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Ano 01 - Número 05 - Maio 2021
www.iamagazine.com.br
Intelligent AUTOMATION
LATINO AMÉRICA
Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation
As estratégias de IA de grandes varejistas Conheça como Magalu, Carrefour e Riachuelo têm tirado benefícios da adoção de inteligência artificial e RPA
A inteligência artificial é burra e seu caminho é longo no Brasil - pág 24
O impacto da IA para as próximas décadas - pág 30
RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia
Brasil avança em AI, mas ainda precisa romper barreiras - pág 42
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Seu editorial aborda os avanços da Automação Inteligente de Processos Empresariais no Brasil e no Mundo, com aplicação das Tecnologias RPA - Robotics Process Automation, IA - Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, NLP - Natural Language Process, BI, Analytics, Capture, BPM entre outras, que conduzem as Organizações em sua Jornada na Transformação Digital.
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CAPA
Por Roberta Prescott
As estratégias de IA de grandes varejistas Conheça como Magalu, Carrefour e Riachuelo têm tirado benefícios da adoção de inteligência artificial e RPA
A inteligência artificial é burra e seu caminho é longo no Brasil Como toda tecnologia, ela é uma grande promessa para inúmeros setores econômicos, mas será que já está madura o suficiente para ser usada em negócios da vida real?
O impacto da IA para as próximas décadas será tão grande quanto foram a eletricidade, o motor a combustão, o microprocessador e a internet para o século 20 A revolução conduzida pela AI está chegando tão rápido que temos dificuldade em imaginar como ela evoluirá. Até onde poderemos chegar?
Brasil avança em AI, mas ainda precisa romper barreiras Entrevista com Rodrigo Oliveira, sócio de Enterprise, Technology & Performance e líder do CIO Program da Deloitte
Entrevista com Rodrigo Oliveira, sócio de Enterprise, Technology & Performance e líder do CIO Program da Deloitte
Pavimentando o caminho em direção à indústria 4.0 Com o rápido avanço tecnológico das últimas décadas, o conceito de “transformação digital” vem ganhando projeção e se materializa nos fenômenos contemporâneos da chamada Quarta Revolução Industrial
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ÍNDICE - ED 005
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EDITORIAL
Cezar Taurion - VP Estratégia e Inovação Cia Técnica
O mundo, as pessoas e as empresas desde início de 2020 estão lutando para se adaptar a circunstâncias extraordinárias, que não estavam em nenhum plano estratégico. A pandemia acelerou o futuro e o trouxe para o presente. Criou novos hábitos e aprendeu-se muito com essa sofrida experiência global. Os próximos meses serão de transição e as empresas, as pessoas e a sociedade em geral já podem começar a refletir sobre o futuro, em vez de simplesmente suportar os sofrimentos do presente. Após a gripe espanhola e o fim da Primeira Guerra Mundial, quando o mundo também esteve diante de uma imensa catástrofe, tivemos os “roaring 20s”, período de efervescência cultural e econômico. Provavelmente, veremos fenômeno parecido, com a volta da confiança do consumidor, com o chamado “consumo de vingança” se espalhando por diferentes setores à medida que a demanda reprimida for sendo liberada. Por outro lado, as mudanças no comportamento de compras provocadas pela pandemia e os mecanismos de distanciamento social, alteraram para
sempre as empresas de varejo. A mudança para o varejo online é real e grande parte desse comportamento permanecerá daqui para a frente. Os consumidores, mais exigentes, empoderados, demandam relacionamentos mais personalizados, entregas feitas no prazo e no local que desejam. Querem que a experiência online e offline sejam similares. Querem um varejo fígital, físico e digital ao mesmo tempo, onde não existe um mundo físico ou digital, mas sim um mundo completamente conectado.
conhecer o consumidor e seus desejos e hábitos de consumo?
Mas, apesar disso, muitos varejistas não se prepararam adequadamente. Alguns apenas passaram uma camada de tinta em seus processos e sistemas, mas continuam operando da mesma forma de antes.
Lembro novamente que o papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation Magazine é de incentivar os estudos, debates e aplicações da IA. A nossa publicação é feita para e pelos seus leitores. Além da matéria sobre IA no varejo vocês lerão excelentes artigos de leitores-colaboradores. A revista está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos 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.
Para recuperarem o tempo e se manterem relevantes em um mercado cada vez mais complexo e desafiador, precisam acelerar suas ações para adotar o uso intensivo de tecnologias que permitam criar esse novo cenário. Uma cultura data-driven e o uso de IA começa a ser vista não mais como uma opção, mas questão de sobrevivência. Como criar uma experiência personalizada sem
Portanto, os desafios que o varejo enfrenta e enfrentará é o tema central dessa edição da Intelligent Automation Magazine: a aplicação da IA para permitir sua passagem para o mundo fígital. Mostramos as experiências de três grandes e relevantes empresas, Magalu, Carrefour e Riachuelo. Elas compartilharam conosco suas iniciativas e aprendizados. Pode-se aprender muito com os caminhos que eles traçaram.
Contamos com vocês!
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As estratégias de IA de grandes varejistas Por Roberta Prescott
Repórter
Conheça como Magalu, Carrefour e Riachuelo têm tirado benefícios da adoção de inteligência artificial e de RPA
O
Magalu vem fazendo, nos últimos três anos, um investimento intenso em inteligência artificial, mas a primeira iniciativa em IA ocorreu há cerca de seis anos. No começo de 2018, o Grupo Carrefour lançou globalmente o Plano do Carrefour 2022, um ambicioso projeto que tem como uma de suas premissas acelerar a transformação digital da empresa e a IA foi resultado de uma dessas iniciativas. Na Riachuelo, o uso da
inteligência artificial foi intensificado a partir de 2017 com a entrada do canal digital e os avanços na cadeia de valor da empresa. Cada qual à sua maneira, em comum, os grandes varejistas Magazine Luiza, Carrefour e Riachuelo têm o fato de abraçarem a inteligência artificial para impulsionar vendas, melhorar relacionamento com cliente, identificar oportunidades de negócio, entre outros. “Aumentar o share of wallet é um objetivo
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CAPA concreto, mas obter relevância e confiança é a inspiração”, resume Paulo Farroco, diretor de tecnologia da informação do Carrefour.
