Mudou, mudou e ficou a mesma coisa

Durante décadas eu venho escutando maravilhas sobre a governança e a gestão de mudanças dos bancos tradicionais brasileiros.

 

Como é habitual é muito falatório e pouco resultado. Desde o final do mês de março de 2024, o App de um grande banco nacional vem apresentando problemas no pagamento de contas.

 

Quando o usuário seleciona o botão de pagar contas e escolhe ler o código de barras ou digitar o código de barras o aplicativo trava e fecha notificando que a sessão foi encerrada.

 

Já reportei o problema para o banco e recebi como resposta que o app estava funcionando normalmente e foi sugerido para reinstalar o aplicativo.

 

Na segunda reclamação, o banco admitiu que o app estava com problema e uma nova versão seria disponibilizada no dia 15 de abril. Não foi.

 

Nas interações seguintes, foram sugeridas soluções de contorno que não funcionam e soluções de volta a “idade da pedra” como pagar as contas no caixa físico de agência ou no caixa eletrônico.

 

É um banco que gasta milhões em publicidade para exaltar a sua excelência operacional e não consegue resolver um problema simples, pois o botão pagar contas funcionava no começo de março de 2024.

 

Na última interação com a central de atendimento do banco, eles afirmaram que uma nova versão do app seria publicada em breve (não citou quando) e caso o problema continue, eles solicitaram o envio do meu CPF, da agência e número da conta, da versão do sistema operacional, da versão do aplicativo, da marca e modelo do celular e de um print da tela com data e horário do acontecimento.

 

É o mesmo de sempre, solicitam um monte de informações inúteis para a correção do problema, pois a falha do app não tem relação com o meu CPF, conta etc.

 

Se existe alguma dependência do app com o sistema operacional, marca e modelo do celular etc. é só a área de testes homologar um ambiente de produção em que o botão pagar contas funcione.

 

Como tudo funcionava no começo de março de 2024 neste celular, nesta conta corrente, neste CPF e a única coisa que mudou foi a versão do aplicativo, então é obvio para os seres racionais que o problema é do app e é lá o foco da solução.

 

Infelizmente a central de atendimento do banco é incapaz de perceber o obvio e ululante. Eles preferem criar distrações para mascarar a incompetência e a incapacidade.

 

É o triste relato de um país que insiste em andar para trás.

 

 

 

Liberdade de expressão

Recentemente assistimos a um debate entre o dono de uma rede social e de um ministro do Supremo Tribunal Federal. No debate o dono da rede social alegava estar defendendo a liberdade de expressão (ele afirma que é contra a censura) e o ministro alegava que existem limites para a liberdade de expressão.

 

Em geral, os cidadãos dos Estados Unidos têm um nível elevado de coerência e lógica nas suas argumentações, no entanto, neste caso o dono da rede social partiu para o ataque desprezando a lógica e a coerência.

 

Ele alega ser contra a censura e a favor da liberdade de expressão, no entanto, para fazer parte da sua rede social é preciso concordar com um determinado termo de uso.

 

O termo de uso determina os comportamentos inaceitáveis dos usuários e as regras para o seu bloqueio, ou seja, é uma limitação da liberdade de expressão dos usuários e é uma forma de censura das postagens.

 

É interessante ver que o dono da rede social consegue ver a censura do ministro do supremo e não consegue ver que a rede social dele também censura.

 

O blogueiro não tem interesse em se posicionar de um lado ou do outro, pois entende que existem graves erros nos posicionamentos dos dois lados.

 

O blog apenas quer destacar que existe uma profunda falta de coerência nas alegações do dono da rede social em relação a liberdade de expressão praticada por ele e a liberdade de expressão praticada por terceiros.

 

Uma outra falta de coerência está relacionada com o núcleo do debate realizado. O dono da rede social reclama que está bloqueando as contas dos seus usuários, no entanto, o termo de uso da rede social afirma que as postagens publicadas são de inteira responsabilidade de quem as publicou.

 

Em outras palavras, o termo declara claramente que a rede social não tem qualquer responsabilidade pelo conteúdo publicado pelos seus usuários.

 

Neste caso, quem deveria reclamar do bloqueio das contas, da censura, da eliminação de conteúdo etc. é quem publicou, ou seja, não é papel do dono da rede social reclamar sobre a censura de conteúdo publicado por terceiros.

 

Infelizmente, foi dado “muito pano para manga” neste assunto para os dois debatedores. Este é o motivo pelo qual, o blog não cita os nomes dos envolvidos.

 

A falta de lógica, coerência não pode virar ferramenta de divulgação de empresários e ministros.

