por especialistas humanos, para vários pares de idiomas. A partir disso, o modelo único pode alinhar com precisão qualquer par de idiomas, atingindo a taxa de erro de alinhamento de última geração (AER, uma métrica para medir a qualidade dos alinhamentos de palavras, onde menor é melhor). Este novo modelo único levou a melhorias drásticas na qualidade do alinhamento em todos os pares de idiomas testados, reduzindo o AER médio de 25% para 5% em comparação com abordagens de alinhamento baseadas em modelos ocultos de Markov< a i=4> (HMMs).

Taxas de erro de alinhamento (quanto menor, melhor) entre o inglês (EN) e outros idiomas.

Esse modelo também é incorporado às APIs de tradução do Google, melhorando muito, por exemplo, a formatação de PDFs e sites traduzidos no Chrome, a tradução de legendas do YouTube e aprimorando a API de tradução do Google Cloud.

Feedback gramatical

Para permitir feedback gramatical para linguagem falada com sotaque, nossas equipes de pesquisa adaptaram modelos de correção gramatical para texto escrito (veja o blog e paper) para trabalhar em transcrições de reconhecimento automático de fala (ASR), especificamente para o caso de fala com sotaque. A etapa principal foi o ajuste fino do modelo de texto escrito em um corpus de transcrições humanas e ASR de fala com sotaque, com correções gramaticais fornecidas por especialistas. Além disso, inspiradas em trabalhos anteriores, as equipes desenvolveram uma nova representação de resultados baseada em edição que aproveita a alta sobreposição entre as entradas e os resultados, o que é particularmente bem-sucedido. adequado para frases curtas comuns em ambientes de aprendizagem de línguas.

A representação de edição pode ser explicada usando um exemplo:

  • Entrada: I1 sou2 cozinhando54 mal3 então
  • Correção: I1 sou2 em6 cozinhando54 ruim3 então
  • Edições: (‘at’, 4, PREPOSIÇÃO, 4)

Acima, “at” é a palavra inserida na posição 4 e “PREPOSIÇÃO” denota que se trata de um erro envolvendo preposições. Usamos a tag de erro para selecionar limites de aceitação dependentes da tag que melhoraram ainda mais o modelo. O modelo aumentou a recordação de problemas gramaticais de 4,6% para 35%.

Alguns exemplos de resultados de nosso modelo e de um modelo treinado em corpora escritos:

Exemplo 1 Exemplo 2
Entrada do usuário (fala transcrita) Vivo da minha profissão. Preciso de um cartão eficiente e confiável.
Modelo gramatical baseado em texto Eu vivo da minha profissão. Preciso de um cartão eficiente e confiável.
Novo modelo otimizado para fala Vivo da minha profissão. Preciso de um cartão eficiente e confiável.

Análise semântica

O objetivo principal da conversa é comunicar claramente a intenção. Assim, projetamos um recurso que comunica visualmente ao aluno se sua resposta era relevante para o contexto e se seria compreendida por um parceiro. Este é um problema técnico difícil, uma vez que as respostas faladas dos primeiros alunos de línguas podem ser sintaticamente não convencionais. Tivemos que equilibrar cuidadosamente essa tecnologia para focar na clareza da intenção, e não na correção da sintaxe.

Nosso sistema utiliza uma combinação de duas abordagens:

  1. Classificação de Sensibilidade: modelos de linguagem grandes como LaMDA ou Os PaLM são projetados para fornecer respostas naturais em uma conversa, por isso não é surpresa que eles tenham um bom desempenho no sentido inverso: julgar se uma determinada resposta é contextualmente sensata.
  2. Similaridade com boas respostas: usamos uma arquitetura de codificador para comparar a entrada do aluno com um conjunto de boas respostas conhecidas em um espaço de incorporação semântica. Essa comparação fornece outro sinal útil sobre a relevância semântica, melhorando ainda mais a qualidade do feedback e das sugestões que fornecemos.
O sistema fornece feedback sobre se a resposta foi relevante para a solicitação e se seria compreendida por um parceiro de comunicação.

Desenvolvimento de conteúdo assistido por ML

Nossas atividades práticas disponíveis apresentam uma mistura de conteúdo criado por especialistas humanos e conteúdo criado com assistência de IA e revisão humana. Isso inclui instruções faladas, palavras focais, bem como conjuntos de exemplos de respostas que mostram respostas significativas e contextuais.

Uma lista de exemplos de respostas é fornecida quando o aluno recebe feedback e quando toca no botão de ajuda.

