“As tecnologias ajudam na tomada de decisão da gestão, mas não resolvem os problemas da gestão”

José Oliveira, CEO da BI4All, partilha em entrevista a sua visão da analítica, do business intelligence – que está no ADN da empresa – e da inteligência artificial, e como é que as organizações se podem manter na ‘crista da onda da inovação’, apostando no que faz sentido e não na mais recente tendência

“As tecnologias ajudam na tomada de decisão da gestão, mas não resolvem os problemas da gestão”

Em que áreas se movimenta a BI4All?

O BI está no nosso ADN; é o nosso nome. Se há dúvidas do que é que fazemos e toda a vida vamos fazer, a dúvida pode-se dissipar pelo nome.

Começámos, antes do BI, nas soluções de suporte à decisão. Depois evoluímos para o business intelligence e depois analytics. A diferença entre uma coisa e outra é que antes existia quase uma separação – também porque as infraestruturas não suportavam grandes capacidades de volumes de dados e de processamento. Existia o BI, que era ad-hoc, e, depois, tudo o que se queria para o futuro, faziam-se previsões, e punha-se mining em cima.

Na evolução, principalmente porque os sistemas foram crescendo, começámos a ter clouds de processamento, de armazenamento… sabíamos a tendência do futuro; tínhamos era de ter capacidade de processamento e armazenamento de dados. Com isso tudo, começou-se a fundir, a surgir o analytics que já era a integração das ferramentas de mining dentro do BI tradicional e deu origem ao analytics de hoje. Logo aí foi uma evolução um bocado grande.

Sempre associámos mining aos matemáticos; eram eles que desenvolviam os algoritmos. Depois precisavam das ferramentas e existiam algumas ferramentas que estavam nas universidades. Hoje, as máquinas têm todos os mecanismos que os matemáticos utilizam para fazer os cálculos, os algoritmos, e definem qual o melhor algoritmo que se deve aplicar para aquilo. Nem se sabe o que se aplica porque aquilo é automático. Isso é a evolução do mundo. Há uma questão engraçada onde, nos últimos anos, já não é o homem que define a evolução dos algoritmos e da tecnologia; são as máquinas que definem a sua própria evolução.

Da nossa evolução, partimos da analítica e fomos mais na direção da inteligência artificial. Isto foi uma grande evolução; hoje, as empresas olham para a inteligência artificial integrada nas operações e nas funções das organizações para tirar informação e tomar decisões.

Faço uma analogia: há 20 anos, o BI era considerado um luxo; depois passou não a uma commodity, mas todas as organizações passaram a ter o BI. Depois tivemos a evolução para o analytics. Agora temos a inteligência artificial que deixou de ser algo transcendental para ser coisas específicas. Este descer à terra do alcance da inteligência artificial também é importante. As organizações vão trabalhar na conjugação destas ferramentas, na criação de valor – dados – para tomar a decisão. Antes, era ad-hoc. Passámos a ter previsão, depois a integração de inteligência nas soluções, passámos a ter acesso a armazenamento de toda a informação. O que é que nos falta? Falta a parte de governance, que é outro modo de crescimento – precisamos do governance para gerir porque hoje sabemos o alcance de dados; temos de ter um governance bastante forte, é uma tendência do futuro –; e cibersegurança.

Por fim, há aqui uma linha que já não é tecnológica, mas sim de conhecimento, de literacia dos dados: como é que vamos conseguir lidar, gerir, interpretar e saber trabalhar com os dados que recebemos. Isso é quase uma nova disciplina.

Da vossa relação com os clientes, o que sentem que são os projetos determinantes que as empresas podem ter nestas linhas?

Na evolução tecnológica, há o alcance. Uma das coisas que considero importantes é definir claramente o objetivo que se pretende.