Conceitos, plataformas e aplicações da inteligência artificial (IA) parte 1

A inteligência artificial está presente no dia a dia das pessoas de muitas formas (ferramentas que respondem aos clientes por meio de um chat, algoritmos complexos de aprendizado de máquina que preveem a trajetória de um sistema produtivo etc.).

 

Até o momento, IA não é uma máquina senciente que raciocina como um ser humano, ela é uma máquina que identifica padrões com um determinado foco (restrito) que complementa o raciocínio humano.

 

A IA é em outras palavras, uma ferramenta de reconhecimento de padrões que é executada em uma escala de análise muito além da capacidade humana (ela substitui os humanos em algumas atividades, mas não em todas).

 

Como a IA é um modelo matemático, ou seja, uma simplificação da realidade, ela produz resultados aceitáveis que nem sempre são perfeitos, ou seja, as pessoas devem ter a capacidade de intervir, de observar os dados e de raciocinar usando os resultados gerados pelo sistema inteligente.

 

É preciso reconhecer que a tecnologia de IA atual tem limites, no entanto é também importante entender que ela é bastante poderosa.

 

Os processos complicados são simplificados pela capacidade da IA de identificar padrões e de fazer inferências com base nos padrões encontrados.

 

É fato reconhecido que a IA não é uma inteligência verdadeira e que ela é tendenciosa em função dos dados usados no seu processo de treinamento.

 

A IA é útil para que as empresas e consumidores resolvam os problemas do mundo real, no entanto, é preciso entender que estamos longe de máquinas que podem realmente tomar decisões independentes ou gerar conclusões sem o processo de treinamento adequado. É importante destacar neste momento que em diversos casos a IA confirma os vieses humanos, em vez de eliminá-los.

 

A IA é um sistema projetado para modelar o comportamento e a inteligência humana através da combinação de um gigantesco conjunto de dados com algoritmos inteligentes.

Ela é capaz de analisar, entender, tomar decisões e previsões sobre estados futuros. Para fazer previsões precisas, os sistemas inteligentes exigem grandes quantidades de dados para o seu processo de treinamento e aprendizado.

 

Os dados usados no processo de treinamento são capturados de várias fontes. Os algoritmos de IA processam, analisam e organizam os dados em um determinado formato.

 

É importante destacar neste momento que existe um grave problema com os dados que está passando despercebido por diversas pessoas.

 

O gráfico Frequency of dataset usage by country (https://2022.internethealthreport.org/wp-content/themes/ihr-2022/library/datavis/dataset_sources.html, acessado em xx/xx/2024) revela que a maioria dos dados utilizados no processo de treinamento são dados dos bancos de dados dos Estados Unidos.

 

Como as realidades dos países são diferentes, o uso intenso de dados dos Estados Unidos no processo de treinamento de uma IA, vai fazer com que ela tenha comportamento da sociedade dos Estados Unidos.

 

Em diversos casos, este cenário pode gerar graves distorções nos resultados da IA, caso a sociedade tenha comportamento muito diferente da sociedade dos Estados Unidos.

 

Os algoritmos são o cérebro dos sistemas inteligentes e eles são projetados para analisar e interpretar os dados, identificar padrões e fazer previsões ou tomar decisões.

 

A captura contínua de novos dados e a reciclagem dos modelos matemáticos permitem que os sistemas inteligentes se adaptem as mudanças e melhorem o seu desempenho.

 

O principal processo de funcionamento de uma IA envolve as seguintes dimensões:

 

Machine learning: Ramo da IA de desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os sistemas inteligentes aprendam e melhorem com os dados sem a necessidade de programação.

Deep learning: Campo de aprendizado de máquina que imita o funcionamento das redes neurais do cérebro humano, usando várias camadas de redes artificiais para aprender e entender os padrões e as configurações dos dados.

 

Redes neurais: Modelo computacional, inspirado na estrutura e função do cérebro humano, que pode processar e analisar grandes quantidades de dados para reconhecer padrões, fazer previsões ou classificar informações.

 

Processamento de linguagem natural: Ramo da IA que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana, permitindo que as máquinas entendam, interpretem e gerem textos em linguagem humana.

 

Visão computacional: Ramo da IA que permite que as máquinas interpretem e entendam informações visuais de imagens ou vídeos.

 

Computação cognitiva: Sistema inteligente que simula a inteligência humana e interage com os seres humanos de uma forma natural e intuitiva.

