Revista IA - Nº 20 - Janeiro 2024

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

LATINO AMÉRICA

IA GENERATIVA NA PRÁTICA: O ESTÁGIO

ATUAL E UM FUTURO PROMISSOR

Casos de uso de inteligência artificial generativa estão ainda começando a surgir. Especialistas concordam que o salto virá quando as empresas passarem a criar as suas próprias aplicações, endereçando demandas específicas. Pág. 9

Estratégias de redução de custos para RPA Pág. 25

IA generativa na prática: o estágio atual e um futuro promissor

Estratégias de redução de custos para RPA

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Entenda o que é e do que se trata o Decreto 10.278!

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Inteligência Artificial deixa de ser mera tendência e transforma rotinas do e-commerce e varejo

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Melhor aproveitamento de recursos e automação: o que esperar da logística brasileira em 2024

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IA GENERATIVA

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Para 86% dos executivos sul-americanos, inteligência artificial generativa é oportunidade e não ameaça, aponta BCG

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A IA pode gerar insumos para ajudar a

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MATÉRIA DA CAPA

IA generativa na prática: o estágio atual e um futuro promissor

Casos de uso de inteligência artificial generativa estão ainda começando a surgir. Especialistas concordam que o salto virá quando as empresas passarem a criar as suas próprias aplicações, endereçando demandas específicas

Por Roberta Prescott

Em 2021, a Vivo, usando-se de sua experiên cia prévia em estratégica do uso de dados e IA em processos de negócio, começou a estu dar o modelo da OpenAI, o que resultou em diversos casos de uso. Um deles é a criação de uma plataforma de inteligência artificial para uso por diferentes áreas da companhia. “Ela funciona como um grande repositório de da dos, no qual as áreas podem compartilhar e ter acesso a informações relacionadas a seus processos e procedimentos internos”, explica Adriana Lika, diretora de dados e IA da Vivo. A B3, a bolsa de valores do Brasil, está usando inteligência artificial generativa para auxiliar os colaboradores na gestão do tempo e produtividade. O conjunto de ferramentas, desenvolvido ao longo de 2023, conta com cerca de 20 mil interações mensais em chat corporativo, criação de códigos de programação e identificação de mensagens-chave em documentos.

O Machado Meyer Advogados desenvolveu uma ferramenta que utiliza a IA como complemento ao trabalho dos profissionais

do direito, auxiliando as atividades diárias do escritório, tais como traduções, revisões, resumos e pesquisas. Já a MRV&CO integrou o sistema ChatGPT ao seu robô Mia para aprimorar o atendimento comercial. Foi, segundo a construtora, um marco na evolução e na melhoria da experiência nas interações com os clientes.

Adriana Lika, Diretora de Dados e IA da Vivo

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Esses são alguns exemplos da revolução que a inteligência artificial generativa e os grandes modelos de linguagem (LLMs) podem fazer em companhias de diversos segmentos. Desde o lançamento do ChatGPT, há pouco mais de um ano, a ferramenta desenvolvida pela OpenAI entrou no radar das corporações e vem sendo testada para apoiar funcionários que precisam executar uma série de funções, tais como destacar as mensagens importantes e resumir documentos extensos; responder a perguntas sobre o conteúdo e as informações da própria empresa; para criação de código de programação; condução de onboarding de funcionários, entre outras.

Isso é apenas o começo. A adoção de inteligência artificial generativa está longe de estar em um estágio maduro. As fontes entrevistadas para esta reportagem concordam que, apesar de muitas empresas já terem passado da fase inicial de avaliação, a jornada de adoção e a curva de aprendizado ainda são longas. “Percebo que a grande dificuldade do mercado é entender a IA com viés de negócio. Por mais que, a partir do momento que a OpenAI, através do ChatGPT, deu visibilidade [à tecnologia], estamos

engatinhando do ponto de vista de soluções efetivamente”, analisa Airan Junior, fundador da AI4F.

Para Fabio Hashimoto, diretor de práticas de data analytics e IoT da Logicalis, o mercado ainda vive o pico do hype da inteligência artificial generativa. “A maioria das empresas brasileiras ainda não experimentou a IA generativa de forma estruturada para o negócio”, argumenta Hashimoto. Do lado da oferta, houve um amadurecimento das soluções, com mais fornecedores entendendo oportunidades de negócios e lançando ferramentas. “Acho que, em 2024, vamos ter um boom muito grande de experimentações, com PoCs e pilotos, ao mesmo tempo que empresas, que começaram cedo, já estão colhendo frutos e transformando os primeiros pilotos em projetos”, analisa.

A inteligência artificial generativa tem uma característica de ser muito fácil de prototipar e de criar prova de conceito, diz Lucas Brossi, head de advanced analytics na Bain & Company da América do Sul. Ele explica que, por isso, o esforço para fazer uma demo não é alto. “Muitos clientes têm casos de uso, mas as coisas ainda estão, na maior parte dos casos, desconectadas do negócio. O que falta é

Airan Junior, fundador da AI4F

Fabio Hashimoto, Diretor de Práticas de Data Analytics e loT da Logicalis

um approach mais bold para criar produtos escaláveis e que estejam conectados com o conhecimento do cliente, que venham embedded. Mas isso exige mais; dá para contar nos dedos as empresas brasileiras que estão nesta jornada”, diz o executivo da Bain.

Lucas Brossi aponta que o Brasil já passou da fase de experimentação e está no momento quando as empresas estão criando massa crítica. “Minha sensação é que é mais fácil construir inteligência artificial generativa do que foi no passado com machine learning e data science”, avalia.

Entendendo a tecnologia

Após o burburinho acerca da inteligência artificial generativa, a primeira preocupação das companhias foi entender os seus riscos e as suas ameaças. De acordo com Silvio Andrade, diretor-estrategista da BRQ, as empresas mais bem preparadas levaram quase um semestre para compreender tudo que envolve a nova tecnologia. Um dos pontos mais avaliados foi esclarecer de onde a IA generativa tira as informações, como é alimentada e como a inteligência em si é formada. “Para ter a capacidade de linguagem e interpretação, ela foi treinada com alguns dados. E o

que ela tinha aprendido tem de ficar claro de onde vem. Parte da maior demora foi a preocupação em entender no detalhe de onde veio a informação e de como a IA generativa foi alimentada”, explica Andrade.

Passada essa fase, a jornada seguiu para o estágio de experimentações estruturadas, com empresas interessadas em adotar a inteligência artificial generativa fazendo experimentações e desenhando modelos que conseguissem ganhar escala. Todo esse processo traz aprendizados acerca das capacidades da inteligência artificial generativa e traz a compreensão do que funciona ou não. Com isso em mente, as companhias deparam-se com a necessidade de estruturar a governança, principalmente, as de grande porte.

Na opinião de Silvio Andrade, da BRQ, a inteligência artificial generativa chegou mais fácil e acessível para as pequenas e médias empresas e até para os microempreendedores em comparação com outros tipos de tecnologia, uma vez que eles não enfrentam algumas questões como as grandes corporações, com relação a compliance.

Enquanto as empresas estão em diferentes momentos de experimentação e de adoção de inteligência artificial generativa, alguns usos têm se destacado, principalmente, aqueles ligados à criação de textos e imagens, capacidades nativas da tecnologia generativa. “Gerar respostas em cima de texto foi a grande evolução da IA, que dominou algo que é muito forte no ser humano, que é a comunicação, algo que sempre foi uma dificuldade gigantesca”, explica Andrade.

É por isso que muitos dos primeiros casos de usos estão ligados ao atendimento, tanto na comunicação com o cliente, melhorando a interface, como auxiliando os atendentes para responder e resolver as questões a eles endereçadas. Por exemplo: em vez de

Lucas Brossi, Head de Advanced Analytics na Bain & Company da América do Sul

consultar dezenas de manuais e regras, po de-se perguntar para a ferramenta e ela vai consultar toda a base de dados da empresa para responder. Indo além, as capacidades da inteligência artificial generativa incluem conseguir fazer avaliações e comparações to mando como base informações públicas ou em cima de atributos públicos.

