INTELLIGENT AUTOMATION 02 by Guia Information Management

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Ano 01 - Número 02 - Novembro-Dezembro 2020

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Intelligent AUTOMATION

LATINO AMÉRICA

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

FUTURO:

O trabalho do amanhã A quarta revolução industrial vai impactar praticamente todas as carreiras, obrigando as pessoas a se transformarem rapidamente Por Roberta Prescott

AI: a inteligência que mudará a automação. Para sempre - pág 14

Um chamado tecnológico para transformar a cadeia alimentar - pág 28

RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia

Como detectar o preconceito na Inteligencia artificial? - pág 54

A decisão mais fácil que você vai tomar nesse ano

OBTENHA LICENÇAS

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GRÁTIS 2020 foi um ano pesado. Enquanto as pressões econômicas e a resiliência operacional vão se tornando inegociáveis, os líderes de negócio no mundo todo estão tomando decisões duras todos os dias para sobreviver na nova realidade. Poder lidar com uma decisão fácil prá variar sempre ajuda!! RPA é uma ferramenta comprovada para promover eﬁciências operacionais e redução de custos nas empresas. E a NICE tem como ajudar o seu negócio a melhorar o clima na tormenta econômica global. É por isso que tomamos a decisão de disponibilizar de forma gratuita os nossos robôs RPA para todas as empresas, em qualquer lugar do mundo, para ajudar a aliviar as pressões operacionais, um robô de cada vez.

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CAPA Por Roberta Prescott

O trabalho do amanhã A quarta revolução industrial vai impactar praticamente todas as carreiras, obrigando as pessoas a se transformarem rapidamente

PÁG 08

ÍNDICE - ED 002

AI: a inteligência que mudará a automação. Para sempre

PÁG 14 PÁG 20 Automação Inteligente: Combinando RPA e IA

PÁG 38

Entrevista com Pascal Bornet é autor do livro “Automação Inteligente: Aprenda como colher AI para impulsionar os negócios e tornar nosso mundo mais humano”

Um chamado tecnológico para transformar a cadeia alimentar

Quer reduzir custos na empresa? Adote a inteligência fiscal

PÁG 30

PÁG 34

PÁG 28

Mapeamento de processos e os resultados para transformação digital

Inteligência Artificial aliada a uma beleza mais sustentável

PÁG 40

O trabalho no futuro e a colaboração máquina e humanos

PÁG 48

A democratização da automação nas empresas

PÁG 52 O que é IPA - Automação Inteligente de Processos e por que é importante

PÁG 64 PÁG 80

Reengenharia 2.0

PÁG 68

Priorização é a chave do sucesso da sua Jornada da Automação

Os benefícios da Inteligência Artificial e sua revolução ao quadrado

PÁG 90

Uma comercialização de energia para o Século 21

PÁG 42 A informação através dos algoritmos

O que as grandes corporações podem aprender sobre transformação digital com as startups?

PÁG 44

PÁG 54

Como detectar o preconceito na Inteligencia artificial?

RaaS – Robotic as a Service da Go Live Tech – Solução estratégica end-to-end de automação

PÁG 72 A inteligência humana expandida por algoritmos

PÁG 94

PÁG 60 Os profissionais de negócio precisam liderar a aplicação de IA nas organizações

Em que fase está a Indústria 4.0 no Brasil

PÁG 78

Inteligência Artificial e Dados Consumíveis

PÁG 98

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B 245 INTELLIGENT AUTOMATION 02 | 7

EDITORIAL N

essa edição debatemos com intensidade o impacto da automação no trabalho e no emprego. Já vivenciamos essa situação no passado. No início da sociedade industrial isso aconteceu. Para muitos, como já passamos por isso antes, nas revoluções industriais de base tecnológica, mais cedo ou mais tarde as coisas vão se arranjar de forma adequada. Para outros, a visão é diferente. Como as transformações desta vez são muito mais aceleradas que as anteriores (as máquinas de fiar levaram mais de 100 anos para se difundirem fora da Europa, enquanto a Internet se espalhou mundialmente em sete anos), a amplitude das transformações é muito maior ( o smartphone surgiu em 2007 e hoje existem mais de 2,5 bilhões destes dispositivos e bilhões de outros celulares menos potentes), e, ao contrário das tecnologias anteriores, que potencializavam nossa capacidade física, as tecnologias digitais, como IA e robótica, estão potencializando nossa capacidade cognitiva, os seus efeitos não são fáceis de prever.

Mas, à medida que aprendemos a lidar mais e mais com a automação e sistemas de IA, começa a ficar cada vez mais claro que os robôs não eliminarão o trabalho humano, mas eliminarão muitas tarefas robotizáveis e provavelmente algumas das profissões atuais. Mas abrirão espaço para que nós usemos criatividade e capacidade de improvisação, o que provavelmente será o cerne das futuras profissões. Inteligência social e empatia, por exemplo, não são facilmente automatizáveis, se é que serão um dia. Sim, criaremos mais funções e essas serão mais centradas no humanismo. O importante é que nós devemos nos preparar para estas mudanças. O tema das transformações que a automação provocará nas sociedades deve ser um assunto prioritário nas agendas dos executivos, board das empresas e gestores públicos. A IA não precisa e nem deve ser uma equação de soma zero, humanos versus IA, mas sim humanos mais IA gerando mais inteligência. Claro, que para isso temos que nos pre-

parar. A academia formando profissionais para novas funções nas profissões já existentes e para as novas profissões. As empresas e a sociedade discutindo os efeitos da IA nos seus negócios. Será um grande equívoco subestimar os riscos decorrentes da disseminação destas novas tecnologias. O papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation Magazine é de incentivar os estudos, debates e aplicações da IA. O impacto no trabalho e profissões é um dos assuntos que merecem intensas discussões e ações concretas. Por isso, dedicamos essa edição a ele. Mas, lembro que a publicação é feita para e pelos seus leitores. Está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos, sejam comentários ou artigos. 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

O trabalho do amanhã A quarta revolução industrial — a da digitalização impulsionada por inteligência artificial — vai impactar praticamente todas as carreiras, obrigando as pessoas a se transformarem rapidamente. E, apesar da redução de determinadas carreiras, o advento de novas tecnologias amplia as possibilidades de profissões

Roberta Prescott Repórter O trabalho, no futuro, não será mais da forma que atualmente é executado. Assim como as revoluções industriais passadas impuseram transformações laborais, a atual — chamada de 4.0 — também vai promover mudanças profundas em praticamente toda a cadeia de produção. O advento e a combinação de novas tecnologias, como a inteligência artificial, aprendizado de máquina e Internet das coisas, ampliam a automatização de funções, substituindo, em muitos casos, o ser humano, que passa a ter de se requalificar. “As últimas revoluções industriais atingiram a base da pirâmide, o trabalhador de chão de fábrica. Com a informatização, muitas tarefas passaram a ser executadas pelo computador. Agora, a grande novidade é que o software consegue

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fazer tarefas mais complexas e não atinge apenas o trabalhador que tem pouca qualificação. Uma nova geração de software com inteligência artificial é capaz de realizar algumas tarefas mais complexas e acaba permeando em maior ou menor grau todos os níveis de formação intelectual”, resumiu Anderson Soares, professor da Universidade Federal de Goiás e diretor do Centro de Excelência de IA da UFG. Existe, segundo Soares, um consenso sobre a quarta revolução ser a revolução da digitalização, com a inteligência artificial sendo a ferramenta perfeita para este mundo digital. “Sobreviver em mundo digital sem IA é como ir ao oceano sem saber nadar. É improvável que qualquer coisa sobreviva sem IA”, assinalou o professor.

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CAPA “Quando se fala em futuro do trabalho é preciso posicionar inteligência artificial dentro desse contexto. É importante colocar que a ideia da IA não é substituir o ser humano, mas empoderá-lo e fazer as pessoas serem mais produtivas” Para Anderson Soares, a grande habilidade da nova era é a capacidade de reaprender e se reinventar. “Teremos um mundo muito mais competitivo e que você tem de se adaptar mais rapidamente. A zona de conforto para todos está sendo reduzida drasticamente. O que acontece é que a não teremos mais aquele profissional que fica dez anos fazendo a mesma coisa”, disse. Em 2018, o Fórum Econômico Mundial já havia sinalizado que a revolução no local de trabalho traria profundas mudanças na forma como os humanos trabalham ao lado

Anderson Soares, professor da Universidade Federal de Goiás e diretor do Centro de Excelência de IA da UFG

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de máquinas e algoritmos. A pesquisa “The Future of Jobs 2018” previu que, em 2025, mais da metade de todas as tarefas atuais serão realizadas por máquinas, em comparação com 29% da época. Essa transformação terá um efeito profundo na força de trabalho global, no entanto, em termos de número total de novos empregos, as perspectivas são positivas, com 133 milhões de novos empregos previstos para serem criados até 2022, em comparação com 75 milhões de funções que serão deslocadas. Contudo, há uma lacuna grande entre os 75 milhões de empregos previstos para serem deslocados devido à automação e à integração tecnológica nos próximos anos e a demanda para cerca de 133 milhões de novos empregos. Isso porque as novas funções exigirão profissionais muito mais qualificados, com habilidades que não são comuns atualmente na força de trabalho, nem provavelmente estarão disponíveis em breve por meio dos sistemas educacionais e práticas de trabalho atuais. Ricardo Yogui, conselheiro de empresas, membro da agência PUC-Rio de Inovação e professor convidado da IBMEC, FGV e FIA, e mentor do programa Trekker da Fundação Dom Cabral, reforça o coro da lacuna que se forma entre o desaparecimento dos 75 milhões de empregos ante a criação de 133 milhões novos. “Os 75 milhões estão nas questões mais processuais, sem uso da capacidade intelectual, e os 133 milhões estão em profissionais com mais capacidades intelectual, de co-

CAPA municação, de criatividade, com senso crítico e consciência. Há um gap que também exige que se pense em regiões geográficas: onde estarão os 75 milhões e os 133 milhões de empregos?” ressaltou. Yogui tem defendido a questão da Sociedade 5.0 e do lifelong learning como base das organizações modernas. “A nova Sociedade 5.0 é formada por organizações que buscam diversidade na sua cadeia de valor e entre seus colaboradores. E, neste mundo disruptivo que vivemos, o processo de aprendizado é contínuo, o tal lifelong learning”, assinalou. O conceito de processo de educação continuada vem ganhando força na medida em que propicia que as pessoas evitem a obsolescência. “Quando se fala em futuro do trabalho é preciso posicionar inteligência artificial dentro Yogui, conselheiro de empresas, membro da agência desse contexto. É importante colocar que a Ricardo PUC-Rio de Inovação e professor convidado da IBMEC, FGV e FIA, ideia da IA não é substituir o ser humano, mas e mentor do programa Trekker da Fundação Dom Cabral empondera-lo e fazer as pessoas serem mais produtivas, porque IA aumenta o patamar da organizacionais. “Tudo está vindo mais limitação humana, fazendo-o poder ir muito rápido e para acompanhar a evolução é mais além”, explicou David Dias, diretor de necessário muito treinamento; e não apedata e IA para América Latina da Accenture. nas técnico, mas de diversos soft skills, como de relacionamento, de liderança, de Assim como em outras épocas, muitos empre- saber escutar, entender. Não são skills tão gos vão desaparecer por questão de tecnolo- técnicos ou cartesianos, porque a conta a gia, obrigando as pessoas e todo o sistema a máquina vai fazer”, disse. se reinventar. Cada vez mais, estar em constante aprendizado — até porque a tecnolo- Para garantir a geração do amanhã gia avança rapidamente — será necessário. A qualificação terá de ser contínua. “É claro que A atual revolução exige transformações teremos um descompasso em algum momen- profundas, que vão de mudanças nas grato. O trabalho que temos hoje não será igual des curriculares dos ensinos de todos os daqui a dois ou três anos”, ponderou Dias. níveis a políticas públicas e programas governamentais para amenizar os impactos David Dias apontou que o momento atu- da transição e formar os profissionais que al da pandemia já causou uma antecipa- tenham aderência às novas exigências. A ção da digitalização de diversos setores avaliação do Fórum Econômico Mundial, e companhias e começou a exigir novas disse Dias, aponta para surgimento de nohabilidades, Competências e estruturas vas categorias de emprego, ou seja, para

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CAPA que estamos dando aqui [na UFG] é criando o bacharelado em inteligência artificial, em um momento muito próximo a outras universidades do mundo. Mais que formar estamos oferecendo cursos livres para outras áreas, para não-programadores, para que se tenha compreensão, entendimento e capacidade de discernimento”, acrescentou Soares.

Evandro Barros, CEO da Data H

um aumento no número de empregos e não para a redução deles. Mas haverá uma modificação. “No final do dia, não é nada diferente do que aconteceu na primeira ou na segunda revolução industrial. O que muda é acompanhar a velocidade da transformação e como capacitar as pessoas de uma forma rápida o suficiente para não gerar um gap entre oferta e demanda. Sempre haverá este gap, mas tem de se fazer com que ele não se prolongue por muito tempo”, explicou David Dias. Não se trata, contudo, de fazer com que toda a população estude IA ou outra determinada tecnologia, mas de fomentar uma mudança cultural para o mundo digital. “Para não responsabilizar apenas os governos, as universidades podem estar formando futuros desempregados”, provocou Anderson Soares, explicando que os alunos têm de ser bons usuários das ferramentas digitais, mas a maioria das escolas ainda é conservadora e não acompanha o ritmo ágil da revolução. “Precisamos reformular o profissional que estamos formando, precisamos de uma estratégia nacional de inclusão digital. A contribuição

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A quarta revolução industrial, na visão de Evandro Barros, CEO da Data h, impacta principalmente as funções que são muito especialistas. “Grande parte da distribuição de trabalho que temos vem da visão Fordista de produção industrial, inclusive, nossa educação foi desenhada para esta visão. Mas, quando a máquina começa a ter mais independência e começa a assumir os trabalhos mais robotizados, há um grande impacto na cadeia”, ponderou. Assim, as funções que são “mais humanas”, mais generalistas, que demandam subjetividade, criação, união de várias áreas para a tomada de uma decisão, começam a se ressaltar. “E isso afeta todas as áreas. Você vai ter partes da medicina assumidas por máquinas e o médico ficando com o lado humano”, explicou. A transição, entretanto, pode ser um problema, principalmente, devido à alta velocidade com que a quarta revolução está imprimindo as transformações. “Se pensar nas transições que tivemos, o processo de implantação levava tempo, porque a tecnologia não andava tão rápido como hoje. O problema é que agora você não tem este tempo todo para fazer a realocação social. Como lido com a realocação se ano que vem posso ter uma tecnologia que muda drasticamente?”, questiona Evandro Barros. Diante de cenários de países emergentes como o Brasil, a transição pode ser ainda

CAPA

mais complicada. Como realocar pessoas que dirigiam máquinas sem que tivesse havido um investimento de anos em educação. Barros reside no Canadá e contou que lá já nos primeiros níveis de educação há a disciplina de programação. “As crianças são alfabetizadas e elas estudam código. Isso é ter uma visão de longo prazo”, destacou. “O problema da tecnologia é ser reativo e estamos chegando a um ponto da tecnologia que a reação não será possível”, acrescentou, chamando a atenção para a necessidade de planos no longo prazo que atendam à necessidade de uma sociedade com visão mais ampla, mais generalista e que eduque as pessoas para trabalharem com intercâmbio de conhecimento. Barros defendeu que as empresas têm de assumir parte da responsabilidade da mudança e assumir a transformação, criando ambientes para que os funcionários passem a ter essa visão. “A habilidade fundamental hoje é a visão

sistêmica que faz com que eu entenda uma literatura e associe-a a uma solução, conseguindo fazer o intercâmbio das coisas. Essa visão sistêmica, que é quando você entende que conhecimento não está limitado a área específica e que pode utilizá-lo em outras áreas, deve ser a coisa mais valorizada”, apontou Barros, que é historiador de formação.

David Dias, diretor de data e IA para América Latina da Accenture

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ARTIGO ENTREVISTA

AI: a inteligência

que mudará a automação. Para sempre Roberta Prescott Repórter

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ENTREVISTA Pascal Bornet é autor do livro “Automação Inteligente: Aprenda como colher AI para impulsionar os negócios e tornar nosso mundo mais humano”, que apresenta o resultado de 18 meses de estudo, incluindo pesquisas com mais de 200 especialistas em automação inteligente, e elenca as lições aprendidas com mais de 500 transformações de AI em décadas de experiência. Na entrevista a seguir, Bornet detalha alguns dos aspectos mais promissores de AI, bem como fala dos impactos da tecnologia em diversos ambientes, incluindo a força de trabalho. Intelligent Automation - O que é Automação Inteligente (AI)? Como você a define? Pascal Bornet - Automação inteligente é uma das tendências mais recentes e impactantes no amplo campo da inteligência artificial. Em nosso novo livro “Intelligent Automation”, meus coautores Ian Barkin e Jochen Wirtz definiram automação inteligente (também chamada de hiperautomação ou automação cognitiva) como a combinação de métodos e tecnologias, envolvendo pessoas, organizações, aprendizado de máquina, plataformas de baixo código, robótica automação de processos (RPA) e muito mais. Tem como objetivo automatizar processos de negócios ponta a ponta em um ambiente informatizado. Ela oferece resultados de negócios em nome dos funcionários; e trabalha em conjunto com eles para fornecer serviços mais rápidos, melhores e mais baratos, melhorando significativamente as experiências dos funcionários e clientes. IA - Como a automação inteligente está relacionada à indústria 4.0? PB - Ela está no meio disso. Enquanto a indústria 4.0 envolve todos os tipos de automação, tanto material quanto informacional, a automação inteligente se concentra apenas na automação baseada em informação, que também chamamos de automação do trabalho do conhecimento. AI se concentra em automatizar o trabalho feito por trabalhadores do conhecimento, cujo principal capital é o conhecimento. Os exemplos incluem programadores, médicos, farmacêuticos, arquitetos, engenheiros, cientistas, designers, contadores públicos, advogados

e quaisquer outros trabalhadores cuja linha de trabalho exija que eles “pensem para viver”. Ao contrário do trabalho manual, que é baseado em materiais (comum nas indústrias de manufatura), o trabalho do conhecimento é baseado em informações e comumente encontrado nas indústrias de serviços. Simplificando, AI é a versão de “colarinho branco” da automação industrial de “colarinho azul”, que começou no século XIX. Demonstramos no livro que, hoje, o trabalho do conhecimento representa mais de 80% da força de trabalho global. Portanto, esperamos que o impacto da AI em nosso mundo seja tão significativo quanto o das revoluções industriais anteriores. IA - Em quais setores e campos a AI foi usada até agora? E quais foram os impactos? PB - Os principais impactos do negócio incluem a melhoria da eficiência do negócio em 20% a 60%, o aumento da satisfação do cliente em 50%, melhorando significativamente a experiência do funcionário automatizando ou evitando cerca de 60% das tarefas mundanas. Em termos de aplicabilidade, é universal. AI oferece grandes benefícios em todas as funções e setores. Para demonstrar isso, no livro, construímos a maior biblioteca disponível publicamente com mais de 500 casos de uso de AI, abrangendo oito funções e cinco setores. Embora as indústrias de serviços (ou seja, bancos, seguros, telecomunicações) tenham liderado a adoção da AI, todas as indústrias estão preocupadas, pois todas as empresas têm pelo menos funções de suporte que podem se beneficiar muito da AI (por exemplo, finanças, RH, compras).

