Revista IA - Nº 16 - MAIO/ 2023

LATINO AMÉRICA

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

A NOVA REVOLUÇÃO

A maior adoção de inteligência artificial e RPA impacta diretamente o mercado de trabalho. O RPA & AI Congress traçou cenários do que está por vir em evento presencial, nos dias 4 e 5 de abril, em São Paulo; Pág. 9

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

Gilberto Strafacci gstrafacci@practia.global

A NOVA REVOLUÇÃO

FLASHS DO EVENTO

CHATGPT: GANGUES DIGITAIS VS. CYBER SECURITY PÁGINA 63

IA NO AGRO: ALIADOS PELO FUTURO DO PLANETA

PÁGINA 73

CEZAR TAURION

VP Estratégia e Inovação Cia Técnica

EDITORIAL

OInformation Show e o RPA& IA Congress foi um sucesso. Deu muito trabalho, colaborei um pouco, mas indiscutivelmente que todo o gigantesco esforço do Eduardo David e sua equipe geraram um evento fantástico. Era o que eu ouvia nos corredores e nas conversas de café.

Já são visíveis os impactos da IA sobre inúmeros setores da vida humana, com mudança dos paradigmas atuais da produção industrial, das relações pessoais e do cuidado com a saúde e a vida. Todo esse movimento se acelerou com o lançamento dos sistemas de IA generativa, que permitiram que a IA saísse do mundo corporativo e dos cientistas de dados, e ficasse ao alcance das pessoas comuns. Essa revolução na UX (User Experience) abriu todo um leque de discussão e interesse sobre o assunto.

Esse foi o tema central do evento: quais os impactos da IA nas empresas e na sociedade. Vimos exemplos que iam da automação de processos através de sistemas RPA, que rapidamente estão se disseminando e se tornando bastante comuns

nas empresas às discussões sobre aspectos legais e éticos da IA. Esse é assunto que merece muita atenção. O desenvolvimento tecnológico da IA tem sido acompanhado por intensas discussões acerca da necessidade de desenvolvimento de parâmetros jurídicos, regulatórios e éticos para orientar o desenvolvimento e aplicação da tecnologia. No centro de tais debates encontra-se a preocupação em estabelecer um ponto de equilíbrio entre: a proteção e a salvaguarda de direitos, inclusive aqueles associados à proteção de dados pessoais e à prevenção de discriminação e viés algorítmico; ) a preservação de estruturas adequadas de incentivo ao desenvolvimento de uma tecnologia cujas potencialidades ainda não foram plenamente compreendidas; e o estabelecimento de parâmetros legais que confiram segurança jurídica quanto à responsabilidade dos diferentes atores que participam da cadeia de valor do ecossistema de IA.

Já compreendemos que ao longo do tempo IA vai transformar muitas profissões, pois muitas das suas tarefas rotineiras serão feitas pelas máquinas e isso

vai dar a esses profissionais um recurso precioso e escasso, o tempo, para que com ele se dediquem a tarefas mais humanas e menos robóticas. O importante é que humanos e máquinas consigam atuar em harmonia, com as máquinas ajudando a ampliar a capacidade humana nas suas tarefas. Isso exige uma evolução dos sistemas, e um aprendizado profissional para entenderem as implicações e limitações dos sistemas de IA.

Nessa edição extraímos os melhores momentos dos eventos e os mostramos aqui para os leitores que não puderam comparecer.

Esperamos que gostem dessa edição. A nossa publicação é feita para e pelos seus leitores. A revista está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos os leitores, sejam comentários ou artigos. Junte-se a eles. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação se propõe a servir de catalizador e megafone.

Contamos com vocês!

A NOVA EVOLUÇÃO

A maior adoção de inteligência artificial e RPA impacta diretamente o mercado de trabalho. O RPA & AI Congress traçou cenários do que está por vir em evento presencial, nos dias 4 e 5 de abril, em São Paulo

Por

Roberta Prescott

Oavanço da adoção de ferramentas de inteligência artificial e de automação levam a uma maior produtividade. Tarefas repetitivas e de fácil execução tendem a ser substituídas por robôs. Mas isso não significa que o ser humano deixará de ter funções. Se certos postos de trabalho e profissões não terão mais utilidade, outros serão criados — mas as habilidades e os requisitos exigidos serão distintos.

“Eu sou um ‘tecno otimista’ e acho que a IA generativa está mudando tudo”, ressaltou Gil Giardelli, professor e apresentador de O Imponderável, na RecordNews, ao iniciar sua palestra de abertura do segundo dia do RPA & AI Congress, que tratou da nova revolução na força de trabalho digital, nos dias 4 e 5 de abril em São Paulo.

Para Giardelli, sobrará mais tempo para as pessoas, porque robôs e novas ferramentas vão entregar maior eficiência. “Não vamos ter jornadas tão longas. O chatGPT é a ponta do iceberg”, ressaltou, explicando que os trabalhos serão diferentes em relação ao que temos hoje e, diante de um mundo que desafia fronteiras, haverá fortes discussões éticas.

Nesse cenário despontam novos modelos de linguagens naturais, operações de machine learning (MLOps, na sigla em inglês), IA generativa pré-treinada, deep learning, análise preditiva, mineração de texto, engenharia de recomendações, entre outras tecnologias.

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Mas o que será das profissões com tanto avanço tecnológico? “As empresas estão precisando de pessoas com competências cruzadas, com capacidade de gerenciar o estresse psicológico, capacidade de se comunicar efetivamente e capacidade de estabelecer relações interpessoais”, resumiu Giardelli.

Para além de se discutir que impactos a tecnologia pode trazer, é preciso se preparar para eles. E, neste caminho, muitos perderão empregos e as desigualdades virão à tona. É preciso, portanto, reduzir a lacuna de formação e garantir a inclusão. “Precisamos de uma pauta sobre as ações que devem ser tomadas no futuro. O mundo ficou muito complexo para apenas uma graduação. Hoje, ele é maior do que nossos olhos podem ver”,

“Estamos falando do fim da quarta revolução industrial, do fim da era digital e do fim da era da informação para dar lugar à era do conhecimento global. Uma vida é rica quando ela é rica em pensamento; é a economia do conhecimento. E o que acontece é que tudo que estava incubado como ideias começa a florescer. São tempos pós-normais e não convencionais; começamos a dar saltos sobre o futuro”, falou Giardelli com bastante entusiasmo.

Furacão ChatGPT

Os novos tempos também serão marcados pela presença cada vez maior da inteligência artificial. Desde que se popularizou e ganhou escala para fora dos muros dos especialistas em tecnologia, o ChatGPT despertou

mento do frenesi e do entusiasmo, cenários mais realistas começam a ser desenhados. A

Gil Giardelli, Professor e Apresentador de O Imponderável, na RecordNews

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inteligência artificial generativa, certamente, é um marco, mas, como toda tecnologia de IA, tem muitas limitações.

“Muitas vezes, ficamos empolgados com a tecnologia, mas até que ponto é mito e realidade? Houve uma disseminação rápida e pessoas, pela primeira vez, tiveram contato com IA, que, até então, estava restrita ao corporativo”, apontou Cezar Taurion, vice-presidente de estratégia e inovação da Cia Técnica.