“Estamos um pouco mais que no co meço da jornada. Agora, o que vamos ver é a construção de coisas com esta tecnologia, com as companhias pegando a inteligência e criando uma camada de nova inteligência para ela, fazendo o ‘fine tuning’ dos dados, que precisam estar com qualidade e livres de viés. Não é tão fácil como trabalhar com prompt engineering e envolve investimen tos mais longos”, pondera Silvio Andrade, da BRQ, para quem o próximo passo da inteli gência artificial generativa é treiná-la para e sobre o que se quer, dando um contexto mais específico e complexo.

Estaríamos, então, diante do início de uma nova trajetória de uso de inteligência artificial generativa? “Ainda vai vir muito mais pela frente; este negócio não vai parar, é muita inovação o tempo todo. O grande ponto é a gente separar o tema de IA ou inteligência artificial generativa em um contexto corporativo de verdade ou para um contexto onde usamos a ferramenta no sentido de produtividade ou de criatividade”, diz Airan Junior, da AI4F, explicando que a inteligência artificial generativa corporativa se dá um em ambiente controlado, com uma estratégia fechada dentro da empresa, primando pela segurança e ética.

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cada — e esta, segundo ele, está mais avançada — e outra que é quando as empresas criam aplicações usando inteligência artificial generativa. Essa última, assinala Brossi, ainda está mais restrita, mas é a que resultará em maior impacto para o negócio, porque endereça demandas específicas, ainda que requeira o enriquecimento dos modelos com dados proprietários.

O consenso é que as companhias preferencialmente não devem se concentrar em modelos públicos, tais como o ChatGPT. “Se é uma empresa de menor tamanho, ela pode iniciar por esta ferramenta, mas tomando muito com as informações sensíveis, com o

Brossi organiza os atuais usos de inteligência artificial generativa em quatro arquétipos. As aplicações de gerenciamento de conhecimento facilitam a consulta à base de dados por meio de perguntas e respostas. Elas podem ser adotadas por qualquer indústria, já que se baseiam em um mecanismo de

Silvio Andrade, Diretor-Estrategista da BRQ

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busca de documentos internos e, em vez de retornar, por exemplo, uma lista de documentos, responde à pergunta feita, dando links de referência. “É como fazer um search mais inteligente e contextual que facilita a obtenção de informações”, diz o executivo da Bain.

Outro uso, segundo Brossi, é como facilitador da linha de frente (frontline enabler), ou seja, ajudando equipes de campo de forma a melhorar o atendimento ao cliente. Uma terceira — e mais tradicional — aplicação é para suporte ao consumidor, o que pode levar à substituição das URAs para sistema mais conversacional. E, por fim, Lucas Brossi destaca o uso de inteligência artificial generativa no marketing, seja na criação de conteúdo ou de imagens.

Aliada ao atendimento

Neste primeiro momento, corrobora Fabio Hashimoto, da Logicalis, os casos não mudam tanto dependendo do porte ou segmento de atuação da empresa; e estão muito ligados ao atendimento, já que a inteligência artificial generativa tem uma capacidade conversacional superior aos robôs usados até agora. Também está sendo explorado o uso como assistente do atendente, ou seja, funcionando como um mecanismo mais fácil para que quem está em contato com o público busque as informações desejadas de forma mais intuitiva.

A própria Logicalis decidiu adotar a ferramenta. A demanda veio do comitê de sustentabilidade. Com, cada vez mais, as empresas brasileiras solicitando dos fornecedores posicionamento ESG e compliance, a Logicalis tem de preencher recorrentemente questionários sobre as suas práticas. Trata-se de um trabalho de pesquisar internamente, em diversos documentos, as respostas, preen-

cher efetivamente os documentos e manter coerência entre todas as solicitações.

“Vimos que poderíamos ter um ganho ali e começamos a implementar um assistente para ajudar nas respostas, para localizar as melhores respostas para os questionários de ESG, compliance e afins.

Utilizamos o GPT-3 dentro do Microsoft Azure e contextualizamos o LLM com nossos dados, como documentos, informações nossas, relatórios, políticas... Alimentamos o LLM para ele buscar a melhor e mais adequada resposta nesta massa de dados; e também referenciar — colocar link de referência. Tecnicamente falando, este tipo arquitetura para você melhorar a inteligência artificial generativa com busca de dados chama RAG”, detalhou.

A geração aumentada de recuperação (ou retrieval-augmented generation, RAG) é uma maneira de minimizar alucinações. A empresa pode configurar a ferramenta para somente responder com base em um conjunto de informações pré-determinado e impedindo ela de inventar.

Na Logicalis, a ferramenta foi implementada no meio de 2023 e, atualmente, todos os questionários que vêm de clientes têm a primeira versão respondida por IA. Posteriormente, o time encarregado checa as respostas. Com o sucesso do projeto, a ferramenta foi expandida para atuar como assistente para os atendentes. “Basicamente, indexamos a nossa base de conhecimento e investimos muito em transformar os chamados que foram resolvidos em knowledge base; transformamos chamados em artigos. Estamos pilotando no Brasil e em português, mas existe base de conhecimento que as Logicalis usam no mundo e já conseguimos consultar até pela capacidade de tradução dos

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LLMs em diferentes línguas”, conta Fabio Hashimoto.

Os próximos passos incluem um projeto para auxiliar a leitura de editais públicos. “Hoje, estamos cortando mato alto, encontrando as grandes oportunidades que geram impacto mais rapidamente. A tecnologia está evoluindo para suportar diversos outros tipos de entradas, como imagem, e fica mais poderosa”, analisa o diretor de práticas de data analytics e IoT da Logicalis, para quem as empresas vão, cada vez mais, experimentar a tecnologia em suas fronteiras, aumentando o grau de complexidade, mas colhendo mais benefícios.

A evolução seguirá na direção da construção de grandes modelos de linguagem para fins específicos, de modo a atacarem problemas e minimizarem alucinações. Mas isso ocorrerá um pouco mais a médio ou longo prazo, depois de as empresas alcançarem uma maturidade maior e enxergarem como usar a inteligência artificial generativa dentro do modelo de negócio delas, explica Hashimoto. Treinando seus próprios modelos, alcançarão resultados realmente impactantes.

“Essa primeira onda gera impactos, mas são, muitas vezes, de redução de custos e experiência do usuário, e tudo é muito copiável. Você usa o mesmo modelo e vai ter o mesmo resultado. Quando você treinar o seu próprio modelo, isso virará um diferencial. Talvez demore um pouco mais para começar a acontecer”, pondera o executivo da Logicalis.

Assim, os casos de usos que surgem no início de adoção de inteligência artificial generativa podem ser classificados como LLMs genéricos, poucos especializados no negócio, porém, capazes de promover automatização de trabalho volumoso, gerando — sim — ga-

nhos em produtividade e redução de custo, contudo, sem aportar diferenciais competitivos. Ainda não é algo estratégico.

Na mesma linha, Lucas Brossi, da Bain & Company, pondera que ainda se trata da infância dos LLMs, tendo pela frente um campo muito fertil e de muita inovação. Ele defende que existam LLMs mais específicos.

Na prática

É o caso da Vivo, que conta com uma plataforma proprietária, o que a habilita a construir sua grande base de conhecimento. A diretora de dados e IA da Vivo diz que esse caso acelerou toda a busca por informações dos colaboradores nas mais diversas áreas da companhia, concentrando em uma única plataforma todos os procedimentos que estavam distribuídos por várias ferramentas, trazendo um resultado mais assertivo, otimizando processos e capacitação. “Teremos um grande copiloto para todos os colaboradores e aliados, capturando eficiência nas mais diversas interações junto da inteligência artificial”, aponta Adriana Lika.

Outro exemplo é um caso de uso voltado para o segmento B2B, para apoiar o time de vendas na abordagem junto a possíveis novos clientes. “Naturalmente, o processo de venda no mercado corporativo é mais complexo, uma vez que o vendedor precisa entender o perfil da empresa, mercado de atuação, desafios, entre outras características”, diz Lika.

A aplicação utiliza a IA para reunir essas informações sobre o possível novo cliente e ajuda o vendedor a ganhar tempo no processo de preparação para a abordagem comercial, ampliando as chances de sucesso da venda. Desse modo, a Vivo automatiza todo o processo de curadoria dessas informações, possibilitando acesso de forma detalhada,

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sumarizada e rápida em um único lugar, de maneira muito mais eficiente.

