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Ano 02 - Número 09 - JAN/FEV 2022
www.iamagazine.com.br
Intelligent AUTOMATION
LATINO AMÉRICA
Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation
Rumo à agricultura inteligente Como a Automação de Processos Robóticos (RPA) pode alavancar os negócios? - pág. 24
O impacto da Inteligência Artificial nas indústrias alimentícias - pág. 38
Manifesto RPA: as dez leis da automação de processos que você deveria conhecer - Pág. 46
RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia
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CAPA
Por Roberta Prescott
Rumo à agricultura inteligente
PÁG 28
O IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS INDÚSTRIAS ALIMENTÍCIAS
PÁG 38
CASE LOGÍSTICA (NEXA)
5 TENDÊNCIAS DE IA PARA ACOMPANHAR EM 2022
MANIFESTO RPA: AS DEZ LEIS DA AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS QUE VOCÊ DEVERIA CONHECER
PÁG 46
PÁG 24
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA HUMANIZAR AS INTERAÇÕES
PÁG 42
COMO A AUTOMAÇÃO DE PROCESSOS ROBÓTICOS (RPA) PODE ALAVANCAR OS NEGÓCIOS?
PÁG 34
PÁG 12
Ainda que em estágios diferentes, a digitalização avança no campo. Com mais automação, a agricultura de precisão se transforma na agricultura de decisão e pavimenta o caminho para a agricultura inteligente, que virá a partir de uma maior incorporação de robôs no campo, análise de dados e IA
EDITORIAL
Cezar Taurion - VP Estratégia e Inovação Cia Técnica
Chegamos ao número 9 da Intelligent Automation Magazine, nossa primeira edição do ano, e o tema central é a aplicação da IA no setor de agronegócios. Um dos objetivos dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Organização das Nações Unidas (ONU) é fome zero e agricultura sustentável). Para buscarmos esses objetivos a biotecnologia e a tecnologia digital como Internet das Coisas, drones, RA/RV, e, principalmente IA serão fatores decisivos. O processo de transformação digital do setor têm provocado verdadeira revolução em toda a cadeia e se tornado um sustentáculo na promoção da agricultura sustentável e no aumento da produtividade. A IA tem papel preponderante nessa transformação. A IA é uma tecnologia transformadora, assim como foram a eletricidade, o motor a combustão interna e a internet. E o que é uma tecnologia transformadora? É uma tecnologia que muda e molda a sociedade. Como a eletricidade mudou e moldou a nossa atual sociedade, a IA já vai mudar e moldar a sociedade na era digital e será o motor de
transformação do agronegócio. O agronegócio já representa mais de 25% do PIB nacional e é um dos setores mais promissores do país. Por causa dessa importância e da necessidade de modernização, o movimento das AgTechs, ou startups que atuam no setor, já contabiliza mais de 300, com a agricultura de precisão, sendo a mais representativa, com 38% do total. Um recente estudo revelou que 84% dos agricultores brasileiros já utilizam ao menos uma tecnologia digital como ferramenta de apoio na produção agrícola, sendo que 40% dos produtores usam ferramentas digitais para compra e venda. Mas, existem obstáculos. Os resultados da pesquisa indicam que o valor do investimento para a aquisição de equipamentos e aplicativos assusta o agricultor. Para 67,1% dos participantes, essa é uma das principais dificuldades e a questão aparece à frente de problemas estruturais, como a qualidade de conexão na área rural. A falta de conexão é a principal barreira quando o assunto é expansão da digitalização no campo. Assim, expectativas de novas tecnologias de
comunicação como a rede de satélites de baixa órbita, como os da Starlink, podem ajudar a mitigar esse desafio. Para contribuir com essa jornada, preparamos excelentes entrevistas com profissionais que conhecem profundamente o assunto e nos dão sua valiosa contribuição para nos ajudar e entender essa revolução que está mudando o setor do agronegócio. Cada um dando seu testemunho de como as coisas estão avançando, as conquistas e os desafios enfrentados e ainda por enfrentar. Esse é o papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation Magazine: incentivar os estudos, debates e aplicações reais da IA. A nossa publicação é feita para e pelos seus leitores. A revista está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos os leitores, sejam comentários ou artigos. Junte-se a eles. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação se propõe a servir de catalizador e megafone. Contamos com vocês!
Sua equipe hoje é estratégica ou passa o dia fazendo atividades repetitivas?
Atualizações de sistemas, conferência de documentos, envio de e-mails padronizados, atualização de planilhas, análises de quantidade massiva de dados e tantas outras atividades são repetidas diariamente por centenas de profissionais ao redor do mundo. Já parou para pensar como esses profissionais podem estar sendo utilizados de maneira pouco estratégica? Tarefas repetidas e com regras bem definidas não deveriam ser feitas por seres humanos. Mas talvez possam ser feitas por robôs.
Automação robótica de processos (Robotic Process Automation, RPA) é uma tecnologia de software fácil de usar para automatizar tarefas digitais. Com RPA, os usuários de software criam robôs de software, ou “bots”, que podem aprender, simular e executar processos de negócios baseados em regras. A automação RPA permite que os usuários criem bots observando as ações digitais humanas. Os bots de software de automação de processos robóticos podem interagir com qualquer aplicativo ou sistema da mesma forma que as pessoas, exceto que os bots RPA podem operar ininterruptamente, sem parar, muito mais rápido e com 100% de confiabilidade e precisão.
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CAPA
Rumo à agricultura i Ainda que em estágios diferentes, a digitalização avança no campo. Com mais automação, a agricultura de precisão se transforma na agricultura de decisão e pavimenta o caminho para a agricultura inteligente, que virá a partir de uma maior incorporação de robôs no campo, análise de dados e IA.
Por Roberta Prescott
Repórter
F
ome zero e agricultura sustentável: esse é um dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Organização das Nações Unidas (ONU). Para além da biotecnologia, a incorporação de novas tecnologias à cadeia de produção alimentar e, mais recentemente, o processo de transformação digital têm sido aliados na promoção da agricultura sustentável e no aumento da produtividade. “A agricultura de precisão existe há uns 20 anos. Hoje, temos imagens de satélite, sensores de análise de
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solo e drones já sendo usados para monitorar e pulverizar. Tudo isso gera dados — brutos e heterogêneos”, explica a pesquisadora e chefe-geral da Embrapa Agricultura Digital, Silvia Massruhá, ao comentar os avanços tecnológicos que vêm fazendo a diferença no agronegócio. Como a capacidade humana é limitada, emerge o uso de inteligência artificial para analisar os dados e obter insights preciosos para a gestão do campo. “Atualmente, se usam dados de microclima para sistema de alertas
CAPA “Hoje, estamos nos preparando para esta transição para a robotização”, aponta Massruhá. Para o gerente-executivo de tecnologia e processos da Copersucar, Dalbi Arruda, o Brasil é uma potência, porque os empresários aceitaram inovar e desenvolveram métodos de produção, mas a operação ainda é pouco digital. “Em uma tentativa de entender o porquê é pouco digital, temos algumas percepções, sendo uma a dispersão geográfica”, disse.