Durante sua apresentação, ele ressaltou que a ideia do ChatGPT não surgiu de um dia para outro; vem à reboque de muita pesquisa com os sistemas tentando fazer as máquinas se comunicarem com uma linguagem próxima à nossa. “A impressão usando ChatGPT é que estamos falando de algo que é inteligente, que aparenta ser, mas temos de lembrar que, na verdade,estamos falando

com um software que dá impressão de ser inteligente”, ressaltou Taurion.

“Estou no mundo de IA há quase dez anos. Fiz parte do primeiro time que implementou Watson no Brasil, na BIA do Bradesco. Ao mesmo tempo estou feliz com o avanço que a IA teve, principalmente, nos últimos cinco anos, paro para refletir, porque estou assustado com a velocidade que as coisas aconteceram. E vi o mesmo sentimento nas pessoas, nos caras que estão tocando a Open AI”, assinalou David Dias, diretor-associado para dados e IA na Accenture, ao começar sua palestra.

A combinação de volume de dados, capacidade computacional e algoritmos vem transformando radicalmente a indústria. No entanto, há vários marcos na linha do tempo da construção desta inteligência, que remonta desde 1950, com Alan Turing publicando “Computing machinery and intelligence” e, mais recentemente, com Deep Blue vencendo Kasparov em 1997; o computador da IBM Watson ganhando a competição Jeopardy em 2011 e, em 2016, o AlphaGo versus Lee

“O chatGPT, inovação trazida pela OpenAI, é hoje o que temos de mais poderoso com este alcance. Pode ser que nem seja a OpenAI quem vá liderar, mas ela entrou para história de forma disruptiva”, disse Dias. E, parafraseando Bill Gates, apontou que a era da IA acabou de começar.

Efetivamente, tem havido um avanço nas linguagens, passando de processamento de linguagem natural (NLP) para entendimento ou compreensão de linguagem natural (NLU) e chegando à geração de linguagem natural (NLG). Agora, se consegue gerar o conteúdo, por meio de avaliação de artigos, interpretação e geração de conteú-

Cezar Taurion, Vice-Presidente de Estratégia e Inovação da Cia Técnica

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do novo no qual a propriedade intelectual é do sistema e são conteúdos únicos, não são cópias. O ChatGPT, cujo mecanismo por trás é a arquitetura Transformer do Google, usa aprendizagem por reforço com feedback humano (RLHF).

“Vivemos, antes, a pré-história da inteligência artificial e agora ela entra de vez e a questão de como vai substituir o homem volta ao debate de forma mais forte”, David Dias assinalou. É agora que começa a imersão nas possibilidades e nos usos. Haverá impacto nos chatbots, com projetos sendo revistos à luz desta nova tecnologia e levado os robôs de atendimento a um outro patamar de interação.

Dias disse acreditar que projetos acabam rapidamente entrando em produção com este tipo de tecnologia. “Todos os projetos que vocês têm de bots serão revistos e in-

crementados. A IA generativa no call center aplica recursos de IA/ML durante todo o ciclo de vida, da pergunta à resolução”, ressaltou, destacando a possibilidade de entregar uma mensagem específica para cada pessoa.

Outro caso de uso está na possibilidade de usar IA generativa para gerar código (como o GitHub Copilot), traduzir códigos e testar se o código está funcionando. Além desses, o diretor da Accenture revelou estar trabalhando em um projeto para aplicação da tecnologia no licenciamento ambiental com objetivo de reduzir o tempo para obtenção de licença. “As ferramentas de automação estão caminhando para self automation e aí eu acho que tem disrupção, porque com linguagem natural você vai poder fazer código, se ainda tiver, o que vai facilitar ainda mais a automação nas PMEs”, assinalou Dias.

David Dias, Diretor-Associado para Dados e IA na Accenture

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O que futuro reserva?

Embora os avanços em automação, gerenciamento de informações e IA forneçam ferramentas antes inimagináveis para trabalhar, a realidade é que poucas organizações são capazes de incorporar seus poderes de forma eficaz ou eficiente. “A tecnologia tem evoluído e impactado pessoas, vidas e trabalho, mas temos sempre de lembrar-nos de que, quando falamos de automação, tem sempre um ser humano por trás”, frisou Alan Pelz-Sharpe, fundador da Deep Analysis, que foi o keynote speaker e abriu o RPA & AI Congress.

A maior automação passa por vencer desafios de integrar sistemas legados mais antigos e saber como os processos de negó-

te, muito diferente de como ele funciona na realidade. Assim, o processo que as pessoas pensam que acontece nunca é realmente como acontece.

Entender os processos e melhorá-los vêm antes de qualquer implantação de tecnologias. Para o especialista, que também é coautor do “Practical Artificial Intelligence – An Enterprise Playbook” e foi entrevistado na edição 15 de INTELLIGENT AUTOMATION Magazine, ainda que reduzir custos e aumentar a eficiência seja sempre o fator de negócios mais significativo, não deveria ser. Em vez disso, as companhias deveriam focar em tornar os dados inteligíveis por meio da mineração de processos (registrando dados do sistema) e mineração de tarefas (task mining).

Para Pelz-Sharpe, o futuro da automação inteligente passa por entender que há sempre um ser humano por trás. Falta, segundo ele, inteligência humana e é necessário que haja um equilíbrio. “Subestimar o poder da inteligência humana é um grande problema, porque ela serve para validar.”

Ao finalizar sua palestra, o Pelz-Sharpe destacou que novas tecnologias surgem para tornar o trabalho mais fácil, embora nunca seja fácil, e que a jornada para a inteligência de trabalho passa pela visibilidade,

No rumo da automação

Há diferentes jornadas rumo à automação. A Andrade Gutierrez apostou em uma estratégia de hiperautomação com a plataforma de Python RPA+IA da BotCity. Pieter Voloshyn, gerente de TI da construtora, contou que a jornada RPA começou em janeiro de 2019 e, em julho do mesmo ano, já tinham o primeiro robô. Daí para frente, o

Alan Pelz-Sharpe, fundador da Deep Analysis

Multicanais de atendimento

Robôs de voz e chats

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avanço foi intenso. “Em junho de 2020, a empresa contabilizava sete FTEs/mês; formamos nova equipe em janeiro de 2021; em maio de 2020 chegamos ao 80º robô e atingimos, em dezembro de 2022, o equivalente a 20 FTEs. Agora em março chegamos a 22 FTEs”, relatou.

Foi em março também que a companhia contratou a BotCity e fez a migração de plataforma de 22 robôs. A empresa se beneficiou de maior escalabilidade e performance nas automações, da otimização de recursos computacionais e custos e da automação de processos mais complexos por conta das possibilidades técnicas e facilidade de ROI. Melhor aproveitamento dos skills dos de senvolvedores, orquestração e governança sobre shadow IT e integração com projetos de ciência de dados também foram pontos -chave para o projeto. Em um exemplo, Vo loshyn contou que o robô usado para fatura de telecom faz em três segundos o que um ser humano demora uma hora.

Na mesma linha, a Embracon, confor me contou a diretora de pessoas e resulta

dos, Brenda Donato Endo, foi ao mercado para entender como automatizar. A empresa estava diante de levar a cabo sua transformação digital por meio de pessoas e processos. “Entendemos que devíamos começar com processos que tinham começo, meio e fim e alguma padronização”, disse a executiva.

