O FUTURO DE IA E RPA NO CENTRO DOS DEBATES
A 6a edição do RPA & AI Congress, evento presencial realizado em abril na cidade de São Paulo, debateu o que esperar da inteligência artificial, com avanço da IA generativa, a necessidade de governança dos dados e privacidade e ética, além da evolução para a hiperautomação
Lei da IA: um marco regulatório e seus desafios para o Brasil
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IA em ascensão: desafios e oportunidades com a regulamentação
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Futuro de IA e RPA no centro dos debates
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Lei da IA: um marco regulatório e seus desaf ios para o Brasil
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IA em ascensão: desafios e oportunidades com a regulamentação
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As Novas Tecnologias como aliadas dos processos de conformidade
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Transformação da TI: impactos e desaf ios da IA Generativa para o segmento
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EDITORIAL
Nessa edição, abordamos a cobertura da 6ª edição do RPA & AI Congress, realizado em abril. O congresso debateu o que esperar da aplicação da IA, a evolução e aplicabilidade da IA generativa e o desafio das questões de governança de dados e da própria aplicação da IA. O debate sobre o desenvolvimento responsável de soluções baseadas em IA, com respeito à ética, aderência ao aparato regulatório, mitigação de vieses, proteção da privacidade e de não violação de direitos autorais é uma questão de suma importância.
Nos debates ficou claro que, antes de investir tempo e dinheiro em IA, mesmo em IA generativa, as empresas precisam de uma estratégia para orientar sua utilização. Sem uma estratégia de IA, a IA se tornará um custo adicional que não fornecerá um adequado retorno do investimento. As iniciativas de IA não devem ser feitas pelo modismo (“todos estão fazendo”) mas com objetivos bem claros para resolução de problemas de negócio. Esteja atento às suas limitações, e separe os mitos da realidade.
O tópico governa de dados também foi bastante debatido. Uma governança de dados é requisito essencial para que as iniciativas de IA tenham sucesso. Geralmente é um item que quase não aparece
nas conversas sobre IA que vemos por aí. Fala-se muito nos algoritmos, mas pouca atenção é dada aos modelos de governança de dados. Por exemplo, a governança vai definir como tratar obsolescência dos dados. Dados antigos podem ser um desafio significativo e são uma consideração importante ao planejar sua estratégia de armazenamento. Se você estiver analisando informações que mudam rapidamente, decida quantos e quais dados históricos serão relevantes. Você pode incluir todos os dados, um volume específico de dados ou dados de uma determinada janela de tempo. Selecione uma abordagem apropriada para o problema que você está resolvendo.
Lembre-se que IA está em constante evolução e sua estratégia pode evoluir à medida que sua solução amadurece. Se você estiver correlacionando ações com o tempo, considere cuidadosamente a janela para suas séries temporais. Se você estiver prevendo níveis de estoque, alguns meses de dados não conseguirão capturar uma variação sazonal significativa. Por outro lado, para usar um algoritmo de previsão que identifica que os sinais vitais de um indivíduo na UTI estão se deteriorando, e com isso acionar uma intervenção médica, a pressão arterial deste indivíduo no mês passado não será muito relevante. Entenda se os efeitos periódicos podem impac-
CEZAR TAURION
Chief Strategy Officer da Redcore
tar seu sistema e valide se seus modelos e previsões se baseiam em vários ciclos do período típico que você está modelando.
O congresso, pela importância da IA, enfatizou nos debates a necessidade de estudar e compreender seus impactos nos negócios. Só existe uma única estratégia, a de negócios. É necessário integrar a estratégia de IA à estratégia de negócios para formar uma única estratégia.
Os executivos não podem ignorar o tema. As organizações que perceberem o potencial da IA e reagirem antes das outras terão dado um passo significativo em termos de vantagem competitiva. Para isso devem:
1. Ter o corpo executivo inspirado, alinhado e engajado com IA.
2. Escolher os projetos adequados, não ambiciosos demais, nem tão pequenos que não causem impactos nos negócios, caso sejam bem-sucedidos. Os projetos devem ser os possíveis dentro do grau de maturidade digital e de IA da organização.
3. Dispor de investimentos adequados para compor os recursos necessários aos projetos demandados. Isso implica em talentos e infraestrutura computacional.
4. Engajamento dos executivos e comunicação adequada para toda a empresa.
O sucesso da incorporação de tecnologias como IA à organização depende, portanto, de três componentes básicos: visão, alinhamento de expectativas e comprometimento. Tenha certeza de que está fazendo o dever de casa antes de se lançar em aventuras.
Mas, mergulhem na leitura. Os resumos de debates, painéis e artigos de especialistas nos dão uma boa perspectiva de como podemos aplicar IA com sucesso nas nossas empresas. É um caminho longo e sinuoso, mas se a jornada for feita com os preparativos adequados, os resultados serão muito positivos.
Esperamos que gostem dessa edição. A nossa publicação é feita para e pelos seus leitores. A revista está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos os leitores, sejam comentários ou artigos. Junte-se a eles. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação se propõe a servir de catalizador e megafone.
Contamos com vocês!
Futuro de IA e RPA no
A 6a edição do RPA & AI Congress, evento presencial realizado em abril na cidade de São Paulo, debateu o e privacidade e ética, além da evolução para a hiperautomação
Por Roberta Prescott
Os desdobramentos da inteligência artificial, que explodiu com a massificação da IA generativa, levarão as empresas a buscarem mais (e melhor) governança dos dados. As companhias também têm de colocar a ética de IA no centro e entender quais problemas de negócios se resolvem com a inteligência artificial — e em quais deles outras tecnologias são mais adequadas. A 6a edição do RPA & AI Congress, evento presencial realizado em abril na cidade de São Paulo, colocou IA e automação no centro dos debates, com painéis e palestras que foram além do óbvio, mostrando casos práticos de adoção e perspectivas futuras das tecnologias.