inteligente e, com isso, se pode aplicar menos agrotóxico”, exemplifica Massruhá. Sensores que analisam água no solo também são fundamentais para fazer a irrigação de precisão e, assim, se sabe onde aplicar água e qual é o volume necessário. Mais exemplos incluem drones com IA usados em projetos de contagem de frutos e gado, algo que, antes, era feito manualmente. Os aparelhos voadores podem ainda tirar fotos por meio das quais os produtores identificam doenças. “O Brasil é muito ávido à tecnologia; o brasileiro aceita muito bem e demanda muita tecnologia de nós, fabricantes. No campo, na agricultura, têm diversos tipos de tecnologias sendo incorporadas, mas a máquina segue
como a única tecnologia que toca a área agrícola do produtor. Por isso, ela passou a ter função ainda mais primordial do que foi projetada. Por exemplo, a colheitadeira foi projetada para colher grãos etc. e hoje também colhe dados. Essa é a grande revolução que vai acontecer na agricultura: coleta de dados gerando um enorme data lake”, avalia Rodrigo Bonato, diretor de marketing da John Deere para América Latina. Nesse cenário, a inteligência artificial, certamente, se destaca, sendo usada do monitoramento de lavouras a previsões meteorológicas para melhorar a assertividade. Com mais automação, a agricultura de precisão se transforma na agricultura de decisão e ruma a uma agricultura inteligente, a partir de uma maior incorporação de robôs no campo.
Arruda aposta na consolidação das AgTechs. “As AgTechs surgiram trazendo muitas inovações em inteligência artificial para processar imagens e detectar riscos com antecedência, fazendo leitura de qualidade do solo, mas a maioria padeceu no tema de escala. Ainda vão surgir aplicações tecnológicas para problemas menos high tech, porque ainda vivemos no campo problemas simples como desperdício na operação e dificuldade de fazer a rastreabilidade de um ciclo inteiro”, disse Arruda.
Rodrigo Bonato, Diretor de Marketing da John Deere para América Latina
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CAPA em infraestrutura de conectividade e a falta de conhecimento sobre as tecnologias disponíveis são ainda algumas das barreiras para a transformação digital na agricultura, segundo revelou uma pesquisa divulgada em 2020 e realizada com cerca de 750 participantes entre produtores rurais, empresas e prestadores de serviço.
A Copersucar tem 34 usinas associadas, pertencentes a 20 grupos econômicos, e espalhadas por quatro Estados do Centro-Sul brasileiro: São Paulo, Minas Gerais, Paraná e Goiás. Ela é líder e referência mundial na comercialização de açúcar e etanol. Na safra 2020/2021, apresentou faturamento líquido recorde de R$ 38,7 milhões e triplicou seu lucro líquido para R$ 375 milhões; comercializou perto de 11,1 bilhões de litros de etanol e 5,4 milhões de toneladas de açúcar, levando energia e alimento sustentável para o país e o mundo. A Copersucar atua no escoamento e trading da produção, item essencial para o sucesso do agronegócio. “Nos enxergamos como uma plataforma que está conectando 34 usinas ao mundo. Enxergamos que o crescimento e a evolução dela vai se dar por meio de tecnologia, robotização e inteligência”, disse Dalbi Arruda. IA é cada vez mais essencial para realizar a logística das operações da cooperativa, conectando todas as usinas associadas a todos os clientes espalhados pelo Brasil. Para tanto, a Copersucar tem uma área de
inteligência que faz a gestão dos dados, recebendo, minerando e criando um data lake estruturado com fontes variadas, que vão desde preço do açúcar nas diversas bolsas à venda de veículos. Em cima disso, rodam algoritmos que fazem projeções e análises de correlação para levar ao melhor cenário. “Queremos dar, cada vez mais, precisão às nossas decisões. Em um mundo mais plano e global, a quantidade de variáveis que interferem é maior e temos de ser capazes de ter mais dados e analisá-los de forma mais rápida”, resumiu Arruda. A meta é diminuir o tempo de análise e acrescentar novas variáveis, além de expandir o uso da inteligência dentro da cooperativa. “Nosso valor vem da capacidade de responder rápido e vemos IA expandindo e indo para logística, para backoffice. Neste sentido, temos experimentado no backoffice usar robôs para ler documentos, processá-los e aprová-los”, exemplificou. ENTRAVES Contudo, o uso de ferramentas digitais para comercialização; o interesse por soluções digitais, os gargalos
O trabalho, que visou a apontar tendências, desafios e oportunidades para a agricultura digital no Brasil, foi feito por meio de parceria entre a Embrapa, o Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (Sebrae) e o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe). Apesar dos obstáculos, o estudo revelou que 84% dos agricultores brasileiros já utilizam ao menos uma tecnologia digital como ferramenta de apoio na produção agrícola, sendo que 40% dos produtores usam ferramentas digitais para compra e venda.. Os resultados da pesquisa indicam que o valor do investimento para a aquisição de equipamentos e aplicativos assusta o agricultor. Para 67,1% dos participantes, essa é uma das dificuldades e a questão aparece à frente de proble-
Dalbi Arruda, Gerente Executivo de Tecnologia e Processos da Copersucar
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CAPA mas estruturais, como a qualidade de conexão na área rural. Mas isso não significa que conectividade não seja um problema. Pelo contrário: a falta de conexão é a principal barreira quando o assunto é expansão da digitalização no campo. A ausência de infraestrutura de telecomunicações aparece como o maior entrave da agricultura digital para 61% dos entrevistados para o estudo da Embrapa, do Sebrae e do Inpe. Isso se explica ao analisar que apenas 23% do espaço agrícola brasileiro possui algum nível de cobertura internet, de acordo com o estudo “Cenários e Perspectivas da Conectividade para o Agro”, desenvolvido pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP) e divulgado, em maio de 2021, pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Mapa). O estudo apresenta cenários para a cobertura de internet no modelo telecom (sinal 2G, 3G, 4G) em um horizonte até o ano 2026 e balizará as ações para ampliação da conectividade rural. Iniciativas como o projeto Campo Conectado — uma parceria entre a
Claro e a John Deere — mostra que há alternativas para preencher a lacuna da falta de conectividade. Para suprir a demanda de tecnologia das máquinas, as duas empresas se juntaram. A infraestrutura de telecomunicações no campo (como antena e torre para prover o sinal de telefonia) implantada pela Claro permite que as máquinas da John Deere operem conectadas à internet. “Na nossa rede de concessionárias — e temos 300 lojas espalhadas no País —, nosso concessionário identifica um pool de clientes que poderia estar embaixo da antena e aponta para a Claro, que faz uma primeira análise técnica de viabilidade para levar o sinal”, conta Rodrigo Bonato, da John Deere. Segundo ele, a iniciativa foi lançada em fevereiro de 2021 e já soma dez antenas instaladas, algumas em funcionamento. Juntas, as dez antenas cobrem 150 mil hectares. “A equipe de engenharia tem projetos em análise o equivalente a 7 milhões de hectares. Para se ter uma ideia, o Brasil, neste ano, vai plantar 67 milhões de hectares em grãos. Existe uma enor-
me demanda”, completou. AVANÇOS TECNOLÓGICOS Em que pese os obstáculos, os entrevistados para esta reportagem concordaram que houve avanços significativos na digitalização do agronegócio — e a pandemia ajudou a impulsionar isso ainda mais. Mas em qual estágio o Brasil está? Antes de tudo é preciso compreender que o Brasil tem cerca de 5 milhões de produtores, sendo que 10% deles são grandes e, portanto, com maior capacidade de investir. Silvia Massruhá, pesquisadora e chefe-geral da Embrapa Agricultura Digital, explicou a evolução no campo tendo como um dos primeiros marcos a grande revolução verde, no início de 1970. O Brasil, então, passou de importador de alimentos para o maior exportador de grãos. Na era da agricultura 2.0, foram desenvolvidos novos agrotóxicos e fertilizantes. “Mais ou menos em 1995, houve o boom da agricultura de precisão com evolução das máquinas. Já a agricultura 4.0 é baseada em tecnologia de ponta e conectividade e é agora que temos mais equipamentos gerando dados. Agricultura 4.0 é baseada em TI, precisão e conectividade, enquanto a 5.0 é mais autônoma, mais inteligente, mais robotizada e mais integrando o físico com o virtual”, detalhou Massruhá. Na visão de Gustavo Schaper, diretor-geral da Syngenta Digital, o agro, apesar de ter muita tecnologia embarcada, desde as ondas anteriores, como a mecanização, em termos de software, ainda é pouco digitalizado. “Mas isso acelerou muito; desde 2018, 2019,a digitalização acelerou bastante e a pandemia tirou uma série de barreiras”, disse Schaper.