maior disponibilidade de produtos nos canais de venda, um total de 95%, que corresponde a combinação de inteligência de abastecimento e roteirização de Alguns resultados progressi- transportes”, aponta. vos foram observados desde o início da jornada do Car- “A exponencialidade do nerefour com IA. “Consideran- gócio passa a ser mais viável do que, quanto mais temos quando usamos automação a oportunidade de melhor para encurtar caminhos e entender quais informações liberar as pessoas para que são importantes para nossos pensem na estratégia, sendo clientes — o que eles conso- menos operacionais. Hoje, a mem, quando, em quais vo- IA é uma realidade tão sólilumes etc. —, maior é a nossa da para a empresa que não chance de assertividade nas existe surpresa em termos ações de abordagem destes algoritmos em todas as ponconsumidores”, diz Farroco. tas da operação”, destaca Daniel Cassiano, diretor de Com IA, a Riachuelo vem tecnologia do Magalu. aumentando a dedicação ao e-commerce e otimizando a Trajetórias experiência de compra por meio da nossa omnicanali- No Magalu, a IA atingiu didade, oferecendo diversos retamente o negócio com a serviços facilitadores como o precificação do e-commerRetire Rápido, e-store (vitri- ce. “Nós queríamos autone infinita), lockers e aten- matizar a decisão comercial dimento via WhatsApp. Os colocando a máquina para benefícios, diz Carlos Alves, pilotar, sem a necessidade diretor-executivo de inova- de interação humana no ção e TI da Riachuelo, são processo. Foi um aprendizamuitos, sendo o mais impor- do intenso por conectar fortante a velocidade nas deci- temente a área de negócio sões de processos e rotinas com a de tecnologia”, conta que envolvem muitas variá- Daniel Cassiano. veis e complexidade de dados. “Um dos principais re- No Magazine Luiza, o uso de sultados alcançados foi uma TI começou dentro do Luiza-
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labs com projetos menores e impactos mais diretos no e-commerce, especificamente nas vitrines de produtos. Depois, ele foi estendido para outros setores, tendo maior impacto no dia a dia das áreas de negócio, como o precificação, e, em seguida, se alastrou na companhia. Em 2019, o Magalu adquiriu a startup de analytics Advisia, o que agregou muitos profissionais capacitados para trabalhar com IA dentro da área de negócio. A varejista também passou a firmar parcerias com universidades e a fomentar internamente seus profissionais para dedicação à pesquisa. “Nossa visão é sermos produtores de pesquisa e tecnologia, não apenas consumidores”, ressalta Daniel Cassiano. Para chegar ao cenário atual, o Magalu teve de adaptar os sistemas de forma a incorporar o paradigma de arquitetura com machine learning, algo que, segundo Cassiano, não estava preparado. “Também tivemos que evangelizar muito o time de desenvolvimento, capacitando a equipe para já pensar os sistemas em formatos que eles nasçam prontos para
CAPA IA”, diz. Com o negócio, o grande desafio foi criar uma linguagem que se fizesse compreendida e que conseguisse traduzir as necessidades em modelos escaláveis dentro do ecossistema. A inteligência artificial no Carrefour começou com a jornada da plataforma de dados e a criação do data lake e seu projeto batizado de Dolphin. Mas, antes disso, já era uma prática na empresa a aplicação de analytics, porém, no contexto de business intelligence e data marts e data warehouses. “E isto mostra-se importante, dada a dinâmica de produção de painéis de indicadores de
resultados e análises das tendências, que são também partes que compõem a adoção de advanced analytics”, explica Paulo Farroco, CIO do Carrefour. Nesta jornada, a stack tecnológica inicial contou com a adoção de Hadoop hortonworks e outras opções complementares, como NIFI, Kafka, Spark para lidar com as esteiras de dados, Jupyter Notebook para a investigação de dados, além de outros componentes como visualizadores de dados diversos. Atualmente, o Carrefour está lidando com a segunda geração, voltada para opções nativas da nuvem, em particular, Google Cloud Pla-
tform (GCP), onde a adoção de serviços nativos já é uma realidade, como BigQuery, BigTable, DataProc, Composer, DataFlow, entre outros. As iniciativas estão debaixo de uma área dedicada à data & analytics, sob a gestão da CDO, Tatiana Mazza, e que conta com a contribuição direta da área de TI – engenharia de dados e
Segundo Paulo Farroco, CIO do Carrefour, a evolução do uso de IA tem sido muito rápida e intensa. “Visão computacional e processamento de linguagem natural já atingiram estágios de alta escala. As outras especializações da IA caminham para o mesmo patamar
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CAPA das demais áreas que atuam diariamente com a rotina de analytics. “Em uma companhia com visão abrangente e flexível, como é o caso do Grupo Carrefour Brasil, seria natural a adoção de modelos mais distribuídos. Mas, neste caso, a orquestração destes movimentos ocorre com o direcionamento de uma área dedicada à data & analytics”, detalha Farroco. No Carrefour, dentre as iniciativas de IA, Farroco destaca uma que envolveu missão crítica e foi realizada pela área de CRM, com a geração de cupons personalizados de desconto. “Este processo levava em conta o consumo histórico do cliente, como oportunidade de relevância de ofertas, sejam de produtos que ele já consumia, ou que eventualmente nunca havia consumido, ou ainda que demonstrava uma mudança nos volumes consumidos”, conta. Para os volumes envolvidos e a quantidade de variáveis tratadas, somente por meio da plataforma de dados e da aplicação de IA que esse processo foi possível de ser concretizado.
chuelo. “Sempre estivemos atentos às transformações digitais e começamos a implementar a inteligência artificial por meio de soluções que mesclavam algoritmos internos e de terceiros”, conta Carlos Alves, diretor-executivo de inovação e TI da varejista. Hoje, toda a tecnologia é desenvolvida internamente por uma “equipe gigante e especializada”. Inicialmente, a inteligência foi aplicada nas linhas de produtos com características mais básicas e a empresa foi evoluindo nessa estratégia, expandindo para praticamente todo o mix de produtos oferecidos.
Entrave da mão de obra Encontrar profissionais capacitados em IA e RPA é um desafio recorrente para as empresas. Para contornar essa dificuldade, o Magalu investe na formação de mão de obra. Hoje, o Magalu conta com um time dedicado à plataforma interna de machine learning, que está conectada em todo o ecossistema e, segundo Cassiano, facilita muito o lançamento de qualquer coisa em larga escala. “Temos profissionais espalhados pelos times de tecnologia e também dentro das equipes de negócio, todos capacita-
“A exponencialidade do negócio passa a ser mais viável quando usamos automação para encurtar caminhos e liberar as pessoas para que pensem na estratégia, sendo menos operacionais”, diz Daniel Cassiano, diretor de tecnologia do Magalu.
