Intelligent Automation 10

MAGAZINE

Ano 02 - Número 10 - MAR/ABR 2022

www.iamagazine.com.br

Intelligent AUTOMATION

LATINO AMÉRICA

Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation

Marcos POntes: IA é habilitadora e não deve sozinha tomar decisões As diferentes esferas do governo inteligente - Pág. 20

Otimização da produção e valor de mercado em indústrias de Rendering - Pág. 26

RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia

IA e cidades Inteligentes Pág. 32

Vem aí o MAIOR encontro de Profissionais de

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Country manager da Practia Global no Brasil

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José Lindomar Nascimento

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Gerente Comercial na Synchro

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Consultor sênior de soluções e especialista em RPA da Software AG

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Coordenador de Automoção Inteligente da Raízen

Gil Giardelli

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Chief Data Officer da GFT

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Gerente Corporativo de Governança na Granol

Coordenador Líder de RPA - Leroy Merlin Brasil

Leonardo Martins

Lucas Tejedor

Luiz Pessoto

Macelo Correa

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Sócio Sênior e líder de automação e Robotização de processos - Bridge & CO

Presidente do núcleo de pesquisa do CEFET/RJ

Co-Founder da Dootax

Gerente de TI Automação e Otimização de Fluxos de Trabalho, RPA E BOTS - Leroy Merlin Brasil

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Engenheiro Civil Indústrial, Consultor de Planejamento Comercial e Produção

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CAPA

Por Roberta Prescott

Marcos POntes: IA é habilitadora e não deve sozinha tomar decisões

PÁG 12

AS DIFERENTES ESFERAS DO GOVERNO INTELIGENTE

IA E CIDADES INTELIGENTES

Pág 32

TECNOLOGIA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: DA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS À GERAÇÃO DE VALOR E CONFIANÇA ÀS EMPRESAS E SEUS TIMES

Pág 42

SOBRE AUTOMAÇÃO: NÃO É MAIS SE, MAS QUANDO

Pág 26

OTIMIZAÇÃO DA PRODUÇÃO E VALOR DE MERCADO EM INDÚSTRIAS DE RENDERING

Pág 38

A adoção de IA pelo setor público não é uniforme, mas vem crescendo ao longo dos anos, principalmente, em setores que conseguem demonstrar o ROI

PÁG 20

“IA tem riscos e oportunidades e eles têm de ser muito bem analisados para não comprometer nem a ética e nem a privacidade das pessoas.”

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EDITORIAL

Cezar Taurion - VP Estratégia e Inovação Cia Técnica

A

inteligência artificial tem uma variedade de usos no governo. Pode ser usada para incrementar e promover políticas públicas, tornar mais eficiente diversas áreas como serviços de emergência, saúde, educação e segurança, bem como auxiliar o cidadão a interagir com os serviços públicos, melhorando sua experiência nessa interação, por exemplo através do uso de assistentes virtuais.

Sua importância é reconhecida pelo fato de dezenas de países já terem definido estratégias de estado para IA, inclusive o Brasil. Nessa décima edição temos, inclusive, uma entrevista com o ex-ministro de Ciência e Tecnologia, Marcos Pontes, que aborda, entre outros assuntos, a “Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA)”, que foi instituída em meados de 2021. Ele lembra que a estratégia foi criada junto com a Secretaria de Empreendedorismo e Inovação, levando como base muito do que a OCDE [Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico] coloca como critérios e definições para a utilização da IA. Ele cita também que quando a gente pensa em IA temos que olhar além das implicações tecnológicas, mas também as implicações positivas e os riscos. Os riscos e oportunidades têm de ser muito bem analisados para não comprometer nem a ética e nem a privacidade da

sociedade. As recentes discussões sobre uso de técnicas de reconhecimento facial de forma inadequada, com vieses embutidos é um dos principais questionamentos.

O uso da IA ​​no governo traz benefícios significativos, incluindo eficiências que resultam em economia de custos, como redução do número de funcionários do front office, deslocando-os para tarefas que tragam maior valor agregado e reduzindo as oportunidades de corrupção.

O governo também tem um papel importante na questão da adaptação da sociedade ao uso crescente da IA, uma vez que a reengenharia do trabalho em torno da IA será um grande desafio. A IA vai demandar novas formas de pensar sobre empregos, cultura empresarial, tecnologia e, mais importante, pessoas.

Se não tivermos estudos e ações concretas, poderemos sofrer, no futuro breve, uma crise de grandes dimensões. Nós que devemos controlar a IA e criar os mecanismos que nos permitam usufruir de seus benefícios, mitigando seus riscos.

Devemos ter em mente que os computadores não substituirão os humanos. Substituirão funções.

Serão complementos para os humanos e não seus substitutos. Os negócios mais valiosos do mundo das próximas décadas serão desenvolvidos por empresas e países

que usarão a IA para fortalecer as pessoas e não torna-las obsoletas.

Serão vencedores os países que souberem fazer com maestria com que os sistemas de IA ajudem os humanos a fazerem o que antes era considerado inimaginável. A IA não envolve uma equação de soma zero, humanos versus IA, mas sim de complementaridade, humanos mais IA gerando mais inteligência.

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 a sociedade.

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!

CAPA

Marcos POntes: IA é habilitadora e não deve sozinha tomar decisões

A

ntes de deixar o cargo de ministro da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) — para concorrer ao cargo de deputado federal nas próximas eleições —, o astronauta Marcos Pontes falou com exclusividade, por videoconferência, à Intelligent Automation Magazine.

Na entrevista, ele detalhou a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial, abordou a necessidade de formar mão de obra qualificada e defendeu que IA deve ser tecnologia habilitadora.

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A Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) foi instituída em meados de 2021.

Como se deu a criação da EBIA? Qual é o estágio atual?

A estratégia foi criada aqui junto com a Secretaria de Empreendedorismo e Inovação, levando como base muito do que a OCDE [Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico] coloca como critérios e definições para a utilização da inteligência artificial. Então, ela se alinha muito à OCDE, esta é a sua primeira característica. Segundo é que ela foi feita abrindo uma consulta pública para que as pessoas e as

CAPA

“IA tem riscos e oportunidades e eles têm de ser muito bem analisados para não comprometer nem a ética e nem a privacidade das pessoas.”

instituições colocassem suas opiniões; e foram coletadas centenas de opiniões, que foram estudadas e muitas delas foram agregadas e criaram modificações. Os pontos principais é que foi feita pela Secretaria de Empreendedorismo e Inovação, com base no que preconiza a OCDE e com base em consulta pública. E também é uma estratégia que precisa ser reflexiva; de tempos em tempos, ela deve ser reestudada, porque não é escrita em pedra.

Com relação à criação do Marco Legal da IA, por meio do projeto de lei 21/20, o que preco-

nizar? Porque sabemos que há críticas dizendo que alguns pontos já são abordados em outros arcabouços legais e outros que acham que tem de ter o marco e no meio disso teve a Unesco publicando em 2021 um relatório tratando da ética em IA. Qual é o caminho do Brasil?

Quando a gente pensa em inteligência artificial têm as implicações tecnológicas, logicamente, com duas grandes vertentes — o software e o hardware —, mas têm também as implicações positivas e os riscos. É como se fizesse uma análise SWOT da IA e estes riscos e oportunidades têm de ser muito bem analisados para não com

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ARTIGO

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CAPA prometer nem a ética e nem a privacidade das pessoas. É um trabalho que tem de ser feito de forma criteriosa e que não seja tão apertado em termos de regulação e legislação — inclusive, o Marco de Inteligência Artificial está sendo feito no Congresso e eu falei com a deputada federal Luisa Canziani (PTB-PR) para ter cuidado para não amarrar as coisas que não podem amarradas, senão você trava o desenvolvimento da tecnologia. Tem de ser algo inteligente, pensado de forma mais geral e que permita o desenvolvimento da tecnologia, enquanto resguarda o cuidado com as pessoas.