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CAPA baseado em três pilares: inteligência artificial, visão computacional e aprendizado de máquina (machine learning). O ponto de virada se encontra na união desses três pilares com a conectividade rural. “Há cinco anos, temos a tecnologia de automação dentro da máquina, mas desbloquear isso é somente através da conectividade rural”, disse o executivo da John Deere.
Schaper, da Syngenta Digital. O pulo do gato, acrescentou Schaper, é conseguir entregar funcionalidades de forma simples para ser usada por todo agricultor. “Tem de ser tão simples como usar o Whatsapp”, afirmou, acrescentando que uma das propostas é desmistificar que IA e mostrar que não se trata de algo apenas para as grandes companhias agrícolas. “A digitalização começou com agricultura de precisão, que mostrou que, em vez de força bruta, se poderia usar a tecnologia para resolver problemas pontuais, saber identificar e corrigir, por exemplo, fertilidade de solo. A segunda onda foi o acesso à informação, com blogs de agro, Whatsapp etc. E a terceira é a IA entrando forte. Esta onda já começou e tem acelerado puxado por fatores como a sucessão no campo, com os agricultores ficando mais jovens e jovens gostam de tecnologia; a pandemia também desmistificou a digitalização, o trabalho remoto; e a indústria de software que vem andando rápido. Estes fatores combinados têm acelerado”, enumerou
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Na linha evolutiva da tecnologia no agro, o Brasil está transitando entre a chamada Agricultura 3.0 para a 4.0, conforme analisou Rodrigo Bonato, da John Deere. A 3.0 se caracteriza pelo uso de tecnologias de geolocalização e ferramentas para promover uma maior eficiência mecânica para o produtor. Já a 4.0 incorpora a coleta e a gestão de dados, o que permite ao agricultor saber, por exemplo, onde estão errando e acertando.
O horizonte para o qual Bonato olha é o da máquina no campo tomando decisões de forma autônoma, um conceito que é diferente ao da autonomia (máquina dirigindo sozinha por meio de geoposicionamento). Caminha-se para um cenário com as máquinas se autorregulando, de acordo com o que o operador deseja, e avaliando as condições do campo, como parâmetros como velocidade, consumo de combustível e nível de perdas. “Quem coloca os parâmetros é uma pessoa e quem toma a decisão de velocidade, combustível e perda é a máquina. A automação da máquina é um privilégio mais que a au-
“Uma plantadeira gera o mapa de distribuição de sementes. Você tem acesso a esse mapa ao final do plantio. Então, se ela plantou a uma taxa diferente do que foi programada, você saberá disso somente no fim”, explica Bonato. É justamente a gestão de dados em tempo real para tomadas de decisão que marca o estágio seguinte: a Agricultura 5.0 Segundo Bonato, a transição para a agricultura de decisão, da ação em tempo real, que é a 5.0, está no uso dos dados em tempo real,
Gustavo Scharper, Diretor Geral da Syngenta Digital
CAPA tonomia, porque piloto automático já dirige no campo, ainda que hoje, por questão de segurança, sempre tem uma pessoa na máquina; ela é semiautônoma, precisa de uma pessoa dentro da máquina, porque hoje não existe baixa latência e uma área de cobertura de conectividade no campo para você ter a decisão em tempo real”, explicou Rodrigo Bonato, da John Deere. Indo além, a visão computacional faz com que a máquina enxergue planta por planta. Na Agricultura 4.0, segundo Bonato, a máquina enxerga o todo e o produtor consegue saber, por exemplo, quantos sacos de soja, em média, o talhão produziu. “Quando você começa a ter a máquina com visão computacional, ela tem habilidade de identificar o tipo de planta comercial (soja, milho etc.) da planta daninha e invasora; e faz a pulverização do herbicida somente na daninha e joga o spray no volume necessário para matar. Com esta tecnologia, conseguimos reduzir em quase 90% o uso de herbicidas. Porque hoje você tem a visão do talhão, do todo, e se joga em tudo. Com a visão analítica, planta a planta, reduz-se em 90% o uso de herbicidas. Isso é bom para o meio ambiente e para o produtor; há menos uso de químicos no campo”, completa o executivo. DADOS EM TEMPO REAL Outro exemplo vem da Usina São Manoel que adaptou o NIR, sensor de infravermelho próximo (near-infrared spectroscopy, na sigla em inglês) já usado há cerca de 20 anos, para fazer o controle do processo completo da cana (moenda e fermentação). A São Manoel tem acesso aos dados em tempo real e não apenas parciais. Com isso, a usina consegue medir diferentes variáveis da cana,
como quantidade de açúcar, água e não-açúcares, a cada 30 segundos e não dentro de horas como era feito no processo antigo. Isso traz diferencial estratégico, uma vez que o pagamento é feito em relação à quantidade de açúcar extraída. “Há 150 anos, a análise da cana é feita manualmente: se tira a amostra e faz análise em laboratório. Isso nos guia no processo produtivo, porque cada cana-de-açúcar tem uma característica diferente — mais fibra, mais sacarose ou mais umidade da cana. Mas, no laboratório, só temos o resultado disso a cada duas horas, então, não reflete o que está acontecendo no momento” explicou Rafael Bassetto, gerente de indústria e manutenção da Usina São Manoel. Ao colocar o NIR no processo produtivo, a análise ocorre a cada meio minuto. O mesmo ocorre no final da moenda, quando uma amostra do que sai era enviada ao laboratório para contrapor com o que entrou e, assim, controlar as perdas. Melhorar a extração da moenda e reduzir as perdas significam aumentar e otimizar a produção. São milhões de reais a mais que podem ser incorporados ao faturamento da usina. O NIR ainda não está atrelado a algoritmos de IA, mas a São Manoel faz uso de inteligência artificial em dois momentos, segundo explicou Fabio Consoni, supervisor agrícola de tratos culturais da usina. Uma é na tomada de decisão pautada em análise de dados. “Nosso banco de dados é gigantesco: temos dados de colheitas desde o ano 2000, temos 8 mil áreas de plantação de cana, temos dados do que foi aplicado, o que foi feito. Toda essa análise de dados era feita manualmente, no Excel. No campo, temos o moni-
toramento de frota. Hoje, praticamente 100% dos equipamentos na área core tem computador de bordo e conseguimos acompanhar em tempo real”, explicou Consoni. Além disso, a São Monoel instalou estações meteorológicas com parâmetros específicos para cultura de cana-de-açúcar. O FieldPro possibilita análises da planta, clima e solo para um melhor gerenciamento agrícola, auxiliando a tomada de decisão no tempo certo. A São Manoel tem 55 mil hectares que, de uma ponta a outra, somam mais ou menos 150 quilômetros. O clima varia muito. “A estação meteorológica móvel nos apoia para pegar os dados operacionais e de banco de dados e interagir com informações climáticas para tomar a decisão”, detalhou Consoni. Segundo o supervisor agrícola, a inovação está em atrelar três universos: o clima, banco de dados e dados operacionais para tomada de decisão. “Hoje, ainda é muito granular a tomada de decisão e a IA vai dar velocidade”, disse, explicando que a usina tem oito equipamentos em campo e está trabalhando na interligação das informações, que ainda é manual. “Estamos desenvolvendo junto com a FieldPro para ela interligar a GATech [que faz a gestão e análise de banco de dados] e a Solinftec [gestão operacional] para ter a inteligência para amarrar tudo. Estamos no começo do desenvolvimento desta IA, é um sonho que temos há algum tempo”, ponderou. Para Consoni, o estado da arte é contar com um sistema que entenda o que está acontecendo e gera decisões em tempo real, cabendo ao ser humano corroborar a sugestão (ou não).