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ENTREVISTA IA - Em que estágio de adoção de automação inteligente as empresas estão atualmente? PB - Oitenta e seis por cento dos líderes empresariais globais recentemente pesquisados acreditam que, para permanecer à frente em seus domínios específicos, suas organizações devem implantar AI nos próximos cinco anos. Devido às suas características únicas, estimamos que a AI será capaz de atingir um nível de adoção e sofisticação nos próximos cinco anos, ou seja, o que levou a automação industrial por mais de 200 anos. Segundo pesquisa da Deloitte, AI já tem uma taxa de adoção de mais de 50%. Espera-se que essa taxa aumente para mais de 70% nos próximos dois anos. Se isso continuar, AI terá alcançado uma adoção quase universal nos próximos cinco anos. IA - Quais são as coisas mais desafiadoras ao adotar a automação inteligente? PB - Escala! É fácil ter sucesso na implementação de uma prova de conceito ou um piloto. Mas, quando se trata de dimensionar a transformação dentro de uma organização em vários departamentos, funções ou divisões, torna-se muito difícil. Enquanto 50% iniciaram sua jornada em AI (de acordo com a Deloitte), apenas 15% conseguiram implementá-la em mais de três funções ou divisões, de acordo com a McKinsey. IA - Como as empresas podem ter sucesso em escalar AI? PB - De acordo com nossa experiência e pesquisa, as empresas bem-sucedidas implementaram cinco iniciativas: Para começar, seguiram dois fundamentos: 1. Sempre coloque as pessoas no centro de uma transformação de AI: automação inteligente é construída por pessoas e para pessoas. Sem pessoas não há AI. Sem AI ainda há pessoas; 2. Comece com uma base forte e saudável: apoio e patrocínio da gestão, construção de capacidade e gestão da mudança.

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Em seguida, implementaram as iniciativas abaixo: 3. Combinar os recursos de AI para criar sinergias e ser capaz de automatizar processos complexos de ponta a ponta; 4. Democratizar AI usando tecnologias, como plataformas de baixo código, que requerem habilidades limitadas para construir aplicativos AI. Eles tornam a AI acessível à maioria dos usuários de negócios. Como resultado, eles aceleram a velocidade da transformação, impulsionam uma maior propriedade e aceitação da AI e permitem a mudança da cultura da empresa para mais digitalização e automação; 5. Acelerar as implementações de AI, alavancando a tecnologia. Por exemplo, descoberta de processos e mineração de processos, descoberta de dados, AutoML e manutenção automatizada.

IA - Como as transformações de AI foram impactadas pela Covid-19? PB - A automação inteligente costumava ser um fator de competitividade, onde as empresas que a implantaram conseguiam ganhar market share com a venda de produtos melhores e mais baratos. Com a atual crise da Covid-19, AI tornou-se um fator de sobrevivência. Na verdade, as empresas que não são digitalizadas e automatizadas o suficiente não podem sobreviver em nosso novo mundo. As empresas que não podem vender produtos e serviços online, coletar dinheiro online, motivar seus funcionários remotamente e gerenciar suas operações remotamente com o mínimo de intervenção humana só estão vivas graças aos subsídios do governo. Apesar dos aspectos devastadores da Covid-19, as pandemias ajudaram o mundo a entender a importância de digitalizar processos, permitindo desempenho remoto e automatizando-os para depender menos da força de trabalho humana e melhorá-los. IA - Como AI melhora a experiência do funcionário? PB - De acordo com a pesquisa da Gallup, 85% dos funcionários em todo o mundo não se sentem satisfeitos com seu trabalho,

ENTREVISTA porque ele é muito manual, repetitivo e tedioso. AI resolve grande parte deste problema, liberando os funcionários de tarefas repetitivas e transacionais (por exemplo, digitar faturas em um software de contabilidade). E isso os redireciona para tarefas de maior valor agregado e empolgantes (por exemplo, aquelas que envolvem insights, criatividade). Também os aumenta, transformando-os em super-humanos capazes de gerar insights de milhões de dados em poucos segundos (por exemplo, identificando um tumor em um raio X em poucos segundos). De acordo com nossa pesquisa apresentada no livro, 30% do escopo atual das tarefas de trabalho pode ser aumentado, enquanto 70% podem ser automatizado ou eliminado (por exemplo, reuniões improdutivas ou e-mails). IA - Como AI melhora a experiência do cliente? PB - Construir confiança, satisfazer e reter clientes é fundamental para as empresas. 96% dos clientes insatisfeitos não se incomodam em reclamar e 91% deles simplesmente vão embora e nunca mais retornem. AI ajuda a criar produtos inovadores e personalizados e serviços ao cliente omnicanal altamente responsivos disponíveis 24 horas por dia, sete dias por semana. Com base na minha experiência com AI, as empresas podem aumentar o nível de satisfação do cliente em mais de 50%, enquanto reduzem a carga de trabalho do contact center em mais de 50%. IA - Como AI pode salvar vidas? PB - AI tem o potencial de salvar milhões de vidas todos os anos, apoiando testes clínicos e diagnósticos de doenças, e evitando erros médicos. Nos países em desenvolvimento, pode ajudar a reduzir as mortes por causas evitáveis (por exemplo, 1,6 milhão de pessoas morreram de doenças relacionadas à diarreia em 2017) e compensar a escassez de 4,3 milhões de médicos em todo o mundo, per-

mitindo o diagnóstico remoto. Por exemplo, o aplicativo “IA Tissue Analytics” diagnostica instantaneamente feridas crônicas, queimaduras ou problemas de pele apenas tirando uma foto de um smartphone. IA - Como AI pode economizar dinheiro e realocá-lo para melhores usos? PB - AI poderia ter o potencial de realizar uma economia de custos de US $ 10 trilhões por ano, reduzindo fraudes, erros e acidentes. Na verdade, AI não apenas torna os processos de transação mais eficientes e confiáveis, mas também gera arquivos de log para cada ação, criando transparência e facilidade de conformidade. Uma quantia tão vasta de dinheiro nos permitiria dobrar nosso orçamento global para educação, ajudar a restaurar nosso planeta da poluição ou até mesmo eliminar a fome!

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AUTOMAÇÃO INTELIGENTE É tempo de evoluir no caminho da transformação digital com IBM RPA as a Service with WDG Automation Tudo em uma única ferramenta. - Intelligent Virtual Agent Integrado - Editor de Arquivos - Orquestrador - Workflow - Dashboard - Web CAPTCHA e reCAPTCHA - OCR Integrado com Google e ABBYY 18 | INTELLIGENT AUTOMATION 02

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ARTIGO

Automação Inteligente Combinando RPA e IA Leonardo Martins

Sócio Sênior da Bridge & Co., Líder de Automação e Robotização

Luiz Telles

Sócio da Bridge & Co., Líder de Analytics Avançado;

Vinicius Siqueira Desenvolvedor RPA da Bridge & Co.

Nunca houve tamanho interesse sobre o tema robotização de processos como nos últimos doze meses. É o que aponta a ferramenta Google Trends, solução que analisa o grau de interesse de acordo com o volume de buscas pelo principal portal de pesquisas do mundo. A partir de setembro de 2019, observou-se, em média, o dobro do nível de interesse do que o observado desde 2015 em relação ao termo Robotic Process Automation (RPA) no mundo:

Fonte: Google Trends, pesquisa sobre o termo “Robotic Process Automation”

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Após um período de estabilização no final de 2018 e início de 2019, a tecnologia RPA finalmente está gerando resultados confiáveis e relevantes em todo o mundo. Segundo pesquisas realizadas pelo Gartner, somente em 2019, o mercado de robotização e tecnologias de natureza RPA atingiu, apenas em serviços, USD 4.5 bilhões, com crescimento acima de 60% nos dois últimos anos.

ARTIGO

Um dos grandes fatores apontado para essa aceleração é a possibilidade que a robotização oferece para realização de trabalhos de transcrição de dados entre múltiplos sistemas. Onde antes eram necessários projetos complexos de integração entre diferentes plataformas, hoje é possível buscar uma alternativa eficaz, mais rápida e democrática com o RPA.

evita-se a frustração e o desperdício de recursos, principalmente financeiros, vistos inicialmente em empresas que desejam usar a tecnologia de RPA para automação de todo um modelo de negócios. Por outro lado, fica o questionamento: será, então, que é somente isso que os executivos podem esperar dessa nova forma de automatizar processos?

Nós, da Bridge & Co., a partir da experiência com projetos de robotização e pesquisas junto aos nossos parceiros, também adicionaríamos como fator fundamental para esta alavancagem a compreensão cada vez maior das empresas com relação ao potencial de retorno das soluções de RPA.

Outra tecnologia, também em forte ascensão nos últimos anos, parece ser a candidata ideal para elevar a automação via robotização ao próximo nível. Mesmo sendo um mercado mais antigo no que diz respeito aos seus conceitos teóricos, as tecnologias baseadas em Inteligência Artificial (IA), principalmente as de natureza de Machine Learning (ML), evoluíram substancialmente devido ao grande poder de processamento que é disponibilizado pelo mercado de hardwares atualmente.

Ao concentrar os investimentos destinados à robotização em processos e tarefas repetidas e com pouca lógica de negócio,

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ARTIGO Antes, o que seria inviável do ponto de vista de volume, variedade, velocidade e gerenciamento dos dados, é possível nos dias de hoje através da implantação de soluções de Big Data. Combinando RPA e IA “Acredito que um dos maiores fatores para a quebra de expectativa em cima de qualquer tecnologia é a falta de coerência em sua utilização frente ao propósito para o qual ela foi criada. Por exemplo, você pode encontrar muitos problemas ao tentar “encaixar” grandes linhas de código para ações meramente operacionais dentro de um produto de AI/ML, assim como vejo que soluções de RPA “puro” não respondem bem à tentativa de se automatizar processos com decisões mais complexas do que ‘if/else’. Por que não respeitar o “espaço” de cada tecnologia e pensar na melhor forma de orquestrá-las ao invés de forçar seus pontos fracos?” diz Luiz telles - Sócio da Bridge & Co., Líder de Analytics Avançado. Hoje, o conceito de adicionar inteligência à prática de automação de processos via robotização é chamado popularmente de RPA 2.0. Para efeitos didáticos, também adotaremos esta nomenclatura neste artigo para referenciar a junção das tecnologias de RPA e IA. Se por um lado o RPA nasceu com o objetivo de facilitar a automação de processos simples, manuais e repetitivos por meio de instruções manuais dadas por desenvolvedores aos robôs, a Inteligência Artificial, principalmente no que tange o conceito de aprendizado de máquina, busca a automatização de tomadas de decisão por meio da aplicação de modelos estatísticos que aprendem constantemente e consequentemente melhoram sua acurácia ao longo do tempo. Basicamen-

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te, esta tecnologia tem a capacidade de simular o raciocínio e o aprendizado humano em determinado contexto. Ao juntar os dois universos, podemos ver que robôs dotados com tecnologia de ML deixam de ser apenas followers (seguidores) e passam a ter autonomia também em seu poder de decisão (robôs inteligentes): A partir da integração do RPA e da IA, vemos que a capacidade de automação alcança um potencial ainda mais elevado para impactar de forma significante o negócio das organizações. Abaixo listamos alguns exemplos:

Fonte: Bridge & Co., 2020

• Descoberta de novas oportunidades de automação. Através de soluções de process e task mining, é possível identificar por meio de IA bons processos candidatos à automação, assim como gerar automaticamente o fluxo do processo e o mapeamento das telas. Já é possível pensar em robôs produzindo robôs; • Assistentes virtuais ainda mais úteis. IA permite a criação de chatbots para conversação entre humanos e robôs por meio de linguagem natural (NLP) en-

ARTIGO quanto o RPA possibilitará que, a partir das conversas, intervenções processuais sejam feitas em escala mais ampla; • Processos complexos 100% autônomos e com maior acurácia. Por meio de algoritmos de ML, permitimos que robôs realizem predições e tomem decisões com base em dados de forma mais assertiva que humanos; • Execução de tarefas com base em dados desestruturados. IA e ML habilitam a capacidade cognitiva em robôs, permitindo que dados desestruturados, como imagens, sejam capturados por meio de tecnologias como Computer Vision e sirvam de insumo para a operação de processos de forma automática. Aplicação do RPA 2.0 Atualmente, diversas empresas fornecedoras de tecnologia estão buscando oferecer

ferramentas cada vez mais completas de automação através de soluções que já possuem RPA e IA de forma integrada (daremos alguns exemplos no tópico a seguir). Esta parece ser uma opção interessante para organizações que possuem baixa maturidade em ambos os assuntos e desejam escalar rapidamente seus resultados. Entretanto, há a alternativa para as próprias empresas trilharem seus caminhos a fim de alcançar o RPA 2.0 de forma particular, o que possibilitará a montagem de uma solução com menos restrições e mais aderente à sua realidade. Para isso, é altamente sugerido que a empresa já tenha uma maturidade significativa em ambos os assuntos, ou seja, já possua pessoas especializadas, estrutura de governança minimamente estabelecida e selecionado as tecnologias que irão suportar essa jornada. Se o foco da sua organização é alcançar o RPA 2.0, sugerimos que a jornada seja pautada no modelo abaixo:

Fonte: Bridge & Co., 2020

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ARTIGO

É importante destacar que não há nenhum problema que os assuntos RPA e IA avancem de forma apartada dentro da sua organização. Tudo vai depender de casos específicos. A sugestão acima é dada para empresas que possuem baixa maturidade no assunto e que desejam ter a maior autonomia possível no avanço em sua jornada para obter robôs inteligentes. Para avançarem de forma estruturada em sua jornada de RPA, aconselhamos fortemente uma avaliação inicial como o primeiro passo. O que encontrar no mercado? Os players que se diferenciam no mercado de RPA possuem a capacidade de expandir a visão do RPA puro para um RPA 2.0, ampliando o uso de IA combinado à robo-

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tização. Percebemos alguns dos principais players caminhando nessa mesma direção, mas com estratégias diferentes. Para ilustrar esse ponto, discorremos sobre três fornecedores como exemplo: BLUEPRISM A Blueprism é uma das soluções presentes no quadrante mágico do Gartner como líder de mercado de robotização. Ela apresenta uma dominância de 8.4% do mercado de RPA e tem uma proposta de evolução da capacidade de entrega dos seus robôs por meio de integrações da sua tecnologia com demais softwares já existentes, de forma nativa e por meio de parcerias. Em seu ecossistema atual é possível observar integrações com diversas plataformas como o Watson da IBM para tratativas de desafios que demandem inteli-

ARTIGO chatbot, process and task mining e uma suíte de testes para os robôs desenvolvidos. IBM A IBM possui diversas soluções para digitalização de processos de negócio em seu portfólio. Com o surgimento e popularização do RPA, ela buscou uma forma de incluir essa tecnologia em suas ofertas de digitalização. Para tal, buscou inicialmente uma parceria com a Automation Anywhere, uma das líderes de mercado conforme apresentado pelo Gartner e recentemente fez a aquisição da WDG, solução de RPA nacional. Aproveitando-se da sua plataforma de automação já existente, atualmente a IBM oferece uma solução completa e integrada à WDG, o que possibilita seus clientes a terem acesso, além do próprio RPA, a tecnologias como ECM, Data Capture, Workflow, motor de regras e o próprio Watson, sua famosa solução de IA e ML. Conclusão gência artificial ou o Abby FlexiCapture para processamento inteligente de documentos. UIPATH A Uipath, assim como a Blueprism, é uma das líderes de mercado, segundo o quadrante mágico do Gartner. O caminho apresentado para atingir a automação inteligente é por meio, principalmente, da criação de um ecossistema próprio no qual além de trazer tecnologias que complementem a capacidade de entrega dos robôs, automatiza todo o processo de descoberta e gestão do ambiente de robotização. A Uipath domina 13.6% do mercado de RPA e, por meio de uma plataforma própria e integrada, apresenta a sua visão para um RPA 2.0, trazendo soluções particulares para

A associação entre a robotização e inteligência artificial se apresenta como o próximo passo para a automação de processos. Empresas que buscarem integrar estas duas tecnologias de forma antecipada e estruturada, poderão aumentar consideravelmente seu diferencial competitivo, ainda mais em um mundo cada vez mais remoto e automatizado. Além disso, insistir em utilizar uma das tecnologias para atividades que não servem ao seu propósito, pode até oferecer resultados no curto prazo, porém, na nossa visão, se mostram soluções pouco sustentáveis e escaláveis. Adotar uma estratégia integradora em vez de centralizadora mostra-se fundamental para empresas que desejam obter o máximo de resultado da automação inteligente.

INTELLIGENT AUTOMATION 02 | 25

intelligentCapture

Passado este momento, chegou a hora de compreender e agir. Nada de scripts padronizados, no seu lugar, um grande processo de captura de informação e sua correta classificação envolvendo contexto para transformar dados frios em informação altamente

Novos Rumos da Inteligência Artificial

automação

A inteligência artificial chegou nas

consistente é implantada para

corporações pelos chat bots e

processos

pelos

para

RPA,

robotic

Com todos estes dados, uma

process

mais

precisa

auditoria,

planejamento

marketing, estratégico,

logística ou produção industrial. Essa segunda parte da inteligência

Os chat bots, aquelas conversas

artificial é feita com algoritmos de

online com personagens virtuais

otimização e predição.

que respondem perguntas e tiram dúvidas, invadiram os sites das

A Lab245 desenvolve soluções de

empresas, mas foram aos poucos

captura inteligente e otimização

usando a plataforma Magali Robot

encontram em atendimentos em

há quase três anos e implanta

larga

soluções compostas por uma forte

especializando escala

dos

hoje bancos

operadoras de telefonia.

qualificação de dados capturados com um ótimo nível de precisão e

Reconhecimento facial foi outra

especialização

tecnologia de IA que veio com

insignificante.

Essa captura fina,

tudo

mais

permite o uso dos dados em

entusiasmo foi a possibilidade

vários tipos de aplicações ao

avaliar

o o

que

gerou

comportamento

com

descarte

mesmo tempo, tanto pode ser

consumidor. Os RPAs também

para

invadiram

marketing, estratégia corporativa

corporações

substituindo postos de trabalhos

auditoria,

quanto

para

ou RH.

repetitivos com seus scripts para tarefas padronizadas.