Como os alunos têm diferentes níveis de habilidade, a complexidade linguística do conteúdo deve ser ajustada de forma adequada. Trabalhos anteriores sobre estimativa de complexidade de linguagem concentram-se em textos com comprimento de parágrafo ou mais longos , o que difere significativamente do tipo de respostas que nosso sistema processa. Assim, desenvolvemos novos modelos que podem estimar a complexidade de uma única frase, frase ou mesmo palavras individuais. Isto é um desafio porque mesmo uma frase composta por palavras simples pode ser difícil para um aluno de línguas (por exemplo, “Vamos direto ao ponto”). Nosso melhor modelo é baseado em BERT e atinge previsões de complexidade mais próximas do consenso de especialistas humanos. O modelo foi pré-treinado usando um grande conjunto de exemplos rotulados como LLM e, em seguida, ajustado usando um conjunto de dados rotulado por especialistas humanos.

Erro quadrático médio do desempenho de várias abordagens estimando a dificuldade do conteúdo em um corpus diversificado de aproximadamente 450 passagens de conversação (texto/transcrições). Linha superior: Os avaliadores humanos rotularam os itens em uma escala de 0,0 a 5,0, aproximadamente alinhada à escala CEFR< /span>: modelos diferentes executaram a mesma tarefa e mostramos a diferença para o consenso de especialistas humanos.Quatro linhas inferiores (de A1 a C2).

Usando este modelo, podemos avaliar a dificuldade dos itens de texto, oferecer uma gama diversificada de sugestões e, o mais importante, desafiar os alunos de forma adequada aos seus níveis de habilidade. Por exemplo, usando nosso modelo para rotular exemplos, podemos ajustar nosso sistema para gerar instruções faladas em vários níveis de complexidade linguística.

Palavras focais do vocabulário, a serem suscitadas pelas perguntas
guitarra maçã leão
Simples O que voce gosta de jogar? Você gosta de fruta? Você gosta de gatos grandes?
Intermediário Você toca algum instrumento musical? Qual é a sua fruta favorita? Qual é o seu animal favorito?
Complexo Que instrumento de cordas você gosta de tocar? Que tipo de fruta você gosta de comer por sua textura crocante e sabor adocicado? Você gosta de assistir predadores grandes e poderosos?

Além disso, a estimativa da dificuldade do conteúdo é utilizada para aumentar gradualmente a dificuldade da tarefa ao longo do tempo, adaptando-se ao progresso do aluno.

Saiba mais no https://unknownsunknowns.com/

 

 

Hurb, Machine Learning, Tecnologia, Uncategorized

Como o KAYAK reduziu o tempo de login em 50% e melhorou a segurança com chaves de acesso

KAYAK é um dos principais mecanismos de pesquisa de viagens do mundo que ajuda os usuários a encontrar as melhores ofertas em voos, hotéis e aluguel de carros. Em 2023, o KAYAK integrou senhas – um novo tipo de autenticação sem senha – em seus aplicativos Android e web. Como resultado, o KAYAK reduziu em 50% o tempo médio que os usuários levam para se inscrever e fazer login e também observou uma diminuição nos tickets de suporte.

Este estudo de caso explica a implementação do KAYAK no Android com API Credential Manager e RxJava. Você pode usar este estudo de caso como modelo para implementar o Credential Manager para melhorar a segurança e a experiência do usuário em seus próprios aplicativos.

Problema

Como a maioria das empresas, o KAYAK dependia de senhas no passado para autenticar usuários. As senhas são um risco tanto para os usuários quanto para as empresas: muitas vezes são fracas, reutilizadas, adivinhadas, roubadas, vazadas ou hackeadas.

“Oferecer autenticação por senha exige muito esforço e riscos para os negócios. Os invasores estão constantemente tentando usar contas de força bruta, embora nem todos os usuários entendam a necessidade de senhas fortes. No entanto, mesmo senhas fortes não são totalmente seguras e ainda podem ser roubadas.” – Matthias Keller, cientista-chefe e vice-presidente sênior de tecnologia do

KAYAK

Para tornar a autenticação mais segura, o KAYAK enviou “links mágicos” por e-mail. Embora útil do ponto de vista de segurança, essa etapa extra introduziu mais atrito ao usuário, exigindo que os usuários mudassem para um aplicativo diferente para concluir o processo de login. Medidas adicionais precisavam ser introduzidas para mitigar o risco de ataques de phishing.

Solução

O aplicativo Android do KAYAK agora usa chaves de acesso para uma experiência de autenticação mais segura, fácil de usar e mais rápida. As chaves de acesso são tokens exclusivos e seguros armazenados no dispositivo do usuário e que podem ser sincronizados em vários dispositivos. Os usuários podem fazer login no KAYAK com uma senha, simplesmente usando o bloqueio de tela existente do dispositivo, tornando-o mais simples e seguro do que inserir uma senha.

