Revista IA - Edição 22

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

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

COMO IA MUDA O JOGO DA AUTOMAÇÃO

Com o advento e a popularização da inteligência artificial generativa, a indústria de tecnologia de automação ganha um aliado para automatizar tarefas repetitivas. E a sinergia entre ambas as tecnologias ditará o sucesso dos projetos. PÁG. 5

Como o Brasil deve encarar a regulamentação da IA Pág. 37

Hiperautomação, Blockchain e Web3: O Futuro da Transformação Digital Pág. 51

COMO IA MUDA O JOGO DA AUTOMAÇÃO?

PÁGINA 5

Até 2025, mais de 80% das empresas usarão IA e automação desponta como tendência crescente

Como o Brasil deve encarar a regulamentação da IA

CEZAR TAURION

CEO da Redcore

EDITORIAL

Nessa edição, abordamos a integração da IA com outras técnicas de automação, como a RPA. É inegável que com o lançamento do ChatGPT, o tema IA passou a ser notícias até de jornais diários. Mas, em conversas com diversos profissionais de TI, observamos que muitos não conhecem a história da IA e sua evolução ao longo de décadas. Muitos, curiosamente, desconhecem as origens da IA e acreditam que tudo começou apenas recentemente. E com o chatGPT. Mas, as tecnologias não surgem de supetão. Elas passam por um ciclo de evolução gradual, que começa muitas vezes com um paper científico e evolui ao longo do tempo até que apareça no mercado.

A IA não é magia e muito menos novidade. Mas, antes de mergulhar na leitura dessa edição, vamos primeiro fazer uma breve descrição do que é IA: é a aplicação da matemática e do código de software para “ensinar” os computadores a entender, sintetizar e gerar conhecimento de maneira semelhante à maneira como as pessoas o fazem. IA é um programa de computador como qualquer outro, ele funciona em uma máquina, recebe dados de entrada, processa e gera saída. A aplicação da IA é útil em uma ampla gama de áreas de atuação, desde codificação de programas até medicina, direito e artes. Os

algoritmos de IA são produção do conhecimento e inteligência das pessoas e controlada por pessoas, como qualquer outra tecnologia. E, importante, e devemos sempre lembrar, que a IA não é inteligente no sentido de compreender o que está fazendo. O resultado de frases produzidas, embora bem construídas e que fazem sentido para nós, como as que vemos sendo geradas pelo chatGPT, são frutos de cálculos probabilísticos. A razão pela qual os LLMs podem imitar a conversa humana de forma tão convincente decorre da visão pioneira de Alan Turing, que percebeu que não é necessário que um computador entenda um algoritmo para executá-lo.

Isso significa que, embora o ChatGPT possa produzir parágrafos cheios de linguagem emotiva, ele não entende nenhuma palavra em nenhuma frase que gera. E, também uma descrição bem mais curta do que a IA não é: software e robôs assassinos que ganharão vida e decidirão eliminar a raça humana, como vemos nos filmes de ficção científica.

O fato é que a IA generativa está aí e existe muito interesse em descobrir onde, como e quando a usar nos negócios. Acreditamos muito na aplicabilidade da Gen AI. Entretanto, não abraçamos o hype, mas propomos que seu uso tenha claros propósitos, objetivos

bem definidos e expectativas de ROI realistas. Defendemos uma abordagem mais cautelosa. Fazer afirmações grandiosas sobre LLMs pode ajudar a vender software, cursos ou livros no curto prazo, mas no longo prazo, a aplicação impensada desses modelos por toda a organização pode levar a perdas significativas de produtividade.

A IA generativa apresenta, como toda tecnologia, riscos e oportunidades. 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. A integração com RPAs pode ser uma boa maneira de se começar o jogo.

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. Juntese 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!

Como IA muda o jogo da automação?

Com o advento e a popularização da inteligência artificial generativa, a indústria de tecnologia de automação ganha um aliado para automatizar tarefas repetitivas. E a sinergia entre ambas as tecnologias ditará o sucesso dos projetos

Por Roberta Prescott

Desde que despontou, a inteligência artificial generativa tem chamado a atenção das empresas devido à sua capacidade de executar tarefas com maior rapidez, contribuindo, assim, para o aumento da produtividade das empresas. Dentro do universo da automação robótica de processos (RPA, na sigla em inglês), esperase que a integração com IA traga sinergia e complementaridade — mas sem substituição —, de acordo com especialistas entrevistados

para esta matéria. A ideia é que RPA e IA sejam combinadas em prol de alcançar as metas das estratégias empresariais e aumentar a eficiência operacional.