 

Os recursos de reconhecimento de padrões da IA permitem o reconhecimento de imagens, a conversação em linguagem natural e o entendimento dos padrões de escrita dos seres humanos através das conexões feitas entre os diferentes tipos de dados.

 

A identificação das anomalias nos padrões permite a criação automatizada de estratégias e de previsões acuradas.

 

Os seres humanos têm grandes dificuldades na verificação de um grande volume de dados, por isto as máquinas inteligentes são mais efetivas na descoberta de padrões.

 

As máquinas inteligentes quando encontram os pontos fora da curva que contradizem os dados usados no processo de treinamento facilmente que os seres humanos.

 

É por isto que os melhores aplicativos de IA são fortemente focados e combinam o raciocínio humano com a capacidade do aprendizado de máquina.

 

Até pouco tempo atras, as aplicações de IA estavam concentradas na análise financeira dos balanços e na percepção do consumidor no processo de atendimento.

 

Atualmente, os projetos de IA estão focados na experiência do cliente e na otimização de custos, pois os bots inteligentes são capazes de executar a maioria das atividades do atendimento ao cliente.

 

Os funcionários precisam cuidar apenas dos casos que exijam a humana.

 

O uso de sistemas inteligentes vem crescendo exponencialmente nos últimos anos, pois a automação reduziu sobremaneira a necessidade de trabalhadores humanos no atendimento ao cliente.

 

As corporações estão usando as aplicações inteligentes na análise de negócios e na análise prescritiva.

 

A análise de negócios é um conjunto de processos que modelam o estado atual de um negócio com o objetivo de prever onde ele estará se for mantida a trajetória atual do empreendimento e de modelar o potencial futuro da organização se ocorrer um determinado conjunto de mudanças.

 

A análise prescritiva busca encontrar o melhor resultado possível para o negócio, via ajuste do rumo atual da organização. Em diversos casos ela só é possível com a ajuda da inteligência artificial.

 

A análise analítica inteligente está em franca ascensão no mundo empresarial, no entanto, existem diversos usos da IA nas corporações.

 

Recrutamento e seleção: A IA agiliza o processo de recrutamento, pois ela seleciona mais rapidamente e de forma independente e sem viés um número maior de candidatos adequados para a posição que um humano.

 

Detecção de fraudes: A IA é capaz de perceber melhor que os humanos as diferenças sutis e os comportamentos irregulares de fraude financeira.

 

Cibersegurança: A IA detecta melhor que os humanos os indicadores de invasões, de roubos de identidade, de tentativas de corromper a privacidade e de outros problemas de segurança digital.

 

Gerenciamento de dados: A IA categoriza os dados brutos e encontrar relações entre eles que até então eram desconhecidas.

 

Relacionamento com o cliente: Os chatbots inteligentes conversam com os humanos graças ao processamento de linguagem natural e viram a primeira linha de atendimento ao cliente.

 

Saúde: Existem aplicativos inteligentes capazes de detectar o câncer e outras doenças antes dos médicos e podem fornecer retorno para o paciente com base nos registros e tendências de longo prazo.

 

Tendências de mercado: Os sistemas inteligentes podem ser treinados para prever as tendências dos mercados financeiros, ciando assim uma vigorosa vantagem competitiva para a empresa.

 

Otimização do consumo de energia: Os sistemas inteligentes simplificam o uso de energia nos edifícios, cidades etc. e fazem previsões acuradas para o planejamento do uso do petróleo, gás etc.

 

Marketing: Os sistemas inteligentes podem ser treinados para personalizar a comunicação das empresas com os indivíduos economizando dinheiro e gerando melhores resultados que as campanhas tradicionais de marketing.

Falta de capital intelectual

Em diversas postagens, foram postadas no blog explicações sobre o custo da falta de capital intelectual no Brasil.

 

Em recente debate sobre o impacto da tecnologia no agronegócio, o meu interlocutor saiu com esta perola da sabedoria rasa: “nós vendemos soja para a China e compramos tecnologia para o campo e está tudo certo porque o crescimento do PIB do agronegócio é significativo nos últimos anos”.

 

A análise rasa de um fenômeno tem o grave problema de desconsiderar diversos componentes do sistema e de gerar um resultado falacioso.

 

É plena verdade que o PIB do agronegócio vem crescendo significativamente nos últimos anos e que uma boa parte deste crescimento vem do uso de tecnologias que aumentaram fortemente a produtividade do campo.

 

O problema (que aliás não é novidade) é o fato de toda a tecnologia de equipamentos e inteligência artificial ser importada. O resultado disto é uma falta de engenharia nacional no setor e de empresas de equipamentos que produzam usando tecnologia brasileira.