Logo após a abertura com palestra de Gil Giardelli (leia mais no box), o primeiro painel — “IA Generativa na Prática” — deu
o tom do que seria debatido posteriormente. Cezar Taurion, da Recore, contextualizou que inteligência artificial data de 1956 e foi evoluindo com o passar dos anos. “A própria inteligência artificial generativa não surgiu agora; ela foi criada há anos e agora se popularizou com o modelo GPT e a aplicação em cima dele, o ChatGPT, que permitiu às pessoas interagir com a tecnologia, que responde como se fosse uma pessoa. Isso para muita gente foi uma virada de chave”, assinalou.
Responsável na Deloitte pela área de inteligência artificial, Osvaldo Aranha acrescentou que o que se observa ainda são projetos experimentais de implantação de inteligência artificial generativa, mas com a perspectiva de avanço. Se 2023 foi o ano da experimentação, em 2024, espera-se uma
no centro dos debates
que esperar da inteligência artificial, com avanço da IA generativa, a necessidade de governança dos dados
maior execução dos casos de uso. No entanto, esta execução ainda é prematura.
“Assim como foi com analytics”, comparou. Isso porque as companhias ainda não têm todos os dados estruturados, muitos estão em planilhas e muitas empresas não têm governança necessária. Nesse sentido, fica ainda mais real a máxima de que “lixo dentro, lixo fora”. “A qualidade de dado era importante há 20 anos e segue importante”, enfatizou Cesar Patiño, da Connectis.
A inteligência artificial generativa está no pico do hype e, a partir deste momento, tende a diminuir o hype para emergirem as ondas de implantação. “Na primeira onda, as empresas estão olhando para a produtividade: resumir e-mail, criar peças promocionais de marketing, automatizar
serviços de call center. Este é o ano do chatbot, da IA conversacional que é evolução do chatbot”, sentenciou Aranha.
As companhias precisam entender qual é a dor do negócio e compreender que nem tudo é inteligência artificial. “Às vezes, uma regra simples resolve o problema. Tem de saber quais são as fontes de dados disponíveis (internas e externas), entender quais são os dados à disposição (data engineering). Este trabalho já é 80%. A criação do modelo é a cereja do bolo, mas que será 20% do trabalho”, Patiño destacou.
A percepção geral é que a IA generativa vem para mudar modelos de negócios. E, neste cenário, o Brasil está bem colocado. “Não deve nada em desenvolvimento de inteligência artificial para outros países”, ressaltou Valter
Wolf, presidente da Associação Brasileira de Inteligência Artificial, ressaltou que o Brasil.
Governança de dados e ética
Com a inteligência artificial assumindo um papel central na tomada de decisões estratégicas, a qualidade dos dados e uma governança eficaz faz toda a diferença para uma estratégia bem-sucedida. Estabelecer políticas para coleta, processamento e uso não apenas promove a confiança interna e externa, como também aborda questões éticas relacionadas à privacidade e à segurança.
Cassio Pantaleoni, da Quality Digital, avaliou que o mercado tem evoluído, mas ainda falta uma governança de dados sob a perspectiva de inteligência artificial. “Para que se tenha governança adequada em
IA, os dados que são treinados têm de ser representativos”, assinalou Pantaleoni. Para tanto, as companhias precisam se atentar ao tripé: dados, governança dos algoritmos e governança dos usuários. “Se não tiver governança, empresas estão expostas a riscos”, acrescentou.
Para Josias Oliveira, da StatSoft South America, as empresas estão evoluindo nesse sentido, como, por exemplo, abrindo cargos de gerentes de dados e governança de dados. “Dados têm de se tornar core business”, assinalou Oliveira, acrescentando que o maior desafio é estabelecer uma cultura de dados.
“A governança de dados não é sprint, é uma jornada e o profissional tem de entender qual deve ser o seu perfil”, recomendou; Já Thoran Rodrigues, da BigDataCorp, pontuou
MATÉRIA
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que o atraso na evolução em governança de dados tem como base o fato de as pessoas não perceberem que dados são ativos da empresa. “Na prática, sinto que evoluímos muito pouco. O grande problema de IA são os vieses escondidos; é preciso ter governança de algoritmo, porque, no fim, ele é a caixa preta”, disse.
Walter Koch, consultor internacional em ECM e fellow da AIIM, apontou que 90% dos dados são não-estruturados. “A preocupação é o que os Estados Unidos chamam de lixão digital, porque, na essência, o ser humano é acumulador. É o “na dúvida, guarda”, mas este acervo guardado, achando que acumula um monte de ouro, é tolo, porque a maioria é redundante, obsoleto e trivial. 96% das bases de dados não estão preparadas para IA”, ressaltou Koch.
Assim, a governança aparece como uma base de sustentação para qualquer desenvolvimento de projetos envolvendo dados. Na era digital, a interseção entre privacidade e ética se torna mais necessária do que nunca. Enquanto a IA promete avanços
extraordinários, sua implementação levanta questões cruciais sobre como equilibrar o progresso tecnológico com a proteção dos direitos individuais e valores éticos.
No Brasil, a exemplo do que ocorreu na Europa, se discute um marco legal para inteligência artificial. Gustavo Artese, sócio da Artese Advogados, apontou que as companhias têm de ter em vista a mitigação do risco e um dos elementos para tanto é cuidar da base de dados para gerar resultados adequados. “Deve-se avaliar se aquilo que a IA vai fazer tem restrição legal e outro ponto importante é accountability, que é a responsabilidade pelas atividades”, disse.
Uma maneira de provocar tal reflexão é ponderar se determinado processo pode ser discriminatório e causar problemas. “Se automatizar o que é feito, se fizer modelo de IA, vou não só repetir, como amplificar, o problema que já tenho. Além disso, é preciso treinar o modelo de redes neurais”, assinalou Gustavo Zaniboni, da Redcore.