O primeiro robô foi no processo de admissão, mas a companhia logo entendeu que o processo tinha baixa maturidade. Era o robô certo no processo errado. Esse exemplo mostra a importância que a revisão dos processos e o planejamento tem. Diego Arcanjo, gerente do centro de excelência de processos & RPA na Embracon, explicou que a empresa tem trilha de transformação digital que conta com RPA e IA. “A transformação digital deve incluir pessoas, processos e tecnologia para ter sucesso”, afirmou.

Contudo, em muitas empresas, ela acaba sendo impulsionada com muita tecnologia e pouco de pessoa e processo. “Para iniciar, separamos a transformação do digital para transformar os processos para receber a tecnologia. Montamos o CoE e a ideia era torná-lo transversal”, explicou Diego Arcanjo. Antes de contratar RPA, a Embracon apostou no aculturamento.

Pieter Voloshyn, Gerente de TI da BotCity

Brenda Donato, Diretora de Pessoas e Resultados da Embracon e Diego Arcanjo, Gerente do Centro de Excelência de Processos & RPA da Embracon

Embraer transforma atendimento ao cliente com RPA

AEmbraer

está transformando o atendimento aos clientes utilizando RPA. A jornada para a automação de seu processo de setup de clientes da aviação executiva foi um dos primeiros objetivos da empresa desde o início da adoção de RPA. Em parceria com a TO Brasil, a fabricante de aviões trilhou um caminho de dois anos para alavancar a automação robótica de processos na empresa no que envolve as configurações para os clientes, que é o processo responsável por criar e liberar as documentações para os compradores de aeronaves.

Pedro Lomonaco, líder de tecnologia RPA da Embraer, contou que a implementação de robôs teve como objetivo a agilidade. “O customer setup passou por diversas fases de amadurecimento do processo e integração dos sistemas para ficar mais organiza do”, disse. Entre as melhores práticas adota das, optou-se por uma arquitetura baseada em modularização, buscando por princípio o agrupamento por sistemas envolvidos. Isso permitiu a execução parcial e uma melhor monitoria do processo. Houve ainda integra ções com múltiplos sistemas como Salesforce, portal do cliente, SAP e SDM (criação do cha mado de alteração de dados do cliente).

Lomonaco apontou a configuração e a disponibilização dos ambientes de trabalho como sendo um desafio no projeto, princi palmente, pela necessidade de engajamento de múltiplos times e de ter automação cons truída de forma segura. “O robô vai execu tar o que você programou para ele executar. Quebramos o paradigma de dar acesso ao robô aos sistemas”, disse o líder de tecnolo gia para RPA.

Devido à complexidade, o engajamento e a interface com as diversas áreas foi fundamental. “Ao longo da jornada, por diversas vezes, foi necessário detalhar e esclarecer pontos no processo cujo conhecimento estava concentrado em pessoas específicas. Isso permitiu nivelar conhecimento e otimizar o processo existente”, apontou o executivo.

O resultado veio na eficiência operacional. Atualmente, há em torno de 500 horas por mês associadas à execução do processo de setup de clientes. Com automação do processo, Lomonaco estima que houve redução de 80% do esforço e 50% do tempo para a sua execução. Além disso, ele apontou redução de falhas com a padronização dos processos e execução única.

Homero Tavares, Diretor de Eng. de Software e Automação Inteligente na TO Brasil e Pedro Lomonaco, Líder de Tecnologia RPA da Embraer

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Cases de hiperautomação

Experiências práticas de grandes empresas em suas jornadas de RPA e hiperautomação demonstram que algumas melhores práticas são comuns. Ações de mitigações, modelos de governança CoE, definição de papéis e responsabilidades, tanto de TI, como das áreas de negócios são ferramentas que podem levar ao sucesso.

Durante painel no RPA & AI Congress, Ana Paula da Silva Santos, coordenadora de CoE RPA e analytics na Suzano; Daniel Morgon, líder de soluções RPA e chatbot da Via; João Caliope, automation intelligence manager na WPP; e Maurício Castro, executivo-sênior de TI com mais de 30 anos de experiência global como moderador, compartilharam suas experiências.

Na Suzano, o time de CoE e analytics existe há dois anos. Começou com seis pessoas oriundas do negócio. “Cada um que chega ao CoE tem um mentor, recebe informações, documentação e sempre tem pessoa que vai acompanhar ela”, explicou a executiva. Ela acrescentou que existe na Suzano uma aca demia de RPA e há o objetivo de expandir e escalar isso dentro da companhia.

CoE e a área de TI, a executiva explicou que

o CoE começou dentro do centro de serviços da Suzano em outubro de 2021. “O time inteiro migrou para dentro da estrutura de TI e atendemos à Suzano corporativamente”, disse. Nos planos, está avançar com o uso open source.

Daniel Morgon trabalha há seis anos com RPA e atua na liderança do time de automação robótica de processos e chatbot da Via. Para ele, o principal quando se fala em RPA é atender às expectativas das áreas de negócios. “Estamos bem estruturados em discovery, depois passamos para delivery e fundamental, que é a parte da sustentação. São três pilares”, destacou. A Via usou RPA no informe de rendimentos.

Na WPP, uma gigante de publicidade e propaganda do mundo, uma das dificuldades está relacionada ao custo da licença e outro desafio é envolver o board, a alta gestão e a média gestão, disse João Caliope, cujo time conta com ele e mais quatro desenvolvedores. Ele apontou que, em discovery, fazer a pergunta certa é chave. “Sentamos olho no olho. O grande aprendizado que levamos é a

Maurício Castro, João Caliope, Daniel Morgon e Ana Paula da Silva

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Contabilidade digital? Conheça a Business Solution ELO Invoice

Em um mundo cada vez mais digital, uma parte tão relevante e sensível do negócio como a contabilidade não pode ser um ponto fraco da corrente. A grande quantidade de faturas processadas todos os dias – e em diversos formatos e origens – podem se constituir num verdadeiro desafio. Nesse contexto, a Business Solution ELO Invoice é a resposta definitiva para um gerenciamento digital e eficiente.

O ELO Invoice põe fim ao processamento manual das faturas recebidas, integrando todo o fluxo do documento, desde o recebimento da fatura até a liberação do pagamento através dos vários departamentos e locais – para facilitar os processos digitais e automatizados de contabilidade. Isso aumenta significativamente a eficiência do processo.

A Business Solution ELO Invoice reconhece todos os formatos e extrai todas as informações importantes relevantes para o processo de recebimento de faturas. Quando qualquer formato entra no sistema, o processo de aprovação já é iniciado e a fatura é apresentada eletronicamente, de acordo com a lei. Isso economiza tempo valioso e reduz despesas administrativas.

As empresas que utilizam sistemas ERP ou outas soluções de faturamento também podem se beneficiar do ELO: Sistema de terceiros são fáceis de integrar e tirar proveito do conveniente arquivamento de documentos no ELO. Os dias de busca de informações, processamento manual de dados e altos custos de arquivamento terminaram. Digitalizar as faturas nunca foi tão fácil.

Benefícios da Business Solution ELO Invoice:

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FOTOS DO EVENTO

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NAVA e IBM: Transformando Negócios com Soluções de Automação Inteligente

A automação é fundamental para as empresas melhorarem a eficiência, reduzirem custos e garantirem a satisfação do cliente. Em parceria com a IBM, a NAVA Technology for Business oferece ferramentas de automação que ajudam as companhias a alavancar o seu processo de desenvolvimento, tornando o seu negócio mais ágil diante das mudanças do mercado.