Indo além, a maior aposta da telco para ganhos de eficiência é a aplicação da IA generativa na experiência do cliente, chamada de IA do Agente. Esse projeto tem como objetivo acelerar o uso da tecnologia dentro do atendimento a clientes. A primeira fase será composta por um copiloto para o atendente de call center na jornada de prestação do serviço junto ao cliente, apoiando-o a prestar um atendimento melhor, mais rápido e assertivo.

Diante do resultado positivo, a iniciativa está em expansão para todo o atendimento. Atualmente, são 5 mil atendentes fazendo uso da solução, com previsão de expansão para 11 mil atendentes. Houve, segundo a executiva, redução do tempo médio de atendimento, crescimento do nível de chamadas resolvidas no 1o nível e da nota de avaliação do atendimento. Após o rollout completo da operação no 1o trimestre, será medida a eficiência completa na operação

. Lika pondera que os casos de uso recentes resultam, direta ou indiretamente, de várias iniciativas anteriores. No início de 2023, por exemplo, a Vivo criou um laboratório de inteligência artificial para fomentar otema internamente, inclusive, promovendo sessões de letramento, discussões sobre o uso em escala, as implicações éticas e de segurança para o uso dessa tecnologia e para desenvolver soluções relevantes para as áreas de negócios. Em abril, anunciou uma colaboração com a Microsoft para adotar o Microsoft Azure OpenAI Service e participa do programa de teste beta com o modelo do Google, Bard.

“O avanço da IA generativa abre uma nova frente de possibilidades para que a conversa entre marcas e consumidores seja cada

vez mais fluida, contextualizada e assertiva, sempre prezando por uma abordagem humana nas interações. A IA é uma importante ferramenta para isso, pois permite customização dos padrões de linguagem, nível de humor, tom de conversa, enfim, características que já temos na Aura — nossa inteligência artificial — e que agora serão ainda mais potencializadas, possibilitando um atendimento personalizado e contextualizado, sob medida para cada cliente”, resume Adriana Lika.

A inteligência artificial generativa tem um propósito de ser uma tecnologia simples para se alcançar resultados e, portanto, deve ser longeva. Para Airan Junior, o futuro é promissor e a grande revolução virá quando as corporações entenderem como tirar mais proveito dela, indo além de produtividade e criatividade.

Para tanto, as companhias precisam trabalhar para terem informações acuradas. Como dizem os profissionais do mercado, ‘se entra lixo, sai lixo’. Portanto, estabelecer processo e governança para, efetivamente, contar com informação altamente confiável é a condição básica para o prognóstico positivo de inteligência artificial generativa evoluir.

“A inteligência artificial generativa ainda está apenas começando, mas já está trazendo um universo de oportunidades para empresas em geral — e não apenas do setor de telecom —, pois é capaz de gerar e entender conteúdos originais em diferentes formatos, ao contrário da geração anterior, que podia resolver problemas mais simples, específicos e previamente definidos. É essa característica que faz com que o uso da inteligência artificial generativa tenha novas escalas e aplicações”, avalia a diretora de dados e IA da Vivo.

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Estratégias de redução de custos para RPA

ARobotic Process Automation (RPA) revolucionou a forma como as empresas operam, permitindo a automação de processos manuais e repetitivos, levando a eficiências operacionais significativas. No entanto, assim como qualquer iniciativa tecno-

lógica, a RPA vem com seus próprios custos. Neste artigo, abordaremos a importância do Retorno sobre Investimento (ROI), os principais custos associados à RPA e estratégias eficazes para sua redução.

O que é ROI?

ROI, ou Retorno sobre Investimento, é uma métrica financeira frequentemente usada para medir a probabilidade de ganhar um retorno de um investimento específico. É calculado dividindo-se o benefício líquido do investimento pelo custo total do investimento e é geralmente expresso como uma porcentagem.

No contexto de RPA, o ROI ajuda as empresas a entenderem o valor que a automação traz em relação aos custos incorridos em sua implementação e manutenção.

A Importância do Monitoramento Contínuo de Custos e Promoção da Melhoria Contínua em Iniciativas Tecnológicas

Em um cenário empresarial em constante evolução, impulsionado pela tecnologia, as empresas se esforçam para se manterem à frente da concorrência. Investir em novas tecnologias pode ser um diferencial significativo. No entanto, sem um monitoramento adequado dos custos e uma abordagem de melhoria contínua, esses investimentos podem rapidamente se transformar em armadilhas financeiras.

O Papel Vital do Monitoramento de Custos

1. Prevenção de Surpresas Orçamentárias: Custos não monitorados podem sair do controle rapidamente. Um acompanhamento regular permite que as empresas identifiquem desvios e tomem medidas corretivas em tempo hábil.

2. Otimização de Recursos: Ao analisar os custos em tempo real, as empresas podem realocar recursos para áreas que oferecem o

melhor retorno sobre o investimento, garantindo que cada centavo seja bem gasto.

3. Tomada de Decisão Baseada em Dados: Um monitoramento constante fornece dados valiosos que podem informar decisões estratégicas, desde a expansão de uma iniciativa tecnológica até sua descontinuação.

Melhoria Contínua: Um Imperativo para o Sucesso

A melhoria contínua não é apenas um conceito; é uma necessidade em um mundo tecnológico. As empresas que não se adaptam e evoluem estão destinadas a ficar para trás. Através da melhoria contínua:

1. Mantém-se a Relevância: A tecnologia e as necessidades do cliente estão sempre mudando. A melhoria contínua garante que as soluções permaneçam pertinentes e eficazes.

2. Maximiza-se o Valor do Investimento: Ao revisar e ajustar regularmente, as empresas podem garantir que obtenham o máximo valor de seus investimentos em tecnologia.

3. Cultiva-se uma Cultura de Excelência: Uma abordagem de melhoria contínua incentiva a inovação e a excelência, promovendo uma cultura empresarial que busca sempre o melhor.

O Risco de Ignorar o Monitoramento de Custos

Muitas iniciativas de tecnologia falham devido a uma estimativa inadequada e monitoramento de custos. Segundo um estudo do Project Management Institute (PMI), em seu relatório “Pulse of the Profession” de 2018, aproximadamente 9,9% de cada dólar investido em projetos foi desperdiçado de-

vido ao desempenho ruim do projeto. Uma das principais razões para esse desempenho insatisfatório é a falta de monitoramento e controle de custos.

Outro dado alarmante é que, segundo a pesquisa da McKinsey em parceria com a University of Oxford, 17% dos grandes projetos de TI vão tão mal que podem ameaçar a própria existência da empresa. Muitas vezes, essas falhas catastróficas são resultado de orçamentos que saem do controle.

Principais Custos Associados à RPA

1. Licenças de Software: Estas são as licenças necessárias para executar bots de RPA. Dependendo do fornecedor, podem existir diferentes modelos de licenciamento.

2. Infraestrutura: Isso inclui o hardware necessário para executar os bots, bem como qualquer infraestrutura relacionada à cloud.

3. Desenvolvimento e Implementação: Custos associados à criação, teste e implementação de bots.

4. Manutenção e Sustentação: Assim como qualquer software, os bots precisarão de manutenção regular.

5. Treinamento: As equipes precisam ser treinadas não apenas para criar, mas também para gerenciar e manter os bots.

6. Integração com Sistemas Legados: Em muitos casos, a RPA precisa ser integrada a sistemas existentes, o que pode incorrer em custos adicionais.

3A CONTENT E HP: A REVOLUÇÃO DA GESTÃO DE DOCUMENTOS E PROCESSOS

No mundo da tecnologia, a evolução é constante, e o sistema 3A Content é a prova viva disso. Se você ainda não conhece, o 3A Content é uma poderosa ferramenta de Gestão Eletrônica de Documentos (GED/ECM)e Automação de Processos (BPM).

Mas a grande novidade é que agora ele está integrado com a renomada HP, uma empresa com mais de anos de experiência no mercado de tecnologia. Essa parceria tem o potencial de transformar a maneira como lidamos com documentos e processos em nosso dia a dia.

Com o 3A Content e sua integração com a HP, você ganha acesso a uma série de recursos impressionantes:

1.

Digitalização Simples e Eficiente: Adeus à papelada! Com essa combinação, você pode digitalizar documentos de forma rápida e eficaz. Isso significa menos papel, menos bagunça e maior eficiência.