A adoção de IA foi de forma gradativa e orgânica na Ria-
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CAPA dos a gerar valor com IA. A estratégia técnica e de escala fica a cargo da gente, aqui no Luizalabs, mas cada área tem liberdade para decidir sobre sua utilização. A IA está no
momento de exploração mais concentrada deste tema, demonstra a grande importância da formação cada vez mais ampla de profissionais nesta área”, diz.
sempre buscando novos talentos, ainda é desafiador encontrar estes perfis mais específicos”, justifica. Como muitos dos profissio-
Como muitos dos profissionais disponíveis no mercado não chegaram a viver uma operação de varejo, Alves conta que a Riachuelo está sempre buscando montar times multidisciplinares para que haja sinergia entre o técnico e o estratégico. dia a dia do negócio atualmente”, detalhou o CIO. A carência de cientistas de dados, uma das novas carreiAlém dos obstáculos natu- ras nas empresas, é um desarais da evolução da tecno- fio na visão de Carlos Alves, logia, com lançamentos que da Riachuelo. “A carência obrigam as companhias a desses profissionais e o fato constantemente cuidar do do público que ocupa essas desacoplamento de solu- posições ser bastante acações e preservar os investi- dêmico e menos ligado ao mentos, Paulo Farroco, do mundo corporativo têm traCarrefour, aponta que o zido alguns desafios impormaior desafio tem sido rela- tantes na prática. Por mais cionado a pessoas. “Cuidar que, no último ano, nossas do turnover natural encon- contratações correspondem trado em áreas bastante a 69% de todo o investimenespecializadas, somado ao to da companhia e estarmos
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nais disponíveis no mercado não chegaram a viver uma operação de varejo, Alves conta que a Riachuelo está sempre buscando montar times multidisciplinares para que haja sinergia entre o técnico e o estratégico. Hoje, a Riachuelo tem um time de inteligência que trabalha conjuntamente com um time de dados, formado por engenheiros e cientistas. “Eles têm como objetivo pensar nas inteligências que podemos evoluir
CAPA e implementar na cadeia de valor”, diz Carlos Alves, explicando que isso funciona assim como é feito na identificação de produtos em repetição de compras, distribuição de produto, roteirização de entregas, prevenção a fraudes e lavagem de dinheiro, favorecendo o atendimento ao cliente nas diversas vertentes da jornada de compra.
democratizando o uso de IA em seu ecossistema, principalmente, para resolver os problemas de negócio. Com as plataformas cada vez mais nativas em inteligência artificial, a meta é ampliar exponencialmente o poder de decisão e gerar impacto para os clientes e sellers. “O caminho está consolidado, nossos próximos passos estão muito relacionados a subir a nossa própria barra”, “Estamos agora mesmo em pontua o diretor de tecnolofase de evolução de uma gia do Magalu. inteligência que permitirá aproximar cada vez mais o As plataformas de IA ficanproduto do desejo do cliente, do mais acessíveis e simplidiminuindo o tempo de en- ficadas e com integrações trega e os custos de transpor- nativas a sistemas de mertes. Esse tema está no radar cado, Cassiano, do Magalu, da liderança da companhia assinala que a adoção delas e é acompanhado de perto não será mais um diferenpara evidenciar os algoritmos cial competitivo, mas sim de transformação de forma algo trivial. “O diferencial significativa em nossa cadeia vai passar a ser o quanto os de valor”, aponta Alves. modelos e algoritmos estarão integrados aos sistemas, Futuro logo ali se retroalimentando de informações a todo momenA adoção de inteligên- to e em como as empresas cia artificial e RPA vem em vão desenhar as soluções de uma ascendente nas com- problemas. Quem vai desepanhias. No Carrefour, a nhar essas soluções são pesplataforma de dados tem soas e não as máquinas, o avançado tanto em sua que faz a roda girar e coloca composição quanto na va- o homem no centro da esriedade e volume dos da- tratégia”, ressalta. dos. No Magalu, Cassiano conta que a varejista seguirá Para Paulo Farroco, CIO do
Carlos Alves, diretor executivo de inovação e TI da Riachuelo, diz que os benefícios são muitos, sendo o mais importante a velocidade nas decisões de processos e rotinas que envolvem muitas variáveis e complexidade de dados.
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CAPA Carrefour, a evolução do uso de IA tem sido muito rápida e intensa. “Visão computacional e processamento de linguagem natural já atingiram estágios de alta escala. As outras especializações da IA caminham para o mesmo patamar, e a produtização de algoritmos e processos preditivos — e principalmente prescritivos — vêm sendo bastante simplificada e com custos viáveis”, diz.
manter a sensibilidade sobre o que facilita, antecipa ou resolve problemas, desejos e interesses dos clientes, procurando prestigiar suas individualidades, mesmo fazendo isso de forma massiva. “Uma perspectiva de tanto tempo, como cinco a dez anos, é bastante desafiadora, mas certamente precisam ser adicionadas às iniciativas outras tendências tecnológicas viabilizadoras como 5G, edge computing, IoT, artificial Para ele, o principal dire- reality, augmented reality, cionador deve ser sempre augmented intelligence, en-
tre outras”, pontua Farroco. Carlos Alves, da Riachuelo, acrescenta que o uso de IA será indispensável na competitividade das empresas, tornando-as muito mais flexíveis e adaptáveis as nuances dos consumidores e do mercado. “Entendemos que um dos principais pontos de atenção está ligado aos dados de maneira geral, assim como o uso intensivo de IA. Sem um propósito claro das companhias, pode trazer um nível de alienação indesejado pelos clientes. É preciso
A adoção de RPA no Carrefour teve início no fim de 2018, primeiramente, trabalhando com algumas provas de conceito (POC) e, posteriormente, depois de todo aprendizado, durante o ano de 2019, foi estruturada a célula de RPA, conforme relata João Margenet, diretor de lean & RPA - Centro de Melhoria Contínua Carrefour.