Toda vez que tem uma tecnologia disruptiva ou que seja extremamente poderosa como inteligência artificial. A IA se espalha em todas as atividades que nós temos na sociedade e a IA tem a capacidade, mas não a necessidade, de tomar decisões. E eu acho que tem de ver até que nível ela pode tomar decisões. Eu sou adepto a que decisão final tem de ser tomada pelo ser humano e IA deve ser acessório à decisão, mas não se deve confiar 100% na IA para tomar decisões. Este é um ponto que tem de ficar claro, porque vão surgir muitas ideias de se criar legislação e regulação. O pessoal quer criar uma série de ferramentas, de documentos etc., para tentar cercar o frango, mas, no final das contas, é necessário que isso extrapole as fronteiras do País, com órgãos como Unesco, OCDE e outros internacionais, podendo se conversar de forma a colocar margens de limite rígido em termos de acesso a informações pessoais ou cuidados a estas informações pessoais, além de cuidado com a tomada de decisão e a ética na tomada de decisão. Tem de deixar que o sistema cresça de forma saudável. É normal ter propostas de leis que depois acabam convergindo a um ponto central e podemos ter esta convergência através de um trabalho internacional. Vejo a criticidade de ter leis, mas não ter leis que sejam tão rígidas que possam segurar o desenvolvimento do setor.

Olhando no curto e no longo prazos, quais são as estratégias do governo

para inteligência artificial?

A inteligência artificial é o que chamamos de tecnologia habilitadora, que são tecnologias que permitem a construção de sistemas mais complexos. Exemplo: IA, internet das coisas, biotecnologia, computação quântica, fotônica etc.

São aquelas tecnologias que precisamos dominar, porque são sistemas que permitem sistemas mais complexos. Dito isso, aqui no ministério — lembrando que tínhamos as comunicações aqui antes — lá no começo, quando fizemos as primeiras análises de mercado, análise SWOT, nós identificamos vários setores importantes e inteligência artificial foi uma destas áreas. IA faz parte das nossas prioridades do ministério. Emitimos uma portaria em 2020 de prioridades de tecnologias que congregam cinco áreas: tecnológicas estratégicas, tecnologias para produção de recursos, tecnologias para desenvolvimento sustentável, tecnologias para qualidade de vida das pessoas e tecnologias habilitadoras.

No ministério, desenvolvemos uma série de estratégias e entre elas nós tínhamos a implantação de 5G no País, mas o 5G sozinho não faz nada: precisamos ter os sistemas estruturantes, além disso tem a parte regulatória. Em termos de programas grandes, instituímos o Plano Nacional de Internet das Coisas, porque é um elemento importante para o 5G, e distribuímos a consulta pública em quatro áreas inicialmente: indústria 4.0, saúde 4.0, cidades inteligentes e agricultura 4.0 — e depois entrou o turismo. Depois também trouxemos IA e veio a estratégia de inteligência artificial. No ministério, fazemos a conexão desta estratégia com o Plano Nacional de IoT, de forma que possamos potencializar internet das coisas e inteligência artificial para cada um desses setores. Então, criamos seis centros de inteligência artificial aplicados a estes setores e agora estamos lançando mais dois centros, um para segurança cibernética e outro para fronteiras.

Como fomentar para o Brasil ser potência em IA?

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CAPA Isso é um sistema e não dá para resolver fazendo uma interferência; você tem de trabalhar em vários pontos da rede. Um deles é incentivar as empresas. Nós investimos no IA², iniciativa aberta de inteligência artificial e conseguimos fomentar uma série de startups para estas quatro áreas — indústria, saúde, agricultura e cidades inteligentes. O setor é promissor e, quando você investe nas empresas, acaba criando momentum de atração e começa criar toda uma vibe dentro da universidade, do setor produtivo e eles começam a ver resultados, um fala para outro, aparece na imprensa e as pessoas começam a pensar mais em inteligência artificial e internet das coisas. Acabei de colocar mais de R$ 80 milhões em IA, um dos maiores investimentos de desenvolvimento de startups de IA e agora com cinco áreas, incluindo turismo. E você já vê as coisas operando mais. Entram as universidades, que são meio lentas em ajustar os currículos que precisam ser mais adaptáveis às novas tecnologias e ter uma mudança adequada para atender ao que é essencial para um profissional atual para trabalhar. Para isso, precisa da participação do setor privado e aí vêm programas de formação como o que temos com a Softex, que tem vagas abertas em cursos gratuitos de tecnologia da informação e comunicação envolvendo várias áreas que variam de acordo com o local do Brasil.

Uma das questões mais colocadas ao abordar IA é o viés. Como evitar vieses e ter mais ética em IA, sobretudo, na contratação pelo setor público?

Nós temos no governo um plano de transformação digital, conduzido por vários ministérios,

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sendo que o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações é o secretário-executivo. Além disso, temos a LGPD e agência de proteção de dados.

Se olhar este framework junto, a ideia é fazer o desenvolvimento de sistemas que possam trazer mais eficiência aos serviços públicos para atendimento à população, mas também tendo cuidado com a proteção de dados das pessoas. Quando você fala em dados, é como você vai coletar os dados, quais são as entradas e como serão as saídas. É difícil fazer isso a nível de legislação, está um nível mais baixo, você está operando com sistemas de coletas de dados. Não é simples de fazer, mas acredito que existem possibilidade de se fazer avaliação da qualidade dos dados e tem de ter trabalho muito grande estatístico em torno disso — como o dado foi coletado para que não traga nenhum tipo de bias.

Como está a criação de instâncias e práticas de governança para priorizar, implantar, monitorar e atualizar as ações estratégicas estabelecidas na Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial?

O setor da Secretaria de Empreendedorismo e Inovação que foca nessa área, eles mantêm um constante da situação operacional para fazer um upgrade da estratégia o tempo todo. Não sei exatamente agora o escopo e o próximo passo, mas eles mantêm um estado constante, mesmo porque a cada dia aparecem novas possibilidades e tecnologias, surgem startups com novas ideias. Acho importante termos periodicamente encontros que possam trazer a comunicada de IA do País para discutir em conjunto todos os aspectos, de tecnologias, de aplicações de IA, de

CAPA ética, privacidade etc.

Para fechar, gostaria da avaliação do senhor com relação ao estágio atual das políticas de inteligência artificial e para onde caminham. Que futuro que vem? Como a IA pode e vai ter atuação importante em transformações em toda a sociedade? Gostaria de entender o que o senhor acha disso.

Por um lado, dentro dessa política que vai criar estratégias, tem a parte regulatória que vamos acompanhando e é importante desenvolver toda a legislação. Quero fazer isso também do lado do Congresso; isso vai se desenvolvendo em paralelo com a tecnologia. Em termos de desenvolvimento de tecnologia, nós temos duas vertentes — software e hardware — para inteligência artificial.

Na área de software, temos o desenvolvimento de algoritmos, de novas soluções e sistemas, nós temos muitas aplicações que têm sido desenvolvidas, muitas ideias que têm sido desenvolvidas — cada dia aparece um paper novo, novos métodos de busca.

Outro ramo da estratégia é formação de pessoal e precisamos incentivar. O que eu vejo é que com os esforços que temos feito, com o Ministério da Educação e com outras entidades no Brasil, acredito que isso gradualmente vai melhorando esse gap que a gente tem, mas como o mercado tende a crescer de forma muito acentuada, uma bobeadinha já estamos em um gap grande de novo. Universidades, escolas técnicas, todas têm de trabalhar em conjunto. O Brasil tem talentos muito bons nesta área.

Tem outro lado, que é função do ministério e que vejo um futuro brilhante para o País, se soubermos aproveitar a oportunidade, que é a parte de hardware ligado a isso. Vemos que rapidamente o uso de IA consome muita capacidade computacional. Você vê supercomputadores trabalhando com isso e ele rapidamente é preenchido com algoritmos e necessidades de IA. Cada vez mais, aparecem coisas maiores, são muitas variáveis e muitos dados; e um supercomputador fica pequeno. Então, vemos claramente que um dos gargalos para inteligência artificial é o hardware e aí aparecem soluções como a computação quântica. Vejo também a possibilidade de se trabalhar em cluster, espalhado em vários sistemas e blockchain ganha função grande neste tipo de approach. Eu acredito também no desenvolvimento de novos tipos de hardware para IA, como sistemas neurais, que é tipo uma simulação do cérebro em termos de hardware e com uma distribuição que simula os neurônios.

Logicamente que se tem um caminho longo para avançar.

O objetivo, no final das contas, é chegar à singularidade, em uma inteligência artificial geral, mas, para isso, temos que caminhar bastante.