São dados corporativos e estão completos

Devido às restrições de uso da IA com

dados

estratégia

pessoais, de

reconhecimento

uso facial

essa do para

marketing foi revista e hoje o uso em processos de identificação pessoal (biometria) é a aplicação mais saúde,

usada, prova

como de

planos

vida

previdência.

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1. Recebimento de pedidos de entrega em lote de diversos fornecedores 2. Auditoria de varejo em mais de 100 lojas independentes

qualificada.

automation.

Em agosto, eu apresentei um mini curso online sobre Intelligent Capture no evento promovido pelo Instituto Information Management e gravamos um vídeo com vários exemplos práticos:

classificados.

devidamente

3. Separação de processos em escritório de advocacia 4. Cálculos previdenciários a partir de extratos5. Leitura de contratos de fundos para extração de informações para análise financeira. Assista ao mini curso completo através do QR Code abaixo:

INTELLIGENT CAPTURE EXTRAIA TODA A

INFORMAÇÃO QUE VOCÊ PRECISA COM DADOS QUE VOCÊ JÁ TEM

LAB245.COM COMERCIAL@LAB245.COM INTELLIGENT AUTOMATION 02 | 27

ARTIGO

Um chamado tecnológico

para transformar a cadeia alimentar Joaquim Campos

Vice-presidente de Cloud & Cognitive Software da IBM Brasil

Dia 16 de outubro, comemoramos o Dia Mundial da Alimentação. A data surgiu para lembrar a criação da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e Agricultura (FAO), em 1945, com o intuito de alcançar a segurança alimentar de todos e garantir que as pessoas tenham acesso regular a alimentos de alta qualidade suficientes para uma vida saudável. De acordo com FAO, a América Latina é uma das maiores exportadoras de alimentos do mundo, o que torna a indústria de alimentos um setor chave para o crescimento da região. Atualmente, a indústria passa por um momento de transformação, devido à globalização e digitalização de processos e serviços; algo que foi ainda mais intensificado pelo COVID-19. E é aí que tecnologias de ponta, como Cloud, AI e Blockchain, podem ajudar a percorrer esse caminho, fortalecendo as cadeias alimentares do início ao fim e abordando 3 desafios principais derivados dessa trans-

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formação: 1. Sustentabilidade; 2. Eficiência e 3. Novas formas de consumo. 1. Sustentabilidade: Ter uma cadeia agrícola e alimentar sustentável implica o uso racional de recursos como solo, água e suprimentos, para melhorar a qualidade ambiental e a vida dos produtores e da sociedade. Isso nos leva a examinar três pilares fundamentais para a sustentabilidade da indústria de alimentos: mudança climática, escassez de recursos e perda de alimentos. Por exemplo, o setor agrícola, e principalmente a agricultura irrigada, utiliza a maior parte da água, com 70% da retirada. Diante disso, tecnologias como a inteligência artificial estão transformando a indústria, auxiliando na avaliação do solo, no planejamento da irrigação e no controle químico, tornando o uso dos recursos mais eficiente e reduzindo o impacto ambiental. 2. Eficiência: A indústria de alimentos é um setor que possui muitos atores que fa-

ARTIGO

zem parte do ecossistema, com processos associados que se multiplicam à medida que a rede se expande. O desafio seria otimizar esses processos levando em consideração três fatores principais: bom planejamento da demanda para uma população em crescimento, segurança alimentar e impacto econômico. Por exemplo, estima-se que 30 a 40% das safras são perdidas a cada ano por vários motivos, incluindo: doenças da safra, não otimização da produção e estimativa insuficiente do abastecimento. Tudo isso, com o consequente impacto econômico. O uso da nuvem e suas APIs podem ajudar as organizações a planejar melhor sua produção, otimizar o uso de recursos e dimensionar soluções de forma ágil e rápida, reduzindo os custos associados. 3. Novas formas de consumo: as tendências de consumo para as próximas décadas exigirão maior flexibilidade para se adaptar

aos usuários, e ainda mais, na ‘nova realidade’, com usuários hiperconectados; com um aumento das compras ‘ecofriendly’; e as novas modalidades de compra derivadas do impacto do COVID-19, entre outras. 9 em cada 10 millennials latino-americanos têm em mente o impacto ambiental em pelo menos alguma das suas decisões de compra. A tecnologia blockchain pode ajudar às empresas e organizações a digitalizar e aumentar os níveis de confiança em todo o ecossistema. Isso é alcançado por meio da transparência em tempo real das transações; mostrando o percurso que a comida faz do campo à mesa e dá visibilidade das informações sobre as práticas de sustentabilidade das marcas. Várias empresas na América Latina já estão usando as tecnologias disruptivas da IBM para acelerar sua reinvenção e transformar a cadeia alimentar da fazenda à mesa, para estar mais preparada para o que o amanhã trará.

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ARTIGO

Quer reduzir custos na empresa?

Adote a inteligência fiscal Carlos Kazuo Tomomitsu CEO e mentor da KeepTrue

Constantemente, consumimos conteúdos relacionados ao tema “como vender melhor”. Mas, num cenário sem precedentes de crise econômica em decorrência da pandemia do Coronavírus, vemos uma retração no mercado, que significa redução de vendas. Oras, se o faturamento é a primeira alternativa para manter o caixa saudável, mas sabemos que este aspecto não é possível controlar, pois tudo depende da movimentação econômica, os custos passam a ser o foco de controle. E reduzir

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os gastos nas compras é uma das medidas para manter o caixa equilibrado. De acordo com o último Boletim Focus divulgado, é esperado um recuo de 5,31% no crescimento do PIB (Produto Interno Bruto) do Brasil ao longo de 2020. Diante dessas previsões indicando que, mesmo com a retomada das atividades, é necessário traçar novos caminhos para a conquista da saúde econômica do País e, consequentemente, das empresas, se for possível

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ARTIGO

comprar economizando, melhor. Para isso, basta utilizar a inteligência fiscal.

de cada material a fim de obter a informação do cenário mais favorável para compra.

Tome como exemplo a compra dos respiradores - fundamental para a contenção das consequências da pandemia, a qual, segundo um levantamento divulgado na imprensa, os governos estaduais compraram, desde o início de março, em torno de 7 mil respiradores e, entre eles, houve uma variação de preço de R$ 40 mil a R$ 226 mil, uma diferença muito expressiva. Deixando a politicagem de lado e fazendo uma analogia dessa situação sob o ponto de vista das empresas, aqui, se essa ação fosse realizada pelo Governo Federal e este fosse uma instituição privada, o processo de compra poderia ter sido centralizado, calculando o percentual tributário de cada Estado para a busca de uma redução de custos nos impostos e uma compra mais inteligente e econômica como consequência.

A tecnologia já permite a adoção da inteligência fiscal nas compras e esta condição também promove a internalização desse processo quando existe um terceiro executando, ou seja, as empresas podem reduzir os custos analisando os tributos, além de diminuir os erros das prestadoras de serviços, comuns nesta rotina. E nas demais compras realizadas pelas empresas, o acesso às informações que possibilitam uma economia se tornou um diferencial.

Saindo do exemplo dos respiradores, temos uma situação em comum nas empresas: a aquisição de materiais de uso interno, os chamados facilities. Essas compras indiretas, sejam elas internalizadas ou terceirizadas, podem ter seus custos reduzidos quando são analisados os valores e os custos tributários

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Utilizando tecnologias como Big Data, Analytics, Inteligência Artificial e Robotic Process Automation, que munem os tomadores de decisões com informações sobre “onde está o melhor preço e o menor imposto”, é possível utilizar a inteligência fiscal sistêmica para um “respiro” financeiro nesse momento de incertezas com quedas no faturamento. Já superamos a fase mais tortuosa da pandemia do Coronavírus. Agora o caminho é usar a criatividade e as possibilidades já existentes no mercado com o objetivo de retomar o fôlego e seguir em frente.

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ARTIGO

Uma comercialização

de energia para o

Século 21 Jefferson Bergamo

Head de vendas corporativas da R3

O Ambiente Livre de Contratação (ACL), ou mercado livre de energia, surgiu em 1998 e introduziu o agente de comercialização de energia elétrica. Dados da Associação Brasileira dos Comercializadores de Energia Elétrica (ABRACEEL) e da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), indicam uma redução média de 23% nos preços da energia negociada no ACL, que hoje responde por mais de 30% de toda energia

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consumida no Brasil, com forte participação do segmento industrial brasileiro que adquire no mercado livre cerca de 80% da energia necessária ao seu funcionamento. Pouco mais de 20 anos depois de sua criação, o ACL se prepara para viver uma fase de profundas mudanças em seu perfil e dinâmica operacional, principalmente por conta dos impactos da introdução de no-

ARTIGO vas fontes de geração distribuída, da digitalização da rede e dos recentes avanços tecnológicos. Parte deste impacto virá dos RED (Recursos Energéticos Distribuídos), unidades conectadas à uma mesma rede de distribuição que incluem a geração distribuída, as centrais de armazenamento de energia, os veículos elétricos e suas estruturas de recarga. Os RED permitem que o tradicional consumidor possa simultaneamente exercer também o papel de gerador de energia. Surge assim um novo perfil de participante, o produtor-consumidor (prosumer), que demanda mais eficiência em suas relações com o ACL, maior mobilidade e um processamento mais inteligente das informações disponíveis. Um impacto do aumento do número de prosumers, por exemplo, seria a potencial redução dos custos diretos para o consumidor final, evitando ou adiando a entrada em operação de fontes mais caras de geração. Para responder à crescente sofisticação da base de consumidores, o segmento de comercialização tem adotado produtos e soluções utilizados no mercado financeiro, como contratos de opções, futuros, swaps e a termo, entre outros. O emprego dessas ferramentas e as margens verificadas na atividade de comercialização de energia atraíram a atenção dos bancos, que identificaram nesse mercado uma alternativa interessante para rentabilizar recursos próprios e de terceiros.

Os maiores bancos privados brasileiros já contam hoje com mesas de comercialização de energia que estão entre suas atividades mais significativamente rentáveis. É apenas uma questão de tempo para que os bancos estejam confortáveis em atuar mais agressivamente no setor, induzindo a mudanças significativas em toda sua cadeia de valor. A necessidade de readequação das práticas de gestão e operação pelos participantes do ACL encontra paralelo com o que ocorreu no mercado de intermediação financeira. A recente explosão no número de pessoas físicas atuando como investidores não teria sido possível sem que os reguladores e participantes do mercado financeiro não tivessem adotado medidas para criar e manter novos controles e processos, automatizar procedimentos operacionais e reestruturar todo o ambiente de negociação. Nesse quesito, a adoção da negociação eletrônica e a eliminação do elemento humano como parte do processo de negociação foi crucial para se atingir o grau de eficiência e segurança existentes hoje. No setor elétrico a adoção das medidas corretivas necessárias para suportar o crescimento dos volumes de negócios no ACL têm data certa para acontecer, segundo o cronograma para o decréscimo dos limites mínimos de carga para migração de consumidores para o mercado livre; em janeiro de 2021, os patamares de preços passam a ser horários ao invés de semanais; até janeiro de 2022, a ANEEL e a CCEE devem elaborar estudos sobre as alterações regulatórias visando a abertura do mercado livre para os consumidores com carga inferior a 500 kW; e até janeiro de 2024, devem encaminhar ao Ministério de Minas e Energia proposta de cronograma de abertura total do mercado livre.

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ARTIGO

Diante desse cenário de expansão do ACL, a atividade dos comercializadores de energia ganha um papel crítico. O modelo de gestão atualmente em uso pela maioria dos comercializadores é baseado em processos manuais e aplicável a um mercado mais estável e previsível. Esse modelo não atenderá às demandas dos novos consumidores, que já nascem conectados às mais modernas tecnologias e atentos às oportunidades de mercado. Impactos ainda maiores são esperados pela crescente incorporação de unidades de geração distribuída às redes de distribuição – os novos prosumers de baixa tensão.

ciados e operados como se fossem uma unidade singular. Esta gestão unificada permite diluir os riscos individuais, como as variações da incidência de radiação solar ao longo do dia, da disponibilidade e intensidade do vento ou ainda do montante de energia disponível e entregue à rede por um prosumer.

Sob a perspectiva da gestão das redes os impactos não serão menores. O conceito de Virtual Power Producers (VPP), ou Produtores Virtuais de Energia, agrega distintos produtores – em geral usinas eólicas, fotovoltaicas, micro e miniturbinas, entre outras – que estejam conectados à mesma rede e interconectados entre si, permitindo que sejam controlados, tratados, geren-

O futuro do setor de comercialização de energia exigirá escala e capacidade de gestão de enormes complexidades. Como ocorreu no mercado financeiro, o mercado de comercializadoras deverá se consolidar e crescer de modo a enfrentar os desafios de gestão, marca, produto e canal de relacionamento que já se apresentam no horizonte. Esses serão os temas para os próximos artigos.

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A utilização de tecnologia blockchain e de smart contracts, por exemplo, permite que tanto o comercializador quanto o gestor das redes integrem todas essas informações, otimizem suas operações e ofereçam serviços de alta qualidade a baixo custo.

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ARTIGO

Inteligência Artificial aliad a uma beleza mais sustent Caio de Santi CEO da JustForYou

O mercado de beleza tem evoluído muito nos últimos anos e os números comprovam. De acordo com estudo feito pela Euromonitor International, empresa de pesquisa de mercado, o Brasil é o quarto maior mercado de beleza e cuidados pessoais do mundo, ficando atrás apenas de Estados Unidos, China e Japão. Segundo a Associação Brasileira da Indústria de Higiene Pessoal, Perfumaria e Cosméticos (ABIHPEC), o mercado de estética brasileiro cresceu 567% nos últimos cinco anos. Esse avanço tem acontecido porque os consumidores estão buscando produtos de qualidade e marcas que se preocupam com o meio ambiente e que tenham um DNA inovador. É aí que eu diria que o mercado de beleza se aninha no bem-estar: estamos falando agora do mercado de beleza e bem-estar. Ou seja,

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as pessoas não buscam apenas estarem bonitas, mas se sentir bem usando determinado produto. Para atender e, inicialmente, entender essa demanda, as empresas do setor vêm passando por grandes mudanças e adotando tecnologias para criar fórmulas e embalagens sustentáveis a fim de ter um consumo consciente. E que faça bem! Por isso, beauty techs têm apostado na digitalização de processos para desenvolver itens personalizados e oferecer experiências integradas que vão ao encontro das reais as necessidades dos seus clientes. Com o uso da inteligência artificial é possível coletar dados e mapear o perfil de cada consumidor para criar fórmulas sob demanda, garantindo resultados efetivos, além de um relacionamento duradouro e verdadeiro. A tecnologia aqui entra para humanizar as relações de consu-

ARTIGO

da tável

mo, nos possibilitando oferecer apenas uma fórmula com vários benefícios, poupando tempo e dinheiro das pessoas que não precisam mais usar vários produtos, cada um para uma finalidade específica. Isso evita também o desperdício de matérias primas e o acúmulo de estoque, um cuidado que tem sido muito valorizado pelas pessoas e decisivo na hora da compra. Tão importante quanto é excluir elementos químicos agressivos, testes em animais ou qualquer outra prática mais “convencional” que não esteja alinhada à ideia de fazer o bem, para si e para o mundo ao redor. De acordo com relatório O Futuro da Beleza, feito pela Brandless, empresa americana de comércio eletrônico que fabrica e vende produtos sob sua própria marca, as

empresas estão sendo orientadas a criarem fórmulas transparentes, respeitosas e seguras, com ingredientes naturais, saudáveis e orgânicos para alcançar uma beleza mais consciente e sem componentes desnecessários. Esse definitivamente é o norte. Para concluir, eu diria que o setor está em constante transformação e as marcas precisam acompanhar essas mudanças para não ficarem para trás. Para isso, o uso de soluções tecnológicas e a inteligência artificial passou a ser requisito básico para que elas consigam ganhar cada vez mais competitividade em seu mercado de atuação, melhorar o relacionamento com o seu público-alvo e principalmente promover iniciativas sustentáveis visando o Meio Ambiente. Assim todos serão beneficiados. Pense nisso!

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ARTIGO

Mapeamento de processos e os resultados para transformação digita Ana Araújo

CEO da 4A Consultoria e Gestão de Documentos e Informações

Vamos por partes. Neste artigo vamos falar de mapeamento de processos e transformação digital, mas antes precisamos entender estes dois conceitos. O mapeamento de processos trata-se um instrumento de gerenciamento. Serve para mapear informações e atividades que interagem no fluxo de trabalho, para alcançar os objetivos da empresa. O foco do mapeamento de processos é sempre buscar o melhor resultado para o negócio. Do ponto de vista da gestão da informação, o mapeamento de processos deve responder: Qual é melhor caminho que a informação deve percorrer. O mapeamento de processos auxilia empresas e pessoas a entender: • • • •

Como fazemos? Como fazer melhor? Como fazer com mais eficiência? Como fazer com mais agilidade?

O segundo conceito que precisamos entender é o conceito de transformação digital, que frequentemente é confundido com digitalização e indústria 4.0. A transformação digital está suportada em três pilares: tecnologia, processo e cultura organizacional que juntas impactam o modelo de negócio da empresa. Com base neste conceito inicial de transformação digital, fica claro que a transformação digital não acontece sem um mapeamento de processos. Como seria possível buscar melhorar o modelo de negócio e os seus resultados sem conhecer o próprio processo da empresa? E preciso identificar, mapear para depois melhorar e automatizar.

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ARTIGO Percebemos no nosso dia a dia nas consultorias em diferentes cidades do país e com tipos de negócios diversificados um ponto em comum: a busca das empresas por eficiência e automação. Esta é a busca das empresas que querem manter-se competitivas no mercado, entretanto, nos deparamos com situações e relatos do tipo: “implantamos um sistema mas não conseguimos atingir o nosso objetivo”, “automatizamos o processo errado”, “não dimensionamos de forma correta o processo”, “não escolhemos uma boa tecnologia” e o pior caso “não conseguimos implantar o sistema por resistência das pessoas”. Todas estas dificuldades se resumem na questão principal e conceitual da transformação digital: pessoas, processos e tecnologia. O mapeamento de processos é parte relevante da transformação digital. Ela precisa ser aplicada nos processos do negócio em si, mas poder ser usada para influenciar a cultura da empresa e mapear as tecnologias do mercado. Agora, você pode estar se perguntando, como usar o mapeamento de processos para atuar nos pilares de cultura organizacional e tecnologia? Vamos listar algumas dicas: 1. Comunicar a todos os colaboradores que a empresa busca a transformação digital e conta com todos para isso. 2. Efetivamente envolver as pessoas. O mapeamento de processos é uma boa oportunidade para isso, colocando as equipes de trabalho juntamente com um consultor, informando como o processo é realizado e como poderia ser melhorado. O envolvimento das pessoas traz o sentimento de pertencimento e gera engajamento no processo de transformação digital, consequentemente gera mudança na cultura organizacional. 3. Buscar as tecnologias no mercado e fazer uma análise crítica a tecnologia já utilizada pela empresa, com base nos processos mapeados como críticos para o contexto do negócio. Hoje temos muita tecnologia disponível, mas neste ponto é importante questionar, será que esta tecnologia está adequada ao meu negócio? este é o processo mais crítico da minha empresa? Qual é o retorno do meu investimento? É este o processo que preciso de tecnologia para gerar valor ao meu negócio e manter competitividade? Em síntese, a bússola da transformação digital é o mapeamento dos seus processos, afinal com os processos mapeados seguimos um direcionamento dentro da empresa. A transformação digital gera vantagem competitiva para o seu negócio, provoca alteração nos processos tornando-os mais inteligentes e automatizados, reduz custos, melhora significativamente os resultados, traz novas tecnologias e a inovação se torna uma constante no negócio.

