- há 8 meses
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00:00Magalu Cloud, impulsionando a competitividade do Brasil através da tecnologia.
00:15Bom dia, boa tarde, boa noite. Estamos começando mais um Revolução IA,
00:20o programa do Nelfid, que fala como a inteligência artificial está sacudindo o mundo dos negócios.
00:26Eu sou Letícia Cardoso e quem me acompanha é Rodrigo Welser, especialista em inteligência artificial
00:32que construiu e vendeu um caso de inteligência artificial originalmente brasileiro.
00:39Bem-vindo, Rodrigo.
00:40Obrigado, Letícia. É muito bom estar aqui contigo em mais um episódio do nosso programa.
00:44E hoje o nosso convidado é André Fatala, vice-presidente de plataformas do Magalu.
00:51Vamos conhecer um pouquinho dele.
00:52André Fatala é vice-presidente de plataformas do Magalu.
00:56Comanda a iniciativa de tecnologia, cloud, ads e marketing.
01:01Em 2011, foi responsável pelo desenvolvimento do Magazine Você.
01:05Hoje, influenciador Magalu, plataforma que comissiona pessoas físicas
01:11pela venda de produtos do e-commerce da companhia.
01:14Logo depois, Fatala liderou a área de pesquisa e desenvolvimento
01:18com o desafio de entregar projetos de transformação digital.
01:22André, seja bem-vindo. Obrigada pela sua presença aqui no nosso programa.
01:27Obrigado, Letícia. Obrigado, Rodrigo.
01:30É um prazer estar aqui falando com vocês sobre inteligência artificial.
01:34Espero poder ajudar, sim, as pessoas que são os ouvintes de alguma maneira
01:39que querem de verdade entender como está a parte de implementação de AI dentro das empresas.
01:45E também contar um pouquinho sobre a Magalu Cloud e como a gente vem também pensando em
01:51quais são os tipos de soluções que a gente pode trazer aqui no mercado no Brasil.
01:55É, como você disse, no Magazine Luiza, inteligência artificial é um assunto que dá pano para a manga, né?
02:02Como é que vocês estão organizando a estrutura de inteligência artificial na empresa?
02:06É, legal. Sim, desde o ano passado que a gente começou a se estruturar melhor
02:11para que a gente possa criar uma estratégia clara de inteligência artificial
02:16e fazer com que isso possa penetrar no dia a dia, assim, do trabalho dos times, né?
02:21Então, o ano passado a gente construiu uma diretoria abaixo da minha organização
02:26que cuida de toda a estratégia de dados e AI no Magalu.
02:31Esse time, ele tem uma parte de engenheiros que estão trabalhando no que a gente está construindo como base
02:39que é uma plataforma de AI, onde a gente quer democratizar o uso de todos os times de desenvolvimento
02:46nas soluções de AI de uma maneira que o Magalu tem uma governança,
02:50que a gente possa ter todas as camadas, né?
02:53Desde a parte de segurança da informação, né?
02:55O que a gente vai construir como guardrails da parte de AI
02:59e da facilitação também de soluções técnicas que os times possam usar
03:04sem ter que ficar reventando a roda de ficar desenvolvendo as mesmas coisas.
03:08Então, tem um time que centraliza isso e provê isso para toda a org de tecnologia nossa.
03:14E aí, tem também um time que apoia determinados departamentos na empresa
03:20em construir esses casos de onde a gente está implementando o AI
03:25para que sejam casos que a gente possa pegar um determinado tipo de problema
03:29e fazer a estratégia inteira, né?
03:33Tipo, início, meio e fim de colocar em produção e conseguir manter, sustentar e evoluir
03:39essas soluções que são baseadas em AI.
03:41Como é uma... a gente não gosta muito da palavra, mas é uma jornada, né?
03:46Que está meio no início.
03:48A gente entendeu que são várias camadas em si
03:51para você fazer com que essa estratégia funcione, né?
03:54Tipo, a de capacitar todo mundo dentro da empresa,
03:57de ter esses facilitadores, né?
03:59Para fazer essa ponte melhor entre o negócio e o time de engenharia.
04:04E como que vocês priorizam, Fatala?
04:06Todas essas... devem ter oportunidade a rodo.
04:09Como que vocês priorizam por onde começar?
04:11Tem alguma fórmula que você possa compartilhar com a gente?
04:15E até em... o que você vê que deu certo e o que não deu certo nessa jornada que vocês já tiveram até aqui?
04:21É, legal.
04:21Construir esse time.
04:22Muito interessante, assim.
04:23Acho que tem o ponto que é como a gente faz para se organizar como um todo na empresa,
04:30que é muito baseado no modelo de OKRs, né?
04:32Então, a gente define quais são as grandes prioridades da empresa para aquele ano.
04:38A partir daí, a gente tem essa distribuição dessas metas entre todos os times que a gente tem dentro do Magalu,
04:45para que a gente possa garantir que essas grandes prioridades estão cruzadas em todos os principais áreas, né?
04:52Que precisam estar naquela frente.
04:54Referente à parte da IA, o que a gente está trazendo é numa linha de um...
05:00Assim como aconteceu em algumas grandes empresas que os CEOs construíram meio que diretrizes de uso de AI,
05:08aconteceu a mesma coisa no Magalu, né?
05:10Então, o Fred, tipo, escreveu uma carta, tipo, para toda a org, falando sobre exatamente o que está acontecendo hoje
05:19com essa parte de revolução de IA e dando um direcionamento sobre o uso do Magalu, né?
05:26Com uma cabeça muito de...
05:29Tudo que a gente for fazer a partir de agora, a gente deveria pensar.
05:33É possível eu ter a assistência de uma AI no trabalho que eu já faço hoje?
05:38O outro é, se eu vou desenvolver algum tipo de solução nova,
05:42eu poderia já desenvolver isso com a cabeça como AI first, né?
05:46Deixa eu pensar primeiro se tinha um modelo convencional de como eu desenvolvi uma solução,
05:51eu posso fazer agora com AI?
05:54Então, isso também a gente está colocando como comportamentos esperados da org como um todo.
05:59Então, isso ajudou muito a direcionar todo mundo de, tipo...
06:03E como eu falei, né?
06:04A gente também está trabalhando nessa parte da capacitação das pessoas.
06:08Também para que não fique um negócio ok, mas como, né?
06:13Quais são as ferramentas?
06:14O que a gente tem de possibilidade?
06:16Então, a gente também fez esse trabalho de capacitação das pessoas de todo o nível de liderança,
06:22dos coordenadores até diretores, todo mundo passando por treinamento.
06:26A gente tem um parceiro específico hoje que a gente trabalha com as partes das ferramentas de IA.
06:34E a partir de agora a gente está trabalhando nessas prioridades sempre com essa mentalidade de, tipo...
06:41Consigo fazer com a AI primeiro?
06:42Onde a IA pode me suportar?
06:44Então, tem coisas como, olha, qualquer tipo de análise que precisa ser feita.
06:50Ainda mais que na parte que eu estou tomando conta ali de uma delas do Marketplace agora,
06:55você trabalha com uma...
06:57São muitos dados e com uma possibilidade de granular muito grande.
07:02Para você fazer análises realmente muito profundas,
07:05é difícil para o humano ali, tipo, fazer todas as quebras possíveis, né?
07:11Então, uma das coisas que a gente direcionou é
07:13vamos usar o poder da IA para a gente conseguir fazer esse tipo de análise muito mais profunda
07:18e entender, por exemplo, impactos de investimento que a gente faz de marketing a nível do anúncio.
07:24Como os anúncios se comportaram, né?
07:26Que a gente tem a tendência de falar, ah, olha por canal, ou olha por device.
07:31No máximo, tipo, olha por categoria.
07:32Não, chega no nível...
07:34Agora dá para a gente chegar no nível do anúncio, né?
07:36Vamos olhar dessa maneira, hein?
07:38Então, é um pouco de como foi direcionado, né?
07:42Uma diretriz vindo, tipo, da...
07:45Do maior executivo falando, é isso que a gente espera do compromisso das pessoas
07:51e depois isso amarrado com essa parte da...
07:54Como a gente direciona o que são prioridades da empresa
07:57e faz com que ela possa permear toda a organização,
08:00que é o modelo de gestão.
08:02Baseado em OKRs.
08:04E nessa carta, teve alguma diretriz de algum setor da companhia
08:07que tem que usar IA obrigatoriamente?
08:10E também alguma diretriz a respeito da segurança dos dados, né?
08:14Porque vocês lidam com um volume de informação muito grande.