Vemos oportunidade de se trabalhar com luz, com fotônica e uma série de outras oportunidades, trabalhar no Brasil com a base de tecnologias habilitadoras para que possamos nos manter no primeiro grupo de desenvolvimento de inteligência artificial no planeta.

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Matéria

As diferentes esferas do governo inteligente A adoção de IA pelo setor público não é uniforme, mas vem crescendo ao longo dos anos, principalmente, em setores que conseguem demonstrar o ROI Por Roberta Prescott

Repórter

A

esfera pública tem buscado, cada vez mais, fazer uso da análise de dados.

Mas a adoção de ferramentas de inteligência artificial pelo governo está em estágios diversos a depender das diferentes esferas. Enquanto há setores avançados no uso de analytics, outros enfrentam severas resistências, a começar por algo básico como a digitalização dos processos.

Contudo, o avanço das chamadas cidades

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inteligentes e o estabelecimento da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), em meados de 2021, têm contribuído para que a IA cumpra o papel de ser uma tecnologia habilitadora, permitindo a construção de sistemas mais complexos, como afirmou o ex-ministro da Ciência, Tecnologia e Inovações, Marcos Pontes, entrevista exclusiva à INTELLIGENT AUTOMATION Magazine (Leia a íntegra na página 12).

Matéria O Serpro, empresa pública de tecnologia da informação, responsável por modernizar o Estado brasileiro com soluções estratégicas para o País, tem trabalhado diversas soluções de IA. Para Giordanni Sousa, superintendente de soluções analíticas e inteligência artificial do Serpro, a inteligência artificial tem potencial de realizar uma verdadeira transformação digital nas mais variadas economias, fortalecendo o Estado, deixando-o mais eficiente e promovendo um melhor uso de seus recursos para que consiga devolver à população respostas com maior qualidade e agilidade.

Aline Riquetti, customer advisor para o setor público do SAS, explica que ferramentas de inteligência artificial começaram a entrar no governo com objetivo de aperfeiçoar processos e dar vazão a demandas antigas. “Com o setor público pressionado a entregar resultados, principalmente, serviços ao cidadão, o governo passa a olhar com mais carinho para a IA, para usar tecnologia para suprir corpo técnico e ganhar escala diante do grande volume de requisições”, avalia a executiva.

Diferentes estágios de maturidades Ainda que não seja possível estabelecer um grau de de maturidade de uso de IA, tendo em vista que são diversos setores e esferas, Riquetti diz que alguns órgãos buscam automatizar processos e, quando atingem um nível de maturidade maior, partem para projetos que visam a antecipar necessidades do cidadão e melhorar o serviço. Por exemplo, oferecendo um atendimento mais proativo, como, no caso da saúde, buscando uma medicina preventiva.

“A experiência nos mostra que existe um nível de maturidade maior dependendo da esfera. O governo federal tem mais maturidade que estadual e municipal, mas isso não é regra. Têm estados que estão na vanguarda no uso de IA, por ter mais verba e um plano maior de capacitação entre servidores”, analisa Aline Riquetti, do SAS. Uma forma de identificar se o Estado está mais avançado ou não é como ele dispo-

nibiliza seus dados abertos à população: quanto mais maduro, mais ele disponibiliza dados abertamente, explica a executiva.

Giordanni Sousa, do Serpro, avalia que há uma crescente na adoção de IA com o Estado procurando ser cada vez mais eficiente. “Eu enxergo o futuro com muita automação, sempre com decisões baseadas em dados, com operações do governo baseadas em evidências emitidas com dados e buscando um futuro onde recursos públicos sejam otimizados”, diz, acrescentando que o Brasil tem evoluído com celeridade imensa no que tange a governo digital, levando soluções inovadoras, digitalizando serviços, aplicando tecnologia de ponta. “No que compete ao governo, o Brasil, em tecnologia e em IA, está em caminho virtuoso”, pontua.

A maior parte dos órgãos públicos, para justificar a aquisição de IA, precisa apresentar o retorno sobre investimentos (ROI). Segundo Aline Riquetti, do SAS, os que têm mais facilidade para isso são as secretarias de fazendas, “porque se consegue fazer previsão de arrecadação tributária, planejamento de gastos mais estratégicos, otimizar as dívidas tributárias, prevenção de evasão fiscal e, assim, é possível mais facilmente justificar os investimentos para aquisição dos sistemas”, explica a executiva. Precificar o retorno é, portanto, uma questão-chave.

De acordo com Riquetti, a procura por soluções aumentou ao longo dos anos, sendo que os órgãos que mais procuram o SAS são as secretarias de fazenda, os tribunais de contas e os departamentos de trânsito. Durante a pandemia da Covid-19, houve ainda procura por parte das secretarias de saúde para melhorar o sistema hospitalar e entender se haveria ou colapso do sistema, uma vez que, com IA, é possível fazer projeções de novos casos.

Em uma iniciativa com o governo de São Paulo, o SAS, segundo a executiva, projetou séries históricas e novos casos usando modelagem

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matéria para entender, por exemplo, como seriam as novas internações e também identificar se haveria necessidade de construção de hospitais de campanha e em quais regiões. “Com a projeção de novos casos é possível identificar eventuais colapsos e fazer gestão e alocação de recursos”, diz.

Serpro: IA para várias instâncias A estrutura para IA do Serpro advém de 2019, quando foi criada uma superintendência dedicada a dados, IA, big data, de acordo com Giordanni Sousa. “Temos muitos dados que requerem técnicas para gerar valor. Criamos estruturas focadas em analytics e com base em governança e gestão de dados. Também criamos um centro de excelência onde reunimos os cientistas de dados que estavam espalhados no Serpro. Montamos um processo seletivo com recrutamento interno e conseguimos, em pouco tempo, acelerar a criação do centro de excelência”, diz. Atualmente, cerca de 60 profissionais trabalham no centro de excelência.

Mas a IA não está restrita ao centro — a ciência de dados está sendo trabalhada também nas áreas de desenvolvimento, segundo Sousa.

O centro de excelência atua ainda na prospecção de projetos junto aos clientes do Serpro, ou seja, as diferentes instâncias do governo — e não apenas tendo um papel meramente consultivo, mas também desenvolvendo projetos. “São atividades de discovery, porque as demandas e os projetos de IA não chegam de forma gratuita; temos de mostrar o valor das soluções de IA, tirar mitos, mostrar com MVPs [minimum viable product ou produto mínimo viável], mostrar protótipos funcionando para que os clientes tenham segurança para contratar”, detalha.

Questionado sobre onde a IA está sendo mais requisitada, Giordanni Sousa explica que a construção de soluções com bots, processamento de linguagem natural e modelagem preditiva tem liderado. Ele destaca ainda a li-

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nha de biometria desenvolvida para verificação e identificação de identidades para, por exemplo, fazer a prova de vida. Um exemplo é o Datavalid, uma solução de inteligência para qualificação cadastral de pessoas físicas e jurídicas que, segundo Sousa, conta com acurácia de 99,99% e vem sendo usada por bancos, empresas de varejos e até aplicativo de viagens, principalmente, para otimizar processos de onboarding de clientes, reduzindo o índice de fraudes.

Outra solução apontada pelo superintendente é o aplicativo gov.br que faz uso de validação facial e permite acesso a diversos serviços públicos, tais como documentos, prova de vida no INSS e, mais recentemente, ao programa do Banco Central de valores a receber. “Conseguimos levar o Estado para a palma da mão do cidadão; e com agilidade”, ressalta o servidor.

O Embarque Seguro, que utiliza reconhecimento facial e oferece novas experiências aos viajantes, também foi citado por ele. Sousa explica que a solução, que está em piloto, faz uso de IA e biometria e visa a reduzir a burocracia.

“Ela traz a facilidade tanto no check-in como nos portões de embarque, porque você pode embarcar usando sua biometria e, assim, prescinde de cartão de embarque e traz segurança, já que retira trabalho manual no momento exato do embarque. A biometria é conferida junto a bases do governo”, explicou.