“Adicionamos suporte para chaves de acesso ao nosso aplicativo Android para que mais usuários possam usar chaves de acesso em vez de senhas. Dentro desse trabalho, também substituímos nossa antiga implementação da API Smartlock pela API Sign in with Google suportada pela API Credential Manager. Agora, os usuários podem se inscrever e fazer login no KAYAK com senhas duas vezes mais rápido do que com um link de e-mail, o que também melhora a taxa de conclusão” – Matthias Keller,  cientista-chefe e vice-presidente sênior de tecnologia do KAYAK

 

Integração da API do Credential Manager

Para integrar chaves de acesso no Android, o KAYAK usou a API Credential Manager . O Credential Manager é uma biblioteca do Jetpack que unifica o suporte a chaves de acesso a partir do Android 9 (API de nível 28) e o suporte a métodos de login tradicionais, como senhas e autenticação federada, em uma única interface de usuário e API.

Figura 1: Telas de criação de senha do Credential Manager.

Projetar um fluxo de autenticação robusto para aplicativos é crucial para garantir a segurança e uma experiência confiável do usuário. O diagrama a seguir demonstra como o KAYAK integrou as chaves de acesso aos seus fluxos de registro e autenticação:

Figura 2: Diagrama do KAYAK mostrando seus fluxos de cadastro e autenticação.

No momento do registro, os usuários têm a oportunidade de criar uma chave de acesso. Uma vez registrados, os usuários podem fazer login usando sua chave de acesso, faça login com o Google ou senha. Como o Credential Manager inicia a UI automaticamente, tome cuidado para não introduzir tempos de espera inesperados, como chamadas de rede. Sempre busque um desafio único e outras configurações de chaves de acesso (como ID de RP) no início de qualquer sessão do aplicativo.

Embora a equipe KAYAK agora esteja fortemente investida em corrotinas, sua integração inicial usou RxJava para integração com a API do Credential Manager. Eles agruparam chamadas do Credential Manager no RxJava da seguinte maneira:

override fun createCredential(request: CreateCredentialRequest, activity: Activity): Single<CreateCredentialResponse> {
return Single.create { emitter ->
// Triggers credential creation flow
credentialManager.createCredentialAsync(
request = request,
activity = activity,
cancellationSignal = null,
executor = Executors.newSingleThreadExecutor(),
callback = object : CredentialManagerCallback<CreateCredentialResponse, CreateCredentialException> {
override fun onResult(result: CreateCredentialResponse) {
emitter.onSuccess(result)
}override fun onError(e: CreateCredentialException) {
emitter.tryOnError(e)
}
}
)
}
}

Este exemplo define uma função Kotlin chamada createCredential() que retorna uma credencial do usuário como um RxJava Single do tipo CreateCredentialResponse . A função createCredential() encapsula o processo assíncrono de registro de credenciais em um estilo de programação reativo usando a classe RxJava Single .

Para uma implementação Kotlin desse processo usando corrotinas , leia o guia Faça login no seu usuário com o Credential Manager .

Fluxo de inscrição de registro de novo usuário

Este exemplo demonstra a abordagem usada pelo KAYAK para registrar uma nova credencial, aqui o Credential Manager foi encapsulado em primitivas Rx.

webAuthnRetrofitService
.getClientParams(username = /** email address **/)
.flatMap { response ->
// Produce a passkeys request from client params that include a one-time challenge
CreatePublicKeyCredentialOption(/** produce JSON from response **/)
}
.subscribeOn(schedulers.io())
.flatMap { request ->
// Call the earlier defined wrapper which calls the Credential Manager UI
// to register a new passkey credential
credentialManagerRepository
.createCredential(
request = request,
activity = activity
)
}
.flatMap {
// send credential to the authentication server
}
.observeOn(schedulers.main())
.subscribe(
{ /** process successful login, update UI etc. **/ },
{ /** process error, send to logger **/ }
)

O Rx permitiu que o KAYAK produzisse pipelines mais complexos que podem envolver múltiplas interações com o Credential Manager.

Login de usuário existente

O KAYAK seguiu as etapas a seguir para iniciar o fluxo de login. O processo inicia um elemento de UI na página inferior, permitindo que o usuário faça login usando um ID do Google e uma chave de acesso existente ou senha salva.

Figura 3: Folha inferior para autenticação de senha.