Dou um exemplo. Há o ChatGPT que saiu e foi uma bomba num charco; o que é aquilo, o que faz. Tudo aquilo que eram os princípios que, incluindo, nós vendíamos software e soluções, agora há uma ferramenta onde se escreve uma coisa e nos dá uma resposta. É algo que nunca na vida vivemos. Conseguimos interpretar aquilo que está ali escrito.

É aí que entra a questão das grandes precauções em relação às tecnologias. Não significa que o ChatGPT não é algo extraordinário ou fantástico, mas não deve ser utilizado, por exemplo, nas organizações de forma aleatória; não vai funcionar.

Como é que nós integrámos estas novas tendências tecnológicas nas nossas soluções e naquilo que é a orientação ao cliente: o ChatGPT é importante, mas sabemos que há falhas; como o Wikipedia, há falhas nas datas e, se a validação não for correta, aquilo fica escrito e passa quase a ser uma verdade na Internet. Não há um juiz ou alguém a verificar tudo aquilo que é escrito; é impossível.

No entanto, para se tomar decisão, não é possível ter informação mais ou menos correta. Nós integramos o ChatGPT dentro do universo da organização conjuntamente com ferramentas nossas onde já temos o armazenamento dos dados contidos, a informação que se quer necessária para o cliente, incluindo informação externa. Mas essa informação externa já foi filtrada e depurada e já está em condições de ser trabalhada com uma ferramenta com o potencial do ChatGPT.

Criámos uma solução, que chamamos de Knowledge Management, que é uma solução muito utilizada, principalmente, por advogados. No mundo jurídico, há os contratos, os subcontratos, podem ser empresas industriais, um tribunal de trabalho… há uma série de regras e leis, uma série de protocolos. Há documentos que são quase templates que são necessários fazer quando se responde a um determinado tema. Quando são apenas dois ou três advogados, o alcance da informação é relativo, está ali tudo. Mas, quando são cem, 200 ou 300, é preciso ter otimização dos meios, dos processos, para reduzir os custos, as capacidades de resposta. É aí que está o fator diferenciador.

Têm repositórios de informação, mas estavam dispersos em computadores e sistemas, há uns 20 anos já havia estruturas com pastas e subpastas, e depois existia a gestão do Knowledge Management que no princípio era a figura do gestor, mas era muito básico. O que fizemos foi inserir motores de busca dentro do Knowledge Management em linguagem natural. Integrámos o próprio ChatGPT com as capacidades que tem para escrever e ir ainda mais longe.

O potencial do ChatGPT numa ferramenta onde está a informação armazenada traz um alcance muito superior e começa-se a trabalhar de outra maneira. Já se utiliza uma ferramenta de inteligência artificial contida de informação para a tomada de decisão e que ajude a suportar o negócio.

Ou seja, há um conjunto de soluções que foram desenvolvidas ao longo dos anos que tinham o tratamento dos dados de uma organização e que eram acedidos de uma forma tradicional, como os relatórios, mas agora há uma nova forma de interaçao com os dados que já lá estão?

Também. Aquilo que se precisa de ver não é ChatGPT, é o report.

Há setores que já conseguem tirar partido desta tecnologia. Para além da advocacia que já foi referida, em que outros setores se pode aplicar esta tecnologia?

Claramente. Hoje, o que se chama de inteligência artificial tem várias aplicabilidades. Vou dar dois exemplos que funcionam, mas o alcance depende da criatividade. Durante o COVID, criámos uns algoritmos com câmara de vigilância de baixa resolução que aplicámos na costa alentejana. Foi o primeiro sistema em Portugal – que saiba – em que através de uma câmara se viam as sombras em baixa resolução – por causa do RGPD – em movimento e se sabia que, se aquela sombra tivesse uma determinada dimensão, era considerado um número ‘x’ de pessoas. Durante o COVID, isto foi crítico porque era necessário avisar a Proteção Civil, informar as pessoas para não irem para aquela praia. Era preciso interagir com todos estes atores da melhora maneira possível e o mais rápido possível.