O Embarque Seguro começou a ser testado em outubro de 2020 no Aeroporto Internacional de Florianópolis. O projeto foi desenvolvido pelo Serpro, em parceria com o Ministério da Infraestrutura e conta com o uso de reconhecimento facial e validação biométrica do passageiro junto às bases oficiais do governo. Para realizar esses testes iniciais, o Serpro desenvolveu um aplicativo que permite o cadastramento da foto do passageiro, que fica vinculada ao CPF. A verificação da identificação biométrica é feita por checagem junto ao banco de da-

matéria dos da Carteira Nacional de Habilitação (CNH), do Departamento Nacional de Trânsito (Denatran), que possui cerca de 56 milhões de registros ativos.

Cidade inteligente No âmbito municipal, a inteligência artificial tem entrado por meio dos projetos abrangendo cidades inteligentes. Santo André, na grande São Paulo, a exemplo de alguns outros municípios brasileiros, vem implantando projetos neste sentido. Em 2013, a prefeitura deu início a um projeto de iluminação pública e, no ano seguinte, começou a colher frutos: o sistema de monitoramento permitiu uma redução de postes de iluminação apagados, passando de 6 mil para menos de 50 atualmente, e gerou uma redução de R$ 5 milhões ao ano em consumo de energia.

Na sequência, foi criado o programa “Banho de Luz” para seguir modernizando a iluminação pública da cidade. O Sistema de Gestão de Serviços IP (SGISP) permite a detecção e o registros de falhas e a gestão de serviços de manutenção por telemonitoramento, além de um sistema web para registro de eventos através do call center, de redes sociais e de equipamentos móveis de uso pelas equipes de ronda.

A partir dele, as falhas registradas tornam-se instrumento de comunicação e gerenciamento das equipes de manutenção, que recebem as ordens de serviço online e registram os atendimentos realizados e os materiais utilizados.

Integrado à solução há um sistema de telegestão, presente em 12 mil pontos luminosos, que permite acompanhar todos os parâmetros e manipular os pontos onde o sistema está instalado. O uso dessa tecnologia, somado aos investimentos em modernização do parque, permitem economia de 70% da capacidade no período da madrugada (das 0h às 4h), garantindo a diminuição no consumo de energia elétrica.

“A iluminação pública está intimamente ligada à segurança pública”, afirma Vitor Mazzeti, secretário de manutenção e serviços urbanos de Santo André. As lâmpadas de LED estão ligadas ao sistema de gestão de serviço de iluminação pública e cada luminária se comunica com as demais e com o sistema central por meio de dispositivos, compondo uma rede mesh. A previsão, segundo ele, é concluir a instalação na cidade inteira até 2024; hoje, 25% do município está coberto com a iluminação telegerida.

Além disso, o município está instalando novas câmeras de monitoramento “que conversam” com o sistema de gestão de iluminação com objetivo de monitorar os ativos. Até agosto, devem ser instaladas 500 máquinas e a meta é que estejam disponíveis para serem usadas por outros serviços urbanos, por exemplo, secretaria de segurança pública, centrais meteorológicas e departamento de trânsito.

Com relação à IA, a adoção ainda está devagar, conforme contou Vitor Mazzeti. “Temos usado IA em vídeo para monitorar as áreas que são alagáveis, com solução de videoanalítico, que permite estabelecer na imagem alguma condição que, se for atingida, emite alarme, e também desenvolvemos um veículo parecido com o do Google para Street View que tem instrumentos embarcados para tirar mapas fluxômetros, medindo a iluminação em todos os pontos que passa”, conta.

Os dados obtidos pelo veículo são comparados a alguns modelos matemáticos e com isso a prefeitura pode analisar depreciação de luminárias, árvores que estão cobrindo a luminária e medir fluxos de luz. “IA é um caminho sem volta e percebemos isso pela evolução do nosso serviço de iluminação pública, porque todas as questões ligadas ao conceito de cidades inteligentes só vão acontecer com iluminação pública”, aponta.

2022 AUTOMATION INTELLIGENT | 15

ARTIGO

Otimização da produção em indú

26 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022

ARTIGO

o e valor de mercado ústrias de Rendering Hone Lundgren, M.Sc Business, Engenheiro Químico, Sócio na Toppen/Brasil

Co-autores: Francisco Paredes, M.Sc. Business, Engenheiro, Sócio da AltumLab/Chile Abigail Robles, Engenheira de Processos na AltumLab/Chile Julio Pereira, M.Sc Business, Superintendente de Tecnologia na Toppen/Brasil

O

Brasil está entre os maiores produtores de proteína animal do mundo. Entretanto, quanto maior a quantidade de proteína produzida, maior o volume de resíduos animais gerados. Nesse sentido, a reciclagem animal tem papel fundamental, pois proporciona um destino correto a esses resíduos sem prejudicar o meio ambiente. Além disso, através dessa reciclagem é possível ter a geração de novas fontes de rendas e o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (AI) permite a otimização dos processos de forma nunca vista.

Em todo o mundo a produção de proteínas animais é um dos principais ativos, geradores de empregos e receitas dos países. Esse tipo de atividade possui muitos fatores exógenos que influenciam diretamente nos três pilares do ne-

gócio: i. questões ambientais, ii. questões de processos e iii. questões de mercado-econômico-financeiros. Cabe frisar que a grande variabilidade dos fatores que envolvem esses pilares influencia diretamente a saúde financeira e longevidade mercadológica do negócio.

Durante muitos anos a produção industrial era tratada de forma empírica e baseada exclusivamente na experiência adquirida ao longo do tempo. Mas esse tempo passou. Os clientes ficaram mais exigentes, as legislações mais rígidas, a preocupação com a sustentabilidade mais incorporada no “core” do negócio e principalmente o mercado muito mais conectado e competitivo.

Com isso, a indústria de “rendering”, cuja atividade consiste em processar resíduos de origem animal, impróprias para consumo humano, e gerar produtos de alto valor agregado (ex. farinhas,

2022 AUTOMATION INTELLIGENT | 27

ARTIGO rações), deixou de adotar atividades mecânicas e evoluiu para automação e controles rígidos.

Porém a automação trouxe um outro desafio: como a identificação de centenas de variáveis que resultam em milhares de dados, ou até milhões, pudessem ser identificados e analisados pela capacidade limitada do humano para suportar a melhor tomada de decisão?

Tal limitação impediu que os dados resultassem em informações relevantes que apontassem ajustes nos processos para aproveitar as oportunidades de curto prazo e, assim, gerar a confiança nos clientes sobre o fornecimento e a qualidade dos produtos de acordo com o contrato. E o impacto pôde ser observado em todos os setores da indústria, desde a área de suprimentos até a área comercial. Ao adquirir e produzir a matéria-prima, no início da cadeia, existe a necessidade constante em buscar insumos com as características necessárias, dentro do prazo adequado para atender a produção e com o custo compatível com os contratos e o mercado do produto final. Já a área comercial e de garantia de receitas, poderia concretizar uma venda cujos pedidos pudessem ser glosados posteriormente por uma não conformidade contratual ou até mesmo perder um cliente para outro competidor ao ocorrer uma ruptura da cadeia produtiva. Isso sem falar das equipes de logística e produção, que poderiam ter seu desempenho nas linhas produtivas impactadas pela falta ou excesso de determinado insumo.

Para que tais problemas complexos fossem resolvidos, a tecnologia passou a ter maior relevância como o meio para possibilitar a identificação, a captura, o armazenamento e o processamento de inúmeros dados. Com o avanço das ferramentas de Machine Learning e Inteligência Artificial (AI), associado ao aumento da capacidade de processamento, os dados passaram a gerar informação relevante, permitindo que os setores industriais pudessem suportar a tomada de decisão orientada a dados. No caso da indústria em si, a tecnologia possibilitou que o empre-

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go das matérias-primas e os processos fossem constantemente aprimorados para que estivessem, cada vez mais, em conformidade com o mercado tornando-os mais confiáveis e previsíveis. Uma produtora de farinha de peixe, por exemplo, buscou no mercado uma ferramenta que permitisse identificar e operacionalizar algoritmos inteligentes baseados em ferramentas de Machine Learning objetivando a assertividade e previsibilidade de todo o processo. A ferramenta escolhida foi a AIBruna, que permitiu que a empresa extrativista e produtora de farinha de peixe otimizasse suas operações dentro de um custo adequado. Consequentemente, o potencial das plantas foi atingido por meio da captura do valor total da matéria-prima e incorporação de P&D de alto impacto a baixo custo, usando todos os dados a seu favor.

