Qual o impacto real da inteligência artificial nos negócios? Igor Lopes, especialista em tecnologia e colunista Times Brasil - Licenciado Exclusivo CNBC, explicou como empresas estão aplicando IA para gerar valor, aumentar eficiência e inovar em tempo real.
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00:00A inteligência artificial não é mais apenas uma palavra da moda, e sim uma realidade que transforma como as empresas se relacionam com a gente.
00:08Do esporte ao varejo, os dados agora ganham voz e até personalidade própria.
00:13Para entender essas mudanças e o impacto no dia a dia, a gente conversa agora com Igor Lopes, nosso colunista de tecnologia e inovação.
00:20Bom dia para você, Igor. Seja bem-vindo ao Real Time.
00:23Bom dia, Marcelo. Bom dia para você. Bom dia para quem está nos assistindo também.
00:27Igor, há quem diga que os dados são o novo petróleo. Você gosta dessa metáfora?
00:33Cara, eu posso até falar que sim, mas desde que eles estejam estruturados e façam sentido, que gerem insights valiosos.
00:39Senão é só um amontoado de informação sem sentido.
00:42É que toda empresa deveria estar olhando para os dados atualmente, porque são os dados do cliente dessas empresas que vão abastecer a inteligência artificial para gerar bons insights.
00:51Não tem inteligência artificial sem bons dados. Os dados são, na verdade, mais do que o combustível, são o novo petróleo.
00:57São combustível da inteligência artificial.
00:59Eu tive no evento recente aqui o SASE Innovate em Orlando, que se falou bastante sobre o uso de dados, inteligência artificial para negócios,
01:06com alguns exemplos bem interessantes, que eu vou trazer um deles aqui para abrir a cabeça do executivo,
01:10da pessoa que estiver nos assistindo também, de como usar dados aí no dia a dia do trabalho.
01:14Então, fica à vontade.
01:16Vamos lá.
01:16Bom, primeiro, enquanto o evento aconteceu em Orlando, eles levaram a gente para conhecer a sede do Orlando Magic,
01:21que é um grande time de basquete dos Estados Unidos.
01:25E eles estão fazendo um trabalho muito legal com dados, porque, primeiro, eles coletam os dados, assim como todo time,
01:29eu acho que todo mundo coleta dados hoje, de comportamento no aplicativo, de preferência de assento desse torcedor,
01:37consumo de comida e bebida quando ela vai no estádio, enfim, reações em redes sociais.
01:40E aí, eles usam o IA, a inteligência artificial, mais o que a gente chama de agentes preditivos, né?
01:46Com essas informações que eles coletam, eles conseguem prever o que esse fã gosta,
01:50o que esse fã, de que maneira esse fã deveria ser ativado naquele momento, para personalizar experiências.
01:56E aí, alguns exemplos.
01:58Oferta de ingresso customizado, né?
01:59Vai ter o time que ele gosta naquele dia, ou, de repente, o jogador que ele gosta vai participar de algum evento.
02:07Então, dá para personalizar a experiência, mandar um ingresso para ele, daquele torcedor que ele já falou que ele gosta,
02:11ou que ele tem lido mais notícias sobre ele, recomendações de merchandising, upgrades, inclusive, em tempo real.
02:18O cara chegou no estádio, tem uma cadeira melhor posicionada, ele já está lá, ele está no calor do jogo,
02:23vou ofertar para ele essa cadeira melhor, porque eu sei que ele, normalmente, gosta de sentar lá.
02:27Então, tudo isso consegue fazer com que o time tire mais dinheiro desse jogador, desse torcedor, esqueci a palavra.
02:44E aí, ele pode receber e-mails, por exemplo, com notícias que ele ainda não leu.
02:47E-mail um ano depois da visita, tem todas as informações ali, de um ano que o cara foi lá.
02:51Se eu recebo um e-mail falando que 365 dias atrás você esteve aqui e nunca mais voltou,
02:56eu posso instigar ele a voltar mais uma vez, fazer esse torcedor voltar mais.
03:00Lá, eles têm o sócio torcedor, igual aqui também, mas, de repente, esse sócio decidiu que não vai um determinado jogo.
03:06Você pode usar esses créditos desse ingresso para fazer um upgrade na próxima ida, ou então comprar algum merchandising.
03:12Isso evita que esse torcedor, sócio torcedor, passe o ingresso para uma outra pessoa até venda para a cambista.
03:16E aí, nesse caso, os dados também vão sendo trabalhados aí no preço dinâmico.