2.

Gestão de Documentos Online: Armazene e compartilhe documentos eletrônicos na web, proporcionando acesso fácil e seguro a informações importantes de qualquer lugar do mundo.

3.

Automação de Processos de Negócios: Simplifique e otimize os processos de negócios, desde a coleta de informações até a tomada de decisões.

A integração desenvolvida pela 3A Digitall possibilita que você acesse as funcionalidades do 3A Content diretamente na tela das multifuncionais HP. Isso torna a sua experiência ainda mais intuitiva e eficiente.

Recursos Disponíveis na Integração:

Digitalização Avançada:

Digitalização de documentos com indexação automática ou manual, permitindo que você encontre o que precisa com facilidade.

Assinatura Eletrônica: Envie documentos para assinatura eletrônica, economizando tempo e recursos.

Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR): Converta documentos em PDF em textos pesquisáveis, tornando a busca de informações uma tarefa simples.

Aplicações em Diversos Setores:

Saúde: Agilize o atendimento em clínicas e hospitais, automatizando a geração de contratos de serviços médicos e garantindo a segurança das informações.

Educação: Simplifique processos de matrícula e renovação, atendendo aos regulamentos do Ministério da Educação e otimizando a gestão do acervo acadêmico.

Departamento Financeiro: Simplifique processos de formalização e melhore a análise de crédito.

Departamento Pessoal: Gerencie o acervo legado de acordo com os regulamentos vigentes.

Além disso, a integração oferece a possibilidade de assinar documentos diretamente pelo WhatsApp, tornando a comunicação e os processos de negócios mais ágeis do que nunca.

Imagine receber notificações das atualizações do seu negócio e poder assinar documentos importantes na tela do seu telefone.

Essa é a revolução que o 3A Content e a HP estão trazendo para o mundo da gestão de documentos e processos. Não perca tempo, entre em contato conosco saber mais sobre como essa integração pode melhorar a eficiência e a produtividade do seu negócio. A tecnologia está evoluindo, e você pode evoluir junto com ela.

Entregando valor transformacional

A tecnologia está impulsionando um mundo de inovação e mudanças, e as organizações precisam mantenha o ritmo. Com automação inteligente, SS&C Blue Prism capacita organizações para liberar seu potencial, atingir seus objetivos e entregar valor transformacional.

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Estratégias de Redução de Custo

1.Optar por Soluções Open-Source: Existem ferramentas de RPA open-source que podem ser uma alternativa viável a soluções pagas.

2.Maximizar a Utilização de Bots: Em vez de ter um bot para cada tarefa, considere ter bots multifuncionais para aproveitar ao máximo sua licença.

3.Treinamento Interno: Em vez de contratar especialistas externos, invista no treinamento de sua equipe interna.

4.Reutilização de Componentes: Reutilizar componentes e lógicas em vários bots pode economizar tempo e reduzir custos de desenvolvimento.

5.Monitoramento e Análise de Desempenho: Isso ajuda a identificar rapidamente problemas ou ineficiências que podem ser corrigidos, evitando custos adicionais no longo prazo.

6.Avaliação Regular do ROI: Ao avaliar regularmente o ROI, você pode identificar quais bots estão proporcionando valor e quais podem precisar de ajustes ou desativação.

Conclusão

Em um mundo onde a tecnologia desempenha um papel crucial no sucesso dos negócios, o monitoramento contínuo dos custos e a promoção da melhoria contínua não são apenas boas práticas - são essenciais. Ignorar essas práticas pode não apenas resultar em desperdício de investimento, mas também em falhas significativas que podem ameaçar a viabilidade de uma empresa. Por isso, as empresas devem priorizar essas práticas e incorporá-las em sua cultura e operações diárias.

A RPA oferece um potencial significativo para melhorar a eficiência operacional e reduzir custos em várias funções empresariais. No entanto, para maximizar esses benefícios, é crucial adotar uma abordagem estratégica para gerenciar os custos associados à implementação e manutenção da RPA. Ao considerar cuidadosamente cada investimento e adotar estratégias de redução de custo, as empresas podem garantir um ROI saudável e sustentar o sucesso de longo prazo de suas iniciativas de RPA.

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Melhor aproveitamento de recursos e automação: o que esperar da logística brasileira em 2024

Setor que forma a espinha dorsal da economia brasileira vem enfrentando grandes mudanças que impactam na operação das empresas e no relacionamento com o consumi-

dor. DATAFRETE, especializada em soluções de gestão para o segmento, destaca fatores que ganharão espaço neste ano

Comprar online e receber em casa em poucos dias – ou horas! – é uma das ações cada vez mais presente na rotina dos brasileiros. De acordo com a Associação Brasileira do Comércio Eletrônico (Abcomm), cerca de 395 milhões de compras digitais foram feitas em 2023. O dado dá a dimensão da logística brasileira, sem contar todas as entregas da indústria para o varejo. Assim, não é à toa que o setor já representa 13% do PIB brasileiro. E o que não faltam são novidades e tendências que devem impulsionar osegmento, impactando tanto nos negócios quanto na rotina do consumidor.

O CEO da DATAFRETE, empresa especializada em soluções para a gestão automatizada da logística, Marcelo Martins, detalha oque já se consolida na área. “O ESG, cada vez mais presente nas corporações, vem im-

pulsionando a implantação de estratégias para maior governança e controle de recursos e insumos. Neste contexto, por exemplo, muitas empresas estão automatizando processos que vão desde a escolha do parceiro logístico até a auditoria automatizada dos fretes, com o objetivo de mitigar fraudes e falhas no processo burocrático”, avalia.

Em contrapartida, quando se pensa no relacionamento com o cliente, o executivo da DATAFRETE reforça que em 2024 a proximidade com o consumidor será um fator de atenção nos negócios. “Sabemos que as altas taxas de abandono de carrinhos nos e-commerces ocorrem, principalmente, por conta do alto custo de entrega e demora na chegada do pedido. Para fidelizar o consumidor, as empresas precisarão olhar para o pós-venda com ainda mais atenção”, reflete.

Em ambos os cenários, a automação dá o tom e será cada vez mais presente. Além da criação de rotas inteligentes, os sistemas para gestão da logística passam a contar com funcionalidades de análises de dados para fornecer insights precisos ao gestor. “Entender quais os gargalos impactam na distribuição ajuda a operar com eficiência. Com dados precisos e tratados, é possível para a indústria filtrar seus melhores parceiros logísticos, com os melhores índices de sucesso nas entregas, por exemplo. Agrupar pedidos de uma mesma região para rotas com menos retornos também já é possível”, reforça.

Redução de custos no radar

Com a melhoria contínua no cerne da operação, em 2024 ganha quem fizer mais com menos. E a redução de custos já vem embalada pela tecnologia. Na DATAFRETE, os clientes estão colhendo resultados em curto e médio prazos de uma logística automatizada. A Altenburg, por exemplo, gigante do setor de cama e banho no Brasil, reduziu

30% de seus custos no e-commerce B2C com osistema de automação fornecido pela DATAFRETE.

Outros números, que vão além do financeiro, ganham destaque a partir da automação. A grife infantil Pituchinhus tornou a operação mais rentável, reduzindo o tempo de gestão dos seus fretes – o sistema permitiu eliminar 3 horas de trabalho no processo de atualização de frete.

Enquanto isso, o cliente também ganha. Com a multiplataforma, as empresas enviam alertas automáticos via WhatsApp ou e-mail para que o consumidor saiba tudo sobre a entrega e acompanhe cada evolução do pedido. “Basicamente, é uma segurança que o consumidor quer cada vez mais, além da transparência. Com o boom do digital, precisamos nos preparar para um 2024 ainda mais orientado por dados e ferramentas que aproximem o consumidor da empresa, fornecendo controle e agilidade à distribuição”, finaliza o especialista da DATAFRETE.

IBM watsonx Orchestrate

Coloque o watsonx para trabalhar em sua empresa e mude o jeito que o trabalho é feito

Em uma busca incessante por produtividade, as empresas estão se reinventando e questionando seus processos, a fim de conseguir mais tempo para as atividades que realmente importam, porém se perdem em seus complexos portfólios!