Ao alimentar as ferramentas de Machine Learning com todas as variáveis, grandes volumes de informações passaram a apoiar os times de produção e planejamento resultando em uma melhor gestão da planta. Dentre os resultados obtidos estão: a captura de perdas por excesso de qualidade da farinha de peixe, melhores índices de sustentabilidade, satisfação dos critérios de aceite dos contratos e redução dos custos. Madeleine Valderrama, CEO da AltumLab comenta: “No caso da indústria da farinha de peixe, acontece que não é possível escolher a qualidade e o tamanho do peixe capturado, resultando em um produto final não homogêneo. Sendo assim, torna-se grande a probabilidade de não ser capaz de capturar todo o valor do produto em virtude de que a composição dos lotes nem sempre permite que uma determinada qualidade seja atendida. Esse mesmo tipo de problema se repete na exportação de frutas e na mineração.”

Cada planta de produção lida com seus processos de forma diferente respeitando as particularidades de cada segmento. Por isso, o processo na indústria de rendering depende da espécie utilizada para sua elaboração, do tempo que a matéria-prima esteve fora da água, da temperatura

ARTIGO e dos processos produtivos a que foi submetida, entre outros. Neste exemplo, obtêm-se lotes com parâmetros bioquímicos que representam a frescura e a qualidade do produto acabado. O problema da variabilidade da qualidade do produto final foi resolvido ao combinar séries de lotes para que fosse capturado o valor ótimo do produto. A indústria de farinha de peixe apresentada neste caso, portanto, adotou uma solução baseada em ferramentas de Machine Learning utilizando módulos que permitiram atuar e trazer benefícios no planejamento, otimização, gestão operacional do blending e estratégia comercial, dentre eles: · Potencializar o valor de estoque do produto final em relação a disponibilidade das matérias-primas estocadas; · Aprimorar a alocação dos contratos de acordo com as necessidades da empresa; · Otimizar o valor do estoque não permitindo o uso de insumos mais nobres onde não existia a necessidade; · Cumprir os contratos comerciais com o menor custo possível considerando variáveis logísticas, produtivas e de mercado.

Neste estudo, a empresa que possui mais 20.000 lotes por ano, cada um com mais de 70 variáveis que os definem, resultou em um desafio que era

impossível de resolver manualmente, tornando-se um problema complexo. Graças ao algoritmo e ferramentas de Machine Learning proporcionada pela solução, todas as variáveis foram consideradas para otimizar o processo de mistura da farinha de peixe, incrementando o valor no estoque total em até 37% nas farinhas premium com 95% de assertividade nas previsões.

Os pontos fundamentais para o sucesso obtido e demonstrado pelos resultados, podem ser resumidos em quatro pilares: Alta capacidade de processamento com segurança de armazenamento de dados; Disponibilidade dos dados com relevância, clareza, tempestividade e rastreabilidade; Equipes de cientistas de dados preparadas nas mais modernas técnicas de AI; Equipe de projeto que teve a capacidade de ter um profundo conhecimento dos processos, mercado e cultura da empresa; Por fim, ficou evidente que ao desafiar o status quo dos processos tradicionais das empresas, incorporando tecnologia de AI cognitiva de alto impacto, gerou-se informações importantes para a tomada de decisões, melhorando o retorno do investimento.

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A Pipefy conta com um robusto ecossistema de parceiros para alinhar sua tecnologia com serviços personalizados e conectar sua plataforma para ir além na entrega ao cliente final e a Viaflow é um desses parceiros.

Especializados em hiperautomação e focados na aproximação entre negócios e tecnologia sem esquecer o fator humano, contamos juntos nesse artigo como levar a automação de processos a outro nível quando combinando tecnologias como o Pipefy e um RPA. Atualmente muito se fala de automação de processos e seus benefícios, como: otimização do tempo em atividades operacional, redução de riscos, integração entre áreas, aumento de produtividade, eliminação das tarefas repetitivas, empoderamento de áreas sem a perda de governança por TI e o melhor uso da capacidade intelectual das pessoas.

Neste cenário, encontramos diversas ferramentas no mercado que nos proporcionam criar, executar, monitorar e gerenciar as automações. Quando falamos de ferramentas nos tempos atuais precisamos refletir que

Em diversas reuniões com clientes, quando falamos de robotização e automação escuto que os mesmos já possuem robôs, no entanto, quando questiono qual ferramenta utilizam, me dizem que nenhuma, ou seja, o que eles possuem na verdade são rotinas automatizados em diversas tecnologias (sql, java, .net, python, etc.)“ Julio Comin, Head de hyper-automation da Viaflow.

processos têm uma característica intrinsecamente viva, ou seja, se atualizam com o tempo. Portanto, somente a criação de uma automação e a execução da mesma não são auto-sustentáveis, é necessário uma combinação de plataformas que traga agilidade

Clique aqui e saiba mais sobre a integração

e autonomia também na atualização de

RPA e BPA na transformação

processos e novas demandas de áreas.

digital da sua empresa

O RPA é uma tecnologia de automação via

Logo, a interação entre Pipefy + RPA é

robôs treinados para tarefas específicas, que

complementar, onde as automações das

tenham a característica de tarefas repetitivas

tarefas são robotizadas e executadas pelo

e de alto volume, tornando então a capacidade

RPA, enquanto o Pipefy gerencia a automação,

de execução algo escalável e com alto ganho

monitoramento e controle dos processos de

de velocidade.

trabalho. A integração entre tecnologias dependerá das características de negócio

O Pipefy é a Plataforma de Gerenciamento

do processo automatizado, e então abre-se

de Processos que empodera os usuários a modelar, controlar e monitorar seus processos com uma tecnologia no-code/low-code (sem

um leque ainda maior de possibilidades em paralelo à união entre Pipefy + RPA, em especial se olharmos para um processo

código/baixo-código). Integrando distintas

de hiperautomação.

áreas de negócio e diferentes processos em uma única ferramenta, otimizando a

A principal mensagem que queremos transmitir

comunicação e o fluxo de informação.

é que não importa a tecnologia que você já

Assim, é possível estabelecer um controle

utiliza, o Pipefy pode ser a estrutura que

administrativo mais forte e preciso, maior

conecta os processos e a Viaflow tem a

produtividade, maior agilidade e transparência

inteligência para construir todo seu processo

na comunicação e nas operações.

de hiperautomação.

A plataforma Pipefy Ferramentas não estruturadas

Descoberta/Coleta

Mining

RPA

Entrega

(Soluções de terceiros)

OCR

Resultados/Dashboards Orquestração de ponta a ponta

Integração Sistemas de registro ERP/CRMs

Vertical Applications

Plataforma No-Code/Low-Code de Automação e Orquestração de Fluxos de Trabalho Portais, Formulários

Repositório

Visão Kanban

& Tracker

Central do Pipefy

Agile

 Regras de Automação  Fluxos de Aprovação  Conexões de processos  Gerenciamento de SLAs  Trocas de email  Gestão de mudanças  Governança e controle

Sistemas de registro ERP/CRMs

Vertical Applications

ARTIGO

IA e cidades inteligentes

A

s cidades já são local de moradia e trabalho de mais da metade da população do mundo. A crescente tendência de urbanização aponta que em 2050 pelo menos 70% da população do planeta estará habitando as cidades. E todos que nela habitam e trabalham dependem da infraestrutura para desenvolverem suas atividades. E esta infraestrutura é uma extensa e complexa rede de componentes que

32 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022

incluem pessoas, empresas, sistemas de transporte, comunicação, segurança pública, água, saneamento, energia, saúde e assim por diante.

Interrupções em algum dos seus componentes, como no fornecimento de energia ou no sistema de telecomunicações tem o potencial de paralisar toda a cidade e suas atividades.