08:17Teve.
08:17Esse ponto que a gente falou sobre qual parceiro utilizar
08:22e quais ferramentas utilizar,
08:24foi muito pensado em aonde já estão muitos dos nossos dados
08:29e a plataforma que a gente pode utilizar ali da parte de IA
08:34já ter esses guardrails pensando na parte de segurança.
08:37Então, isso já foi uma...
08:40A gente já direcionou porque existe uma enormidade de soluções hoje
08:44que você pode escolher para fazer muita coisa com IA, né?
08:48Então, se cada um começar a utilizar o que achar na internet como possibilidade,
08:55essa governança, nível de segurança, para onde estão nossos dados,
08:59você saber se esse dado não está sendo utilizado para treinar um modelo
09:02para várias outras empresas que possam utilizar também,
09:07a gente tentou já direcionar por essa escolha.
09:10E isso facilitou muito para que a gente possa fazer esse nível de governança,
09:17nível de... dessa visão de segurança.
09:20Entendi.
09:21E uma curiosidade.
09:22A Oma Galú, você tem uma reputação track record no mercado de tecnologia,
09:28de desenvolvimento muito forte.
09:30Como que vocês têm lidado com aquele famoso dilema do build, buy or ally, né?
09:35O construir, contratar ou recorrer a uma parceria, uma aliança estratégica.
09:40Por onde está passando a decisão de vocês, esses três caminhos?
09:43É, a gente construiu uma parte de cultura ali no Magalu,
09:49desde quando a gente montou o Luísa Lebes,
09:52que é da cultura de desenvolvimento dentro de casa, né?
09:54Então, a gente vem ao longo dos anos,
09:57e a principal fase até de transformação do Magalu
10:00veio da gente desenvolvendo todas as soluções dentro de casa.
10:05Agora, acho que tem um ponto de...
10:07O que está acontecendo no mercado com o AI,
10:12tudo está mudando muito rápido, a todo momento, né?
10:16Então, até para a gente acompanhar em algumas das frentes,
10:20tipo, fica muito difícil.
10:21Então, o que a gente fez?
10:21Como eu comentei,
10:23a nível do que a gente pensa de plataforma de inteligência artificial,
10:26que a gente vai prover para a organização como um todo,
10:30isso a governança é nossa.
10:32Agora, tem coisas lá como o servidor de LLMs.
10:37Então, a gente, através dali, você pode usar determinadas LLMs, né?
10:43Que a gente pode ir suportando e, com o tempo,
10:45a gente pode ir habilitando ali para ser utilizado.
10:48Então, ele pode ser uma rota para os proprietários,
10:51como o Gemini do Google,
10:54mas também tem as soluções que a gente está hospedando open source
10:58dentro da infraestrutura do próprio Magalu na Magalu Cloud.
11:01Então, você pode usar um DeepSeq dentro da Magalu Cloud.
11:06Como que é a escolha, né?
11:08Acho que ela é uma escolha entre time to market
11:10e você ter algo que seja economicamente viável também.
11:16Porque muitas das coisas que a gente faz pela escala
11:20começa a vir essa preocupação do par em pé economicamente, né?
11:24E quando você vai ver, se você olha, por exemplo,
11:28o preço por token das LLMs,
11:34é uma diferença muito grande entre as proprietárias
11:37versus a parte do open source, né?
11:39Por exemplo.
11:40Então, depende muito do caso, né?
11:42Então, tem caso que a gente utilizou, por exemplo,
11:45para...
11:46Ah, eu vou fazer sumarização de avaliação de produto.
11:51Eu não preciso de um negócio, assim,
11:54extremamente, super, mega avançado e caro ali.
11:58Eu consigo usar um modelo, inclusive, muito menor,
12:01mais simples,
12:02que eu vou conseguir entregar isso
12:04para os 100 milhões de anúncios que eu tenho dentro da plataforma, né?
12:07Super escalável e vai ser barato para isso.
12:10Agora, tem coisas como...
12:12Como a gente fez uma ação de Dia das Mães
12:16onde a pessoa podia enviar uma foto no WhatsApp da Lu
12:20e essa foto se transformava num vídeo de 8 segundos, né?
12:25Então, para recordar, assim, principalmente memórias antes disso e tudo mais.
12:29E quando você tem essa...
12:30Você precisa desse poder multimodal que você está fazendo ali
12:33a partir de uma entrada de imagem para vídeo
12:36e muito mais avançado,
12:37aí a gente já usou uma solução proprietária muito mais robusta, né?
12:42Legal.
12:43Então, tem essas escolhas dependendo do qual é o contexto que a gente tem ali.
12:48Se eu fosse dividir com quem da audiência está pensando em fazer isso,
12:54acho que o principal não é se vai ter um lab ou não,
12:57vai muito na linha do...
12:59O que você quer resolver?
13:01Qual que é o problema que você quer resolver?
13:03Existe algo que você possa utilizar como um acelerador para isso?
13:09Falando principalmente em...
13:10Ah, como eu falei, tem muita solução, né?
13:13Tem muita solução extremamente própria,
13:16tem soluções mais a nível de plataforma
13:18e daí você constrói aquilo que é o seu diferencial em cima dela.
13:23Você pode fazer isso dentro de casa,
13:24você pode ter um parceiro para fazer isso,
13:26mas acho que vai muito mais na linha do...
13:29Qual que é o problema real, né?
13:31Uma das coisas que estudando assim e conversando com as empresas eu vi
13:35que quem está tendo sucesso hoje não é quem está pegando
13:39e construindo um monte de POC com o AI dentro da empresa.
13:43São aqueles que estão falando assim,
13:44eu tenho esses dois, três grandes problemas...
13:47Fecha o ponteiro.
13:48...que mexe, só que o time vai ser completamente direcionado
13:54a já resolver com o IA,
13:56para ser início, meio e fim.
13:58E na hora que for para a produção,
14:01tem que continuar iterando para fazer dar certo,
14:04fazer com que os indicadores que foram construídos...
14:07Porque senão você pode cair também em uma parte de uma resistência,
14:12porque você está lidando muitas vezes com grupos
14:16que aquele processo já existe há muito tempo.
14:19E que pela quantidade de tempo que está sendo investido
14:23em cima de evoluções, melhorias daquilo,
14:25pode ter uma resistência de colocar
14:27não vai ser a inteligência artificial que vai fazer melhor do que isso.
14:30Então, acho que vai muito mais na linha de conseguir,
14:35numa visão até de impacto de cultura,
14:37de falar, cara, vamos pegar isso
14:40se a gente enxerga que ainda existe uma oportunidade
14:43e eu, grupo como um todo,
14:45fazer esse trabalho do início ao fim.
14:49Tem alguns cases que eu escutei
14:52de algumas lideranças que foi muito legal,
14:55de chegarem e falarem assim,
14:56você não tem...
14:58A pessoa vai chegar por ali e falar,
14:59eu preciso de mais gente para entregar tal resultado.
15:03E aí o líder fala assim,
15:04não, você não tem mais pessoas,
15:05mas você tem o recurso que você quiser
15:07para construir isso com o IA,
15:10desde que ela seja muito escalável e tudo mais.
15:13E aí, começar a acontecer.
15:15Acho que as empresas precisam ir um pouco para esse lado também
15:20para fazer com que dê certo.
15:22Antes da gente continuar falando mais sobre esse assunto,
15:26vamos à mensagem do nosso patrocinador.
15:28Olá, boa tarde.
15:29Eu me chamo Natália Castanço,
15:31sou CEO do Grupo Unite.
15:32O Grupo Unite é um call center
15:33que está no mercado há 24 anos.
15:35Essa estrutura, tanto de call center,
15:37quanto tecnológica,
15:39até então ela estava num provedor externo.
15:42Quando a gente ficou sabendo da solução Magalu Cloud,
15:44nos chamou a atenção, a precificação em real,
15:46é a questão da previsibilidade,
15:48super importante para o nosso negócio.
15:53Você está acompanhando o Revolução IA,
15:55programa do Nelfídio que aborda o impacto
15:57da inteligência artificial no mundo dos negócios.
16:01Convidado de hoje é André Fatala,
16:03vice-presidente de plataformas do Magalu.
16:06André, agora olhando para a frente,
16:09quais são as dores que vocês vêm tentando resolver
16:12com inteligência artificial?
16:13Você pode trazer exemplos, casos para a gente?
16:16Sim.
16:17São os mais variados.