Imagine juntar todas as ferramentas, independente de onde estiverem, e poder conversar com uma Inteligência Artificial alimentada por Automação em que ela não só gera conteúdo, mas executa o trabalho para você!

Esse é o watsonx Orchestrate: uma plataforma agnóstica de produtividade que adiciona um Digital Labor na sua empresa, empoderando os indivíduos para trabalhar sem a necessidade de serem experts em nenhum tipo de ferramenta ou processo de negócio!

Você conversa com o Orchestrate, em linguagem natural, e ele realiza as atividades: seja em ferramentas de mercado como Salesforce, Teams, Outlook, Gmail de forma no-code ou em suas próprias ferramentas/automações como RPA, Workflows ou o que tiver, usando OpenAPI (o padrão do mercado). Tudo isso em uma única interface!

Esse é o futuro do trabalho! As empresas precisam de IA e Automação juntas para alcançar o que antes era inatingível e reimaginar seu trabalho, aumentando a produtividade e engajamento dos seus funcionários e obtendo melhores resultados!

Vamos criar algo que mude o jeito que o trabalho é feito?

IBM watsonx Orchestrate: Coloque o Watson para trabalhar na sua empresa!

Roberto Gonçalves CEO na eBox Digital S.A.

Entenda o que é e do que se trata o Decreto 10.278!

ODecreto 10.278, de 18 de março de 2020, é um regulamento que estabelece as técnicas e requisitos necessários para realizar a digitalização de docu-

mentos de instituições privadas ou públicas, com o intuito de que eles tenham validade legal.

Desrobotizar as pessoas para possibilitar que as equipes foquem na criatividade e inovação, com ganho de tempo e escalabilidade.

Uma solução brasileira para transformação digital das empresas pela automação de processos por RPA com um dashboard de gestão intuitivo.

Criação intuitiva e interface arrasta e solta, para você construir seus robôs.

Captura de oportunidades de melhorias nos processos para você focar no que é mais rentável.

Acompanhamento e gestão de desempenho dos robôs em um só lugar.

Os principais pontos que a normatização sinaliza, chamados padrões técnicos, que devem ser atendidos, são: os tipos de documentos que podem ser digitalizados, a resolução mínima, o formato dos arquivos, entre outros.

Neste artigo, você conhecerá quais são os impactos que o Decreto 10.287 pode causar na digitalização de documentos. Continue a leitura e descubra!

Deixa o documento idêntico ao original

A digitalização documental é uma técnica que reproduz fielmente os documentos, preservando sua integridade visual e textual. Ao capturar cada detalhe, desde cores até nuances de texto, a tecnologia digital cria uma réplica idêntica ao original.

A alta resolução dos scanners e câmeras digitais garante a reprodução precisa de gráficos, imagens e selos presentes nos documentos. A digitalização elimina a degradação física ao longo do tempo, garantindo uma representação duradoura e consistente dos documentos.

A possibilidade de armazenar digitalmente permite a reprodução exata em diferentes dispositivos, mantendo a qualidade visual em diversos formatos. A capacidade de preservar metadados assegura que informações adicionais, como data de criação e autor, sejam replicadas com precisão.

A facilidade de compartilhamento digital proporciona uma distribuição rápida e eficiente, sem perda de qualidade ou informações. A digitalização contribui para a sus-

O QUE É O BRITY?

Automatize processos sem nenhum conhecimento prévio em programação

Expanda o es copodoseutrabalho com AI, que dásuporteàanálisede dados e tom adadedecisões

COMO É O PROCESSO DE IMPLEMENTAÇÃO?

DEMANDA

•Estudo e viabilidade do processo a ser automatizado

IMPACTO

•Análise de viabilidade do projeto

•Análise de ROI

•Impacto da automação na empresa

PRI ORIZAÇÃO

•Processos com maior impacto de red ução de custo operac ional

•Processos com maior ROI

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Expandaoesc

do seu trabalho

suporte à análise de

da de decisões

PRIOR IZAÇÃO

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Garanta precisão end to end na automação de processos por meio da interação do usuário

QUAL A COMPATIIBILIDADE DA PLATAFORMA?

A solução Brity

RPA automatiza processos repetitivos e interage com ambientes como o ERPs (SAP, TOTVS, entre outros), Windows,Office, web, ppdf, imagens.

PLANEJAMENTO

•Definição dos processos iniciais à serem robotizados

•Documentação dos processos

•Processos Desenvolvidos

•Implementação e Produção

SUSTENTAÇÃO

•Dos robôs desenvolvidos

•Plataforma Brity RPA

COGNIGY VENCE O PRÊMIO DE MELHOR SOLUÇÃO DE ENTENDIMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

A Cognigy mais uma vez se destaca como a melhor plataforma coversacional por Inteligência Artificial do mercado, devido a sua capacidade avançada de entender e processar a linguagem humana natural. Ela transforma a interação com o cliente, criando uma experiência perfeita, eficiente e personalizada. A plataforma de IA proprietária da Cognigy possui aprendizado de máquina avançado e oferece excelente precisão para reconhecimento em qualquer idioma, com mínimo esforço de treinamento.

Sua precisão de entendimento chega a 99%, contando com 28 modelos de idioma e vem com um modelo de idioma universal, permitindo entender até mesmo as entradas mais complexas do usuário. A tecnologia de aprendizado profundo da Cognigy.AI também é aprimorada com Large Language Models (LLMs), fornecendo um mapeamento de intenção perfeito, reconhecimento de entidade e mapeamento contextual, tornando possível lidar com solicitações de clientes e navegar em diálogos não lineares com troca dinâmica de contexto.

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tentabilidade, reduzindo a necessidade de papel e conservando recursos naturais.

As ferramentas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) asseguram que oconteúdo textual seja reproduzido de maneira idêntica e pesquisável. A digitalização promove a acessibilidade, permitindo que documentos sejam replicados e distribuídos de maneira instantânea e precisa.

Comprova a integridade do documento

A digitalização atua como uma ferramenta essencial na comprovação da integridade de documentos, ao capturar minuciosamente cada detalhe e característica do original. A tecnologia de digitalização assegura uma reprodução fiel, preservando a autenticidade visual e textual do documento.

Além disso, a capacidade de armazenamento digital confere uma camada adicional de segurança, eliminando a degradação física ao longo do tempo. Métodos avançados, como assinaturas digitais e criptografia, reforçam a autenticidade, garantindo que qualquer alteração seja detectada. Dessa forma, a digitalização não apenas simplifica oarmazenamento e compartilhamento, mas também atua como um selo virtual de confiabilidade, validando a integridade do documento de maneira eficaz e segura.

Registra a forma de digitalização dos documentos

A digitalização não apenas reproduz, mas também registra de maneira precisa a forma dos documentos originais. Esse processo vai além da mera captura de imagens, incorporando a estrutura e o layout dos documentos de forma eletrônica. Ao utilizar tecnologias avançadas, como OCR (reconhecimento Óptico de Caracteres) e métodos de indexação, a digitalização não apenas preserva a aparência visual, mas também registra a organização e a formatação do conteúdo.

Esse registro digital não só facilita a busca e recuperação eficientes de informações, mas também cria uma representação virtual autêntica da forma física dos documentos. Essa abordagem não apenas moderniza a gestão documental, mas também estabelece uma base sólida para a preservação e acessibilidade de informações ao longo do tempo.

Para atender a todas as exigências do Decreto Federal 10.278/2020, é importante contar com uma empresa terceirizada especialista em digitalização de documentos. Normalmente essa modalidade de instituição disponibiliza todos os arquivos digitais em uma plataforma própria e segura na web.

CEZAR TAURION

Chief Strategy Officer da Redcore

Quando a maioria das pessoas interage pela primeira vez com a IA generativa, através de ferramentas como ChatGPT, DALL-E ou Midjourney IA parece mágica. Os jornais diários cobrem o tema incessantemente e muitos dos seus colegas de trabalho, amigos e até mesmo seus filhos não param de falar sobre isso. Mas, curiosamente, apesar do hype, ainda vemos um uso acanhado. Em pesquisas informais, que fazemos nos nossos eventos, descobrimos que a maioria das pessoas já ouviu falar ou mesmo experimentou uma ferramenta dessas, acredita que terá impactos no seu negócio e profissão, mas salvo raras exceções, não as usam diariamente.