A consultoria IDC já projetou a fusão de inteligência e da automação trazendo novas capacidades para apoiar os negócios. Na coletiva de imprensa da IDC Predictions Brazil 2024, realizada no início deste ano, a consultoria destacou que as principais

MATÉRIA

iniciativas de negócios que iriam impulsionar os gastos com TI em 2024 tinham a ver com produtividade e automação inteligente; maior proveito dos dados para geração de valor; controle e otimização de custos; atração e retenção de clientes. “Estamos vendo a importância de IA e ela permeia a grande maioria das tendências; estamos vendo que a capacidade da inteligência artificial pode acelerar muito a entrega de valor”, disse, à época, Luciano Ramos, gerente-geral da IDC para o Brasil.

De fato, RPA continua aumentando sua presença, à medida que as organizações buscam melhorar a eficiência operacional com automação tática. De acordo com pesquisa do Gartner, 90% dos fornecedores de automação de processos robóticos (RPA) oferecerão automação generativa assistida por IA até 2025.

“Se você olhar a história de automação, quando começou a RPA, há, mais ou menos, uns dez anos, a gente tinha capacidade de automatizar entre 20% e 30% dos processos que as empresas tinham e eles eram aqueles que tinham dados

estruturados e organizados. Com a evolução da tecnologia, começamos a automatizar os processos com dados semiestruturados e esse porcentual subiu para entre 40% e 50% dos processos que poderiam ser automatizados. Com IA generativa, hoje, se automatiza muito mais do que antes, porque você tem a capacidade de ler qualquer tipo de dado, de interpretar os dados e de treinar modelos”, analisa Weslyeh Mohriak, diretor que lidera a Automation Anywhere no Brasil.

Ou seja, a inteligência artificial generativa tem o poder de impulsionar RPA, levando as companhias a automatizarem muito mais processos. Para Mohriak, não existe uma sobreposição de RPA com IA, porque o que a inteligência artificial generativa faz, na verdade, é criar modelos que permitem fazer perguntas e obter dados. No entanto, o que se faz com estes dados depende da automação do processo. Por exemplo, usando inteligência artificial generativa na automação, pode-se fazer uma consulta ou pedir algo e o robô da RPA procura a resposta em um arquivo ou faz uma atualização.

“Posso treinar o modelo para treinar o dado e uso a automação para pegar o dado treinado, que vem como resposta, e executar transações”, detalha o líder da Automation Anywhere.

Visão pragmática

Nessa linha, Fernando Valdemar Baldin, gerente-geral da AutomationEdge para o Brasil, argumenta que a inteligência artificial generativa transformou algoritmos em prompt e diz que a primeira revolução foi dar acesso a algoritmos complexos, possibilitando integrar isso dentro de processos automatizados.

Luciano Ramos, gerente-geral da IDC para o Brasil

“Tenho uma visão mais pragmática de IA com automação. A IA junta com RPA na análise que pode ser substituída por algoritmo, mas qual algoritmo vamos escolher? E, dentro de cada algoritmo, têm parâmetros de ajustes”, defende. Baldin também faz a separação do que é a camada do processo que foi automatizada, ou seja, a automação da tarefa, porque não significa necessariamente que se automatizou o processo, para o qual se requer algum nível de julgamento humano.

Para o chefe da AutomationEdge no País, o mercado ainda está “sonhando” com a possibilidade de ter o chamado agentic process automation (APA), que se aproveita de grandes modelos de linguagem (LLMs) para automatizar fluxos de trabalho complexos e dinâmicos. “RPA você constrói, hoje, a lógica, mas o sonho é que, em algum momento, a IA tenha capacidade de construir o prompt, aprendendo e construindo os

fluxos de automação e remediando-os — assim como faz com a geração de texto, mas fazendo isso com processos empresariais. Isso é o que se está buscando agora”, antecipa Baldin.

MATÉRIA DA CAPA

Fernando Baldin, Gerente-geral da AutomationEdge

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O grande desafio é entender a tecnologia e não se deixar levar pelas tendências ou pela vontade pura e simples de se adotar uma nova tecnologia. A alucinação ainda é uma importante questão a ser resolvida. “Vivemos a epidemia “agile” e hoje tudo tem de ser IA. Mas é muito mais o processo de cocriação dos processos de negócios, adequando a tecnologia à empresa do que a empresa à tecnologia. Será que precisa usar IA em tudo? O que vai dizer é o resultado do negócio”, questiona Baldin.