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Para além da IA, Carrefour investe em RPA Ademais dos projetos envolvendo inteligência artificial, a robotização de processos (RPA, na sigla em inglês para robotic process automation) é uma realidade no Carrefour. A adoção de RPA no Carrefour teve início no fim de 2018, primeiramente, trabalhando com algumas provas de conceito (POC) e, posteriormente, depois de todo aprendizado, durante o ano de 2019, foi estruturada a célula de RPA, conforme relata João Margenet, diretor de lean & RPA - Centro de Melhoria Contínua Carrefour. Atualmente, RPA é uma iniciativa consolidada e também um pilar integrante do Centro de Melhoria Contínua da companhia. A estratégia para adoção da tecnologia de RPA está pautada, de acordo com Margenet, na busca pela eficiência operacional e em iniciativas de alto retorno sobre investimentos . “Trabalhamos não apenas com foco na redução das atividades manuais, repetitivas e realizadas em grande escala, mas, principalmente, em projetos com objetivo de trazer escalabilidade nos processos de negócio visando aumento de receita, redução de despe-
sas, redução de risco e também na melhoria de indicadores operacionais”, diz. Além dos ganhos qualitativos para as áreas de negócios, melhoria na qualidade das informações e eficiência na alocação do capital humano, Margenet aponta que, historicamente, os projetos apresentam em média 70% de redução de lead time nos processos que atuam, com uma taxa média de retorno de R$ 5,00 para cada R$ 1,00 investido. Outro ponto positivo sobre a adoção da tecnologia de RPA, conta Margenet, está na agilidade da entrega da solução para o cliente interno. “Com automações mais simples, que levam até duas semanas ou mais complexas, com duração de até três meses, se bem planejadas e divididas por sprints, podem agregar valor gradativamente em poucas semanas”, explica. Adicionalmente a isto, quando comparado a projetos tradicionais de TI, Margenet destaca o baixo investimento necessário em projetos de RPA e a facilidade de integração desta tecnologia em aplicações internas e externas, podendo
no futuro ser uma porta de entrada para evolução para tecnologias como inteligência artificial e machine learning. Ainda dentro da estratégia do Carrefour, com o objetivo de acelerar a adoção da cultura de RPA, foi iniciado, no fim 2020, um programa piloto de “citizen developer”, no qual são capacitados e são oferecidas mentorias a alguns colaboradores de áreas de negócio distintas a fim de criarem os próprios RPAs. “Agora estamos trabalhando para escalar esta iniciativa na companhia, possibilitando, assim, gerar um certo nível de autonomia e mais atendimento para nossos clientes internos”, pontua Margenet. Para finalizar, ele diz que os principais desafios na adoção do RPA estão relacionados com conhecimento dos processos nas pessoas; complexidade dos nossos processos; resistência à mudança; criação da cultura RPA na companhia; aplicação da tecnologia de RPA em processos end-to-end versus atividades isoladas; e mudanças inesperadas nos processos com sistemas que impactam na sustentação dos projetos entregues.
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A inteligência artific
e seu cam
Como toda tecnologia, ela é uma grande promessa para inúmeros setores econômicos, mas será que já está madura o suficiente para ser usada em negócios da vida real?
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IA
cial é burra
minho é longo no Brasil Rodrigo Guerra Especialista em finanças e inovação. Atualmente vivencia um profundo mergulho na jornada do autoconhecimento - que deve trazer novidades em breve
Acabo de concluir um curso sobre inteligência artificial na Universidade de Chicago, nos EUA. Eu já tinha vontade de me inscrever desde quando o formato era apenas presencial, mas ele ficou mesmo imperdível quando as aulas passaram a ser online por causa da pandemia. Durante semanas, além de estudar o assunto com profundidade, o mais interessante foi observar o quanto a inteligência artificial evoluiu no resto do mundo. E hoje escrevo para contar por que o Brasil ainda patina no desenvolvimento dessa tecnologia. Como grande parte das novidades, embora seja apresentada como uma grande promessa para inúmeros setores, seu uso prático nos negócios demora para acompanhar o entusiasmo. No caso da inteligência artificial, isso acontece especialmente porque as empresas ainda não sabem muito bem o que podem fazer nem com a big data nem com a small data.
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IA Inteligência artificial é assunto para profissionais É muito comum que entusiastas conduzam projetos de tecnologia que se tornam “modismo”, assim como acontece com projetos de inovação, no geral. É corriqueiro as empresas criarem departamentos próprios para inovar, onde esses mesmos entusiastas se reúnem uma vez por semana para discutir ideias. Só que projetos em inteligência artificial, machine learning e data science, de forma geral, não saem do lugar com entusiastas. Precisam ter à frente profissionais capacitados. São cientistas muito feras que estão produzindo alguma coisa de valor nessas áreas no restante do mundo, sempre se dedicando exclusivamente aos projetos e com muito preparo técnico para tal. E o motivo para isso é um só: A inteligência artificial na verdade é burra Calma lá, antes que discorde, deixa eu explicar como cheguei a essa conclu-
“
são. Lembre-se que a inteligência artificial só consegue identificar padrões de comportamento e é preciso oferecer soluções a partir deles. Vou dar um exemplo. Imagine que um restaurante resolveu usar a inteligência artificial em seu e-commerce e conseguiu identificar que todo mundo que pede um prato X, prefere uma sobremesa Y. Automaticamente, a inteligência artificial vai sugerir a sobremesa Y para todas as pessoas que pedem o prato X, eliminando a interação humana e automatizando o processo. Só que, com isso, a tecnologia constrói todo o algoritmo do novo negócio em uma estrutura binária (pede X, sugere Y). Dou uma pausa nesse exemplo para contar sobre uma experiência. Há um tempo, a Cortana, ferramenta de inteligência artificial da Microsoft, foi lançada no Twitter, sem nenhum aprendizado anterior, para que fosse aprendendo tudo a partir da interação com as pessoas na rede social. Resultado: em pouco tempo,
“Não funciona usar uma ferramenta tecnológica, especialmente uma ferramenta complexa como a inteligência artificial, apenas para servir como uma imagem de modernização do negócio.
A consistência dos projetos deve ser a base.”
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IA
Cortana estava extremamente machista, racista e xingando as pessoas. O experimento - feito em inglês, apenas - foi rapidamente suspenso, mas ilustra bem a maior limitação da inteligência artificial: trata-se de uma tecnologia binária. Vale a pena relembrar que, na trajetória digital, o ser humano deve ser sempre o protagonista E reforço que não funciona usar uma ferramenta tecnológica, especialmente uma ferramenta complexa como a inteligência artificial, apenas para servir como uma imagem de modernização do negócio. A consistência dos projetos deve ser a base. Ou estou querendo demais? Mas ainda faltam ainda profissionais capacitados para o desenvolvimento da inteligência artificial, tanto no Brasil quanto no mundo. Talvez a razão para isso esteja relacionada com uma mudança importante no mercado de trabalho.
Na década de 1970, as mentes mais brilhantes do mundo estavam na Nasa e em outras instituições governamentais mundo afora para desenvolver soluções coletivas para o bem comum. Hoje, os grandes talentos estão no Facebook, no Google, na Microsoft, na Amazon... Com isso, a capacidade de criar soluções para o bem coletivo foi extremamente limitada. Especialmente porque não basta ser entusiasta para trabalhar com inteligência artificial, é preciso conhecer de ciência e tecnologia em um nível de complexidade absurdamente profundo. Falta ao Brasil também priorizar e dar importância para o valor que pode ser gerado através da inteligência artificial e da ciência de dados como um todo. Vale sempre lembrar: quando bem aplicada, essa tecnologia é muito benéfica e facilita nossas vidas. Mas não se esqueça que ela é burra - então nós é que precisamos completá-la com inteligência.