Toda nova tecnologia leva algum tempo para se disseminar. Tem muito hype en-

volvido e os “early adopters”, que naturalmente se expressam com mais intensidade as redes sociais criam uma caixa de ressonância que dá a impressão de seu uso está muito mais disseminado que realmente está.

Muitas pesquisas apontam que grandes percentagens de entrevistados acreditam que a IA generativa tem potencial para ser transformacional e a grande maioria dos respondentes também está aumentando o investimento na tecnologia. No entanto, a maioria das empresas ainda está apenas experimentando, seja a nível individual ou departamental. Apenas poucas empresas possuem alguma aplicação em produção de IA generativa. Na prática, embora o entusiasmo pela IA generativa seja muito alto, o valor ainda não foi, em grande parte, entregue.

As implantações de produção de IA generativa exigirão, é claro, investimentos e mudanças organizacionais, e não apenas experimentos. Muitos processos empresariais terão de ser redesenhados e os funcionários terão de ser requalificados (ou, provavelmente em apenas alguns casos, substituídos por sistemas de IA). As novas capacidades de IA terão de ser integradas na infraestrutura tecnológica e de sistemas existente.

O ambiente corporativo é muito diferente do ambiente pessoal. Existem regras de compliance, normas regulatórias, processos de auditoria e, claro, a expectativa dos gestores em traduzir investimentos em tecnologia em resultado tangível para o negócio. Para transformar uma nova tecnologia em um motor de crescimento, ela precisa de ser economicamente transformadora no nível da empresa e não apenas de usuários individuais. O desafio para os executivos é como conceber implementações empresariais eficazes ou “máquinas de negócios” (combinações de tecnologias e processos) que criem uma forma nova, mais eficaz e rentável de satisfazer uma demanda valiosa dos seus clientes.

Olhando as redes sociais, vê-se muitos casos interessantes de uso individual. Mas, quais desses usos trarão retorno para o negócio? Pode-se ter cerca de 400 ideias sobre como usar a GenAI em uma organização, mas mesmo sendo uma grande empresa, ela provavelmente só conseguirá lidar com alguns projetos. Existem limitações de budget. É fundamental aprender a priorizar. Das centenas de boas ideias, quais são as três ou quatro mais importantes para a empresa?

O desafiador é escolher, até porque a tecnologia está em um grau de prontidão baixa e ainda existe pouco conhecimento aprofundado sobre GenAI na organização,

tanto no nível executivo quanto na equipe técnica, que subsidiem com base as decisões.

No meio de todo o entusiasmo, há motivos para questionar se estas ferramentas terão os efeitos transformadores na produtividade de toda a empresa, como afirmado bombasticamente por algumas previsões. Uma razão para adotar uma abordagem mais cautelosa é que as avaliações de produtividade que saem na mídia normalmente se concentram no nível das tarefas individuais, como resumir um documento, completar uma apresentação de slides ou atender uma chamada de cliente, por exemplo, e como os indivíduos podem usar e se beneficiar dos LLMs. A análise de dados específicos de tarefas revela pouco sobre o verdadeiro efeito de uma nova tecnologia como os LLMs no desempenho global da organização e, portanto, utilizar essas conclusões de produtividade individual para tirar conclusões gerais sobre odesempenho no nível da empresa pode se revelar errôneo.

Uma recente estudo sobre o impacto da IA generativa em um ambiente de call center, mostrou uma melhoria de 14% no tempo de conclusão da interação do atendente com a nova ferramenta. Mas, um olhar mais atento, no entanto, revelou alguns sinais preocupantes. De acordo com o estudo, o desempenho dos funcionários de topo diminuiu com o sistema, o que apresenta problemas potenciais para a inovação, motivação e retenção dos melhores funcionários de uma empresa. Em outro estudo, os pesquisadores encontraram mais ganhos de produtividade com a utilização de IA generativa para tarefas que eram bem cobertas pelos modelos atuais, mas a produtividade diminuiu quando esta tecnologia foi usada em tarefas onde os LLMs tinham uma fraca cobertura de dados ou exigiam um raciocínio

A base para clientes satisfeitos. Muito, muito satisfeitos.

Quando a automação baseada em IA está em toda parte em sua empresa, ela é para todos. E para tudo.

É a forma mais inteligente de inovar.

que dificilmente seria representado nos seus data sets de treinamento. Com o tempo, as condições externas, como por exemplo, valores culturais e melhores práticas conhecidas, podem mudar, fazendo com que os benefícios desapareçam ou até mesmo conduzam a reduções significativas de produtividade.

As organizações devem adotar uma abordagem cautelosa para adotar LLMs. Os executivos devem considerar onde esta tecnologia realmente ajuda e resistir ao impulso de integrá-la a cada trabalho e tarefa em toda a organização. Para fazer isso, eles precisam compreender dois problemas centrais dos LLMs que são críticos em suas implicações de médio e longo prazo: 1) sua capacidade persistente de produzir falsidades convincentes (um LLM é otimizado para fluência e não acurácia) e 2) os prováveis efeitos negativos a longo prazo do uso de LLMs em funcionários e processos internos. Quando combinadas, estas questões podem criar condições organizacionais propícias a falhas sistêmicas e difíceis de identificar, que podem degradar a eficácia organizacional se os casos de utilização de IA generativa não tiverem um âmbito restrito e forem continuamente monitorados.

Vamos imaginar um cenário de uma empresa usando um LLMs para escrever um

manual de regras dos funcionários. Embora os responsáveis pela tarefa devam verificar todo o manual com atenção, depois de ler algumas páginas de um texto coerente e que parece confiável, eles provavelmente irão folhear o resto. Se um erro for introduzido no manual, ele poderá demorar anos para aparecer. Imagine que um manual do funcionário gerado automaticamente omita detalhes importantes sobre práticas e penalidades por assédio sexual. Este tipo de risco não pode ser adequadamente quantificado ao nível da tarefa. É necessária uma avaliação holística, organizacional e longitudinal.

O fato dos LLMs não serem treinados em tempo real, mas serem fixados em algum ponto do passado, é uma consideração importante quando considerada num contexto organizacional. Vamos voltar ao exemplo do call center. Se a empresa lançar um novo produto, não existirão registros de interação sobre esse produto para treinamento. Assim, mesmo assumindo que o resultado estava correto no passado, ele poderá estar completamente errado no futuro.

A dinâmica das organizações precisa ser contemplada na identificação de onde usar um LLM. O lançamento de um novo produto pode ser bastante fácil, mas e quanto a uma mudança na estratégia de marketing? E

uma mudança em uma API que um programador usa em um LLM para autocompletar código de programação? As empresas terão de implementar novos processos abrangentes para monitorizar estes potenciais conflitos, e isso acarreta custos. Além disso, embora as alterações na velocidade de conclusão de uma tarefa sejam fáceis de medir, as alterações na precisão são menos detectáveis. Se um funcionário preencher um relatório em dois minutos em vez de 10, mas ele for menos preciso do que antes, como saberíamos e quanto tempo levará para reconhecer essa imprecisão?

Também os incentivos para que os profissionais de melhor desempenho contribuam para a reciclagem destas ferramentas precisam ser levadas em conta. Lembre-se, como observado nos estudos realizados, de que o uso dessas ferramentas não ajuda muito os profissionais mais experientes em seu desempenho e em algumas situações até atrapalha.

À medida que estes sistemas começam a ser treinados com base nos seus próprios resultados, as organizações enfrentarão a problemática questão do colapso do modelo. Embora originalmente treinados em texto gerado por humanos, os LLMs treinados em dados produzidos pelos próprios LLMs degradam rapidamente em qualidade. Dado que estes sistemas, para serem úteis na dinâmica de uma empresa, necessitarão de ser continuamente retreinados por humanos num ambiente real, e que o texto em que serão treinados será gerado, pelo menos parcialmente, a partir de resultados anteriores do LLM, isto indica que os sistemas fornecerão menor valor após alguns ciclos de treinamento.

Tomados em conjunto, estes questionamentos sugerem alguns tipos de trabalho

onde a utilização de LLMs será arriscada. Para projetos e fluxos de trabalho onde a acurácia importa, qualquer alegação de melhorias de produtividade com essa tecnologia deve ser balanceada com o risco implícito.