 

O artigo “Agricultura familiar precisa ser mecanizada” (https://www1.folha.uol.com.br/opiniao/2024/03/agricultura-familiar-precisa-ser-mecanizada.shtml, acessado em 25/03/2024) revelou as dificuldades da mecanização da agricultura familiar brasileira.

 

Os grandes fabricantes transnacionais não têm interesse em produzir soluções para plantações de porte menor e o único fabricante nacional no setor de tratores tem participação insignificante no mercado.

 

Este cenário impede que a agricultura familiar conquiste ganhos de produtividade com a mecanização e inteligência artificial.

 

Como cerca de 70% dos alimentos consumidos no Brasil vem da agricultura familiar, isto significa que os alimentos básicos têm um custo muito maior que o necessário (ou seja, é um dos motivos da insegurança alimentar no Brasil).

 

Os autores do artigo falam apenas da mecanização como ferramenta de aumento da produtividade, no entanto, a inteligência artificial é capaz de resultar em ganhos de produtividade espetaculares para a agricultura familiar nacional, basta o país sair do marasmo e investir com seriedade no desenvolvimento da engenharia nacional.

 

As gigantes transacionais vão continuar com o seu foco nos alimentos negociados em grandes volumes nas bolsas e dificilmente irão investir no desenvolvimento de tecnologias para a agricultura familiar.

 

As análises rasas levam para erros colossais e custos na estratosfera. Quem sabe um dia o gigante que dorme em berço esplêndido acorde.

 

Um outro caso de falta de capital intelectual são os apagões na cidade de São Paulo.

 

A ruptura de cabo de energia deveria afetar apenas o local atendido pela rede elétrica e solução trivial seria a reconstrução da fiação.

 

Para reconstruir é preciso ter a fiação reserva e um mapa detalhado do cabeamento com características físicas dele.

 

A falta destes componentes impede a recuperação da energia do local atendido pela rede elétrica.

 

No entanto, o agravamento do problema com aumento da rede atingida pelo apagão indica a adoção de uma solução inapropriada para resolver o problema e a dificuldade da operadora de informar uma previsão para a normalização da energia revela que estão batendo cabeça contra o problema.

 

Passa a impressão de solução na linha tentativa e erro, sem uma abordagem estruturada para resolver o problema.

 

O impacto econômico da falta de energia no comercio e residências é de elevada monta, pois a falta de energia prolongada e sem previsão de retorno está inviabilizando diversos empreendimentos e em breve teremos demissões e calotes.

 

Foi revelado que o prejuízo total ainda não foi calculado, mas as estimativas iniciais são graves (SP: Prejuízo de apagão 'chega à casa do milhão', diz federação do comércio, https://economia.uol.com.br/noticias/redacao/2024/03/22/prejuizo-de-apagao-em-sp-chega-a-casa-do-milhao-diz-federacao-do-comercio.htm).

 

As perdas causadas pela falta de capital intelectual da operadora são gigantescas e aumentam a cada dia em que uma solução definitiva não é entregue.

 

A falta de previsibilidade gera a insegurança dos donos dos negócios e pode gerar consequências catastróficas, como por exemplo a necessidade e obter empréstimos bancários para pagar os prejuízos e a falta de recursos para pagar estes empréstimos.

 

Está sendo gerada uma espiral crescente de perdas que pode impactar todos os membros de uma cadeia produtiva longa.

 

Mais uma vez, a ausência da engenharia cobra um preço alto.

 

Preconceito contra cabelo branco

No Brasil, existem pessoas que acreditam que os jovens nascem sabendo tudo sobre usar a tecnologia e os de idade mais avançada tem enormes dificuldades para lidar com as novidades tecnológicas.

 

O artigo “Governo do Piauí contrata 400 jovens para auxiliar servidores mais velhos com tecnologias” ( https://www1.folha.uol.com.br/cotidiano/2024/03/governo-do-piaui-contrata-400-jovens-para-auxiliar-servidores-mais-velhos-com-tecnologias.shtml#comentarios, acessado em 20/03/2014) revela como a distorção do pensamento do primeiro paragrafo está presente no dia a dia do estado brasileiro.

 

O artigo cita as dificuldades dos servidores acima de 60 anos de usarem os recursos tecnológicos, no entanto, nada foi dito sobre os sistemas que estão em uso.

 

Um sistema que automatiza os processos em uso deve ser intuitivo e usar recursos inteligentes para que os servidores interajam usando a linguagem natural.

 

Ou seja, o dinheiro gasto com a contratação de 400 jovens deveria ser gasto para disponibilizar recursos inteligentes com capacidade de interação em linguagem natural.