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ARTIGO
O impacto da IA para será tão grande quanto o motor a combustão e a inte Cezar Taurion
VP Consultoria CiaTécnica
A
revolução conduzida pela AI está chegando tão rápido que temos dificuldade em imaginar como ela evoluirá. Até onde poderemos chegar? Ray Kurzweil do Google afirma “Na década de 2030 poderemos inserir nanorobôs no cérebro (através de capilares) que permitirão uma imersão total dentro do nosso sistema nervoso, conectando nosso neocórtex à nuvem. Assim, expandindo nosso neocortex na nuvem, poderemos expandir 10,000 vezes o poder de nossos smartphones.”. Recentemente Elon Musk, com sua empresa Neuralink, fez uma previsão bem otimista, que em cerca de um ano poderia começar testes com chips inseridos em seres humanos. Vejam o artigo “Elon Musk’s Neuralink could
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transition from implanting chips in monkeys to humans within the year” e um vídeo com a experimentação em um macaco, aqui. O imaginário de ficção científica ainda predomina. A IA está hoje em um ponto similar ao da computação no início da década de 1950, quando os pioneiros estabeleceram as ideias básicas dos computadores. Mas, menos de 20 anos depois, os computadores tornaram possíveis sistemas de reservas de companhias aéreas e ATMs bancários e ajudaram a NASA a colocar o homem na lua, resultados que ninguém poderia ter previsto nos anos 50. Adivinhar o impacto da IA e dos robôs em uma década ou duas está se tornando ainda muito mais difícil.
ARTIGO
a as próximas décadas o foram a eletricidade, o, o microprocessador ernet para o século 20
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O que sabemos é que a IA tanto pode ser muito benéfic butir muitos riscos. Afeta em sociedade e a economia. O atual formação educacional, ações por parte de governos
Provavelmente, a questão importante da economia n cadas, pode ser o que faze que perderão seu trabalho ções passaram a ser feitas p humanos, faremos quando escala, algoritmos não con mente inteligentes fazendo zemos hoje, mas bem melh
E um debate intrigante e co dia chegaremos a ter máqu teligentes. Os sistemas de IA são chamados de “narrow basicamente uma única cois IA que joga xadrez não dirig analisa imagens de câncer d tro lado, um ser humano po Nas máquinas, um sistema fizesse isso é chamado com de Artificial General Intellige está popular há pouco mais mas as ideias que ele encaps o início dos computadores.
Com a recente série de suce vendo com a IA, do campeã drez AlphaZero ao convinc textos GPT-3, aumentaram m sobre AGI. Mesmo que essa da estejam muito longe de r gência “geral” - AlphaZero histórias e GPT-3 não pode jo menos entender por que his importantes para as pessoa construir um AGI, antes co está se tornando aceitável n dos maiores e mais respeitad
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ARTIGO
A já é realidade, e, ca como pode emmpresas, empregos, Obriga a revisão da , e demanda fortes s e empresas.
IA do mundo levam esse objetivo muito a sério. A OpenAI disse que quer ser o primeiro a criar uma máquina com habilidades de raciocínio semelhantes às humanas. A declaração de missão não oficial, mas amplamente repetida da DeepMind, é “resolver a inteligência”.
econômica mais nas próximas déer com as pessoas porque suas funpor IA. O que nós, tivermos em larga nscientes e sumao muito do que fahor?
A evolução da IA está em um ritmo muito acelerado e cada dia vemos mais um avanço que pode significar um passo nessa direção. Por exemplo, pesquisadores do National Institute of Standards and Technology estão propondo um novo modelo de computadores, que pode espelhar mais precisamente o funcionamento do nosso cérebro. Vale a pena ler “Advancing AI With a Supercomputer: A Blueprint for an Optoelectronic ‘Brain’”.
ontroverso é se um uinas realmente inA que temos hoje w AI”, pois fazem sa. Um sistema de ge um carro e nem de mama. Por ouode fazer tudo isso. a abrangente que mumente de AGI, ence. O termo AGI is de uma década, sula existem desde
essos que estamos ão de jogos de xacente gerador de muito as conversas as ferramentas ainrepresentar a intelinão pode escrever ogar xadrez, muito stórias e xadrez são as - o objetivo de onsiderado ficção, novamente. Alguns dos laboratórios de
Já existe uma vasta literatura debatendo o assunto. Um instigante e polêmico livro foi “Superintelligence: paths, dangers, strategies”, de Nick Bostrom, diretor do Future of Humanity Institute, da Universidade de Oxford, no Reino Unido. Apesar do tema aparentemente ser inóspito, ele chegou a ser um dos best sellers do New York Times. Hoje, inclusive, tem uma edição traduzida para o português. Ele debate a possibilidade, real, do advento de máquinas com superinteligência, e os benefícios e riscos associados. Ele pondera que os cientistas consideram que houveram cinco eventos de extinções em massa na história de nosso planeta, quando um grande número de espécimes desapareceu. O fim dos dinossauros, por exemplo, foi um deles, e que hoje estaríamos vivendo uma sexta, essa causada pela atividade humana. Ele pergunta, e será que nós não estaremos nessa lista? Claro existem razões exógenas como a chegada de um meteoro, mas ele se concentra em uma possibilidade que parece saída de filme de ficção científica, como o “Exterminador do Futuro”. O livro, claro, desperta polêmica e parece meio alarmista, mas suas suposições podem se tornar realidade. Alguns cientistas se posicionam
a favor deste alerta, como o falecido Stephen Hawking, que disse textualmente: “The development of full artificial intelligence could spell the end of the human race”. Também Elon Musk, que é o fundador e CEO da Tesla Motors tuitou: “Worth reading Superintelligence by Bostrom. We need to be super careful with AI. Potentially more dangerous than nukes”. Pelo lado positivo, Bostrom aponta que a criação destas máquinas pode acelerar exponencialmente o processo de descobertas científicas, abrindo novas possibilidades para a vida humana. Uma questão em aberto é quando tal capacidade de inteligência seria possível. Uma pesquisa feita com pesquisadores de IA, apontam que uma máquina superinteligente - Human Level Machine Intelligence (HLMI) – tem 10% de chance de aparecer logo após 2020 e 50% em torno de 2050. Para 2100, a probabilidade é de 90%! Um outro livro, “Homo Deus”, de Yuval Noah Harari, também provoca um debate interessante e lembra que a diferença fundamental entre seres humanos e máquinas é a diferença entre as relações para conhecimento. Para as máquinas a fórmula é conhecimento = dados empíricos x matemática. Se quisermos saber a resposta para uma questão, reunimos dados empíricos e depois usamos ferramentas matemáticas para analisá-los. A fórmula científica do conhecimento leva a descobertas impressionantes na física, medicina e outras áreas. Mas há um enorme senão: essa fórmula não pode lidar com questões de valor e significado. Aí que entra a fórmula do conhecimento humano, que nos diferencia das máquinas: conhecimento = experiências x sensibilidade. Experiências são fenômenos subjetivos como sensações (calor, prazer, tensão), emoções (amor, medo, ódio) e pensamentos. A sensibilidade é a atenção às experiências e como elas influenciam a pessoa em suas atitudes e comportamentos. Entretanto, alerta para o