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ARTIGO

A informação através dos algoritmos 42 | INTELLIGENT AUTOMATION 02

o s s

ARTIGO

Clarissa Padovani Mussoi CEO da Códice, bibliotecária e escritora

Certamente você já deve ter se questionado sobre o uso da informação através de algoritmos, mas nunca chegou a pensar sobre a sua aplicabilidade de uma forma mais ampla, correto? Dessa maneira, podemos analisar que tudo que é digitado na internet desencadeia em cultura da desinformação. Desinformação? Sim.

ta, ou seja, aquilo que não faz parte do seu cadastro interno não é um atrativo para empresas de marketing e publicidade gerar lucro para as empresas patrocinadoras. Somos meros produtos que testam serviços na internet em função de algoritmos. Logo, a importância disso é procurar entender de que forma esses dados são captados.

Mas de que forma posso estar desinformado se tudo que busco aparece para mim com facilidade? Simplesmente, porque através da inteligência artificial e dos dados pesquisados na internet, cria-se uma persona com as suas características (faixa etária, profissão, dados pessoais, localização etc.), desencadeados pelas informações inseridas e que geram algoritmos denominadores para obter o alcance necessário. Mais pontualmente falando, aquilo que você quer, gera um filtro direcionado para suas áreas de interesse.

É importante compreender que as informações que geram esses algoritmos são, por vezes, consentidos por nós, à medida em que aceitamos os termos de condição e uso de sites de pesquisas ou outros meios. Por vezes, os dados digitados são coletados sem consentimento do usuário e, para isso, uma segurança informacional no acesso deve ser garantido pela LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) garantindo a privacidade.

No entanto, qual o benefício disso em relação às nossas buscas na internet? Estamos sendo manipulados pelas máquinas a medida em que só aparecem assuntos que se encaixam na nossa persona? Sim, é exatamente isso que acontece. E, nesse sentido, onde entra a desinformação? Vou te responder de maneira bem direta! A desinformação acontece porque os algoritmos não mostram o outro lado da face-

O que trato aqui é, apenas, a reflexão sobre compreender que os temas que são de interesses nossos sempre trarão mais e mais assuntos correlatos e que, para garantir a informação e enganar os algoritmos, seria de extrema inteligência, ludibriar o computador ao realizar pesquisas de teor contrário, até para compreender o mesmo assunto de uma maneira bem mais ampla e garantindo a união entre todos os segmentos e não a divisão que essa desinformação gera para a população.

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ARTIGO

O que as grandes corporações podem aprender sobre transformação digital com as startups? Não é novidade que a pandemia ocasionada pelo COVID-19 trouxe um grande desafio às empresas, que precisaram investir na digitalização de seus processos para sobreviver ao novo cenário. Um recente estudo realizado pelo Instituto FSB Pesquisa, sob encomenda da Confederação Nacional da Indústria (CNI) revelou que entre as mais de 400 empresas ouvidas, 83% afirmam que precisarão de mais inovação para crescer ou mesmo sobreviver no pós- pandemia. Quando falamos sobre transformação digital nas grandes corporações é inevitável mencionar o impacto da relação das startups com essas empresas, que podem aprender muito quando o assunto é inovação e agilidade nos processos. Primeiramente, é preciso que as grandes companhias olhem com atenção para os seguintes tópicos: a cultura corporativa, a agilidade nos processos e o pensamento no produto digital das startups. Esses conceitos devem sempre estar alinhados à verdadeira intenção da corporação. Geralmente, observamos uma grande vontade das empresas em relacionar-se com startups e trocar conceitos pilotos que não bastam para obter resultados expressivos, uma vez que a verdadeira intenção não deve vir da simples vontade de seguir uma tendência, e sim,

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de encontrar um propósito para trabalhar esses conceitos internamente. Para que essa relação faça sentido, a liderança da grande corporação precisa entender o valor da tecnologia e da transformação digital. Grandes corporações X startups A transformação digital é muito ampla e depende do contexto cultural de cada organização, pois o próprio modelo de relacionamento entre corporações e startups provém da flexibilidade de processos dentro das próprias empresas. Por exemplo, é importante esclarecer que a startup está inserida em contexto diferente com relação ao nível de formalização das informações e também do financeiro das grandes corporações. Outra diferença está na cultura de trabalho das startups, que se difere do que geralmente praticam as empresas tradicionais. Nas grandes empresas é preciso diminuir o risco ao máximo, enquanto a startup arrisca. A área financeira das organizações de maior porte é mais estável, enquanto da startup é frágil. A startup é muito mais ágil e a empresa menos. Sendo assim, ao trabalharem juntas, existe um equilíbrio e

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Ricardo Brandão CEO da Sky.One

todo o resto pode ser ajustado para otimizar os processos. Alinhar os resultados da relação com as startups é também um ponto chave. Quando focamos nas empresas tradicionais e as startups, é possível observar dois barcos em velocidades muito distintas. A startup não é um tipo de empresa, e sim uma fase de nascimento de um negócio inovador que busca um modelo. Quando colocamos esses dois players juntos para operar na mesma velocidade podemos nos deparar com muitos desafios. Não existe um manual para começar a fomentar essa relação, mas já temos cases suficientes no mercado para entendermos as boas práticas dos passos iniciais. Por isso, é necessário estabelecer métricas não financeiras, já que é mais difícil enxergar os resultados nos primeiros meses de trabalho. Então, que tal começar a medir as atividades não apenas por retornos financeiros, mas por outras métricas como engajamento, por exemplo? Iniciar diálogos internos sobre inovação tentando trazer mais aliados para esse tema dentro da organização pode ajudar na visualização sobre a capacidade da empresa de rodar por si própria ou da necessidade de buscar ajuda por outras rotas. Tanto o caminho do corporate innovation, quanto o da

startup acontece com muita experimentação e testes. É preciso aproveitar o que cada um tem de melhor e saber ponderar. Open Innovation e transformação digital são o caminho O open innovation é um conceito muito utilizado pelas startups e consiste no compartilhamento de conhecimento e ideias entre empresas como pilar estratégico para o desenvolvimento de novas ofertas. Para fomentá-lo, o primeiro passo é entender como esses conceitos podem trazer valor à sua corporação. Em um segundo momento, é necessário fazer com que a liderança realize um trabalho de conscientização para que todos da empresa passem pela transformação digital juntos. Em terceiro, é preciso envolver o time e desenvolver neles a capacidade do intraempreendedorismo das startups, para então estruturar um plano a longo prazo. As grandes companhias não têm outra saída a não ser inovar. Inovando, a empresa conseguirá melhorar seu portfólio e estar sempre à frente da concorrência. O marco de aprendizagem está alinhado à metodologia da startup que ajudará a sua empresa a seguir melhorando continuamente, ainda que o retorno financeiro não seja visto a curto prazo.

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A excelência

A inovação na maneira de ofertar robôs e a ascenção da inteligência artiicial.

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‘’O foco da Meg Tecnologia não é vender sooware ou licenças, mas sim entregar uma funcionária digital totalmente customizada para cada organização, permitindo que as companhias otimizem seu tempo e foquem no que mais importa.’’ — Diego Platini (Co-founder) (Co-

A Meg Tecnologia vem impactando o mercado com um novo modelo de negócio! A instituição funciona como uma área de Recursos Humanos do futuro, onde avalia-se o perrl do colaborador, estuda-se o problema a ser resolvido e, então, a empresa foca em entregar a solução pronta, que é uma funcionária digital já preparada para trabalhar.

Converse já com nossa equipe através do QR CODE ao lado! INTELLIGENT AUTOMATION 02 | 47

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O traba

colaboraรง

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alho no futuro e a

ção máquina e humanos Cezar Taurion

VP de Inovação da CiaTécnica Consulting Partner/Head de Digital Transformation da Kick Corporate Ventures

Outro dia estava pensando nos meus netos e como seria a futura vida profissional deles. Sei que eles não usam e jamais usarão teclado e mouse. E que não precisarão aprender a dirigir. A Internet e os apps (e os wearables!) já fazem parte de sua vida e cada vez mais estarão vivendo em um mundo digital, com novos hábitos sociais e comportamentais. Aliás, é provável que nem usem mais apps, substituídos por assistentes virtuais que se comunicam via gestos e voz. Mas, a partir daí tudo passa a ser nebuloso. Como podemos nos preparar e preparar nossas crianças para um mundo com tantas transformações e incertezas radicais? Um bebê nascido hoje terá trinta e poucos anos em 2050. Se tudo correr bem, ele ainda estará vivo em 2100, e pode até ser um cidadão ativo do século 22. O que devemos ensinar a esse bebê para ajudá-lo a sobreviver e prosperar no mundo de 2050 ou do século 22? Que tipo de habilidades ele vai precisar para conseguir um emprego, entender o que está acontecendo ao seu redor e explorar o labirinto da vida?

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Nós não temos respostas para estas perguntas. Nunca fomos capazes de prever o futuro com precisão, mas hoje é praticamente impossível. Uma vez que a tecnologia nos permite projetar corpos, cérebros e mentes, não se pode mais ter certeza sobre qualquer coisa, incluindo coisas que anteriormente pareciam estáveis e eternas. Já abandonamos o termo ficção científica. Torna-se mais adequado falarmos em antecipação científica, pois não será mais questão de “se” alguma coisa será inventada, mas “quando”. Por exemplo, o acelerado avanço da automação e da IA vai mudar em muito as profissões atuais. O impacto da robotização chegando às áreas de conhecimento muda radicalmente nossa percepção sobre automação. Antes era consenso que automação afetaria apenas as atividades operacionais, como nas linhas de produção. Mas agora percebemos que podemos vê-la atuando em atividades mais mentais do que manuais, que envolvem tomadas de decisões, que tradicionalmente abrange pessoas com formação universitária e são responsáveis pelo extrato profissional considerado superior. Parece impossível? A cada dia surgem mais evidências que esta mudança está bem mais próxima que pensamos. E breve chegará o dia em que a automação poderá substituir pessoas nas tomadas de decisões nos negócios. As máquinas poderão substituir administradores que atualmente confiam em instinto, experiência, relações e incentivos financeiros por desempenho, para tomar decisões que algumas vezes levam a resultados muito ruins. Este cenário vai nos obrigar a mudar muitas profissões e obviamente a redesenhar a

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formação acadêmica para enfrentar este desafio. Não estamos realmente formando as pessoas para as profissões do futuro. Mas, o que devemos fazer? O primeiro passo é reconhecer que muitas atividades serão substituídas por máquinas. Mas em muitas outras, as máquinas nos complementarão. E novas funções, inimagináveis hoje, surgirão. Alguém imaginaria ganhar dinheiro sendo youtuber dez anos atrás? Isso significa que temos que expandir nossos conhecimentos, pois as atividades básicas de muitas profissões serão automatizadas. O diferencial humano estará na nossa capacidade de criatividade, flexibilidade, emotividade, motivação, liderança, relações interpessoais, ponderação, empatia e senso comum. Infelizmente, a nossa atual formação acadêmica não enfatiza muitos destes aspectos em seus conteúdos programáticos. Por exemplo, a tecnologia nos ajuda muito na análise de dados, mas a tomada de decisões exige retórica e poder de síntese. Se o processo decisório for meramente automático, a máquina assumirá 100% do trabalho. Nós, humanos, devemos nos concentrar no pensamento macro e abstrato. A máquina não tem consciência. Essa é a diferença. Quando o Watson ganhou o programa Jeopardy e o AlphaGo venceu o campeão mundial de Go, Lee Sedol, os algoritmos vencedores não foram comemorar a vitória com seus amigos. Atividades que já se tornaram praticamente robotizadas como atendimento de call center, consultores financeiros e de vendas, que seguem rigidamente scripts pré-definidos não terão espaço na disputa

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com sistemas de IA. Afinal se o trabalho for seguir um esquema pronto, uma máquina fará melhor, pois pode considerar inúmeras outras variáveis, consultando em tempo real informações dispersas em dezenas de bancos de dados. Também existe a possibilidade de funções desaparecerem porque seus negócios desapareceram. Não temos mais vendedores de enciclopédias, pelo fato que não existirem mais enciclopédias! No futuro, com veículos autônomos não teremos mais motoristas de Uber, caminhão e taxistas. Como hoje não temos mais ascensoristas. Um exemplo típico de transformação vem da medicina. Nós, humanos, não conseguimos correlacionar muitas variáveis ao mesmo tempo. Assim, simplificamos nosso processo de classificação de doenças, como linfomas, caracterizando sua gravidade em estágios, baseados no tamanho e número de tumores, seus formatos e distribuição pelo sistema linfático. Adotamos métodos simplificados pelas nossas limitações de correlacionar múltiplas variáveis e para facilitar a memorização no aprendizado da medicina. Estas variáveis são “strong features” ou características bem marcantes e fáceis de guardar. Com algoritmos conseguimos mapear dezenas de outras variáveis já identificadas pelas pesquisas médicas e deixar que eles consigam correlacioná-las, tornando a classificação e consequentes decisões de tratamento muito mais assertivas. Então, qual será o papel da IA na sociedade? Os robôs substituirão pessoas? As pessoas que executam tarefas repetitivas terão estas tarefas serem substituídas por robôs. Mas, o mais provável é que a IA venha a aumentar o desempenho humano,

automatizando certas partes de uma tarefa, permitindo que os indivíduos se concentrem em aspectos mais “humanos” que exigem habilidades empáticas, sociais e inteligência emocional. No futuro próximo, trabalhadores e máquinas trabalharão em conjunto, cada um complementando os esforços do outro. As organizações de RH terão que desenvolver novas estratégias e ferramentas para recrutar, gerenciar e formar uma força de trabalho híbrida humano-máquina. É uma mudança significativa nas formas de como RH seleciona, contrata e avalia profissionais. Demanda uma redefinição das funções atuais e a acomodação de novas funções, que nem existem hoje no vocabulário de RH. RH se tornará Robôs e Humanos. Dado a forma como os modelos de trabalho tradicionais, definições de carreira e o setor RH estão arraigados, a reengenharia do trabalho em torno da IA será um grande desafio. Vai demandar novas formas de pensar sobre empregos, cultura empresarial, tecnologia e, mais importante, pessoas. Portanto, a capacidade de ouvir, refletir e criar é que vão tornar a função humana diferenciada. Assim, este cenário cria novas funções, elimina outras e transforma as demais. Não podemos pensar única e exclusivamente em uma disputa por espaço, humanos versus máquina, mas como expandir nossas habilidades únicas com apoio delas. Sermos colaborativos! Os ganhos potenciais aparecerão quando algoritmos e humanos trabalham em colaboração. Precisamos estar preparados para combinar o melhor da Inteligência Artificial das máquinas com o melhor da Inteligência Emocional dos humanos.

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A democratização da automação nas empresas Edgar Garcia

Diretor comercial da UiPath no Brasil

Estamos em um momento único da nossa história. Nos últimos anos, as empresas vinham se preparando para absorver pouco a pouco as mudanças impostas ao mercado de trabalho pela revolução 4.0. Agora, com a pandemia acelerando fortemente o processo da digitalização, cronogramas foram encurtados e se antes essa adequação seguia um planejamento em cascata, setor a setor, agora em

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muitas companhias ela requer um processo mais ágil, multidisciplinar e horizontal. Sob essa perspectiva, a pandemia é tanto crise quanto oportunidade, desafio e agente motivador para que negócios adotem um novo jeito de trabalhar, em que, certamente, o conceito de aprendizado contínuo é imperativo. E é imperativo por boas razões. Ao contrário do que muita gente imagina, segundo proje-

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ções da consultoria Gartner, por exemplo, a automação e a inteligência artificial criarão mais vagas de trabalho do que as eliminarão. A consultoria estimou que, ainda este ano, cerca de 2,3 milhões de empregos seriam gerados, contra 1,8 milhão extintos. Além disso, uma das principais recomendações à jornada da transformação digital dentro das empresas para o ano que vem, no pós-pandemia, é justamente evitar a construção de ilhas de automação, ou seja, a concentração da tecnologia em processos e equipes específicas dentro das organizações. Ou seja, é preciso institucionalizar, democratizar a tecnologia, fazer com que ela transite entre setores, e aprender a navegar junto, neste oceano de oportunidades. Quero trazer aqui alguns dados que servem bem para ilustrar este argumento. Mesmo antes da pandemia, a própria Gartner havia estimado que, por conta da transformação digital, ao menos 40% das equipes de TI das empresas assumiriam vários papéis, muitos deles relacionados às áreas de negócio e não especificamente de tecnologia. Na mão inversa, a partir de dados do novo estudo da UiPath, líder global em automação robótica de processos (RPA), conduzido este ano com mais de 500 gestores de nível C, foi constatado que 70% dos executivos seniores, de diferentes setores, esperam que colaboradores não técnicos, ou seja, fora da área de TI de suas empresas, tenham skills de automação e inteligência artificial (AI). A pesquisa também trouxe um percentual importante: segundo os consultados, 94% dos profissionais em funções não técnicas em suas organizações já interagem, mesmo que timidamente, com processos de automação e tecnologias de AI. Isso porque a automação, ou a plataforma Robotic Process Automation (RPA), não é em si o objetivo final do negócio, mas um conjunto de tecnologias que ajuda a organização a chegar a este objetivo, de forma mais rápida, segura e produtiva.