Dora Kaufman, professora da PUC-SP, explicou que, diferentemente de tecnologias
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passadas que mudaram o mundo — carvão, eletricidade e computação —, a IA é de propósito geral e está mudando a lógica de funcionamento da sociedade. E por isso é fundamental regulamentá-la.
Kaufman separa as adoções atuais de IA em dois conjuntos grandes: um, que é predominante, faz uso de aplicativos e soluções disponibilizados no mercado e o outro, um conjunto pequeno, de quem está
desenvolvendo a solução internamente. “E, depende de como está usando, há riscos. O mais importante é se capacitar do ponto de vista de organização”, alertou.
Com relação à regulamentação, a estudiosa pontuou que se trata de uma discussão muito complexa, com a Europa tentando colocar todas as possibilidades no arcabouço regulatório, o que dificulta a implementação e fiscalização, e o caminho dos EUA, que segue uma ordem executiva de conclamar as agências setoriais a se prepararem e a criarem uma infraestrutura para o uso da IA. “No Brasil, não está claro o que vai acontecer. Acho que o foco agora não é a regulamentação, mas a governança de inteligência artificial, ou seja, como uso na organização da melhor forma possível. Eu tenho defendido o papel das agências setoriais, o caminho dos EUA, e vejo o Senado indo nesta direção e não no caminho da Europa de ter uma agência única”, defendeu.
Futuro da IA no ambiente corporativo
É certo que a inteligência artificial em suas diversas formas já está transformando o ambiente corporativo, redefinindo a maneira como as empresas conduzem operações,
MATÉRIA DA CAPA
interagem com clientes e exploram oportunidades de crescimento.
Patricia Peck, CEO e sócia-fundadora da Peck Advogados, foi taxativa: IA já está sendo usada no ambiente corporativo, com os ambientes de trabalho que têm risco para vida humana sendo os primeiros a introduzirem robóticos. “Se formos mais rápidos e melhores que IA para uma tarefa, não tem por que adotar, mas se não for... adota!”, ressaltou a advogada. “A IA demora para aprender, mas, quando aprende, ela aplica de imediato e ensina a outras IAs. A problemática está na saída e não na entrada”, acrescentou.
Quando IA chega às pessoas, está mainstream e já commoditizada, assinalou Marcondes Farias, diretor de produto para Dynamics 365 e Power Platform da Microsoft Brasil. “Desde que surgiu o primeiro computador, surgiu o primeiro vírus. Temos de falar de IA responsável, porque, sem falar disso, não conseguimos evoluir”,
disse, explicando que IA responsável exige governança porque envolve grande escala de dados.
“O futuro é hoje e estamos prontos para mudar o rumo do que queremos com IA”, salientou Airan Jr., palestrante e mentor em IA orientada a negócios, advertindo que, se ainda não tem iniciativa dentro da empresa, é preciso começar já. “Quem não estiver capacitado para jogar o jogo da IA, terá problema”, advertiu.
A aposta de Thiago Viola, diretor para IA, data e automação na IBM Brasil, é que 2024 seja o ano de realização que vai tornar casos de uso reais, depois de um 2023 de testes. Ele adiantou que existem 450 casos com Watson no País. “Sempre que toca em IA, produtividade e eficiência operacional são as palavras que aparecem, mas como você consegue tocar o coração da empresa. Não é para ter projeto de IA para ter carimbo”,
A era da IA em todos os lugares
A superação do Teste de Turing, o fim da Lei de Moore, a transição do B2B (business to business) para o H2H (humano para humano) e a chegada da era pós-smartphone são elementos que estão catalisando inovações sem precedentes, destacou Gil Giardelli, professor e apresentador de “O Imponderável”, na RecordNews, ao abrir a 6a edição do RPA & AI Congress.
Giardelli enfatizou o caminho para avanços significativos em inteligência artificial, robôs e humanóides por todos os lados. É a era da supercomputação, dos gêmeos digitais e da computação quântica: uma evolução que coloca a inteligência artificial permeando todo o espectro da vida, desde a economia baseada em IA, passando pela sociedade e humanidade 5.0, até as explorações das fronteiras cósmicas.
“Há muito tempo já se falava de IA, mas não sabíamos da explosão. Estamos diante do fim da Lei de Moore e, agora, tudo que inteligência artificial generativa tocar gerará disrupção”, disse. “Durante muito tempo, falamos de eficiência; nesta nova era, nunca se precisou tanto de excelência.
É fazer uma única vez e fazer bem feito”, acrescentou.
Assim como na edição de 2023, Giardelli convidou a plateia a refletir sobre o futuro moldado por novas tecnologias, no qual tem mais gente com smartphones que com saneamento básico e levando-a pensar em um cenário no qual tudo que for atividade repetitiva será executada por robôs. “A inovação não consegue ser paralisada; o mundo mudou não quando se tem novos documentos, mas quando adotamos novas
palavras que designam a nova era”, destacou, apontando para tendências como Web3, blockchain, criptomoeda, tokenização, omniverso, metaverso e IA generativa.
Giardelli também enumerou os desafios colocados por essa nova realidade. “Tudo se estabelece em uma única rede neural; é a primeira vez que nós, de tecnologia, teremos um momento de ameaça de desemprego tecnológico.Não é que vai acabar o trabalho, mas as equipes terão de ser mais eficientes.
A grande discussão é como colocamos os seres humanos no centro de tudo isso.”