Cloud Pack for Business Automation

Baseada na plataforma IBM Cloud, oferece um conjunto de recursos de automação, incluindo gerenciamento de processos de negócios, automação de fluxo de trabalho e captura de documentos. Oferece escalabilidade, segurança e alta disponibilidade. Com a solução, as empresas podem automatizar processos de negócios, como processamento de pedidos, gerenciamento de contratos e aprovação de despesas. Além disso, oferece recursos avançados de análise de dados que ajudam as empresas a identificar áreas para melhorias adicionais.

Um dos principais recursos de automação do Cloud Pack for Business Automation é o IBM Robotic Process Automation

Automatiza o fluxo de trabalho e os processos de negócios. Com a ferramenta da IBM e a expertise da NAVA em Automação, as empresas podem definir e gerenciar fluxos de trabalho complexos e personalizados, que envolvem vários sistemas, equipes e departamentos. A solução também oferece uma biblioteca de modelos prontos para uso.

Assim, as empresas não precisam substituir seus sistemas legados e contam com uma interface de usuário intuitiva que facilita a criação e o gerenciamento de fluxos de trabalho.

ESPECIALISTA NA JORNADA DE HIPERAUTOMAÇÃO DE NEGÓCIOS

Hyperautomation for Better Results

WORK SMARTER, NOT HARDER

CONCEPÇÃO | PROJETO | SUSTENTAÇÃO | MONITORAMENTO

Automação de Processos | BPM

Captura de Documentos

ChatBot

Design for Business Transformation

Integração de Aplicações

Inteligência Artificial

Motor de Regras de Negócio | BRE

Otimização de Processos

Process Mining

Repositório de Documentos | ECM

Robotização de Tarefas | RPA

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Vikram Savkar

O IMPACTO COMERCIAL DA IA GENERATIVA SERÁ LENTO, DEPOIS LENTO E DEPOIS GRANDE

Nos meses desde que o ChatGPT entrou pela primeira vez na consciência global, o “hype” extremo sobre suas possibilidades de transformação foi recebido com previsões intensas sobre seus riscos potenciais. Afinal, qual a suposição correta?

Como sempre, em tais pontos de ruptura, a resposta é nenhuma das duas. O ChatGPT representa uma nova e poderosa aplicação de tecnologia avançada, porém parece que seu impacto no mundo dos negócios será gradual, uma vez que o ChatGPT não é uma inovação de espécie única, como às vezes pa-

rece, e não irá reinventar instantaneamente uma centena de ocupações.

É verdade que a fluidez e a naturalidade do texto que o ChatGPT cria são superiores às versões anteriores da IA generativa, mas é uma diferença de grau e não de tipo. A OpenAI considera o ChatGPT-3 comum em uma série de lançamentos iterativos, ficando surpresa com sua surpreendente recepção cultural. Na verdade, eles lançaram recentemente o GPT-4 como um sucessor novo e aprimorado.

Vice-Presidente Sénior e Diretor Geral do Segmento de Medicina de Aprendizagem, Pesquisa e Prática de Negócios da Wolters Kluwer

Isso deve nos dizer algo importante. Os eventos dos meses anteriores são, em última análise, uma parada em uma jornada de longo prazo rumo à integração da IA na vida cotidiana. Podemos ter chegado a um momento significativo em termos de interesse público em IA, no entanto, a própria tecnologia de IA generativa tem muito mais a avançar antes de se tornar fundamentalmente disruptiva para setores como finanças, mídia, educação e assim por diante.

Dito disto, existem nichos da indústria onde o ChatGPT começará a ter um impacto imediato. Os profissionais há muito tempo usam a tecnologia de IA para verificação ortográfica e revisão gramatical de seus e-mails. Por este motivo, é fácil imaginar que o ChatGPT se tornará rapidamente uma ferramenta para redigir e-mails a partir de uma série de informações básicas. Nesse sentido, o recente lançamento de produtos da Grammarly é provavelmente apenas o primeiro de muitos nos próximos meses.

Nos bastidores, é provável que o ChatGPT seja integrado às ferramentas de fluxo de trabalho, como os prontuários eletrônicos (PEP) usados pelos hospitais. Os médicos precisam assimilar rapidamente uma grande quantidade de informações dos PEPs sobre seus pacientes, incluindo seu histórico médico, comorbidades, genética e muito mais ao diagnosticá-los e, à medida que o volume de pacientes aumenta, a necessidade de fazer isso também cresce rapidamente em importância.

Da mesma forma que as ferramentas de voz para texto baseadas em IA, como a Nuance, ajudaram a transformar a maneira como os médicos escrevem as anotações dos pacientes, o ChatGPT provavelmente transformará a maneira como eles ingerem informações dos PEPs.

E há lugares no cenário de mídia onde o ChatGPT provavelmente começará a causar um impacto imediato (e possivelmente oculto) — com o volume de artigos publicados na internet sempre aumentando e o número de escritores e jornalistas profissionais empregados por jornais, revistas e outras publicações sempre encolhendo, não precisa de muita imaginação para visualizar como algumas organizações midiáticas procurarão fazer o impossível.

Mas as ramificações mais profundas do ChatGPT ocorrerão em um período de anos, não meses, à medida que indústrias maduras transformam ideias em experimentos, experimentos em produtos e produtos em mercados. As empresas de software de assistência médica, como a minha, encontrarão maneiras de acelerar significativamente seu impacto nos resultados dos pacientes e na educação clínica por meio de IA generativa, mas o farão de maneira metódica e cuidadosa, porque entendem que as informações e soluções que fornecem, abordam questões de qualidade de vida e até a sobrevivência de pacientes em todo o mundo.

À medida que essa dinâmica se desenrola — ao passo que o potencial da IA generativa é filtrado pelo rigor estrutural e pelo foco profundo no cliente de empresas com décadas de experiência e reputação em vários mercados profissionais — estou confiante de que descobriremos que seu impacto líquido é bastante positivo.

Não é que os pessimistas não tenham preocupações viáveis. Claro, se os alunos começarem a usar IA para escrever suas redações, eles não aprenderão de fato. Se os livros de medicina forem escritos com IA, eles estarão repletos de erros que ameaçarão a vida. Se os artigos de notícias forem escritos apenas por IA, a escala de desinformação no

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Mas acredito que as estruturas que sustentam a maioria das indústrias são robustas o suficiente para colocar as proteções necessárias no lugar. As instituições de ensino superior já estão experimentando elaborar redações em sala de aula, em vez de levá-las para casa, a fim de eliminar o papel do ChatGPT, ou estão considerando uma maneira de redesenhar currículos para colocar menos ênfase em redações e mais em diálogo e argumentação. Editores de livros médicos estão trabalhando com tecnologias estabelecidas para desenvolver ferramentas que identificam com precisão quando o texto é originário de IA e não de uma pessoa.

A desinformação é, infelizmente, uma questão difícil de solucionar, mas as empresas tradicionais, através das quais a maioria das pessoas obtém as suas notícias, irão aplicar normas editoriais rigorosas ao seu trabalho –porque a sua marca depende disso – e é de se esperar que as empresas de redes sociais, sob pressão da sociedade e do governo, passem a dar mais importância à confiança do que à escala. De um modo geral, os cenários apocalípticos são exagerados.

O que vale mais a pena pensar são as formas surpreendentes de “efeito borboleta” através das quais a IA generativa pode espalhar os seus benefícios pelas indústrias. Um exemplo, muito próximo de mim, é a pesquisa médica.