Os desenvolvedores devem seguir estas etapas ao configurar um fluxo de login:
  • Como a planilha inferior é iniciada automaticamente, tome cuidado para não introduzir tempos de espera inesperados na UI, como chamadas de rede. Sempre busque um desafio único e outras configurações de chaves de acesso (como RP ID ) no início de qualquer sessão do aplicativo.
  • Ao oferecer o login do Google por meio da API Credential Manager , seu código deve procurar inicialmente por contas do Google que já foram usadas com o aplicativo. Para lidar com isso, chame a API com o parâmetro setFilterByAuthorizedAccounts definido como true .
  • Se o resultado retornar uma lista de credenciais disponíveis, o aplicativo mostrará ao usuário a UI de autenticação da página inferior.
  • Se uma NoCredentialException aparecer, nenhuma credencial foi encontrada: nenhuma conta do Google, nenhuma senha e nenhuma senha salva. Neste ponto, seu aplicativo deve chamar a API novamente e definir setFilterByAuthorizedAccounts como false para iniciar o fluxo Cadastre-se no Google .
  • Processe a credencial retornada do Credential Manager.
Single.fromSupplier<GetPublicKeyCredentialOption> {
GetPublicKeyCredentialOption(/** Insert challenge and RP ID that was fetched earlier **/)
}
.flatMap { response ->
// Produce a passkeys request
GetPublicKeyCredentialOption(response.toGetPublicKeyCredentialOptionRequest())
}
.subscribeOn(schedulers.io())
.map { publicKeyCredentialOption ->
// Merge passkeys request together with other desired options,
// such as Google sign-in and saved passwords.
}
.flatMap { request ->
// Trigger Credential Manager system UI
credentialManagerRepository.getCredential(
request = request,
activity = activity
)
}
.onErrorResumeNext { throwable ->
// When offering Google sign-in, it is recommended to first only look for Google accounts
// that have already been used with our app. If there are no such Google accounts, no passkeys,
// and no saved passwords, we try looking for any Google sign-in one more time.
if (throwable is NoCredentialException) {
return@onErrorResumeNext credentialManagerRepository.getCredential(
request = GetCredentialRequest(/* Google ID with filterByAuthorizedOnly = false */),
activity = activity
)
}
Single.error(throwable)
}
.flatMapCompletable {
// Step 1: Use Retrofit service to send the credential to the server for validation. Waiting
// for the server is handled on a IO thread using subscribeOn(schedulers.io()).
// Step 2: Show the result in the UI. This includes changes such as loading the profile
// picture, updating to the personalized greeting, making member-only areas active,
// hiding the sign-in dialog, etc. The activities of step 2 are executed on the main thread.
}
.observeOn(schedulers.main())
.subscribe(
// Handle errors, e.g. send to log ingestion service.
// A subset of exceptions shown to the user can also be helpful,
// such as user setup problems.
// Check out more info in Troubleshoot common errors at
// https://developer.android.com/training/sign-in/passkeys#troubleshoot
)
“Depois que a API do Credential Manager é geralmente implementada, é muito fácil adicionar outros métodos de autenticação. Adicionar o login com um toque do Google quase não deu trabalho depois de adicionar chaves de acesso. –Mathias Keller

Para saber mais, siga o guia sobre como integrar a API do Credentials Manager e como integrar o Credential Manager com o Sign in with Google .

Considerações de experiência do usuário

Algumas das principais considerações sobre a experiência do usuário que o KAYAK enfrentou ao mudar para chaves de acesso incluíam se os usuários deveriam ser capazes de excluir chaves de acesso ou criar mais de uma chave de acesso.

Nosso guia UX para chaves de acesso recomenda que você tenha a opção de revogar uma chave de acesso e garantir que o usuário não crie chaves de acesso duplicadas para o mesmo nome de usuário no mesmo gerenciador de senhas.

Figura 4: UI do KAYAK para gerenciamento de senhas.

Para evitar o registro de múltiplas credenciais para a mesma conta, o KAYAK usou a propriedade excludeCredentials que lista as credenciais já registradas para o usuário. O exemplo a seguir demonstra como criar novas credenciais no Android sem criar duplicatas:
fun WebAuthnClientParamsResponse.toCreateCredentialRequest(): String {
val credentialRequest = WebAuthnCreateCredentialRequest(
challenge = this.challenge!!.asSafeBase64,
relayingParty = this.relayingParty!!,
pubKeyCredParams = this.pubKeyCredParams!!,
userEntity = WebAuthnUserEntity(
id = this.userEntity!!.id.asSafeBase64,
name = this.userEntity.name,
displayName = this.userEntity.displayName
),
authenticatorSelection = WebAuthnAuthenticatorSelection(
authenticatorAttachment = "platform",
residentKey = "preferred"
),
// Setting already existing credentials here prevents
// creating multiple passkeys on the same keychain/password manager
excludeCredentials = this.allowedCredentials!!.map { it.copy(id = it.id.asSafeBase64) },
)
return GsonBuilder().disableHtmlEscaping().create().toJson(credentialRequest)
}

E foi assim que o KAYAK implementou a funcionalidade excludeCredentials para sua implementação na Web.