Em um artigo para o site do Insper, Vainer Tadeu Munhoz, especialista em gestão de tecnologia da informação, defendeu o uso da RPA como sendo um prérequisito importante para a introdução da inteligência artificial no mundo corporativo.

A justificativa de Munhoz se baseia no fato de que RPA somente é capaz de executar programação binária, cujo resultado é determinístico, não sendo capaz de alterar sua programação de forma autônoma.

Por outro lado, ele argumenta que, na automação inteligente, o processamento de linguagem natural (NLP) tornou-se uma tecnologia cada vez mais importante para diferentes setores da economia que buscam otimizar suas operações. Assim, Munhoz antecipa que a integração entre RPA, IA, sistemas empresariais e fontes de dados externos (como Receita Federal, bancos, INSS etc.) poderia automatizar com mais inteligência processos de negócios complexos em diferentes departamentos.

Incorporando IA

Independentemente do estágio de adoção, as empresas fornecedoras embarcam IA em suas soluções.

A AutomationEdge coloca IA para construção de novos fluxos. “A construção de algo requer uma barra de conhecimento que é muito distribuído. E fomos para o caminho da cocriação de fluxos”, explica o gerentegeral, Fernando Baldin.

Além disso, a empresa estuda embarcar a IA no produto e também na remediação. “Meu processo deu errado ou o fluxo falhou? Percebemos que, quando a IA tem logs, a resposta que ela pode dar para o analista faz mais sentido”, explica Baldin. Outra adoção é na parte de análise para possibilitar que sejam feitas perguntas e interações — por exemplo, qual é o meu processo que mais demora para executar — e obter respostas baseadas em análise da massa de dados.

Já a Automation Anywhere, nos últimos 18 meses, começou a incorporar inteligência artificial generativa às soluções. “Já tínhamos tecnologia de automação e começamos a usar modelos e dados gerados com uso da inteligência artificial generativa”, diz Mohriak. A projeção é que a IA esteja embutida em todas soluções e plataformas de automação. “O futuro é ter soluções transparentes para os usuários e isso depende de ter modelos treinados para determinadas funções”, explica o executivo.

Como exemplo, André Fernandes, diretor de pré-vendas da Nice, diz que o maior desafio das empresas é identificar situações que sejam válidas para automação. “A Nice tem o ‘automation finder’ que tem

papel de monitorar o que está acontecendo, quais processos estão sendo executados no desktop dos usuários e apontar quais são as possíveis automações e seus ganhos. Não necessariamente os processos mais complexos são ideais para serem automatizados; então, o papel é indicar o processo e quebrar o processo em pequenos entregáveis”, explica Fernandes.

O executivo diz que as empresas, atualmente, estão buscando dois tipos de automação. O autosserviço está no grande foco das organizações, podendo ser atendido por um robô, mas se trata de uma automatização que não é RPA. Em automação robótica de processos, existe uma assistência por robô e uma automatização não-assistida que executa tarefas 24 horas por sete dias sem intervenção humana. “Na Nice, a inteligência artificial generativa está em vários componentes que englobam soluções. Tem o modelo por trás, o conteúdo que a IA aprende e LLM que é a forma de verbalizar isso”, diz.

André Fernandes, Diretor de pré-vendas da Nice

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Futuro de RPA

“RPA surgiu na década 1980-90 com a promessa de mercado das empresas de software de gestão que diziam era que o único software que você precisa é o ‘meu’ ERP, que trazia embutido CRM etc... Passados os anos, o ERP virou core, sendo relevante e importante, mas mercado aprendeu que ERP precisa ter padronização e não consegue conversar com processo de marketing, de vendas, de processo produtivo, que usam sistemas satelitais que são críticos. Ficou

um gap”, relembra Fernando Baldin, da AutomationEdge.

Com o ERP no centro e os diversos sistemas orbitando à sua volta, quem tinha de preencher as lacunas entre eles era o ser humano. Nesse cenário e pegando este vácuo, nasce RPA. “Existem coisas importantes que a TI faz a conexão, mas nem tudo a TI consegue fechar o gap, então, RPA entra para resolver isso”, aponta Baldin, para quem o futuro do RPA reside no fato de essas lacunas seguirem existindo. “A tendência é que RPA tende a

focar em processos externos, a se conectar com chatbots, com clientes; RPA pode ser a sacola agregando IA aos processos”, pondera.