Quando a tarefa envolver resumir e sintetizar evidências, os LLMs podem não ser confiáveis. Para o desenvolvimento ou implementação de políticas e processos, resolução de disputas, geração de relatórios e muito mais, as evidências existentes indicam que os LLMs podem, na verdade, reduzir o desempenho geral em vez de apoiá-lo. Alguns estudos também indicam que quando se sabe que ferramentas generativas de IA estão sendo usadas para geração de conteúdo na comunicação interpessoal, a confiança pode ser significativamente reduzida. Isto tem implicações profundas na capacidade das equipas de terem discussões mais complexas e participarem ativamente em iniciativas de brainstorming.

É importante observar que existem outras questões éticas com essa tecnologia, como a expansão e perenização de preconceitos sociais até problemas de violação de direitos autorais, uma vez que estes modelos tendem a “memorizar” pontos de dados particularmente únicos. “memorizar” é um ponto a ser discutido. Sabemos que os sistemas LLM “aprendem” com imensos volumes de dados, muitos dos quais provavelmente, embora protegidos por direitos autorais, foram usados mesmo sem licença. Sabemos também que os LLMs não armazenam diretamente os dados e imagens que foram usadas no treinamento. Todo esse material é reduzido a bilhões de parâmetros que são utilizados nos cálculos probabilísticos para responder aos prompts dos usuários.

Um fenômeno que ainda não entendemos é o grau em que esses sistemas podem

“memorizar” algumas de suas entradas de treinamento. Esta questão tem sido estudada e trabalhos empíricos recentes mostraram que os LLMs são, em alguns casos, capazes de reproduzir, ou reproduzir com pequenas alterações, pedaços substanciais de texto que aparecem nos seus data sets de treinamento.

Essas questões são difíceis de responder com precisão, em parte porque os LLMs são “caixas pretas”, sistemas nos quais não compreendemos completamente a relação entre entradas (dados de treinamento) e saídas. Além do mais, os resultados podem variar de forma imprevisível de um momento para o outro. A prevalência de respostas plagiadas provavelmente depende muito de fatores como o tamanho do modelo e a natureza exata do conjunto de treinamento. Uma vez que os LLMs são fundamentalmente caixas pretas (mesmo para os seus próprios criadores), as questões sobre a prevalência do plágio provavelmente só podem ser respondidas experimentalmente, e talvez mesmo assim apenas ocasionalmente. As respostas dificilmente podem ser reproduzíveis. O mesmo prompt pode gerar imagens com algumas diferenças e mudanças na ordem das palavras do prompt também afetam a resposta.

Estas questões são significativas e o seu impacto na permissibilidade legal dos LLMs cria riscos adicionais, e por isso é essencial que antes de mergulhar de cabeça no seu uso, crie estratégias e práticas de governança da própria IA. Além disso, é essencial política de governança de dados, incluindo curadoria de conteúdo não estruturado, melhoria da qualidade dos dados e integração de diversas fontes. Isso afeta o que chamamos de cientistas de dados, que têm sido vistos detentores do “trabalho mais sexy do século 21” devido à sua esperada capacidade de tornar bem-sucedidos todos os aspectos

dos projetos de ciência de dados. Com a maturidade de projetos de IA, vimos uma série de mudanças na ciência de dados estão produzindo abordagens alternativas para gerenciar partes importantes do trabalho. Uma dessas mudanças é a proliferação de funções relacionadas que podem resolver partes do problema da ciência de dados. Hoje considera-se que é necessário um conjunto crescente de diversos profissionais como engenheiros de dados para organizar os dados, engenheiros de aprendizado de máquina para dimensionar e integrar os modelos, conectores para trabalhar com as partes interessadas do negócio e gerentes de produtos para supervisionar toda a iniciativa.

A GenAI é promissora para tarefas em que é útil e produtivo gerar rapidamente muitas ideias não factuais. É fácil imaginar produtos tecnológicos que se concentrem nesses casos de uso de uma forma que facilite às organizações começarem com experimentação de aplicações direcionadas e de pequena escala. Os gestores devem estar atentos aos contextos onde a adoção de LLMs se revela útil, não adotando nem rejeitando cegamente a tecnologia.

Para poderem tomar decisões adequadas, os executivos precisam se letrar em IA. Ainda vemos pouca colaboração entre o C-level das empresas e os líderes orientados para a tecnologia. Acreditamos que nesse ano de 2024 veremos mais participação dos C-level e conselhos nas discussões sobre IA e os líderes tecnológicos buscando visão mais abrangentes, além da tecnologia, mais orientados para os negócios, capazes de debater estratégias com os seus colegas de gestão e de traduzi-las em sistemas e insights que tornem essa estratégia uma realidade.

Inteligência Artificial deixa de ser mera tendência e transforma rotinas do e-commerce e varejo

Executivo da FCamara explora como a IA está mudando o cenário do comércio global e impulsionando as projeções de faturamento nos próximos anos

Nocoração da era digital, testemunhamos uma revolução que molda profundamente o comércio eletrônico e o varejo: a ascensão e consolidação da Inteligência Artificial (IA). À medida que avança a passos largos,

a IA se tornou não apenas uma ferramenta, mas o pilar de transformação desses setores, redefinindo a maneira como as empresas operam, interagem com os consumidores e gerenciam seus negócios.

Com projeções otimistas, o mercado global de IA no setor de varejo deverá atingir a impressionante marca de US$ 10,76 bilhões em 2023, conforme prevê uma pesquisa conduzida pela Future Market Insights, com uma notável taxa de crescimento anual estimada em 28%. As expectativas para o cenário futuro são ainda mais ambiciosas, pois se prevê que, até 2033, esse mercado possa superar a marca dos US$ 127 bilhões.

Isso significa que a IA não é mais uma mera tendência, mas sim um elemento fundamental que impulsiona o varejo, aprimorando a eficiência, personalização e inovação em todas as operações e na experiência do cliente. Para Joel Backschat, CIO na multinacional brasileira FCamara, um ecossistema de tecnologia e inovação que potencializa o futuro dos negócios, está claro que aqueles que abraçam essa tecnologia estão preparando seus negócios para um futuro de prosperidade.

“Em um mundo onde a competição é feroz e a atenção do consumidor é escassa, a Inteligência Artificial é como o farol que guia ovarejo moderno. Ela não apenas ilumina o

caminho, mas também molda a jornada do cliente, tornando-a mais personalizada e cativante”, defende.

O CIO nos conduz a uma exploração de como a IA está mudando de maneira significativa o cenário do e-commerce e varejo.

1.Personalização da experiência do consumidor

Uma das maiores transformações que a IA trouxe para o e-commerce e o varejo é a personalização da experiência do consumidor. Por meio da análise de dados, a IA permite que as empresas entendam o comportamento do cliente, suas preferências e histórico de compras.

“Com essas informações, as empresas podem oferecer recomendações de produtos relevantes e sugerir promoções específicas. Isso não apenas aumenta as vendas, mas também cria uma jornada mais satisfatória para ocliente”, pontua o Backschat.

2.Otimização da precisão logística

A IA é capaz de otimizar a cadeia de suprimentos e logística. Ela é usada para prever demandas, gerenciar estoques com eficiência e otimizar rotas de entrega. Isso resulta em menor desperdício, custos reduzidos e entregas mais rápidas, atendendo às crescentes expectativas dos consumidores em relação à velocidade e confiabilidade das entregas.

3.Atendimento ao cliente 24/7

Chatbots e assistentes virtuais baseados em IA já desempenhavam um papel importante no atendimento ao cliente. No entanto, com a evolução da Inteligência Artificial, essas soluções estão se tornando ainda mais eficientes e sofisticadas. Agora, eles

Joel Backschat, CIO da FCamara

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não apenas oferecem assistência básica, mas também são capazes de lidar com consultas mais complexas e personalizadas. Eles estão disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas, solucionando problemas mais simples e auxiliando os consumidores em suas jornadas de compra. Isso melhora a eficiência do atendimento e oferece uma experiência mais conveniente para os clientes.

Para a empresa, a automação do atendimento ajuda na classificação dos casos que exigem, de fato, um atendimento mais completo, além de reduzir custos operacionais.