O mesmo tipo de solução depois foi aplicado em supermercados no conceito de fila única do pagamento nas caixas. O que antes acontecia era que está uma pessoa na caixa a atender, o cliente faz o seu pagamento, a pessoa respira um bocado e carrega no botão para chamar um novo cliente. Nós, com o mesmo tipo de sistema, temos duas ou três câmaras que veem o movimento das pessoas a chegar, o movimento das compras em cima do tapete, a pessoa a fazer o pagamento e o tapete a ficar limpo e automaticamente chama outra pessoa. Passa a existir um sistema que ajuda na dinâmica da organização e na otimização do processo.

Isto são exemplos simples que depois podem ser extravasados. O mais importante é quando se aplica as boas tecnologias, novas, emergentes no negócio que efetivamente tem resultados imediatos.

Tecnologias como o ChatGPT são treinadas com dados da Internet, mas o valor para as organizações vem da utilização dos dados externos, mas também dos internos. Usar os dados internos para treinar modelos é um novo mundo que as empresas não estão preparadas, ou sente que estão?

Não. É a questão da data literacy. Há sistemas simples, mas há outros que não são. Vou dar um exemplo de um que não é simples e que até tem informação externa. Antes destas novas tendências e destas novas gerações, tivemos um projeto num clube de futebol.

Há jogadores de futebol espalhados pelo mundo inteiro e é preciso perceber qual é a melhor contratação para um clube de futebol, que é aquele que marca uma data de golos, que está a crescer desmesuradamente e ainda é barato porque ninguém o conhece. Este é o melhor negócio de todos porque se vai pagar tostões e vender por milhões.

Os olheiros são as pessoas mais importantes; ninguém sabe quem eles são, mas são pagos a peso de ouro. Foi-nos lançado o desafio e criámos um sistema para analisar isto de forma automática, procurar jogadores no mundo inteiro e definir mecanismos automáticos para se conseguir saber quem são as pessoas; ajudar o olheiro.

Antes colocavam-se motores de busca para a Internet… o que é que se ia escrever para tirar informação? Que informação é que se tirava? Se existissem muitos algoritmos com condições, não havia processador nem memória suficiente. Era preciso criar mecanismos e não havia capacidade.

Há uns 15 anos, mais ou menos, saíram alguns engenheiros da Google e montaram uma solução com um motor de busca; no fundo a base era a mesma do Google, mas com algoritmos de pesquisa mais eficientes, o que reduzia o processamento e o armazenamento, a memória geria-se melhor. Representámos esse software em vários países.

Mesmo assim, era muito difícil conseguir a informação, porque era tanta que era possível ter dezenas de pessoas só a criar algoritmos, a criar condições e era tentativa e erro. Era possível andar uma vida inteira sem ter nenhum resultado concreto.

Hoje, já se consegue fazer. É possível colocar as questões, colocar as respostas e ter a capacidade. Agora, se a informação é fidedigna ou não, ainda continua a ser uma incógnita. Isto ajuda, sim, mas não é a ferramenta que vai substituir as soluções de analítica e as soluções mais tradicionais que existem para tomar a decisão, mas claramente ajuda nessa tomada de decisão. É preciso gerir a tal data literacy, aprender a gerir a informação e a perceber o que é que é bom, qual é a informação coerente, que está certa, que não está certa, o que se vai fazer com aquilo, quais são os passos a seguir.

Sente que as empresas estão a mudar os processos - ou pelo menos considerar - para integrar estas novas ferramentas?

Se não tivesse existido um COVID, creio que as empresas estariam mais à frente do que estão.

Hoje há duas revoluções grandes. Há o problema das organizações, de como elas estão organizadas, um mundo muito radical, incluindo os governos. Temos o mundo da gestão, onde o mundo mudou. Temos o mundo tecnológico com uma série de novas tendências. Na gestão há a abordagem tradicional ao mercado, ao mundo, e depois existem as abordagens aos processos e a forma como se trabalha. Isto está tudo a mudar; a gestão da mudança é a coisa mais importante que está a acontecer nas organizações.