var registrationOptions = {
'publicKey': {
'challenge': self.base64ToArrayBuffer(data.challenge),
'rp': data.rp,
'user': {
'id': new TextEncoder().encode(data.user.id),
'name': data.user.name,
'displayName': data.user.displayName
},
'pubKeyCredParams': data.pubKeyCredParams,
'authenticatorSelection': {
'residentKey': 'required'
}
}
};if (data.allowCredentials && data.allowCredentials.length > 0) {
var excludeCredentials = [];
for (var i = 0; i < data.allowCredentials.length; i++) {
excludeCredentials.push({
‘id’: self.base64ToArrayBuffer(data.allowCredentials[i].id),
‘type’: data.allowCredentials[i].type
});
}
registrationOptions.publicKey.excludeCredentials = excludeCredentials;
}navigator.credentials.create(registrationOptions);

Implementação do lado do servidor

A parte do servidor é um componente essencial de uma solução de autenticação. O KAYAK adicionou recursos de senha ao back-end de autenticação existente, utilizando WebAuthn4J , uma biblioteca Java de código aberto. O KAYAK dividiu o processo do lado do servidor nas seguintes etapas:

  • O cliente solicita parâmetros necessários para criar ou usar uma chave de acesso do servidor. Isso inclui o desafio, o algoritmo de criptografia compatível, o ID da parte confiável e itens relacionados. Se o cliente já tiver um endereço de e-mail de usuário, os parâmetros incluirão o objeto de usuário para registro e uma lista de chaves de acesso, se houver.
  • O cliente executa fluxos de navegador ou aplicativo para iniciar o registro ou a entrada da chave de acesso.
  • O cliente envia informações de credenciais recuperadas para o servidor. Isso inclui ID do cliente, dados do autenticador, dados do cliente e outros itens relacionados. Essas informações são necessárias para criar uma conta ou verificar um login.

Quando o KAYAK trabalhou neste projeto, nenhum produto de terceiros suportava chaves de acesso. No entanto, muitos recursos estão agora disponíveis para a criação de um servidor de chave de acesso, incluindo documentação e exemplos de biblioteca .

Resultados

Desde a integração das chaves de acesso, o KAYAK observou um aumento significativo na satisfação dos usuários. Os usuários relataram que consideram as chaves de acesso muito mais fáceis de usar do que as senhas, pois não exigem que os usuários se lembrem ou digitem uma sequência longa e complexa de caracteres. O KAYAK reduziu em 50% o tempo médio que seus usuários levam para se inscrever e fazer login, observou uma diminuição nos tíquetes de suporte relacionados a senhas esquecidas e tornou seu sistema mais seguro, reduzindo sua exposição a ataques baseados em senha. Graças a essas melhorias, o KAYAK planeja eliminar a autenticação baseada em senha em seu aplicativo até o final de 2023.

“As chaves de acesso tornam a criação de uma conta extremamente rápida, eliminando a necessidade de criação de senha ou de navegação para um aplicativo separado para obter um link ou código. Como bônus, a implementação da nova biblioteca Credential Manager também reduziu o débito técnico em nossa base de código, colocando chaves de acesso, senhas e login do Google, tudo em uma nova interface de usuário moderna. Na verdade, os usuários podem se inscrever e fazer login no KAYAK com senhas duas vezes mais rápido do que com um link de e-mail, o que também melhora a taxa de conclusão.” – Matthias Keller

As chaves de acesso são uma solução de autenticação nova e inovadora que oferece benefícios significativos em relação às senhas tradicionais. O KAYAK é um ótimo exemplo de como uma organização pode melhorar a segurança e a usabilidade do seu processo de autenticação integrando chaves de acesso. Se você procura uma experiência de autenticação mais segura e fácil de usar, recomendamos que você considere o uso de chaves de acesso com a API Credential Manager do Android .

Login sem senha com senhas de acesso 

As chaves de acesso são uma alternativa mais fácil e segura do que as senhas. Com as chaves de acesso, os usuários podem fazer login em apps e sites com um sensor biométrico (como impressão digital ou reconhecimento facial), PIN ou padrão, sem precisar lembrar e gerenciar senhas.

Desenvolvedores e usuários odeiam senhas: eles proporcionam uma experiência ruim para o usuário, incluem barreiras na conversão e criam riscos para a segurança tanto para usuários quanto desenvolvedores. O Gerenciador de senhas do Google no Android e no Chrome reduz as complicações pelo preenchimento automático. Para desenvolvedores que buscam ainda mais melhorias na conversão e na segurança, as chaves de acesso e a federação de identidade são as abordagens modernas do setor.

