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O impacto da Inteligência Artificial nas indústrias alimentícias - pág
O impacto da Inteligência Artificial nas indústrias alimentícias
Ouso 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.
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Hoje, a IA está presente principalmente no setor administrativo, na área de marketing e nos meios de comunicação com o cliente, porém, 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
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.
Thiago Mascarenhas,
Head de Dados e Arquitetura da Engineering
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A AN NO OS S
ARTIGO
Case Logística (Nexa)
Seguindo 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 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
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.
Manifesto RPA: as dez leis da automação de processos que você deveria conhecer
Gilberto Strafacci,
Country Manager at Practia | Head of Growth | Leading Digital Transformation | Master Black Belt | Agile Trainer Não 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 Low Code dão às áreas de negócios um meio de contornar os protocolos tradicionais de TI para corrigir e digitalizar tarefas e processos inteiros de forma ágil e menos invasiva.
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 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.
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-
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
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. 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
operacional para a automação inteligente para que fluxos de processos suportem os principais resultados de negócios e sejam pensados para automatização.
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.
1. TI e negócios devem trabalhar juntos e compartilhar a responsabilidade de digitalizar processos ou os modelos de negócios digitais provavelmente falharão.
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 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.
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-
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.
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.
10. Considerar retirar a palavra “robótica” do RPA.
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.
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.
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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IA guiará 75% das organizações de vendas até 2025
Amanda Borbas,
Comunicação e Marketing em HDB Systems A Gartner anunciou que, em 2025, 75% das organizações de vendas B2B aumentarão seus manuais com soluções de vendas guiadas por inteligência artificial (IA).
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 gerenciar 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-
gência artificial para determinar qual conteúdo repercute com os compradores.
Em seguida, recomendam ferramentas e conteúdo para compartilhar com o comprador no momento”, disse Elizabeth Beard , analista diretora da prática de vendas do Gartner.
“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.
Pontos importantes para os líderes de vendas Auditar a tecnologia atual para capacidade de IA: os líderes de vendas devem examinar a tecnologia atual de vendas, marketing e atendimento ao cliente para as capacidades de IA existentes.
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.
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.
Publicado originalmente em HDB Systems