Isto é tão disruptivo por causa do COVID, na mesma proporção que estas ferramentas novas de inteligência artificial caíram ao mesmo tempo. Não é fácil para as organizações estarem nestes dois processos ao mesmo tempo e há quase uma dicotomia. A capacidade já existe, mas o ser humano ainda não está preparado para abraçar todas as dimensões, nomeadamente as organizações. Há algumas que já o fazem, outras que começam muito bem, mas depois existem algumas que estão presas porque as empresas são as pessoas.

O que está a prender as organizações é a data literacy ou mais algum fator?

É tudo. A data literacy prende um bocado porque isto é uma nova regra de jogo, um novo conhecimento, como é que se vai gerir a informação que se recebe.

Depois temos a parte do governance, que é muito importante. As empresas têm a informação, a proteção dos dados, e a preocupação que se tem cada vez mais é fazer mais coisas. Depois existe a parte da cibersegurança. Ainda existem cada vez mais volumes de informações, mais quantidades… há aqui um conjunto de novas tendências e novas regras que não se pode descurar para se conseguir trabalhar bem esta informação.

Isto é um ciclo vicioso entre aprender e estar desatualizado. Antes, fazia-se uma certificação e dava para dois ou três anos. Agora não. Hoje aprende-se uma coisa nova, mas para o ano já não tem nada a ver. Esta evolução é de tal maneira disruptiva que é preciso ter capacidade para apanhar o barco. Mesmo quando se fala do princípio da especialização, já não se orienta a um software específico de uma empresa, mas a todo um conceito.

Em termos de BI4All, estão na confluência da tempestade entre os dados e a inteligência artificial. Já vimos que as empresas têm de aumentar o seu grau de data literacy. Como é que resolvem esse problema?

Temos formações internas todas as semanas que não são suficientes, mas vamos continuar a fazê-las. Acreditamos que toda esta geração que está em clientes, em projetos, estão um pouco à frente do resto do mundo porque 100% do seu tempo é passado a trabalhar nessas tecnologias, nesta informação, e sabem mais do que os outros todos. Se é o suficiente não sei, até porque uma coisa é aquilo que nós fazemos, outra coisa é para onde caminhamos.

O que fazemos sei que fazemos bem. Estar no topo do topo do conhecimento é impossível, mas se estivermos a meio, ou a 60%, para nós é excelente porque, com a dinâmica atual do mundo, das tendências, do ciclo de lançamentos dos produtos, dos novos algoritmos, das novas tendências é de tal maneira brutal que não temos capacidade de absorver tudo.

Depois há um pormenor importante que é o crescimento. Mesmo que se queira crescer, não se pode ir atrás daquilo que está mais na crista da onda até provar que funciona porque é preciso dar respostas aos clientes. Aqui, o nosso crescimento depende do crescimento dos clientes. Tentamos fazer essa mudança. Temos uma área de Knowledge Innovation em que a ideia é incentivar muito a gestão da mudança nos clientes, a gestão da tendência, a inovação. Sabemos o que está a acontecer no mercado, sabemos o que estamos a fazer nos clientes e é quase um método onde vamos transferindo conhecimento para o cliente sobre aquilo que o negócio está a fazer no mercado.

Quais são os conselhos que deixa para os decisores?

Não podem perder o barco da inovação; esse é o fator fundamental. No entanto, não é preciso andar na crista da onda da melhor solução ou da melhor tendência que existe a nível global porque essa não vai funcionar.

Por outro lado, o competitive intelligence é algo que costumo dizer com alguma frequência que só serve para olharmos e ter ideias. Não dá para fazer copy paste do que os outros fazem; são coisas completamente diferentes.