Weslyeh Mohriak, da Automation Anywhere, defende que, com a inteligência artificial generativa, é possível aumentar as automatizações. RPA e IA são complementares, na visão dele, que diz não enxergar uma coisa substituindo a outra. “O futuro é cada vez na direção de modelos mais especializados para cada tipo de aplicação. Hoje, estamos no momento de transformar a tecnologia em casos práticos. O uso de inteligência artificial generativa que dá certo é quando há casos de negócios que a justifique”, detalha Mohriak.

Lembrando que a IA tradicional existe já há uns 40 ou 50 anos, o momento seria o de sair do hype e colocar inteligência artificial generativa na prática, aproveitandose da facilidade de implementação e da capacidade de treinar modelos de forma automática. “Estamos na fase de sair da parte acadêmica e do discurso e colocá-la na prática, conseguindo aplicar a tecnologia em casos reais”, afirma o executivo.

“De forma genérica, tudo que você já fazia antes vai ficar melhor com IA”, completa, explicando que RPA funciona com ou sem inteligência artificial, mas com a IA automatiza mais processos, com tipos diferentes de dados e com mais precisão. Ou seja, se aperfeiçoa. “E, antes, tinham processos que não se conseguia automatizar e conseguimos”, aponta Mohriak.

Os especialistas afirmam que toda empresa pode se beneficiar da automação

inteligente, mas é necessário encontrar o caso de negócio e separar o que é modismo do que é eal, pois, quando usada corretamente, a tecnologia é extremamente potente. “No começo, RPA apareceu como uma solução mágica para resolver todas as tarefas repetitivas e descobriram que não era tão fácil. Agora, a IA — não necessariamente a inteligência artificial generativa — vem trazer o mapeamento de tarefas ajudando a identificar o que automatizar”, diz André Fernandes, da Nice.

Fernandes concorda que a RPA e IA são tecnologias que se complementam e juntas conseguem entregar uma melhor experiência para o usuário. “A inteligência artificial dentro da automação faz um papel muito maior do que as pessoas têm visibilidade hoje”, sintetiza o executivo.

Weslyeh Mohriak, Diretor da Automation Anywhere

Até 2025, mais de 80% das empresas usarão IA e automação desponta como tendência crescente

Corporações adotam Inteligência Artificial para otimizar operações e aumentar a eficiência

Ainteligência artificial (IA) está avançando a passos largos e reorganizando as estruturas do mundo empresarial. A maioria das ferramentas de IA têm em comum a busca por poupar

tempo e esforços em atividades repetitivas e previsíveis. No mundo corporativo, essa inovação pode representar um verdadeiro ponto de virada para a economia de recursos e melhor alocação da força de trabalho.

Uma pesquisa recente da consultoria Gartner indica que até 2025, mais de 80% das grandes empresas terão integrado soluções de inteligência artificial em seus processos. Esse dado reflete o crescimento acelerado dessas tecnologias, impulsionadas pela necessidade de otimizar operações e aumentar a eficiência.

Alan Nicolas, especialista em IA para negócios e fundador da Academia Lendár.I.A, alerta para uma realidade inevitável. “Empresas que não adotarem a IA em suas operações correm o risco de ficar para trás. A inteligência artificial não é mais uma tendência futura. É o presente e está revolucionando a forma como as empresas operam”, aponta.

A Academia Lendár.I.A é uma startup de educação que já capacitou mais de cinco mil alunos a aplicarem Inteligência Artificial

para alcançar resultados extraordinários em suas operações. Juntamente a esta trajetória marcada por inovações e conquistas, Alan tornou-se uma referência no mercado digital, especialmente em estratégias que utilizam IA para otimizar os negócios.

Aplicações da IA

As ferramentas de IA já estão sendo utilizadas em diversas áreas, desde atendimento ao cliente até gestão de estoque. Chatbots, por exemplo, são uma das aplicações mais visíveis da Inteligência Artificial, proporcionando suporte 24 horas por dia, sem a necessidade de intervenção humana. Além disso, sistemas de IA são usados para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e prever demandas, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.