 

O segundo aspecto é que um sistema que apenas automatiza os processos não deveria gerar desconforto para os servidores, pois o fluxo de trabalho é exatamente o mesmo que era executado anteriormente.

 

Quando o estado afirma que vai contratar jovens para ensinar tecnologia para os servidores acima de 60 anos, o que está sendo dito é que estes funcionários não são capazes de aprender sozinhos a interagir que apenas automatizou as coisas.

 

O estado também revela que não acredita nas habilidades tecnológicas das pessoas com 30, 40 e 50 anos, pois elas também deveriam fazer parte da disputa de cargos.

 

No artigo a Sônia Regina Guaraldo afirmou que a contribuição dos jovens sem experiência nesta empreitada é de sucesso pouco provável, ou seja, é um gasto com retorno de investimento bastante duvidoso.

Inteligência artificial na central de serviços

É muito comum encontrar a situação de um operador trabalhando com dois ou três monitores ou com várias janelas abertas no seu computador.

 

Este fenômeno ocorre porque os sistemas utilizados pelos operadores não estão integrados, ou seja, é por isto que em diversos casos os usuários digitam as suas informações pessoais e quando a chamada vai para um operador humano ele solicita as mesmas informações digitadas no começo do atendimento.

 

É um processo que incomoda bastante os clientes, pois é comum a situação da ligação telefônica cair no meio do atendimento ou a internet falhar gerando a desconexão do usuário com o atendente.

 

Nestas situações o cliente precisa repetir todo o processo gerando assim uma enorme insatisfação no usuário (existem relatos de várias quedas para um chamado).

 

A inteligência artificial é capaz de resolver esta fonte de insatisfação do cliente, capturando as informações necessárias para o trabalho do analista nos vários aplicativos usados pela empresa.

 

Muito tem sido falado sobre o uso dos sistemas inteligentes para automatizar o atendimento das necessidades dos clientes, mas muito pouco se tem falado sobre o uso da inteligência artificial pelos operadores para eliminar os focos de insatisfação dos usuários.

 

As empresas que estão buscando aumentar a sua taxa de retenção e reduzir a sua taxa de churn precisam com urgência analisar detalhadamente o atendimento dos seus operadores.

 

O atendimento pós venda é uma das principais causas da elevada insatisfação dos usuários e da alta taxa de cancelamento de clientes no Brasil.

Qualidade

O artigo “'Preciso da medicação': Ultrafarma atrasa entrega, e Procon notifica rede” (https://economia.uol.com.br/noticias/redacao/2024/03/01/ultrafarma-atrasa-entrega-de-remedios-e-e-notificada-pelo-procon-descaso.htm, acessado em 06/03/2024) revelou que as esteiras para separação dos produtos foram instaladas e testadas e mesmo assim existiram falhas.

 

O presidente da Ultrafarma que assinou a nota explicando a instabilidade do sistema, revelou que a sua organização falhou de forma estrutural de duas formas diferentes.

 

A primeira falha grave é que o procedimento de teste das esteiras de separação dos produtos foi inconsistente o suficiente para não captar a instabilidade ou ele foi falacioso o suficiente para ignorar a instabilidade e mesmo assim colocar na produção as esteiras.

 

A segunda falha grave ocorreu no nível da competência do gerenciamento das mudanças. A disciplina explica a importância de ter um plano de contingência caso uma mudança falhe.

 

A empresa que foi notificada pelo Procon, escolheu o caminho mais fácil de fazer o cliente pagar pela falha interna, ou seja, o real prejudicado foi o cliente que precisava de um medicamento e ficou “a ver navios”.

 

No médio e longo prazo, temos a revanche do consumidor, pois ele troca de fornecedor e muitas vezes migra para uma multinacional que prima pela qualidade.

 

Já vimos no passado, empresas centenárias “quebrarem” por causa de falhas internas que não são admissíveis, por serem de solução tão elementar e simples.

 

A indústria têxtil vem sofrendo com a concorrência internacional que está em um outro patamar de qualidade. Lojas provisórias estão atraindo milhares de consumidores enquanto lojas tradicionais estão à mingua de clientes.

 

No caso da empresa notificada pelo Procon, existem graves falhas internas e mecanismo de comunicação extremamente frágil, pois em momento algum foi dito quando o problema seria resolvido.

 

É triste ver empreendedores experientes falhando em temas tão básicos e elementares. Espero que em breve, os sistemas de correção atuem em prol de “limpar” o mercado nacional das fragilidades.