Com inteligência artificial generativa, o jogo muda e as habilidades precisam ser redefinidas para ficarem condizentes com a nova era. A nova economia orientada por algoritmos de inteligência artificial — AI-driven — reduz o custo de produção e aumenta a produtividade. “Estamos no limiar da supremacia quântica!”. O recado é claro:
Gil Giardelli apontou que estamos diante do fim da era digital, do fim da quarta revolução industrial e o fim da era da informação para dar início à sociedade global do conhecimento. Experimentos como o renascimento de filhotes de mamute, microchips dentro de animais para eles se comunicarem com humanos, a junção de biologia com eletrônica são alguns dos exemplos em curso.
A saúde se modificará movendose na direção da medicina preditiva. E neste conceito, disse, a sociedade científica usa supercomputadores e nanorobôs para identificar possíveis enfermidades. “Precisamos colocar a ética no centro de tudo”, alertou. “Dados é novo petróleo continua valendo, mas novo petróleo chamase criatividade”, seguiu.
Ao concluir, acalmou os ânimos da plateia relatando que estamos entre a primeira e segunda onda de empregos e
A Ascenção do Low-Code e No-Code
A ascensão da abordagem no-code e lowcode representa uma mudança significativa na forma como as soluções de IA são desenvolvidas e democratiza o acesso à criação e implementação de modelos, mesmo para aqueles sem um profundo conhecimento em programação. “Low-code/no-code é escalável e, tendo equipe preparada e parceiro de negócio bem selecionado, você vai longe”, apontou Antonio Muniz, fundador da Jornada Colaborativa.
O low-code/no-code tem potencial de aumentar a velocidade da transformação do negócio. “Existe uma demanda de profissionais em digital e eu tenho de fazer mais rápido, com mais qualidade e com cibersegurança. O lowcode/no-code é ferramenta [para isso]”, assinalou Igor Rigotti, líder de automação e low-code na Petrobras. A adoção agilizou o desenvolvimento de aplicações, garantindo a qualidade do produto.“No-code é ter a riqueza de funções que consegue atender às necessidades dos clientes,
sem baixar a qualidade do padrão mundial”, disse Maria Luiza Reis, fundadora e CEO da Lab245 Software.
Com low-code/no-code, cada departamento de negócios se torna também um departamento de TI, conforme apontou Taiolor Morais, diretor para produtos e tecnologia na Youse Seguros. “Ao trabalhar com inteligência artificial generativa, você tem de saber fazer a pergunta. Os produtos digitais serão cada vez mais pulverizados dentro dos departamentos”, salientou.
Everson Ramos, CPTO na Vórtx DTVM, contou que, na empresa, eles buscaram várias tecnologias até chegar ao no-code, fizeram um piloto e apostaram na ferramenta. “A proposta de valor é clara do que você vai entregar; se tiver a oportunidade de algo novo, é mais fácil”, destacou.
Escalando a hiperautomação
A tendência da hiperautomação também foi tema de painel, que debateu as estratégias para expandir e otimizar a operação. Cofundador e CEO BotCity, uma plataforma de automação de python, Lorhan Caproni, disse estar acompanhando a tendência de capacitação de times de python.
Na LG, por exemplo, Nelson Gouvêa, gerente-geral de DX e inovação na LG, disse que precisamos de uma estratégia para IA e encontrou em python o que queria. “Montamos uma estratégia de processamento de RPAi, separando as plataformas digitais e olhando para long life learning.Criamos um exército de robôs, que, no primeiro ano, chegou a 5 mil horas de trabalho. Agora, queremos chegar a 150 mil em 2026”, detalhaou. Para Gouvêa, o maior desafio é como criar ferramentas de mapeamento para aquilo que gera valor.
Enock Cabral, líder de automação e IA na Algar, reconheceu que python confere um desempenho superior. Dentro da sua evolução
digital, a Algar Telecom criou o centro de excelência em automação e AI para trazer agilidade, eficácia nas automações e contar com um time de pessoas. “Na nossa visão para IA, trabalhamos para fazer as coisas acontecerem medindo o que muda no NPS e para aumentar a venda; não é só eficiência operacional”, explicou.
A Farmácias Pague Menos e Extrafarma também apostou em python para elevar a velocidade de desenvolvedores e também por que “é mais fácil encontrar desenvolvedores”, segundo Satya Andrade, gerente de transformação e automação da empresa, que está na jornada da hiperautomação. “A gente atua como se fosse uma consultoria; não fazemos automação por fazer. Não é por quantidade, mas qualidade e olhamos o retorno financeiro. Precisa mostrar valor para a companhia”, pontuou.
A Stellantis, grupo automotivo que contempla 14 marcas, com atuação em 30 países e 130 mercados e cinco polos automotivos na América Latina, apresentou seu caso de uso
de automação utilizando machine learning. O supervisor de projetos de RPA e automação inteligente na Stellantis, Sinésio de Oliveira, contou que a capilaridade é alta nas empresas do grupo e eles lidam com muita extração manual, culminando na baixa confiabilidade de sistema e interface.
“Nossa operação que começou em 2018 está com 285 robôs e 12 desenvolvedores com a missão de entrar nas áreas e trazer os processos
forma, identificaram a oportunidade de usar OCR e machine learning para ler os documentos que chegam, classificá-los usando algoritmos de machine learning e gerar dados estruturados.
Daí, passa pela esteira de regras de negócio para culminar na aprovação ou reprovação da solicitação do veículo com solicitação de isenção de impostos. São analisadas mais de 2.500 solicitações por dia e em menos de 24h é dada a vazão.
Benefícios da automação — De fato, a automação tem sido chave para transformar a experiência do cliente, elevando-a a um nível superior. Ao integrar tecnologias de ponta de voz, chats e WhatsApp em seus processos de atendimento e interação, as empresas podem otimizar a eficiência operacional e proporcionar uma vivência personalizada para cada usuário.