Outro exemplo é a automação de processos robóticos (RPA), que utiliza software para realizar tarefas repetitivas que antes eram feitas por humanos. “A automação de processos com IA permite que as empresas liberem seus funcionários para tarefas mais estratégicas, aumentando a produtividade e a satisfação no trabalho”, explica Alan Nicolas.

O especialista indica que os gestores escolham as melhores ferramentas que se adequem ao tipo de serviço prestado ou produto vendido. “Em alguns casos, utilizar um chatbot pode impactar negativamente a relação com o cliente, mas gerir o estoque de forma automatizada pode fazer uma maior diferença no dia-a-dia. O uso da IA deve servir aos propósitos humanos, sendo facilmente moldada por comandos certeiros. É aí que entra a capacitação”, afirma.

Desafios e oportunidades

Apesar das vantagens, a adoção da IA também vem acompanhada de desafios. A necessidade de investir em infraestrutura tecnológica e treinamento de pessoal pode representar uma demanda de tempo e dinheiro significativa. No entanto, os benefícios são ainda maiores, especialmente quando se considera o potencial de crescimento e inovação que a IA oferece.

Alan Nicolas observa que a resistência à mudança é um dos maiores obstáculos que as empresas colocam para si mesmas. “Muitas organizações ainda têm receio de adotar a IA por medo do desconhecido ou de substituir empregos humanos. No entanto, a IA deve ser vista como uma aliada, não como uma ameaça.”

A Academia Lendár.I.A tem se destacado ao fornecer capacitação em IA para profissionais de diferentes áreas, ajudando-os a integrar essas tecnologias em suas operações diárias. “Nosso objetivo é democratizar o acesso ao conhecimento sobre IA, permitindo que mais pessoas e empresas se beneficiem dessa tecnologia”, afirma Nicolas.

O futuro da automação com IA

À medida que as ferramentas avançam, espera-se que a IA se torne ainda mais integrada às operações das empresas. A tecnologia generativa é apenas o começo de uma revolução mais ampla no campo corporativo. Nos últimos três anos, mais de US$1,7 bilhão foi investido em soluções de

inteligência artificial, com destaque para a descoberta de medicamentos e a codificação de software.

Segundo o artigo da Gartner, até 2025, mais de 30% dos novos medicamentos e materiais serão descobertos através de IA generativa. Além de marketing e mídia, outros setores como farmacêutico, automotivo e aeroespacial já sentem os impactos dessa tecnologia, que pode gerar dados sintéticos, otimizar o design de chips e criar novos materiais com propriedades específicas. No entanto, é necessário gerenciar riscos da IA generativa, incluindo deepfakes e questões de direitos autorais, garantindo um uso responsável e transparente da tecnologia.

Por isso, é indispensável se adaptar a essa nova realidade. “Estamos apenas começando a explorar o potencial da IA. Aqueles que estiverem dispostos a investir em conhecimento e inovação estarão à frente na corrida pela competitividade no mercado”, conclui Alan Nicolas.

A automação com IA está transformando a forma como os negócios são conduzidos, preparando as empresas para um futuro onde a tecnologia desempenha um papel ainda mais central nas operações diárias.

Filippo Di Cesare

CEO LATAM da Engineering (Grupo Engineering)

Como o Brasil deve encarar a regulamentação da IA

Segundo dados da pesquisa Global AI Index, o Brasil está acima de muitos países quando se trata da Inteligência Artificial (IA). O estudo revela que ocupamos

a 35ª posição em termos de potencial de IA a nível internacional, superando nações como Nova Zelândia, Eslovênia e Islândia, além do País ser líder na América Latina.

Esses dados refletem não apenas o crescimento significativo do Brasil no campo da Inteligência Artificial, mas também a crescente confiança e receptividade nacional em relação a essa tecnologia inovadora. Enquanto o país se destaca no cenário global, nossa população demonstra uma disposição cada vez maior para adotar e confiar na IA como uma ferramenta importante em diversos aspectos da vida cotidiana.

Como mostra a pesquisa Trust in Artificial Intelligence, da Universidade de Queensland, 56% dos brasileiros estão dispostos a confiar na Inteligência Artificial, sendo a terceira nação com maior nível de

confiança na tecnologia a nível global, logo atrás dos indianos e chineses.

Isso prova que o tema possui uma importância vital na atualidade, fazendo com que os desdobramentos ligados à sua regulamentação também influenciem diversos setores da sociedade e da economia.