16:18A gente tem muita coisa que a gente enxerga
16:22que pode ser melhorada com o IA,
16:25que vai desde a parte do nível de serviço
16:28em logística, de prazo,
16:31a gente conseguir melhorar a parte de precificação
16:36dos produtos, ajudar, por exemplo,
16:39na parte do marketplace, né?
16:41Os sellers a terem uma dinâmica muito melhor
16:44de mudanças de preço para acompanhar a parte da concorrência
16:49dentro da plataforma ou fora dela.
16:51A gente está trabalhando com o IA dentro da busca
16:55para melhorar ainda mais a parte de resultado da busca,
17:00no catálogo, porque o seller muitas vezes coloca
17:04uma informação mínima do produto só para conseguir listar ele,
17:09mas isso na perspectiva do cliente é ruim,
17:12porque ele não consegue tomar decisão,
17:13então você consegue enriquecer muito mais o catálogo
17:17de informações.
17:19Então, é muita coisa que a gente vem trabalhando
17:22dentro do Magalu,
17:25como a gente pode melhorar vários dos processos
17:28que existem hoje.
17:29Mas essas soluções, elas já estão prontas?
17:32Várias delas já estão prontas,
17:34então a gente tem, por exemplo,
17:36hoje tem uma solução nossa
17:38que ela é responsável por fazer toda a atualização
17:41de prazo de entrega de uma maneira dinâmica.
17:43Então, antes isso acontecia por um grupo
17:46que dentro da logística constrói as rotas,
17:51colocam os prazos, né?
17:53E a gente tenta manter um prazo muito competitivo
17:57com nível de serviço bom.
17:58E aí tem uma IA agora que ela fica identificando
18:01que, olha, o prazo que foi colocado,
18:04a gente está, na verdade, prometendo uma coisa
18:06e realizando, por exemplo, muito melhor.
18:09Então, eu posso diminuir um pouco esse prazo
18:12e aí eu vou direcionar muito mais conversão
18:14dentro da plataforma.
18:16Ela faz isso.
18:17E o contrário também.
18:18Olha, essa rota aqui está prometendo, tipo,
18:22um dia, mas o nível de serviço
18:24foi de 97 para 94.
18:27E ela aumenta um dia para estabilizar aquilo
18:30e mostrar quais são os problemas
18:32que a gente não está conseguindo cumprir.
18:34Então, esse é um exemplo que a gente usa
18:35na logística, né?
18:38Como eu falei, tem precificação dinâmica,
18:40porque tem as curvas de produtos, né?
18:44Curva A, que gira muito,
18:45aí você tem as curvas mais de cauda longa.
18:49E aí a gente identifica que muitos desses itens
18:52acabam tendo uma janela de atualização muito grande.
18:56Então, é fácil ele também ficar não competitivo.
19:00Então, a IA faz a proposta de, tipo,
19:02qual deveria ser o preço daquele item.
19:05E ele pode ser assumido para, tipo,
19:06já refletir na plataforma, já está no ar.
19:09Coisas de experiência para o cliente,
19:11que a gente já implementou.
19:13Sumerização de review.
19:14Então, pega o que está sendo falado
19:16de pontos positivos e negativos
19:20para a pessoa não olhar e falar
19:21nossa, tem 1.033 reviews aqui, né?
19:24Vou ter que ficar...
19:25Não, ele já coloca e coloca umas tags
19:28que são os principais pontos
19:31que se refletiram muito nas avaliações.
19:34Uma outra que a gente identificou,
19:36que é muito legal,
19:37é você identificar quais são
19:40as funcionalidades-chave de um produto.
19:43E aí você já sumariza isso também
19:45para a pessoa não pegar a ficha técnica
19:46e ter que ficar lendo a ficha técnica inteira.
19:49E teve um também que é...
19:51Ele é simples, mas foi muito importante.
19:54Quando a gente fez a parceria com o AliExpress
19:57e a gente passou a trazer o catálogo deles,
20:00a tradução para o português é péssima, né?
20:03E a gente começou a ver uma dificuldade
20:05das pessoas encontrarem esses produtos
20:07para fazer essa tradução.
20:09Então, foi montado também uma solução
20:12que pegava o catálogo inteiro
20:14e colocava num português
20:15que a gente é mais acostumado a entender
20:17e trocava toda a parte de título,
20:20descrição, ficha dos produtos, né?
20:23Então, tem muita coisa assim acontecendo.
20:25Agora a gente está brincando com...
20:27Celler envia uma imagem só do produto.
20:31É muito pobre.
20:32A gente já identificou que você aumenta
20:3430% de conversão só do produto
20:37ter de 7 a mais fotos, né?
20:40Então, agora a gente está usando a IA,
20:42está em teste agora de pegar uma imagem
20:44e construir várias outras variações dela
20:47para ficar mais rico a parte do catálogo.
20:50E a maioria disso é com o IA generativa?
20:52É um mix, né?
20:54Tem coisas que são, tipo,
20:56IA, vamos dizer, tradicional,
20:58você usando aprendizado de máquina e tudo mais.
21:01E essa...
21:02Todas essas que eu falei
21:03que a gente está colocando, por exemplo,
21:04na página de detalhe de produto
21:05é a IA generativa.
21:07Ela gerando sumerização,
21:08ela gerando quais são as principais
21:10funcionalidades do produto.
21:12É a IA gerando uma imagem, né?
21:15Então, esse bloco é tudo generativo.
21:18E aí tem coisas que são um pouco mais tradicionais
21:21que eu coloquei, coisas como antifraude também,
21:25que já é feito há muito tempo,
21:27mas você não utiliza a IA generativa para isso.
21:31Deixa eu ficar claro na tua fala
21:33que tem uma coleção já de casos de uso
21:36e entrega de resultado real com essa tecnologia.
21:38Tem algumas pessoas que ainda são céticas,
21:40acham que é uma moda.
21:42A gente trabalha com isso, sabe que não é,
21:43mas você só está reforçando.
21:45Você consegue trazer para a gente
21:48alguns indicadores de resultado
21:50para botar a pá de cal,
21:52inclusive, em cima dessa dúvida?
21:55Tem vários, assim.
21:57Acho que um exemplo que é muito impactante para a gente,
21:59o ano passado a gente trabalhou...
22:02O Magalu, ele constrói temas por ano
22:04que é de foco total, assim, da organização, né?
22:09O ano passado ele foi muito direcionado
22:11a gente trazer uma melhoria de NPS
22:13muito significativa, principalmente para a parte do Marketplace.
22:17E aí, um dos pontos que a gente se identificou
22:20é que a gente tinha o contact rate alto, né?
22:23E aí, o que a gente pensou foi,
22:26bom, vamos implementar a parte de utilizar
22:29a inteligência artificial
22:30para que a gente possa antecipar muito
22:33de qual seria a dúvida do nosso cliente, né?
22:38Para que ele nem precise entrar em contato.
22:41Porque o pessoal que compra no e-commerce
22:43é muito ansioso, né?
22:44Faz a compra, já começa a querer ver o tracking
22:46a todo momento, de onde que está
22:48e surgem dúvidas.
22:50Então, o que a gente fez foi,
22:52a gente levou para dentro da parte
22:54do acompanhamento de pedido
22:55algo muito mais rico
22:56que identificava naquele passo
22:59do processo do tracking
23:01quais eram as maiores dúvidas
23:04que acontecem dos clientes.
23:05Então, a gente foi pegando pelos motivos
23:07que ele entrava em contato.
23:08E a gente passou, a gente construiu
23:11uma solução bem simples
23:14que já tentava antecipar
23:16essa parte dessas informações.
23:18E a outra coisa que a gente fez
23:20foi, deu a possibilidade
23:21do cliente conversar com um assistente, né?
23:27Que pudesse tirar a dúvida fácil ali.
23:30E aí, a gente fez um hack bem simples
23:32que esse assistente pegava essa base
23:35de knowledge que a gente tem
23:36conseguir acessar
23:38e devolver pela dúvida
23:39que o cliente tinha.
23:41Isso aí fez a gente derrubar
23:43metade do contact rate.
23:45Então, a gente tem pessoas ligando
23:46para o que a gente chama
23:48Luisa Resolve, né?
23:49A área de atendimento.
23:50Então, é uma coisa simples, né?
23:53Nada muito reduz custo.
23:55Reduz custo.
23:56Então, foi algo muito simples.
23:59Uma outra que foi esse que eu comentei
24:01da parte dos prazos.
24:04Do jeito que a gente fazia anteriormente,
24:08a gente queria antecipar
24:10a informação de prazo
24:11no que a gente chama de card do produto.