Na minha opinião, um gestor tem de estar atento, tem de ouvir, tem de perceber e, se ele conseguir ver um caminho em que aquela tendência tecnológica vai ajudar a perspetivar uma mudança e um crescimento do negócio, é preciso investir de corpo e alma e tem de ser o primeiro agente da mudança. Se não vir esse caminho, que espere um bocado mais porque tem de ver o caminho.

As empresas vendem serviços ou produtos, portanto, as tecnologias têm de dar suporte aos serviços ou produtos. Se não der suporte, se não melhorar a organização, se não melhorar a performance, se não melhorar a rentabilidade, é preferível manter até ter o caminho definido. Depois de ter, claramente tem de se apostar. Mas é preciso estudar, analisar.

Uma coisa importante são os quick wins, onde achamos que aquilo que pode funcionar e se pede algo específico, limitado, para se perceber o alcance que tem, até para nós próprios não estarmos enganados; nem é pelos outros, é pelo nosso raciocínio lógico que temos de conseguir fazer aquilo.

Dou um exemplo de um quick win que fizemos a nível mundial num grupo farmacêutico há uns anos, antes do COVID, mas que apanhou o COVID. Nas farmacêuticas, as duas áreas de maior investimento são investigação e abastecimento. Na área de abastecimento, ou logística, temos um conjunto de algoritmos que já tínhamos feito para o setor da distribuição em Portugal. Aplicando estes algoritmos, tínhamos definido que era possível melhorar a performance das entregas daquele cliente em ‘x’ por cento. A empresa tem mais de cem anos, tem centenas de milhares de pessoas e chegamos nós a dizer umas coisas. Combinamos fazer um use case e, se funcionar, avança-se. Nós fizemos o use case; funcionou e avançou.

O facto de fazermos este quick win demonstrou ao gestor do lado do cliente que aquilo em que ele estava a apostar ia funcionar. Isto é importante porque, muitas vezes, garante o empowerment do diretor, garante que ele está a ver o caminho com o qual vai ter sucesso e não está a mandar dinheiro para fora e, no fim, sabe que vai ver o resultado. Pode não ser exatamente igual porque uma coisa é uma amostragem e outra é o universo total, mas dá um exemplo que funciona.

É preciso quick wins, aplicar novas tendências, não ir atrás do vendedor, digamos. As dores da gestão não são colmatáveis com tecnologia. A tecnologia não vai resolver todos os problemas da gestão. Só com gestão se resolve os problemas da gestão. As tecnologias ajudam na tomada de decisão da gestão, mas não resolvem os problemas da gestão.

Houve uma altura em que a posição do gestor era a preocupação com a rentabilidade do negócio e a estratégia, e da parte da tecnologia não queriam saber. Onde é que hoje se coloca a responsabilidade pela inovação?

É um misto porque os gestores com 70 anos já são poucos. Houve uma mudança dos modelos de governança, nomeadamente ao nível dos diretores. Os diretores de 30 ou 40 anos são de uma nova geração, têm uma apetência para a mudança e para a inovação completamente diferente de um gestor de 70 anos. Há 20 anos, o gestor de 70 anos tinha 50, mas a sua escola de vida era diferente, não tinha esta experiência.

A mudança começa de cima, mas a questão de muitas vezes começar de cima é se a parte de baixo da organização está preparada para a inovação. Quando começa de cima, tem-se o dinheiro, mas são precisas as pessoas; aqui, tem de se aliar ou de entidades de suporte que lhes ajudem na definição da estratégia, ou então arranjar pessoas boas, o que é muito difícil no mercado, para a ajudar na definição da estratégia das novas tendências tecnológicas orientadas às tomadas de decisões, tendo por base a otimização da performance da sua organização.

Este pensamento – desenvolver soluções inovadores para aplicar ao negócio que o ajudem a tomar decisões na perspetiva de melhorar a performance da organização – já é outra história. Há aqui indicadores, tecnologias e um meio de informação. Há várias entidades no meio, mas o principal ator está em cima.

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