Uma chave de acesso pode atender aos requisitos de autenticação multifator em uma única etapa, substituindo uma senha e uma OTP (por exemplo, um código SMS de seis dígitos) para oferecer proteção robusta contra ataques de phishing e evita problemas de UX com senhas únicas por SMS ou baseadas em apps. Como as chaves de acesso são padronizadas, uma única implementação permite uma experiência sem senha em todos os dispositivos do usuário, em diferentes navegadores e sistemas operacionais.

Chaves de acesso são mais fáceis:

  • Os usuários podem selecionar uma conta para fazer login. Não é necessário digitar o nome de usuário.
  • Os usuários podem fazer a autenticação usando o bloqueio de tela do dispositivo, como um sensor de impressão digital, reconhecimento facial ou PIN.
  • Depois que uma chave de acesso é criada e registrada, o usuário pode alternar facilmente para um novo dispositivo e usá-lo imediatamente, sem precisar se registrar novamente (ao contrário da autenticação biométrica tradicional, que exige a configuração em cada dispositivo).

Chaves de acesso são mais seguras:

  • Os desenvolvedores só salvam uma chave pública no servidor em vez de uma senha, o que significa que há muito menos valor para um usuário de má-fé invadir servidores e muito menos para limpar em caso de violação.
  • As chaves de acesso protegem os usuários contra ataques de phishing. As chaves de acesso funcionam apenas nos sites e apps registrados. Um usuário não é induzido a fazer a autenticação em um site enganoso porque o navegador ou o SO processa a verificação.
  • As chaves de acesso reduzem os custos de envio de SMS, tornando-as um meio mais seguro e econômico de autenticação de dois fatores.

Uma chave de acesso é uma credencial digital vinculada a uma conta de usuário e a um site ou aplicativo. Com as chaves de acesso, os usuários podem fazer a autenticação sem precisar inserir um nome de usuário ou senha, além de fornecer qualquer fator de autenticação adicional. O objetivo dessa tecnologia é substituir mecanismos de autenticação legados, como senhas.

Quando um usuário quiser fazer login em um serviço que usa chaves de acesso, o navegador ou sistema operacional vai ajudar a selecionar e usar a chave de acesso correta. A experiência é parecida com o funcionamento atual das senhas salvas. Para garantir que apenas o proprietário legítimo possa usar uma chave de acesso, o sistema vai pedir que ele desbloqueie o dispositivo. Isso pode ser realizado com um sensor biométrico (como impressão digital ou reconhecimento facial), PIN ou padrão.

Para criar uma chave de acesso para um site ou app, primeiro o usuário precisa se registrar nele.

  1. Acesse o aplicativo e faça login usando o método atual.
  2. Clique no botão Criar uma chave de acesso.
  3. Verifique as informações armazenadas com a nova chave de acesso.
  4. Use o desbloqueio de tela do dispositivo para criar a chave de acesso.

Quando ele voltar a esse site ou app para fazer login, poderá seguir estas etapas:

  1. Acesse o aplicativo.
  2. Toque no campo do nome da conta para mostrar uma lista de chaves de acesso em uma caixa de diálogo de preenchimento automático.
  3. Selecionar a senha de acesso
  4. Use o desbloqueio de tela do dispositivo para concluir o login.

O dispositivo do usuário gera uma assinatura com base na chave de acesso. Essa assinatura é usada para verificar a credencial de login entre a origem e a chave de acesso.

Um usuário pode fazer login em serviços em qualquer dispositivo usando uma chave de acesso, não importa onde ela está armazenada. Por exemplo, uma chave de acesso criada em um smartphone pode ser usada para fazer login em um site em outro laptop.

As chaves de acesso são destinadas ao uso na infraestrutura do sistema operacional que permite que os gerenciadores de chaves de acesso criem, façam backup e as disponibilizem para os aplicativos em execução nesse sistema operacional. No Android, as chaves de acesso podem ser armazenadas no Gerenciador de senhas do Google, que sincroniza as chaves de acesso entre os dispositivos Android do usuário conectados à mesma Conta do Google. As chaves de acesso são criptografadas com segurança no dispositivo antes de serem sincronizadas e exigem a descriptografia em novos dispositivos. Os usuários com o SO Android 14 ou mais recente podem optar por armazenar as chaves de acesso em um gerenciador de senhas de terceiros compatível.

Os usuários não têm restrição de usar as chaves de acesso apenas no dispositivo em que estão disponíveis. As chaves de acesso disponíveis em smartphones podem ser usadas ao fazer login em um laptop, mesmo que não esteja sincronizada, desde que o smartphone esteja perto do laptop e o usuário aprove o login. Como as chaves de acesso são criadas com base nos padrões FIDO, todos os navegadores podem adotá-las.