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ARTIGO fato que, embora sem dispor de consciência, emoções e sensações, robôs e sistemas de IA estão assumindo o papel que era predominantemente humano. O que ele propõe é que a inteligência está se desacoplando da consciência. Isso significa que sistemas não conscientes podem ser capazes de realizar tarefas muito melhor que humanos, como dirigir automóveis. A razão é simples: tais tarefas baseiam-se em padrões de reconhecimento e algoritmos não conscientes. Por exemplo, um taxista humano ao dirigir seu veículo, pode recordar de sua filha na escola e se emocionar, ou admirar a paisagem. Mas estes sentimentos não importam para a tarefa de levar um passageiro do ponto A ao ponto B. Os veículos autônomos podem fazer isso melhor que humanos, sem sentir emoções. Mas, mesmo sem sistemas de AGI, o uso intensivo de IA, já tomando decisões por nós, pode trazer impactos significativos na nossa sociedade. O artigo “Hackers Used to Be Humans. Soon, AIs Will Hack Humanity” explora esse tema. O autor lembra que a IA acabará encontrando vulnerabilidades em todos os tipos de sistemas sociais, econômicos e políticos e, em seguida, poderá explorá-las em velocidade, escala e escopo sem precedentes. Depois de hackear a humanidade, os sistemas de IA então hackearão outros sistemas de IA, e os humanos serão então apenas um pouco mais do que danos colaterais. A razão é simples: como os sistemas de IAs não resolvem problemas da mesma forma que as pessoas, eles invariavelmente encontrarão soluções que nós, humanos, poderíamos nunca ter previsto - e alguns subverterão a intenção do sistema. Isso porque os sistemas de IAs não pensam em termos de implicações, contexto, normas e valores que nós, humanos, compartilhamos e tomamos como garantidos. Essa recompensa do sistema de IA envolve atingir um objetivo, mas de uma forma que os projetistas da IA não queriam nem pretendiam.
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Como se comportarão as tais máquinas “inteligentes”? De imediato, e até mesmo incentivado pelos filmes que vemos, podemos imaginar robôs inteligentes, mas sem capacidade de interação social. Serão lógicos, mas não criativos e intuitivos. Esse seria o grande diferencial do ser humano. Sim, essa é a realidade hoje, quando a IA ainda está na sua infância. No máximo teríamos uma máquina, se similar a um humano, que seria um humano tipicamente nerd, excelente em matemática e algoritmos, mas ruim em interações sociais. Mas, se o sistema conseguir evoluir automaticamente, pelo autoaprendizado? Ele não poderia, por si, construir camadas cognitivas que incluíssem simulação de funcionalidades como empatia? Uma máquina que alcance um QI elevadíssimo, como agiria? Sabemos hoje que uma pessoa com QI de 130 consegue ser muito melhor no aprendizado escolar que uma de 90. Mas, se a máquina chegar a um QI de 7.500? Não temos a mínima ideia do que poderia ser gerado por tal capacidade. Como seria essa evolução? Primeiramente as nossas futuras pesquisas em IA criarão uma máquina superinteligente primitiva. Essa máquina, entretanto, seria capaz de recursiva e exponencialmente aumentar sua própria inteligência, sem demandar apoio de desenvolvedores humanos. Suponhamos que as funcionalidades cognitivas criadas por ela mesma possibilitem que a máquina planeje estrategicamente (defina objetivos de longo prazo), desenvolva capacidade de manipulação social (persuasão retórica), obtenha acessos indevidos através de hacking (explorando falhas de segurança em outros sistemas) e desenvolva por si mesmo, novas pesquisas tecnológicas, criando novos componentes que lhe agregarão mais poder computacional ou de criação de novos objetos.
Que tal um cenár nha um plano es superinteligente, nós humanos con ela saberia de no durante um temp farçada para que Mesmo que con dor isolado, atrav (como hackers faz administradores h so à Internet, e a guiria acessar tod dos à rede. Lembr no futuro teremo mas carros cone dos, redes elétrica ria conectado. A s inteiramente depe e objetos conectad locar seu plano em os seres humanos ultrapassar esta b poderia construir riam nanorobôs q mortal por todo o
Parece um roteiro que nos impede d cenários? Afinal, c te da perspectiva d brincando com um
Portanto, é essenc demia e as corpo res de negócio co e riscos da IA. Pe to devemos estu seus impactos na no Brasil. Como o tica da Singularit tein, disse: “Não que me preocupa Ignorar ou minim sunto é o que dev
rio onde a máquina desestratégico e claro, se ela é não será um plano que nsigamos detectar. Afinal ossas deficiências. Assim, po sua evolução seria dise não fosse identificada. nfinada a um computavés da manipulação social zem hoje) convenceria seus humanos a liberarem acesatravés de hacking consedos os computadores ligarando que esperamos que os não só computadores, ectados, objetos conectaas conectadas. Tudo estasociedade humana estaria endente de computadores dos. Feito isso, poderia com prática. E se nesse plano, s fossem um entrave? Para barreira ao seu plano, ela nanofábricas que produzique espalhassem um vírus o planeta.
sci-fi de Hollywood, mas o de pensar livremente nesses como Bostrom disse “Dianda IA, somos como crianças ma bomba”.
cial que os governos, acaorações de todos os setoompreendam o potencial ela importância do assunudar e compreender mais a sociedade global e aqui o chairman de IA e robóty University, Neil Jacobso é a inteligência artificial a, é a estupidez humana”. mizar a importância do asve nos preocupar.