03:19É um jogo que está muito disputado, então, ao invés de depender do cambista, aumentar o preço,
03:23o próprio Orlando Magic vai lá, faz essa conta e esse extra fica na casa, não vai para a mão de terceiros.
03:28Então, dessa forma, ele está aumentando a receita para o fã e trazendo mais engajamento também,
03:33fazendo o fã virar cada vez mais fã.
03:35Agora, tem alguns outros exemplos também que a gente viu, por exemplo, o McDonald's.
03:38Talvez a gente nem perceba, mas no drive-thru dos McDonald's, principalmente lá fora,
03:43eles têm personalização dos menus com IA, baseado em clima, baseado em horário, baseado em comportamento local.
03:48Então, por exemplo, está calor, a promoção do sorvete vai bombar nas telas.
03:52Se é horário de jantar, bota o Mac Meal ali.
03:54Região onde determinado produto sai muito, ele é que vai para a tela.
03:57E mesmo a precificação dinâmica também.
03:59De repente, em alguns lugares, eu posso colocar o preço mais alto ou mais barato,
04:02dependendo do que aquela região consome mais.
04:05Um outro uso de inteligência artificial e dados muito comum é na indústria aérea.
04:10A gente vê os preços super dinâmicos que ninguém entende.
04:12Por que o preço está mais alto? Por que o preço está mais baixo?
04:14Se eu comprar em cima da hora, é tudo muito mais caro.
04:17Mas existe uma lógica inversa, quando a empresa aérea é low cost.
04:21Na Europa, a gente tem muito o Ryanair, por exemplo, o German Wing, que são empresas low cost lá,
04:25que para eles é muito mais interessante eles terem o avião lotado,
04:29porque eles já vendem passagem muito barata, passagem de 3 dólares, passagem de 5 dólares.
04:33Eles ganham no extra, eles ganham no despacho da bagagem, eles ganham na cobrança pelo assento.
04:39Então, quanto mais eles conseguirem lotar o avião, melhor.
04:42E aí eles podem lançar uma promoção, por exemplo, de um voo, sei lá, de Paris para Berlim,
04:47que está barato e que está vazio naquele fim de semana.
04:49Joga o preço lá embaixo e com a inteligência artificial eles conseguem fazer esse tipo de movimentação
04:53para poder ganhar no volume ali nas vendas.
04:57É diferente de uma lógica do Malatã ou das empresas que a gente tem aqui,
05:00que eles precisam garantir o mínimo, senão todo mundo vai esperar até o último momento por uma promoção
05:04e daí os aviões vão ficar vazios, eles não conseguem fazer a lógica da inteligência artificial dos dados
05:09para prever que, por exemplo, aquela rota precisa existir em determinado horário, enfim.
05:14Tudo isso são os dados que vão fazer com que a gente consiga ter melhores insights
05:18e ocupar melhor aí, ter melhores resultados aí com os negócios.
05:22E o último exemplo lá de fora que eu vou dar é da Amazon Go.
05:24A Amazon tem uma loja que ela não tem vendedores e você entra na loja,
05:28você passa o seu cartão, você entra ali com o Apple Pay
05:31e aquilo ali já está registrado que você é o dono daquele cartão.
05:34Então você entra na loja e você vai pegando as coisas e colocando dentro da sua bolsa.
05:37É até curioso, é diferente você entrar em uma loja como essa,
05:41em que você pega e joga direto para a bolsa sem correr o risco de ser abordado por um segurança,
05:46porque não tem ninguém vendo.
05:48Na verdade, tem muitas pessoas vendo que são as câmeras.
05:50Então, compra o tempo de permanência para ajustar também o sortimento,
05:56posicionamento dos produtos nas lojas físicas,
05:58tudo isso eles conseguem fazer com dados de inteligência artificial
06:00e tudo isso pode ser usado por qualquer empresa.
06:03E aqui no Brasil, Igor, tem algum case interessante que você queria destacar?
06:06Sim, eu recentemente estudei o case da Incor, do Incor, o Instituto do Coração.
06:12Eles têm nada menos que 10 petabytes de dados ali,
06:14de um milhão e meio de pacientes que foram coletados nos últimos 22 anos.
06:18Quando eu estou falando que dados são o combustível para a inteligência artificial,
06:22o Incor é um exemplo de que fez isso bem feito durante os últimos 22 anos.
06:26Se você entrar no Incor, normalmente, todo paciente entra lá, é um hospital.