Por exemplo, um usuário visita example.com no navegador Chrome na máquina Windows. Esse usuário já fez login em example.com no dispositivo Android e gerou uma chave de acesso. Na máquina Windows, o usuário escolhe fazer login com uma chave de acesso de outro dispositivo.

Os dois dispositivos serão conectados, e o usuário vai precisar aprovar o uso da chave de acesso no dispositivo Android, por exemplo, com um sensor de impressão digital. Depois disso, o usuário está conectado na máquina Windows. A chave de acesso não é transferida para a máquina Windows. Portanto, normalmente, example.com oferece a opção de criar uma nova chave de acesso. Dessa forma, não será necessário usar o telefone na próxima vez que o usuário quiser fazer login. Leia Login com um smartphone para saber mais.

Vários serviços já usam chaves de acesso nos sistemas deles.

Teste as chaves de acesso nesta demo: https://passkeys-demo.appspot.com/

  • O login com biometria pode passar a impressão falsa de que os usuários estão enviando informações sensíveis ao servidor. Na realidade, o material biométrico nunca sai do dispositivo pessoal do usuário.
  • As chaves de acesso sozinhas não permitem rastrear usuários ou dispositivos entre sites. A mesma chave de acesso nunca é usada em mais de um site. Os protocolos de chave de acesso são projetados com cuidado para que nenhuma informação compartilhada com sites possa ser usada como um vetor de rastreamento.
  • Os gerenciadores de chaves de acesso protegem as chaves de acesso contra acesso e uso não autorizados. Por exemplo, o Gerenciador de senhas do Google criptografa chaves de acesso de ponta a ponta. Apenas o usuário pode acessá-los e usá-los e, mesmo que eles sejam salvos em backup nos servidores do Google, o Google não pode usá-los para falsificar a identidade de usuários.

 

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Hurb, a empresa brasileira na vanguarda de AI, Machine Learning, Big Data e novas estratégias

Hurb fortalece sua jornada na nuvem com Machine Learning, Big Data e novas estratégias. A transformação propiciada pelo Google Cloud, que começou com ganho de escalabilidade e economia, culminou na melhor gestão e armazenamento de dados, garantindo a internacionalização dos processos.

Resultados do Google Cloud

Otimização de uma base de mais de 1,5 milhão de hotéis em todo o mundo
Redução de custos em 21%, com estimativa de chegar a 40% em alguns anos
Permissão de acesso a dados para mais de 700 colaboradores
Picos de utilização do aplicativo por 9 mil pessoas simultaneamente
Integração e colaboração das equipes com o Google Workspace
Redução do tempo de consulta de horas para segundos

O Hotel Urbano (Hurb) é uma das principais plataformas de viagens online do Brasil. A companhia tem como missão criar soluções para otimizar e tornar as viagens mais fáceis e acessíveis para todos, conectando pessoas e lugares. Com sede no Rio de Janeiro e atuação em todo o Brasil e no exterior, a empresa já conta com escritórios em Sorocaba (SP), Portugal e, em breve, no Canadá.

Acompanhando a premissa de inovação, a empresa, que nasceu ainda em servidores físicos, migrou para a nuvem em pouco tempo de existência. Entretanto, ainda assim havia a preocupação de resolver alguns desafios técnicos de escalabilidade para manter o crescimento do negócio de forma exponencial.

Desde que escolheu migrar sua infraestrutura para o Google Cloud, em 2016, a companhia deixou de se preocupar com diversas questões de infraestrutura. O time do Google foi essencial para auxiliar nesse caminho.

“Durante toda a migração para o Google Cloud, sempre recebemos apoio de Googlers para troca de várias informações sobre tecnologia. Quando precisamos de uma particularidade de um produto específico, conseguimos alinhar com os engenheiros do Google e, às vezes, se necessário, usamos a versão Beta cerca de quatro meses antes de estar disponível em produção. Em todo o processo não tivemos nenhum parceiro envolvido, somente a equipe do Google e a nossa equipe trabalhando em conjunto,” conta Leandro Souza, Head de Infraestrutura do Hurb.

Benefícios contabilizados em curto prazo

Desde a sua fundação, a empresa primava pelo estabelecimento de uma multizona para seus usuários e, ao mesmo tempo, pela robustez e elasticidade. Com a utilização do Google Kubernetes Engine, tornou-se possível assegurar o balanceamento de carga e distribuir os usuários nos microsserviços. Caso necessário, o recurso Horizontal Pod Autoscaler (HPA) dá conta da demanda, alocando mais contêineres para atender os usuários.

A nova infraestrutura também permitiu uma redução de servidores, com pico em número de usuários utilizando simultaneamente o aplicativo do Hurb. Outras conquistas com a nuvem foram a otimização do atendimento ao usuário e a maturidade para testar as ferramentas previamente para, então, disponibilizar aos utilizadores.