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ônicas
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ENTREVISTA
Brasil avança em AI,
mas ainda precisa
romper barreiras
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ENTREVISTA
Entrevista com Rodrigo Oliveira, sócio de Enterprise, Technology & Performance e líder do CIO Program da Deloitte
Por Roberta Prescott
O
mercado global de tecnologias de automação, como a automação robótica de processos (RPA), está em expansão a uma taxa anual composta de crescimento de 40,6% ao ano e, provavelmente atingirá US$ 25,66 bilhões até 2027. Esse dado consta de uma pesquisa global da Deloitte realizada com 441 executivos de 29 países e uma ampla gama de indústrias com objetivo de obter uma visão global de como as organizações implementam e escalam a automação inteligente. O Brasil respondeu pela segunda maior amostra global, com executivos de 49 organizações entrevistados. A pesquisa apontou que mais organizações iniciaram sua jornada de automação inteligente: 73% em 2020 contra 58% em 2019, mas no Brasil a fragmentação de processos, a falta de uma visão clara para a automação inteligente e os custos são as principais barreiras para a adoção da AI. Nessa entrevista, Rodrigo Oliveira, sócio de enterprise, technology & performance e líder do CIO Program da Deloitte, detalhou alguns insights e compartilhou sua visão sobre a adoção de AI no País.
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ENTREVISTA Intelligent Automation - O que é a automação com inteligência? E por que ela é importante? Rodrigo Oliveira - A automação inteligente é um ecossistema de tecnologias que trabalham em conjunto para potencializar a produtividade do ser humano. Ela abrange tecnologias que vão desde o process mining, passando por reconhecimento inteligente de documentos, chatbots, inteligência artificial e automação de processos. Ela é importante, porque permite que as pessoas foquem seus esforços nas atividades de maior valor agregado, deixando as atividades repetitivas para as máquinas. Intelligent Automation - A Deloitte fez uma pesquisa para ter uma visão global de como as organizações implantam e escalam a automação inteligente. O que de mais importante foi descoberto? Rodrigo Oliveira - Apesar de muitas empresas terem iniciado sua jornada de automação inteligente, apenas um pequeno número delas atingiu um estágio de automação em escala em virtude de diversas barreiras, sendo a principal delas a fragmentação de processos, onde diversas áreas são envolvidas para a execução de um determinado processo, mas cada uma com suas próprias peculiaridades. Outra conclusão importante da pesquisa é que as empresas que alcançaram maior sucesso em suas jornadas de automação são aquelas que investiram no redesenho de seus processos, em vez de apenas automatizarem os processos da forma como são feitos hoje. Intelligent Automation - Como está a adoção de automação inteligente no Brasil em comparação com outros países? Rodrigo Oliveira - O Brasil tem avançado bastante na adoção de automação inteligen-
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te, mas ainda está bem atrás em comparação com os resultados globais. Por exemplo, enquanto globalmente temos 13% das empresas atuando em escala, no Brasil esse número está em apenas 2% Intelligent Automation - O que precisa ser feito para adoção de automação inteligente ganhar escala no Brasil? Rodrigo Oliveira - No Brasil, além da fragmentação de processos, outra barreira bastante relevante para a adoção da tecnologia é o custo de implantação. Com mão de obra relativamente barata e impostos elevados, fica mais difícil encontrar casos de negócio que justifiquem a automação. Portanto, é imprescindível um trabalho robusto de levantamento de candidatos e a implementação de uma arquitetura de automação escalável. Intelligent Automation - Como usar a automação para redesenhar processos? E qual é a dificuldade deste processo? Rodrigo Oliveira - Existem várias ferramentas que podem ser utilizadas no redesenho dos processos, tais como o process mining e o task mining. O process mining permite que a empresa consiga tirar uma foto de todas as variações de um determinado processo a partir do histórico de transações registrados nos sistemas da companhia. Já o task mining irá monitorar a execução de atividades em tempo real para identificar gargalos e oportunidades de automação. Em ambos os casos, as dificuldades estão relacionadas à fragmentação dos processos, à disponibilidade de dados e a questões de segurança da informação. Intelligent Automation - Houve desafios e/ou oportunidade em maior adoção de automação inteligente em decorrência da Covid-19?
ENTREVISTA Rodrigo Oliveira - No início da pandemia, muitas empresas acabaram suspendendo seus investimentos em função das incertezas do mercado. Mas, à medida que a situação se estabiliza, as empresas agora buscam a automação como uma forma de compensar as dificuldades impostas pelo trabalho remoto. Intelligent Automation - Que orientações você poderia dar para as empresas que estão partindo para RPA? E que aponta como sendo os principais erros que as empresas cometem nesse processo? Rodrigo Oliveira - Invista tempo entendendo o real potencial retorno dos processos a serem automatizados e no redesenho profundo dos processos com maior potencial. Além disso, investir no desenho de uma governança que irá reger o desenvolvimento de automações é crucial para que se possa ter um modelo escalável e seguro. Muitas empresas acabam investindo em automações pulverizadas e acabam com um universo grande de automações que custam caro e que geram pouco valor agregado para o negócio. Intelligent Automation - Por onde as empresas devem começar os processos de automação e como fazer um plano de maior adoção/incorporação para ir ganhando escala? Rodrigo Oliveira - As empresas devem começar a automação por processos com alto volume de transações e de trabalho manual de seus funcionários, mas que, por outro lado, tenham regras de negócio claras e simples para que se possa ter um retorno rápido em cima do investimento. E, a partir daí, investir no desenvolvimento de uma governança para garantir a esca-
labilidade, segurança e confiabilidade das automações desenvolvidas. Intelligent Automation - Mais produtividade, melhoria na experiência do cliente, redução de custos… quais são os principais benefícios apontados pelas empresas no uso de automação inteligente? Podemos falar em aumento de receita? Existe esta expectativa? Rodrigo Oliveira - A pesquisa aponta que as empresas que adotaram a automação inteligente em escala conseguiram alcançar em média 24% de redução de custo nos processos automatizados, um aumento de 12% na produtividade das equipes e até 9% de aumento de receita, com uma expectativa de alcançar até 15% nos próximos três anos. Intelligent Automation - Que relação você faz entre RPA e melhoria na análise de dados, analytics? Rodrigo Oliveira - Com a automação de processos, existe uma melhoria significativa na qualidade dos dados gerados e que podem ser utilizados para tirar insights sobre melhorias nos processos. Intelligent Automation - Como RPA muda a natureza da força de trabalho? E como adequar a mão de obra? Rodrigo Oliveira - O RPA permite que a força de trabalho foque em atividades de maior valor agregado para o negócio, atividades que necessitam de habilidades de raciocínio e análise que são inerentes ao ser humano. Porém, é necessário se capacitar a mão de obra para que a força de trabalho possa se adaptar a essa nova realidade.