Hoje, médicos de todos os países do mundo enviam trabalhos de pesquisa potencialmente significativos sobre tópicos médicos que vão desde obstetrícia, a oncologia e revistas de prestígio, mas a realidade é que a maioria dos trabalhos publicados ainda vem dos EUA, Europa e China.

Por que tão poucos artigos publicados fora dessas regiões? Existem causas estruturais, é claro, mas uma parte surpreendentemente grande do motivo é a qualidade do inglês em muitos artigos de fora dos países tradicionais de pesquisa.

O que há de errado nisso é que, em alguns periódicos, 50/70% dos trabalhos de pesquisa enviados são rejeitados pelos editores imediatamente, independentemente da qualidade da pesquisa em si, por causa do estilo pobre de redação dos artigos em inglês (e o inglês é o padrão língua internacional de comunicação médica).

Afinal, a IA generativa poderia ajudar pesquisadores de países subdesenvolvidos a transformar pesquisas viáveis em artigos de qualidade profissional que teriam mais chances de serem aceitos em periódicos de prestígio?

Acho que a resposta é claramente sim — um estudo recente indicou que 20% dos pesquisadores já acessam a geração anterior de ferramentas de aprimoramento de linguagem habilitadas por IA para melhorar a clareza de sua produção de pesquisa – e o resultado seria uma melhoria material não apenas na abrangência global do intercâmbio de pesquisas médicas, mas também nos desfechos de pacientes em todo o mundo, porque insights clínicos inovadores não se limitam a um punhado de países.

Este é um exemplo potencialmente emocionante do meu próprio setor; especialistas em outros segmentos certamente terão seus próprios cenários comparáveis. Quando a fumaça se dissipar, acho que descobriremos que o ChatGPT é, contraintuitivamente, mais significativo do que seu “hype”.

André Kupfer

CHATGPT ACELERA A DISPUTA ENTRE

GANGUES DIGITAIS E TIMES DE CYBER SECURITY PELO DOMÍNIO DA IA

CInteligência Artificial (IA) desenvolvido pela OpenAI para processar linguagem natural e responder a perguntas e conversas online. Embora o ChatGPT não armazene dados de usuários, nem tenha acesso a informações pessoais, a menos que lhe sejam providas, gangues digitais podem utilizar técnicas de engenharia social e outras táticas para enganar os usuários e obter informações confidenciais. A história da humanidade prova que todas as ferramentas tecnológicas podem ser usadas para fins negativos.

As estratégias das gangues digitais para manipular o Chat GPT são variadas:

Desenvolvimento de malware

O ChatGPT pode ajudar no desenvolvimento de malware. Algumas pesquisas mostram que os autores de malware podem também desenvolver software avançado com o ChatGPT, como um vírus polimórfico, que altera seu código para escapar de detecção.

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E-mails de phishing

Um e-mail autêntico do banco do usuário tem pouca probabilidade de ser mal escrito, com erros de gramática, por exemplo. Há uma preocupação legítima de que hackers usarão ChatGPT para escrever e-mails de phishing que pareçam ter sido escritos por um profissional.

Impostura

Em poucos segundos o ChatGPT pode escrever textos com a expressão e o estilo de uma pessoa real. A capacidade do ChatGPT de fazer-se passar por pessoas poderia resultar em fraudes mais convincentes. É um fato o crescente número de esquemas falsos de criptomoedas de Elon Musk que trapaceiam investidores amadores para tirar-lhes milhões. Tais esquemas seriam ainda mais atraentes quando escritos com o estilo de Elon por um chatbot de IA.

Spam

Pessoas que enviam spam costumam dedicar poucos minutos a escrever o texto. Com o ChatGPT, elas podem ampliar seu fluxo de trabalho gerando textos de spam instantaneamente. Embora a maioria dos spams seja inofensiva, alguns podem conter malware ou levar os usuários a websites maliciosos.

Ransomware

Muitos dos criminosos não escrevem seu próprio código. Em vez disso, eles o compram de criadores de ransomware em mercados da Dark Web. É possível que, daqui em diante, essas gangues deixem de depender de terceiros. Alguns pesquisadores descobriram que o ChatGPT pode ser bem-sucedido em escrever código malicioso capaz de crip-

tografar um sistema inteiro em um ataque de ransomware.

Roubo de dados

Os criminosos usam diversas ferramentas e técnicas para roubar dados. A capacidade do ChatGPT de fazer-se passar por outras pessoas, escrever textos sem erros e criar código pode ser usada indevidamente por qualquer pessoa que tenha intenções maliciosas.

BEC (Business email compromise, Comprometimento de e-mail empresarial)

Comprometimento de e-mail empresarial (BEC) é um tipo de ataque de engenharia social no qual um criminoso usa e-mail para enganar alguém da organização, levando a pessoa a compartilhar dados confidenciais da empresa ou enviar dinheiro. Os software de segurança costumam detectar ataques de BEC identificando padrões. Entretanto, um ataque de BEC criado com ChatGPT poderá burlar filtros de segurança.

Para reduzir os riscos de segurança cibernética associados ao ChatGPT é importante seguir algumas práticas de segurança. Isso inclui não fornecer informações pessoais confidenciais ao ChatGPT, não clicar em links suspeitos enviados por meio da plataforma e manter atualizado o software de segurança do dispositivo do usuário.

Embora o ChatGPT possa ser usado de maneira negativa, é um erro estigmatizar essa ferramenta e suas irmãs, plataformas como DALL-E 2, Microsoft Bing e Chatsonic. Vale destacar que há cada vez mais desenvolvimentos de IA ao alcance dos usuários, algo que promete uma diversificação de sistemas nunca vista antes.

Inteligência Artificial para vencer ataques baseados em Inteligência Artificial

Em muitos casos, a melhor estratégia para vencer ameaças cibernéticas construídas com apoio de IA é usar soluções do mesmo naipe para proteger a organização. Estudo da Precedence Research indica que o tamanho do mercado global de Inteligência Artificial em segurança cibernética foi avaliado em USD 17,4 bilhões em 2022 e deve atingir algo em torno de USD 102,78 bilhões até 2032. A razão para isso é clara: as técnicas de IA são muito promissoras nas áreas de análise, detecção e resposta às ameaças.

Hoje, grandes empresas usuárias já estão investindo em IA, mas, por não terem pessoal interno qualificado, nem sempre conseguem colocar em prática seus projetos.

Estudo da (ISC) 2 de janeiro de 2023 indica que, em todo o mundo, há uma demanda por mais de 3,4 milhões de profissionais de cibersegurança. Uma parte desse total diz respeito a vagas em aberto na área de projeto, implementação e gestão de soluções de segurança baseadas em IA. A implementação de um sistema de IA exige conhecimento técnico para lidar com raciocínio complexo de máquina e, a partir de uma abordagem customizada para cada negócio, implementar a solução de cibersegurança IA que contemple a heterogeneidade da organização. A escassez de talentos treinados é um dos maiores desafios para o avanço dos projetos de IA em todos os setores, seguida por falta de financiamento, falta de acesso à tecnologia apropriada e falta de acesso a dados de usuários.