Eduardo Albuquerque, CEO do Grupo EA, contou que a automação é essencial para a empresa conseguir escalar a atividade e tem benefícios de redução de despesa, escalabilidade de operação e maior segurança no tratamento dos dados. “Hoje, o desafio é integrar as ferramentas”, pontuou. “O uso de robôs para
Para Danielly Palaro, supervisora comercial no Nube, a automação veio depois do aprendizado de que era impossível atender por whatsapp comprando celular e chip. “Em vez de buscar suporte, aplicativo com integração com demais canais, tentamos seguir da maneira tradicional — comprando aparelhos celulares em grande escala —, mas não tínhamos nenhuma visibilidade se algum vendedor deixou de atender ou de responder a um cliente. O termômetro era reclamação”, contou. Agora, a empresa conseguiu maior produtividade e controle com ferramenta automatizada. “Nosso vendedor consegue filtrar mensagens já pronta para cliente e consegue vender mais.”
Os clientes preferem ser contatados pelo Whatsapp, ressaltou Bruno Lins, gerente de tecnologia no Bruno Vanderlei Advogados Associados. “A partir do momento que conseguimos com a Total IP mudar de telefone para WhatsApp, tivemos ganho de 23% na taxa de conversão”, disse. A operação automatizada agregou benefícios tangíveis como a melhora da taxa de conversão.
O Grupo Unimed Santa Catarina também conta com solução de automação e, durante a adoção, conforme relatou Carlos Eduardo Macoppi, gerente de tecnologia, um dos desafios
foi vencer o medo das pessoas de perder o emprego para os robôs. “Tivemos de trabalhar bem a jornada para eliminar o medo das pessoas e elas aceitarem a mudança”, destacou. Foi necessário um trabalho de comunicação e apoio da alta gestão.
Foram cadastradas 179 oportunidades de processos para automatizar e, depois, foi feita a validação para entender se desenvolver para a oportunidade identificada era viável ou não, além de medir o ganho. Foi feito, segundo o gerente, um levantamento dos benefícios e da complexidade de desenvolvimento. “A gente precifica o robô, sabemos o quanto de custo economizou para a área, o quanto recupero da Lei do Bem. Criada em 2021 para assumir o trabalho repetitivo, o que era mecânico, a Rita recuperou para a empresa R$ 323 mil reais”, destacou.
A CCR, empresa de infraestrutura e mobilidade, já pavimentou sua jornada RPA e, hoje, conta com 34 robôs construídos e 276 subprocessos automatizados. É um parque robusto e que está ganhando grande notoriedade dentro do grupo, tendo uma média de 75 mil itens processados no mês, apontou Jessé Azevedo, especialista de sistemas e gerente de produto da CCR.
O processo de robotização tem a visão voltada para o negócio. Em 2023, a CCR iniciou a migração de sua plataforma RPA para a ferramenta SRS Cloud, uma plataforma de governança de robôs nacional com foco na integração de ferramentas e visão de negócio. Azevedo falou do caso “order to cash”, um processo automatizado em julho de 2020. “Antes, era feito manualmente, consumindo 25 minutos da equipe de documento. O volume médio nessa época era de 3.560 documentos por mês, o equivalente a dez pessoas dedicadas. Desde o início, o volume de documentos a serem processados subiu 396% até fevereiro de 2024, alcançando a casa dos 14.100 documentos por mês. Manualmente, seriam necessárias em torno de 40 pessoas”, disse.
MATÉRIA
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Machine learning para guiar a exploração da Petrobras
A gigante nacional Petrobras trabalha com machine learning desde a década de 1980/90. “O óleo que usamos não está no bolsão; está normalmente em rocha e a 7 mil metros de profundidade. O primeiro desafio é descobrir onde está o óleo e é por isso que tem tantos investimentos em inteligência artificial e machine learning”, destacou Carlos Augusto Barreto, CIO global da Petrobrás, na palestra que encerrou o evento.
IA é, portanto, essencial para a companhia entender onde pode explorar. Navios são enviados para alto-mar com equipamento que, como se fosse ultrassom, revela as camadas que existem no fundo do mar, gerando milhares, às vezes, milhões de imagens que são uma série de pontos e listras. Daí, todas as imagens são armazenadas em datacenter e, com uso de algoritmos de alta performance, as imagens são
melhoradas para os especialistas conseguirem ver as falhas geológicas.
Isso feito, as imagens escolhidas são mandadas para um grupo de geólogos. Elas são inseridas em um software em engenharia sísmica para saber, por exemplo, a formação. “Tem uma série de informações que precisam ser processadas antes de um poço ser perfurado e, por isso, que machine learning é importante”, explicou o CIO.
Na palestra, Carlos Augusto Barreto comentou que a indústria de óleo e gás é conservadora e não adere de primeira a tecnologias como IA e disse que low-code/ no-code está sendo uma revolução dentro da Petrobras. “Estamos no processo de rever as decisões passadas e estamos pensando em migrar parte para low-code/no-code”, disse.
A Petrobras também está testando rede 5G em um projeto em parceria com ABDI e investindo em computação quântica em parceria com IBM. Massificar a internet das coisas e investir em gêmeos digitais também estão no radar.
No fim do ano passado, a companhia lançou um novo plano estratégico e, para seguir as novas diretrizes, a TI mudou o seu propósito. “É liderar a digitalização em áreas industriais com foco em segurança sustentabilidade e eficiência; prover diferencial competitivo por meio de tecnologias digitais para geociências e geoengenharia; promover integração e digitalização de processos com plataformas tecnológicas de ponta; impulsionar a própria TIC com os melhores recursos, processos e tecnologias; promover prontidão de dados para que a Petrobras seja impulsionada por IA; habilitar a expansão da Petrobras para novos mercados e fronteiras; e potencializar a transição energética através de tecnologias digitais”, enumerou o CIO.