24:15Então, quando você vai
24:16num resultado de busca,
24:17aquela informação mais resumida
24:19do produto, que você clica
24:21e vai para a página de detalhes de produto,
24:22a gente chama de card de produto.
24:24E aí, o que a gente pensou foi
24:26se eu antecipar algumas informações,
24:29eu posso evitar que o nosso cliente
24:32fique clicando em cada uma das ofertas
24:34para entrar na PDP
24:36e entender, por exemplo,
24:37qual que é o prazo de entrega, né?
24:40É frete grátis?
24:42Então, o que a gente fez foi
24:43um modelinho simples
24:45que começou a falar para a gente
24:48qual seria o prazo de entrega
24:51daquele produto
24:52sem a gente ter que calcular aquilo
24:54pela demanda real.
24:57Porque imagina,
24:58a gente tem muitos requests de busca.
25:02Aí vem o resultado de busca inteira.
25:03Se você, para cada card,
25:04tivesse que fazer uma chamada
25:06para uma API, né?
25:09Que iria devolver essa informação
25:11de qual é o frete,
25:13só de o que a gente vai pagar
25:16de infraestrutura já é um absurdo.
25:18Então, a gente fez um carinha
25:19que conseguia pegar e dizer
25:21qual que era o prazo
25:22para aquele produto
25:23e colocar isso já
25:24nesse card de produto.
25:27Isso fez com que a gente
25:28tivesse um impacto
25:29muito positivo
25:30de aumento de taxa de conversão
25:33e de CTR,
25:35que a gente fala que é
25:36a taxa de cliques
25:37nas principais posições,
25:39as 10 primeiras posições
25:40da busca, né?
25:42Porque ele não precisava mais ficar,
25:43a gente brincava
25:44que ele ficava catando milho, né?
25:45Clica nesse,
25:46vê qual que é o prazo.
25:47Volta,
25:47clica nesse outro,
25:48vê qual que é o prazo.
25:49Já tem informação ali
25:50disponível,
25:53tipo, já no resultado de busca.
25:55Então,
25:55são vários exemplos desses
25:57que quando você pega,
25:58tipo, você tem,
25:59ah,
26:000.10% aqui,
26:020.30% ali,
26:04tipo,
26:04na hora que você olha
26:05o impacto
26:06combinado em escala,
26:08é muita coisa que muda.
26:10Deixa eu pegar teu pulso
26:11numa mudança talvez grande
26:14que a gente esteja tendo aqui,
26:16como você,
26:17a Galo,
26:17está olhando, né?
26:19Existe o,
26:20o,
26:20o,
26:21primeiro uma conversa que fala,
26:22as pessoas não querem mais
26:23mecanismo de busca,
26:24as pessoas querem mecanismo
26:25de resposta,
26:26querem os answer engines.
26:28E,
26:29quando a gente olha
26:30o tal do chat GPT,
26:31que é o grande símbolo,
26:32né,
26:32dessa nossa revolução,
26:35a gente fala muito do GPT
26:37e da parte tecnológica
26:38que está por trás,
26:38a gente fala muito pouco
26:39do chat,
26:41da experiência conversacional,
26:43né?
26:43que não é a experiência
26:44tradicional da internet,
26:45a experiência tradicional da internet
26:46é uma experiência
26:47de scroll,
26:48clique,
26:49né,
26:49sessõezinhas,
26:51e agora está abrindo
26:52um monte de caminhos
26:53onde é conversacional
26:54a experiência
26:56com uma barrinha.
26:56Como você está enxergando
26:57essa mudança
26:59à luz da,
27:01da Magalu?
27:02Você enxerga
27:03daqui a cinco anos
27:04um e-commerce
27:05ainda com menus
27:07e,
27:08e,
27:08e,
27:08e,
27:08e,
27:08e,
27:08e,
27:08e,
27:09e cliques
27:10ou você enxerga
27:12que a gente vai
27:13para uma experiência
27:13de pergunta,
27:15te trago a resposta,
27:17te dou meu desejo,
27:18te respondo o desejo
27:19e numa experiência
27:21conversacional.
27:22Como você vê isso?
27:23Legal.
27:23É,
27:24bom,
27:25eu acho que vai ser
27:27um canal a mais,
27:29né,
27:29acho que assim como
27:30o e-commerce
27:30não acabou com a loja física,
27:32eu acho que,
27:33tipo,
27:34não vai ser a parte
27:35do conversacional
27:36que vai matar
27:37essa experiência
27:38um pouco mais
27:40tradicional
27:41de navegação
27:42através de um app,
27:43é,
27:44pelo menos não por enquanto,
27:45pode ser que com as mudanças
27:46grandes de geração
27:47isso vai acabar acontecendo,
27:49mas eu acredito
27:50que vai ser uma convivência
27:51de todos
27:52onde vai ter
27:52uma conveniência
27:53maior
27:54para o usuário
27:55que está acostumado
27:56a, tipo,
27:57cara,
27:57eu vou falar
27:58com alguém,
27:59né,
28:00é,
28:01acho que a analogia
28:02aqui eu vejo
28:03é igual
28:04o meu filho
28:05de três anos
28:06que conversa
28:07com o Google Nest,
28:08sim,
28:09é,
28:10toca a galinha
28:11pintadinha
28:11e o negócio
28:12começa,
28:13então,
28:14para eles,
28:15acho que não vai
28:16ter esse negócio
28:16de, tipo,
28:17deixa eu pegar
28:18um device
28:19que tem uma tela
28:20de vidro
28:20que eu aperto
28:21uns negócios
28:22e eu fico
28:22mandando comando
28:23com a minha mão,
28:24que é isso que a gente faz,
28:25né,
28:25a gente dá comando
28:25com a mão
28:26para o...
28:27Usa um troço de mouse,
28:28né,
28:28um negócio que refeitaram
28:29para eu poder
28:29entrar a gente
28:29para a máquina,
28:30da máquina,
28:31então,
28:32eu acho que para eles
28:33vai ser muito natural
28:34falar,
28:34poxa,
28:34eu posso falar,
28:36é engraçado,
28:36ele fala com o Nest,
28:37ele fala no nosso carro,
28:40tipo,
28:41é,
28:42play alguma coisa,
28:43né,
28:43então,
28:44ele já está sendo,
28:45vivendo essa,
28:47é,
28:48essa interação
28:49com esse tipo
28:50de tecnologia,
28:51então,
28:51deve mudar bastante,
28:52mas a gente já está,
28:55é,
28:56a gente já deixou público,
28:57né,
28:57que está desenvolvendo
28:58um projeto
28:59que a gente está chamando
29:00de Cérebro da Lu,
29:02é,
29:02hoje,
29:03a Lu,
29:04do Magalu,
29:05é uma influência digital
29:06que tem mais de 32 milhões
29:08de seguidores
29:09em todas as redes,
29:11é,
29:11no WhatsApp
29:12tem 20 milhões
29:13com opt-in,
29:14já com a Lu,
29:16e o ano passado
29:17a gente começou
29:18a,
29:19a,
29:20falar,
29:20poxa,
29:21será que existe a intenção
29:22de compra
29:23dessas pessoas
29:24que hoje estão
29:25recebendo o tracking
29:27de pedido do Magalu
29:28e podendo interagir
29:30com a parte de pós-venda,
29:31elas também querem comprar,
29:32e a hora que a gente foi olhar,
29:34muita gente chega,
29:35Lu,
29:35quero comprar um Air Fryer,
29:37né,
29:37já lá no WhatsApp,
29:39então já existe
29:40a,
29:40a intenção,
29:42e aí a gente começou
29:43a trabalhar
29:44no,
29:45no,
29:46no projeto do Cérebro,
29:47então,
29:47o que é o Cérebro,
29:49né,
29:49a gente está desenvolvendo
29:50uma,
29:51a gente chama de AI Commerce,
29:52não de conversacional,
29:54é,
29:55porque,
29:57no final,
29:58a entrada vai ser
29:59multimodal,
30:00né,
30:00pode ser,
30:01pode ser um texto,
30:02é,
30:03pode ser um áudio,
30:04mas alguém pode simplesmente
30:05mandar uma imagem lá
30:06para,
30:07para a Lu,
30:08é,
30:08a gente está tentando
30:09pensar numa maneira
30:10que as entradas
30:12são essas diversas
30:13e a gente pode
30:15construir experiências
30:16muito diferentes ali,
30:19a primeira parte
30:20do que a gente está
30:20desenvolvendo,