Por mais que a jornada de adoção de soluções de segurança baseadas em AI tenha questões a serem equacionadas, parece haver um consenso em relação ao valor que esta tecnologia aporta ao time de ICT Security. Sua capacidade de aplicar, em escala,

técnicas avançadas de análise e baseadas em lógica pode aliviar a carga sobre os gestores de segurança. A meta é ajudar esses profissionais a atuar de forma proativa e preditiva contra ameaças construídas com ajuda de plataformas de AI.

Análise comportamental de usuários

A análise do comportamento de usuários e entidades (UEBA – User Entitity Behavior Analysis), por exemplo, pode ajudar a detectar pessoas internas mal-intencionadas, bem como invasores externos hostis que se infiltram na rede e em seus ativos.

A análise do tráfego da rede é outra área em que a IA pode brilhar. Na economia digital o volume do tráfego da rede costuma ser massivo – por isso, levar a cabo uma análise exaustiva e contínua somente com esforços humanos torna-se impossível. Técnicas avançadas de IA e ML (Machine Learning), como a análise de big data, podem ajudar a detectar malware e ameaças avançadas com alto grau de precisão, inclusive as mutações e variantes.

Seja por meio do Chat GPT, seja através de outras plataformas, a Inteligência Artificial veio para ficar, e intensificou ainda mais a guerra cibernética. Cabe aos gestores das organizações estudarem estratégias para garantir que essa tecnologia produza crescimento, e não as perdas em cascata causadas por ataques automatizados e customizados baseados em IA.

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO AGRO: ALIADOS PELO FUTURO DO PLANETA

Os dispositivos de inteligência artificial (IA) são o assunto do momento. Suas diversas facetas já estão presentes em inúmeras aplicações e soluções ao redor do mundo, que vão desde pesquisas científicas até tecnologias médicas. No entanto, muitas vezes não imaginamos o quanto a IA também pode ajudar em setores como o agronegócio e meio ambiente. O agro brasileiro é gigante. O setor fechou o primeiro semestre de 2022 com superávit de US$ 71,2 bilhões – crescimento de 32,3% frente ao mesmo período do ano anterior. As exportações do setor somaram US$ 79,3 bilhões, enquanto as importações, US$ 8,1 bilhões – valores 29,4% e 8,6% acima dos observados em 2021, se-

gundo o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea). Levando em consideração as dimensões das áreas semeadas no Brasil, que hoje planta soja em 39,2 milhões de hectares, de acordo com dados da Produção Agrícola Municipal de 2021, provenientes do IBGE, tornou-se muito custoso analisar cada talhão agrícola presencialmente. Nesse sentido, a IA se transformou em uma ferramenta poderosa porque possibilita gerar, processar e analisar grande volume de informações a respeito das lavouras, em escala anteriormente inviável. Essas informações ainda são insumos para modelos preditivos, que fornecem projeções assertivas de indicadores fundamentais para o acompanhamento da safra. A implemen-

tação desse modelo na agricultura permite o mapeamento do uso do solo por meio de imagens de satélite e, por consequência, possibilita o monitoramento remoto das plantações. O objetivo é gerenciar de forma inteligente o desenvolvimento da safra, cobrindo a maior área possível para ter uma amostra representativa. Com isso, é possível coletar informações em cada localidade sobre o momento de início do ciclo, o desenvolvimento da cultura em cada estágio fenológico e a ocorrência de fenômenos meteorológicos, colocando em ação informações locais de qualidade e alta frequência. A partir desses dados, algoritmos de machine learning, que treinam modelos para reconhecer padrões e tendências, geram projeções acuradas de produtividade de forma antecipada, enquanto a safra ainda está ocorrendo, isto é, antes da colheita. Dessa forma, aplicações de IA condensam toda essa abundância de informações em projeções de produtividade. Se anteriormente decisões eram tomadas em ambientes opacos e de muita incerteza, principalmente devido aos fenômenos climáticos e às oscilações de mercado, com as aplicações de IA no agronegócio decisões podem ser baseadas em dados e tecnologias preditivas. Assim, agentes da cadeia do agronegócio podem alcançar ganhos de eficiência

em suas atividades operacionais. Na ponta da concessão de crédito e da contratação de seguro, a ferramenta caracteriza propriedades ao longo do tempo para entender como, de fato, ocorre o uso da terra, ou seja, qual é a cultura plantada, qual é a produtividade, como está a preservação da reserva legal, entre outros aspectos. Nesse caso, a tecnologia ainda contribui para a diminuição da assimetria de informação e a redução dos custos. Com o aumento da previsibilidade da safra, os agentes que atuam na logística e comercialização e aqueles que utilizam os produtos do campo como insumo podem planejar suas atividades operacionais de forma mais assertiva, antecipando eventos futuros e ampliando a compreensão da conjuntura de produção e de mercado. De acordo com projeções da Markets and Markets, o investimento no setor agro deve saltar para US$ 4 bilhões em 2026 e, considerando que a população mundial vai crescer em 2 bilhões de pessoas até 2050, de acordo com a ONU, deve aumentar em 60% a demanda por alimentos. Em um setor que segue em franco crescimento e que é essencial para a manutenção da própria vida, a IA deve andar lado a lado com o agronegócio e com a sustentabilidade do planeta.

VINICIUS MARTINS

IA E RPA PARA O FUTURO DA SUA EMPRESA

Inteligência Artificial (IA) é um assunto que tem sido muito discutido em vários lugares e assim como ele, o Robotic Process Automation (RPA), ambos estão cada vez mais presentes nas empresas e o motivo por trás disso é fácil de entender.

Essas duas tecnologias podem transformar a maneira em que trabalhamos, economizando tempo e recurso em troca de eficiência e precisão. Existem muitas áreas que podem se beneficiar do uso de RPA e IA.

Irei trazer neste artigo, três áreas como exemplo de como essas ferramentas tecnológicas podem contribuir com o seu negócio.

Uma área fundamental para todas as pessoas e que teria um grande impacto com o uso dessas tecnologias seria a da saúde, agilizando o processo de atendimento dos pacientes.

RPA Developer da Practia Brasil

Suas informações poderiam ser acessadas e gerenciadas de uma maneira totalmente automatizada, fazendo com que as informações estejam sempre atualizadas e disponíveis quando necessário. Os sistemas de triagens contêm bases de dados valiosos e seria de grande importância fazer o uso de uma gestão de casos urgentes, garantindo que os pacientes recebam o suporte necessário e no momento adequado.

Recursos Humanos

E o que seria de uma empresa sem o departamento de recursos humanos (RH), não é mesmo? Dentro desta área, que é tão necessária, para uma triagem de currículos e preenchimento de formulários mais eficiente é de extrema importância que o sistema esteja funcionando de maneira automatizada.

A Inteligência artificial pode ser usada principalmente no desenvolvimento dos funcionários, criando um roteiro personalizado para cada pessoa sobre habilidades e temas que poderiam ser estudados por eles.

Logística

O mundo dos transportes não seria o mesmo sem uma boa logística implementada, e neste tipo de setor os processos de gerenciamento de estoque devem ser otimizados, desta forma é mais simples prever uma futura demanda e garantir que sempre tenha os produtos disponíveis quando neces-

A IA pode ajudar as empresas na análise dos dados, como tempo de viagem, condições climáticas, ajudando nas operações de transporte e automaticamente reduzindo os custos. Com RPA as tarefas mais repetitivas, como a preparação de envio de faturas, não é problema algum.