Tudo isso em uma escala gigantesca: são 95 mil usuários de tecnologia; 1,8 milhão de chamados atendidos por ano; 50 mil usuários no Microsoft Teams por dia. Do total do orçamento da TI, 57% vai para HPC (descobrir onde está óleo); 14% para desenvolvimento e 29% para SAP. São 1.650 funcionários próprios trabalhando
com a estrutura e cerca de 7 mil contratados. Falando em capacidade de HPC, são 80 petaFLOPS Rpeak, o equivalente a 300 mil laptops de última geração.
IA aplicada — Um exemplo de como a inteligência artificial está no dia a dia da Petrobras é o projeto smart tocha, que usa IA para controlar o desempenho do sistema de tocha nas refinarias. Foi colocada uma câmera de alta resolução apontada para a tocha que, a cada 30 segundos, tira foto e analisa a imagem. Assim, consegue entender o que está acontecendo e um software automaticamente regula a tocha.
Ao monitorar esse processo, a tocha inteligência não sóaumenta a eficiência energética das operações, como também minimiza as emissões de gases de efeito estufa. Essas tochas são sistemas de segurança das refinarias e devem ser mantidas sempre acesas. Elas queimam o excesso de gases resultantes do processamento de petróleo de maneira segura para o meio ambiente. A queima de gás é inerente ao processo produtivo.
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.
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CASES DE SUCESSO
Maria Heloísa
Advogada e CEO da BrevenLaw
Lei da IA: um marco regulatório e seus desafios para o Brasil
Aaprovação da primeira legislação mundial sobre inteligência artificial (IA) na União Europeia marca um avanço significativo na regulamentação dessa tecnologia. A lei adota uma abordagem baseada em riscos, impondo regulamentações mais rigorosas a sistemas que apresentam maiores riscos para a sociedade. Este marco regulatório estabelece um padrão global e tem como objetivo fomentar o desenvolvimento
e a adoção de sistemas de IA seguros e confiáveis, priorizando o respeito aos direitos fundamentais dos cidadãos.
A inteligência artificial é uma ferramenta poderosa que pode agilizar processos e encurtar prazos, mas também carrega desafios significativos, especialmente em países onde ainda não há regras que normatizem seu uso. Precisamos lembrar que, embora ainda não haja uma regulamentação específica para IA no Brasil, existem duas legislações que abrangem o uso ético da tecnologia: a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e o Marco Civil da Internet. Além disso, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) lançou um estudo sobre o Projeto de Lei 2338/2023, que busca categorizar métodos e técnicas de IA de alto risco e riscos intoleráveis, gerando algumas proibições.
As empresas e players que atuam com IA podem se basear nesse arcabouço legal
para nortear suas ações, mas o maior impacto social da falta de regulamentação é a insegurança sobre o que é considerado de alto risco ao livre desenvolvimento da personalidade dos indivíduos. Muitas práticas são claramente antiéticas, como usar dados pessoais para treinar IA sem consentimento ou com consentimento condicionado ao uso da tecnologia, e usar dados sensíveis sem governança, fazendo com que a IA reproduza preconceitos socialmente estruturados.
Nesse cenário, nossos principais desafios são a transparência no processamento de dados, especialmente os sensíveis, e a garantia de que esses dados não serão desviados de sua finalidade original. Hoje, não sabemos se ao ceder um dado ele vai se manter dentro da finalidade ou haverá um desvio que possa gerar um impacto na nossa imagem ou personalidade. Para mitigar esses riscos, é preciso investir em uma governança robusta de algoritmos e práticas éticas.
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Diversidade de vozes
A IA tem o potencial de promover a inclusão e o acesso a serviços e oportunidades para grupos historicamente marginalizados. Para isso acontecer, é preciso que os desenvolvedores de IA estejam comprometidos com a criação de sistemas transparentes, justos e respeitosos com a diversidade humana. A colaboração entre especialistas em tecnologia, direito e ética será fundamental para construir políticas robustas de governança e
navegar por esse território complexo, assegurando que o avanço da IA ocorra de forma alinhada com os valores éticos.
As empresas brasileiras devem estar atentas a essa nova legislação e se preparar para adotar práticas éticas e responsáveis no uso de IA. Investir em governança, treinamento ético e diversidade nas equipes são passos essenciais para garantir que a IA seja utilizada de forma justa e segura, promovendo a inovação e o respeito aos direitos fundamentais.
Danielle Campello
Advogada no Di Blasi, Parente & Associados
As Novas Tecnologias como aliadas dos processos de conformidade
Novas tecnologias encontram-se em crescimento exponencial e são ferramentas essenciais para a adequação e conformidade dos processos na atividade empresarial. Hoje, há inúmeras
tecnologias e soluções aliadas às melhores práticas que estão sendo adotadas para fortalecer e trazer mais eficiência aos processos de compliance, principalmente no espaço digital.
A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são tecnologias que podem ser utilizadas para a análise de grandes volumes de dados, identificação de padrões e detecção de anomalias, e poderão ajudar as empresas a identificarem potenciais problemas de conformidade de forma mais eficiente, contribuindo, por exemplo, na detecção de fraudes, lavagem de dinheiro e outras atividades ilegais ou eventuais red flags.
A tecnologia blockchain está sendo usada para criar registros imutáveis de transações, o que pode ser útil para garantir a transparência e a integridade dos processos em negociações comerciais, principalmente em transações onde a rastreabilidade é cru-
cial para o registro da conformidade em toda a cadeia de fluxo de dados e informações.
A automação dos processos de compliance, como em tarefas e procedimentos relacionados ao cumprimento de normas e regulamentos internos e externos e a geração de relatórios regulatórios, permite que as empresas reduzam erros e aumentem a eficiência, garantindo conformidade com as regulamentações em constante mudança. As novas tecnologias podem, ainda, promover uma análise avançada e preditiva das redes e dados, que hoje são essenciais para otimizar o direcionamento dos negócios, uma vez que podem identificar tendências e padrões de comportamento e até mesmo eventuais violações de conformidade.