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CAPA MONITORAMENTO POR IA O monitoramento de áreas cultivadas a partir da análise de imagens de satélites públicos também tem chamado a atenção de players do setor. O Banco do Brasil desenvolveu uma ferramenta com o objetivo de oferecer serviços aos seus clientes e ampliar a utilização de soluções digitais por meio do uso de inteligência artificial. A Mappiá, nome que recebeu, está em fase de testes, com monitoramento remoto das lavouras de soja financiadas pelo BB, atualmente nos estados de Goiás, Minas Gerais, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Rondônia e Tocantins, além do Distrito Federal. Daniel de Lima Vasconcelos, gerente de TI do Banco do Brasil, contou que a solução decorreu da necessidade de aprimorar o monitoramento das áreas cultivadas, uma vez que o processo tradicional, com humanos, só consegue cobrir uma média de 17% da lavoura de soja e milho financiada. “Com solução com uso de IA, posso cobrir 100% e ainda tiro outros insights”, disse. Outra vantagem, segundo ele, é direcionar melhor o analista técnico rural, focado em analisar o cenário e fazer consultoria para o agronegócio. “Nosso objetivo é apoiar o produtor para produzir mais e mitigar riscos. Temos o ART, que é o analista técnico, e o fiscal que vai ver se está plantando o que foi financiado. Esses dois usam soluções que foram desenvolvidas e vimos que tem como melhorar usando IA”, acrescentou. Em linhas gerais, a solução consiste em captar imagens públicas de satélite e inseri-las no banco de dados. Em cima desses dados, roda um modelo de IA para identificar se o que está plantando é o que o produtor falou, por exemplo. “Fazemos a compara-
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ção do polígono que o produtor subiu no financiamento e fazemos um corte na imagem, segundo a gleba e vinculado ao financiamento. Evoluímos o modelo e nos últimos retreinos atingimos 95% de assertividade”, contou Vasconcelos, explicando que a solução já passou pela validação interna e apresenta a possibilidade de cobrir 99% das produções financiadas pelo Banco do Brasil. Um piloto em uma safra de soja estava para ser lançado, à época da apuração desta reportagem. A meta, disse Vasconcelos, é ter a solução implementada, em uso, para soja e milho, que são as principais culturas financiadas no Brasil, até o fim de 2022. O Banco do Brasil também está trabalhando na incorporação de outros insights a partir do monitoramento que vai dar insumos para outras etapas, como, por exemplo, identificar as etapas da lavoura. “Nosso caminho é entregar para o usuário final soluções que vão ajudá-los a como identificar pragas antecipadamente”, sinalizou Vasconcelos. “Queremos que produtor produza mais sem aumentar a área dele. Este é o Norte da Mappiá. E, no processo, vimos que podemos entregar outras soluções”, acrescentou. Para ele, ampliar a rede de conectividade é chave para a ascensão de tecnologia no campo. “A partir disso teremos mais perspectiva de entregar soluções com conectividade e inteligência. Rodar em nuvem é o caminho e, trabalhando a conectividade, vamos ter perspectivas mais claras”, disse. De fato, o uso de imagens de satélite, que já era algo conhecido por todos, ganhou novos contornos
Daniel Lima Vasconcelos, Gerente de TI do Banco do Brasil
com a aplicação de modelos de previsão. Houve também uma melhora na resolução das imagens que veio acompanhada de redução da barreira financeira de entrada. “Hoje, você tem imagem todo dia e pode acompanhar tudo, além de combinar com software para ver e resolver problemas”, apontou Gustavo Schaper, diretor-geral da Syngenta Digital. A Syngenta Digital tem uma ferramenta que usa inteligência artificial para reconhecimento e contagem das plantas. O Cropwise Protector, principal solução do portfólio da Syngenta Digital, usa IA para realizar automaticamente o reconhecimento e a contagem das plantas a partir da análise de imagens da lavoura. A função está disponível para a cultura de soja, milho e algodão. “O agronegócio trabalha cada vez mais com tratores e colhedoras maiores e cada dia tem menos mão de obra, menos gente operando. A tendência é ter cada vez mais máquinas autônomas e pessoal mais qualificados para tomar a decisão”, ponderou Fabio Consoni, da Usina São Manoel.
CAPA JBS usa IA para melhorar produtividade da cadeia A JBS vê a adoção de tecnologias de inteligência artificial de forma positiva, argumentandoque, se conduzida de maneira correta, pode acelerar boas práticas no setor ao facilitar oatendimento de diversos quesitos de uma produção cada vez mais sustentável equalificada. A companhia vem implantando projetos com IA com o objetivo de consolidar a melhoria da produtividade em toda a cadeia de produção, incluindo da porteira para dentro. A JBS investiu R$ 26 milhões, em 2021, para viabilização de uma plataforma de prevenção e combate a incêndios no Pantanal. A tecnologia utiliza inteligência artificial para cruzar informações vindas de imagens de satélites e de câmeras posicionadas em torres instaladas em fazendas, com dados meteorológicos e histórico de fogo na região para emitir alertas em tempo real sobre casos de incêndio. A plataforma, desenvolvida pela startup Um Grau e Meio, cobre
uma área de 2 milhões de hectares nos estados de Mato Grosso e Mato Grosso do Sul. Com ela, parte do Pantanal e regiões de transição com o Cerrado e a Amazônia têm um monitoramento em tempo real que permite a detecção de focos de incêndios em até três minutos.No campo produtivo, o aplicativo Friboi Pecuarista, lançado em 2019, utiliza IA para processar grande quantidade de dados de forma simultânea, simplificando o dia a dia dos fornecedores com cotações e transações desde a compra do animal até o abate, tudo de maneira simples, pelo celular. E a plataforma SuperAgroTech, lançada pela Seara em 2021, usa inteligência artificial e a internet das coisas para monitoramento e tomada de decisões na produção de granjas parceiras. A plataforma permite uma gestão 100% digital, com toda a rotina, relatórios e documentações dos parceiros operando na nuvem, com ajuste de processos e ganho de tempo.