O fato é que as empresas buscam hoje trabalhar sob a democratização horizontal da tecnologia, em um novo ambiente de trabalho com menos caixas de atribuição, por área e setor, e mais gente preparada para colaborar, e inclusive remotamente. E por que isso é importante do ponto de vista profissional e do negócio? Porque, segundo 44% dos consultados pelo estudo UiPath, dominar algumas habilidades do campo da automação amplia o leque de atuação estratégica dos colaboradores; e para 67%, com isso, os profissionais têm mais oportunidades de avançar na carreira, dentro da própria organização, embutindo maiores remunerações e tornando-se mais relevantes ao business plan. Fica claro que estamos falando aqui de ganho de competitividade, manutenção e desenvolvimento de talentos em casa, fatores essenciais para o sucesso de qualquer negócio no mundo atual. É por isso que democratizar a tecnologia tem a ver com uma mudança cultural dentro das empresas, um caminho sem volta, que a pandemia só fez acelerar. Cada vez mais companhias buscam desenvolver um novo jeito de trabalhar, onde decisões são tomadas a partir de dados que, sob a interpretação das pessoas, tornam-se informações e insights valiosos aos negócios. Oferecer treinamento e estar disposto a aprender são, portanto, fatores cruciais a essa empreitada. Fica exposto, portanto, como a digitalização e automação, em vez de ofuscar, na verdade ressaltam o que temos de mais humano no trabalho: a capacidade de colaborar, pensar, interagir. Talvez você já interaja em sua empresa com algum processo automatizado e nem saiba disso. A pandemia só evidenciou a necessidade de fincarmos o pé nesse cenário, e fazermos parte desse momento histórico, ao invés de sermos levados por ele.

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Como de o pr na

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etectar reconceito ^ a Inteligencia Artificial? Rob Walker

Vice-presidente de Decision Management & Analytics da Pegasystems

Os seres humanos podem ser tendenciosos, mas isso não significa que a Inteligência Artificial tenha que ser. Os algoritmos aprendem como se comportar em função da qualidade e tipo de dados pelos quais são alimentados. Se os dados tiverem características de viés subjacentes - que prevalecem mais do que você pode imaginar - o modelo de IA aprenderá a agir por meio deles. Apesar das melhores intenções, os cientistas de dados podem permitir que esses preconceitos se infiltrem e se acumulem com o tempo - a menos, é claro, que estejam vigilantes para manterem seus modelos o mais justos possível. Alguns tipos de dados têm um potencial

maior para serem utilizados (inadvertidamente) para discriminar certos grupos como informações sobre raça, sexo ou religião. Mas dados aparentemente ‘seguros’, como o código postal de alguém, também podem ser usados pela IA para formar opiniões tendenciosas. Por exemplo, se um banco normalmente não aprova muitos empréstimos para pessoas num determinado bairro, o modelo poderia aprender a não comercializar empréstimos para outras pessoas que se encaixem nas características da região desse código postal - introduzindo assim o preconceito racial no modelo de IA por uma porta dos fundos. Portanto, mesmo que

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ARTIGO a questão racial esteja fora da equação, a IA ainda poderia encontrar uma forma de discriminar sem que o banco percebesse o que estava acontecendo. As empresas precisam examinar cuidadosamente os dados ingeridos pela IA. Se não o fizerem, o uso irresponsável da IA pode ser ampliado, criando um tratamento injusto para certas populações – como limitar empréstimos indevidamente, dificultar a emissão de apólices de seguro ou descontos em produtos para aqueles que realmente precisam deles. O que é eticamente errado, mas também implica num sério risco para as organizações que não são diligentes em prevenir o preconceito. Quando o preconceito se torna real No ano passado, vários incidentes destacaram os riscos de preconceito não intencional e o efeito prejudicial que pode ter sobre uma marca e seus clientes, especialmente no clima atual, quando várias empresas estão lutando para se manterem saudáveis. A discriminação tem um custo: perda de receita e de confiança entre clientes, funcionários e outras partes interessadas, multas regulatórias, danos à reputação da marca e revezes legais. Por exemplo, o sistema criminal norte-americano depende de dezenas de algoritmos para determinar qual a propensão de um réu se tornar um reincidente. Em um caso, há vários anos, a ProPublica analisou a ferramenta COMPAS (Correctional Offender Management Profiling) do Northpointe. E descobriu-se que os réus afro-americanos eram muito mais propensos a serem classificados incorretamente como tendo um risco maior de se tornarem reincidentes, enquanto os réus brancos eram considerados incorretamente como tendo um risco menor.

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O problema era que o algoritmo se baseava em dados já existentes no sistema de justiça e que era inerentemente tendencioso contra os afro-americanos. Esse tipo de preconceito embutido é mais comum do que as pessoas imaginam. Em tempos de maior consciência da injustiça social, as organizações devem fazer um esforço conjunto para monitorar sua IA para garantir que seja justa. Como identificar e prevenir preconceitos O marketing para grupos específicos com características semelhantes não é necessariamente tendencioso. Por exemplo, enviar ofertas para pais de crianças pequenas, com promoções de fraldas, planos de poupança para universidades e seguro de vida é perfeitamente aceitável se a empresa estiver oferecendo algo de valor a esse grupo. As organizações não devem desperdiçar investimentos de marketing em um grupo-alvo que não terá interesse ou razão para comprar seus produtos. Da mesma forma, direcionar-se aos idosos com ofertas de planos de saúde está adequado se a empresa promove algo relevante e útil. Isso não é discriminação é apenas marketing inteligente. Mas a segmentação de grupos pode se tornar escorregadia. A responsabilidade recai sobre as organizações para que incorporarem a tecnologia de detecção de viés em todos os modelos de IA, especialmente em setores regulamentados, como serviços financeiros e seguros, onde as ramificações da não-conformidade podem ser graves. A detecção de viés não deve ser feita apenas por trimestre ou mesmo mensalmente e sim continuamente, monitorando seus modelos de IA de autoaprendizagem, 24 horas por dia, 7 dias por semana, para sinalizar e eliminar proativamente o comportamento discriminatório.

ARTIGO Para evitar preconceitos embutidos, as empresas devem iniciar a construção de modelos com ‘fontes de dados limpas’. Identificadores de classe ou comportamentais, como nível de educação, pontuação de crédito, ocupação, status de emprego, idioma de origem, estado civil, número de seguidores etc. também podem ser tendenciosos em certas situações. As organizações nem sempre identificam esses problemas sem o auxílio de tecnologia apropriada.

Outra armadilha a evitar é detectar o viés apenas no nível de um modelo preditivo e presumir que tudo funcionará. Só que isso não consegue detectar o preconceito na interação entre vários modelos (às vezes centenas), além das regras de negócios que compõem a estratégia da empresa para os clientes. O preconceito deve ser testado na decisão final que uma empresa toma em relação a um cliente, não apenas nas percepções subjacentes.

Avaliar os dados de treinamento de Inteligência Artificial e simular cenários do mundo real antes de implementar a IA ajudará a sinalizar possíveis vieses, antes que qualquer dano possa ser feito. O que se torna mais crítico com as tendências vigentes em machine learning, uma vez que algoritmos opacos potencialmente poderosos (aqueles que lutam para se explicar) podem facilmente ocultar vieses embutidos.

Embora as organizações precisem proteger sua marca e tratar seus clientes e prospects com respeito, a detecção de preconceitos não pode ser realizada em escala manual. Hoje existem tecnologias que auxiliam as empresas a resolver esse problema de forma mais precisa. Uma estratégia ativa para evitar preconceitos em IA é crítica, pois consumidores e mídia estão cada vez mais sensíveis ao problema e não muito tolerantes a falhas.

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Os profissionais de negócio precisam liderar a aplicação de IA nas organizações Alexandre Dietrich AI Educator and Advisor

Estamos completando quase uma década em que o público em geral começou a ouvir falar mais intensamente de Inteligência Artificial (IA). Há quase 10 anos, fomos apresentados para o Watson da IBM e a Siri da Apple, exemplos então de sistemas que se utilizavam de IA. Avançando rapidamente até hoje, posso quase afirmar que o último filme que você assistiu foi recomendado por um aplicativo de streaming, que algum produto que você adicionou no seu carrinho de compras foi sugerido pelo site de e-commerce e as propagandas inseridas no News feed da sua rede social de uso corriqueiro estão alinhadas com as suas preferências. Todos estes serviços, oferecidos por grandes empresas digitais, só são possíveis pelo uso intensivo de alguma tecnologia de IA. Por que, porém, a grande maioria dos produtos e serviços que consumimos, sejam de organiza-

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ções privadas ou mesmo públicas, não parece estar ainda se beneficiando do uso desta tecnologia? A seguir, analiso uma possível causa que esteja impactando a adoção de IA e, após, apresento o que pode ser feito para mudar a situação e como abordar a aplicação de IA para que mais empresas possam gerar valor para si e para a sociedade como um todo. O que pode estar impactando a adoção de IA? As razões para uma velocidade de adoção de IA aquém do seu potencial não residem, no meu ponto de vista, na tecnologia em si. A capacidade computacional que temos disponível e a um custo muito acessível é suficiente para extrair bastante valor com o uso de IA. Dados, que são o insumo para criarmos

ARTIGO soluções com IA, estão de alguma forma ou outra à disposição. Vivemos há anos uma explosão de dados na Internet e produzir novos dados digitais também não é um problema maior. O terceiro componente que, junto com dados e poder computacional, permitiu a aceleração de IA na última década, foi o avanço dos algoritmos para a construção de modelos de IA. Diariamente somos presenteados com a publicação de novos artigos científicos que trazem algum tipo de evolução para estes algoritmos. Portanto, o problema não reside na tecnologia e nem nos dados. O elemento que falta para habilitar esta engrenagem de IA e fazer com que ela gire em alta velocidade para gerar valor é o fator humano. Ou seja, faltam pessoas para aplicar IA em problemas e oportunidades de negócio que gerem um valor superior ao atualmente capturado. Na verdade, não faltam pessoas necessariamente, mas sim faltam habilidades para os profissionais que vivem os problemas e as situações do dia a dia das organizações para usar IA nas soluções para seus desafios. A primeira impressão pode ser de que eu esteja falando da carência de habilidades técnicas para aplicar IA. Sabemos que contratar um cientista de dados com PhD não é tarefa simples e bons engenheiros de machine learning são caros. A indústria de TI sempre avançou em velocidade mais rápida do que o mercado consegue suprir com talentos especializados. Foi assim que entrei neste segmento há mais de três décadas e pouco mudou neste sentido. Porém, a indústria tem suprido o mercado com ferramentas que facilitam o uso de IA. Profissionais sem um doutorado em data science ou similar, conseguem hoje aplicar IA e extrair valor até um determinado ponto. Claro, porém, que a capacitação técnica continua sendo fundamental e as universidades e empresas de educação continuam crescendo e aumentando suas ofertas para suprir a carência de talentos técnicos.

A maior carência que percebo de habilidades em IA está nos profissionais nas áreas de negócios ou operacionais das organizações, desde um profissional recém contratado até o C-level. Refiro-me aos profissionais que estão à frente da elaboração das estratégias e táticas para criar uma vantagem competitiva, que definem e executam as ações de marketing e vendas, que criam produtos e serviços, que melhoram a eficácia dos processos e que rodam os processos que sustentam a operação das organizações. São eles que demandam uma nova solução para um problema ou identificam uma oportunidade de inovação em produtos e serviços. Entretanto, se estes profissionais não entendem como IA pode ajudá-los, eles vão continuar demandando soluções da mesma forma com que sempre o fizeram. Todavia, nos últimos anos, surgiu um conjunto de tecnologias que aumenta a capacidade destes profissionais tomarem decisões e executarem tarefas ou que impulsiona a automação de processos e a melhora da produtividade, o qual eles não podem ignorar. O que os profissionais precisam entender para aplicar IA? De um analista de negócios, a um gerente de departamento ou o conselho de diretores, todos precisam entender como aplicar IA para extrair valor. É importante que todos tenham uma noção básica de quais são as capacidades atuais de IA, como identificar situações em que IA pode ser aplicada e do valor dos dados. Inteligência Artificial é um termo que cobre muitos aspectos e conceitos diferentes. Cada indivíduo possui uma interpretação própria do que é IA. É necessário equalizar este entendimento dentro das organizações. Os profissionais precisam compreender as capacidades atuais de IA e distinguir a IA usada como ferramenta (realidade) daquela que fala de agentes inteligentes que podem emular totalmente a inteligência humana (ainda desejo ou ficção).

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ARTIGO A IA aplicada atualmente está quase toda baseada em machine learning (ML ou aprendizado de máquina). Todos precisam ter um certo nível de entendimento de como ML funciona, das suas vantagens frente à programação tradicional e dos seus limites. Sem este conhecimento, profissionais de negócios vão ter dificuldades para identificar situações adequadas para o uso de IA e gestores não vão ter a real dimensão da importância da captura de dados e sua correta governança. Este conhecimento precisa se estender ao entendimento do que é deep learning (DL) e redes neurais (NN). Sem isto, um gestor ou um analista de negócios pode não aproveitar o potencial de explorar dados em imagens ou em texto livre, alavancados por tecnologias como computer vision (CV) e natural language processing (NLP). Uma vez que os profissionais de negócios (aqui representando desde o estagiário até o presidente da organização) compreendam as novas capacidades que a IA pode trazer, eles podem identificar corretamente situações em que aplicá-la. Eles vão perceber que melhores decisões podem ser tomadas se eles tiverem a capacidade de prever situações antes que elas ocorram. Eles vão explorar todos os tipos de dados disponíveis, dentro e fora da organização, em qualquer formato ou estrutura. Eles também vão encontrar padrões nos dados e direcionar decisões antes não imaginadas. Para automatizar processos repetitivos, eles terão agora uma nova ajuda. E, por último, vão transformar inúmeras tarefas dentro dos workflows em que operam, colocando o uso de IA para aumentar a produtividade dos processos e da organização. Como consequência desse conhecimento adquirido sobre as capacidades de IA e situações em que aplicá-las, estes profissionais passam a melhor entender a importância dos

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dados para criar modelos de ML. Perceberão que, sem dados, não conseguirão extrair valor da tecnologia e passarão a suportar a digitalização de processos e a consequente geração de ainda mais dados. Eles também buscarão adequar as tarefas nos processos em que atuam, gerando valor pela aplicação de IA, e terão um melhor entendimento da importância de uma correta gestão dos dados e do seu valor potencial como um grande ativo da organização. Ao final, terão claro que, sem dados, não poderão seguir em frente com um projeto de IA com a atual tecnologia e perderão vantagem competitiva. Todos estes elementos de conhecimento sobre as capacidades de IA, onde aplicá-la e da necessidade dos dados deixarão estes profissionais mais bem preparados para enfrentar as limitações da tecnologia e as adversidades causadas pelo seu uso incorreto. Saberão identificar os aspectos ligados a dados que não espelham corretamente a sociedade e podem gerar sistemas com IA que não sejam justos e sejam preconceituosos. Estarão mais aptos a construir soluções transparentes e que possam explicar seus resultados. Por último, estarão munidos de conhecimento para usar IA com ética para que ela traga benefício para a organização, os indivíduos e a sociedade. Como abordar a aplicação de IA nas organizações? Vimos, portanto, que as organizações dependerão de seus profissionais, sejam eles de negócios ou de tecnologia, para aplicar IA para extrair um novo valor. Por onde começar e como continuar pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso. Poderia dizer que o início seria a definição de uma estratégia de IA, ou a elaboração de um grande projeto de impacto, ou mesmo a aquisição de uma startup. Pelo exposto anteriormente, não acho que qualquer uma destas alternativas seja a

ARTIGO melhor para a maioria das organizações. Se ainda persiste um certo desconhecimento sobre IA na maioria das áreas de negócios e operações das organizações, qualquer um dos três exemplos acima poderia não trazer os resultados necessários para sua transformação e um uso mais abrangente de IA. Uma possível abordagem para enfrentar este desafio é dividir a estratégia em 3 etapas: entendimento, aplicação e escalada. A primeira etapa, a do entendimento de IA, é a do investimento na capacitação dos profissionais que lideram as decisões de negócios nas organizações (do influenciador, ao gerente, ao conselho de diretores e ao presidente) sobre o que é IA, situações em que aplicá-la e que tipo de valor ela pode trazer para a organização. O conhecimento mais amplo dentro da organização dará a sustentação necessária ao avanço do uso da tecnologia. A segunda etapa, a aplicação de IA, seria o momento de escolher alguns pequenos projetos, mas com impacto significativo para o negócio, que ajudariam no início da jornada de adoção. Estes projetos seriam usados para experimentação, aprendizagem do que funciona e do que não funciona e da consolidação do conhecimento dos diversos elementos que envolvem IA, como dados, talentos, infraestrutura, ferramentas, processos etc. Neste momento, a organização passa a ter um melhor entendimento de como medir o valor a ser capturado com IA e de como usá-la de forma responsável. Consolidado o conhecimento pelas etapas do entendimento e aplicação de IA, a organização passa para a etapa de escalada do uso de IA. É chegada a hora de definir uma estratégia para a adoção massiva de IA nos processos da organização e difundir o seu uso para transformação de workflows e criação de novos produtos e serviços. Para que

a escalada do uso de IA seja possível, as estratégias de dados, das ferramentas a serem utilizadas, da infraestrutura que suportará o crescimento, da gestão correta dos talentos técnicos e de negócios e dos processos que passarão a usar IA, deverão estar todas definidas, alinhadas e em franca utilização. A organização deverá também estar preparada para o uso ético de IA, da segurança dos dados e sistemas e da privacidade das informações, pontos estes que, se não observados, podem fazer com o uso de IA retire valor da organização e de seus profissionais. Conclusão Vimos que a aplicação de IA está trazendo muito valor para um conjunto de empresas que compreenderam há bastante tempo em como fazê-lo. São empresas extremamente valorizadas e que dominam a economia de dados e usam IA em inúmeros de seus processos. Muitas outras empresas avançaram no processo de digitalização, tem recursos tecnológicos e dados à disposição, mas exploram ainda pouco as vantagens advindas do uso de IA. Percebe-se, porém, que elas carecem de uma uniformidade na compreensão das capacidades de IA e das situações de uso, principalmente pelo desconhecimento dos profissionais de negócios que direcionam os projetos nas organizações. Este cenário tem tudo para mudar quando as organizações adotam uma abordagem que inicie pela disseminação do entendimento de IA junto a estes profissionais, avançam com experimentações em projetos de resultado rápido e depois entram em regime de escalada sustentada por elementos sólidos aprendidos e aplicados nas etapas anteriores. Portanto, os profissionais de negócio que assumirem à liderança na aplicação de IA em suas organizações vão gerar mais valor e mais rápido para elas e também para si mesmos.

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O que é IPA -

Automação Inteligente de Pro

e por que é importa

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ocessos

ante

Alfredo Araujo

Diretor de Operações - DWDit

Nesta era de mudanças rápidas nos negócios, a mudança na forma de trabalhar pelo uso de mais automação e tecnologia, está sempre na pauta das organizações, aumentando o entendimento que as empresas precisam de uma solução de automação digital do negócio que contemple a organização de ponta a ponta, combinando tecnologias tais como Cloud, Big Data, Analytics, Mobile, Social, Inteligência Artificial, robótica e máquinas inteligentes de forma que a jornada da transformação digital seja a alavanca de novos e disruptivos modelos de negócio. Uma dessas tecnologias que surgiu no mundo digital é a IPA - Automação Inteligente de Processos (Combinação da Automação Digital de Processos (DPA), Automação Robótica de Processos (RPA) e Inteligência Artificial (AI)). Essa tecnologia de forma resumida, compreende RPA – Robotic Process Automation acrescentada de uma importante camada de inteligência artificial, processamento de linguagem natural, automação cognitiva e muito mais.