Claramente que esta infraestrutura evolui para se tornar mais e mais tecnológica. E esta ten-

ARTIGO

Cezar Taurion VP Estratégia e Inovação Cia Técnica

interconexão permite que estes sensores troquem informações entre si e com sistemas de computação na retaguarda, acionando e coordenando ações corretivas e preventivas de forma inteiramente automática. Como resultado, a cidade se torna mais inteligente, utilizando modelos e algoritmos analíticos de aprendizado de máquina em cima das informações obtidas por estes sensores, melhorando de forma significativa o processo de tomada de decisão da gestão pública.

dência é irreversível, uma vez que o mundo está se tornando cada vez mais instrumentado, interconectado e inteligente. Um mundo ou uma cidade mais instrumentada consegue obter e tratar dados de forma muito mais rápida e eficiente. Um exemplo pode ser a instalação de sensores que monitorem em tempo real a rede de distribuição de água e detetem o grau de contaminação e vazamentos no instante em que estes ocorram. Com uso de algoritmos de IA podemos analisar e fazer previsões de congestionamentos, antes que eles aconteçam, criando alternativas que minimizem seus impactos. A tecnologia digital já nos permite medir e controlar coisas que não conseguiamos antes. Por sua vez, a

Nos próximos anos veremos uma evolução muito intensa das soluções que envolvam o conceito das cidades inteligentes, ou sejam, soluções que façam a convergência do mundo digital com o mundo físico da infraestrutura das cidades. Veremos mais e mais soluções inovadoras que embutirão em seus processos e algoritmos tecnologias embarcadas, como sensores e atuadores, que serão capazes de absorver, transmitir e analisar informações em escala massiva, permitido reações de forma automática às mudanças nos próprios ambientes que estejam monitorando e controlando.

Mas, para chegarmos lá, ainda temos que dar muitos passos. As cidades, para adotarem o conceito de cidades mais inteligentes devem antes de mais nada definir um “Road Map para Cidade Inteligente”, que contemple: uma estratégia de longo prazo, mas com objeti-

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ARTIGO vos e ações concretas de curto prazo; Priorize os investimentos que produzam maior impacto na própria sociedade; Integre os diversos sistemas que compõem a complexa rede de conexões da infraestrutura da cidade; eOtimize os seus serviços e operações.

Embora seja um princípio básico, muitas cidades não possuem um plano diretor adequado e atualizado. E muitos dos planos diretores existentes são meros relatos de desejos e visões futurísticas, sem compromissos com o mundo real. Na imensa maioria das vezes os sistemas das cidades reagem às situações de crise, não atuando de forma preventiva. Por exemplo, após um crescimento desordenado em determinada região da cidade, toma-se medidas corretivas para melhorar o gargalo do trânsito formado pela multiplicação de veiculos nas vias não preparadas para tal volume de trânsito. Um sistema preventivo coordenaria o crescimento populacional da região com os sistemas de trânsito, segurança pública, saneamento, e demais envolvidos. Os especialitas em trânsito estimam que uma grande cidade deve rever suas metas e estratégias de circulação a cada cinco anos. Quais cidades fazem isso?

Portanto, o primeiro passo na direção de se tornar uma “cidade inteligente” não é sair comprando tecnologias, mas definir o que a cidade quer ser daqui a 15 ou 20 anos. Uma “cidade inteligente” é uma cidade que oferece qualidade de vida e atratividade para novos negócios, variáveis profundamente influenciadas pelo grau de eficiência percebida dos “core systems” da cidade, como transporte, segurança pública, saúde, educação e outros.

Como fazer? Uma sugestão simples é começar com um diagnóstico ou assessment que analise a situação atual dos sistemas que compõem a cidade e ajude a construir a visão do que será esta cidade 20 anos à frente.

34 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022

Cada cidade tem características, prioridades e vocações próprias e a estratégia de ação que pode dar certo em uma, não poderá ser automaticamente transplantada para outra. Um exemplo é o sistema de trânsito. Em algumas cidades existe um deslocamento de manhã em direção ao centro e à tarde no sentido inverso. Em outras, os deslocamentos são em todos os sentidos, sem fluxo e contrafluxos definidos. Assim, as soluções para um modelo característico de trânsito nem sempre funcionarão adequadamente para outros.

Algumas cidades têm sua economia baseada no modelo industrial e outras na economia de serviços. As demandas por determinadas infraestruturas apresentam características diferenciadas. Por exemplo, nas economias industriais ainda existe uma certa concentração do deslocamento em determinados horários. Nas economias baseadas em serviços, os deslocamentos diluem-se por todo o dia. Os modelos de trânsito devem refletir estas diferenças.

O plano diretor deve buscar integração de todos os elos que compõem a rede de sistemas das cidades. A visão da cidade e de seus sistemas deve ser holística. Em economias baseadas em serviços, o uso de “home office”, já amplamente disseminado pela pandemia, e a consequente disponibilidade de banda larga deve ser priorizado. Estamos falando da integração dos planos dos sistemas de transporte, comunicações e energia.

Uma decisão que envolva um sistema não pode ser tomada sem analisar o impacto nos demais. Por exemplo, uma decisão sobre o sistema de energia deve considerar o seu impacto nos sistemas de água, transporte e de negócios da cidade.

O plano diretor também deve definir claramente os objetivos de curto prazo que serão

ARTIGO alcançados. Especificações como “melhorar o trânsito” deve ser acompanhado de metas bem definidas como “redução do tempo médio de viagem entre os bairros X e Y de 30 para 15 minutos em um ano”. Ou “diminuir o nível de evasão escolar nas escolas públicas em 30% em um período de 3 anos”. Para a disseminação das tecnologias digitais, hoje tão essenciais quanto saneamento, deveremos ter métricas como definir em um período determinado de tempo o percentual da cidade coberta ou iluminada por banda larga padrão 5G, percentual das residências com computadores, percentual da população com acesso à Internet, percentual da população acessando serviços de e-gov, percentual de órgãos públicos com websites e apps disponíveis aos cidadãos, percentual de compras públicas efetuadas por pregões eletrônicos, e assim por diante.

Vamos exemplificar com algumas estratégias hipotéticas. A primeira pode ser diminuir os congestionamentos. A gestão e operação dos sistemas de transporte tem grande influencia na economia das cidades.

Congestionamentos impactam negativamente a qualidade de vida e diminuem a produtividade econômica. Algumas estimativas apontam que os congestionamentos impactam negativamente o PIB das cidades entre 1,5% a 4%. A melhoria no trânsito traz beneficios mensuráveis. Estima-se que uma simples redução de 5% no tempo de viagem nos deslocamentos pode gerar uma melhoria de 0,2% a 0,5% do PIB da cidade.

Outra estratégia é a segurança pública. A atratividade turística e econômica de uma cidade tem relação direta com o seu nível de segurança pública. E segurança pública não implica apenas em contratação de mais policiais, mas principalmente no uso de sistemas mais inteligentes que integrem

recursos como câmeras inteligentes à sistemas de deteção e análise de ocorrências policiais em tempo real. Com sistemas de IA podemos identificar padrões de incidentes de modo a que a força policial aja preventivamente, eliminando potenciais focos de problemas, antes que eles ocorram. Além disso, o sistema de segurança pública deve estar integrado com o sistema de saúde (sistema de resposta à emergências), e transporte (gestão do trânsito).

Um método simples, mas proveitoso de melhorar a qualidade do diagnóstico é a adoção de benchmarks comparativo com cidades que tenham características similares. Também o compartilhamento de “best practices”, já comum nas empresas privadas, pode e deve ser adotado na gestão das cidades.

As tecnologias digitais são a força impulsionadora de transformações e melhorias.

Coletar e analisar dados em tempo real abre oportunidades antes inimagináveis na gestão da infraestrutura das cidades. Podemos pensar em formas inovadoras de criar novas políticas públicas, sustentadas pelo massivo uso de tecnologias como sensores e atuadores. O envolvimento da população também é potencializado com o uso de tecnologias como redes sociais. Uso de apps disponíveis nos smartphones permite aos cidadãos reportarem, acompanharem e discutirem problemas locais como despejo ilegal de lixo, atos de vandalismo e outras ações que afetam a comunidade, interagindo e cobrando ações dos gestores públicos.

Mas, a tecnologia, isoladamente não resolve os problemas. No final das contas, pessoas, processos e gestão são fundamentais para a cidade se tornar mais inteligente. A tecnologia é a ferramenta com que os cidadãos e os gestores contarão para tornar os processos mais eficientes.

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ARTIGO

Sobre Automação: Não é mais SE, mas QUANDO

M

uitas empresas no Brasil ainda se perguntam se a tecnologia de automação deve ser adotada. Porém a grande decisão é Como e Quando eu devo adotar as tecnologias de automação para o meu negócio.