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Plataforma de RPA líder na América Latina
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ARTIGO
Como a Automação de Processos pode alavancar os negócios?
A
transformação digital deixou de ser uma tendência para tornar-se algo mandatório para as organizações que desejam se manter competitivas no mercado. Para alavancar os negócios, as companhias estão se reinventando, apostando em tecnologias disruptivas e, nesse contexto, a Automação de Processos Robóticos (RPA) vem ganhando espaço graças aos benefícios que proporciona às empresas e seus colaboradores. De acordo com a IDC , em 2022, 45% das tarefas repetitivas realizadas nas empresas serão automatizadas, impulsionando a produtividade e a tomada de decisão.
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Benefícios da Automação de Processos O RPA é definido como a automação de processos manuais que diminuem a quantidade de erros humanos e garantem muito mais agilidade aos processos repetitivos, permitindo a realocação de funcionários para setores em que a sua mão de obra é mais estratégica. Além disso, a utilização de robôs diminui os custos da empresa, garante escalabilidade em atividades manuais e amplia efetivamente a eficiência operacional. A automação de processos promove ainda outras vantagens como o aumento da capacidade das companhias para atender novas
ARTIGO
s Robóticos (RPA) Gustavo Netto, Diretor de Vendas da Digisystem demandas em grande escala, melhoria da satisfação do cliente com a redução do tempo de resposta às solicitações padrão, aprimoramento da experiência do colaborador e seu engajamento, além da redução do risco de conformidade. O RPA também garante a consistência, confidencialidade e integridade dos dados da empresa, uma vez que com o uso da robotização na realização de atividades, não existe o risco de vazamento intencional de informações ou conteúdos adulterados. A fácil integração entre os sistemas é outro ponto importante da automação de processos. Além de se retroalimentar, as soluções de negócios RPA são capazes de integrar diferentes plataformas, permitindo o uso das informações de maneira ampla e completa para as mais diversas finalidades. Além de ser rápido, ágil, eficaz e capaz de lidar com um grande volume de tarefas ao mesmo tempo.
Automação de processos para todos os setores Um conceito que deve ser desmistificado é de que o RPA tem aderência apenas para a área de TI das empresas. Pelo contrário, a robotização pode e deve ser implementada em todos os setores e em qualquer tipo de companhia, como indústria, financeiro, saúde, contábil, RH, varejo, entre outros. O fato é que quem melhor conhece seus processos e suas atividades são os usuários de negócio e, a melhor maneira de ganhar escala e produtividade dentro da organização é oferecer acesso a estes usuários às tecnologias como RPA, para que eles possam automatizar atividades e tarefas simples, sem precisar onerar a TI. Nesse sentido, a popularização do RPA está associada diretamente em alavancar a produtividade dos profissionais e, consequentemente, da empresa. Portanto, a automação de processos torna-se cada vez mais imprescindível para a sobrevivência dos negócios. É preciso obter e manter a máxima eficiência dos recursos, com redução de custos, produtividade elevada e experiência do cliente sempre otimizada. A aposta em inovação sempre será a chave para garantir uma presença consistente e de destaque no mercado.
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ARTIGO
5 tendências de IA para acompanh 28 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022
har em 2022
ARTIGO
Marcela Vairo,
Diretora da unidade de Dados, IA Apps e Automação da IBM Brasil
E
m todo o mundo, o ritmo da transformação digital está se acelerando rapidamente. Em algumas áreas, como o e-commerce, as organizações experimentaram o equivalente a 10 anos de crescimento em menos de um. De fato, quase metade das empresas (41%) no Brasil acelerou a implementação da Inteligência Artificial (IA) no último ano, de acordo com o recente Índice de Adoção Global de IA da IBM, uma vez que as organizações se voltaram aos assistentes virtuais para gerenciar volumes crescentes de chamadas e a outras vias da automação similares. De acordo com a mesma pesquisa, 80% das empresas no mundo disseram que tinham planos para lançar alguma forma de software de automação nos próximos 12 meses. Em 2022, com a continuidade de fatores adversos como a pandemia e a crise na cadeia de suprimentos, veremos surgir uma variedade de novos usos e inovações em IA, na medida em que a tecnologia avance para lidar com desafios como ganhar a confiança do consumidor na inteligência artificial e aplicações tecnológicas de ponta para enfrentar problemas associados à mudança climática. Na corrida por mais competitividade, maior eficiên-
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ARTIGO cia e novos fluxos de receita, prevemos cinco principais tendências de IA para 2022. O atendimento ao cliente usará IA para se tornar mais pessoal Os assistentes virtuais se tornaram uma ferramenta crítica para organizações e governos durante a pandemia. Eles não apenas foram uma via fundamental para a divulgação de informações, mas também começamos a ver a integração da automação que permitiu aos assistentes virtuais concluírem fluxos de trabalho e tarefas como, por exemplo, o agendamento de vacinação. Em 2022, os consumidores perceberão interações mais personalizadas e plenamente realizadas com seus varejistas e provedores de serviços favoritos, à medida em que a IA tem um impacto maior na jornada do atendimento ao cliente. Um motivo para a explosão da personalização? Melhor acesso a dados e de forma mais abrangente, fornecendo cada vez mais personalização no atendimento. A IA criará e sustentável
um
futuro
confiável
Consumidores, reguladores e acionistas estão colocando cada vez mais pressão sobre as empresas para que obtenham ganhos de sustentabilidade tangíveis. Uma vez que essas pressões devem continuar a crescer em 2022, a inteligência artificial terá um papel chave para ajudar as empresas a alcançarem indicadores de sustentabilidade por meio de uma maior medição, coleta de dados e contabilidade de carbono, assim como uma previsibilidade aprimorada e maior resiliência da cadeia de suprimentos. As empresas também voltarão sua atenção para a mitigação das interrupções da cadeia de suprimentos, investindo em automação desenvolvida por
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IA para tornar os sistemas mais rápidos e eficientes. Graças aos dados gerados por sensores, identificações RFIS, atuadores, GPS e muito mais, o inventário fará a sua própria contagem, os contêineres detectarão seus conteúdos e os paletes “avisarão” se eventualmente estiverem no local errado. Melhor aproveitamento do potencial do 5G com a IA A conectividade 5G tem um enorme potencial para melhorar indústrias, desde streaming e comunicações, até a robótica e manufatura avançada. Hoje, a complexidade das redes de telecomunicações e a velocidade das mudanças tornaram o gerenciamento e o controle de infraestrutura extremamente complexos. Para avançar na implementação da conectividade 5G no mundo inteiro, os provedores de serviços de comunicações (CSPs) estão se voltando para a automação impulsionada pela IA e a orquestração de rede para melhorar seu controle e gestão, fornecendo experiências mais rápidas ao cliente. Inovações, como a network slicing, permitem às organizações configurarem níveis de serviço para cada dispositivo segundo seu uso da rede. A IA tem potencial para habilitar mudanças rápidas na rede que otimizam o desempenho e a confiabilidade por meio da aplicação de Machine Learning, ajudando os CSPs a entregar o potencial do 5G. As empresas reduzirão custos aplicando a IA para solucionar problemas de TI antes que aconteçam Como administradores da infraestrutura digital, em 2021 os CIOs foram incumbidos de habilitar a força de trabalho remotamente, lidar com novos tipos de problemas de segurança como resultado dessa mudança e
ARTIGO encontrar sentido à explosão de dados gerada pelos aplicativos modernos, soluções de monitoramento e uso cada vez maior de canais digitais. Essas condições intensificaram o interesse na aplicação da inteligência artificial para melhor prever problemas de TI, dando origem a uma área chamada AIOps. Em 2022, o AIOps permitirá que as equipes de TI diagnostiquem problemas de forma rápida e segura, liberando-as para que se concentrem em aportar mais valor para a empresa. O AIOps também permitirá às equipes de TI identificar padrões em dados, antecipando problemas do setor antes que eles aconteçam. Foco contínuo na segurança Para que a Inteligência Artificial continue a avançar nestas áreas, as organizações precisam ganhar a confiança do consumidor. A batalha por essa confiança ocorre em várias frentes, desde a capacidade de tomar decisões de IA compreensíveis e explicáveis, até garantir aos consumidores o conforto de que seus dados pessoais estão sendo protegidos contra os ciberataques. Enquanto empresas e governos continuarem a investir em segurança cibernética, a Inteligência Artificial terá um papel ainda mais crucial para ajudar a identificar e responder às ameaças virtuais de forma mais eficiente conforme caminham para uma abordagem “zero trust”, buscando reduzir ainda mais os riscos Essas tendências têm um enorme potencial para melhorar a vida das pessoas por meio do acesso a bens, serviços e informações aprimoradas e mais confiáveis. Para saber mais sobre como a IA está transformando as mais diversas indústrias, desde o varejo até serviços financeiros, clique aqui.