4.Prevenção de fraudes

A IA desempenha um papel crucial na detecção e prevenção de fraudes no comércio eletrônico. Ela pode identificar atividades suspeitas, analisar padrões de compra e autenticar transações com base em uma variedade de fatores, tornando as compras online mais seguras para os consumidores e as empresas.

5.Realidade Aumentada e Virtual

A IA também tem impulsionado a adoção da realidade aumentada (AR) e virtual (VR) no varejo. Essas tecnologias permitem que os consumidores visualizem produtos em ambientes virtuais, experimentem roupas e acessórios, ou até mesmo façam passeios virtuais por lojas. Isso proporciona uma experiência de compra mais envolvente e ajuda os clientes a tomar decisões mais informadas.

“Aqui, a IA consegue unir várias de suas habilidades para aprimorar essas experiências. Ela pode analisar o comportamento e as preferências do cliente, oferecendo recomendações personalizadas e ajudando a otimizar as interações de AR e VR. A IA também pode rastrear o desempenho dessas tecnologias, permitindo que as empresas façam melhorias contínuas para atender às demandas dos consumidores”, conclui o executivo.

Sua contabilidade otimizada com ELO

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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.

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Para 86% dos executivos sul-americanos, inteligência artificial generativa é oportunidade e não ameaça, aponta BCG

Uma pesquisa inédita do Boston Consulting Group (BCG) aponta que a inteligência artificial (IA) e a inteligência artificial generativa (GenAI) são vistas como oportunidades, e não ameaças, para 86% da

alta liderança de empresas sul-americanas. Apesar da visão otimista, 75% dos entrevistados afirmam que aumentarão seus investimentos em IA e GenAI em 2024, percentual inferior à média global de 85%.

O estudo do BCG é baseado em uma pesquisa com mais de 1.400 executivos C-Level em 50 mercados e 14 setores. Identificou-se que, mesmo com o potencial da inteligência artificial e IA generativa apresentado em 2023, lideranças de todo o mundo ainda lutam para transformar o “hype” em realidade. 66% dos executivos estão incertos ou totalmente insatisfeitos com o progresso de suas organizações em relação à IA e GenAI até agora. Entre as três principais dificuldades apontadas, estão: falta de talento e habilidades (62%), falta de definição quanto aos planos de implementação e prioridades de investimento em IA e GenAI (47%) e ausência de uma estratégia em relação à responsabilidade na IA e GenAI (42%).

A pesquisa do BCG revela, ainda, que a América do Sul é a região mais conservadora em relação às expectativas de ganhos de produtividade com as tecnologias. Na região, 29% dos executivos esperam ganhos de 10% ou mais em 2024, sendo que a expectativa média global é de 46%. Além disso, 55% dos líderes empresariais sul-americanos relatam falta de orientação ou restrições sobre o uso de IA/IA generativa no trabalho, enquanto 69% aguardam definições específicas nas regulamentações para avançar com as iniciativas.

“Quando a tecnologia está mudando tão rapidamente, pode ser tentador esperar para ver o rumo que será tomado. Mas com a GenAI, notamos que as empresas líderes estão experimentando, aprendendo e construindo habilidades em escala enquanto as mudanças acontecem”, afirma Caio Guimarães, diretor executivo e sócio do BCG. É necessário treinamento para ampliar o uso das tecnologias no dia a dia, porém, o estudo do BCG mostra que apenas 6% das empresas treinaram mais de 25% de suas equipes em ferramentas de GenAI até agora – o que

justificaria a opinião de 73% dos executivos regionais que não têm confiança na proficiência de seus funcionários na tecnologia.

Investir é garantir retornos e benefícios a longo prazo

Globalmente, 89% dos executivos classificam a IA e a GenAI como uma das três principais prioridades tecnológicas para 2024, e 71% deles afirmam que planejam aumentar os investimentos em tecnologia neste ano, um aumento de 11 pontos em relação a 2023. Ainda, 54% dos líderes já esperam que a GenIA proporcione redução de custos este ano, principalmente por meio de ganhos de produtividade em operações, atendimento ao cliente e TI.

De acordo com o relatório, as empresas líderes na adoção da IA generativa reconhecem que seu uso veio para ficar e seu potencial, tanto para aumentar a produtividade quanto para o crescimento dos negócios. O BCG destaca algumas características que distinguem tais empresas das que estão ficando para trás:

Caio Guimarães, diretor executivo e sócio do BCG

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Capacitação sistemática. Foco em aprendizado constante, e isso inclui os próprios executivos: 21% das empresas que planejam investir mais de US$ 50 milhões em IA em 2024 já treinaram mais de um quarto de seus funcionários.

Atenção ao custo de uso. As empresas sabem que os gastos com o uso da GenAI têm impacto a longo prazo e devem ser sempre vigilantes com esse ponto.

Relações estratégicas. Desenvolvimento de um ecossistema de parceiros para

gerenciar desafios complexos e responder rapidamente aos desafios.

Implementação dos princípios de IA responsável (RAI). Estratégias de RAI são pauta dos CEOs em 27% das empresas que planejam investir mais de US$ 50 milhões em IA em 2024 e elas se preparam proativamente para lidar com políticas de regulamentação.

“A IA generativa pode ser aproveitada para melhorar a eficiência de tarefas diárias, remodelar funções e criar modelos de negócios. Desbloquear o potencial da tecnologia significa aumentar produtividade, impulsionar a receita e criar vantagem competitiva a longo prazo”, finaliza Guimarães.

Information architect, AIIM Fellow, Director at I-Ware

A IA pode gerar insumos para ajudar a IA

No Fórum Econômico Mundial de Davos, um dos temas discutidos foi “Vamos criar uma IA confiável para negócios”. Ao analisar os propósitos desta frente, encontramos “... inovação de ponta com valores centrais de integridade e confiabilidade. Estes irão desafiar a organização a repensar o papel de sua força de trabalho e como melhor navegar nos riscos de privacidade e legais. Como líderes, deveremos alimentar uma cultura alimentada pelos deveres de assegurar que o bem estar das pessoas seja priorizado, a qualidade dos dados mantida e que os modelos sejam desenhados e implementados com segurança.”

Uma IA confiável passa sem dúvida pela qualidade dos dados. Outro exemplo: nas últimas semanas diversas matérias abordaram a implementação do Microsoft Copilot. Sem exceção, TODAS tinham, no mínimo, uma das seguintes expressões: qualidade de dados, segurança e governança.

Para aqueles que acreditam que basta adquirir uma ferramenta, instalar e sair usando, a má notícia. GIGO – Garbage In, Garbage Out. Vamos imaginar que o Copilot será utilizado para a geração de propostas e que nos seus repositórios tem documentação de produtos descontinuados e de propostas perdidas. Teremos problemas. Ou que o ju-

rídico possua um repositório de processos, com causas vencidas ou perdidas. Ou pior, no email corporativo vamos encontrar desde comunicações com clientes até agendamentos de festinhas.

As alternativas de ferramentas para ajudar na obtenção de dados podem ser, entre outras:

• máquinas de OCR associadas a serviços cognitivos;

• o uso de ferramentas poderosas como KQL para explorar os dados e descobrir padrões, identificar anomalias e exceções;

• a classificação a partir de vocabulários, expressões, indicador de proximidade ou localização;

• identificação de informações sensíveis;

• autoclassificação e extração de dados;

• definição de tipos de conteúdo e temporalidade a partir de tabelas de temporalidades na nuvem.

Ou seja, antes de pensar em sua iniciativa de IA, crie um projeto para se preparar para a IA. Neste projeto, a grande quantidade de arquivos e dados obscuros

em servidores de arquivo, sistemas de gestão de conteúdo de terceiros, conteúdo na nuvem, precisa ser tratado para a remoção do ROT – Redundante, Obsoleto e Trivial, a migração e a implementação de go-

vernança. No quadro abaixo, gerado por ferramenta Microsoft, é apresentado um exemplo de avaliação de dados, deixando claro que este conjunto de dados não atende.

Um acervo preparado apropriadamente, confiável, íntegro, atual, seguro e gerenciado irá alavancar a chance de sucesso na iniciativa de IA.

A AIIM estará abordando este tema no seu congresso anual em abril deste ano. Para tanto, preparou o roadmap abaixo para apresentar os temas a serem abordados nesta jornada.

uma empresa consolidada

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