Não há mais espaço para uma empresa atuar sem obter o aumento de produtividade, redução dos erros e a velocidade que a automação traz ao negócio. Imagine que seus concorrentes

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estarão todos atuando com essa tecnologia, como você irá competir se não tiver as mesmas armas?

O ideal é seguir boas práticas para adotar novas tecnologias visando minimizar riscos e maximizar os resultados. Entretanto, como se trata de uma tecnologia recente, ainda não existem boas práticas formais disseminadas no mercado sobre automação de processos. Por isso gostaria de compartilhar algumas recomendações que podem ajudar nessa jornada:

Artigo

Automação não é um projeto Devemos encarar as tecnologias de automação como algo inerente às atividades do negócio. Não pense que a tecnologia vem para complementar, pelo contrário, ela poderá criar uma nova forma dos processos fluírem no seu negócio. Em alguns anos você não conseguirá ver a s ua empresa ou departamento sem esse tipo de tecnologia.

Algo muito parecido ao que aconteceu com as tecnologias de ERP na década de 80/90, hoje não conseguimos vislumbrar uma empresa de sucesso ser gerida sem um sistema de gestão.

Foque em Compartilhar o Conhecimento No primeiro momento temos a intenção de querer controlar a forma como os robôs serão aplicados ao negócio, mas essa centralização faz com que as áreas de automação se tornem gargalos para a digitalização dos processos e, consequentemente, dos negócios.

Foque mais na governança e no compartilhamento de conhecimento tornando seu time de especialistas em tutores para que as áreas de negócios da empresa possam desenvolver seus próprios robôs com a tutoria técnica do time de governança de automações, focando seus esforços mais no controle de qualidade e reuso dos códigos do que na construção dos novos robôs.

Crie sua Biblioteca Privada de Robôs Se você analisar, verá que 80% dos processos de negócios são feitos em 20% dos softwares da companhia. Com isso em mente, crie uma biblioteca de robôs para serem reutilizados

na construção de robôs, assim você escalona o desenvolvimento e faz com que toda empresa capitalize o conhecimento através da reutilização de processos comuns Diretor de Produto da Woopi, às áreas. Um empresa do Grupo Stefanini exemplo prático: Criar um Robô para fazer o login no seu sistema de gestão.

Essa ação será feita por vários outros fluxos, portanto crie essa biblioteca para os usuários e assim eles podem começar a criar seus robôs juntando peças ao invés de construir tudo do zero.

FernandoBaldin,

Construa seu Pipeline de Automação Mapear os processos a serem automatizados é uma mistura de conhecimento técnico e negócio.

Acordar sobre os pontos chaves para priorizar as oportunidades é um assunto que deve ser discutido antes da empresa comprar qualquer software de automação.

Não existe fórmula mágica, mas existem alguns conceitos básicos como: Buscar atividades de alto volume e baixa complexidade, com repetição diária ou semanal, que interagem com menos sistemas possíveis. Tudo isso vai ajudar a diminuir a complexidade do desafio em questão.

Nos primeiros meses, o cliente está na infância da jornada, vale focar mais no aprendizado que o retorno efetivo ao negócio, mas após os primeiros fluxos serem construídos a maturidade vai ajudando a entender os caminhos mais interessantes a serem priorizados dentro do negócio.

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ARTIGO

Tecnologia e inteligência artificial: da otimização de processos à geração de valor e confiança às empresas e seus times 42 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022

ARTIGO

A

realidade que nos foi imposta nos últimos dois anos, por conta da pandemia, evidenciou a necessidade de uma transformação digital rápida das empresas que, neste novo cenário, vislumbram acompanhar o movimento do mercado, dos consumidores, concorrentes e também de seus colaboradores. Hoje, para alavancar o crescimento dos negócios, acredito ser praticamente impossível dissociar o uso da tecnologia e da inteligência artificial dos processos diários.

E quando falo em processos, me refiro à rotina por completo, desde a produção à dinâmica das equipes que, com um respaldo de ferramentas tecnológicas, conseguem obter, por exemplo, informações sobre pontos a serem aprimorados, automatizações, escalabilidade, e fazer acompanhamentos de forma rápida e precisa, o que, consequentemente, torna-as mais confiantes e livres para criar e buscar oportunidades de crescimento dentro de cada setor.

São muitos os exemplos do impacto positivo que a tecnologia pode gerar ao departamento de RH de uma empresa. Vale destacar que contar com a tecnologia em processos burocráticos – como a coleta e o armazenamento seguro de documentos dos colaboradores – pode ser crucial para que esse funcionário se sinta parte de um todo.

Além, é claro, da personalização e automatização no envio de comunicados e holerites, e até mesmo o acesso dos colaboradores à agenda de atividades da empresa – de maneira fácil, na palma da mão, por meio de um aplicativo de celular. Isso permite que o RH consiga ter mais tempo para se dedicar ao desenvolvimento das pessoas, de suas soft skills, criando um ciclo saudável de crescimento corporativo.

Um estudo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts e do Boston Consulting Group, revelou, inclusive, que 63% das companhias

que apostam em inteligência artificial viram a eficiência do trabalho a u m e n t a r.

61% notaram um avanço na confiança das equiDiretor de vendas da Factorial pes, e 71% perceberam que até mesmo o processo de aprendizagem melhorou. É inegável que a inovação se tornou protagonista e vem promovendo mudanças em diversos departamentos essenciais a uma organização. Não à toa, 52% das empresas latino americanas estão usando a tecnologia para gerar valor, 33% a utilizam para promover melhorias em processos já existentes, e 51% das empresas que usam inteligência artificial conseguiram lucrar com ajuda dessa tecnologia.

Renan Conde,

Esses números escancaram a relevância dessas ferramentas que, de uma forma estratégica e humanizada, levantando informações e analisando-as, principalmente, têm o poder de contribuir ao desenvolvimento, motivação e integração do time – e não apenas à otimização de softwares, hardwares ou equipamentos. Elas levantam fatores determinantes que podem definir quem vai avançar a passos largos e se adaptar rapidamente, de maneira sustentável, às novidades que forem surgindo. Vantagens há de sobra, mas para acessá-las é preciso se moldar, se transformar, e ter um olhar mais apurado para fugir de modelos padronizados. A inteligência artificial está aí e, diferente do que muitos pensam, não é para automatizar e igualar tudo, mas sim para identificar especificidades a serem exploradas e melhor trabalhadas.

2022 AUTOMATION INTELLIGENT | 43

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Automação de processos logístico mineração e metalurgia Scott Zoldi Chief Analytics Officer FICO

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os no ramo de

ARTIGO

D

epois de tantos anos tentando – e falhando – se manter entre os temas mais ‘hypados’, em 2021 a Inteligência Artificial foi subestimada no tribunal da opinião pública. Mas, felizmente, os cientistas de dados estão acordando para a fragilidade do poder de decisão da tecnologia e criaram controles compensatórios, que incluem a IA Auditável e a IA Humilde.

Neste ano, veremos ambas se juntando a IA Explicável e a IA Ética, sob o guarda-chuva da IA Responsável – considerada um padrão que deve ser utilizado no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial confiáveis e seguros.

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ARTIGO Antes de falarmos sobre os conceitos de IA Auditável e Humilde, faz sentido recapitular pontos sobre o que aconteceu com a IA em 2021, que teve uma curva de crescimento e disparou durante a pandemia.

A inteligência artificial tornou-se um problema real Uma pesquisa da PwC constatou que 86% das empresas pesquisadas disseram que a IA se tornou uma tendência tecnológica.

Algumas falhas da IA ficaram aparentes em 2021 e há intermináveis artigos negativos, podcasts e conversas sobre essa fragilidade.

Bernard Marr trouxe à tona uma discussão concisa sobre os impactos negativos da inteligência artificial em que lista ao menos cinco pontos de atenção: . Viés da inteligência artificial . Perda de empregos . Mudança na experiência humana . Ataques hackers . Terrorismo via IA Um caminho a seguir: ética por design Em 15 de setembro de 2021, com o lançamento da norma IEEE 7000 – que traz a premissa de ser o primeiro padrão a mostrar às empresas de tecnologia uma maneira muito prática de construir tecnologia, valor humano e social, em vez de apenas dinheiro -, o mundo deu um passo gigantesco para alcançar a IA Responsável.