Assim como essas três áreas podem se beneficiar com o uso dessas tecnologias, existem diversos setores que iriam se aprimorar com essas ferramentas dentro das empresas. Esses três exemplos possuem processos burocráticos, que demandam uma profunda análise e bastante tempo de construção do produto/demanda final. E ao automatizar essas etapas, a produtividade aumenta com as entregas finais mais ágeis e resultados mais significativos.

CEZAR TAURION

VP Estratégia e Inovação Cia Técnica

Quando estudamos alguns relatórios, como o “The art of AI maturity”, publicado pela Accenture, vemos que apenas 12% dos adotantes de IA estão usando a IA “para superar seus concorrentes”, enquanto quase dois terços (63%) ainda estão na fase de experimentação - “mal arranhando a superfície do potencial da IA”. E vários relatórios independentes mostram que é comum que os modelos de IA nunca cheguem à produção. Aliás, já escrevi um post sobre isso no Medium, “IA: a jornada do hype para a realidade…”, contendo vários links apontando os desafios de implementação de projetos de ML no ambiente de produção.

Baseado na experiência prática em diversos projetos, desde os primeiros quando no final dos anos 80, participei da criação de um “expert systems” ainda em Lisp, até mais recentemente, nos últimos dez anos, em projetos de ML, e nas conversas e mentorias participando de startups de IA e conselhos de

inovação de diversas empresas, penso que os principais desafios podem ser resumidos em:

a) Expectativas irrealistas e excessivamente ambiciosas para problemas de negócios mal definidos. Os sistemas de ML/DL, inclusive a última onda , dos “IA generativos”, não resolvem todo e qualquer problema. São ferramentas que podem ser solução para alguns problemas. Esse artigo da Scientific American, “AI Isn’t a Solution to All Our Problems” mostra isso claramente. A realidade às vezes fica perdida entre o medo da IA (“não existirão mais radiologistas”) e o hype da IA (como Dall-E, GPT-3 e AlphaGo), mas a verdade que a IA, como toda e qualquer técnica de programação, tem suas limitações. Os decisores muitas vezes ignoram isso. Muitas vezes, não entendem o que a IA pode e não pode fazer por seus negócios e têm expectativas irreais.

Claro que a IA é uma tecnologia poderosa. Dá sentido a dados não estruturados e fornece insights que os humanos não percebem. Mas não é mágica. A IA depende de modelagem matemática e suas soluções geralmente são probabilísticas. Hoje, as empresas usam IA restrita (“narrow AI”) que executa tarefas específicas, e estamos muito

distantes de uma hipotética IA geral, do tipo que vemos em filmes de ficção científica. E mesmo grandes e ricas empresas de tecnologia caem na armadilha das expectativas inflacionadas. O caso do Watson Health é emblemático. O artigo “How IBM’s Watson Went From the Future of Health Care to Sold Off for Parts” mostra as causas mais prováveis da ambiciosa iniciativa ter fracassado. Uma boa lição para todas as empresas. O que aprendemos? Tenha um claro objetivo de negócios, seja racional e entenda as limitações da tecnologia. Os sistemas de ML podem aprimorar suas vendas automatizando a qualificação dos leads, mas não espere que eles gerenciem toda a sua operação de vendas sem humanos.

dos separadas (enquanto algumas organizações ter até uma dúzia de plataformas de dados), dificultando a navegação nesse oceano de dados. O próprio relatório da IBM aponta que 20% das empresas não têm as ferramentas certas para encontrar e usar seus dados.

Uma má qualidade dos dados é mais comum de encontrar que se pensa. Um estudo da Juniper Networks, “AI adoption is accelerating – now what?” mostrou que apenas 35% das empresas consideram “padronizar, rotular e limpar” seus dados como uma prioridade.

Quando um modelo de IA é treinado com dados tendenciosos ou errados, esses dados distorcem o modelo e produzem resultados incorretos. Muitos projetos de ML são cancelados antes de entrarem em produção ou logo após terem seu “go live” devido ao viés inerente ao conjunto de dados de treinamento utilizados, imprecisos suficientes para tornarem inútil o sistema.

b) Dados. Os dados são fundamentais para qualquer projeto de IA. Naturalmente, então, um problema de dados é um problema de IA. Muitas vezes acreditamos que temos os dados necessários, só que quando vamos ver na prática, eles estão incompletos, alguns espúrios e outros simplesmente inexistentes. Um recente estudo “State of Data Report Emphasizes Emerging Shift to a Decentralized Model” revelou que uma empresa típica tem entre quatro e seis plataformas de da-

Assim, antes de iniciar qualquer projeto de ML, pergunte a si mesmo pelo menos umas duas vezes: você tem realmente os dados que precisa? Sem um modelo de governança de dados, suportada por processos e uma infraestrutura adequada para coletar, armazenar, organizar e gerenciar dados, não vá em frente. E não pare nunca com a coleta e gerenciamento de dados. Certifique-se de ter os recursos para limpar, rotular e categorizar os dados para que seus algoritmos de ML possam usá-los. Lembre-se que o valor dos dados é a .

c) Capacitação. O fundamental no uso de qualquer tecnologia é a disponibilidade de pessoal capacitado. Sem uma tripulação treinada um avião não decola. Não ter os cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores de IA e analistas de negócios certos é um dos principais desafios para as empresas desenvolverem seus projetos de IA. Mesmo organizações maduras no uso de ML enfrentam problemas para preencher sua demanda de talentos.

dos os seus funcionários devem ter funções bem definidas e com objetivos claros a serem alcançados.

d) O approach de como desenvolver um projeto de ML. Uma causa significativa, mas muitas vezes esquecida, pela qual os projetos de ML falham é a abordagem adotada para seu desenvolvimento. As empresas geralmente cometem o erro de adotar uma abordagem típica de desenvolvimento de software para um projeto de ML.

Um estudo da McKinsey, “Driving impact at scale from automation and AI”, mostrou um exemplo de contratações equivocadas. Ele descreve uma grande empresa financeira americana, que contratou 1.000 cientistas de dados, com média de US$ 250.000 por ano por profissional, para desenvolver projetos avançados de ML. Mas, as novas contratações não cumpriram o esperado. Descobriu-se que os novos contratados não eram tecnicamente cientistas de dados. Concluíram então que apenas uns 100 cientistas de dados de verdade, mas, devidamente alocados nas funções certas na estrutura organizacional apropriada, seriam suficientes. Contratação em massa, de forma descuidada gera muitas frustrações. Depois de identificar um caso de uso de IA que seja valioso para a empresa, identifique os talentos de ML que serão necessários para trabalhar no projeto. De cientistas de dados a engenheiros de dados e analistas de negócios, to-

Em um projeto tradicional de desenvolvimento de software, uma organização projeta, constrói, testa, implanta e opera aplicativos de software de determinísticos. Há certeza durante todo o processo sobre qual será o resultado. Mas os projetos de ML não funcionam dessa maneira. Eles são probabilísticos e você não tem 100% de certeza da veracidade dos resultados. São projetos que convivem com a incerteza ao longo de todo o caminho, e consequentemente atrasos e problemas inesperados aparecem. Mesmo após uma prova de conceito bem-sucedida e um piloto, um modelo de IA pode falhar ao entrar em produção, pois os dados com os quais irá lidar serão diferentes dos qual foi treinado.