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ARTIGO
Inteligência artificial para humanizar as interações I ndependente da área de atuação, frequentemente as empresas recebem perguntas de seus clientes, que desejam entender melhor alguma questão ou até mesmo solucionar um problema, desde os mais simples até os mais complexos. Imagina como seria bom se existisse uma ferramenta que as ajudassem a responder as dúvidas recorrente do trabalho, de forma empática e eficaz, para otimizar o tempo de cada atendimento. Bom, isso já é possível por meio do uso de inteligência artificial. Na prática, o intuito da aplicação dessa tecnologia nesse processo não é substituir,
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mas sim agregar. A proposta é ter um ambiente de atendimento misto, no qual a tecnologia e o humano trabalhem em conjunto para que possam trazer melhores resultados, tanto para a vida pessoal diária, quanto para o mundo dos negócios. Essa, inclusive, já é uma realidade para muitas empresas que optaram por aderir pelo menos uma das frentes da IA em sua atuação. Dentro do guarda-chuva de possibilidades que essa tecnologia apresenta, uma bem conhecida pelo mercado profissional é a de processamento de linguagem natural. Por meio do uso de inteli-
Artigo
gência artificial, é possível interpretar diálogos e criar conversas entre humanos e robôs de forma empática e emocional durante o atendimento aos clientes. As ferramentas de Natural Language Processing (NLP) são capazes de detectar como o humano se apresenta, como ele fala e quais são as sensações que ele passa durante o diálogo e, assim, identificar padrões e descobrir as intenções por trás daquilo. Contudo, num país tão rico culturalmente como o Brasil, com tanto regionalismo, é fundamental treinar os chatbots – robôs especializados nesse tipo de atividade – a entenderem palavras e expressões típicas, como “um cadinho”, “bah”, “tchê”, “logo ali”, entre tantas outras. Pois, por trás de cada um desses fonemas, há uma intenção e uma informação, que, ao interpretar, uma pessoa conseguiria entender com facilidade e seguir com a conversa de maneira fluída. A inteligência artificial precisa aprender a ter essa mesma habilidade para dar continuidade de forma efetiva a um atendimento. Talvez fique o questionamento de qual é a real vantagem de ensinar uma máquina a ter a capacidade de realizar atividades como essa. O propósito é simples: criar recursos para que se possa estabelecer relações de atendimento mais humanizadas, de uma pessoa para outra. Parece controverso? Na verdade, não é. Quando se automatiza processos operacionais que necessitariam de um atendimento humano prolongado para atividades mais triviais, gerando repetição e desgaste, você traz a possibilidade de agilizar as demandas e fazer com que a pessoa que está atendendo foque toda sua atenção em um só ponto: no outro humano que está por trás da linha. O ganho de tempo e agilidade nos outros processos corriqueiros, alcançados com a automação, permite que o profissional canalize a atenção necessária para resolver a questão de
quem está sendo atendido de forma mais atenciosa, pessoal e de qualidade. Isso estreita a relação humana e otimiza a troca entre os dois. Essa prática já é realidade em muitas empresas e tende a Diretor de Produto da Woopi, crescer. A projeempresa do Grupo Stefanini ção é que todo o mercado de IA comece a se expandir para uma estrutura que tem uma expectativa de tamanho de 2,5 bilhões de dólares, com mais de 2 mil competidores trabalhando em plataformas conversacionais que envolvem inteligência artificial.
RicardoAndrade,
Com aderência a essas soluções, uma grande tendência de mercado é o crescimento e investimento em tecnologias que caminhem rumo a automação de processos conversacionais, utilizando técnicas de machine learning, deep learning e process mining, que conseguem ajudar a analisar esses atendimentos humanos e indicar quais pontos é possível focar para que, de fato, possa realizar uma transformação e trazer um resultado efetivo para a organização, além de um atendimento final cada vez mais humanizado e acolhedor para o cliente. A tecnologia será a peça necessária para humanizar os processos e permitir realizar interações mais pessoais, para que o humano possa focar no que realmente importa: o outro humano. 35 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022
Bit
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Desenvolvida pela BlueShift Brasil, essa solução com fácil interface trabalha com o conceito de captar as informações que já existem nas automações e levá-las para a nuvem.
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Telemetria;
Autenticação segura;
Implantação e gerenciamento remoto dos dispositivos;
Não depende de Hardware específico;
Integração com sistemas industriais;
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O BIT é uma inteligência adaptada que permite o monitoramento e controle de praticamente qualquer dispositi&o em sua operação.