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Atualmente, com o avanço tecnológico, já é possível a utilização de técnicas que lidam com conjuntos de dados extremamente volumosos e complexos, com muito mais eficiência, rastreabilidade e segurança. Essa análise envolve o uso de tecnologias como computação em nuvem e sistemas distribuídos para processar, armazenar e analisar esses dados em larga escala.
As Tecnologias de Segurança Cibernética, indispensáveis para as organizações, também estão cada vez mais inovadoras, e visam proteger a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados pessoais e sistemas de rede. Com o aumento das ameaças e dos crimes cibernéticos, as empresas estão investindo em soluções cada vez mais disruptivas de cibersegurança para proteger seus dados e sistemas contra inconformidades e incidentes de segurança. A IBM Security apresentou um Relatório de Custos das
violações de dados de 2023, onde foram analisadas mais de 550 organizações em todo o mundo que tiveram dados violados por ataques cibernéticos.
O relatório IBM constatou que o custo médio global de uma violação de dados em 2023 foi de US$ 4,45 milhões, um aumento de 15% ao longo de três anos. O mesmo documento informou que 51% das organizações planejam aumentar os investimentos em segurança por conta de alguma violação que sofreram, incluindo planejamento e teste de resposta a incidentes (RI), treinamento de funcionários e ferramentas de detecção e resposta a ameaças. De acordo com o relatório, a economia média das organizações que utilizam amplamente a IA e a automação de segurança é de US$ 1,76 milhão em comparação com as organizações que não utilizam esses recursos.
Adicionalmente, plataformas de gerenciamento de riscos baseadas em tecnologia também estão sendo utilizadas para ajudar as empresas a identificarem, avaliarem e mitigarem riscos de conformidade, atuando com mais efetividade e de forma preventiva. Dessa forma, todas essas novas tendências tecnológicas estão, sem dúvida, ajudando as empresas a melhorarem suas práticas de compliance, tornando o processo mais eficiente, seguro, preciso e adaptável às mudanças regulatórias e aos desafios do atual ambiente digital de negócios.
Assim, mesmo diante do enfrentamento de diversos obstáculos, a tendência é
o avanço exponencial do uso da tecnologia, impulsionado, principalmente, pelo propósito de melhorar a qualidade de vida dos seres humanos, resolvendo inúmeros problemas, por meio das infinitas oportunidades advindas da inovação.
Contudo, não se pode esquecer que os dados pessoais devem ser protegidos, e os seus titulares devem ser respeitados, resguardados e priorizados, devendo sempre a organização agir com responsabilidade, ética e segurança, independente da tecnologia utilizada, tendo em vista, a implementação de uma efetiva conformidade no ambiente digital.
ARTIGO
Giovana Rossi CPO na Rethink
IA em ascensão: desafios e oportunidades com a regulamentação
Ainteligência artificial (IA) emergiu como uma força transformadora em diversos setores, impulsionando a inovação e a eficiência. A estimativa é que a receita do mercado de softwares de IA cresça 35% ao ano até 2025, momento em que se prevê alcançar US$126 bilhões, de acordo com o relatório Artificial Intelligence – In-depth Market Insights & Data Analysis.
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Para além dos seus benefícios, esse rápido avanço tecnológico também levanta preocupações sobre questões éticas, sociais e de segurança de dados. À medida que a IA se torna cada vez mais integrada às operações comerciais e ao cotidiano das pessoas, a necessidade de regulamentação ganha força. A nível nacional, foi criada a Comissão Temporária sobre Inteligência Artificial (IA) do Senado Federal, que tem analisado projetos de leis propostos por parlamentares.
Na América-latina, o Brasil é o país mais empolgado com os avanços dessa tecnologia, segundo o Artificial Intelligence Index Report 2024, produzido anualmente pela Universidade de Stanford. No am -
biente de negócios, a Gartner prevê que a adoção da IA generativa dispare, com mais de 80% das empresas incorporando APIs, modelos e aplicações de GenAI em suas operações até 2026.
Neste contexto, a regulamentação visa estabelecer diretrizes que devem ser seguidas ao desenvolver e implementar as soluções, enfatizando a transparência, responsabilidade e ética. Com isso, as companhias que atuam principalmente com tecnologia e design terão um impacto significativo e deverão acompanhar atentamente as normas estipuladas, conforme as discussões e projetos, ainda em estágio inicial, avancem.
Regular a IA não é uma tarefa fácil. Do ponto de vista do setor de produtos digitais e tecnologia, creio que o caminho ideal deva incluir parâmetros claros sobre questões como segurança cibernética, privacidade de dados e viés algorítmico, porém, ao mesmo tempo, ser abrangente e flexível o suficiente para permitir a inovação contínua. Além disso, é essencial que seja uniformizada globalmente para prevenir discrepâncias regulatórias que pos -
sam complicar as atividades comerciais em nível internacional.
Como líder mulher no setor, destaco a importância de haver diretrizes específicas para garantir a equidade de gênero nesta regulamentação. Isso pode envolver a exigência de transparência nos algoritmos para detectar e mitigar viés de gênero, reduzindo práticas discriminatórias ou prejudiciais que possam afetar esse gru -
po no uso de sistemas de IA. Levando isto em consideração, podemos promover um ambiente mais inclusivo e igualitário para mulheres e qualquer outro grupo minoritário na tecnologia, o que incentiva o uso, participação e adesão à tecnologia entre todos.
Outro ponto que é preciso considerar é que esse novo paradigma pode influenciar no acesso a mercados e clientes, uma vez que muitas empresas trabalham alinhadas com processos de segurança e compliance específicos, e exigem conformidade de seus fornecedores com os regulamentos para as parcerias comerciais. Dessa forma, as determinações legais que forem instauradas podem influenciar a possibilidade de expansão dos negócios
e, a fim de manter o ritmo de contratos entre companhias, estimular uma adesão mais acelerada às diretrizes regulamentadas.