Um sistema de ML é diferente de um sistema determinístico como um ERP. Esses últimos quando implementados e funcionando, você deixa quieto. Mas, ao contrário, um sistema de ML tende a degradar assim que entra em operação, pela mudança do cenário que gera os dados. Os executivos enfrentam então um grande dilema: continuar ou descontinuar o sistema? Ao constatar que o tempo e o custo envolvidos na identificação, coleta de dados, classificação e limpeza de dados, tudo em um contexto de incerteza persistente, vai ser contínuo, faz com que muitas empresas a encerrarem seus os projetos de IA antes mesmo

que entrem em produção. Em projetos de ML mude sua abordagem de desenvolvimento de software. O método tradicional de desenvolvimento de software determinístico não funciona para ML. É necessário adotar uma abordagem mais flexível para o desenvolvimento desses projetos. Projete, construa, teste e implante. Se o modelo de IA falhar, corrija, itere e teste novamente. Mais importante ainda, mantenha seus melhores cientistas de dados no projeto mesmo após a implantação, porque a operacionalização real da IA só começa quando você tem um modelo bem-sucedido em produção.

dida que evolua e dissemine a prática pela empresa.

Projete, construa, teste e implante. Implemente prazos, metas e métricas, entendendo que você pode vai naturalmente enfrentar atrasos e custos adicionais pelas próprias características de incerteza das técnicas de ML. Avalie o desempenho e o impacto da IA na organização e altere os modelos quando necessário. À medida que seu negócio e o projeto amadurecerem, avalie e dissemine a utilização de sistemas de ML pela empresa.

E tenha paciência. Os resultados nem sempre aparecem de imediato. Também não devemos aceitar o hype da IA como notícia. Desde o lançamento do ChatGPT, o hype da IA aumentou e, repetidamente, especialistas e pesquisadores apontaram como isso pode ser prejudicial para o desenvolvimento da tecnologia, levando a expectativas irrealistas sobre o que a IA é capaz de alcançar no curto prazo. O hype em torno desses produtos de IA está a anos-luz além de suas capacidades reais, enquanto a capacidade de causar danos no curto prazo é muito maior do que a anunciada.

Resumindo, comece com um projeto mínimo de ML que seja viável. Avalie seu valor comercial em termos de tempo, recursos, dinheiro e retorno do investimento. Escolha entre comprar e construir. Você precisará decidir se deseja fazer parceria com um provedor de serviços de ML ou desenvolver seus projetos internamente. Essa decisão depende do valor comercial do seu caso de uso de IA. Obtenha a equipe de profissionais de ML adequada e capacitada, e garanta que ela esteja alinhada com suas equipes de negócios e seus objetivos estratégicos.

Coloque sua governança de dados em ordem. Comece com os dados necessários para seu caso de uso de ML e escale à me-

Essa desinformação prejudica a credibilidade de uma tecnologia empolgante que tem potencial para ter um impacto positivo na sociedade se for desenvolvida e usada com responsabilidade.

A sociedade deve ser capaz de avaliar com precisão os riscos, benefícios e capacidades das tecnologias emergentes, como a IA. Não aceitar o hype como fato. Devemos ser críticos conscientes.

COM O MOMENTO DE INCERTEZAS NO MERCADO, É IMPRESCINDÍVEL TER CONSCIÊNCIA PARA DECIDIR COMO INVESTIR O SEU CAPITAL.

A RECRUTAÊ É A CONEXÃO PERFEITA ENTRE TALENTOS E OPORTUNIDADES, PROPORCIONANDO ASSERTIVIDADE E AGILIDADE NAS CONTRATAÇÕES.

MARIA LUIZA REIS CEO Lab245 e VP Educação Assespro

WEB SUMMIT RIO: AI NOS PALCOS

OWeb Summit Rio é o maior evento de tecnologia e inovação do mundo e aconteceu pela primeira vez fora da Europa, no Rio de Janeiro, de 1 a 4 de maio de 2023. O evento reuniu mais de 20 mil pessoas, entre empreendedores, inves-

tidores, influenciadores e profissionais do mercado de tecnologia. Foram mais de 100 horas de palestras, masterclasses e sessões de networking para os participantes, além de um espaço para exposição de mais de 700 startups.

dois pavilhões divididas por tema entre os espaços dedicados a grandes empresas. Surpreendentemente, as empresas patrocinadoras não levaram somente as equipes de marketing, estavam seus executivos de inovação aberta para expor as iniciativas corporativas, ouvir as startups e debater tecnologia.

A interação entre executivos de grandes empresas e startups foi o marco inovador desse evento, que teve muito espaço para

troca e abertura de todos os participantes para debater as inovações mundiais.

Sem dúvidas, Inteligência Artificial foi o tema central de palestras e das inovações nos espaçosdedicados às startups. Entre os palestrantes e painéis que abordaram o tema, podemos citar:

• Chelsea Manning, especialista em segurança de rede e ativista, que falou sobre IA e privacidade na próxima década da internet.

• Daniela Braga, CEO da Defined.ai, e Fernando Machado, da NotCo, que debateram sobre a IA na vida das empresas de propaganda e marketing.

• Bruno Guicardi, co-fundador do CI&T, que discutiu o futuro do trabalho em um mundo de IA.

• Cássia Kozyrkov, cientista chefe de Decisões Google, que apresentou a palestra: De quem é o trabalho que a IA automatiza?

Esses são apenas alguns exemplos de como a inteligência artificial está revolucionando diversos setores e desafiando questões éticas e sociais.

Segundo Rodrigo de Jesus Garcia Terra, engenheiro com pós graduação em Engenharia Aeronáutica, a procura por tecnologias de AI foi muito grande: “Acabei o dia sem voz” “Não tivemos um minuto sem que tivesse algum interessado na Magali Robot.” Atestando a tendência mundial, mais 10% das startups presentes ofereciam soluções em inteligência artificial como tecnologia principal e algumas outras ofereciam essa tecnologia como acessória em suas verticais.

Pelo lado das corporações que estavam expondo e também naquelas que enviaram seusprofissionais para percorrer os stands, a AI estava presente em quase todas as metas de implantação de curto e médio prazos.

Percorri os pavilhões e tive oportunidade de conversar pessoalmente com executivos de grandes empresas expositoras de setores mais diversos: bancário, varejo, energia, aeroespacial, auditoria e também com investidores, escritórios de advocacia e todos veem com grande interesse a implantação de projetos de AI para resolver problemas concretos das suas organizações.

“Foi uma ótima oportunidade para a nossa startup, falamos com pessoas desde a área comercial reciclagem, do agro e até pessoal do Google que demonstrou muito interesse em ver o que fazemos” falou Maria Domingos da equipe Maps245 - GEO CRM.

De resto, o ambiente do Web Summit Rio foi fantástico, integrando gente de todo mundo e, uma vez que o idioma oficial nas palestras e no material em exposição era o inglês, a comunicação não teve obstáculos no Rio Centro e nos eventos do Night Summit.

Reconheço que mesmo para mim que participei da primeira mobilização que trouxe ao Rio de Janeiro o VP do Websummit, Artur Pereira, em janeiro de 2020 e investi com duas startups no evento levando 6 colaboradores, o evento superou as expectativas. Isso demonstra que a Prefeitura do Rio de Janeiro e o SENAC RJ acertaram em trazer esse evento incrível e o Brasil com esse e outros eventos que tratam de tecnologia e inovação colocaram o Brasil no mapa de que há de mais moderno no mundo.