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ARTIGO
O impacto da Inteligência Artificial nas indústrias alimentícias
O
uso de Inteligência Artificial (IA) tem mudado a rotina não somente das indústrias alimentícias, mas de toda a cadeia, isto é, desde o produtor até o consumidor final. A partir dessa tecnologia, os produtores passaram a ter mais qualidade com os processos automatizados, enquanto o consumidor passou a ter a oportunidade de conhecer a origem e a procedência do produto. Já as indústrias diminuíram suas perdas e ganharam na valoração de sua produção. Hoje, a IA está presente principalmente no setor administrativo, na área de marketing e nos meios de comunicação com o cliente, po-
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rém, para que a solução adentre nas linhas de produção das indústrias alimentícias, é necessário que o nível da operação industrial evolua tecnologicamente. Ao lidar com alimentos com riscos de contaminação e representativos investimentos, como a avicultura, por exemplo, seria inviável colocar sensores em cada frango para acompanhar seus dados de qualidade e rastreabilidade. Porém, com o avanço da Inteligência Artificial, é possível instalar câmeras especiais que conseguem colher os dados por meio da visão computacional, sem que haja a necessidade
ARTIGO
Thiago Mascarenhas, Head de Dados e Arquitetura da Engineering
de intromissão na rotina da linha de produção. Diariamente, numa indústria, são perdidos cerca de 200 frangos por não estarem de acordo com o peso correto e, com a ajuda das imagens e da IA, é possível saber a qualidade do frango que chega até a indústria e de qual produtor a ave originou. Ou seja, é possível qualificar e rastrear o produto desde o momento que sai da granja até que esteja embalado. Após esse processo na fábrica, quando o produto vai para o armazém, a Inteligência Artificial se une à tecnologia do blockchain para determinar seu destino, ou seja, para qual mercado o produto será direcionado. Além disso, a IA tem automatizado a leitura dos códigos de barras por meio das câmeras, dispensando o trabalho de uma pessoa para o uso manual de leitor a laser para a verificação de cada produto. Com toda essa bagagem de informação criada, o consumidor final pode saber como o frango foi criado, quanto tempo levou para
ser abatido até ser consumido, além de obter informação sobre a qualidade desse produto. Com isso, a indústria alimentícia aumenta sua receita com a valoração do item e ainda surge a oportunidade de criação de novos negócios, pois, com todos os dados colhidos, é possível monetizá-los e vendê-los para as pequenas empresas. A Inteligência Artificial está numa evolução exponencial. Seguindo os preceitos da Lei de Moore, que profetiza sobre o aumento do poder computacional versus a redução cada vez maior do seu custo — o que fará com que a IA esteja, em pouco tempo, cada vez mais presente em tudo — vemos um cenário que atinge em cheio as indústrias. Por um lado, as grandes corporações estão de olho nessa tendência e seguem se digitalizando, o que significa que em pouco tempo acontecerá o efeito de rede com a IA. Por outro lado, também vemos a ascensão do metaverso, ou seja, a junção dessa realidade com a internet. Não há como voltar para trás, o caminho da transformação digital é inevitável, está acontecendo e vai ocorrer cada vez mais rápido, causando uma divisão ainda maior entre aqueles que se prepararam e os que não se adequaram.
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Saiba mais
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ANOS
ARTIGO
Automação de processos logísticos n
S
eguindo com a excelência em aplicação de soluções em Melhoria e Automatização de Processos, a BlueShift, em abril de 2021, implantou uma área de melhoria de processos logísticos para um cliente global do ramo de mineração e metalurgia de metais não-ferrosos. A solução foi batizada como PDAL (Plano Diretor de Automações em Logística), na qual priorizamos processos de maior retorno para a área logística do cliente, bem como de maior retorno frente ao desenvolvimento
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proposto pela BlueShift. Esses processos foram aplicados em 5 áreas diferentes: Gestão de vendas, Expedição de Minas, Expedição de Plantas, Abastecimento da cadeia global e Distribuição da Cadeia Global. Dentro de cada uma dessas áreas houveram distintos processos de automação: - Expedição de Minas: a automação foi aplicada dentro da Geração de Faturamento, que até então era um processo operacional. Essa automação gerou um ganho de USD
ARTIGO
no ramo de mineração e metalurgia
Paolo Noguera, Head de RPA da BlueShift Brasil
7.300,00/ano para a empresa. - Expedição de plantas: os processos discutidos foram a Recepção de Vagão DQM e o Picking 1. O primeiro se trata de comparar a quantidade do material que saiu com a quantidade de material que está registrado, viabilizando o confronto dos dois relatórios, gerando visão ágil para o analista. Com esse robô foi possível trazer um ganho de USD 14.000,00/ano. Já o Picking se trata da criação de entregas de cada material nas unidades de armazém, unificando os processos de entrega e liberação de materiais, gerando o ganho de USD 80.000,00/ano. - Abastecimento da cadeia global: o Relatório de Custos de Importação, abordava o controle geral de importação e despesas pagas dos embarques, no qual o robô foi implantado
para gerar relatórios de dados e informações que antes eram feitos manualmente, gerando ganhos de USD 1.900,00/ano. - Distribuição da cadeia global - Esse processo foi, principalmente, aplicado para garantir que a atividade acontecesse sem nenhum erro na área de pedidos de compras. Juntamente com a automação, desenvolvemos toda a relação de retorno e endomarketing de TI para que outras áreas se interessassem pela automação, não abordando apenas a logística. Buscamos sempre a melhor solução de negócios para a necessidade de cada cliente, sendo imprescindível entender cada processo e, em parceria com a área de negócios, direcioná-la para melhorias na arquitetura do processo que vão além da automação.
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ARTIGO
Manifesto RPA: as dez leis da automação de processos que você deveria conhecer
N
ão podemos negar a relevância da automação robótica de processos (RPA) possibilitando ganhos de produtividade e eficiência com menor complexidade e prazo de desenvolvimento comparado às soluções estruturais típicas em sistemas. Talvez, seja a primeira vez que ferramentas Country Manager at Practia | Head of Growth | Low Code dão às áreas de neLeading Digital Transformation | gócios um meio de contornar Master Black Belt | Agile Trainer os protocolos tradicionais de TI para corrigir e digitalizar tarefas e processos inteiros de forma ágil e menos invasiva.
para utilização em escala. Isso gerou grande percepção de retrabalho e decepção e desmotivação para as partes envolvidas em torno dos reais ganhos que o RPA deveria trazer.
Mas, uma triste verdade em torno dos primeiros anos de adoção do RPA, é que muitas organizações e seus respectivos processos, junto das estruturas estabelecidas de governança, não estavam preparados para o início da jornada e muito menos
O sucesso e a longevidade da RPA nos próximos anos depende da tecnologia se tornar parte da agenda estratégica de transformação digital corporativa e da arquitetura digital emergente. Sem uma força de trabalho digital, muitas empresas deixa-
Gilberto Strafacci,
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“Muitas iniciativas de RPA falharam por terem sido tratadas como algo acessório: um entretenimento corporativo”
ARTIGO rão de atender às necessidades digitais de seus clientes, funcionários e fornecedores, e os recursos de RPA para dar suporte a essas transformações fundamentais de processos são de extrema importância, principalmente para empresas tradicionais que buscam maior densidade digital. A Horses for Sources, blog independente referência em tecnologia, publicou uma revisão do Manifesto da Automação de Processos em 2019. Esse
digitais provavelmente falharão.
documento, por muitos desconhecido, consolida uma visão interessante sobre como garantir o sucesso e o crescimento dessa tecnologia no mercado. Assim, repasso os 10 pontos do manifesto, com uma adaptação livre para o contexto do Brasil e com algumas reflexões e entendimentos sobre cada um dos tópicos.
operacional para a automação inteligente para que fluxos de processos suportem os principais resultados de negócios e sejam pensados para automatização.