Neste cenário, a União Europeia (UE) assumiu a liderança na pauta ao implementar recentemente a primeira legislação abrangente sobre a IA. É um marco que não só impactou a região por si só, como também as discussões sobre o assunto ao redor do mundo inteiro.

Como não poderia ser diferente, o fator primordial para essa repercussão é o fato de estarmos tratando de um dos blocos econômicos mais importantes de todo o mundo. Apesar de não liderarem em termos de inovação em IA, por se tratar de um bloco econômico tão importante, a regulamentação europeia referente ao uso dessa tecnologia não poderia deixar de ter um impacto importante sobre os demais países.

A UE é um mercado comercialmente importante, afinal, muitas empresas operam e vendem na comunidade europeia. Logo,

suas políticas e práticas regulatórias acabam se tornando um modelo para outros países e regiões, com as decisões relacionadas a tecnologias emergentes interferindo nos rumos da transformação digital em várias nações.

Nesse contexto, a regulamentação recentemente aprovada pela comunidade europeia estabelece padrões para o uso da IA, guiando os seus caminhos no meio empresarial. Assim, é nesse sentido que precisamos compreender à risca como essas normas afetam diretamente a maneira como as companhias interagem com os aplicativos e sistemas da categoria.

Os principais pontos na regulamentação da IA

O ponto central das normas da UE é que a IA precisa ser segura, transparente, respeitosa e não discriminatória, alinhandose com os valores éticos e constitucionais da comunidade europeia. Dentro dessa lógica, as regras estabelecem obrigações para o uso da tecnologia a partir de níveis de risco.

Por exemplo, utilizar a ferramenta para categorizar pessoas com base na sua raça, etnia e religião é proibido, pois é considerado um risco “inaceitável” e que traz uma possível ameaça aos seres humanos. Também é expressamente proibido realizar o reconhecimento facial em espaços públicos e fazer uso da IA para policiamento preditivo em tempo real. Essas regras são contempladas no primeiro nível de risco alto, que é o risco

de quebra total de privacidade, com câmeras capazes de identificar qualquer pessoa que passa na rua.

No segundo nível, onde temos um risco aceitável, a IA deve respeitar alguns limites e obrigações de transparência, como o respeito à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), possibilitando identificar os padrões que a IA usou para fazer determinadas escolhas, oferecer ao usuário a opção de continuar ou não a interagir com aquele dispositivo digital, entre outros.

Normas como essa ressaltam que a IA é um recurso poderoso, podendo ser usada para uma gama imensa de oportunidades, desde que com responsabilidade. Logo, acredito que a tecnologia não pode ficar na mão de poucas empresas, muito menos sob uma autorregulamentação.

Apesar das regras de conduta estabelecidas com muito cuidado pela legislação, sob um ponto de vista macro, nota-se que os governantes não dão a atenção devida ao impacto que a tecnologia trará para a sociedade como um todo. A forma como trabalhamos, estudamos e nos relacionamos será diretamente afetada por essa inovação. Não há como limitar as suas estratégias de uso a produtos e serviços, pois a transformação vai muito mais além.

Estabelecer uma legislação é importante, mas os governantes também precisam estar atentos às grandes transformações antropológicas impulsionadas pela IA, por exemplo, à necessidade de repensar o mercado de

trabalho, a distribuição da riqueza, a educação e diversos outros âmbitos. O aspecto da ética é realmente relevante, mas as mudanças que vão acontecer na sociedade, referente a aplicação da IA, serão muito mais impactantes e necessitam ser governadas.

Como o Brasil deve encarar a regulamentação da IA

Em geral, a legislação europeia está alinhada com sua ética e premissas constitucionais, que não são muito diferentes das que vigoram no Brasil. No entanto, cada região tem suas características culturais e econômicas que podem impactar suas regulamentações.

No território nacional, temos ótimos talentos na área de tecnologia. Tanto que, de acordo com a pesquisa IA Global Index, ocupamos a 21ª posição no ranking em termos de disponibilidades de talentos. E muitos deles acabam trabalhando para instituições internacionais. Portanto, a quantidade de profissionais qualificados em soluções de IA no mercado brasileiro ainda é limitada. Logo, a regulamentação da IA no País deve envolver as instituições de ensino públicas e privadas, que têm o papel de ajudar na promoção desses talentos.