“Houve uma redução tão grande de erros, que alguns usuários até pensaram que o sistema não estava funcionando direito, pelas experiências anteriores à migração,” afirma o Head de Infraestrutura.

Como o Hurb já operava na nuvem, a necessidade de adaptação de infraestrutura foi facilitada. A equipe migrou algumas aplicações antigas em máquinas virtuais para contêineres e encaixou os mais de 86 microsserviços no novo sistema. Dois anos e meio após a migração, a empresa registrou uma redução de custos de 21%, e estima chegar a 40% nos anos seguintes.

“Ganhamos muito em escalabilidade e não precisamos adaptar a infraestrutura, só encaixar nossos mais de 86 microsserviços que tínhamos em 2019 no novo sistema de orquestração do Google Cloud. Também tivemos uma redução de 82 servidores para apenas 39, e chegamos a ter 9 mil pessoas simultaneamente no aplicativo.”

Projeto de expansão Global

Ao avaliar todos os bons resultados, a empresa entendia que ainda existiam alguns desafios técnicos que garantiriam o crescimento da plataforma de modo exponencial. Foi quando surgiu a ideia da aposta em Machine Learning e Big Data, em mais uma parceria com o Google Cloud, para a retomada das atividades do setor de turismo no período pós-pandemia. O objetivo era trazer inteligência ao trabalho dos colaboradores.

Como resultado, após a utilização das soluções em nuvem, o Hurb conseguiu resolver problemas de duplicidade de ofertas, democratizou o acesso às informações para os funcionários e passou a processar e armazenar dados de forma mais rápida e inteligente.

Atualmente, o Hurb vende uma diária a cada cinco segundos. Juntamente com a combinação entre o Google Geocoding API e sistemas proprietários de Machine Learning, a empresa passou a identificar estabelecimentos duplicados e semelhantes de seus diversos parceiros e a otimizar uma base de mais de 1,5 milhão de hotéis em todo o mundo.

Integrando a API Vision aos seus sistemas proprietários de dados, a companhia pôde compreender as milhões de imagens que representam seus produtos, assim como selecionar automaticamente a melhor imagem para seus clientes.

“A parceria com a nuvem proporcionou uma mudança cultural no Hurb. As nossas equipes passaram a ter acesso aos dados, acarretando uma performance baseada em métricas e, consequentemente, maior compromisso dos colaboradores com os resultados.”

Outro benefício da parceria foi a internacionalização da operação do Hurb, que foi possível graças à adoção da API Translation, solução do Google Cloud que traduz textos instantaneamente para mais de 100 idiomas.

Por sua vez, com as soluções Dataflow, Dataform e BigQuery, o processamento e o armazenamento de grandes volumes de dados tornaram-se uma realidade, instituindo uma forma muito mais rápida e inteligente, que fornece insights de negócios em tempo real para a empresa, sendo uma das primeiras empresas do mundo a adotar tal tecnologia.

Como saldo positivo, a companhia concedeu acesso a dados para mais de 900 colaboradores, reduziu o tempo de consulta aos dados de horas para segundos, passou a gerir mais de 2,5 mil tabelas com informações sobre o setor de turismo e reduziu a quantidade de erros em tabelas e o tempo para disponibilização dos dados.

Google Workspace para colaboração com o valor “Itá All about people”
Além de todas as implementações e mudanças propiciadas pela nuvem, o Google Workspace veio para complementar essa verdadeira jornada de bons resultados por parte do Hurb.

Nesse sentido, ao adotar as ferramentas do Google Workspace, os profissionais da empresa conseguem mensurar e compreender como as atividades são feitas, bem como gerir melhor o tempo.

O Planilhas é um dos exemplos que facilita a gestão dos dados e tarefas. Por meio de uma trilha de desenvolvimento de liderança, planejamento e novas ações, o Drive é utilizado para compartilhar documentos, assegurando o acesso das pessoas a todos os dados simultaneamente.

“Toda a nossa documentação é viva no Drive. Nós criamos um documento e o aprimoramos. Isso serve para parcerias e para nos nortear em diversos momentos dentro da companhia. Além disso, no Gmail, a comunicação é fluida com contas sincronizadas, o que nos poupa tempo.”

João Ricardo Mendes, CEO Global do Hurb

Sobre Hurb
Consolidando-se como destaque quando o assunto é plataforma e tecnologia para viagens online, Hurb busca alternativas para otimizar, simplificar e trazer fácil acesso às viagens, conectando pessoas e lugares e fazendo com que milhões de Brasileiros tenham sua primeira experiência de viagem.

PS: Um blog para quem ama viajar 💙

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