Considerando todas essas frentes, embora haja desafios no caminho, fica claro que a regulamentação da IA traz várias vantagens, tanto para empresas, como para sociedade. Proporcionar um ambiente regulatório claro reduz incertezas e riscos de litígios, promove a confiança do consumidor e ajuda a diminuir preocupações éticas e sociais, como o uso inadequado ou discriminatório de dados pessoais. Os impactos passam por benefícios sociais e econômicos, e poderão ser mensurados conforme os avanços.
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Transformação da TI: impactos e desafios da IA Generativa para o segmento corporativo
AInteligência Artificial Generativa (IAG) tem se destacado como uma transformação da TI. A capacidade dessas máquinas de criar texto, imagens, músicas e até mesmo códigos de software com base em dados e padrões preexistentes está revo-
lucionando diversos setores, especialmente o corporativo. No entanto, junto com as oportunidades, surgem desafios significativos que as empresas agora precisam enfrentar para obter o potencial máximo dessa revolução tecnológica.
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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!
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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!
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Entre os impactos positivos da adoção da IAG no ambiente empresarial está a capacidade de melhorar substancialmente a eficiência operacional e a inovação. Em termos de automação, por exemplo, a Inteligência Artificial Generativa pode auxiliar na geração de relatórios financeiros detalhados, na automação dos processos de RH e até mesmo no aperfeiçoamento dos sistemas ERP. Isso não só otimiza o negócio e economiza tempo, mas também permite aos colaboradores se concentrarem em tarefas mais estratégicas e criativas.
Além disso, a IAG está promovendo avanços notáveis no desenvolvimento de produtos e serviços. No setor de tecnologia, a geração automática de códigos e a criação de modelos preditivos está acelerando o desenvolvimento de aplicações e aperfeiçoando diversos processos operacionais, reduzindo erros e custos associados ao processo.
Desafios
Apesar das vantagens, a implementação da Inteligência Artificial Generativa também traz à tona uma série de desafios que precisam ser cuidadosamente gerenciados pelas empresas de agora em diante. Um dos maiores desafios é a qualidade e a confiabilidade dos dados utilizados para treinar esses modelos.
De uma maneira lúdica, a IA pode ser representada como uma criança: tudo o que for ensinado a ela será aprendido, porém, se for ensinado errado, será aprendido errado. Assim, dados tendenciosos ou incompletos podem resultar em outputs igualmente problemáticos, perpetuando preconceitos e desigualdades, o que é um grande risco. Para se ter uma ideia, uma pesquisa realizada pela IBM revelou que 80% dos líderes empresariais veem pelo menos uma das
questões de explicabilidade, ética, viés e confiança como uma grande preocupação para expandir a IA em toda a organização.
Outro ponto crítico é a questão da propriedade intelectual. A capacidade da IAG de criar conteúdos novos a partir de dados existentes levanta questões sobre quem detém os direitos autorais das criações geradas por máquinas. Este é um campo ainda nebuloso, que exige uma revisão cuidadosa das leis e regulamentações para proteger tanto os criadores humanos quanto as empresas.
No último mês de março, o Parlamento Europeu aprovou um regulamento sobre o uso da Inteligência Artificial na União Europeia que busca garantir a segurança e o respeito dos direitos fundamentais ao mesmo tempo que impulsiona a inovação. No Brasil, desde novembro de 2023, está em an-
damento um Projeto de Lei que também irá regular a IA no país. Quando entrar em vigor, as empresas terão novas diretrizes a serem cuidadas a fim de adaptar a aplicabilidade da IA nos negócios, em um movimento bastante similar ao que aconteceu com a adequação para as regras da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
Nesse cenário, a segurança também é uma preocupação importante. Modelos de IAG podem ser utilizados para criar conteúdos falsos com uma precisão assustadora, desde deepfakes até fake news. Isso representa um risco significativo para a reputação das empresas e para a segurança das informações, assim, é cada vez mais essencial a cobrança por regulamentações e o investimento em medidas de segurança robustas para mitigar esses riscos.
Avanço
À medida que a Inteligência Artificial Generativa avança, as empresas de tecnologia ganham mais responsabilidades a fim de garantir que a IAG seja desenvolvida e implementada de maneira ética e segura, apoiando a superação dos principais desafios. Isso inclui investir em pesquisas para melhorar a transparência e a explicabilidade dos modelos de IA, além de trabalhar em colaboração com órgãos reguladores para estabelecer diretrizes claras.
Também é preciso promover a educação e a conscientização dentro das organizações, já que a compreensão das capacidades e limitações da IAG é fundamental para minimizar os riscos e maximizar os benefícios, como expandir a visão sobre o negócio e sair à frente da concorrência.
Nessa corrida, um dos grandes setores a serem beneficiados será o varejo. Imagine poder descobrir qual promoção faz mais sentido para determinada época do ano ou qual
o público ideal de acordo com o histórico de venda? A IAG pode entregar tudo isso e muito mais ao olhar de forma extremamente rápida para todos os dados da organização, extraindo informações valiosas e apoiando a tomada de decisão.
Além disso, no varejo, essa revolução impacta diretamente nas vendas, mas a tecnologia também transformará diversos outros setores, como o financeiro, de seguros, educação e serviços.
A Inteligência Artificial Generativa, portanto, representa um marco na transformação da TI, oferecendo inúmeras oportunidades para inovação e crescimento no segmento corporativo. Contudo, os desafios associados à sua implementação não podem ser subestimados, principalmente no atual momento de desenvolvimento da tecnologia. Ao abordarmos essas questões com responsabilidade e ética, podemos garantir que a IAG traga benefícios sustentáveis e significativos para as empresas e para a sociedade como um todo.
ARTIGO