São aspectos como esse que devemos observar com atenção para explorar o potencial tecnológico da maneira correta,

inclusive no que diz respeito à atração de investimentos. A IA é um fator importante para os investidores decidirem se vão apostar naquele país. Eles analisam, por exemplo, o funcionamento do sistema financeiro nacional, a infraestrutura de energia, o cenário da comunicação e, é claro, a formação de bons especialistas nos seus respectivos segmentos, incluindo a Inteligência Artificial.

Portanto, temos que entender que essa tecnologia não é um mero detalhe. Ela veio para ficar, transformando o modo como vivemos. Não devemos focar apenas em regulá-la, mas torná-la uma ferramenta de desenvolvimento econômico poderoso e um formato de inovação nunca antes visto.

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Vera Tavares

CTO da Verity

Hiperautomação, Blockchain e Web3: O Futuro da Transformação

Digital

Vivemos uma era de transformação hiperdigital, onde a agilidade, a inovação e a adaptação constante são essenciais para a sobrevivência e o sucesso no cenário empresarial. Três tecnologias emergentes estão no centro desta revolução: hiperautomação, blockchain e Web3. Cada uma delas oferece uma gama de

oportunidades e desafios, e a integração dessas tecnologias pode redefinir a forma como empresas operam, interagem com clientes e criam valor.

Hiperautomação: A Nova Fronteira da Eficiência Operacional

A automação robótica de processos (RPA) mudou o jogo ao automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras, liberando os colaboradores para se concentrarem em atividades mais estratégicas. No entanto, a hiperautomação leva essa automação a um

nível totalmente novo. Ela combina RPA com tecnologias avançadas como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e mineração de processos para automatizar processos complexos de tomada de decisão.

A hiperautomação possibilita a automação ponta a ponta de fluxos de trabalho inteiros, eliminando a necessidade de transferências manuais entre processos. Além disso, ela cria sistemas de autoaprendizagem que continuamente analisam dados e melhoram processos ao longo do tempo.

Empresas que adotam a hiperautomação tornam-se mais eficientes, reduzem custos operacionais e respondem rapidamente às mudanças do mercado.

Blockchain e Web3: A Revolução da Descentralização

Enquanto a hiperautomação foca na eficiência operacional, o blockchain e a Web3 trazem a promessa de transformação através da descentralização. O blockchain, uma tecnologia de registro distribuído, assegura transparência e segurança nas transações. Essa tecnologia tem o potencial de transformar diversos setores, promovendo maior confiança e integridade dos dados.

A Web3, a próxima evolução da internet, introduz conceitos de descentralização e propriedade do usuário. Com a Web3, os dados e ativos digitais são controlados pelos próprios usuários em vez de grandes corporações. A verificação de identidade digital baseada em blockchain também simplifica os processos de conhecimento do cliente (KYC), melhorando a experiência do cliente e aumentando a segurança.

Integração Tecnológica: O Futuro da Transformação Digital

O futuro da transformação digital não se trata apenas de adotar as tecnologias mais recentes, mas de integrá-las de maneira

estratégica para criar valor e inovação. A hiperautomação, blockchain e Web3 são pilares dessa transformação, cada um trazendo suas próprias vantagens e desafios. Empresas que conseguirem harmonizar essas tecnologias estarão na vanguarda da inovação, ganhando uma vantagem competitiva sustentável e redefinindo o cenário empresarial para as próximas gerações. A era da transformação hiperdigital está aqui, e com ela, uma oportunidade única de reimaginar o futuro dos negócios.

A combinação de hiperautomação, blockchain e Web3 oferece uma oportunidade sem precedentes para melhorar a eficiência operacional, aumentar a transparência e segurança nas transações, e proporcionar aos usuários um controle maior sobre seus dados e ativos digitais. Esta transformação não só promete otimizar processos internos, mas também criar novas formas de valor para clientes e stakeholders.

Recomendações Finais

1. Investimento em Capacitação: Empresas devem investir em treinamento e capacitação para que seus colaboradores possam maximizar o uso dessas tecnologias.

2. Parcerias Estratégicas: Formar parcerias com fornecedores de tecnologia e startups inovadoras pode acelerar a adoção e integração tecnológica.

3. Pilotos e Provas de Conceito: Iniciar com projetos piloto e provas de conceito para testar a viabilidade e ajustar estratégias antes de uma implementação em larga escala.