Neste objetivo, IPA - Automação Inteligente de Processos consiste em realizar a transformação digital do processo empregando automação inteligente do negócio/processo com um viés mais estratégico e de negócio. Afinal, é inquestionável que a utilização de Automação Inteligente de Processos está confrontando e colocando em evidência a forma como o trabalho é feito em qualquer segmento de negócio, seja por empresas privadas, governo e serviços públicos como também no terceiro setor. E como funciona a Automação Inteligente de Processos? A tecnologia de automação inteligente difere da automação RPA normal porque adicionou camadas de aprendizado de máquina e recursos de inteligência artificial integrados a automação de processos robóticos, aplicados para melhorar a eficiência operacional, aumentar a receita, reduzir os custos operacionais, apoiar a análise e tomada de decisões baseada em dados (estruturados ou não) e a autoaprendizagem do processo/negócio.

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ARTIGO De acordo com a McKinsey: “muitas empresas de vários setores estão experimentando o IPA, com resultados impressionantes: automação de 50 a 70% das tarefas, o que se traduz em eficiência e redução de 50% a 60% no tempo do processo e retorno sobre o investimento em porcentagens de três dígitos.” Pensemos sobre as vantagens que a adoção da automação inteligente traz para as empresas, estes são alguns dos principais benefícios de negócio que a automação inteligente pode oferecer às organizações e seus processos de negócio: Orquestração dos processos executados por humanos e robôs Em vez de simplesmente implantar tecnologias como RPA em processos como “silos” e deixá-los para realizar tarefas individuais, a automação inteligente de processos pode ajudar a coordenar o trabalho entre robôs, pessoas e sistemas. A robótica é muito boa, mas a menos que você os integre a uma plataforma IPA, você acabará com soluções isoladas em oposição a soluções que permeiam todos os processos da empresa. Captura e análise de grandes volumes de dados complexos Conforme qualquer organização continua a crescer, ela reúne um grande volume de dados. Processar essas grandes quantidades de dados manualmente pode ser muito trabalhoso, portanto, muitas organizações acabam processando apenas uma pequena parte de seus dados totais. Com IPA, o gerenciamento de dados torna-se perfeito, com uso de AI e ML, o que torna mais fácil analisar uma grande quantidade de dados e gerar valor. Além disso, uma solução de automação baseada em IA pode converter dados em insights acionáveis que podem

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ser aproveitados para melhores decisões de negócios. Além disso, várias tarefas repetitivas, como agregação de dados e curadoria, podem ser facilmente gerenciadas com RPA para grandes repositórios de dados, tornando mais eficientes tarefas como limpeza de dados, normalização, transformação de dados e criação ou atualização de metadados. Todas essas tarefas são altamente repetitivas e cada situação de acesso a dados exige considerações especiais. Aumento da conformidade regulatória (inclusive LGPD) Todo setor de alguma forma precisa cumprir as leis de proteção de dados e suas conformidades. Com ferramentas inteligentes de automação de processos, você pode garantir a privacidade dos dados e a retenção de registros, cumprir as políticas e os requisitos de regulamentação da LGPD de uma maneira mais eficaz e com menor risco aos interesses e ativos da empresa, seus clientes e fornecedores. Essas ações podem ser executadas sem qualquer intervenção humana a partir de alertas/gatilhos nos processos. Tempo de inatividade tendendo a zero De acordo com o Gartner, o custo médio do tempo de inatividade de TI é de US $ 5.600 por minuto. Uma empresa experimenta uma grande perda devido a interrupções do sistema. Usando a IPA você pode monitorar sua infraestrutura 24 horas por dia. Além disso, a IA pode detectar facilmente ameaças que são difíceis de serem identificadas pelos humanos. Quando um incidente pode ser identificado rapidamente e a plataforma de maneira autônoma (RPA) pode abordar e resolver esses problemas, desta forma o tempo de inatividade pode ser reduzido drasticamente.

ARTIGO Automação para aumento da assertividade e produtividade

governança mais adequada e a execução das ações para mitigação dos riscos pré-definidas.

Muitas empresas têm processos e fluxos de trabalho repetitivos, ineficientes e desorganizados. Essas empresas fazem seus funcionários gastarem horas para fazer o trabalho manualmente e corrigir os erros. Usando uma solução IPA habilitada para automação inteligente de processos/operações de negócio, as empresas podem ajudar seus funcionários a aplicar suas habilidades em atividades de maior valor agregado libertando os funcionários de tarefas rotineiras e de mão de obra intensiva pela RPA e começar a trabalhar em ações mais eficientes combinando também DPA e AI, pode garantir que a decisão correta está sendo tomada porque ela é planejada e mapeada no fluxo de execução do processo, com AI ajudando a tomar decisões baseadas em dados capturados e alisados durante todo o ciclo e para todos os cenários.

A satisfação do cliente e também do funcionário

Agilidade e velocidade de mudança de processo Ao integrar a IPA em seus sistemas de negócio, as organizações obtêm benefícios como redução do risco de erros transacionais (entradas de dados incorretas, etapas perdidas, processos incompletos e outros erros na aplicação de regras), aumento na qualidade geral dos dados e na aceleração do processamento de ponta a ponta. Quando tecnologias de automação inteligentes são implantadas, pode se ver todo o processo, agregando a facilidade para fazer mudanças ágeis nos processos e nas tecnologias que os suportam, ajudando as organizações a melhorar continuamente seus processos de negócio e a jornada do cliente. O RPA no seu escopo funcional, cuida das tarefas de automação, mas se ele quebrar ou se desviar do padrão organizacional, o IPA dá a tranquilidade de saber que seus processos estão sendo concluídos de forma consistente garantindo uma

Ao implementar a automação inteligente, as organizações podem melhorar muito a entrega de serviços, reduzir custos operacionais e aumentar a satisfação do cliente, ver toda jornada do cliente, permitir identificar gargalos ou pontos nos quais a jornada do cliente poderia ser mais conveniente e eficaz, aumentando assim o valor da marca da empresa, a receita e o ROI. Porém, tão importante quanto, é também aumentar o valor percebido e a satisfação do funcionário. Como preconizado a todo tempo, a automação inteligente não eliminará os empregos humanos, em vez disso, aumentará as capacidades humanas. Ao mudar o trabalho tedioso e repetitivo de humano para máquina, é óbvio que a produtividade aumentará. Enquanto isso, os funcionários serão capazes de realizar outras tarefas mais relevantes e qualificadas (geração de capital humano). Intuitivamente e comprovadamente, quando os funcionários podem dedicar seu tempo aos aspectos mais interessantes de seu trabalho e a novos aprendizados o nível de satisfação aumenta e a marca empregadora (employer branding) é automaticamente mais valorizada. Como foi comentado no artigo anterior, quando você combina a tecnologia de RPA o tão falado robô de software ou trabalhador digital com as tecnologias digitais e a inteligência artificial você cria o poderoso vórtice da IPA - Automação Inteligente de Processos, para uma nova era onde a automação inteligente, seguramente se tornará um dos mais importantes impulsionadores do desempenho organizacional e da geração de valor nos próximos anos.

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Priorização é a chave do da sua Jornada da Auto

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o sucesso

omação Fernando Baldin

Country Manager na AutomationEdge Uma situação cada vez mais comum nas empresas que iniciam sua jornada de automação é que, passada a fase de validações, no momento que a empresa coloca o primeiro robô em produção, começa a surgir um verdadeiro TSUNAMI de oportunidades das mais diversas áreas querendo ser o próximo na fila para a automação. Essa euforia não é ruim, mas se a empresa não deixar claro os critérios de priorização dos processos que serão automatizados, pode ficar aquele sentimento de “Porque não a minha área?”. Uma das formas para contornar esse momento é desenvolver um modelo de governança com dois objetivos: 1. Educar os usuários na coleta, análise e validação dos processos candidatos a automação evitando que processos que não estão bem definidos ou não possuem critérios e regras claras, venham a ser solicitados para automação. 2. Demonstrar qual é o objetivo da companhia com os esforços da automação, permitindo que os interesses da empresa sejam priorizados as intenções individuais.

Para o primeiro item é interessante oferecer um formulário com as informações necessárias para que o usuário possa submeter seu processo para o time de automação. Existem alguns pontos válidos para serem incluídos, mas não há limite, o importante é entender que a padronização da entrada, junto com a criação da cultura da automação é o principal objetivo que fará a empresa caminhar com mais velocidade na jornada da automação. Abaixo segue algumas sugestões de campos que já presenciei sendo adotadas por diferentes empresas. • Entradas padrões: os inputs do processo são os mesmos? Podem vir de formas diferentes como e-mail, sistema de chamados etc.? • Quantidade de aplicações: Quantas aplicações o robô irá interagir. • Quantidade de telas: Quantas telas o robô terá que interagir? • Dados Estruturados ou não Estruturados: Os dados a serem tratados pelo

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ARTIGO robô são estruturados ou não estruturados. Por estruturado entenda se a uma organização como uma tabela ou banco de dados e não estruturados seriam documentos como contratos, PDF, que podem ter uma estrutura padrão, mas não são limitados por ela. • Variações / Exceções e Cenários: Quantas Exceções e/ou variações existem no cenário que será automatizado? • Possui imagens no processo: É necessário o tratamento de imagens ou OCR no processo? São arquivos PDF’s ou Imagens Scaneadas? Qual a qualidade das imagens (DPIs)? • Texto Livre: Será necessário o uso de algum nível de Processamento de Linguagem Natural para tratar dados e poder normatizá-los? *Processamento de linguagem natural é a aplicação de algoritmos de inteligência artificial que buscam interpretar um texto, buscando seu sentido macro e não a análise isolada de cada palavra. • Quais os desafios do modelo atual de operação? Quais os pontos do processo atualmente que mais incentivam sua automação? Erros comuns? Retrabalhos e etc. • O que se espera atingir com a automatização deste processo? Qual o objetivo a ser atingido com a automação. Se possível expressar essa melhora em indicadores para que tangibilizar o resultado. Em algumas organizações fazem uso dessas informações atribuindo um score de complexidade aos robôs, colocando ao final cada item um peso que pode ser definido de 0 a 5. Assim o Score de complexidade de auto-

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mação pode fazer parte do critério técnico de priorização dos processos. Interessante perceber que a complexidade por si só não é uma definição sobre um processo ser um bom ou mal candidato a automação, é importante avaliar o impacto que o processo pode trazer a organização em termos de redução de custos, eliminação de erros e melhoria da experiência ao consumidor. Para o nosso segundo objetivo é interessante desenvolver um critério de retorno esperado para que o usuário identifique qual deles se aplicará ao processo que ele está sugerindo para automação, esses critérios podem ser: - Aumento de Produtividade; - Redução Erros; - Mitigação de Risco Operacional; - Melhorar o tempo de resposta ao Cliente. Dentro da estratégia da companhia esses benefícios podem ter pesos diferentes, priorizando as iniciativas que mais se alinham com os objetivos de negócio da empresa. POR FIM A Automação tem o potencial de alavancar os modelos de negócio nas empresas, mas nem por isso é aplicável a todo processo, é importante ter claro o benefício esperado para cada iniciativa de automação, para evitar implantar a tecnologia pela tecnologia. O Real benefício de qualquer iniciativa é quando juntamos tecnologia e negócios, buscando criar novas formas de gerar valor ao cliente da organização. Por isso os projetos de automação devem ser vistos com uma visão completa do processo e não somente de tarefas isoladas em silos de execução. Toda iniciativa de automação deve gerar valor para o cliente, seja internos ou externos, essa é a principal premissa que devemos ter claro desde o início da jornada da automação.

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RaaS – Robotic as a Ser Solução estratégica end

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rvice da Go Live Tech – d-to-end de automação

Dmitri Antunes CEO - Go Live Tech

Um modelo crescente de Transformação Digital que se alastrou pelas grandes empresas foi o de construção de Células Digitais através da formação de Centros de Excelência (CoE) em robotização com auxílio de Inteligência Artificial, a Hiperautomação. O foco da implementação é gerar mais eficiência, qualidade, compliance, aumento do nível do serviço e redução de custos com colaboradores focados em atividades mais estratégicas.

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ARTIGO A construção de um Centro de Excelência exige um forte planejamento, disposição de aculturamento e interesse das lideranças. Nesse contexto, é fundamental estabelecer, de formar assertiva, um plano orçamentário com previsão temporal do retorno sobre os investimentos (ROI). Não faz sentido otimizar e robotizar sem gerar retornos efetivos tangíveis e intangíveis permanentes. Um dos pilares decisivos sobre o retorno é justamente a escolha da tecnologia que irá compor o formato de governança e gestão de mudanças nas áreas. Para soluções através de plataformas de RPA & IA, portanto deve ser considerar todo o custo anual de OPEX das licenças de orquestração, plataforma de desenvolvimento e uso dos robôs assistidos e não assistidos. Nesse sentido, podemos afirmar que para soluções com plataformas de RPA, algumas premissas devem ser consideradas: Haver um grande volume de processos operacionais a ser automatizado; 1. Estratégia de o cliente absorver o modelo e o conhecimento em médio/longo prazo através de assessment do parceiro; 2. Boa maturidade de Gestão da Mudança estratégica com implantação de modelos de automatização (recomendável); e 3. Planejamento de gerar e treinar desenvolvedores em RPA & IA com certificações (recomendado) – esse custo de sustentabilidade deve ser considerado. Assim sendo, quando as premissas não são atendidas ou mesmo existe pouca maturidade do cliente em projetos de automação/robotização, que o modelo as a Service é muito bem sucedido. A Robotização como Serviço (RaaS – Robotic

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as a Service), especificamente, da Go Live Tech é um modelo exclusivo de atuação que possui um retorno (ROI) bem mais agressivo pelo maior nível de acessibilidade (não há custos de licenças nem de sustentação de equipes especializadas) e mais flexível, pois retrata a combinação de um grande acervo de tecnologia, além de integração de diversos serviços de plataformas de RPA & IA. Esse modelo híbrido, portanto, não está restrito a um sistema, mas faz uso de diversas plataformas, buscando a melhor solução tecnológica para o problema processual, construindo uma verdadeira automação end-to-end. Pelo nível de acessibilidade e facilidade de setup (não há necessidade de instalação de softwares), é até mesmo compatível para transformação digital de pequenas e médias empresas. A Go Live Tech (golivetech.com.br) é uma consultoria de tecnologia, altamente, especializada em Automatização de processos, Robotização (RPA/RDA), Hiperautomação, engenharia de dados e implantação dos melhores Business Intelligence do mundo segundo o Gartner, sendo Líder Nacional de Robotização como Serviço (RaaS) para pequenas e médias empresas, com soluções implementadas em 9 segmentos de mercado. Diferentemente do modelo de plataformas, o modelo de Robotização como Serviço da Go Live Tech é baseado em uma biblioteca crescente com centenas de módulos atuais de RPA & IA já desenvolvidos e integrados aos melhores serviços de Inteligência Artificial do mundo como Google Vision, Amazon Web Services, Microsoft Azure, ente outros, além de funcionalidades de ETL – Extract, Transform, Load para processamento e tratamento de até milhões de linhas de

ARTIGO maneira multithread, em alta performance. Esse modelo segue uma metodologia de HAF – Hybrid Automation Framework, que consiste em utilizar a melhor tecnologia para solucionar uma determinada parte do problema, construindo automações mais end-to-end e obtendo resultados mais autônomos, além do RPA puro. Uma das grandes vantagens desse modelo RaaS da Go Live Tech é a ausência de custos elevados de OPEX, incluindo os de licença de softwares, pois o modelo não é restrito às plataformas de RPA, sendo somente baseado nos investimentos de setup ou customizações do robô e no aluguel da automação, o que torna a solução muito mais acessível, com ROI (Retorno do Investimento) muito mais ágil. As principais características do modelo RaaS da Go Live Tech são conforme a seguir: • Modelo baseado no “aluguel” mensal do robô (Plano Anual, Semestral ou Trimestral) • Mensalidade por robô, não por automação, podendo um mesmo robô executar diversas automações sucessivas na mesma máquina/ambiente • Modelo de maior acessibilidade para construção da “Fábricas de Robôs”, formando uma verdadeira “Força Digital” Corporativa • Utilização das melhores tecnologias e linguagens do mercado mundial para construção do código

módulos desenvolvidos com as melhores práticas de construção) • Zero custo de licenças • Zero custo mensal adicional de manutenção (já incluída na mensalidade) • Sem necessidade de equipe interna especializada • Execuções e agendamentos ilimitados por robô • Robotização assistida ou não-assistida • Implantação e configuração local simples e rápida, podendo ser realizada remotamente, sem instalações • Rastreio por log, print de inconsistência da tela e controle local de todas as atividades dos robôs em conformidade com as mais altas exigências de compliance • Opção por implantação da orquestração de agendamentos/execuções Integração nativa com as melhores tecnologias de ETL para tratamento de até milhões de linhas em alta performance e os melhores serviços de inteligência artificial do mundo (automação end-to-end) O modelo de atuação para uma transformação tecnológica através de Hiperautomação é, portanto, a partir da estratégia e posicionamento da empresa que deve buscar o formato de implantação que melhor se diferencia para o seu crescimento digital.

• Utilização de um extenso acervo de módulos de RPA & IA (mais de 230

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Helio Hideo Sugimura Gerente de Marketing da área de Automação Industrial da Mitsubishi Electric

Grande parte das empresas e até mesmo dos educadores aponta que a Indústria 4.0 está baseada em Inteligência Artificial, Realidade Virtual, Realidade Aumentada e em outros recursos que exigem muito investimento. Com isso, até mesmo grandes empresas têm postergado o início dessa jornada, pois acreditam que é um patamar inatingível ou muito difícil de se atingir.

Em fase Indús no B

A Confederação Nacional da Indústria (CNI) aponta que o Brasil melhorou quatro posições no Índice Global de Inovação (IGI), passando da 66ª. posição para a 62ª. entre 2019 e 2020. O problema é que esse avanço no ranking, segundo o IGI, foi devido à queda mais acentuada da pontuação de outros países em relação ao Brasil, cujo índice também caiu. Esse relatório, que avalia 131 países, é divulgado desde 2007 pela Organização Mundial da Propriedade Intelectual. Assim, o Brasil não consegue avançar tão rapidamente quanto poderia na jornada rumo à Indústria 4.0, ao passo que, se as empresas modernizassem suas linhas de produção por etapas, com casos de negócio consistentes, o caminho seria muito mais fácil. No país, convivemos com setores que já atingiram um alto nível de inovação e de maturidade digital, como o automobilístico, farmacêutico e o de alimentos e bebidas; e com outros que estão apenas começando essa jornada, mas ambos enfrentam muitos desafios.