1. TI e negócios devem trabalhar juntos e compartilhar a responsabilidade de digitalizar processos ou os modelos de negócios
Em suma, esta é a primeira vez que muitos executivos de operações se interessam por soluções low-code para melhorar os fluxos de processos e a TI é um parceiro fundamental para que isso funcione a longo prazo. As duas áreas não podem ter sucesso uma sem a outra. É preciso compartilhar e acordar um roteiro e um modelo
As áreas de negócios geralmente adoram o RPA, mas a área TI geralmente entende mal essa tecnologia pois ela não se encaixa na lógica da TI. As unidades de negócios devem lembrar que TI tem responsabilidades muito além dos processos de negócios, incluindo segurança e resiliência. 47 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022
ARTIGO Além disso, a TI geralmente carrega o peso da sustentação das automações que requerem um alto grau de intervenção. Estabelecer uma visão, um modelo e uma visão integrados é fator crítico de sucesso. 2. O respeito mútuo entre TI e área de negócios aumenta enormemente as chances de sucesso. Se um lado não estiver pronto para a mudança, nunca haverá o equilíbrio necessário para que a iniciativa tenha sucesso. Essa maturidade é essencial para combinar o risco e determinar os processos elegíveis. Idealmente, a área de TI deve estar aberta o suficiente para aceitar que seus colegas de negócios possam trabalhar de maneira diferente, e suas incursões em RPA deverão ser suportadas da melhor forma. Por outro lado, é necessário entender o impacto do RPA para a área de TI e alinhar estrutura, processos, tecnologias e metodologias para que essa frente não seja somente um elemento de desgaste. 3. A automação deve ser pensada dentro de um contexto de estratégia digital. Se a automação não fizer parte da estratégia geral de negócios e se as métricas de sucesso não estiverem definidas, a liderança não se concentrará na entrega de projetos de automação devido ao risco de falha ou retrabalho no curto prazo. A maioria das empresas só pode entregar três ou quatro iniciativas estratégicas por vez, portanto, devem interromper qualquer projeto de automação que não esteja contribuindo diretamente para uma delas. É necessário pensar o RPA como uma alavanca de crescimento, redução de custos ou digitalização, com patrocínio nas respectivas esferas necessárias. 4. Tratar o RPA como um software corporativo. Se você vê o RPA como um widget ou utilitário
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de produtividade, ele não tem chance de dar suporte a mudanças digitais mais amplas. Parte do alinhamento de negócios e TI é reconhecer a RPA como parte do cânone de agentes de mudança digital que estão ajudando a avançar na forma como as empresas são administradas. Nenhuma ferramenta sozinha pode fazer o trabalho, mas o poder exponencial do “e” é convincente.
“Pensar os processos além do básico possibilita que os robôs não façam mais do mesmo, que não sejam invisíveis, focados somente em ganho de tempo e potencialmente substituíveis em um curto espaço de tempo: Save the Robots!” 7. A automação deve orquestrar processos ponta a ponta tanto no front office quanto no back office. Novas pesquisas mostram claramente que a maior parte dos investimentos em automação foi investida em atividades e processos no back office das empresas, principalmente para melhorar os processos financeiros e de TI, como foco em redução de custos. O RPA pode fornecer recursos para unir aplicações legadas, atividades, sistemas, documentos e pessoas em processos internos, de suporte ou orientados a clientes. Naturalmente, isso exige que a liderança da empresa não pense que os robôs devam ser departamentalizados assim como as áreas da sua organização 8. Formar novos talentos e criar novas perspectivas para o mercado de automação. Geralmente não temos consciência de nossos próprios preconceitos. Apesar do grito de guer-
ARTIGO ra para impulsionar a mudança, muitas operações de negócios e líderes de TI procuram maneiras de fazer as mesmas coisas de forma mais rápida e barata, utilizando as mesmas estruturas centralizadas e perfis de profissionais para automação de processos.
Não há dúvida de que o termo “robô” foi o catalisador para gerar um interesse sem precedentes no RPA desde seu início em 2012. No entanto, essa simples palavra está profundamente associada à eliminação de empregos através de uma abordagem competitiva.
Devemos aumentar a conscientização e cultivar novos talentos por meio de escolas e universidades, requalificar trabalhadores de todas as idades e habilidades e, em geral, nos esforçar para trazer novas experiências e talentos o jogo do RPA. A diversidade e as novas perspectivas são comprovadamente capazes de impulsionar a mudança escalar a tecnologia, mudando o mercado.
Assim, esses dez pontos revisitados e adaptados são elementos importantes que devem constar na agenda de líderes que adotam ou querem adotar a automação de processos.
10. Considerar retirar “robótica” do RPA.
a
palavra
O RPA estará em maus lençóis a menos que os líderes de negócios alinhem essa tecnologia com sua agenda mais ampla de transformação digital, assim como as empresas e o ecossistema de RPA devem tratar esse tema como algo maior, parte de uma visão de transformação de processos, pessoas e negócios.
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ARTIGO
IA guiará 75% das organizações de vendas até 2025
A
Gartner anunciou que, em 2025, 75% das organizações de vendas B2B aumentarão seus manuais com soluções de vendas guiadas por inteligência artificial (IA).
AmandaBorbas, Comunicação e Marketing em HDB Systems
Tudo indica que os orçamentos revitalizados estão levando muitos líderes de vendas a investir em tecnologia de IA e aprendizado de máquina (ML) para analisar dados e recomendar as próximas melhores ações. “Os avanços na tecnologia de vendas, especialmente nas áreas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, estão forçando os líderes a repensar as habilidades do vendedor”, disse Steve Rietberg , analista diretor sênior da prática de vendas do Gartner. “Os vendedores não podem mais confiar exclusivamente na venda baseada na intuição para empurrar um negócio além da linha de chegada. Os vendedores de amanhã devem aprender a usar os dados hoje para ge-
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renciar com eficácia seus ciclos de vendas, pois o uso de informações se tornará mais crítico para seu sucesso ao longo do tempo.”, reforçou Rietbera. Impactos da IA no setor de vendas A pesquisa do Gartner mostra que o treinamento de vendas será mais do que apenas ensinar habilidades do vendedor. Assim, ela seguirá evoluindo para incluir habilidades de pensamento crítico, principalmente na área de alfabetização de dados. Ou seja, isso exigirá o desenvolvimento de novos manuais de vendas que definam claramente como usar as ferramentas de vendas de AI / ML nas atividades de vendas diárias. “A venda guiada por IA também permite a experiência de compra do cliente em vários segmentos. Na verdade, as organizações de vendas progressivas já estão usando a inteli-
ARTIGO gência artificial para determinar qual conteúdo repercute com os compradores.
gia atual de vendas, marketing e atendimento ao cliente para as capacidades de IA existentes.
Em seguida, recomendam ferramentas e conteúdo para compartilhar com o comprador no momento”, disse Elizabeth Beard , analista diretora da prática de vendas do Gartner.
Preparar manuais para uma eventual migração de IA: implante ferramentas guiadas por IA por meio de engajamento de vendas e tecnologia de capacitação de vendas.
“Isso ajuda a conectar os compradores com informações para melhor responder às suas perguntas – filtrando o ruído – e fornece uma melhor experiência do cliente.”, completou Beard.
Aumente o treinamento e a capacitação das habilidades de alfabetização em dados do vendedor: Os líderes de vendas devem trabalhar para capacitar e reforçar os vendedores com orientação comprovada sobre como a venda com dados leva a mais vitórias em menos tempo.
Pontos importantes para os líderes de vendas Auditar a tecnologia atual para capacidade de IA: os líderes de vendas devem examinar a tecnolo-
Publicado originalmente em HDB Systems
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