Sara Spiekermann, da Universidade de Economia e Negócios de Viena , que estava envolvida nos esforços do IEEE 7000, diz que o que determina uma boa IA é aquela oferece às empresas o controle sobre:

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. A qualidade dos dados utilizados no sistema de IA . Os processos seletivos que alimentam a IA . Design de algoritmo . A evolução da lógica da IA . As melhores técnicas disponíveis para um nível de transparência que mostre como a IA está aprendendo e chegando às suas conclusões Acredito que transparência e ética por design são os únicos caminhos a seguir. Escrevi e falei extensivamente sobre essa crença desde 2020, quando previ que seria o ano em que a IA cresceria.

Com o IEEE 7000, parece que alcançar esse objetivo está cada vez mais próximo.

IA Auditável e IA Humilde Para construir sistemas de IA que cumpram a implementação de padrões da IA Responsável, como o IEEE 7000, dois novos ramos de IA se tornarão comuns em 2022: IA Auditável, é a inteligência artificial que produz uma trilha de cada detalhe sobre si mesma e engloba todos os pontos mencionados acima: dados, variáveis, transformações e processos de modelo, incluindo aprendizado de máquina, design de algoritmos e lógica de modelo.

A IA Auditável deve ser apoiada por estruturas de governança de desenvolvimento de modelos firmemente estabelecidas e adotadas, como as baseadas em blockchain. A IA Auditável aborda essencialmente o requisito de transparência da norma IEEE 7000.

As aspirações para alcançar a IA Responsável irão além das promessas vazias, para modelar etapas de governança de desenvolvimento que são formais, transcritas programatica-

ARTIGO

mente e imutavelmente apoiadas pela tecnologia blockchain. É importante ressaltar que a IA Auditável fornece uma prova de trabalho de adesão aos padrões de desenvolvimento do modelo de IA Responsável, e apoia diretamente sua função conectada, a AI Humilde.

no passado, vejo um movimento de abandono dos modelos complexos para modelos mais simples que melhor suportem as evidências.

A capacidade de determinar se um modelo é apropriado vai variar entre os itens pontuados, por exemplo, para alguns clientes o modelo é muito certo e tem grande confiança estatística, e para outros não.

Já a IA Humilde, é a inteligência artificial que sabe que não tem certeza sobre a resposta certa. A IA Humilde aborda a incerteza da decisão e usa medidas de incerteza (como um score numérico de incerteza) para quantificar os níveis de confiança do modelo em sua própria decisão, com detalhes da decisão individual e o elemento de dados.

Este é um componente crítico da IA Responsável, de tal forma que quando a confiança do modelo é insuficiente, esses clientes podem ser pontuados por um modelo de recuo que tem melhor confiança estatística e, portanto, receber um resultado mais justo.

Dito de outra forma, a IA Humilde nos ajuda a ganhar mais confiança em cada pontuação que produz e no consumidor que ela impacta.

Isso se alinha diretamente com o IEEE 7000, e aproveita a percepção de que a decisão do modelo de IA pode ser mais ou menos certa para diferentes indivíduos. A IA Responsável exige que essa incerteza se reflita na decisão.

Embora eu tenha escrito sobre a IA Humilde

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Automatização de processos já é uma necessidade dentro das empresas

A

busca pela facilidade nos processos se tornou ainda mais necessária nos últimos anos devido à pandemia de Covid-19 que se alastrou pelo mundo.

Na primeira edição da Tax Trends realizada em 2021, um dos assuntos comentados na pesquisa e nos painéis foi head de marketing e co-fundador da Dootax a tendência de aumento da automação que já havia sido iniciada no ano anterior.

Thiago Souza,

A automação colabora na re52 | INTELLIGENT AUTOMATION 2022

dução de erros humanos, já que o serviço será totalmente robotizado e substituirá uma tarefa manual e repetitiva. Um dos lemas da Dootax é justamente esse: “menos braço e mais cérebro”, levando em conta que este processo reduz custos, valoriza o seu capital humano em coisas que realmente requerem mais importância, melhora o tempo de resposta, experiência do cliente, entre outros benefícios ao negócio.

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Em 2020, um estudo feito pela Associação Brasileira de Automação-GS1 Brasil com o apoio da equipe de pesquisas GfK apontou que 74% das indústrias brasileiras possuem algum tipo de sistema de gestão que controla os setores financeiro, comercial, fiscal e entre outros.

A robotização já é a realidade de muitas empresas e ela só não é utilizada por todas, pois também existe uma relutância do “novo” em alguns negócios.

O serviço prestado por startups como a Dootax é um grande exemplo de automação que ajuda grandemente as empresas, diminuindo processos longos e repetitivos, e pequenos erros poderiam ser prejudiciais, como no departamento fiscal, a emissão de guias em duplicidade, atraso no pagamento gerado por multas, entre outros.

RPA Um estudo realizado pelo Institute of Management Accountants (IMA), apontou que parte das equipes de contabilidade dedicam

até 75% do tempo realizando atividades repetitivas. Com isso, a automação de processos robóticos, conhecida pela sigla RPA (robotic process automation), se tornou ainda mais uma necessidade e vem crescendo cada vez mais com o passar dos anos.

Essa tecnologia tem como intuito robotizar tarefas e diminuir fluxos intensos de trabalho e juntada a outras tecnologias de inteligência artificial, pode trazer um resultado ainda melhor. Além disso, ela pode ser utilizada em todos os setores de uma empresa, desde o RH até o financeiro e contábil.

Segundo o estudo da Robotic Process Automation Market, o mercado de RPA terá uma taxa de crescimento anual de 31,5% entre os anos de 2021 a 2026. E no último ano já foi possível perceber essa movimentação no mercado.

A automação dos processos não é mais um futuro, ela é a realidade e quem não se adaptar a ela ficará muito distante do que o cenário atual pede e precisa.

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Como a expansão d autônomos influen Eduardo Palu de Cordova, CEO no market4u

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dos mercados ncia na indústria?

O

s mercados autônomos são uma realidade ainda considerada nova, mas que veio com força para ficar em condomínios residenciais, comerciais, clubes e até mesmo em shoppings.

Atualmente, já é possível encontrar esse tipo de estabelecimento em mais 80 cidades brasileiras e com crescimento exponencial por todo o país.

O que é inegável nesse modelo de negócio é a praticidade que ele proporciona para os clientes, já que podem fazer suas compras de maneira fácil, rápida e sem precisar de outras interferências. A pergunta é: como isso influencia na indústria? Respondo com convicção: na forma de distribuição de itens e produtos.

Por meio desse novo formato, esse processo é totalmente modificado e se torna muito mais ágil, prático e autônomo, assim como o nome do segmento já diz.

Outro ponto interessante e que também tem influenciado mudanças na indústria é que mudou a forma de contato com os consumidores, pois nos mercados autônomos toda a comunicação, pagamentos e relacionamentos são realizados por meio de aplicativos em celulares.

A partir disso, a indústria se viu com um leque de oportunidades e mais autonomia para praticar suas ações de marketing e conexão com os clientes.

Uma questão importante de ser ressaltada aqui é que a relação indústria e novas franquias é de ganha-ganha e isso é extremamente positivo para todos, inclusive para o consumidor final.

São melhores preços, praticidade e variedade de itens que podem estar sempre em rotatividade. A ativação de lançamentos também se torna algo real e possível, ganhando ainda mais movimento.

Vale lembrar que os mercados autônomos se baseiam em transações honestas e feitas virtualmente. Assim, o público em geral, principalmente os moradores dos prédios podem realizar suas compras de forma segura e sem atendentes no local.

Esse fato é um dos atrativos principais desse segmento e faz com que haja cada vez mais aderência e interação desses clientes.

Construir um segmento sólido e intuitivo é nossa missão e planejamos expandir para além dos condomínios residenciais. Hoje em dia, já estamos chegando em prédios de empresas, shoppings e muitos outros espaços ainda podem ser ocupados.

Todo esse leque de atuação nos permite enxergar um futuro promissor e que, claro, poderá gerar aumento de renda e ajudar na economia nacional em todos os pontos da cadeia da indústria brasileira.

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