30:21a gente quer que é
30:22a jornada inteira
30:24de descoberta,
30:26é,
30:27refinamento
30:28do produto
30:29que você quer,
30:30e o processo
30:31de compra
30:32seja todo
30:33ele feito
30:34através da Lu,
30:36então,
30:36você não vai
30:37receber uma
30:38recomendação
30:39e clicar
30:39num produto
30:40que vai para o app,
30:41você vai fazer
30:42todo o processo,
30:43a jornada inteira
30:44no chat,
30:45no chat,
30:46né,
30:47acho que tem,
30:48é,
30:49assim,
30:49está todo mundo testando,
30:51né,
30:51não dá para falar
30:52o que é certo
30:52ou errado,
30:53mas,
30:54é,
30:54um exemplo é,
30:55a Amazon desenvolveu
30:56o Rufus
30:57com algo mais
30:58embedded
30:58na,
30:59no app,
31:00né,
31:02e,
31:03mas,
31:04é,
31:05cognitivamente,
31:06é difícil você,
31:07deixa eu falar
31:08com esse negócio,
31:08mas eu já tenho a,
31:10o que a gente está
31:10tentando fazer,
31:11é,
31:11a gente está tirando,
31:12isso não vai estar
31:13dentro do app,
31:14isso é,
31:15é,
31:16isso,
31:17possivelmente,
31:18vai estar dentro
31:19do WhatsApp,
31:21né,
31:21é,
31:22e a gente vai fazer
31:22a experiência inteira lá,
31:24e aí,
31:25até de você tirar
31:26desse ambiente,
31:27faz com que,
31:28tipo,
31:29essa ideia de como você
31:30vai interagir também mude,
31:31né,
31:32que você já,
31:33hoje a gente já está
31:33acostumado a mandar
31:34muito texto,
31:35manda imagem,
31:36né,
31:37é,
31:37alguns áudios,
31:39eu não,
31:39eu odeio podcast
31:40no WhatsApp,
31:42ou ando,
31:42eu uso o,
31:44o transcribe
31:45para ficar lendo
31:46o que que é o áudio,
31:48mas as pessoas já estão
31:48mais acostumadas com isso,
31:50então,
31:50ele vai ver ali,
31:51tipo,
31:51vamos chamar essa persona
31:52da luta,
31:53talvez vai ser muito mais fácil
31:54essa parte da interação,
31:55a gente está desenvolvendo
31:57isso agora,
31:58e a gente acredita
31:59muito que essa experiência
32:01deve mudar sim,
32:02porque como você falou,
32:04já tem um monte
32:06de estudo mostrando
32:07que o comportamento
32:07das pessoas está mudando
32:09de,
32:09ao invés de buscar
32:10no Google,
32:11está fazendo buscas
32:12dentro da,
32:14da,
32:14dos,
32:15das AIs,
32:16né,
32:17é,
32:18e uma outra coisa
32:19que começa a aparecer
32:20um pouco como trend
32:21agora,
32:21é inclusive a busca
32:22por produtos,
32:23né,
32:24quando você quer
32:24comprar alguma coisa,
32:26ainda está muito no
32:27me ajude a decidir,
32:30né,
32:30na recomendação
32:31e refinamento,
32:32aí você vai para algum
32:33lugar para fechar,
32:35mas possivelmente
32:36o que vai vir
32:36lá para frente
32:37é que talvez
32:39esses caras
32:39passem a virar
32:40os agregadores
32:41de demanda,
32:42inclusive de compra,
32:44né,
32:44como a OpenAI
32:46lá soltou
32:46com o Shopify
32:47do checkout
32:48acontecer
32:48dentro também,
32:50então é algo
32:53que eu acho
32:53que vai acabar
32:54pensando assim
32:55em evolução,
32:57acho que vai acabar
32:57acontecendo e vai ser
32:58normal a gente
32:59entrar no MEIA
33:00e falar,
33:01é isso aqui
33:01que eu queria comprar,
33:02me ajuda aí,
33:03me decidi,
33:04beleza,
33:04você tem todas
33:04as minhas informações,
33:05fecha o pedido aí.
33:06Fatalo,
33:07então só para ver
33:08se eu entendi,
33:08se eu sou uma
33:09consumidora,
33:10eu vou entrar no WhatsApp,
33:12vou dar bom dia
33:12para a Lu,
33:13vou dizer para ela
33:14qual é o meu desejo,
33:16eu preciso comprar
33:16uma máquina
33:18de lavar
33:19e ela vai me oferecer
33:20esse produto
33:21e eu vou fazer
33:22essa compra
33:22sem fricções,
33:24sem, por exemplo,
33:25ditar aquele código
33:26de segurança
33:27do meu cartão
33:27de crédito,
33:28é isso?
33:28É,
33:28melhor do que isso,
33:29só para tirar
33:30o Magalu
33:31só como vendedor
33:32de eletrônicos,
33:34imagina que você
33:34quer comprar
33:35um tênis de corrida
33:36e você quer
33:37que aquele tênis
33:38de corrida
33:39você possa usar
33:40também no dia a dia,
33:41você quer que seja
33:42tipo,
33:42muito legal
33:42para usar no dia a dia
33:43e a Lu
33:45vai te ajudar
33:46fazendo a recomendação
33:47daquilo que realmente
33:49ela enxerga
33:51que serve
33:51para você correr
33:52e também
33:53para fazer a parte
33:54do utilizar
33:55mais casual
33:56assim,
33:58você vai poder
33:59pegar e falar
34:00olha,
34:01me explica
34:02quais desses
34:02é melhor
34:03para correr
34:04numa esteira
34:05e aí imagina
34:06que a Lu
34:07vai ter
34:07a inteligência
34:09de falar
34:09bom,
34:10se para a Letícia
34:11o que importa
34:11é ela correr
34:12na esteira,
34:13não tem porque
34:13eu pegar
34:14todas as características
34:15de ficha técnica
34:16para comparar,
34:17eu só vou mostrar
34:18o qual
34:19a sola
34:20é melhor
34:20para correr
34:21numa esteira
34:22se o mais leve
34:24ou o mais pesado
34:25é para correr
34:25numa esteira
34:26então imagine que
34:27na verdade
34:28acho que a expectativa
34:30das pessoas
34:30a gente fez um pouco
34:31de pesquisa
34:31sobre isso
34:32a expectativa
34:33das pessoas
34:34é que
34:34um trabalho
34:35que seria seu
34:36essa inteligência
34:38vai poupar
34:39então
34:40é esse
34:41que é o ponto
34:41que a gente está pensando
34:42muito em como construir
34:43que é chegar
34:44nesse nível
34:45então
34:45eu vou te mostrar
34:46aquilo que importa
34:47pelo seu tipo de uso
34:49nós como usuário
34:50usando soluções
34:51GA
34:52meio que a gente
34:52tem um pouco
34:53de superpoder
34:54para algumas coisas
34:55imagina que
34:56em todos os
34:58touchpoints
34:59que o cliente
35:01tem com o Magalu
35:02ele pudesse interagir
35:03com o Alu
35:04para ter esse nível
35:05de superpoder
35:06ali
35:07na jornada dele
35:09é um pouco
35:10a maneira
35:10que a gente está
35:11imaginando
35:12que possa
35:13solucionar
35:14essa parte
35:15da fricção
35:15como você falou
35:16tem
35:16assim
35:17a gente está
35:18com o mesmo modelo
35:18de como se fazer
35:20e-commerce
35:21desde
35:2197
35:2330 aninhos já
35:24desde o aniversário
35:26do ano passado
35:26então
35:27a única coisa
35:29que mudou
35:29é que a tela
35:30foi ficando
35:30cada vez menor
35:31então
35:33acho que
35:33é uma
35:33é um
35:34um momento
35:35de
35:35talvez
35:37de uma grande
35:38mudança
35:39dessa parte
35:40da experiência
35:41para e-commerce
35:42e quando
35:43que isso
35:44vai ficar pronto
35:44e qual o potencial
35:45que isso tem
35:46pensando financeiramente
35:49mesmo
35:49em aumentar
35:50as vendas
35:51quanto que isso
35:51pode significar
35:52em resultado
35:53a gente
35:54lança esse ano
35:55a parte
35:56eu falo
35:56eu vim do mundo
35:57de P&D
35:59aprendi muito
35:59sobre o negócio
36:00a gente monta
36:01business plan
36:02tudo mais
36:02mas a verdade
36:03é que a gente
36:04vai ter que
36:04testar
36:05né
36:06acho que o potencial
36:07é gigantesco
36:08quando você fala
36:09que é um canal
36:10que já tem
36:1020 milhões
36:11de pessoas
36:12que deram