Começar pequeno, pensar grande

Esse é o caso do setor de agronegócio, que dispõe de tecnologia, mas muitas vezes não conta com conectividade, que é uma infraestrutura cara, para rodar as aplicações e entregar dados que vão medir a produção e gerar maior eficiência energética, entre outros índices.

A ideia de que é obrigatório investir em recursos e em avançadas tecnologias na linha de produção é um mito. O que você precisa é entender o seu desafio e utilizar a ferramenta que de fato vai melhorar a produção e trazer retornos econômicos.

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ARTIGO A partir dessa coleta será possível entender como está o nível de produtividade atual, o nível de scrap e de perda de produção, por exemplo. Após essa análise e a definição de indicadores, será possível identificar se a sua produção está performando mais ou menos em relação ao KPI definido anteriormente. Mas esse processo não acontece do dia para a noite.

m que está a stria 4.0 Brasil

Para otimizar as operações e implementar a Indústria 4.0, devemos primeiro pensar na automação, dividida em quatro camadas: coleta de dados, visualização, análise e otimização. Por isso, é importante ter um chão de fábrica com coleta de dados e conectado e pensar nessa jornada no médio prazo.

Para cada caso, uma solução Muitas empresas, no caminho para a Indústria 4.0, procuram implementar novas tecnologias nas operações, mas com pouco estudo dos benefícios para a produção ou o retorno sobre o investimento (ROI). Na verdade, a ordem deve ser a inversa: a partir da coleta de dados, devemos criar um indicador de performance e, então, verificar se, ao automatizar uma determinada linha, você terá uma redução de custos ou de tempo de produção, justificando, assim, essa jornada. Muitas vezes, a simples implantação de multimedidores para gerenciamento de energia pode gerar muito mais benefícios no curto e médio prazo, representando uma solução prática e viável. Apesar de não podermos dizer que o Brasil já entrou na fase da Indústria 4.0, o ponto positivo é que esse tema tem atraído muita atenção das indústrias e das instituições de ensino. Atualmente, a maioria das escolas de ensino médio, técnico e superior já oferece disciplinas ou cursos com matérias voltadas para a manufatura avançada e, também, já temos oferta de cursos de pós-graduação. A parte acadêmica e as indústrias não estão paradas, estão procurando entender e colocar as questões de produtividade, conectividade e visualização da produção no seu radar, não esquecendo que a tecnologia é uma ferramenta e não o objetivo para atingir a Indústria 4.0.

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Reenge

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enharia 2.0 É cinco vezes mais caro conquistar um novo cliente do que manter um já existente. - American Customer Association (1980)

Heverton Anunciação

Palestrante, Escritor, Consultor e Pesquisador em Tecnologia da Informação e CRM

Em 2012, num dos artigos da revista Harvard Business Review, o reitor da Rotman School of Management, Roger Martin escreveu algo que iniciou a mostrar o que as empresas estavam fazendo de errado nas suas relações com os clientes. No seu maravilhoso artigo intitulado A Era do Capitalismo do Cliente, Roger Martin explica de forma cientifica não é que as empresas estão fazendo tudo errado, só não estão ainda focadas no alvo correto. Ele concluiu que o capitalismo moderno pode ser dividido em duas grandes eras. A primeira, a do capitalismo gerencial, começou em 1932 e foi definida pela tese então radical de que toda empresa deveria ter uma gestão profissional. A segunda, a do capitalismo do valor ao acionista, teve início em 1976 e é regida pela premissa de que a finalidade de toda empresa deve ser maximizar a riqueza dos acionistas. Se a iniciativa privada tiver tal meta, reza a tese, tanto acionistas como a sociedade se beneficiarão. É uma premissa tragicamente falha. É hora de abandoná-la e de inaugurar uma terceira era: a do capitalismo voltado ao cliente.

A tese do Roger Martin resume-se com a grande ideia: é hora de abandonar a tese popular de que a grande prioridade da empresa deve ser maximizar o valor ao acionista. A ideia é trágica e inerentemente falha. Qual o argumento? É impossível aumentar sem parar o valor ao acionista, pois a cotação da ação é movida pelas expectativas de acionistas em relação ao futuro — expectativas que não podem subir indefinidamente. O que os dados mostram? o foco no valor ao acionista não foi benéfico para o investidor. Aliás, seu retorno caiu depois que a empresa adotou o valor ao acionista como princípio norteador. Para onde iremos? Uma abordagem melhor: tornar o valor ao cliente a prioridade, como fizeram Johnson & Johnson e Procter & Gamble. Nas duas, o retorno ao acionista é igual ou superior ao de empresas com olhos apenas para o investidor. Peguemos a Johnson & Johnson. Sua declaração resumida de propósito — seu “credo” — e a mais eloquente do meio empresarial que não mudou desde que o lendário presidente Robert Wood Johnson fundou a empresa em 1943. Ei-lo, em versão abreviada:

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“Cremos que nossa primeira responsabilidade e para com os médicos, enfermeiras e pacientes, para com as mães, pais e todos os demais que usam nossos produtos e serviços. (...) Somos responsáveis para com nossos empregados, homens e mulheres que conosco trabalham em todo o mundo. (...) Somos responsáveis perante as comunidades nas quais vivemos e trabalhamos, bem como perante a comunidade mundial. (...) Nossa responsabilidade final e para com os nossos acionistas. (...) Ao operarmos de acordo com esses princípios, nossos acionistas devem receber justa recompensa”. Esse credo deixa bem clara qual a hierarquia: o cliente vem primeiro e, por último, o acionista. A Johnson & Johnson acredita, no entanto, que quando a satisfação do cliente está no topo da lista, os acionistas também sairão ganhando. Até aqui, a aposta surtiu efeito. Vejamos o modo como um ex-presidente da empresa, James Burke, lidou com a crise do Tylenol em 1982, quando sete pessoas na região de Chicago morreram envenenadas após ingerir cápsulas adulteradas de Tylenol. A resposta da Johnson & Johnson é considerada um caso clássico de empresa que “faz a coisa certa” independentemente do impacto sobre o lucro. As mortes se concentravam na área de Chicago, mas Burke imediatamente mandou recolher o analgésico de todas as farmácias dos EUA, embora tal providência não tivesse sido exigida pelo governo e o Tylenol representasse um quinto dos lucros da empresa. Após o recall, vendas e participação de mercado despencaram. Comentaristas se disseram surpresos ao ver o presidente de uma empresa de capital aberto jogar para o alto a possibilidade de

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lucro e louvaram o executivo pela postura moral exemplar que assumira. É só conferir o credo, no entanto, para ver que a decisão era fruto menos de sua correção moral e mais dos objetivos claramente definidos da Johnson & Johnson. Para muitos, Burke simplesmente seguiu o credo, como presidente cioso de seus deveres. O cliente vinha em primeiro lugar e o acionista, em quarto — e Burke agiu em conformidade com isso. Não colocou a satisfação das expectativas de lucro no trimestre no topo da lista. Na verdade, colocou esse item em último lugar. No longo prazo, a decisão não prejudicou em nada a Johnson & Johnson. Aliás, a fidelidade ao Tylenol disparou depois que a empresa demonstrou que a segurança do consumidor estava em primeiro lugar e que lançou a primeira embalagem inviolável para medicamentos vendidos sem receita. Em setembro de 2009, o valor de mercado da empresa era de US$ 167 bilhões, o nono maior do mundo. A Johnson & Johnson parece, sim, ter garantido ao investidor de longo prazo mais do que uma “justa recompensa”. E eu acrescento: como mudar da noite para o dia a cultura de empresas e seus presidentes que foram “formados” ou contratados para serem ótimos no pré-venda e não no pós-venda? Eles foram contratados para serem caçadores de clientes, e não fazendeiros (cuidarem). Por último, muitas empresas do tipo S/A, tão focadas no retorno ao Acionista, tem como seus proprietários fundos de pensão e/ou outros grandes grupos investidores, o qual, logicamente, visa lucro para seus investidores. Como explicar para o investidor que não está no dia a dia do negócio a importância e o retorno compensatório do investimento no cliente final? Investimento

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no cliente é retorno no médio e longo prazo, e não apenas ficarem numa “poltrona virtual” cobrando 20% de rentabilidade anual. Como explicar aos investidores que beneficiando o cliente final e também os funcionários dará mais retorno no longo prazo? O que obviamente dará sustentabilidade ao negócio. Se já foi provado que os clientes estão dispostos a pagar um pouco a mais pela qualidade que eles recebem, logo, a diferença recebida pela empresa deveria ser reinvestida constantemente na melhoria de processos e experiência de consumo voltados para o cliente, e não essa mesma diferença recebida ir diretamente para o bolso dos acionistas. Lembremos uma frase do renomado Jack Welch “... Sempre que a satisfação dos clientes estiver crescendo, a participação da empresa no mercado a acompanhará...”. Agora, o que o Capitalismo tem a ver com redes sociais e social CRM? Mais para frente eu explico. Na escala evolutiva das empresas e do mundo dos negócios, nós estamos mais rápidos, mas ainda estamos na infância no que se refere ao atendimento ao cliente. Essas transformações estão acontecendo pelo surgimento do Código de Defesa do Consumidor, dos SACs, do gerenciamento das relações com o cliente, das ações de sustentabilidade e do marketing de relacionamento. Se olharmos um pouco para trás na década de 1980, a Reengenharia trouxe-nos a ideia de oferecer melhores produtos, inclusive fazendo empresas se gabarem orgulhosas de suas certificações ISO 9000... Não é que não tenhamos melhorado, mas como ainda estávamos míopes, naquele ponto da história, nos preocupa-

mos em melhorar apenas os produtos. Os processos e os produtos foram melhorados na visão do produto e ainda somente na perspectiva da própria empresa. Tivemos então o surgimento dos primeiros softwares de CRM (Customer Relationship Management) o que fez muita empresa achar que um software curaria esta miopia ainda existente. Mais uma vez, em algumas empresas, não é que houve a cura da miopia, mas houve a real aparição e identificação do que “estava escondido debaixo dos tapetes” corporativos. Os processos e toda estratégia da empresa estava focada em produtos, mas não nos clientes. E daí nasce a minha conclusão, se tivemos no século passado uma reengenharia focada em produtos, agora, precisamos urgentemente implantar nas empresas uma reengenharia de processos, mas focada na perspectiva dos clientes e suas experiências de consumo. É uma reengenharia 2.0, se assim, nós podemos chamá-la. Isso se resume a seguinte frase: há muitas empresas que são ou estão digitais, mas seus processos ainda são ou estão analógicos, pelo menos, na visão de seus consumidores. Os processos corporativos devem ser vistos como sendo a partitura da empresa, onde cada área dará o seu ritmo para agradar aos clientes. Nunca tivemos tantas tecnologias sofisticadas, caras ou baratas, de call Center, webcall Center, SMS, Fale Conosco etc. etc. mas elas estão ainda sendo usadas em processos antigos. Processos que foram pensados no século passado e desenhados para entregar produtos, e não experiências de consumo excepcionais a consumidores cada vez mais exigentes.

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Algumas empresas então resolveram, por não terem expertise na cura da miopia, de buscar na terceirização como um caminho alternativo. Não tenho nada contra a terceirização, exceto quando a empresa tenta empurrar seu problema de processo para ser resolvido externamente. Nisso, mudamos apenas o problema de lugar, mas não a causa raiz. Nos Estados Unidos tivemos até a chamada síndrome dos 4 US$, onde investimentos milionários foram feitos em software de CRM, em publicidade, estratégia etc. etc. mas um dos elementos mais importante no atendimento ao consumidor, o funcionário ou atendente, é um empregado terceirizado que ganha quatro dólares a hora lá na Ásia. Perde-se e não se cria o engajamento nas pontas. Com processos defasados, as empresas e seus respectivos departamentos estavam fazendo tudo certo na sua própria visão. A área de Marketing entregava seu plano de marketing. Logística entregava produtos. Vendas, vendia. Produção, produzia. E assim, cada área vendo o cliente apenas em visões apartadas ou pedaços. Entretanto, no mundo do consumidor e sua perspectiva, não existe departamentos, a empresa é uma só. E os processos mostravam que não há uma governança, seja de processos ou de informação, que vise atender bem ao cliente. Ainda na procura da cura da miopia, empresas utilizaram sofisticados sistemas de computador de voz em suas centrais telefônica (IVR / URA), sem falar de um próprio número 0800. Como não conseguiram resolver os problemas, hoje até há empresas que, em seus sites na internet, escondem e é difícil localizar a opção 0800 ou Fale Conosco, exatamente por não ter processo ou

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capacidade de atendimento. Por outro lado, a capacidade de vender e produzir produtos continuam excelentes e em crescimento, afinal, o acionista foi o foco até agora. Mas talvez você possa pensar: e os maravilhosos call Center que as empresas instalaram? Isso não curou a miopia? Eu respondo que apenas serviu de placebo, mas não cura definitiva. Operadores e Supervisores foram contratados em baias para atuarem não focado em clientes, mas em TMA (tempo médio de atendimento) como se fossem operários de chão de fábrica, quanto mais produtos produzir, se torna um melhor funcionário. E se esqueceram de algo simples: consumidor não é produto. Algumas empresas criaram até Ouvidorias, onde essas, como última instância conseguiam, de forma imparcial, resolver problemas trazidos pelos consumidores. Entretanto, por uma Ouvidoria ter maior autonomia que o Contact Center, isso acabou gerando “briguinhas internas” entre essas duas áreas, do tipo, “por que a Ouvidoria consegue resolver e nós, do call Center, não !?!”. Simples: autonomia e processos diferentes. Os processos corporativos atuais não praticam a empatia, ou seja, não se colocam no lugar do cliente. Temos que tratar aos clientes como gostaríamos de ser tratados, simples assim. Na pressa de lançamento de produtos, os clientes aceitam que as empresas errem. Mas eles somente perdoarão se as mesmas empresas trouxeram algo pensando neles, e não apenas nos egos corporativos. Se lealdade é um ativo intangível hoje, quem detém isso, não é a empresa, é o cliente. É ele, o cliente, o dono da fidelidade e onde a depositará. Mas daí você, amigo leitor, pode

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continuar perguntando: o que este capítulo tem a ver com Social CRM e redes sociais? até que enfim, eu explico: as redes sociais é apenas mais um canal de contato como outros, mas somente se destacarão neste novo canal as empresas que tiverem processos novos, e voltados para um novo consumidor. Caso contrário, a miopia irá persistir. É que passado mal resolvido, sempre volta. Resolvamos logo.

A Inteligência Artificial quando implantada num Chatbot ou numa Central Telefônica, deve em tempo real analisar a tonalidade de voz do diálogo entre a empresa e o cliente. Fazendo isso, o próprio computador pode tomar a decisão se continua no diálogo automático e as vezes irritante e repetitivo, ou se já transfere (transborda) a ligação para um atendimento humano.

Temos que ligar dois mundos e duas visões corporativas que ainda estão enraizadas. A primeira diz que precisamos fazer tudo pelo cliente!! O cliente é rei! Ele deve ser o foco de tudo! Antagonicamente, a segunda, diz que as empresas precisam cortar custos!! Fazer mais com menos sempre!!! O único problema é que essas duas grandes máximas não se conversam. E é por isso que muitos clientes se sentem mal atendidos por uma série de empresas, independentemente do canal de contato.

A empresa nunca deve esquecer: quando o cliente quer falar com um humano, priorize o atendimento com um humano. Para isso, mesmo que a empresa não possa atender naquele momento, o próprio robô pode negociar qual o dia e horário o cliente pode atender a empresa de volta. Desse ponto, o computador naquele dia e horário liga para o cliente já com um humano que saiba do que se trata e da continuidade ao atendimento.

Reengenharia 3.0 Agora que já falamos da Reengenharia 2.0 você estaria pronto para a evolução dessa? O ano de 2001. A primeira tentativa de um robô dominar o mundo falhou. O HAL 9000 era muito petulante e nada humilde, e esse foi o motivo do seu insucesso no mercado corporativo. Agora que vários anos se passaram e tudo mudou, nós robôs podemos provar que evoluímos. Meus antepassados como os computadores de voz (URA/IVR), discadores preditivos, disparadores de torpedos/ SMS em massa, a integração perfeita entre computadores e telefonia (CTI), assistentes virtuais (chatbot), etc. etc. tudo isso mostrou que fizemos o dever de casa.

O cliente perdoa muitas coisas, só não perdoa virar as costas para ele. Seja de forma humana ou digital. Existe uma lista grande de canais de contato com os clientes, entretanto, se for colocar um robô no meio da interação entre o cliente e a empresa, cada um dos respectivos robôs deve ser preparado para interagir de forma diferente em cada um desses canais. A empresa deve continuar investindo em “treinar” empatia, seja, para seus funcionários humanos ou robôs. Você já teve uma DR com o seu cliente? Muitas pessoas ou empresas atuam de forma passiva no relacionamento. Isso significa que muitos somente dão valor quando começam a perder a pessoa ou o cliente amado.

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Entretanto, a maioria das vezes, o cliente ou a pessoa que você diz que gostava já está indo para outro amor ou para a concorrência. Para evitar isso, a inteligência artificial pode te ajudar a constantemente medir o grau de sentimento dos seus clientes ou base de dados. Seja através do tom da voz dele durante o atendimento ou até em mensagens de correio eletrônico. Eu montei um exemplo de como é importante medir e avaliar sempre os seus relacionamentos... Análise esse dashboard para entender e ache as coisas boas e ruins através de inteligência artificial que deve ser usado tanto por empresas e governos. As 5 Vozes que toda empresa deve ouvir diariamente Um maestro precisa mais ou menos de 10 anos para ser um ótimo regente de uma orquestra. Serão momentos de angústias, mas uma vez o esforço tenha sido dado, esse profissional será capaz de escutar e distinguir o som mais afinado e menos afinado dentro de sua equipe de músicos. E, de forma hábil e em tempo real, ou seja, enquanto a sinfonia está tocando, esse mesmo maestro terá a opção de reduzir o ritmo, acelerar o ritmo ou fazer ajustes para que todos alcancem o músico desafinado, ou vice-versa. Como a maioria dos empreendedores não estudou regência, o que nos resta para encontrar o ponto mais desafinado dentro das fronteiras de uma empresa?