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INDÚSTRIA
PAVIMENTANDO O CAMINH EM DIREÇÃO À INDÚSTRIA 4 Michael Gomes Rogana CEO e fundador do Grupo TCS e Hugo Ferreira Braga Tadeu, Professor FDC
Com o rápido avanço tecnológico décadas, o conceito de “transforma vem ganhando projeção e, além da d órica e acadêmica, se materializa nos contemporâneos da chamada Quart Industrial –tecnologias de automaçã dados que utilizam conceitos de siste sicos, Internet das Coisas e computa vem (Hermann, Pentek, Otto, 2015). a transformação digital se manifesta tecnológico da automação de proce gração de diversos níveis de sistema e processos, que visam aumentar pr e eficiência operacional, reduzindo c
A utilização de computadores para às tarefas em ambientes industriais c volta dos anos 70 e vem crescendo mente. Inicialmente, os computador lizados apenas para auxiliar as tarefa e produção (computer-aided design ter-aided manufacturing). O termo Integrada por Computador (CIM, do puter Integrated) define uma nova te ampliação do uso do computador t outras tarefas, que abrangem as fun gócio nas empresas (ALAVUDEEN, 2
Entre os modelos de CIM existent mais conhecidos é o PRM (Purdu ce Model), proposto em 1989 pelo modelo de referência CIM, que ser para o desenvolvimento do padrão (The Instrumentation, Systems and Society). Esse padrão estabelece cr a integração do gerenciamento d
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HO 4.0
das últimas ação digital” discussão tes fenômenos ta Revolução ão e troca de emas ciber-fíação em nuNa indústria, pelo avanço essos e inteas, máquinas rodutividade custos.
INDÚSTRIA ções da empresa com os sistemas do chão de fábrica. Segundo Yukio (2006), a leitura atual da sigla CIM dá ênfase ao I, de integração, e para que as empresas de manufatura executem suas estratégias é preciso haver uma integração completa da manufatura, através da educação e da metodologia. Um sistema de automação integrado deve atender a uma série de requisitos, com funções bem definidas, e permitir a operação da planta com segurança, atendendo aos requisitos de máxima produtividade e mínima utilização de matéria-prima e energia.
ses dos dados por meio do computador (numa tradução livre). Observando o desenvolvimento das tecnologias digitais nas últimas décadas, em especial as evoluções em redes de computadores e padrões de comunicação, que permitem a uniformização do tráfego de dados do chão de fábrica, e os avanços na teoria da informação, inteligência artificial e ciência dos dados, que permitem a modelagem e análise de uma maior quantidade de dados de alto nível, podemos extrapolar o modelo PRM e incluir níveis não considerados originalmente (Figura 1).
O PRM considera um modelo para automação industrial composto de seis níveis (Williams, 1989), mas exclui do CIM os níveis 0 e 5 sob o argumento que “no nível 0 existe uma grande diferença entre equipamentos e funções nos diversos tipos de indústrias” que impediriam a interoperação entre os equipamentos e “no nível 5, as tarefas são consideradas inovativas e não podem ser matematicamente modeladas utilizando tecnologias atuais” dificultando as análi-
Williams (1989) descreve os níveis do modelo apresentado na Figura 1: • Nível 5 - Gerenciamento corporativo – integra informações financeiras, de marketing, vendas, pesquisa e desenvolvimento, descritas em alto nível, com o objetivo de gerenciar a empresa e direcioná-la de forma efetiva para o cumprimento de sua missão.
dar suporte começou por o expressivares eram utias de projeto n e compuManufatura o inglês Comendência, de também em nções de ne2008).
tes, um dos ue Refereno comitê de rviu de base S-95 da ISA Automation ritérios para de informa-
Figura 1 – Níveis funcionais da estruturação hierárquica de um sistema de automação Fonte: (Yukio, 2006, p. 19)[/caption]
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INDÚSTRIA
Figura 2 – Exemplo de estruturação hierárquica dos sistemas de automação numa empresa de manufatura Fonte: (Yukio, 2006, p. 19)[/caption]
• Nível 4 – Planejamento global da produção – responsável pelas funções de planejamento e escalonamento da produção, incluindo design de produtos, engenharia de produção e gerenciamento global da produção de recursos e insumos, e da manutenção.
• Nível 1 – Comando de máquinas, sequências e equipamentos – direciona e coordena a atividade dos equipamentos do chão de fábrica.
• Nível 3 – Alocação e supervisão de materiais e recursos – coordena a produção e oferece suporte a tarefas de produção, além da obtenção e alocação de recursos para essas tarefas. Nesse nível, ocorrem os gerenciamentos locais da produção, de recursos e insumos e da manutenção, tratamento de resíduos e expedição.
A Figura 2 apresenta um exemplo de estruturação hierárquica dos sistemas de automação numa empresa de manufatura, com os níveis em que os sistemas normalmente são empregados. Utiliza o modelo PRM original e considera o Nível 5 como entidade externa.
• Nível 2 – Coordenação de múltiplas máquinas e operações – sequencia e supervisiona as tarefas do chão de fábrica e vários serviços de suporte.
Apesar de estar sendo desenvolvido no meio industrial há muitos anos, o conceito de CIM não podia ainda ser implementado em todos os seus níveis (de 0 a 5, considerando o
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• Nível 0 – Ativação de sequências e movimentos – realiza comandos para os equipamentos do chão de fábrica.
Transformação digital
INDÚSTRIA PRM da Figura 1) devido a problemas no chão de fábrica, alguns deles já destacados por Williams (1989): equipamentos de fabricantes diferentes; várias redes e protocolos de comunicação; falta de integração entre áreas devido ao custo de infraestrutura; ilhas de processos não interligados; controles manuais ainda não automatizados ou computadorizados; equipamentos obsoletos tecnologicamente. A digitalização dos processos industriais tem atenuado esses problemas e, em alguns casos, eles não são mais obstáculos à implementação efetiva da CIM, permitindo a obtenção de melhores resultados em todos os níveis. No entanto, para que a transformação digital seja bem implantada no nível corporativo, além da digitalização dos processos, exige um modelo dinâmico e gradual de maturidade digital. Dimensões dos modelos de maturidade digital Para que o processo de transformação digital aconteça, a empresa precisa implan-
tar um “processo gradual, que deve ser desdobrado por toda a organização ao longo do tempo” (Kane et al, 2015) – a maturidade digital, processo evolucionário e não radical. Tadeu et al. (2018) consideram que a maturidade digital é resultado de um processo relacionado a 10 dimensões (Figura 3). O primeiro passo é saber até onde a empresa quer chegar, no longo prazo, dentro da dimensão “Estratégia Organizacional e Processos Digitais”. Esse seria o grande direcionador das outras dimensões do processo de transformação digital. Novos modelos de negócios são, em geral, resultantes de ações em algumas ou muitas das dez dimensões apresentadas. Assim, a transformação digital não pode ser tratada como um modelo instantâneo e radical, mas como forma de transformação que deve ser estudada, pois impõe novos desafios às organizações (Matt et al. 2015).
Figura 3 – Dimensões da Transformação Digital
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