36:12opt-in
36:12para receber
36:14comunicação
36:15dele
36:15né
36:16então
36:17o potencial
36:18é muito grande
36:19mas eu acho
36:20que tem ainda
36:20o desafio
36:21de
36:21a experiência
36:23tem que ser
36:23muito boa
36:24porque a expectativa
36:25das pessoas
36:26é quase como
36:27que tem que ser
36:28mágico
36:29né
36:30então é um ponto
36:31do que a gente
36:31tem que
36:32ao lançar
36:34e testar
36:34ir iterando
36:36muito
36:36para
36:37conseguir entregar
36:38essa expectativa
36:39dos áreas
36:40de assim
36:40cara
36:40me poupou
36:42ter que abrir
36:43um app
36:43fazer uma busca
36:44procurar o produto
36:46fazer aquele brincadeira
36:47que eu falei
36:47do catamilho
36:48tipo
36:48qual que é
36:49a parte
36:50da melhor oferta
36:50tem coisas
36:52que a gente
36:52está querendo
36:52adicionar
36:53que a gente
36:53pegou
36:54do feedback
36:55deles
36:55que é
36:56é muito interessante
36:57as pessoas
36:58esperam que a IA
36:59por exemplo
36:59vai falar
37:00para ela
37:00é
37:02vai permitir
37:03com que ela
37:04possa negociar
37:05o preço
37:05do produto
37:06por exemplo
37:06né
37:07então é muito
37:08diferente
37:09eu acho que
37:10o potencial
37:12é enorme
37:12assim como a gente
37:13está vendo
37:14no geral
37:14com a parte
37:15de IA
37:16mas eu não sei
37:17precisar
37:18o que seria
37:18isso de
37:19share de vendas
37:21do Magalu
37:21de início
37:22o cérebro
37:23a Lu está ganhando
37:24agora
37:24o que mais
37:25que ela pode
37:26ganhar de vida
37:27e quais as próximas
37:28profissões dela
37:29além de vendedora
37:30né
37:30a gente está pensando
37:32em muito
37:33nessa parte
37:33de um framework
37:34que é
37:35de agentes
37:36né
37:37então
37:37esse cérebro
37:39ele vai ser
37:40multi-agente
37:41então tem o agente
37:42que faz busca
37:43de produto
37:43tem o agente
37:45que faz
37:45pós-venda
37:46então
37:47o que a gente
37:48está pensando
37:48é
37:49a gente
37:49do descontinho
37:50do descontinho
37:51de achar cupom
37:52e aí
37:53vai poder ter
37:54por exemplo
37:55um agente
37:55da Lu
37:56que vai falar
37:57sobre qualquer
37:58tipo de
37:59assunto
38:00o Caio
38:01gosta de dar
38:02um exemplo
38:03ele adora ler
38:05eu também adoro ler
38:05e ele gostaria
38:07por exemplo
38:07de conversar
38:08com o Iá
38:09sobre
38:09tópicos específicos
38:12até decidir
38:13um tipo de leitura
38:15e tudo mais
38:15ter essa conversa
38:17prévia antes
38:18então uma das coisas
38:19que a gente está falando
38:19é de
38:20primeiro estar nessa jornada
38:21de descoberta
38:22refinamento e compra
38:23mas mover
38:25depois
38:25para uma
38:26como se fosse
38:27de engajamento
38:28né
38:29de você poder
38:30cara
38:30eu vou conversar
38:31lá com a Lu
38:31sobre algo
38:32que eu gosto
38:33muito
38:33ver o que
38:34que ela sabe
38:35de novidades
38:36sobre isso
38:37eu ando de bike
38:39e adoro
38:40acompanhar as coisas
38:41e novidades
38:43e tudo mais
38:43então imagina
38:44se eu pudesse
38:45ao invés de ficar
38:46tendo que entrar
38:47em um monte
38:47de portal
38:47coentro
38:48para ver as novidades
38:49eu começar a conversar
38:50com a Lu
38:50sobre bike
38:51né
38:52agora André
38:53o mercado de nuvem
38:54não para de crescer
38:55puxado principalmente
38:56por inteligência artificial
38:57vocês tem o Magalu Cloud
38:59né
39:00como que a inteligência artificial
39:02pode ajudar
39:02a alavancar
39:03essa parte da companhia
39:05a gente usa cloud
39:06no Magalu
39:07desde 2011
39:08né
39:08ou Luisa Labs
39:11foi o que introduziu
39:12a parte de utilização
39:13de infraestrutura
39:14em nuvem
39:15dentro da empresa
39:16em 2013
39:16a gente
39:17já estava
39:18migrando muito
39:20do
39:20dos workloads
39:22do Magalu
39:23e também desenvolvendo
39:24coisas novas
39:25em cloud
39:25e com o tempo
39:27principalmente
39:27da transformação
39:28digital
39:29que a gente teve
39:29do Magalu
39:30teve
39:31algo interessante
39:32acontecendo
39:33que era
39:33poxa
39:34a nossa despesa
39:35de cloud
39:35cresce mais rápido
39:36é mais
39:37forte do que
39:39o crescimento
39:39do próprio negócio
39:40do Magalu
39:41e olha que a gente
39:42está naquela fase
39:43de
39:43o digital
39:44crescendo muito
39:45e fazendo
39:45a receita
39:47da empresa
39:47como um todo
39:48crescer
39:49e aí
39:50eu comecei
39:51a ter essas reflexões
39:52sobre
39:53será que a gente
39:56não deveria ter
39:57um pouco
39:58de infraestrutura
39:59própria
40:00para isso
40:01porque
40:02a estratégia
40:03da empresa
40:04é continuar
40:05ganhando
40:06online
40:08ganhando
40:08share
40:09e também
40:10puxando a parte
40:11de crescimento
40:12total
40:13da companhia
40:14então
40:15veio as primeiras
40:16ideias
40:17de construir
40:18uma parte
40:19de uma infraestrutura
40:19própria
40:20porque se for ver
40:21quase
40:21todos os grandes
40:23players digitais
40:24acabam tendo
40:25um pouco
40:26de infraestrutura
40:27própria
40:27também
40:28e a gente
40:30fez conta
40:30e falou
40:31olha
40:31faz sentido
40:34falando da parte
40:35financeira
40:36a gente tomou
40:36a decisão
40:37de primeiro
40:37fazer
40:38uma parte
40:39como laboratório
40:40para o próprio
40:41Magalu
40:41testar isso
40:43e depois
40:44a partir desse momento
40:46a gente começou
40:46a discutir
40:47sobre
40:47opa
40:48será que isso
40:49não é um problema
40:50de mais
40:51empresas
40:52mais companhias
40:53aqui no Brasil
40:54e a gente foi
40:55identificando
40:56que sim
40:56bom
40:57na parte
40:57da Magalu Cloud
40:58a gente
40:59fez o lançamento
41:01a público
41:02no final
41:02do ano
41:03passado
41:04agora de 24
41:06a gente está
41:07num momento
41:07de escala
41:08de vários
41:09clientes
41:10que estão
41:10começando
41:11a trazer
41:12suas aplicações
41:13para a nossa
41:13infraestrutura
41:14tem um longo
41:15caminho pela frente
41:16mas a gente
41:17já começou
41:18a identificar
41:19quais são
41:20as oportunidades
41:21para frente
41:21de AI
41:22e quais são
41:23os tipos
41:23de soluções
41:24que a gente
41:24vai trazer
41:25olhando para
41:25o mercado
41:26brasileiro
41:26uma das coisas
41:28que a gente
41:29está identificando
41:30como eu comentei
41:31acho que uma
41:31grande oportunidade
41:32é o custo
41:33ainda
41:34para AI
41:35para
41:35uma parte
41:37de inferência
41:38que é medido
41:39por quantidade
41:39de tokens
41:40ele é
41:41alto
41:42explica para a gente
41:43só o que é
41:44para a audiência
41:45inferência
41:45inferência
41:46basicamente
41:47é quando a gente
41:48abre algum tipo
41:49de AI
41:49e escreve
41:50o que a gente
41:51chama lá
41:51de prompt
41:52que é
41:52um comando
41:54que você
41:54está dando
41:54para a AI
41:55e quando ela
41:56vai trazer
41:57aquela parte
41:57do retorno
41:58esse é o processo
41:59que ela está
41:59fazendo a inferência
42:00e trazendo
42:01o resultado
42:02para o usuário
42:03então um exemplo
42:05que eu comentei
42:06lá
42:06a sumarização
42:08do review