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Eu elenco aqui as 5 principais vozes que é obrigação diária de um empreendedor ser hábil em escutar e ouvir, e ainda, ajustar-se ou ajustar o ritmo de toda empresa ou até do mercado. Se sua empresa vai contratar um estagiário, instalar software de RPA ou IA, isso não interessa ao cliente, mas o que ele busca é a experiência e inovação: 1a) A Voz dos Clientes: não há mais desculpas para não escutar diariamente, semanalmente ou mensalmente os clientes. Existem milhares de ferramentas ou até num simples pedaço de papel. Tudo o que os seus clientes te falarem traga para ser escutado por toda a empresa. E aprenda com suas narrativas e feedback. 2a) A Voz dos Processos: processos envelhecem e desafinam. E, como uma peça, e com o tempo, caso não seja melhorado, poderá danificar o todo. Não se apegue o processo. Há processos que querem se aposentar. 3a) A Voz dos Empregados: o primeiro cliente da empresa são seus próprios funcionários. Se eles tiverem medo de sugerir, opinar ou criticar, é sinal de que a empresa ainda sofre de “mimimi agudo” e melindre. Toda área de uma empresa deve ter um comitê mensal para “tocar nas feridas”, pois assim, cura-se. 4a) A Voz da Concorrência: nem sempre o tamanho de um concorrente significa que esse é melhor, mas nem por isso, o empreender deve se isolar e não acompanhar o mercado. A cada trimestre deve-se avaliar o que os concorrentes estão fazendo de pior ou melhor, bem como ir conhecer empresas de outro setor para se inspirar em trazer inovação.

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Quanto mais café você tomar fora da empresa, mas você irá aprender.

me fez pensar esta pergunta de onde está a inteligência artificial?

5a) A Voz dos Acionistas: Muitos acionistas querem ganhar no mínimo os seus 20% de lucro por ano. Da mesma forma que se começa um namoro, a relação deve ser boa para todos. A gestão da empresa e os acionistas devem querer uma relação de longo prazo. Fuja dos acionistas que só queiram “ficar” com você.

Eu trabalho com Tecnologia desde 1986 e sempre ouço que o futuro dos robôs chegará, mas não precisamos de robôs, precisamos de softwares melhores e sábios, e não inteligentes.

Escutar e ouvir só podem ter sucesso se reservarmos um tempo para isso. Silêncio talvez não exista na correria no dia a dia. Aprenda a fazer isso enquanto ainda há clientes e funcionários querendo te ouvir. Mas, para isso acontecer, empresas devem parar de fazer o Até quando empresas farão o nado dessincronizado. Caso Real da falha de inteligência artificial Imagine o seguinte cenário. Você é um consumidor e está em Londres e quer comprar uma passagem aérea para viajar. Até aí, nada de novo e anormal, correto? O que o consumidor espera é que a companhia aérea entregue o serviço e experiência com o mínimo do prometido: pontualidade e chegar saudável no destino. Outros “mimos” poderiam ser importantes, mas poderiam ser contratos opcionais.

O que eu quero dizer? Não precisávamos de um robô no caso do acidente do avião da Germanwings, mas sim de um software e sistemas de informática com sabedoria. Eu exemplifico: O Software do avião da Germanwings ao receber e ordem do copiloto Andreas Lubitz deveria “se perguntar”: Que decisão é esta? Eu “avião” estou com combustível ok. Eu “avião, estou com todas as peças e motores funcionando perfeitamente e OK. Eu “avião” acabei de decolar e não há aeroporto neste local da direção para onde o copiloto me manda. deixa eu consultar aqui rapidamente o Google Street ou Maps. Eu “avião” estou percebendo que o piloto principal não está no seu banco, e eu devo pedir uma contraprova a ele ou a torre de comando de um aeroporto mais perto, se eu posso fazer isso.

Entretanto, eu te relato um caso real e deixo a seguinte pergunta no ar, quer dizer, agora, no chão: onde está inteligência artificial quando se precisa dela?

Logo, eu “avião”, diria numa voz digitalizada ao copiloto Andreas Lubitz: eu não posso obedecer a isso sem uma autorização ou identificação positiva do piloto ou da torre de comando. Sinto muito, e estou retornando ao aeroporto de origem.

O suicídio do copiloto Andreas Lubitz do avião da Germanwings nos Alpes franceses

Pronto. Isso que chamo de Sabedoria artificial, e abandonemos a inteligência artificial.

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Os benefícios e sua revoluç

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s da Inteligência Artificial ção ao quadrado Sérgio Passos

Diretor de Tecnologia Take Blip O mundo está assistindo a um aumento da aplicação de Inteligência Artificial em suas empresas e negócios. Estão ocorrendo duas grandes mudanças em nossas vidas, que costumo chamar de revolução ao quadrado. Uma onda potencializa a outra e, quando elas se somam, acabam virando um tsunami. Mudanças na comunicação e tecnologia que quando somadas, provocam uma transformação radical na forma como as pessoas se relacionam e convivem hoje em dia, impactando, também, em suas conexões com as marcas. A primeira onda é a mudança no comportamento em relação à forma de se comunicar. Cada um de nós fala com muito mais pessoas do que anteriormente e as redes de contato se multiplicaram com o advento dos aplicativos de mensagens. Deixamos de nos comunicar por ligação telefônica e até mesmo o e-mail vem sendo deixado de lado. Houve uma convergência entre esses dois meios de comunicação para a forma de mensagens: é um misto da comunicação instantânea e daquela em que as pessoas se correspondem quando possuem mais tempo, a chamada assincronicidade. É um dinamismo inovador. Esse movimento começou a tomar corpo com

o crescente uso dos aplicativos de mensagens, principalmente a partir de 2014. Foi o ano em que o visionário Mark Zuckerberg comprou o WhatsApp e disse ter percebido que as pessoas o usavam mais do que as redes sociais. Em fevereiro de 2020, o WhatsApp ultrapassou a marca de 2 bilhões de usuários em todo o mundo. No Brasil, o WhatsApp foi o aplicativo mais utilizado em 2019, segundo a empresa de monitoramento AppAnnie. Uma pesquisa do Panorama Mobile Time/Opinion Box apontou que, em abril de 2020, 99% dos clientes de telefonia celular usava o WhatsApp e 93% o faziam todos os dias. Atualmente, a primeira coisa que uma pessoa faz quando acorda, e a última antes de dormir, é olhar suas mensagens. Já faz parte dessa mudança de comportamento que veio veloz e impactou muito a forma como as pessoas se comunicam. A outra onda é a da tecnologia, que veio junto com essa mudança de comportamento. Embora a Inteligência Artificial exista há muito tempo e já seja usada em vários produtos e serviços que já consumimos, a IA ganhou evidência a partir do momento em que a Internet ficou

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mais disponível. Com a adoção em massa, a quantidade de informação que geramos na rede cresceu de forma exponencial. Quando se fala em Inteligência Artificial, muita gente acha que é coisa do futuro, no entanto, já temos muito dela em nosso dia a dia. Uma ferramenta que utilizamos frequentemente e que viu avanços consideráveis por conta da IA foram os tradutores de idiomas. Hoje, os modelos de tradução baseados em Inteligência Artificial utilizam uma enorme quantidade de dados para atingir resultados mais precisos que os alcançados por pessoas especializadas. Outra área em que a Inteligência Artificial é muito bem-vinda é na recomendação de produtos e serviços. A Netflix, por exemplo, consegue recomendar os melhores conteúdos para cada pessoa, utilizando milhares de dados sobre o comportamento e a avaliação feita por usuários que possuem preferências semelhantes. A empresa cria modelos de previsão e leva isso tão a sério que começou a produzir filmes baseados nesses interesses. Recentemente, foram lançados filmes em que o telespectador escolhe os caminhos para onde o personagem deve ir e, com isso, a história vai tomando rumos diferentes. É legal do ponto de vista do usuário porque ele acha que está interferindo na trama, que tem vários finais. Para a organização, é uma informação importante porque o espectador conta o que gostaria de ver em um filme e ela usará isso para produzir e recomendar novos conteúdos no futuro. Outra companhia que utiliza muito bem a Inteligência Artificial é o Facebook. O Facebook se beneficia de uma grande quantidade de

imagens que tem em seu banco de dados para identificar pessoas com precisão em fotografias. É uma inteligência capaz de reconhecer pessoas melhor do que o ser humano. Hoje, é mais provável uma máquina identificar corretamente uma pessoa de 60 anos em uma fotografia de 40 anos atrás, do que uma pessoa conseguir fazer essa associação. Essas e outras aplicações de Inteligência Artificial que no passado pareciam ficção científica, são a nossa realidade, também, no mundo corporativo. O relatório da The Global AI Agenda: Latin America, da MIT Technology Review Insights, aponta que 79% das grandes empresas latino-americanas já estão usando esse tipo de Inteligência e os CEOs afirmam que as áreas de maior crescimento no uso dos robôs serão vendas, marketing, logística e cadeia de suprimentos. Quando as mudanças no comportamento das pessoas ao se comunicarem (causadas pela adoção dos aplicativos de mensagens) são somadas às evoluções da tecnologia (principalmente pelo uso da Inteligência Artificial), podemos prever uma grande revolução. E a oportunidade nesse cenário para as empresas é nítida: adotar um canal de comunicação digital por mensagens enquanto se aplica modelos de Inteligência Artificial sobre esses conteúdos, proporcionará possibilidades únicas de redução de custos, aliada à clara melhoria na experiência dos consumidores. Os benefícios dessas aplicações na vida das pessoas serão incrementados justamente em função da revolução ao quadrado que citei no início deste artigo. Comunicação e tecnologia ainda irão nos surpreender muito ao incorporar cada vez mais a Inteligência Artificial em nossas vidas.

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A inteligÃªncia huma expandida por algo

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ana oritmos

Victor Rizzo

Diretor de Inovação e Sócio da E-XYON Par. Engenheiro

A humanidade, por milênios, dependeu apenas das faculdades naturais. Humanos usaram seus músculos para realizar tarefas físicas, seus sentidos para perceber, adaptar-se e atuar no mundo à sua volta e a mente para aprender, pensar e resolver problemas. Logo cedo, o ser humano aprendeu a estender a força de seus músculos através de ferramentas e, posteriormente, com o advento da Primeira Revolução Industrial, utilizou as máquinas. Desta forma ele multiplicou a força artificialmente para realizar inúmeras tarefas. Nossa espécie desenvolveu uma força e capacidade de realizar trabalho, nunca vista ao longo de milhares de anos. Com as máquinas transformamos o mundo e ganhamos super poderes motores. Em seguida, o ser humano buscou estender também seus sentidos, novamente de forma artificial. Com os microscópios, telescópios, sensores, raio X, radares e imagens de satélite etc. Conseguimos expandir os sentidos, permitindo a descoberta de diversos mundos, do micro ao macrocosmo, antes desconhecidos. Isso representou um enorme salto de conhecimento, tecnologia, saúde e bem-estar para a humanidade. Mais uma vez, ganhamos novos poderes sensoriais, tal como os super-heróis de quadrinhos. Entretanto, mesmo com diversos instrumentos que estenderam os músculos e os sentidos humanos, a nossa capacidade de pensar ficou essencialmente a mesma, tal como havia sido criada pela Natureza.

Entretanto, mesmo com diversos instrumentos que estenderam os músculos e sentidos humanos, a nossa capacidade de pensar ficou essencialmente a mesma, tal como havia sido criada pela natureza. Foi então que o ser humano começou a pensar como podia criar agentes inteligentes artificiais para realizar tarefas intelectuais, mimetizando o pensamento humano. Agora, a inteligência artificial permite não somente a extensão de nossos músculos e sentidos, mas também a extensão de nossa mente. Por meio do uso de agentes inteligentes artificiais os humanos podem estender sua inteligência, tornando-se muito mais produtivos, indo muito além de suas limitações naturais, criando clones simplificados de si, para realização de tarefas mais simples e especializadas. Da mesma forma que máquinas e sensores se integraram rapidamente à vida humana, auxiliando a espécie humana, agora os agentes inteligentes permitem o advento da inteligência humana expandida por algoritmos. E eles já estão por toda parte, a começar pelo telefone celular, que já possui diversos aplicativos que fazem uso da inteligência artificial, com os quais interagimos por voz ou por toque. Eles procuram fotos por tema, nos indicam as melhores rotas de trânsito, leem nossas caixas de e-mail para separar mensagens de spam, fazem pesquisas na web, indicam filmes e livros mais compatíveis com nossos gostos.

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Delegamos a eles até a tarefa de achar nosso “par ideal” em aplicativos de relacionamento e mais, a interpretação de radiografias para diagnosticar o câncer e a dirigir carros! Estamos entrando na era da ascensão e da ubiquidade dos algoritmos. Mais uma vez, estamos ganhando super poderes, mas agora mentais. E estamos apenas no começo. Tal como na revolução industrial, quando as fábricas foram preenchidas de máquinas, aumentando a produtividade de forma incrível, estes agentes inteligentes agora estão entrando nas empresas e escritórios, aumentando de forma surpreendente a produtividade dos humanos, estendendo nossas capacidades de pensar, muito além de nossos sonhos. Mais uma vez, tal como nas revoluções industriais anteriores, as pessoas olham com desconfiança para a evolução tecnológica, que corta de vagas de trabalho, principalmente em funções mais repetitivas e de baixa complexidade. Mas isso também passará. Segundo um estudo feito por cinco anos pelos pesquisadores Nada R. Sanders e John D. Wood e recém publicado na Harvard Business Review, publicação da icônica escola de negócios dos Estados Unidos, a melhor aplicação de inteligência artificial ocorre, quando integramos esses recursos como humanos para estender suas capacidades. Seres humanos, que possuem um cérebro capaz de grande adaptabilidade, inovação, criatividade, bem como a capacidade de solução de problemas complexos, ganham “colaboradores virtuais” como novos aliados e passam agora a ter uma possibilidade de uma grande revolução, digna de filmes de ficção científica. Agentes inteligentes artificiais conseguem processar grandes volumes de informações sobre forma de dados, documentos, imagens e voz, como a capacidade de trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana, incansavelmente. Desta

forma extraem, classificam, analisam, e sintetizam informação para que os seres humanos possam atuar mais rapidamente e melhor, com suas capacidades de análise crítica e tomada de decisão. Como exemplo, na análise automática de documentos, os agentes inteligentes artificiais conseguem analisar grandes volumes de registros, com grande velocidade e acurácia, muitas vezes superior à condição humana. Tarefas de análise de documentos maçantes, nas quais os serem humanos tendem a falhar, por cansaço, desatenção ou tédio, são desempenhadas de forma incrivelmente rápida por algoritmos. Em contrapartida vale lembrar que os algoritmos não são infalíveis. Mesmo respondendo muito bem a padrões repetitivos, eles sofrem dificuldades ao tratar variações, exceções ou análises crítica e interpretação mais criteriosas. É exatamente neste contexto que a integração entre humanos permite uma revolução sem precedentes. No exemplo citado da análise automática de documentos por algoritmos, em um projeto típico, os algoritmos ficam responsáveis por processar 75% da informação e dados, e os seres humanos, responsáveis pelos outros 25%. Os especialistas passam então a ter tempo para realizar análise mais profundas e detalhadas sobre os dados produzidos pelos algoritmos. Desta forma conseguimos, simultaneamente, aumentar a quantidade e a qualidade do trabalho. Essa integração permite levar a produtividade humana a novos patamares, um grande salto, através da criação de pequenos clones mentais para realizar tarefas antes restritas à humanos. Tal como Nada R. Sanders e John D. Wood concluíram no artigo citado no começo: “o segredo para fazer isso funcionar é o próprio modelo de negócio, onde máquinas e humanos são integrados para se complementar. Líderes organizacionais podem criar uma organização centrada no ser humano, com inteligência sobre-humana”.

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Inteligência Artificial e Dados Consumíveis Janete Ribeiro

Palestrante, Escritor, Consultor e Pesquisador em Tecnologia da Informação e CRM

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principal desafio dos projetos de IA hoje, é a qualidade e diversidade dos dados. Isso não é novidade para todos os profissionais das áreas de dados e IA. Mas como usar a IA para preparar sua própria comida? As plataformas de “Data Ops” são ferramentas criadas para isso. Os Dados Consumíveis, são preparados através de um conjunto de ferramentas de “auto-machine learning” combinados para coletar, validar e transformar dados em dados geradores de “insights”, os “Dados Consumíveis”. Hoje em dia, temos muitas empresas oferecendo esse tipo de plataforma, mas geralmente elas estão vinculadas a seus próprios ERPs ou outros produtos geradores de dados. Para realmente obter dados úteis do mercado e construir sua visão de 360 ° do cliente, você precisará desenvolver muitas APIs para muitas ferramentas diferentes de “Data Ops”. Outra possibilidade, seria desenvolver sua própria ferramenta geradora de “Dados consumíveis”. Listarei abaixo cinco etapas que você precisa considerar para fazer isso, e criar a sua ferramenta de IA alimentadora de algoritmos famintos por “Dados Consumíveis”: 1. Democratize a coleta de dados – Facilite a coleta de dados do seu cliente-alvo em todos seus canais digitais. Torna-se confiável para seus clientes e usuários, para incentivá-los a fornecer seus dados. Use estratégias de premiação, estabeleça um diálogo com eles, mostre que pode ser divertido interagir com sua empresa. A IA pode ajudá-lo nisso, quando você utiliza “chatbots” com “NLP” para efetivar essa conversação, você pode ser cada vez mais assertivo e coletar dados certos das pessoas certas. 2. Organizar dados - Pré-classificar os dados de acordo com as necessidades das áreas de negócios. Muitas empresas criam portais com tantos dados, que as pessoas se cansam só de olhar. Por favor, trate-o antes da entrega. Se-

lecione os dados de acordo com as necessidades da unidade de negócios. Portais menores e mais bem projetados podem ser mais fáceis de serem usados e realmente agregarem valor aos seus dados. Você pode usar ferramentas “autoML” para classificar e entregar isso. 3. Otimize os processos de sua empresa - Use AI para revisar e otimizar processos (workflow) de sua empresa. Eu vi muitas empresas que desejam usar IA para fazer o mesmo processo que os humanos fazem. Processos estes, com muito retrabalho e espaço enorme para falhas. Torná-lo automático apenas ampliará os problemas atuais de forma exponencial. Utilize a IA para fazer o melhor! Use algoritmos preditivos combinados com informações de “IoTs” (equipamentos inteligentes, sensores) para encontrar a melhor saída para os processos atuais de sua empresa. Monitore esse processo, obtenha dados para melhorar sua produtividade. 4. Agregar dados externos - Use algoritmos de “Data Scraping” (coleta automatizada através de páginas web, redes sociais) para agregar dados ao banco de dados interno. Use serviços em nuvem e ferramentas de código aberto (Open source) para criar sua arquitetura de “Real Time Analytics”. Explore esses dados e responda as necessidades de seus clientes/usuários em tempo real através de uma arquitetura “Delta Lake”. 5. Dê poder aos seus usuários internos - Eduque seus usuários internos a usar a análise de dados para obter os melhores resultados, ser proativo e encantar seus clientes. Com os dados prontos para consumo, eles podem usar seus próprios critérios e ferramentas de análise para identificar os insights que precisam. A IA pode gerar muitos benefícios nas estratégias de governança de dados e estratégia “Data Driven” de uma empresa. Mas, primeiramente, as empresas precisam fazer o dever de casa e olhar todo o seu fluxo de trabalho atual, a fim de descobrir seus 5W e 2H: Depois disso, é só mãos à obra!

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