06:29Mas se você for no subsolo do Incor, aquilo ali é uma verdadeira empresa de tecnologia.
06:33Tem um mega data center ali para todos esses dados serem coletados.
06:36E agora eles conseguem fazer correlações nesses dados de 22 anos ali
06:39para gerar melhores resultados e ter um atendimento melhor aí para o paciente.
06:43Por exemplo, paciente que já tem um histórico com eles ali e chega na emergência.
06:46Está chegando ali no momento de um ataque do coração, por exemplo.
06:49A inteligência artificial, ela consegue pegar esse prontuário dele,
06:52todo o histórico de 22 anos,
06:53gerar um resumo para o médico atender de uma forma mais eficiente.
06:56Porque hoje, se não fosse inteligência artificial,
06:59o médico ia ter que pegar 22 anos de histórico desse paciente,
07:01analisar aquilo ali e a gente sabe que minutos podem ser fatais nesse caso.
07:06Tem o caso também deles que eles estão usando inteligência artificial para eletrocardiograma.
07:10Você chega, você está com um problema no coração,
07:12você vai fazer um eletrocardiograma.
07:13A inteligência artificial consegue olhar aquele exame e entender,
07:17putz, esse exame aqui está com um defeitinho, está com uma coisa estranha aqui.
07:21A inteligência artificial consegue fazer esse exame e furar fila
07:24para ele ser laudado antes dos outros.
07:26Hoje, isso não acontece nos hospitais normais,
07:27porque vai seguindo uma fila ali de todos os exames que são feitos.
07:31Então, muitos exames que não têm problema, por exemplo,
07:33vão ser laudados antes daquele que precisava ter uma certa urgência.
07:36Então, com a inteligência artificial, agora, eles conseguem fazer isso também.
07:39E eles têm vários dispositivos vestíveis agora também,
07:41que monitoram o paciente em tempo real e à distância.
07:44É muito mais confortável usar um bracelete,
07:47usar um sensor no peito,
07:49do que equipamentos grandes que, às vezes,
07:51eram utilizados para monitoramento cardíaco quando você vai para casa.
07:53E, como o dispositivo vestível é muito mais fácil de você usar,
07:56você pode usar ele por 15 dias, 20 dias,
07:58e, de repente, detectar uma arritmia que acontece só no momento específico.
08:02E, às vezes, Lady Murphy,
08:03você está usando aquele equipamento grandão,
08:05que faz o monitoramento,
08:07naquele dia que você está usando,
08:09a arritmia não vai acontecer.
08:10Quando você tem um dispositivo que é mais simples de ser usado,
08:12você pode passar mais tempo.
08:14E eles estão tendo bastante resultados nesse sentido também,
08:16de conseguir identificar essas arritmias,
08:19principalmente em pacientes que têm arritmias de formas assíncronas,
08:24ou, de repente, um dia sim, muito tempo não, enfim.
08:27E eu acho importante que quem estiver nos assistindo
08:29olhe para os dados que são coletados na empresa
08:30e pense o que eu posso tirar de insights com isso.
08:32Se eu correlacionar dado A com dado B,
08:34o que eu posso saber?
08:35Pegando o exemplo da própria Times Brasil,
08:37tem o básico de audiência.
08:38Se eu entrei e derrubei a audiência aqui,
08:40eu não vou voltar mais.
08:41Mas se o Rodrigo Loureiro, por exemplo,
08:42entrar e levantar,
08:44vocês vão deixar ele mais tempo no ar.
08:45Isso tudo é dado também, sendo analisado e estudado.
08:47Determinado assunto está bombando, a gente vai esticar.
08:50Mas não só isso.
08:51Com dados, eu posso personalizar a experiência do espectador.
08:54Eu posso usar plataformas digitais, por exemplo,
08:56streaming, redes sociais, apps.
08:57Usar dados para recomendar conteúdos mais relevantes,
08:59como a gente já faz, já vê acontecer em canais de streaming.
09:03Dados são, sim, os insights que a gente consegue utilizar
09:06para poder fazer o negócio gerar mais faturamento
09:09e gerar, principalmente, mais engajamento do cliente.
09:11Deixar o cliente mais satisfeito com informações
09:13e mensagens que fazem mais sentido para ele naquele momento.
09:17Tá certo.
09:18Igor Lopes, nosso coronista aqui de tecnologia e inovação.
09:21Muito obrigado por mais uma participação no Real Time.
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