42:09a gente chega
42:10para a AI
42:10e fala
42:11olha
42:11baseado nessa
42:12quantidade de review
42:14que a gente tem aqui
42:14eu queria
42:15sumarizar
42:16esses reviews
42:18destacando
42:19quais são
42:19os principais
42:20pontos fortes
42:21e fracos
42:22desse produto
42:23e aí vem lá
42:24a parte resumida
42:25isso
42:25quando ele devolve
42:27e o que ele está
42:28trazendo de devolução
42:29é cobrado
42:30pelos tokens
42:31gerados
42:32já que ela está
42:32gerando aquele texto
42:33para a gente
42:34da resposta
42:35e
42:36uma das preocupações
42:38que a gente tem
42:39com a Magalu Cloud
42:40desde o início
42:41foi que a gente
42:41tenha uma parte
42:42de infraestrutura
42:43que seja muito
42:43acessível
42:44no Brasil
42:45e a gente está
42:46pensando da mesma
42:47maneira
42:48para a parte
42:49de inteligência
42:50artificial
42:50a gente tem
42:52hoje
42:54olhando para o mercado
42:55já empresas
42:56brasileiras
42:57que tem necessidade
42:58de treinamento
42:59de modelo
43:00ou seja
43:01ela precisa
43:02de utilizar
43:03daquelas GPUs
43:05das placas gráficas
43:06que fizeram
43:07a NVIDIA
43:08valer muito dinheiro
43:10hoje
43:11para fazer
43:12essa parte
43:13do treinamento
43:13e não é fácil
43:16você acessar
43:17hoje
43:17esse tipo
43:19de placa
43:19para fazer
43:20treinamento
43:21porque
43:21os grandes players
43:23acabam exigindo
43:24um tempo
43:25de alocação
43:26grande
43:27e uma quantidade
43:28de placas
43:29também que você
43:30está alocando
43:31significativa
43:33com isso
43:34você consegue
43:34um slot
43:35então se você
43:36for fazer algo
43:37como um
43:38pós treinamento
43:39algo um pouco
43:40menor
43:41que você pega
43:42lá um modelo
43:42de LLM
43:43open source
43:44fala em cima
43:45dele
43:45eu vou construir
43:45algo mais
43:46específico
43:48é difícil
43:49você conseguir
43:50alocar
43:51esses recursos
43:52para fazer isso
43:53então a gente
43:54já está enxergando
43:55isso como uma oportunidade
43:56aqui para o Brasil
43:57tem algumas iniciativas
43:59de empresas brasileiras
44:00construindo
44:01LLMs
44:02vamos dizer assim
44:04já mais
44:05customizados
44:06para o Brasil
44:07e a outra parte
44:10é essa
44:11que eu comentei
44:12da frente
44:12de inferência
44:13então a gente
44:14pensa em entregar
44:15a parte de inferência
44:17muito através
44:18de LLMs
44:19que são
44:19open source
44:20como
44:21o Llama
44:22da Meta
44:23o DeepSeek
44:24o Qwenda
44:25do Alibaba
44:26através
44:27da Magalu Cloud
44:28para o mercado
44:29e fazer com que isso
44:29seja
44:30algo
44:31acessível
44:32com um preço
44:33assim como a gente
44:34está fazendo
44:34para a parte
44:35de infraestrutura
44:36também
44:37e conseguir
44:38disponibilizar
44:39cluster
44:40potente
44:41para treinamento
44:42também no Brasil
44:44e com isso
44:45que a gente enxerga
44:46que a gente
44:47vai poder fazer
44:47com que mais
44:48e mais empresas
44:49brasileiras
44:50também
44:51tenham essa possibilidade
44:52de passar
44:54a usar
44:54essas soluções
44:55de inteligência artificial
44:56em escala
44:58e isso tem a possibilidade
44:59de gerar
45:00um impacto econômico
45:01também
45:02muito positivo
45:03quanto mais
45:04a gente conseguir
45:05aumentar
45:05de produtividade
45:06no geral
45:07as empresas
45:08serem mais eficientes
45:09e tudo mais
45:10acho que traz
45:10essa parte
45:11do impacto
45:11muito positivo
45:12para o país
45:13como um todo
45:14o foco
45:15então é principalmente
45:16tornar
45:16e-á acessível
45:17para pequenas
45:18e médias
45:18empresas
45:18é isso?
45:19Pequenas e médias
45:20empresas
45:20acho que é o maior
45:21foco
45:22mas eu acho
45:22que se a gente
45:23conseguir fazer
45:24o que a gente
45:24vem fazendo
45:25com a infraestrutura
45:26básica
45:26também
45:27que é
45:27de diminuir
45:28muito
45:28a parte
45:29do custo
45:30tendo
45:30uma
45:31qualidade
45:32que é comparável
45:34acho que
45:34empresas
45:35grandes
45:36também
45:36vão passar
45:37o olhar
45:37porque não
45:38ter essa
45:40parte
45:40dessa redução
45:41dos meus custos
45:43com infraestrutura
45:44e também
45:45com IA
45:46com a Magalocloud
45:47então são
45:48algumas dores
45:49e tipo
45:50preço
45:51previsibilidade
45:52do quanto
45:52você vai ter
45:53por causa
45:53da flotação
45:54de dólar
45:57a parte
45:57do suporte
45:58focado em brasileiro
46:00e outra
46:01o suporte
46:02não é tão acessível
46:03porque grandes
46:04empresas
46:04pelo nível
46:06de compromisso
46:08tem
46:08o suporte
46:10dedicado
46:10e você tem
46:11um desconto
46:12para ter
46:12se dedicado
46:12mas
46:13uma empresa
46:13pequena
46:14que está lá
46:15só colocou
46:16o cartão
46:16na hora que
46:17der algum tipo
46:17de problema
46:18você vai falar
46:18com alguém
46:19provavelmente
46:19vai ter que
46:20abrir um ticket
46:20só
46:21aqui
46:22existe a
46:23possibilidade
46:24e a gente
46:24vem fazendo
46:25com vários
46:26clientes
46:26que clientes
46:27conseguem conversar
46:28com o nosso
46:29time de produto
46:29que está
46:30construindo
46:31a parte
46:31da cloud
46:32então
46:32isso foi
46:34que a gente
46:34começou a trazer
46:35como um
46:36diferencial
46:37de um player
46:38que é nacional
46:39que quer
46:40tornar muito
46:41mais acessível
46:42o uso
46:43de infraestrutura
46:44digital
46:44fazendo com que
46:46esses preços
46:46sejam muito
46:47mais competitivos
46:48mas que está
46:49muito focado
46:49também nessa parte
46:50que cara
46:51tem que ser
46:51de qualidade
46:53que a gente fala
46:54qualidade de classe
46:55global
46:55assim
46:56poderia ser um player
46:57no
46:58em qualquer
47:00lugar do mundo
47:00isso é o que
47:01a gente está
47:01se forçando
47:02e puxando
47:03a barra
47:04com o Magalu Cloud
47:05a gente está
47:06super feliz
47:06a gente comunicou
47:08no call
47:09de resultados
47:10agora do primeiro
47:10trimestre
47:11que a gente
47:11começou o ano
47:12com um pouquinho
47:13mais de 100
47:14clientes
47:14agora a gente
47:15já passou
47:15dos 400
47:16em pouco tempo
47:18que estão
47:18vindo para o Magalu Cloud
47:20e aprendendo
47:22muito
47:23pegando muito
47:24feedback
47:24fazendo evolução
47:25da parte
47:26de produto
47:26a um começo
47:27mas a gente está
47:28super empolgado
47:29com o que tem
47:30de futuro
47:31para ser feito
47:32com a Cloud
47:33falando de
47:34IA Brasil
47:35e mercado
47:37Brasil
47:38como que você vê
47:39ainda mais estando
47:40nesse projeto
47:41de ponta de lança
47:43de IA Made in Brasil
47:44para o Brasil
47:44como que você vê
47:45esse nosso mercado
47:47IA
47:47no Brasil
47:49o que você pode
47:52compartilhar com a gente
47:53de percepções
47:54e de potencial
47:56que a gente
47:56tenha
47:57para quem
47:57está desenvolvendo
47:58está entrando
47:59nessa jornada
48:00no Brasil
48:00definitivamente
48:04nós somos
48:04o tipo de empresa
48:05que não sofre
48:06do síndrome
48:07de vira-lata
48:07a gente acha
48:08realmente
48:09que a gente
48:09pode fazer
48:10coisas
48:11muito relevantes
48:13impactantes
48:14aqui pelo Brasil
48:15a tecnologia
48:16está aí
48:16uma coisa
48:18que a gente
48:18aprendeu
48:19ao longo dos anos
48:20com tecnologia
48:20é que você
48:22começa a ter
48:23uma parte
48:24de uma democratização
48:26muito maior
48:26da tecnologia
48:28no geral
48:28muita coisa
48:30que nasce
48:30com algumas frentes
48:32que são proprietárias
48:33de grandes empresas
48:34elas rapidamente
48:35começam a ganhar
48:37escala
48:37quando elas se
48:38tornam open source
48:39é onde a comunidade
48:41tipo
48:41começa a contribuir
48:43muito
48:43e fazer muitas coisas
48:44evoluírem
48:45acho que cloud
48:46é um grande exemplo
48:47disso
48:47quase tudo de cloud
48:48na verdade
48:49é baseado
48:50em soluções
48:51open source
48:52que alguém pegou
48:53e começou
48:53a partir dali
48:54tem uma comunidade
48:55muito grande
48:55fazendo evolução
48:56e grandes players
48:59acabam bebendo
49:00dessa fonte
49:01menores também
49:03então acho que
49:03quando o open source
49:05ganha
49:05escala
49:07é quando
49:08fica muito mais
49:10democrático
49:10a parte do acesso
49:11às tecnologias
49:12e ela passa
49:15a ser algo
49:15que não só
49:16grandes empresas
49:17na enterprise
49:18que tem
49:19o dinheiro
49:20para investir
49:21podem ter acesso
49:23ela começa
49:23tipo
49:24ser aberto
49:25para todo mundo
49:25então
49:26a gente
49:27pensou até muito
49:29nisso
49:30na parte
49:30do desenvolvimento
49:31da cloud
49:31porque
49:32quando a gente
49:32veio
49:322006
49:34a AWS
49:35estava nascendo
49:35né
49:36e a gente
49:37está agora
49:382024
49:39lançando
49:41puro
49:42mas trabalhando
49:42no projeto
49:43desde 2021
49:44muita coisa
49:45já estava
49:46mais madura
49:47né
49:48como tecnologia
49:49que permitiu
49:50que a gente
49:50pudesse
49:51acelerar
49:52determinadas
49:52partes
49:53usando isso
49:54a gente
49:55também
49:55contribuindo
49:56para as comunidades
49:57construindo em cima
49:58e muito de software
49:59que é desenvolvido
50:01pelo próprio
50:03Magalu
50:05o jeito
50:06que eu vejo
50:06a parte
50:07de inteligência
50:08artificial
50:08acho que
50:09vai ser
50:10até
50:10uma
50:11vai ser
50:13rápido
50:13essa parte
50:14de tipo
50:15estar
50:15muito
50:16aberto
50:17e acessível
50:18para todo mundo
50:19sempre teve
50:20essa discussão
50:20sobre
50:21o nível
50:22de CAPEX
50:23né
50:23de investimento
50:24está super alto
50:25das grandes empresas
50:26em cima disso
50:27mas por outro lado
50:28você está vendo
50:29que tipo
50:29a parte
50:30do open source
50:31está vindo muito
50:32forte
50:32desde o início
50:33também
50:33né
50:34então
50:35a tendência
50:36é que seja
50:37algo muito
50:38acessível
50:38e aí
50:39eu acho que
50:40vai muito
50:40do
50:40como cada um
50:42vai conseguir
50:43a partir
50:44disso
50:45construir
50:46soluções
50:46que façam
50:47sentido
50:48para os seus
50:48mercados
50:49né
50:49acho que
50:50vai
50:50muito
50:50direcionado
50:51nessa
50:52nessa frente
50:53e a gente
50:53acredita que
50:54o nosso
50:55papel
50:55vai ser
50:55como eu falei
50:56se a gente
50:56conseguir
50:56criar uma
50:57oferta
50:58que ela
50:58seja
50:58muito
50:59acessível
51:00já cumpre
51:01o ponto
51:02de permitir
51:03acessível
51:03e acessível
51:04em todos os
51:04sentidos
51:05economicamente
51:05falando
51:06e ser
51:06simples
51:07de usar
51:07acho que
51:08tem esse
51:08ponto
51:09uma das coisas
51:09que a gente
51:10está aprendendo
51:10de fazer
51:11cloud no Brasil
51:12é que
51:13não
51:14quase
51:14nenhuma
51:14empresa
51:15é como
51:15Magalu
51:16ou como
51:17Stone
51:18que tem
51:18milhares
51:20de engenheiros
51:20dentro
51:21fazendo soluções
51:22a realidade
51:22da maioria
51:23delas
51:24não tem
51:24quase
51:25ninguém
51:25ela tem
51:25um parceiro
51:26e esse
51:27parceiro
51:28opera
51:28infraestrutura
51:29ou desenvolve
51:31alguma solução
51:32é bem
51:32diferente
51:33né
51:34então tem
51:35que ser
51:35muito simples
51:36tem que ser
51:36um negócio
51:37que tipo
51:37seja
51:38muito plug
51:39and play
51:40assim
51:40para facilitar
51:41o uso
51:42das empresas
51:43também
51:44e eu
51:45acredito
51:46muito
51:47naquilo
51:48que a gente
51:48está fazendo
51:49e que
51:49o Brasil
51:50como um todo
51:51pode ser
51:52um cara
51:53muito relevante
51:54no mundo
51:55na parte
51:56de
51:57soluções
51:58de tecnologia
51:59infraestrutura
52:00digital
52:01também
52:02AI
52:02acho que
52:03é
52:03acho que
52:05está meio
52:05na nossa mão
52:06ok
52:06existe
52:08uma
52:08ainda
52:09um gap
52:10muito grande
52:10para a gente
52:11ter
52:11iniciativas
52:12como a gente
52:13está vendo
52:13China
52:14e Brasil
52:15de grandes
52:15empresas
52:16construindo
52:16e treinando
52:17esses grandes
52:18modelos
52:18né
52:19mas talvez
52:21a gente
52:21nem precisa
52:21fazer isso
52:22mas sim
52:22beber
52:23dessa fonte
52:23para ter
52:24iniciativas
52:25como o do
52:26Maritaca
52:26né
52:27fazendo essa
52:28parte
52:29de um treinamento
52:29específico
52:30para o Brasil
52:30pensando em
52:31como a gente
52:32consegue manter
52:33aspectos
52:34culturais
52:35dentro do
52:36da LLM
52:37porque
52:38tem
52:39viés
52:41né
52:41também
52:42a gente
52:42tem que
52:42se preocupar
52:43com isso
52:43acho que
52:44é um
52:44ponto
52:44de
52:44que
52:45ataca
52:46uma parte
52:46de soberania
52:47né
52:48da tecnologia
52:51como um
52:51todo
52:51então
52:52acho que
52:53tem
52:53eu
52:55olho
52:55muito mais
52:56pelo lado
52:57do
52:57quantidade
52:57de oportunidades
52:59que tem
52:59para a gente
53:00no Brasil
53:00de aproveitar
53:02desse momento
53:03e ser
53:04relevante
53:05não só
53:06em
53:06exportação
53:08agrícola
53:08né
53:09no geral
53:09mas também
53:10de tecnologia
53:11digital
53:12André
53:13adorei
53:14te ouvir
53:14saber como
53:15que a gente
53:16tem oportunidades
53:17né
53:17de se tornar
53:18também uma potência
53:18e inteligência
53:20artificial
53:20queria agradecer
53:21a sua presença
53:22na nossa
53:23entrevista
53:24aqui no nosso
53:24programa
53:25obrigado
53:25foi um prazer
53:26muito legal
53:27o papo
53:28e
53:28não é só
53:30uma galo
53:31cloud
53:31pelo que eu
53:32aprendi aqui
53:33não é só
53:33uma alternativa
53:35para
53:35pequenas
53:36e médias
53:37empresas
53:38mas também
53:39para grandes
53:39talentos
53:40é um bela
53:40no parquinho
53:41de diversão
53:41hein
53:42sim
53:42quem quer
53:43fazer
53:43coisas
53:44relevantes
53:46impactantes
53:47mexer com
53:48tecnologia
53:48assim de ponta
53:49o Magalu
53:50é um
53:50um ótimo
53:52lugar
53:52muito legal
53:53obrigado
53:54pelo papo
53:54muito bom
53:55valeu
53:56e a você
53:57que nos assistiu
53:57obrigada
53:58pela sua
53:59audiência
54:00o revolução
54:00e a volta
54:01em breve
54:01te espero
54:10e aí
54:12e aí
54:15e aí
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